본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.
현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
자전거는 무공해 교통수단으로서 레저용 외에도 친환경 대체 교통수단으로 사용량이 증가하고 있다. 이에 따라 자전거에 따른 사고 또한 증가하는 추세이다. 본 연구는 자전거 사고발생시 사고 상황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 한다. 현재 자전거 블랙박스 제품들은 주로 영상카메라에 의한 것으로 고해상도 카메라를 중심으로 여러 가지 기능을 추가하여 시판되고 있으며 고가로 판매되고 있다. 자전거 사고가 발생하면 사고 당시의 사고 위치와 사고 당시 자전거 상태에 대한 정량적인 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System: 위성항법장치)에 의하여 시간, 좌표 데이터를 확보하고, IMU(Inertial Measuring Unit : 관성측정장치)센서를 통해 사고 당시의 자전거 가속도와 기울기의 정량적인 데이터를 취득하여, 이를 블랙박스 내부의 메모리 카드에 저장하며, 동시에 블루투스를 이용하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 실시간 전송하여 사고예방 및 운전 상태를 감시하도록 하였다.
본 논문에서는 사회 안전망 서비스 구축의 일환으로 블랙박스 영상물 수집 기법을 제안한다. 기존 사회 감시 시스템으로 사용되는 고정형 CCTV와 차량 블랙박스 영상물 수집 시스템은 녹화되는 모든 영상물들을 중앙 센터에 전송하기 때문에 개인 프라이버시 침해, 네트워크 트래픽량 및 서버의 저장 용량 부담 문제점이 있다. 제안 기법은 주행 및 주차 중 상시 녹화 기능이 있는 블랙박스에서 촬영된 영상을 각종 범죄 수사 및 예방에 활용할 수 있도록 사건 사고 발생 시간 및 GPS 위치 정보에 해당하는 영상물만을 선택 수집한다. 제안기법은 사건 사고 관련 영상물들만 수집하기 때문에 개인 프라이버시 침해 문제, 네트워크 트래픽 과다 발생 및 영상물 저장 용량 부담 문제를 완화한다. 또한 블랙박스 영상물 전송 서비스 구현 및 실험을 통해 제안 서비스가 실현 가능함을 보여준다. 향후 제안 서비스가 사회 안전 감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.
블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.
앱 마켓을 통해서 공급되는 많은 수의 응용프로그램들은 유용한 기능들을 제공한다. 하지만, 검증 과정의 비효율성 때문에 GUI 버그들을 포함하는 것이 많다. 모바일 시험연구는 많이 있지만 기존의 연구들은 소스코드에 대한 의존도가 있고, 효율성이 낮으며, 자동성이 부족하여 앱 마켓에 있는 광범위한 응용프로그램에 대해서 GUI 시험을 수행하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 효율적으로 GUI 버그를 검출하기 위한 자동화된 블랙박스 시험 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 기존 블랙 박스 시험 도구에 비해서 더 높은 코드 커버리지와 GUI 버그 검출률을 달성했다.
차량용 블랙박스의 저장된 영상은 교통사고 발생 시 사고 발생의 원인을 판별할 수 있는 중요한 기록이다. 현재블랙박스의 원격 감시는 차주 본인의 스마트폰으로 충격을 감시 하거나 전송 받을 수 있다. 이를 보완하여 차주가 사고로 인해 부상을 당하거나 정신을 잃었을 경우 SIP 영상 통신을 이용해 "INVITE" 메시지를 메신저 어플리케이션으로 보내고 응답을 하였을 때 "Notify" 메시지로 영상을 전송하여 지인에게 사고 소식을 알리고 영상을 확인 하여 위치 및 사고 상황을 파악하여 신속하게 대처할 수 있는 내용을 구현 및 연구 하고자 한다.
본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 자바로 작성된 에이전트가 신뢰할 수 없는 호스트에서도 자신의 코드와 데이터를 노출시키지 않고 안전하게 수행할 수 있게 하는 3가지 시간제한 블랙박스 보안 방법 즉 변수 분해, 코드 어포스캐이팅 그리고 클래스 지연로딩을 제안한다. 변수 분해는 호스트가 에이전트 수행을 감시하여 에이전트 내의 데이터를 파악하는 것을 어렵게 하며, 코드 어포스캐이팅은 실행코드에 더미코드와 가상코드를 삽입하여 역컴파일 등과 같은 기법으로도 코드의 의미 분석을 힘들게 하여 에이전트를 보호한다. 그리고 클래스 지연로딩은 변수에 접근하는 함수들을 암호화하여 실행시간까지 그 접근 방법의 공개를 차단한다. 제안하는 블랙박스 보안방법들은 호스트가 에이전트 내부를 파악하는데 상당한 시간을 소요하게 하여 적어도 에이전트가 실행되는 동안은 에이전트가 보호되게 하는 보안 방법이다.
컴퓨터 시스템을 기반으로 이루어지는 범죄 행위로부터 법적인 보호를 받기 위해 관련 법안이 개정되고 이를 수용하기 위한 컴퓨터 포렌식 지원 기술이 다각도로 연구되고 있다. 그러나 시스템 침해자의 시스템 공격 후 본인 흔적을 지우고 나가는 경우 침해자 추출이 어렵다. 또한 휘발성 정보의 손실이 발생하며 디스크에 저장된 비휘발성 정보의 경우 파일의 삭제 및 생성에 의해 디스크 저장영역의 중복된 사용으로 완전한 정보를 추출하는데 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 시스템 침해자의 공격 형태 및 상황, 환경을 유추하기 위해 행위자를 중심으로 휘발성의 정보를 수집하여 공격 당시의 시나리오의 재현이 가능한 컴퓨터시스템 블랙박스를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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