KR101736007B1 - 소유자의 익명성을 보장하면서 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

익명성을 보장하면서 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증하는 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법은 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하는 단계; 상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 단계; 및 상기 메쉬 구조가 형성되면, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 단계를 포함한다.

Description

소유자의 익명성을 보장하면서 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증하는 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR VERIFYING LOCATION AND TIME OF IN-VEHICLE DASHCAM VIDEOS UNDER OWNERS' ANONYMITY}
본 발명은 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 소유자의 익명성을 보장하면서 차량용 영상 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.
대쉬캠(dashcam)은 차량 앞 윈도우를 통한 뷰(view)를 연속적으로 기록하는 온보드(onboard) 카메라로서, 단위 시간 동안 세그먼트로 연속적으로 레코드하고, 온보드 SD 메모리 카드를 통해 저장한다.
대쉬캠은 많은 나라 특히 아시아의 대부분 나라와 러시아에서 점점 인기가 많아지고 있고, 사람들은 사고로부터 자신들을 보호하기 위해 그들 차량에 대쉬캠을 설치한다. 이는 반박할 수 없는 비디오 증거가 교통 사고 이벤트에서 획득될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 보험회사는 사용자가 그들의 자동차에 대쉬캠을 설치하면 보험 정책으로 할인을 제공함으로써, 대쉬캠의 사용을 권장한다.
대쉬캠은 다른 사고에 대한 조용한 목격자로 사용될 수 있는 큰 잠재적인 능력을 가지고 있다. 예를 들어, 경찰은 특정 사고 장소에서 촬영된 대쉬캠을 제출해줄 것을 요청하고 검증되면 그에 대한 보답을 제공한다. 하지만, 사람들은 프라이버시의 보장없이, 그들의 위치 히스토리가 들어나는 두려움으로 인하여 대쉬캠 비디오(DCV)를 제공하는 것을 주저한다. 이는 경찰이 DCV의 위치와 시간을 검증하길 원하는 것과는 달리 사용자는 자신의 위치 프라이버시를 보호받길 원하는 상반되는 상황이기 때문이다. 따라서, 사용자의 익명성을 보장하면서 DCV의 위치와 시간을 검증할 수 있는 자동화 프로세스가 요구된다.
이와 관련된 기술로, 위치 프라이버시 뿐만 아니라 위치 검증에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으며, 기존의 위치 검증 기법은 사용자의 위치를 알아내거나 사용자의 위치에 대한 합법성을 결정하기 위한 것을 목적으로 한다. 이러한 기존의 위치 검증 기법은 다양한 방법으로 위치 검증을 수행한다. 예를 들어, 초음파 통신을 사용하거나 기지국 또는 센서 노드들과 같은 인트라 구조를 통한 다변 측정(multilateration), 지향성 안테나(directional antenna) 등을 이용하여 위치 검증을 수행한다. 하지만, 이러한 방법들은 사용자의 위치를 검증하는 것으로, 사용자의 위치 프라이버시는 보장되지 않는다.
그리고, 기존의 위치 프라이버시 방법은 위치 기반 서비스를 사용하면서 사용자 신원을 숨기는데 초점이 맞춰져 있다. 기존의 위치 프라이버시 방법은 다양한 방법 예를 들어, k-익명성, 믹스-존(mixed-zone), 예측 가능한 프라이버시 등을 이용하여 위치 프라이버시를 실현하였다. 하지만, 기존의 위치 프라이버시 방법은 사용자 위치 히스토리를 보호할 수 있지만, 위치 검증에 대해서는 적용하기 어려운 문제점이 있다.
그리고, 사용자 위치 프라이버시를 보호할 수 있는 한가지 가능한 방법으로, GPS-기반 위치 및 시간 정보를 포함하는 DCV의 익명 제출 방법이 있다. 하지만, 이 방법은 GPS 정보가 쉽게 위조될 수 있기 때문에 제출된 DCV의 실제 위치와 시간을 검증할 수 없는 문제점이 있다.
따라서, 사용자의 익명성을 보장하면서 DCV와 같은 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있는 방안의 필요성이 대두된다.
본 발명의 실시예들은, 사용자의 익명성을 보장하면서 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 검증하는 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법은 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하는 단계; 상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 단계; 및 상기 메쉬 구조가 형성되면, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 단계를 포함한다.
상기 수신하는 단계는 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에서 생성된 데이터의 다이제스트를 이웃하는 주변 차량용 카메라들로 브로드캐스팅(broadcasting)하고, 상기 주변 차량용 카메라들 각각으로부터 브로드캐스팅된 다이제스트를 수신함으로써, 자신의 다이제스트와 상기 주변 차량용 카메라들로부터 수신된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 수신할 수 있다.
상기 수신하는 단계는 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에서 다이제스트 메시지의 미리 결정된 수의 처음 비트(bit)를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각의 소스 MAC 주소로 변경함으로써, 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 다이제스트를 익명으로 수신할 수 있다.
상기 메쉬 구조를 형성하는 단계는 상기 수신된 다이제스트들 중 미리 설정된 위치에 가장 근접한 미리 결정된 신뢰 다이제스트를 검색하고, 상기 검색된 신뢰 다이제스트와 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들을 이용하여 양방향 이웃 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 상기 메쉬 구조를 형성할 수 있다.
상기 시간과 위치를 검증하는 단계는 상기 신뢰 다이제스트의 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 신뢰 점수를 평가하고, 상기 평가된 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 합법 여부를 결정함으로써, 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증할 수 있다.
상기 시간과 위치를 검증하는 단계는 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대하여, 상기 주변 차량용 카메라들과의 다이제스트 교환에 의한 참여 여부를 판단하고, 다이제스트 교환에 의해 참여된 다이제스트인 경우 합법 다이제스트로 결정함으로써, 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 시스템은 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트를 생성하여 주변 차량용 카메라들로 전송하고, 상기 주변 차량용 카메라들로부터 전송되는 다이제스트를 수신하여 자신의 다이제스트와 상기 수신된 다이제스트를 업로드하는 복수의 차량용 카메라들; 및 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 업로드되는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하고, 상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하며, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 서버를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치는 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하는 수신부; 상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 형성부; 및 상기 메쉬 구조가 형성되면, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 검증부를 포함한다.
상기 수신부는 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에서 생성된 데이터의 다이제스트를 이웃하는 주변 차량용 카메라들로 브로드캐스팅(broadcasting)하고, 상기 주변 차량용 카메라들 각각으로부터 브로드캐스팅된 다이제스트를 수신함으로써, 자신의 다이제스트와 상기 주변 차량용 카메라들로부터 수신된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 수신할 수 있다.
상기 수신부는 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 다이제스트의 메시지 미리 결정된 수의 처음 비트(bit)가 상기 복수의 차량용 카메라들 각각의 소스 MAC 주소로 변경된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 익명으로 수신할 수 있다.
상기 형성부는 상기 수신된 다이제스트들 중 미리 설정된 위치에 가장 근접한 미리 결정된 신뢰 다이제스트를 검색하고, 상기 검색된 신뢰 다이제스트와 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들을 이용하여 양방향 이웃 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 상기 메쉬 구조를 형성할 수 있다.
상기 검증부는 상기 신뢰 다이제스트의 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 신뢰 점수를 평가하고, 상기 평가된 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 합법 여부를 결정함으로써, 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증할 수 있다.
상기 검증부는 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대하여, 상기 주변 차량용 카메라들과의 다이제스트 교환에 의한 참여 여부를 판단하고, 다이제스트 교환에 의해 참여된 다이제스트인 경우 합법 다이제스트로 결정함으로써, 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법은 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 프로파일(profile)을 익명으로 수신하는 단계; 상기 수신된 프로파일들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 맵 구조를 형성하는 단계; 및 상기 맵 구조가 형성되면, 상기 형성된 맵 구조에 기초하여 상기 맵 구조를 구성하는 프로파일들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 단계를 포함한다.
상기 프로파일은 일정 시간 단위의 해쉬 값인 다이제스트들로 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 시스템은 데이터의 위치와 시간을 포함하는 프로파일을 생성하여 주변 차량용 카메라들로 전송하고, 상기 주변 차량용 카메라들로부터 전송되는 프로파일을 수신하여 자신의 프로파일과 상기 수신된 프로파일을 업로드하는 복수의 차량용 카메라들; 및 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 업로드되는 프로파일을 익명으로 수신하고, 상기 수신된 프로파일들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 맵 구조를 형성하며, 상기 형성된 맵 구조에 기초하여 상기 맵 구조를 구성하는 프로파일들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 서버를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 복수의 차량용 카메라들 간에 익명성을 보장하면서 데이터의 시간과 위치를 포함하는 다이제스트를 교환하고, 이러한 다이제스트들을 이용하여 메쉬 구조를 형성함으로써, 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 사용자의 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자 신원이 아닌 차량용 카메라의 데이터에 의해 생성된 다이제스트를 이용하는 데이터 지향 기법을 이용함으로써, 사용자의 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예들에 따르면, 차량의 대쉬캠에 의해 생성된 DCV 뿐만 아니라 차량용 카메라에 의해 생성된 데이터에 대해서도, 사용자의 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있다.
도 1은 VD 교환을 설명하기 위한 예시도를 나타낸 것이다.
도 2는 합법적인 VD들을 가지는 ViewMesh에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 3은 가짜 VD들을 가지는 ViewMeshes의 예시도를 나타낸 것이다.
도 4는 공모 공격자 비율에 따른 검증 정확도의 평가 결과에 대한 예를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.
도 7은 현재 기록되는 비디오 u의 VDs에 대한 예시도를 나타낸 것이다.
도8은 합법적인 VP들을 가지는 ViewMap에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 9는 가짜 VP들을 가지는 ViewMaps의 예시도를 나타낸 것이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 발명의 실시예들은, 차량용 카메라에 의해 생성된 데이터에 대하여, 사용자 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있는 솔루션을 제공하는 것을 그 요지로 한다.
여기서, 본 발명의 실시예들은 차량용 카메라의 데이터만을 이용하여 데이터의 시간과 위치를 검증하는 데이터 지향 기법은 제안하고, 이를 통해 사용자의 프라이버시를 보장하면서 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있다.
본 발명의 실시예들은, 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 포함하는 다이제스트를 이용하여 메쉬(mesh) 구조를 형성하고, 메쉬에서 랜덤-워크 기반 위치 검증 알고리즘(random-walk based location verification algorithm on the mesh)을 제안한다.
이하, 본 발명의 상세한 설명은 설명의 편의를 위하여, 차량의 대쉬캠에 의해 촬영되는 대쉬캠 비디오(DCV)에 대해 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있는 것으로 한정하여 설명한다. 물론, 본 발명이 대쉬캠에 한정되지 않으며, 이웃하는 차량용 카메라와 근거리 통신 예를 들어, 단거리 통신(DSRC; dedicated short-range communications)을 통해 다이제스트를 교환할 수 있는 모든 차량용 카메라 예를 들어, 블랙박스, 스마트 폰, 구글 글라스 등에서 생성된 데이터에 대해, 차량용 카메라의 사용자 익명성을 보장하면서 생성된 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있다.
본 발명은, 합법적인 권한에 의해 잠재적으로 동작하는 증거 검색 시스템을 고려할 수 있다. 예를 들어, 경찰이 과거 예를 들어, 며칠 전에 일어난 교통 사고를 조사하는 경우 경찰은 교통 사고가 발생한 시간에 교통 사고 위치에 위치했던 차량들에 의해 촬영된 대쉬캠 비디오(DCV)를 수집하기를 원하고, 수집한 DCV에 대한 보답을 DCV를 제공한 소유자에게 제공한다.
모든 차량은 GPS에 의해 자신의 위치와 시간을 획득할 수 있으며, 그런 정보는 GPS-기반 위치에서 검증의 부족 때문에 만약에 검증되지 않는다면, 악의가 있는 사용자가 위치 및/또는 시간을 속이는 가짜 DCV에 대한 보상을 주장할 수도 있다. 조사자가 직접 DCV를 확인하는 인간 체킹(human checking)은 가짜 DCV를 식별하는데 도움이 되지만, 많은 양의 가짜 DCV의 매뉴얼 리뷰는 비실용적이다. 예컨대, 공격자들이 시스템을 혼란 시키려는 의도로 아주 많은 양의 가짜 DCV를 제출할 수도 있기 때문에 인간 체킹에 의한 DCV 확인은 아주 비실용적이다.
반면, DCV의 위치와 시간을 검증하는 것은, 사용자의 위치 프라이버시를 위반할 수 있으며, 기존의 방법은 대부분 사용자 신원(identity) 또는 기기 신원에 기반한 것으로, 사용자와 그들의 위치를 연결시킨다. 이는 사용자의 프라이버시를 노출시키는 문제로 인하여 사용자의 참여를 저조하게 만든다.
따라서, 본 발명은 사용자 익명성을 보장하면서 자동화된 검증 솔루션을 제공한다. 여기서, 익명성 특성은 어느 누구도 DCV 즉, 차량용 카메라 영상 데이터와 그들의 소유자(owner)를 링크시킬 수 없다. 이는 사용자가 DCV를 제공하는 경우 사용자가 위치 프라이버시를 보존할 수 있다는 것을 의미한다.
여기서, 자동화된 검증은 거짓된 위치와 시간을 주장하는 가짜 DCV를 필터링할 수 있다. 즉, 본 발명은 자동화된 검증을 이용하여 합법적인 DCV를 자동으로 식별하고, 인간 검사자는 교통 사고를 분석하기 위한 DCV만을 리뷰할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 방법과 장치는 DCV에 대한 사용자 익명성을 보장하는 자동화된 검증 프레임워크를 제공한다.
본 발명의 실시예들은, 차량용 카메라 영상 데이터만을 이용하여 검증 프레임워크를 제공하며, 이하, DCV와 관련된 다이제스트를 이용하여 제공하는 검증 프레임워크를 ViewMesh라 정의하여 설명한다.
본 발명에서의 ViewMesh는 검증 엔티티(entity)로 DCV 자체를 취급한다. 주어진 DCV에 대해, ViewMesh는 소유자에 대한 정보없이 그 위치와 시간의 합법성을 결정할 수 있으며, 각 DCV 예를 들어, 1-분 장면(footage)은 주장된 위치와 시간을 가지는 뷰 다이제스트(VD; view-digest)로 불리는 콤팩트 형태로 표현될 수 있다.
각 VD는 단거리 무선 통신(DSRC radio)를 통해 공간과 시간에서 이웃하는 다른 VD와 강한 관계를 가진다. 모든 사용자는 자신의 VD(여기서, VD는 오리지널 DCV가 아님)를 시스템에 익명으로 업로드하고, 시스템에 업로드된 VD는 검증을 위해 사용된다.
여기서, 시스템은 본 발명의 검증 솔루션을 구비한 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치에 대응할 수 있다.
ViewMesh의 주요 특성들은 검증 프로세스가 합법적인 VD를 통해 가짜 VD를 찾아내는 것으로, 가짜 VD는 충분한(ample) 수의 합법적인 VD와 몇몇 신뢰 VD(예를 들어, 경찰차)의 도움으로 식별될 수 있다.
이 때, 합법적인 VD와 신뢰 VD는 메쉬와 같은 구조에서 서로 강하게 결합될 수 있다. 사용자는 그들의 VD가 ViewMesh에 의해 검증되면 오리지널 DCV를 익명성으로 제출한다.
본 발명의 익명성을 보장하는 데이터 지향 기법은 위치 문제와 위치 프라이버시를 분리시키는 것으로, ViewMesh는 VD의 위치와 시간만을 다루기 때문에 소유자의 신원이 공개되지 않는다. 이러한 본 발명은 위치 프라이버시가 보증되지 않는 사용자 위치를 검증하고 사용자의 데이터 소유권을 인증하는 기존의 방법과는 상이하며, 사용자의 익명성을 보장할 수 있다.
본 발명의 프레임워크에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 ViweMesh는 하이 레벨에서, VD 교환, ViewMesh 컨스트럭션(construction), VD 검증의 세가지 순서로 구성되며, 각각에 대해 설명한다.
(1) VD 교환
각 차량은 현재 대쉬캠 장면에 대한 지역, 시간, 해쉬 등을 포함하는 VD를 생성하고, DSRC를 이용하여 이웃하는 차량들로 가장 최근 VD를 주기적으로 브로드캐스트(broadcast)한다.
각 차량은 수신된 VD를 확인하고 수신된 VD를 그 자신의 이웃으로 받아들인다. 예를 들어, 도 1에서 VDv와 VDu는 공간과 시간에서 이웃하며, 마찬가지로 VDu와 VDw, VDu와 VDx, VDu와 VDy가 공간과 시간에서 이웃한다.
각 차량의 대쉬캠에 의해 지속적으로 기록된(recorded) DCV는 단위 시간 장면을 포함하는 각각의 분리된 청크(chunk)로 순차적으로 저장되며, 각 차량은 자신의 가장 최근 장면 u의 트랙을 유지하고, u의 VD를 만든다. 그리고, 각 차량 A는 단거리 무선 통신(DSRC radio)을 이용하여 주기적으로 현재 VDu를 아래 <수학식 1>과 같이 같이 브로드캐스트한다.
[수학식 1]
Figure 112016034743440-pat00001
여기서, Tu는 장면 u의 시작 시간을 의미하고, Lu는 u의 시작 위치를 의미하고, Qu는 u와 관련된 유니크 수(unique number)를 의미하고, Ru는 주기 동안 다른 차량들로부터 수신되는 VD를 표현하는 비트-어레이(bit-array)를 의미할 수 있는데, 비트-어레이는 블룸 필터(Bloom filter)에 의한 비트-어레이일 수 있다.
Qu와 장면 u는 VDu 내에 드러나지 않고, VDu가 검증된 후에 시스템에 제공될 수 있으며, 장면 u는 해쉬 H 내 장면 u일 수 있다.
이 때, 값 Qu 자체는 소유권의 권한에 대한 것이고, Qu=H(Su)로부터 도출될 수 있으며, Su는 차량 A에 의해 선택된 u의 비밀 수로 후에 익명 보상을 위해 사용될 수 있다.
그리고, 각 차량 A는 아래 <수학식 2>와 같이 이웃하는 또는 가까운 차량 B로부터 VDv의 브로드캐스트 메시지를 수신한다.
[수학식 2]
Figure 112016034743440-pat00002
여기서, Tv와 Lv는 장면 v의 시작 시간과 시작 위치를 의미한다.
차량 A는 이웃 차량으로부터 VDv를 수신하면 Tv와 Lv가 받아들일 수 있는 범위 내에 있는지 여부를 체크함으로써, 유효성을 검사한다. 즉, Tv가 현재 1-분 간격 이내에 있는지, Lv가 XA 미터의 반경 내, XA는 차량 A의 현재 평균 속도×단위 시간 이내에 있는지 체크함으로써, 유효성을 검사한다. 만약 체크 결과 유효한 경우라면, 차량 A는 VDv(Rv 제외)를 블룸 필터 비트-어레이 Ru에 아래 <수학식 3>과 같이 삽입한다.
[수학식 3]
Figure 112016034743440-pat00003
업데이트된 Ru는 이후 VDu 브로드캐스트 메시지에서 사용될 수 있으며, 차량 A는 VDv가 VDu를 듣는지 또는 수신하는지 여부를 검사하고, 이를 위해, 멤버쉽 쿼리는 Rv에 대해 아래 <수학식 4>와 같이 수행할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112016034743440-pat00004
만약 양방향 링크가 확인되면, VDu는 VDv를 이웃으로 받아들이고, 이를 위해 차량 A는 VDv(Rv 제외)를 Nu에 삽입한다.
여기서, Nu는 VDv의 확인된 이웃을 표현하는 블룸 필터에 의한 비트-어레이를 의미한다. 즉, Nu의 멤버들은 Ru의 멤버들의 부분 집합으로, 후에 VDv가 더 이상 현재 VD가 아니게 되면 Nu는 Ru를 대체한다.
본 발명은VD 교환 프로세스를 완전하게 익명으로 하기 위해서, VD 브로드캐스트 메시지의 소스 MAC 주소를 감출 수 있으며, 소스 MAC 주소를 감추지 않으면 이웃 차량들은 수신된 VD를 메시지의 소스 MAC 주소와 연관 지을 수 있고 이는 차량 ID 심지어 사용자 정보가 드러나는 위험이 있을 수 있다.
따라서, VD 메시지를 외부로 전송할 때, 각 차량은 48-비트 DSRC 소스 MAC 주소 필드를 현재 VD 브로드캐스트 메시지의 처음 48-비트로 채우고, 이는 무선 통신 범위 내에서 VD와 그 소유자 간의 링크를 깨기 위한 것이다. VD 브로드캐스트가 도로 안전 메시지 등과 같은 다른 VANET 어플리케이션과는 달리 인증될 수 없기 때문에 MAC 주소 매스큐래이딩(masquerading)은 받아들일 수 있다.
이러한 MAC 주소 매스큐래이딩을 포함하는 VD 교환 동작은 DSRC OBU 테스트베드에서 구현될 수 있다.
(2) ViewMesh construction
사용자는 자신의 VD와 이웃의 VD를 블룸 필터에 의한 콤팩트 포맷으로 시스템 또는 검증 서버로 제출하고, 시스템은 조사가 요구되는 경우 사고 주기 내의 싱글 시간 단위 예를 들어, 1분 각각에 대응하는 ViewMesh 집합을 생성한다.
이 때, 각 차량은 이웃하는 차량들과의 VD 간의 관계를 개별적으로 익명성 채널을 통해 시스템으로 전송할 수 있다.
ViewMesh 컨스트럭션은 모든 이웃 VD의 양방향 연결을 요구하며, 각 ViewMesh는 신뢰하는 VD의 조사 지역과 위치를 포함하는 영역을 커버한다.
이에 대해 구체적으로 설명하면, 각 차량은 네트워크에 연결될 때마다 잠재적으로 증거로 사용될 수 있는 모든 VD를 시스템에 익명으로 업로드한다. 예를 들어, 차량 A는 VDu를 시스템 S에 아래 <수학식 5>와 같이 제출한다.
[수학식 5]
Figure 112016034743440-pat00005
여기서, Nu는 VDu의 이웃을 나타내는 비트-어레이를 의미한다.
사용자는 온라인 툴 예를 들어, Tor을 사용하여 익명으로 VD 메시지를 시스템으로 업로드할 수 있다. 예컨대, 본 발명은 대쉬캠으로부터 VD를 시스템에 전달하기 위한 브리징 기기로서 Tor 클라이언트 어플리케이션이 설치된 사용자의 스마트폰을 활용할 수 있으며, 시스템은 각 사용자로부터 익명으로 제출된 VD를 데이터베이스에 축적한다.
시스템은 요구되는 조사에 대해, 사건 주기 내 단위 시간 예를 들어, 1 분에 대응하는 ViewMesh들 각각의 집합을 생성한다. 여기서, ViewMesh들은 시간 차원에 따라 서로 모두 독립적이다.
따라서, 이하 어떤 1-분 시간 간격 t에서 시간 t 내에 있는 VD만을 가지고 구축된 단일 ViewMesh의 컨스트럭션에 대해 설명한다.
시스템은 조사가 요구되는 경우 해당 조사 위치 l에 가장 가까운 신뢰 VDs를 찾는다. 여기서, 신뢰 VDs는 경찰차와 특별한 VD와 같은 미리 결정되거나 정의된 VD를 의미할 수 있다. 모든 VD는 조사 위치 l을 포함하는 원형 영역 내에 있고, VDs는 ViewMesh의 멤버가 된다.
시스템은 각 멤버 VDu에 대해, 각 멤버의 주장 위치 Lu와 Lv가 미리 결정된 거리 Δ내에 있는 이웃 후보 VDv를 찾는다.
여기서, Δ는 단위 시간 내에서 최대 가능 거리를 의미한다.
Nv와 Nu에 대한 멤버쉽 쿼리를 통해, VDu와 VDv 간 상호 이웃을 유효화 하고, 이와 같은 방식으로 양방향 이웃 VD들 간 에지를 생성함으로써, ViewMesh를 형성 즉, 컨스트럭션한다.
(3) VD 검증(verification)
ViewMesh 컨스트럭션에 의해 조사 위치에 대한 ViewMesh가 주어지면, 시스템은 가짜 VD를 발견하기 위하여 VD 링크 구조의 유니크 특성을 이용한다. 이를 위해, 시스템은 모든 멤버 VD에 대해 신뢰 점수를 평가할 수 있으며, 신뢰 점수를 평가하기 위하여 시스템은 ViewMesh에 미리 결정된 특정 알고리즘 예를 들어, TrustRank 알고리즘을 적용할 수 있다.
ViewMesh에서 신뢰 VD 예컨대, 경찰차 등은 지상 검증 노드(ground-truth node)로 역할을 수행하고, 시스템은 ViewMesh 토폴로지에 따른 신뢰 점수 결과에 기초하여 합법적인 VD와 가짜 VD를 식별한다.
구체적으로, 시스템은 도 2에 도시된 일 예와 같이, 컨스트럭트된(constructed) ViewMesh가 주어지면, 조사 위치 내의 VD들의 합법 여부를 결정한다.
예컨대, 시스템은 VD들이 차량 간의 VD 교환을 통해 ViewMesh에 참여된 경우 합법적인 VD로 식별할 수 있으며, 그렇지 않은 경우 가짜 VD로 식별 또는 결정할 수 있다. 여기서, 합법성은 콘텐트에 대한 것이 아니라 VD의 위치와 시간에 대한 것으로, 해당 VD의 위치와 시간을 유효화하는 것이다. 이러한 본 발명에 따른 검증 솔루션 즉, ViewMesh는 합법적인 VD를 자동 식별함으로써, VD를 직접 확인하는 인간 조사자에게 도움을 줄 수 있다.
컨스트럭션된 ViewMesh는 모든 멤버들이 합법적인 VD인 경우 도 2에 도시된 바와 같이, 싱글 레이어(layer)로 나타나고, 가짜 VD를 가지는 경우 도 3에 도시된 바와 같이, 멀티 레이어 구조로 결과가 나타나며 멀티 레이어 중 신뢰 VD를 포함하는 하나의 레이어를 가질 수 있다.
ViewMesh가 가짜 VD를 포함하여 컨스트럭션될 때 멀티 레이어 구조가 나타나는 것은 양방향 링크 유효화에 의해 공격자들이 실질적인 VD 교환없이 가짜 VD들과 합법적인 VD들 간 에지를 만드는 것이 방지되기 때문이다. 그러므로, 공격자들은 그들 자신과 합법적인 VD를 단지 링크시킴으로써 가짜 VD들을 삽입할 수 있다. 게다가, 이웃 VD들 간 위치 근접 체킹은 장거리 에지를 불가능하게 하고, 따라서 공격자들이 도 3에 도시된 바와 같이 타겟 위치에서 가짜 VD들의 일부를 놓기 위하여 가짜 VD들의 체인을 강제로 생성한다.
도 3에 도시된 멀티 레이어 ViewMesh 에서 주요한 점은 싱글 레이어 내에서 VD 링크가 크로스 레이어 링크보다 더 밀집되어 있다는 것이다. 도 3을 예를 들어 설명하면, 소스로서 신뢰 VDz(trusted VD)로부터 시작하면, ViewMesh에서 에지를 따라 무작위로 이동한다. 주어진 조사 위치 X에 대해, z의 레이어의 X에서 VD 방문 확률 즉, 합법적인 VD가 다른 레이어들의 X에서 VD 방문 확률 즉, 가짜 VD보다 더 높은데, 이는 X에서 가짜 VD 방문이 특정 공격자의 합법적인 VD로부터 크로스 레이어 에지를 살펴보기 위하여 무작위 워크(random walk)를 요구하기 때문이다.
ViewMesh의 링크 구조에서 랜덤 워크를 이용하기 위하여, 본 발명에서는 특정 알고리즘 예를 들어, TrustRank 알고리즘을 사용한다. TrustRank 알고리즘은 잘 알려진 PageRank의 변형으로, 사람이 링크 상에 무작위로 클릭할 때 어떤 시드 페이지로부터 시작하여 어떤 특정 페이지에 도착할 수 있는 공산(likelihood)의 확률 분포를 출력한다. 이 경우, 시드 페이지로서 신뢰 VD는 1의 확률(신뢰 점수)을 가지고, 그 점수를 모든 인접 링크들 간에 동일하게 나누어서 다른 이웃 VD들에게 분배한다. 이러한 프로세스의 반복은 신뢰 점수를 ViewMesh 상에서 무작위 워크에 대응하는 모든 VD들에게 전파한다.
이 때, TrustRank 알고리즘에 의하여, 주어진 ViewMesh G에 대해 모든 VD들의 신뢰 점수 P는 아래 <수학식 6>에 나타낸 매트릭스 동작의 반복을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112016034743440-pat00006
여기서,
Figure 112016034743440-pat00007
는 ViewMesh G의 VD 링크를 나타내는 천이 매트릭스를 의미하고, d는 신뢰 VD에 대한 엔트리를 가지는 신뢰 점수 분포 벡터를 의미하고,
Figure 112016034743440-pat00008
는 0.8로 설정된 댐핑 팩터(damping factor)를 의미한다. 이 때, 신뢰 점수는 P의 수렴에 의해 획득될 수 있다.
시스템에서 합법적인 VD를 식별하는 과정에 대해 설명하면 다음과 같다.
신뢰 VD z와 조사 위치 X가 주어지면, z 레이어의 X에서 VD들은 다른 레이어의 X에서의 VD들보다 더 높은 신뢰 점수를 가진다. 이는 정직한 사용자가 공격자보다 수적으로 우세한 경우에 특히 유효하고, 랜덤 워크는 크로스 레이어 에지를 사용하는 것보다 z의 기본 레이어 내 에지들을 사용할 기회가 더 많기 때문이다.
또한, ViewMesh 내 무방향 에지들(undirected edges)은 비록 크로스된 경우라도 다른 약한 레이어들 내 머물 기회를 만들 수 있도록 양방향으로 움직일 수 있다. 즉, 기본 레이어로 다시 움직일 가능성이 있다. 따라서, 시스템은 최고 신뢰 점수 VDu를 합법적인 VD로 식별한다.
이 때, 시스템은 X의 VD들을 통해 u에 도달할 수 있는 모든 VD들 또한 합법적인 VD로 결정할 수 있다. 합법적인 VDu의 실제 값은 사용자가 후에 익명으로 오리지널 장면 u와 유니크 수 Qu를 제공할 때 인간 조사자에 의해 리뷰될 수 있다. VDu는
Figure 112016034743440-pat00009
를 포함하기 때문에 사용자 신원없이 Qu를 통해 소유권 뿐만 아니라 장면 u의 진실성을 유효화할 수 있다. Qu는
Figure 112016034743440-pat00010
로 도출될 수 있고, Su는 사용자에 의해 선택된 u에 대한 비밀 수로 후에 익명 보상을 위해 사용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 검증 프레임워크는 VD 교환, ViewMesh 컨스트럭션과 이를 이용한 VD 검증을 통해 사용자의 익명성을 보장하면서 차량용 카메라 영상 데이터의 위치와 시간을 검증할 수 있다.
이러한 본 발명의 실시예는, 공모 공격자(colluding attacker) 비율과 차량의 시속에 따른 검증 정확도의 평가 결과를 나타낸 도 4를 통해 알 수 있듯이, 차량의 시속이 40km/h인 ViewMesh와 80km/h인 ViewMesh에서는 거의 97%의 검증 정확도를 가지는 것을 알 수 있으며, 공모 공격자 비율이 50% 가까이 되더라도 20km/h, 40km/h, 80km/h ViewMesh 모드에서 95% 이상의 검증 정확도를 가지는 것을 알 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예는, 차량용 카메라 영상 데이터의 데이터 지향 기법을 이용하여 사용자 익명성을 보장하면서 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있고, 따라서, 본 발명의 검증 프레임워크를 제공함으로써, DCV와 같은 차량용 카메라 영상 데이터를 사용자들로부터 수집하기 용이하다.
또한, 본 발명의 실시예는 다음과 같은 주요 이점을 가질 수 있다.
첫째, 위치 문제와 사용자 위치 프라이버시 이슈를 효과적으로 분리시킬 수 있는 데이터 지향 기법을 사용함으로써, 데이터 위치 검증 문제를 사용자 프라이버시로부터 분리시키고, 이를 통해 사용자에게 위치 프라이버시에 대한 걱정없이 사용자의 차량용 카메라 영상 데이터를 제공할 수 있도록 권장한다.
둘째, 실용적인 DCV 검증 프레임워크 레버리징 단거리 무선 통신(DSRC radio)을 설계할 수 있고, 각 차량은 단거리 무선 통신을 통해 위치와 시간에 이웃하는 다른 DCV와 강한 관계를 가지는 DCV를 만들고, 큰 스케일에서 메쉬와 같은 구조를 형성할 수 있다.
셋째, 트래픽 트레이스(traffic trace) 기반의 시뮬레이션 뿐만 아니라 DSRC 테스트베드를 사용한 실제 도로에서의 필드 측정을 통해 ViewMesh의 성능 평가 결과를 통해 위치와 시간을 속이는 가짜 DCV를 제출하는 공격자가 약 30% 이상의 비율을 가지더라도 약 95% 이상의 높은 검증 정확도를 가진다.
도 5는 상술한 본 발명의 실시예에 따른 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 상술한 VD 교환, VD 컨스트럭션, VD 검증 과정을 모두 수행한다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하는 단계(S510), 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 단계(S520)와 메쉬 구조가 형성되면, 형성된 메쉬 구조에 기초하여 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 단계(S530)를 포함한다.
단계 S510은 차량용 카메라들 각각에서 이웃하는 차량용 카메라와의 다이제스트 교환하고, 교환된 다이제스트와 자신의 다이제스트를 본 발명의 방법을 수행하는 시스템 또는 서버로 제공함으로써, 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 다이제스트를 수신한다.
구체적으로, 단계 S510은 복수의 차량용 카메라들 각각에서 생성된 데이터의 다이제스트를 이웃하는 주변 차량용 카메라들로 브로드캐스팅(broadcasting)하고, 주변 차량용 카메라들 각각으로부터 브로드캐스팅된 다이제스트를 수신함으로써, 자신의 다이제스트와 주변 차량용 카메라들로부터 수신된 다이제스트를 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 수신할 수 있다.
이 때, 단계 S510에서 수신되는 다이제스트는 익명성을 보장하기 위하여, 복수의 차량용 카메라들 각각에서 다이제스트 메시지의 미리 결정된 수의 처음 비트(bit) 예를 들어, 48 비트를 복수의 차량용 카메라들 각각의 소스 MAC 주소로 변경할 수 있다. 즉, 단계 S510은 차량용 카메라들 각각에서 수행되는 MAC 주소 매스큐래이딩(masquerading)에 의해 익명성이 보장된 다이제스트를 수신할 수 있다.
단계 S520은 특정 사건에 대응하는 메쉬들 각각의 집합을 생성하고, 생성된 메쉬 집합을 이용한 모든 이웃 다이제스트의 양방향 연결을 수행함으로써, 메쉬 집합에 대한 메쉬 구조를 형성한다.
이 때, 단계 S520은 특정 위치에 대한 조사가 요구되는 경우, 수신된 다이제스트들 중 조사가 요구되는 특정 위치에 가장 근접한 신뢰 다이제스트를 검색하고, 검색된 신뢰 다이제스트와 특정 위치에 대응하는 다이제스트들을 이용하여 양방향 이웃 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 특정 위치에 대응하는 메쉬 구조를 형성할 수 있다. 즉, 단계 S520은 이웃하는 다이제스트들간 상호 이웃을 유효화하고 양방향 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 메쉬 구조를 형성한다.
단계 S530은 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대하여, 주변 차량용 카메라들과의 다이제스트 교환에 의한 참여 여부를 판단하고, 다이제스트 교환에 의해 참여된 다이제스트인 경우 합법 다이제스트로 결정하며 그렇지 않은 경우 가짜 다이제스트로 결정함으로써, 조사가 요구되는 특정 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증한다.
또한, 단계 S530은 메쉬 구조를 형성하는 다이제스트들 각각에 대하여 신뢰 점수를 평가하고, 평가된 신뢰 점수에 기초하여 다이제스트들 각각에 대한 합법 여부를 결정함으로써, 조사가 요구되는 특정 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증할 수 있다.
이 때, 신뢰 점수는 신뢰 다이제스트의 신뢰 점수 예컨대, 1에 기초하여 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대한 신뢰 점수를 평가할 수 있으며, 신뢰 점수는 특정 알고리즘 예를 들어, TrustRank 알고리즘에 의해 평가될 수 있다. 물론, 본 발명에서 신뢰 점수를 평가하기 위한 알고리즘이 TrustRank 알고리즘으로 한정되지 않으며, 신뢰 점수를 평가할 수 있는 알고리즘을 모두 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치에 대한 구성을 나타낸 것으로, 상술한 도 1 내지 도 5를 수행하는 시스템 또는 서버에서의 구성을 나타낸 것이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치(600)는 수신부(610), 형성부(620), 검증부(630) 및 저장부(640)를 포함한다.
수신부(610)는 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신한다.
이 때, 수신부(610)는 복수의 차량용 카메라들 각각에서 생성된 데이터의 다이제스트를 이웃하는 주변 차량용 카메라들로 브로드캐스팅(broadcasting)하고, 주변 차량용 카메라들 각각으로부터 브로드캐스팅된 다이제스트를 수신함으로써, 자신의 다이제스트와 주변 차량용 카메라들로부터 수신된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 수신할 수 있다.
이 때, 수신부(610)는 복수의 차량용 카메라들 각각에서 다이제스트 메시지의 미리 결정된 수의 처음 비트(bit) 예를 들어, 48 비트를 복수의 차량용 카메라들 각각의 소스 MAC 주소로 변경하는 MAC 주소 매스큐래이딩(masquerading)을 수행함으로써, 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 익명성이 보장된 다이제스트를 수신할 수 있다.
형성부(620)는 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 구성 수단으로, 특정 사건에 대응하는 메쉬들 각각의 집합을 생성하고, 생성된 메쉬 집합을 이용한 모든 이웃 다이제스트의 양방향 연결을 수행함으로써, 메쉬 집합에 대한 메쉬 구조를 형성한다.
이 때, 형성부(620)는 특정 위치에 대한 조사가 요구되는 경우, 수신된 다이제스트들 중 조사가 요구되는 특정 위치에 가장 근접한 신뢰 다이제스트를 검색하고, 검색된 신뢰 다이제스트와 특정 위치에 대응하는 다이제스트들을 이용하여 양방향 이웃 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 특정 위치에 대응하는 메쉬 구조를 형성할 수 있다. 즉, 형성부(620)는 이웃하는 다이제스트들간 상호 이웃을 유효화하고 양방향 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 메쉬 구조를 형성한다.
검증부(630)는 메쉬 구조가 형성되면, 형성된 메쉬 구조에 기초하여 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 구성 수단으로, 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대하여, 주변 차량용 카메라들과의 다이제스트 교환에 의한 참여 여부를 판단하고, 다이제스트 교환에 의해 참여된 다이제스트인 경우 합법 다이제스트로 결정하며 그렇지 않은 경우 가짜 다이제스트로 결정함으로써, 조사가 요구되는 특정 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증한다.
또한, 검증부(630)는 메쉬 구조를 형성하는 다이제스트들 각각에 대하여 신뢰 점수를 평가하고, 평가된 신뢰 점수에 기초하여 다이제스트들 각각에 대한 합법 여부를 결정함으로써, 조사가 요구되는 특정 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증할 수 있다.
이 때, 신뢰 점수는 신뢰 다이제스트의 신뢰 점수에 기초하여 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대한 신뢰 점수를 평가할 수 있으며, 신뢰 점수는 특정 알고리즘 예를 들어, TrustRank 알고리즘에 의해 평가될 수 있다.
저장부(640)는 본 발명을 수행하기 위한 데이터를 저장하는 구성 수단으로, 신뢰 점수 평가 알고리즘, 복수의 차량용 카메라들로부터 수신되는 다이제스트들, 검증된 다이제스트들 각각에 대응하는 오리지널 데이터 등을 저장한다. 물론, 저장부(640)는 이 뿐만 아니라 본 발명을 수행하기 위한 모든 데이터를 저장한다.
나아가, 본 발명에 따른 방법 및 장치는 VD를 이용하여 사용자 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있는 솔루션을 제공할 수도 있지만, 이에 한정하지 않으며, 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치를 포함하는 프로파일을 이용하여 맵(map) 구조를 형성하고, 맵에서 랜덤-워크 기반 위치 검증 알고리즘을 제안할 수도 있다.
여기서, 각 비디오는 뷰 프로파일(VP; View Profile)이라는 함축된 형태로 대표되며, VP는 매순간 예를 들어, 1초당 비디오의 해쉬값인 VD들로 구성될 수 있으며, 각 VP는 각자 이웃한 VP들과 차량간 통신을 통하여 연결 관계를 맺고 추후에 시간과 장소 검증에 사용될 수 있다. 즉, 차량간 통신을 통하여, 현재 촬영하는 비디오(또는 영상)의 해쉬 값을 차량간 교환할 수 있다.
VP를 이용하는 방법 또한 VP 생성, 뷰맵(ViewMap) 컨스트럭션 및 VP 검증의 세가지 순서로 구성될 수 있으며, ViewMap 컨스트럭션 및 VP 검증은 상술한 ViewMesh 컨스트럭션과 VD 검증에 대응되기에, 여기서는 VP 생성에 대해 설명한다.
(1) VP 생성(ViewProfile Generation)
현재 스냅샷(snapshot) 브로드캐스트: 매순간 각 차량 A는 i초 동안 기록된 u의 VP(VPui)를 생성하고, 단거리 무선 통신(DSRC radio)을 이용하여 현재 VPui 를 아래 <수학식 6>과 같이 같이 브로드캐스트한다.
[수학식 6]
Figure 112016034743440-pat00011
여기서, Tui, Lui와 Fui는 i번째 초에서 비디오(또는 DCV)의 시간, 위치 및 바이트크기를 각각 의미하고, Ru는 u와 관련된 랜덤 숫자를 의미하며, Hui -1은 이전 VPui -1의 해쉬를 의미하고, ui i -1은 도 7에 도시된 바와 같이 (i-1)번째 초부터 i번째 초까지 새롭게 기록된 비디오 부분을 의미할 수 있다. 이러한 캐스케이드 해쉬 동작은 전체 파일 크기와 무관하게 일정 시간 VP 생성을 용이하게 한다.
해쉬 H를 포함한 원본 비디오 u는 VDu 내에 드러나지 않고, VPu가 검증된 후에 시스템에 제공될 수 있으며, 익명 요청될 수 있다. 값 Ru는 Ru=H(Qu)로부터 도출될 수 있으며, Qu는 차량 A에 의해 선택된 파일 u의 비밀 수로 후에 익명 보상을 위해 사용될 수 있다.
이웃 VDs 수신: 각 차량 A는 아래 <수학식 7>과 같이 이웃하는 또는 가까운 차량 B로부터 VDvj의 브로드캐스트 메시지를 수신한다.
[수학식 7]
Figure 112016034743440-pat00012
여기서, Tvj, Lvj와 Fvj는 j번째 초에서 비디오(또는 DCV) v의 시간, 위치 및 바이트크기를 각각 의미할 수 있다.
차량 A는 이웃 차량으로부터 VDvj를 수신하면 Tvj와 Lvj가 받아들일 수 있는 범위 내에 있는지 여부를 체크함으로써, 유효성을 검사한다. 즉, Tvj가 현재 1-초 간격 이내에 있는지, Lvj가 DSRC 통신의 반경 내에 있는지 확인하여, 이와 같은 조건은 만족하면 차량 A는 VDvj를 유효한 것으로 판단한다. 각 차량은 이웃 차량에 대하여 대부분 두 개의 유효 VDs 예를 들어, 같은 R 값을 가지는 처음과 마지막 수신 VD의 트랙을 유지한다. 차량 A가 임시 메모리 N'u에 VDvj를 저장함으로써, N'u를 업데이트한다. 즉, N'u에 저장된 같은 Rv의 마지막 VD를 VDvj로 바꿈으로써, N'u를 업데이트한다.
새로운 VP 생성: 1-분 비디오 파일 u가 생성되면, 각 차량 A는 그 뷰 프로파일인 VPu를 생성한다. 차량 A는 N'u에 저장된 이웃 VDs를 블룸 필터 비트-어레이 Nu에 삽입한다. 이는 접촉 시간 간격 뿐만 아니라 이웃 VPs 누적 핑거프린트를 일부 반영한다. 차량 A는 그 자신의 VDs의 모두와 블룸 필터 비트-어레이 Nu를 VPu에 컴파일 한다. 차량 A는 모든 임시 메모리를 초기화하여 다음 레코딩 비디오에 대한 VP 생성을 위해 새 라운드를 시작한다.
VPs 업로딩; 각 차량은 네트워크에 연결될 때마다 잠정적인 증거로, 지난 VPs를 시스템에 익명으로 업로드한다. 물론, 각 차량은 익명 메시지를 전송하기 위한 미리 정해진 툴을 이용하여 지난 VPs를 시스템에 익명으로 업로드할 수 있다. 예를 들어, Tor를 이용하여 시스템에 VPs를 익명으로 업로드할 수 있다. 특히, 본 발명은 대쉬캠으로부터 VPs를 시스템에 전달하기 위한 브리징 기기로서 Tor 클라이언트 어플리케이션이 설치된 사용자의 스마트폰을 활용할 수 있으며, 시스템은 각 사용자로부터 익명으로 제출된 VPs를 데이터베이스에 축적한다.
(2) ViewMap construction
여기서는 일반적인 경우와 지상 검증 노드(ground-truth node)의 특별한 경우를 설명한다.
일반적인 경우: 사건의 비디오 증거를 검색하기 위하여, 시스템은 사건 주기 동안 미리 설정된 단위 시간 예를 들어, 1분에 각각 대응하는 ViewMap 집합을 생성한다. 즉, 주어진 사건에 대한 ViewMap들은 시간에 따라 모두 독립적이다.
따라서, 이하 어떤 1-분 시간 간격 t에서 시간 t 내에 있는 VP만을 가지고 구축된 단일 ViewMap의 컨스트럭션에 대해 설명한다.
시스템은 조사가 요구되는 경우 해당 조사 위치 l에 가장 가까운 신뢰 VPs를 찾는다. 여기서, 신뢰 VPs는 경찰차와 특별한 VP와 같은 미리 결정되거나 정의된 VP를 의미할 수 있다. 모든 VP는 조사 위치 l을 포함하는 영역 C내에 있고, VPs는 ViewMap의 멤버가 된다.
시스템은 각 멤버 VPu에 대해, 각 멤버의 주장 위치 Lui와 Lvj가 미리 결정된 거리 내에 있는 이웃 후보 VPv를 찾는다.
Nv와 Nu에 대한 멤버쉽 쿼리를 통해, VPu와 VPv 간 상호 이웃을 유효화 하고, 이와 같은 방식으로 양방향 이웃 VP들 간 에지를 생성함으로써, ViewMap을 형성 즉, 컨스트럭션한다. 이러한 에지를 viwelink로 명명할 수 있다.
특별한 경우: 사고 차량의 지상 검증 VPs를 이용하여, 사고의 명확한 ??를 식별할 수 있다. 이 경우 신뢰 VP 기반 ViewMap이 필요하지 않고, 단지 ??와 링크된 이웃 ??의 원본 비디오들이 사람의 검토를 위해 업로드될 가치가 있다.
(3) VP 검증(verification)
ViewMap 컨스트럭션에 의해 조사 위치에 대한 ViewMap이 주어지면, 시스템은 가짜 VP를 발견하기 위하여 VP 링크 구조의 유니크 특성을 이용한다. 이를 위해, 시스템은 모든 멤버 VP에 대해 신뢰 점수를 평가할 수 있으며, 신뢰 점수를 평가하기 위하여 시스템은 ViewMap에 미리 결정된 특정 알고리즘 예를 들어, TrustRank 알고리즘을 적용할 수 있다.
ViewMap에서 신뢰 VP 예컨대, 경찰차 등은 지상 검증 노드(ground-truth node)로 역할을 수행하고, 시스템은 ViewMap 토폴로지에 따른 신뢰 점수 결과에 기초하여 합법적인 VP와 가짜 VP를 식별한다.
구체적으로, 시스템은 도 8에 도시된 일 예와 같이, 컨스트럭트된(constructed) ViewMap이 주어지면, 조사 위치 내의 VP들의 합법 여부를 결정한다.
예컨대, 시스템은 VP들이 차량 간의 VP 교환을 통해 ViewMap에 참여된 경우 합법적인 VP로 식별할 수 있으며, 그렇지 않은 경우 가짜 VP로 식별 또는 결정할 수 있다. 여기서, 합법성은 콘텐트에 대한 것이 아니라 VP의 위치와 시간에 대한 것으로, 해당 VP의 위치와 시간을 유효화하는 것이다. 이러한 본 발명에 따른 검증 솔루션 즉, ViewMap은 합법적인 VP를 자동 식별함으로써, VP를 직접 확인하는 인간 조사자에게 도움을 줄 수 있다.
컨스트럭션된 ViewMap은 모든 멤버들이 합법적인 VP인 경우 도 8에 도시된 바와 같이, 싱글 레이어(layer)로 나타나고, 가짜 VP를 가지는 경우 도 9에 도시된 바와 같이, 멀티 레이어 구조로 결과가 나타나며 멀티 레이어 중 신뢰 VP를 포함하는 하나의 레이어를 가질 수 있다.
ViewMap이 가짜 VP를 포함하여 컨스트럭션될 때 멀티 레이어 구조가 나타나는 것은 양방향 링크 유효화에 의해 공격자들이 실질적인 VP 교환없이 가짜 VP들과 합법적인 VP들 간 에지를 만드는 것이 방지되기 때문이다. 그러므로, 공격자들은 그들 자신과 합법적인 VP를 단지 링크시킴으로써 가짜 VP들을 삽입할 수 있다. 게다가, 이웃 VP들 간 위치 근접 체킹은 장거리 에지를 불가능하게 하고, 따라서 공격자들이 도 9에 도시된 바와 같이 타겟 위치에서 가짜 VP들의 일부를 놓기 위하여 가짜 VP들의 체인을 강제로 생성한다.
도 9에 도시된 멀티 레이어 ViewMap 에서 주요한 점은 싱글 레이어 내에서 VP 링크가 크로스 레이어 링크보다 더 밀집되어 있다는 것이다. 도 9를 예를 들어 설명하면, 소스로서 신뢰 VPz(trusted VP)로부터 시작하면, ViewMap에서 에지를 따라 무작위로 이동한다. 주어진 조사 위치 X에 대해, z의 레이어의 X에서 VP 방문 확률 즉, 합법적인 VP가 다른 레이어들의 X에서 VP 방문 확률 즉, 가짜 VP보다 더 높은데, 이는 X에서 가짜 VP 방문이 특정 공격자의 합법적인 VP로부터 크로스 레이어 에지를 살펴보기 위하여 무작위 워크(random walk)를 요구하기 때문이다.
ViewMap의 링크 구조에서 랜덤 워크를 이용하기 위하여, 본 발명에서는 특정 알고리즘 예를 들어, TrustRank 알고리즘을 사용한다. TrustRank 알고리즘은 잘 알려진 PageRank의 변형으로, 사람이 링크 상에 무작위로 클릭할 때 어떤 시드 페이지로부터 시작하여 어떤 특정 페이지에 도착할 수 있는 공산(likelihood)의 확률 분포를 출력한다. 이 경우, 시드 페이지로서 신뢰 VP는 1의 확률(신뢰 점수)을 가지고, 그 점수를 모든 인접 링크들 간에 동일하게 나누어서 다른 이웃 VP들에게 분배한다. 이러한 프로세스의 반복은 신뢰 점수를 ViewMap 상에서 무작위 워크에 대응하는 모든 VP들에게 전파한다.
이 때, TrustRank 알고리즘에 의하여, 주어진 ViewMap G에 대해 모든 VP들의 신뢰 점수 P는 아래 <수학식 8>에 나타낸 매트릭스 동작의 반복을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112016034743440-pat00013
여기서,
Figure 112016034743440-pat00014
는 ViewMap G의 VP 링크를 나타내는 천이 매트릭스를 의미하고, d는 신뢰 VP에 대한 엔트리를 가지는 신뢰 점수 분포 벡터를 의미하고,
Figure 112016034743440-pat00015
는 0.8로 설정된 댐핑 팩터(damping factor)를 의미한다. 이 때, 신뢰 점수는 P의 수렴에 의해 획득될 수 있다.
시스템에서 합법적인 VP를 식별하는 과정에 대해 설명하면 다음과 같다.
신뢰 VP z와 조사 위치 X가 주어지면, z 레이어의 X에서 VP들은 다른 레이어의 X에서의 VP들보다 더 높은 신뢰 점수를 가진다. 이는 정직한 사용자가 공격자보다 수적으로 우세한 경우에 특히 유효하고, 랜덤 워크는 크로스 레이어 에지를 사용하는 것보다 z의 기본 레이어 내 에지들을 사용할 기회가 더 많기 때문이다.
또한, ViewMap 내 무방향 에지들(undirected edges)은 비록 크로스된 경우라도 다른 약한 레이어들 내 머물 기회를 만들 수 있도록 양방향으로 움직일 수 있다. 즉, 기본 레이어로 다시 움직일 가능성이 있다. 따라서, 시스템은 최고 신뢰 점수 VPu를 합법적인 VP로 식별한다.
이 때, 시스템은 X의 VP들을 통해 u에 도달할 수 있는 모든 VP들 또한 합법적인 VP로 결정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 검증 프레임워크는 VP 생성 및 교환, ViewMap 컨스트럭션과 이를 이용한 VP 검증을 통해 사용자의 익명성을 보장하면서 차량용 카메라 영상 데이터의 위치와 시간을 검증할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 다른 실시예는, 차량용 카메라 영상 데이터의 데이터 지향 기법을 이용하여 사용자 익명성을 보장하면서 데이터의 시간과 위치를 검증할 수 있고, 따라서, 본 발명의 검증 프레임워크를 제공함으로써, DCV와 같은 차량용 카메라 영상 데이터를 사용자들로부터 수집하기 용이하다.
물론, VP를 이용한 데이터의 시간과 위치 검증에 대한 부분은 상술한 VD를 이용하여 데이터의 시간과 위치를 검증하는 내용을 모두 포함할 수 있다.
이러한 VP를 이용한 검증 프레임워크는 방법과 장치 또는 시스템으로 제공할 수 있다.
상술한 본 발명의 실시예들에 따른 방법, 장치, 시스템은 차량용 카메라 영상 데이터를 기반하는 것으로 한정되지 않으며, 모바일 기기 데이터로도 적용 가능하다. 즉, 모바일 기기 데이터를 이용하여 소유자 또는 사용자의 익명성을 보장하면서 시간과 위치를 검증할 수 있다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하는 단계;
    상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 단계; 및
    상기 메쉬 구조가 형성되면, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 단계
    를 포함하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는
    상기 복수의 차량용 카메라들 각각에서 생성된 데이터의 다이제스트를 이웃하는 주변 차량용 카메라들로 브로드캐스팅(broadcasting)하고, 상기 주변 차량용 카메라들 각각으로부터 브로드캐스팅된 다이제스트를 수신함으로써, 자신의 다이제스트와 상기 주변 차량용 카메라들로부터 수신된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는
    상기 복수의 차량용 카메라들 각각에서 다이제스트 메시지의 미리 결정된 수의 처음 비트(bit)를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각의 소스 MAC 주소로 변경함으로써, 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 다이제스트를 익명으로 수신하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 메쉬 구조를 형성하는 단계는
    상기 수신된 다이제스트들 중 미리 설정된 위치에 가장 근접한 미리 결정된 신뢰 다이제스트를 검색하고, 상기 검색된 신뢰 다이제스트와 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들을 이용하여 양방향 이웃 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 상기 메쉬 구조를 형성하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 시간과 위치를 검증하는 단계는
    상기 신뢰 다이제스트의 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 신뢰 점수를 평가하고, 상기 평가된 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 합법 여부를 결정함으로써, 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 시간과 위치를 검증하는 단계는
    상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대하여, 상기 주변 차량용 카메라들과의 다이제스트 교환에 의한 참여 여부를 판단하고, 다이제스트 교환에 의해 참여된 다이제스트인 경우 합법 다이제스트로 결정함으로써, 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  7. 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트를 생성하여 주변 차량용 카메라들로 전송하고, 상기 주변 차량용 카메라들로부터 전송되는 다이제스트를 수신하여 자신의 다이제스트와 상기 수신된 다이제스트를 업로드하는 복수의 차량용 카메라들; 및
    상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 업로드되는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하고, 상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하며, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 서버
    를 포함하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 시스템.
  8. 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 다이제스트(digest)를 익명으로 수신하는 수신부;
    상기 수신된 다이제스트들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 메쉬 구조를 형성하는 형성부; 및
    상기 메쉬 구조가 형성되면, 상기 형성된 메쉬 구조에 기초하여 상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 검증부
    를 포함하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 수신부는
    상기 복수의 차량용 카메라들 각각에서 생성된 데이터의 다이제스트를 이웃하는 주변 차량용 카메라들로 브로드캐스팅(broadcasting)하고, 상기 주변 차량용 카메라들 각각으로부터 브로드캐스팅된 다이제스트를 수신함으로써, 자신의 다이제스트와 상기 주변 차량용 카메라들로부터 수신된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 수신부는
    상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 다이제스트 메시지의 미리 결정된 수의 처음 비트(bit)가 상기 복수의 차량용 카메라들 각각의 소스 MAC 주소로 변경된 다이제스트를 상기 복수의 차량용 카메라들 각각으로부터 익명으로 수신하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 형성부는
    상기 수신된 다이제스트들 중 미리 설정된 위치에 가장 근접한 미리 결정된 신뢰 다이제스트를 검색하고, 상기 검색된 신뢰 다이제스트와 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들을 이용하여 양방향 이웃 다이제스트들 간 에지를 생성함으로써, 상기 메쉬 구조를 형성하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 검증부는
    상기 신뢰 다이제스트의 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 신뢰 점수를 평가하고, 상기 평가된 신뢰 점수에 기초하여 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 합법 여부를 결정함으로써, 상기 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 검증부는
    상기 메쉬 구조를 구성하는 다이제스트들 각각에 대하여, 상기 주변 차량용 카메라들과의 다이제스트 교환에 의한 참여 여부를 판단하고, 다이제스트 교환에 의해 참여된 다이제스트인 경우 합법 다이제스트로 결정함으로써, 미리 설정된 위치에 대응하는 다이제스트들 각각에 대한 시간과 위치를 검증하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 장치.
  14. 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 생성된 데이터의 위치와 시간을 포함하는 프로파일(profile)을 익명으로 수신하는 단계;
    상기 수신된 프로파일들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 맵 구조를 형성하는 단계; 및
    상기 맵 구조가 형성되면, 상기 형성된 맵 구조에 기초하여 상기 맵 구조를 구성하는 프로파일들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 단계
    를 포함하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로파일은
    일정 시간 단위의 해쉬 값인 다이제스트들로 구성되는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 방법.
  16. 데이터의 위치와 시간을 포함하는 프로파일을 생성하여 주변 차량용 카메라들로 전송하고, 상기 주변 차량용 카메라들로부터 전송되는 프로파일을 수신하여 자신의 프로파일과 상기 수신된 프로파일을 업로드하는 복수의 차량용 카메라들; 및
    상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 의해 업로드되는 프로파일을 익명으로 수신하고, 상기 수신된 프로파일들 간 관계에 기초하여 상기 복수의 차량용 카메라들 각각에 대해 이웃들과 양방향으로 연결함으로써, 맵 구조를 형성하며, 상기 형성된 맵 구조에 기초하여 상기 맵 구조를 구성하는 프로파일들 각각에 대해 시간과 위치를 검증하는 서버
    를 포함하는 차량용 카메라 영상 데이터의 시간과 위치 검증 시스템.
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