http://dx.doi.org/10.7236/JIWIT.2012.12.5.219
JIWIT 2012-5-28
색 정보 분석 기법을 이용한
효율적인 CCTV 영상 보안 시스템의 구현
Implementation of Image Security System for CCTV Using Analysis Technique of Color Informations
유수봉
*, 강민섭
**Su-Bong Ryu, Min-Sup Kang
요 약 본 논문에서는 색 정보 분석기법을 이용한 효율적인
CCTV
영상 보안 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기 술한다.
기존의 방법에서는 주로 압축 알고리듬과 암호화 기법을 이용하여 데이터 처리 비용을 절감하였다.
그러나 본 논문에는 데이터의 절대량을 감소시키기 위하여 영상 데이터의 중복 요소 제거를 위한 색 정보 분석 기법을 제안 한다.
또한SSL/VPN
터널링 기법을 이용하여CCTV
영상 보안 시스템의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면 대용량 정보의 효율적인 처리 및 보안 문제를 해결할 수 있으며,
구현 결과를 통 하여 처리 대상이 되는 영상 데이터가 대폭 감소됨을 확인하였다.
Abstract This paper describes the design and implementation of an efficient image security system for CCTV using the analysis technique of color informations. In conventional approaches, the compression and encryption techniques are mainly used for reducing the data size of the original images while the analysis technique of color information is first proposed, which eliminates the overlapping part of the original image data in our approach. In addition, security-enhanced CCTV image security system is presented using SSL/VPN tunneling technique. When we use the method proposed in this paper, an efficient image processing is enable for a mount of information, and also security problem is enhanced. Through the implementation results, the proposed method showed that the original image information are dramatically reduced.
Key Words : CCTV, image security system, color informations, SSL, VPN
*정회원, ㈜인성아이씨티 대표이사
**준회원, 안양대학교 컴퓨터공학과 교수
접수일자: 2012년 8월 10일, 수정완료 : 2012년 9월 11일 게재확정일자: 2012년 10월 12일
Received: 10 August 2012 / Revised: 11 September 2012 / Accepted: 12 October 2012
**Corresponding Author: [email protected]
Dept. of Computer Science Engineering, Anyang University, Korea
Ⅰ. 서 론
CCTV(공중망을 사용하는 네트워크 CCTV 포함)는 범죄예방, 증거확보, 시설안전, 화재예방, 교통정보제공, 법규위반단속, 공항/항만 관리, 기차/지하철 관리 등 공 익을 위해 설치되고 있다.
[1]현재 널리 사용되는 다양한 멀티미디어 시스템들은
화상 회의와 같은 1:1 대칭 구조이거나, 소수의 공급자가
생산한 다수의 영상을 다수의 수요자가 소비하는 소비자
중심의 비대칭 구조를 지원하도록 설계되어있다. 그러나
공공기관에 설치되어 운용 중인 CCTV 영상 감시 시스
템은 보다 광범위한 지역에 다수의 카메라 장치를 설치
하고, 실시간으로 중앙 통제 센터로 집중시키는 구조로 요구되는 비용이 엄청나고, 수집된 영상의 관리 및 불법 적인 사용에 따른 문제에도 매우 취약하다. 디지털 영상 감시 시스템은 공공의 안전과 범죄 예방을 위해 주요 지 점의 영상정보를 취득하여 실시간으로 전달하고 이를 보 관/관리하면서 필요에 의해 특정 시점과 장소의 상황을 분석하는데 사용된다.
[1], [2]영상 데이터의 보호를 위한 암호화의 목적은 영상 데 이터의 기밀성에 있다. 즉, 인터넷 등 통신망을 통하여 원 격지로 전송되는 영상 데이터를 비 인가자가 불법적인 방법으로 획득한 경우 그 내용을 판독할 수 없도록 하는 것이 목적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 색 정보 분석 기법을 이용한 효율적인 CCTV 영상 보안 시스템의 설 계 및 구현에 관하여 기술한다. 본 논문에서는 임의의 영 상 데이터에 대해서 색 정보를 분석 가공함으로써 대상 정보의 절대량을 대폭 감소시키는 새로운 방법을 제안하 고, SSL/VPN 터널링 기법
[3]을 이용하여 전달되는 영상 정보의 기밀성을 보장하는 영상 보안 시스템을 구현하고 검증한다.
Ⅱ. 기존의 영상 정보 처리 방법
1. 영상 정보의 가공
영상 정보는 그 자체의 속성이 다른 정보들과는 달리 정보의 절대량이 매우 커서, 제한된 용량의 저장 매체에 저장하거나 용량이 한정된 전송 채널을 통해 전송하는데 어려움이 많다. 영상압축은 원본 이미지 또는 비디오의 크기를 줄여서, 요구되는 처리 속도를 크게 향상 시킬 수 있다. 이런 이유로 압축된 데이터를 재생하기 위해서는, 압축된 영상 정보를 복원하여 디스플레이할 수 있도록 복원 알고리듬을 사용해야한다. 최근 네트워크 인프라의 급성장과 디지털 영상 압축 기술의 발달로 기존 실시간 영상 감시 솔루션의 중심을 이루는 CCTV 제품군의 아 날로그 영상을 JPEG 포맷으로 압축해서 전송해주는 Network Camera Server (NCS) 제품들로 대체되고 있 다.
[4], [5]실시간 영상감시의 응용분야는 매우 다양하며 가장 핵심이 되는 요소는 네트워크를 통하여 실시간으로 JPEG 영상을 전송하는 영상전송 모듈이다. 그러나, 대다 수의 NCS 벤더들이 제공하는 컴포넌트들은 여러 가지
제약 때문에 다수의 채널을 감시하기 어려워 일반적으로 최대 4개 채널까지의 영상만을 지원하고 있다. 이에 대한 대안으로 실시간 영상감시 시스템을 구성하는 핵심 컴포 넌트 중 하나인 JPEG Streamer를 사용함으로서 개발자 는 사용자 인터페이스에 집중할 수 있고, 전체 시스템 개 발을 단순화하고, 생산성을 향상시키며 실시간 영상감시 시스템의 신뢰성을 높이고 기존의 NCS가 갖는 몇몇 제 약사항들을 극복할 수 있다.
[6]동영상은 정지된 사진(프 레임)이 시간을 축으로 여러 장 모여 구성된다. 동영상의 데이터 크기는 한 화면을 구성하는 프레임와 동영상의 시간의 곱에 비례한다. 이러한 동영상 정보의 대용량화 를 해결하기 위하여 프레임 간의 상관관계 (Temporal correlation), 공간적인 상관관계 (Spatial correlation), DCT (Discrete Cosine Transform) 변환 등의 방법이 활 용된다.
2. 전송 경로의 보호
네트워크 상에서의 정보의 전달은 유선이나 무선 경로 를 사용하며 두 경우 모두 불법적인 공격에 노출되어 전 송 선로에 연결만 하면 전송되는 정보를 확인하거나 저장 하는 것이 가능하다. 특히, 선로 보호를 위한 방화벽 없이 카메라와 관제센터를 네트워크로만 연결한 경우 해킹을 통해 손쉽게 제 3자에게 영상 정보가 유출 될 수 있다
[7]. 기존의 CCTV 방범 시스템은 현장단의 카메라로부터 Video Server로 영상 정보가 전달되면 영상 압축 알고리 듬을 통하여 영상정보를 압축하여 관제센터로 정보가 전 송이 된다. 이러한 기존의 방법은 네트워크를 통하여 관 제 센터로 전송되는 구간을 해킹하여 데이터의 고의적인 조작이나 파기 등의 위험성에 노출되어 있다
[8].
이러한 문제를 위해 개발된 SSL은 Netscape사에서
개발한 보안 프로토콜로서, TCP/IP 프로토콜의
Application 층과 TCP 층 사이에서 안전한 통신을 위한
표준이다. Netscape사에서 개발된 SSL은 상호 인증, 데
이터 무결성, 기밀성을 위한 암호화 등을 제공함으로써
클라이언트와 서버 사이에 안전한 통신을 제공한다. SSL
은 암호 및 인증 과정을 수행을 하면서 구축의 용이성,
융통성 부여하여 브라우저에서 자체적으로 지원되는 솔
루션을 제공하기에 구축과 사용이 편리하고 안전한 시스
템이다. VPN(Virtual Private Network)은 인터넷과 같은
공중망에서 사설 전용망과 동일한 기능의 서비스를 제공
하는 네트워크의 한 형태로서 공중망(인터넷망)을 이용
하여 사설망의 특성과 이점을 유지하면서 비용을 획기적 으로 절감할 수 있는 대안으로 제시된 기술이다. 즉, 전용 회선이 갖는 보안성과 공중망이 갖는 확장성 및 저비용 의 특성을 제공하는 네트워크이다
[9].
III. 색 정보 분석 기법을 이용한 CCTV 영상 보안 시스템 설계
1. 시스템의 구조
일반적인 CCTV 영상 시스템은 카메라와 비디오 서버 로 구성된 현장단(CCTV Side)과 네트워크 서버와 저장 장치로 구성된 센터단(IDC Side)으로 구분하며 이들은 전용선이나 공중망을 사용하여 망을 구성한다.
그림 1은 본 논문에서 제안하는 색 정보를 이용한 효 율적인 CCTV 영상 보안 시스템의 구조이다.
그림 1. 제안하는 영상 보안 시스템의 구조
Fig 1. Proposed Structure of Image Security System
제안하는 시스템은 그림 1에 나타낸 것과 같이 현장단 카메라에서는 영상 정보를 수집하여 비디오 서버에 제공 한다. 비디오 서버의 전처리기는 제공된 영상 정보의 중 복요소를 제거하고 블록화하여 대상 데이터의 크기를 줄 이는 가공 작업을 수행한다. 가공된 영상 정보는 압축하 여 하드웨어로 구현된 암호화기를 사용하여 암호화한다.
암호화된 정보를 안전하게 센터단에 제공하기 위하여 SSL/VPN 터널링 기법을 이용한 보안 경로를 설정하여 사용한다. 센터단(IDC Side)에서는 전송된 정보를 하드 웨어로 구현된 복호화기를 사용하여 복호화하고 압축 해 제한다. 후처리기에서는 가공된 영상 정보를 분석하고 이를 DB의 기준 영상을 이용하여 원 영상을 복원한다.
영상 DB 는 전송 받은 영상 정보를 효율적으로 저장보관 하면서 인가받은 사용자에게 제공한다.
2. 색 정보 분석 기법을 이용한 영상 정보 가공
본 논문에서는 기존의 압축 방법이나 전송 방법의 개 선을 대상으로 하지 않고 있다. 모든 정보의 압축과 전송 은 기존의 방식을 그대로 사용하면서 전후의 정보를 가 공함으로써 대상 정보의 절대량을 감소 시켜 처리 비용 과 시스템의 효율을 향상 시키는 방법을 제안한다.
그림 2는 제안하는 시스템의 데이터 흐름도를 나타내 고 있다.
그림 2. 제안하는 시스템의 데이터 흐름도
Fig 2. Proposed System Data Flow Diagram
그림 2에서 보는 바와 같이 제안하는 시스템에서는 프 레임간의 차이 영상만을 추출하여 처리함으로써 압축, 암호화, 전송 등 단계별로 처리 대상이 되는 영상 정보의 량이 크게 감소시키며 이를 기반으로 시스템의 효율을 증가 시킬 수 있도록 구성한다.
가. 전처리기의 영상 정보 가공
CCTV 카메라는 고정된 지역 또는 장소를 상시 감시
하고 이로부터 영상정보를 채득하여 이를 IDC (Internet
Data Center) 로 전달하여 보관하고 관리한다. 고정된 지
역 또는 장소만을 상시 감시하는 CCTV 는 그 고유의 특
성상 취급하는 영상 정보에 불필요한 중복 요소가 다른
영상에 비하여 많이 포함되어 있다. 시간차에 의한 영상
정보(프레임)의 상관관계 분석은 영상의 대상 영역의 범
위에 따라 의미 있는 값을 추출할 수 있는 수준을 설정하
고 전체 화면의 의미 있는 값의 범위를 Block 으로 구분
하여 처리한다. 중복 요소를 제거하는 방법은 Frame 내
의 Pixel 정보를 기반으로 추출하고 Pixel의 요소 값을 변
경하거나 중복 영역을 제거하는 것으로 이루어진다.
Frame을 구성하는 Pixel 정보는 RGB 로 구성되며 이를 이용하여 대상 영상 정보의 특성을 밝기 우선과 색상 우 선으로 구분하여 상관관계를 분석할 수 있다.
본 논문에서는 ITU-R BT.601에서 정한 상수값을 이 용하였으며, 두 영상간의 상관관계 분석은 그림 3과 같은 함수를 정의하여 사용한다.
--- +Notation
D : Frame Data, R : Red, G : Green, B : Blue Y : 휘도신호, U : 적색성분의 차, V : 청색성분의 차 T : Time, FH : Frame Height, FW : Frame Width
그림 3. 두 영상간의 상관관계 분석을 위한 함수 Fig 3. Functions for correlation analysis
between two images
색 요소의 구성 및 관계를 바탕으로 한 중복 요소의 제거는 중복이 확인 된 영역을 블록 단위로 구분하고 이 들로 부터 차이 영상을 추출한다. 차이 영상은 원 영상의 특정 부분만을 나타내므로 원 영상과는 다르다. 그러므 로 원 영상으로의 복원을 위하여 각 블록에는 그 블록이 프레임의 어느 곳의 영상 정보를 포함하는지 위치 정보 를 포함시켜야한다.
표 1는 본 논문에서 프레임을 세분화하여 관리할 수 있도록 제안한 Block Header를 나타낸다.
표 1에서 제안하는 Block Header 는 한 프레임의 크기 를 최대 4096(2
12) * 4096(2
12) pixel 까지, 블록의 최대 크 기는 256(2
8) * 256(2
8) Pixel 로 블록의 개수는 65536(2
16)
= (256(2
8) * 256(2
8)) 개 까지 처리 할 수 있도록 설계하 였다.
Picture Frame Size
Block Size Position
Width Height X Y
bit 12 12 8 8 8
range 1~4096 1~4096 1~256 1~256 1~256 contents 가로크기 세로크기 블록크기 가로위치 세로위치 표 1. 제안하는 Block Header
Table 1. Proposed Block Header
표 2는 본 논문에서 제안하는 방법으로 전처리기에서 생성되는 데이터의 파일 구조를 나타낸다.
Header Data
Frame Block Position Pixel#1 Pixel#2 Pixel#n-1 Pixel#n 12 12 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
추가된 블록 정보 원본 그림 정보 표 2. 제안하는 파일 구조
Table 2. Proposed File Structure
표 2와 같이 전송되는 파일은 Block 정보를 갖는 Header와 Pixel 정보를 갖는 Data 로 구성된다. Header Field 는 Frame Size (Frame의 가로, 세로 크기, 12+12=
24 bit), Block Size(8 bit), Block Position (x, y 좌표, 8+8=16 bit) 으로 구성된다. 그리고 Data Field 은 Block 내 24 bit Pixel 정보들로 구성하였다. 전달받은 정보의 복원 과정은 기준 영상을 이용하여 처리되는데 이를 위 하여 현장단에서는 최초 또는 정기적으로 기준 영상을 전송해야하며 센터의 수신단은 전달 받은 기준 영상을 보관해야한다.
나. 후처리기의 영상 정보 가공
영상 복원을 위한 기준 영상의 전송은 블록의 크기를
변경하는 시점에 이루어지는 것이 효율적이다. 그러나
이 또한 한정된 영역만을 취급하는 CCTV 의 특성상 그
횟수가 극히 적을 것으로 예상한다. 원 영상의 복원은 수
신한 블록정보의 Header 를 기준으로 기준 영상에 이를
대체하는 것으로 수행된다. 제안한 영상 가공은 프레임
의 중복성을 픽셀 단위로 점검하여 중복이 제거된 상태
의 영상을 블록단위로 추출하여 전송하는 것을 이야기한
다. 여기서 블록을 1 Pixel (24bit) 로 구성하여 전송하는
경우 전송 블록을 구성하는 Header 의 크기가 24 bit로
원본 영상 정보보다 커져 비효율적이 될 수 있기에 2*2
Pixel 이상으로 설정해야하며, 영상 가공 후 전송 대상 데
이터의 크기가 원본을 초과하는 경우 원 영상을 그대로
전송하는 것이 경제적이다.
표 3은 전처리기의 연산 비교표로 일반적인 영상 분석 을 위한 연산과 비교한 표이다.
Size(pixel) Motion Estimation Proposed Frame : 200*200
Block : 4*4 Search Range :
±4
Block # ((200/4)~(200-4))2 1 Block Operation # 256 Operation # 9,834,496
Operation # 40,000 표 3. 전처리기 연산 비교표
Table 3. Comparison Table of Pre-processor
표 3과 같이 제안하는 방법을 처리하기 위한 전처리기 의 Overload 는 대상 데이터에 따라 차이가 있지만 Motion Estimation 과 비교하면 압축과 관련된 데이터 처리에 비하여 적은 연산을 수행한다.
IV. 구현 결과
1. 전처리기의 영상 정보 가공 결과
본 논문에서는 카메라에서 제공된 영상의 프레임간의 중복성을 추출하고, 이를 블록화하여 전송할 패킷을 생 성하는 전처리기와 전송된 패킷을 분석하여 재배치시키 고, 원 영상을 복원하는 센터단의 후처리기 프로그램을 개발하여 실험하고 그 결과를 분석하였다. 영상 정보의 가공은 현장단에서는 카메라로 수집된 정보를 압축하고 암호화하기 전 단계에 수행되며, 센터 단에서는 복호화 및 압축 해제 후 영상을 복원하는 과정에 적용된다.
그림 4는 현장단의 연속된 프레임(t)와 프레임(t+1) 의 영상을 Pixel Tolerance : 1~10, Block Size : 1~10, Block Tolerance : 1~1000 로 설정하여 처리한 영상 가 공의 결과를 나타낸다.
그림 4에서 frame(t)의 영상과 frame(t+1) 의 영상을 Pixel 단위로 비교한 결과를 Pixel 단위로 비교하여 diff.
pixel 에 나타내었으며, 이를 근거로 block을 구성하여 diff. block 에 나타내었다. 영상 가공 결과는 정리하면 표 4와 같다.
그림 4. 영상 가공 결과
Fig 4. Processing Result of Image
tolerance
size difference
pixel block pixel block
1 1 1 33.6% 33.5%
5 125 5 23.1% 40.8%
10 1000 10 13.0% 38.3%
표 4. 영상 가공 결과 정리표
Table 4. Processing Report of Image
표 4와 같이 주어진 영상 정보를 가공 결과를 분석하 면 연속된 프레임간의 차이는 Pixel 기준으로는 33.6%
이며 block 기준으로는 33.5% 로 두 영상은 pixel 기준 66.4%, block 기준으로 66.5% 가 중복됨을 알 수 있다.
즉, 33.6% 의 정보만으로도 연속된 영상 정보를 처리할 수 있으며 제안하는 방식으로 처리한 경우 33.5% 의 블 록 정보만 전달하여도 원 영상을 복원 할 수 있다.
그림 5는 시간차에 따른 프레임간의 색차(RGB) 분포 를 나타낸다.
그림 5에 나타난 것과 같이 프레임간의 색차는 시간에
비례한다. 그러나 움직임이 전혀 없이 고정된 영상을 지
속적으로 전달한 경우에도 CCTV 설치 장소의 자연적인
빛의 변화에 따라 지속적인 색차가 발생하였다.
그림 5. 시간차에 따른 색차(RGB) 분포
Fig 5. Distribution of Chrominance at Difference Range
그림 6은 블록 크기와 허용 오차와의 관계를 나타낸 그래프이다.
그림 6. 블록 크기와 허용 오차와의 관계
Fig 6. Relation of Block Size and Tolerance
그림 6의 그래프에서 보는 바와 같이 블록크기와 허용 오차에 따른 차이 영상의 비율은 1이하 기울기값을 유지 한다. 즉, 블록 크기와 허용 오차의 관계는 실제 변화된 영상을 기반으로 하는 Pixel 단위의 처리와 달리 차이 Pixel 의 밀집도와 관계되는 것으로 Pixel 단위의 변화가 밀집되어 있는 경우는 전송할 Block 는 감소하지만 화면 전체에 고르게 분포된 경우는 Block Size 에 비례하여 증 가하는 것을 알 수 있다. 영상 정보의 특성 상 허용 오차 로 인한 영상의 손실 또는 왜곡 현상을 확인하기 위하여 그림 7과 같이 RGB 값 변화에 따른 영상 정보 비교해 보
았다.
그림 7. RGB 값 변화에 따른 영상 정보 비교 Fig 7. Comparison of Image data according
to changing RGB values
그림 7은 1차로 허용 오차 범위를 10으로 설정하고 전 체 Pixel 에 대하여 ±5배까지 왜곡된 영상을 생성한 경우 에도 영상의 판독에 지장이 없는 것을 알 수 있다. 실험 을 통하여 본 논문에서 제안하는 색 정보를 이용한 중복 요소 제거 방법은 대상 영상의 특성에 따라 감소율의 차 이가 있지만 전체적으로 처리 대상의 크기를 감소시키는 것을 확인 할 수 있었다.
그림 8은 Block Size 와 Send Data 의 관계를 그래프 로 나타내었다.
그림 8. Block Size 와 Send Data의 관계 Fig 8. Relation of Block Size and Send Data
그림 8에 나타난 것과 같이 전송되는 데이터의 크기는
Block Size 가 2~4일 때 가장 작은 전송 비율을 나타냈으
며 Block Size 가 커짐에 따라 전송할 데이터의 양도 증
가하였다. 또한 제안한 영상 가공 방법은 고정된 장소나 원거리 영상의 경우는 효율이 뛰어나며, 움직임이 많은 근거리 영상의 경우, 가공 데이터가 원본 영상의 크기를 초과할 수 있는데 이때는 가공된 영상이 아닌 원 영상을 그대로 전송하는 것으로 한다.
나. 후처리기의 영상 정보 복원 결과
영상 복원이란 현장단에서 중복성이 제거된 상태로 처리되어 전송된 영상을 이용하여 원 영상을 복원하는 과정으로 전송 받은 영상을 분석하여 원 영상과 동일한 위치에 재배치하고 이를 영상 DB의 기준 영상을 참고 원 영상을 복원하는 과정을 이야기한다.
그림 9은 원 영상 복원 처리 과정을 나타낸 것이다.
그림 9. 영상 복원 처리 과정
Fig 9. Image Reconstruction Processing
그림 9의 나타낸 것과 같이 중복성이 제거되어 전송된 영상 파일(① Received Data)을 센터단에서 수집하여 Block Header 의 자리 값을 기준으로 재배치하고(② Relocated Block) 이를 영상 DB의 기준 영상(③ Base Frame)을 이용하여 원 영상(④ Stored Block)을 복원 할 수 있음을 확인 하였다.
다. 전송경로의 보호
본 논문에서는 제안하는 전송 경로의 보호 방법은 SSL/VPN 터널링 기법
[1]을 이용하여 현장단과 센터단의
전송 경로를 보호하는 것으로 SSL/VPN 통신 기술을 이 용한 전송 경로 보호 시스템 구축에 관하여 실험하였다.
제안하는 시스템에서는 SSL을 이용하여 보안이 취약한 현장단과 관제센터간의 네트워크상에 VPN Client와 VPN Server를 설치하여 송수신 데이터를 암호화하여 처 리함으로써 기존의 데이터 변조 등의 보안 문제를 해결 한다. 그림 10은 VPN이 설정된 상태에서 VPN Client 와 VPN Server 사이에 주고 받는 VPN Packet 을 보여주고 있다.
그림 10에 나타난 것과 같이 VPN이 설정된 상태에서 네트워크 프로토콜 분석 프로그램을 이용하여 보내진 패 킷 정보를 분석한 결과 VPN이 설정된 경우 전송된 데이 터 값은 암호화 되어 그 내용을 알 수 없었다.
그림 10. VPN Packet(Wireshark) Fig 10. VPN Packet(Wireshark)
그림 11은 본 실험에 사용된 CCTV를 위한 영상 보안 시스템의 테스트 베드를 보이고 있다.
그림 11. CCTV 영상 보안 시스템의 테스트 베드 Fig 11. Testbed for CCTV Image Security System
① 카메라에서 촬영된 영상은 ② 비디오서버에서 H.264 또는 MPEG으로 압축이 된다. 압축이 된 영상은
③ VPN Client 에서 암호화가 되어 터널링이 적용된 네 트워크를 통해 ④ VPN Server로 전송되어 관리된다.
VPN Server 로 전송된 암호화 영상 데이터는 복호화한 후 영상 DB 에 저장, 관리 된다. VPN Server는 CentOS 를 설치하여 구성하였으며 VPN Client는 ARM9계열의 임베디드 보드를 사용하였다.
그림 12는 VPN Server에서 복호화를 수행한 후 Viewer에 나타난 화면을 캡쳐한 것이다.
그림 12에 나타난 것과 같이 VPN Client에서 암호화 된 영상이 터널을 통해 VPN Server에서 복호화 된 후 Viewer에서 제대로 된 영상을 확인 할 수 있었다.
그림 12. 영상 보안 시스템의 Viewer Fig 12. Security Image System Viewer
테스트 결과 VPN Server와 Client를 통한 TCP/UDP 구간의 영상 암호화를 확인하였으며, 불법적인 접속인 경우 정상적인 영상이 출력되지 않는 것을 확인하였다.
V. 결 론
본 논문에서는 압축과 암호화의 대상이 되는 영상 데 이터의 색 정보를 분석 기법을 이용하여 대상 정보의 절 대량을 감소시켜 처리 비용을 절감하면서 시스템의 효율 을 향상 시키는 방법을 제안하였고 이를 소프트웨어적인 방법으로 구현하고 그 성능을 평가하였다.
실험 결과 제안한 색 정보 분석 기법을 이용한 효율적 인 CCTV 영상 보안 시스템은 처리 대상 영상 데이터를
대폭 감소 시켰으며 이로 인하여 기존 압축과 암호화 작 업의 성능을 향상 시킬 수 있었다.
또한 전송 선로의 불법적인 접속을 방지하기 위하여 네트워크상에 SSL/VPN Client와 Server를 설치하여 송 수신 데이터를 암호화하고 터널을 통해 전송함으로써 불 법적인 전송 선로의 접근 방지가 가능하게 된다.
참 고 문 헌
[1] Jinyoung Lee, Youngmin yoon, “A Study for Home and Office Security System Using Mobile Network”, Journal of Industrial Liaison Research Institute, Vol. 17, pp. 117~134, 2004
[2] KRNIC, 2004년 4월 기준 인터넷통계 월보, Korea Internet & Security Agency(KRNIC) 인터넷통계월 보, 2004.
[3] Su-Bong Ryu, Nam-Ki Lee, Min-Sup Kang,,
“Design and Implementation of CCTV Security System Based on SSL/VPN Tunnelling Technique”, Journal of Security Engineering, Vol.7, pp. 255~270, 2010.
[4] Jinyoung Lee, Youngmin yoon, loc. cit.
[5] KRNIC, loc. cit.
[6] Chong Ki Won, Kim Young Hee, “Functional Requirements about CASE Tools for Component Based Development and a Development Manage- ment Tool”, Soongsil Univ. Vol. 20, pp. 329~343, 2002.
[7] KETI, 보안용 DVR(Digital Video Recorder) 산업동 향, 2004.
[8] SSL 3.0 Specification, http://tools.ietf.org/html/
draft-ietf-tls-ssl-version 3-00.
[9] Yongjin Yeom,, Jin Hong, Seongtaek Chee, “Recent
Trends in Stream Ciphers”, Korea Information
Science Society review, Vol. 23, No. 1, pp. 40~45,
2005.
저자 소개
유 수 봉(정회원)
∙학위
안양대학교 컴퓨터공학과 박사 안양대학교 전산/정보학과 석사 안양대학교 컴퓨터공학과 공학사
∙경력
인성아이씨티 대표이사 서두로직
<주관심분야 : IT/SoC, Security Processor, RFID/USN>
강 민 섭(준회원)