본 논문은 안드로이드 기반 셋톱박스에서 다중 USB 저장 장치 연결에 관한 연구이다. 안드로이드 OS의 경우 모바일 OS의 특성상 MicroSD 카드와 같은 단일 종류의 저장매체만을 사용가능하도록 구현되어, 미디어재생, 녹화와 같은 셋톱박스의 기능 포함하기에 제한적인 단점이 있다. 본 논문은 이러한 제한적인 부분의 개선을 위한 안드로이드 OS 내 다중 볼륨 매니지먼트 시스템 구현을 통해 외장 디스크 드라이브, 외장 USB 메모리와 같은 외부 저장 매체의 다중 인식 방안에 대한 연구이다.
본 논문은 안드로이드 OS기반 셋톱박스의 다중 Wi-Fi 무선 네트워크 모듈을 지원하는 방법에 관한 연구이다. 안드로이드 OS기반 셋톱박스의 경우 모바일 OS 사용으로 인해 다양한 무선 네트워크 모듈을 지원하는데 제한적인 단점이 있다. 본 논문은 네트워크 장치 변경에 제한적인 셋톱박스를 사업자의 요구 및 시장 상황에 맞는 다양한 Wi-Fi 무선 네트워크 모듈을 지원하도록 안드로이드 OS의 Hardware Abstract Layer(HAL)를 재구성 하고, 다중 무선 네트워크 모듈 지원 플랫폼 구현 방법에 대한 연구이다.
본 논문에서는 유연한 칩셋 페어링 접근제한시스템을 위한 새로운 키 분배 기법을 제안하였다. 칩셋 페어링 접근제한시스템은 셋톱박스에 내장된 보안 칩과 스마트카드를 함께 사용해 CA(Conditional Access) 모듈을 구현한 것으로, 셋톱박스에 내장된 보안 칩은 스마트카드와 셋톱박스 사이에 보안 채널을 형성한다. 즉, 스마트카드는 암호화된 제어단어를 셋톱박스로 출력하고, 셋톱박스는 내장된 보안 칩을 이용해 암호화된 제어단어를 복호화하는 시스템이다. 이 방식은 셋톱박스와 스마트카드를 바인딩 하는 방식으로 하나의 스마트카드는 정해진 하나의 셋톱박스에서만 사용이 가능하다는 단점을 가진다. 제안하는 키 분배 기법은 중국인의 나머지 정리를 이용하여 기존의 칩셋 페어링 접근제한시스템이 가지는 문제를 해결하였다. 우리의 키 분배 기법은 하나의 스마트카드를 다수의 셋톱박스에서 사용하는 것이 가능하며, 큰 변경 없이 현재의 칩셋 페어링 접근제한시스템에 적용이 가능하다는 장점을 가진다.
IPTV 시스템에서 콘텐츠 및 서비스 제공자의 권익보호는 수신제한시스템(CAS, Conditional Access System) 및 디지털저작권관리(DRM, Digital Right Management)를 통해서 이루어진다. 특히 CAS의 경우, 계층화된 인증키를 사용하여 권한이 있는 사용자에게만 암호화된 콘텐츠를 복호화할 수 있도록 한다. 하지만 CAS가 콘텐츠 제공자와 스마트카드(SC, Smart Card) 사이 구간만의 보안을 제공하기 때문에 셋톱박스(STB, Set-Top Box)와 SC 간 보호 받지 못하는 채널을 도청하는 McCormac Hack 공격이나 SC 복제 공격으로부터 시스템을 보호할 수 없다. 본 논문에서는 McCormac Hack 공격뿐 만 아니라 SC 복제 공격에도 강건하면서 다중 STB를 지원할 수 있는 SC / STB 인증 기법을 제안한다. SC 복제 공격을 막기위해 SC등록 단계에서 STB와 SC를 바인딩하였던 기존 기법은 다중 STB환경을 지원하지 못한다. 제안하는 시스템은 가입자관리시스템에서 STB 정보를 IPTV의 양방향 채널 특성을 이용하여 동적으로 갱신함으로서 사용자의 다중 STB를 효과적으로 지원한다.
IPTV 셋톱박스에서 가장 많이 사용하는 저장장치인 하드디스크는 가격에 비해 저장용량이 크고 입출력 속도가 빠르지만 스핀들 모터의 기계적 동작으로 인해 전력 소모가 많다는 단점이 있다. 셋톱박스에서 스트리밍 데이터를 재생하기 위하여 하드디스크의 스핀들 모터는 최대 전력을 사용하는 활성모드를 계속 유지해야 한다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 재생 시 전력 소모를 감소시키는 오프셋-버퍼링(Offset-Buffering)과 다중모드 스핀-다운(Multi Mode Spin-Down) 기법을 제안한다. 오프셋-버퍼링은 사용자의 시청 패턴을 분석하고 분석된 결과를 통해 버퍼링을 하므로 스핀들 모터의 모드를 대기모드로 길게 유지할 수 있다. 또한 오프셋 버퍼의 크기에 따라 다양한 모드로 스핀-다운을 하여 전력 소모를 줄일 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 오프셋-버퍼링과 다중모드 스핀-다운은 기존의 풀-버퍼링(Full-Buffering)보다 28.3% 전력 소모량을 감소시켰으며, 스핀-업 횟수를 12.5% 줄였다.
디지털 방송에서 애플리케이션은 셋톱박스(TV 수신기)에서 수행되는 응용프로그램을 말하며, 연동형 애플리케이션은 비디오내의 특정 시각에 정해진 일을 수행하는 애플리케이션이다. 본 논문에서는 연동형 애플리케이션을 구현하는데 필요한 개념, 표준 및 기술을 분석하고, 이들을 통합하여 연동형 애플리케이션을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문은 특히 유럽식 데이터 방송 표준인 DVB-MHP를 염두에 두고 기술한다. DVB-MHP 규약에서는 비디오와 애플리케이션을 동기화 시키는 방법으로 스케줄드 스트림 이벤트 방법을 권장하고 있다. 이 방법은 방송중간에 스케줄드 스트림 이벤트를 전송하고 애플리케이션이 스트림 이벤트를 수신, 스트림 이벤트에 명시된 시각에 스트림 이벤트를 처리하는 방법이다. 현재 상용으로 사용되고 있는 전송 스트림 생성기, 즉, 다중화기는 스트림 이벤트를 사용할 수 있도록 전송 스트림을 생성해 주지 않기 때문에 본 논문에서는 본 연구팀이 개발한 실험실용 스트림 생성기를 이용하여 필요한 전송 스트림을 생성하였다. 그리고 실제로 하나의 연동형 애플리케이션을 구현하여 테스트했다. 그 결과 연동형 애플리케이션이 스트림 이벤트를 성공적으로 처리함을 확인하였다. 구현된 애플리케이션에서 스트림 이벤트들은 의도한 시점으로부터 240ms 이내에서 비디오와 동기화 되었는데, 이 시간은 비디오와 그래픽 이미지간의 동기화 오차에 대한 허용치이다.
멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 ATSC-DASE 기반의 지상파 디지털 데이터 방송 서비스의 비스트리밍 동기화 데이터(non-streaming synchronized data) 처리를 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고 있다. 비스트리밍 동기화 데이터는 방송되는 A/V(audio/video)와 관련된 시간 정보인 PTS(presentation time stamp)와 함께 DSM-CC(digital storage media-command and control) section에 캡슐화 되어 A/V와 다중화 되고 MPEG-2 TS(transport stream)로 전송된다. 수신측에서는 PC형 셋톱박스에 의해 A/V는 실시간으로_ 처리되며, 비스트리밍 동기화 데이터는 제안된 알고리즘을 이용하여 저장되고 정확한 시간에 재생된다. 이를 검증하기 위해 XML 기반의 비스트리밍 동기화 데이터를 저작하여 데이터 시나리오를 제안하였으며, DA(declarative application) 브라우저를 이용하여 데이터를 재생하였다.
최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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