최근 스마트폰을 이용한 인터넷뱅킹, 전자금융 서비스 및 인터넷전화 서비스 등을 이용할 수 있다. 스마트폰을 이용할 경우 보다 강화된 사용자 인증 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 각 사용자 얼굴 정보와 같은 바이오메트릭 ID 정보를 이용하여 일회용 패스워드를 생성하는 메커니즘을 구현하였다. 스마트폰내 카메라 모듈을 이용하여 얼굴 이미지를 캡춰하여 서버로 전송하면 서버에서는 일회용 바이오메트릭 ID를 생성하도록 하였다. 그리고 이를 기반으로 클라이언트에서 일회용 패스워드를 생성하는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 이용할 경우 스마트폰 기반 SIP 서비스에서의 사용자 인증을 보다 강화할 수 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 전개되면서 영상 전송, 저장, 검색 및 원격 모니터링의 서비스에 대한 욕구가 PC뿐만 아니라 모바일 환경에서까지 증대되고 있다. 침입 탐지의 보안 서비스를 필요로 하는 곳에서는 주로 CCTV(Closed Circuit TV)와 DVR(Digital Video Recording)과 같은 보안 장비들이 사용되고 있는 반면 이러한 장비들은 고가이므로 일반 사용자나 가정 및 소규모 사업장에 도입하는 것은 어려울 뿐만 아니라 휴대하기도 쉽지 않고 모바일용의 카메라솔루션은 고기능을 지원하지 않으며 영상 화질 또한 VGA급의 저 화질을 지원한다. 이에 본 논문에서는 PC나 DVR급 장치에 못지않은 유비쿼터스형 모바일용 고화질 영상 전송장치의 임베디드 시스템 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 이를 위한 모바일용 전용 CPU 채용과 고화질을 위한 MPEG-4 H/W CODEC의 설계 및 구현 등에 관하여 기술하였다. 구현된 시스템은 모바일 환경에서 속도, 화질 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중 하나인 차량 번호판 조사를 수행하도록 한다. 차량 번호판 조사는 주차 차량이 얼마나 오랫동안 주차해 있었는지를 파악한다. 또한 주차 회전율 과 평균 주차 지속 시간 등의 파악에 매우 편리한 방법이다. 관찰자가 없이 카메라를 이용하여 조사 시간 간격을 주어 조사하도록 한다. 조사 시간 간격을 각 주차된 차량에 부여하여 평균 주차 지속 시간을 결정하도록 한다. 또한 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 조사한다. 이렇게 구해진 주차 지속 시간은 주차 시설을 비효율적으로 사용하고 있는 부분을 찾아내는데 중요하다. 주차 회전율 또한 주차장의 효율성을 검토하는 중요한 요소이다. 실험을 통하여 주차장의 주차 지속 시간과 주차 회전율을 파악했다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
핀테크 환경에서 다양한 서비스를 제공하기 위해 스마트 폰을 대표적으로 사용하고 있다. 또한, 스마트 폰에서의 안전한 서비스를 이용하기 위해 사용자 인증기술이 요구되고 있다. 인증하기 위해 PIN이나 패스워드를 입력하고 완료 버튼을 터치한 순간 서버에 인증정보를 전달하여 인증을 수행한다. 하지만 카메라 등을 이용한 레코딩 공격, 엿보기 공격이 아니더라도 터치스크린 사용 흔적인 스머지가 남게 되어 사후 공격이 가능하다. 스머지 공격을 차단하기 위해 사용자는 인증 후 사용자는 지문을 지워야 한다. 본 연구에서 지문 지우기 여부를 판단할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안기법은 PIN를 입력한 다음에 터치한 흔적인 지문 지우기를 수행하고, 지우기 여부를 판단되면 자동으로 입력 완료 버튼 대신에 처리하는 보안 키패드를 설계하였다. 패스워드 입력시 반드시 지문을 지우는 동작을 요구하는 방식이다. 이 기법을 통해 사용자는 반드시 지문 지우기를 해야만 서비스 요청이 완료되어 스머지 공격을 차단할 수 있다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
핀테크 기술의 발전으로 인해 스마트폰을 이용한 금융거래가 활성화되고 있다. 금융거래시 사용자 인증을 위한 비밀번호는 스마트 폰의 터치 스크린 상에 보여지는 가상 키패드를 통해 입력된다. 비밀번호를 터치할 때 공격자가 높은 해상도를 가진 카메라로 촬영하거나 어깨 너머로 훔쳐보는 방식으로 사용자가 입력한 비밀번호를 알아낼 수 있다. 이런 공격을 막기 위해 보안이 적용된 가상 키패드는 크기가 작은 터치 스크린에 입력하기 어렵고, 훔쳐보기 공격에 취약점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 전체 키패드를 몇 개의 그룹으로 나누고 작은 화면에 표시하여 입력할 문자가 속해 있는 그룹을 터치하고, 그룹 내에서 해당 문자를 터치하는 방식으로 입력할 문자를 쉽게 찾을 수 있다. 제안기법은 입력할 문자가 속한 그룹을 선택하며 해당 그룹에 키패드를 10개 이내로 작은 스크린에 보여주기 때문에 키패드의 크기를 기존 방법보다 2배 이상 확대가 가능하고, 위치를 랜덤하게 배치하여 터치한 위치를 통한 공격을 차단할 수 있다.
본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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