KR102002360B1 - 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치 - Google Patents

영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법이 제공된다. 상기 방법은, 복수의 카메라로부터의 영상데이터로부터 상기 영상데이터의 영상촬영 정보가 담긴 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 단계; 상기 영상데이터와 상기 메타데이터를 하나의 NoSQL 영상 데이터베이스에 함께 저장하는 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계; 및 상기 영상데이터에 대한 요청에 기반하여, 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에서 상기 메타데이터에 기반하여 상기 영상데이터를 검색하는 메타데이터 기반 영상데이터 검색 단계를 포함하고, NoSQL 기반의 영상 데이터베이스가 영상(이라는 비정형 데이터의 저장, 검색, 분석, 처리 등의 작업이 신속하고 용이하게 할 수 있다.

Description

영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치{Method and Apparatus of building NoSQL database for signal processing}
본 발명은 원격 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 대규모 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용하는 NoSQL 데이터베이스 시스템에 관한 것이다.
데이터베이스(Database)는 복수개의 정보 통신 기기 혹은 여러 사용자에게 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합을 의미하며, 자료항목의 중복을 없애고 자료를 구조화하여 규칙성을 갖고 저장하여 저장된 자료의 검색과 변경 그리고 새로운 자료를 추가할 때 효율을 높이기 위한 데이터의 집합체를 의미한다.
데이터베이스 관리 시스템(DBMS, DB Management System)은 데이터베이스 내의 데이터를 관리하는 파일 관리자이다. 데이터베이스에 축적된 자료구조의 정의, 자료구조에 따른 자료의 축적, 데이터베이스 언어에 의한 자료 검색 및 갱신, 다수의 사용자로부터 자료처리의 동시실행제어, 갱신 중에 이상이 발생했을 때 갱신 이전의 상태로 복귀 및 정보의 기밀보호 등의 역할을 한다.
빅데이터와 ICT 기술이 발전하면서 휴대전화, 태블릿 PC, 웹캠, CCTV 등 각종 정보 통신 기기에서 사진, 오디오, 비디오 등의 데이터가 생산되고 있다. 여기서 생산된 정보와 데이터는 그 양이 엄청나며 온라인을 통해서 공간의 제약을 받지 않고 실시간으로 공유되고 있으며 이러한 정보와 데이터의 양이 급증하게 되면서 효율적인 데이터 관리의 필요성이 대두되면서 이러한 요구를 만족하고자 데이터베이스가 사용되고 있다.
과거 일반적인 형태의 DBMS는 관계형 데이터베이스 관리시스템(Relational DBMS)으로서 SQL(Structured Query Language)을 인터페이스로 사용한다. 그러나 관계형 데이터베이스(RDB)는 대용량, 특히 영상 데이터를 읽고 쓰는 서비스들에서 속도, 확장성, 구축비용, 복잡한 구조 등으로 인해 많은 제약 요소들을 보이고 있다.
그러나 상기 서술된 RDB는 영상 데이터의 입력이 수 천 개 이상일 경우, 시간에 따라 엄청난 규모로 영상 데이터의 크기가 증가하기 때문에 영상 데이터의 검색 및 처리 속도가 느려지며 DB의 구조 또한 복잡해지는 문제가 있다. 메타데이터에 수많은 영상 데이터의 정보가 쌓이게 되며, 사용자로부터 요청이 들어오면 메타데이터에서 요청한 정보를 찾고 수많은 영상 데이터 속에서 요청한 파일의 위치까지 접근해야하기 때문이다. 또한, 증가된 영상 데이터의 저장 공간을 확장하기 위해서는 그 데이터베이스가 커질수록 더욱 많은 구축비용과 구축시간이 소요되는 제약이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 상기 서술된 문제를 해결하기 위해 NoSQL 기반의 영상 데이터베이스를 구축하여 영상과 같은 비정형 데이터 처리에 유리한 데이터베이스를 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 목적은 영상 데이터를 저장하는 기존의 Relational DB와는 달리, 대용량의 영상 데이터를 기존 메타데이터의 다른 정보와 함께 DB에 직접 저장할 수 있는 구조를 갖는 NoSQL 기반 영상 데이터베이스를 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법이 제공된다. 상기 방법은, 복수의 카메라로부터의 영상데이터로부터 상기 영상데이터의 영상촬영 정보가 담긴 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 단계; 상기 영상데이터와 상기 메타데이터를 하나의 NoSQL 영상 데이터베이스에 함께 저장하는 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계; 및 상기 영상데이터에 대한 요청에 기반하여, 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에서 상기 메타데이터에 기반하여 상기 영상데이터를 검색하는 메타데이터 기반 영상데이터 검색 단계를 포함하고, NoSQL 기반의 영상 데이터베이스가 영상(이라는 비정형 데이터의 저장, 검색, 분석, 처리 등의 작업이 신속하고 용이하게 할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 영상 데이터는 서로 다른 위치에 설치된 서로 다른 타입의 상기 복수의 카메라로부터 획득되는 대규모 비정형 영상 데이터이고, 상기 영상촬영정보는 촬영시간, 상기 복수의 카메라의 위치 및 주소 값을 포함한다. 한편, 상기 메타데이터 생성 단계에서, 상기 카메라에서 촬영되는 객체의 속성에 따라 영상 썸네일 생성 주기를 가변하여 상기 메타데이터를 생성할 수 있다. 또한, 상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계에서, 상기 가변 주기에 대한 정보를 상기 영상촬영정보와 함께 상기 메타데이터로 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에 저장할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계에서, 상기 대규모 비정형 영상데이터를 저장할 때, 사용자 기기의 요청에 따라 가변하여 복수의 서버에 중복으로 동일한 영상데이터를 다중 복사 및 다중 저장하여 데이터의 안정성을 확보할 수 있다. 이때, 상기 다중 저장 여부는 상기 메타데이터에 포함될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 영상데이터 검색 시에 상기 메타데이터에 기반하여 상기 다중 저장된 파일들에 동시에 액세스하여 가장 빨리 검색된 상기 영상데이터를 상기 사용자 기기에 제공하여 검색 속도를 향상시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 영상 데이터는 프레임(frame) 형태로 나열되고, 사용자 기기의 요청 및 영상 중요도에 따라 3개 이상의 I-frame 마다 상기 영상 데이터를 대표하는 정지 영상인 영상 썸네일을 추가하여 상기 NoSQL 영상 데이터베이스를 구축하여, 중요한 영상에 대해 더 많이 추가된 상기 영상 썸네일을 이용하여 영상 구간을 검색할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 영상 중요도는 상기 영상 데이터 내에 인물의 존재 여부, 상기 인물의 움직임 및 상기 움직임의 변화 정도에 기반하여 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스에서 결정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계에서, 상기 영상데이터를 저장할 때, 상기 사용자 기기의 요청 및 상기 카메라의 위치 및 종류와 상기 카메라에서 촬영되는 객체의 속성에 따라 저장하고자 하는 영상의 길이를 가변적으로 조정하여 새로운 행에 할당하여 저장이 가능하도록 할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 객체의 속성은 상기 영상 데이터 내에 인물의 존재 여부, 상기 인물의 움직임 및 상기 움직임의 변화 정도에 따라 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스에서 결정될 수 있다.
본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, NoSQL 기반의 영상 데이터 DB는 영상(사진, 오디오, 비디오 등)이라는 비정형 데이터의 저장, 검색, 분석, 처리 등의 작업이 신속하고 용이하게 할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, 대규모 영상데이터의 다중 중복 저장 방법을 채택하여 안정성 확보 및 데이터 검색 속도를 더욱 빠르게 할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, 영상검색용 썸네일 추가 저장과 영상 데이터를 적절한 길이로 변화시켜 새로운 행에 추가함으로서 사용자의 검색 편의성을 증대시킬 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, 영상 데이터를 데이터베이스에 읽고 쓰는 속도가 빠르며 정형화된 테이블의 구조를 갖는 것이 아니므로 새로 입력되는 영상 데이터에 대한 확장성 이슈를 해결할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명과 관련하여, 영상 RDB의 상세 구성을 나타낸다.
도 2는 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스의 상세 구성을 나타낸다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 및 이용 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 4는 본 발명과 관련하여 RDB의 영상 저장 구조를 나타낸다.
도 5는 본 발명에 따른 NoSQL 데이터베이스 영상 저장 구조를 나타낸다.
도 6은 본 발명에 따른 NoSQL 데이터베이스 영상 저장 내용을 나타낸다.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제1, 제2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 모듈, 블록 및 부는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 당해 분야에 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명한다. 하기에서 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지의 기능 또는 공지의 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
이하에서는, 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 대해 살펴보기로 한다.
본 발명에서는 상기 서술된 문제를 해결하고자 NoSQL 기반의 영상 데이터 DB를 구축하여 영상과 같은 비정형 데이터 처리에 유리한 DB를 제안하였다. 제안한 DB는 영상 데이터를 저장하는 기존의 Relational DB와는 달리, 대용량의 영상 데이터를 기존 메타데이터의 다른 정보와 함께 DB에 직접 저장할 수 있는 구조를 갖는다. 따라서 영상 데이터를 데이터베이스에 읽고 쓰는 속도가 빠르며 정형화된 테이블의 구조를 갖는 것이 아니므로 새로 입력되는 영상 데이터에 대한 확장성 이슈를 해결할 수 있다.
도 1은 본 발명과 관련하여, 영상 RDB의 상세 구성을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 여러 대의 카메라에서 촬영한 영상 데이터를 처리하기 위해 RDB를 사용할 수 있다. 이에 따라, 지정된 영상 데이터 파일 시스템(영상 데이터 저장 공간)에 카메라 및 시간순서대로 촬영된 영상 데이터가 파일형태로 저장된다. 한편, 영상 데이터의 관리를 위해서 같은 카메라에서 촬영된 영상 데이터들은 같은 폴더 안에, 촬영된 시간순서대로 저장될 수 있다. 하지만, 저장 및 검색이 복잡해지더라도, 같은 카메라에서 촬영된 영상 데이터들을 서로 다른 폴더에 저장해도 상관 없다. 이와 관련하여, 이런 복잡한 저장과 관리가 가능하도록 해주는 것이 메타데이터라는 개념 때문이다.
관계형 데이터베이스(RDB)로 된 영상 데이터베이스에는 메타데이터가 존재한다. 이는 영상의 관리, 검색, 분석 등의 신속한 처리를 위해서 각 영상 데이터에 대한 정보를 별도로 보관하는 일종의 테이블(표)이다.
예를 들어, 사용자가 특정 시간, 특정 카메라에 촬영된 영상 데이터를 요청하면 요청을 받은 카메라에서 촬영된 영상 데이터의 정보가 들어있는 메타데이터에 접근한다. 그리고 접근한 메타데이터에서 사용자가 요청한 시간/장소가 촬영된 영상 데이터(영상 파일)가 저장된 디렉터리를 찾아내어 요청된 영상 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 RDB는 테이블마다 저장할 수 있는 항목이 미리 정해져 있어서(이미 스키마가 설계 및 정의되어 있어서) 새로 추가된 정보를 추가하기 위해서는 테이블을 새로 만들거나, 이미 만들어진 테이블을 지우고 새로 만들어서 기존 테이블보다 확장시켜야 한다. 전자의 경우, 새로 만들어진 테이블을 이미 만들어진 다른 테이블과의 관계를 모두 지어주어야 한다. 반면, 후자의 경우, 이미 다른 테이블과 서로 복잡하게 관계가 얽혀있기 때문에 전체적인 RDB 시스템을 재설계해야 한다.
한편, 도 2는 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스의 상세 구성을 나타낸다. 또한, 도 3은 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 및 이용 방법의 흐름도를 나타낸다.
이와 관련하여, 본 발명에서는 상기 서술된 문제를 해결하고자 NoSQL 기반의 영상 데이터 DB를 구축하여 비정형 데이터인 영상 데이터의 저장, 검색, 분석 등에 유리하도록 만들고자 한다. 제안한 DB는 영상 데이터를 저장하는 기존의 Relational DB와는 달리, 대용량의 영상 데이터를 기존 메타데이터의 다른 정보와 함께 DB에 직접 저장할 수 있는 구조로 제작하였으므로 영상 데이터 처리 속도가 빠르다. 또한 이미 정의된 형식(정의된 스키마)에 구애받지 않고 데이터를 보관할 수 있다는 장점, 즉 정형화 된 테이블의 구조를 갖는 것이 아니므로 시간에 따라서 새로 입력되는 영상 데이터에 대한 확장성 이슈를 해결할 수 있다.
한편, 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 및 이용 방법에 대해 상세히 살펴보면 다음과 같다. 한편, 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 및 이용 방법은 도 2의 영상 데이터베이스(Video DB)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 대규모 비정형 영상 데이터베이스 구축 및 이용방법의 주요 특징에 대해 살펴보면 다음과 같다.
이와 관련하여, 메타데이터 생성 단계(S110)에서, 복수의 카메라로부터의 영상데이터로부터 상기 영상데이터의 영상촬영 정보가 담긴 메타데이터를 생성한다. 다음으로, 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계(S120)에서, 상기 영상데이터와 상기 메타데이터를 하나의 NoSQL 영상 데이터베이스에 함께 저장할 수 있다. 또한, 메타데이터 기반 영상데이터 검색 단계(S130)에서, 상기 영상데이터에 대한 요청에 기반하여, 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에서 상기 메타데이터에 기반하여 상기 영상데이터를 검색할 수 있다.
한편, 상기 영상 데이터는 서로 다른 위치에 설치된 서로 다른 타입의 상기 복수의 카메라로부터 획득되는 대규모 비정형 영상 데이터일 수 있다. 한편, 상기 영상촬영정보는 촬영시간, 상기 복수의 카메라의 위치 및 주소 값을 포함할 수 있다.
한편, 전술된 단계와 관련하여, 영상 썸네일 등 메타데이터를 취급 및 저장하는 방법에 대해 상세하게 살펴보면 다음과 같다. 이와 관련하여, 상기 메타데이터 생성 단계(S110)에서, 상기 카메라에서 촬영되는 객체의 속성에 따라 영상 썸네일 생성 주기를 가변하여 상기 메타데이터를 생성할 수 있다. 또한, 상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계(S120)에서, 상기 가변 주기에 대한 정보를 상기 영상촬영정보와 함께 상기 메타데이터로 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에 저장할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 대규모 비정형 영상데이터 다중 중복 저장 방법에 대해 상세하게 살펴보면 다음과 같다. 이와 관련하여, 상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계(S120)에서, 상기 대규모 비정형 영상데이터를 저장할 때, 사용자 기기의 요청에 따라 가변하여 복수의 서버에 중복으로 동일한 영상데이터를 다중 복사 및 다중 저장하여 데이터의 안정성을 확보할 수 있다. 이때, 상기 다중 저장 여부는 상기 메타데이터에 포함될 수 있다. 이에 따라, 상기 영상데이터 검색 시에 상기 메타데이터에 기반하여 상기 다중 저장된 파일들에 동시에 액세스하여 가장 빨리 검색된 상기 영상데이터를 상기 사용자 기기에 제공하여 검색 속도를 향상시킬 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 영상검색용 썸네일 추가 저장 기능에 대해 상세하게 살펴보면 다음과 같다. 이와 관련하여, 상기 영상 데이터는 프레임(frame) 형태로 나열되고, 사용자 기기의 요청 및 영상 중요도에 따라 3개 이상의 I-frame 마다 상기 영상 데이터를 대표하는 정지 영상인 영상 썸네일을 추가하여 상기 NoSQL 영상 데이터베이스를 구축할 수 있다. 이에 따라, 중요한 영상에 대해 더 많이 추가된 상기 영상 썸네일을 이용하여 영상 구간을 검색할 수 있다.
한편, 상기 영상 중요도는 상기 영상 데이터 내에 인물의 존재 여부, 상기 인물의 움직임 및 상기 움직임의 변화 정도에 기반하여 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스에서 결정될 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 영상길이 가변적 저장 기능에 대해 상세하게 살펴보면 다음과 같다. 이와 관련하여, 상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계(S120)에서, 상기 영상데이터를 저장할 때, 상기 사용자 기기의 요청 및 상기 카메라의 위치 및 종류와 상기 카메라에서 촬영되는 객체의 속성에 따라 저장하고자 하는 영상의 길이를 가변적으로 조정하여 새로운 행에 할당하여 저장이 가능하도록 할 수 있다. 이와 관련하여, 상기 객체의 속성은 상기 영상 데이터 내에 인물의 존재 여부, 상기 인물의 움직임 및 상기 움직임의 변화 정도에 따라 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스에서 결정될 수 있다.
전술된 본 발명에 따른 메타데이터 및 영상데이터 저장 방법에 대해 보다 상세하게 살펴보기로 하자. 이와 관련하여, 도 4는 본 발명과 관련하여 RDB의 영상 저장 구조를 나타낸다. 반면에, 도 5는 본 발명에 따른 NoSQL 데이터베이스 영상 저장 구조를 나타낸다.
영상 데이터가 촬영되어 저장 공간으로 들어오면, 도 5의 영상 데이터 열처럼 영상 데이터에 대한 정보를 들어오는 대로(시간 순서대로) 저장한다. 이 예시의 경우, Column Family 형태의 NoSQL를 보여주는데 rowkey 값으로는 카메라, Column family에는 영상 대표 이미지 정보(썸네일)와 함께 H.264 포맷으로 압축된 영상 데이터가 담긴다. H.264 포맷으로 압축된 영상 데이터는 GOP(Group of Picture)형태로서 I-frame과 P-frame으로 이루어져 있으며 I-frame을 1초 단위로 생성하도록 한다. 대표 이미지(썸네일)는 사용자가 영상 데이터의 검색을 요청할 경우에 편리성을 위하여 제공한다. 이와 같이 DB를 구성하면 사용자가 영상 데이터에 바로 직접적인 접근이 가능하다. 따라서, RDB 영상 저장 구조인 도 4의 경우처럼 메타데이터에서 관계된 테이블을 따라다니며 디렉터리를 찾고 파일시스템에 접근해서 영상 데이터를 가져오는 것보다 신속한 검색과 분석이 가능하다.
한편, 도 6은 본 발명에 따른 NoSQL 데이터베이스 영상 저장 내용을 나타낸다. 즉, 도 6은 도 5의 구조의 저장된 내용을 예시를 통해서 구체적으로 설명한 그림이다.
이와 관련하여, 본 발명은 대규모 영상데이터와 영상촬영 정보(촬영시간, 카메라의 위치, 주소 값 등)가 담긴 메타데이터를 함께 저장하여 영상의 데이터베이스 내에서 직접 검색 가능하게 하도록 하는 대규모 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치로 구성된다.(도 2 및 도 5). 이는 대규모 비정형 영상데이터 다중 중복 저장 방법을 포함하며 도 4에 도시된 그림과 같이 사용자의 영상검색 효율을 증가시켜주는 영상검색용 썸네일 추가 저장 방법 또한 제공한다. 또한, 도 6의 Camera(rowkey) 부분에 행을 추가적으로 할당하여 사용자가 원하는 만큼의 영상 길이로 영상 데이터를 나누어 새로운 행에 저장할 수 있도록 하는 영상길이 가변적 저장 방식도 포함된다.
이상에서는 본 발명에 따른 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 대해 살펴보았다. 본 발명에 따른 효과에 대해 살펴보면 다음과 같다.
본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, NoSQL 기반의 영상 데이터 DB는 영상(사진, 오디오, 비디오 등)이라는 비정형 데이터의 저장, 검색, 분석, 처리 등의 작업이 신속하고 용이하게 할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, 대규모 영상데이터의 다중 중복 저장 방법을 채택하여 안정성 확보 및 데이터 검색 속도를 더욱 빠르게 할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, 영상검색용 썸네일 추가 저장과 영상 데이터를 적절한 길이로 변화시켜 새로운 행에 추가함으로서 사용자의 검색 편의성을 증대시킬 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따르면, 영상 데이터를 데이터베이스에 읽고 쓰는 속도가 빠르며 정형화된 테이블의 구조를 갖는 것이 아니므로 새로 입력되는 영상 데이터에 대한 확장성 이슈를 해결할 수 있다는 장점이 있다.
소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능뿐만 아니라 각각의 구성 요소들에 대한 설계 및 파라미터 최적화는 별도의 소프트웨어 모듈로도 구현될 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되고, 제어부(controller) 또는 프로세서(processor)에 의해 실행될 수 있다.

Claims (5)

  1. 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법에 있어서,
    복수의 카메라로부터의 영상데이터로부터 상기 영상데이터의 영상촬영 정보가 담긴 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 단계;
    상기 영상데이터와 상기 메타데이터를 하나의 NoSQL 영상 데이터베이스에 함께 저장하는 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계; 및
    상기 영상데이터에 대한 요청에 기반하여, 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에서 상기 메타데이터에 기반하여 상기 영상데이터를 검색하는 메타데이터 기반 영상데이터 검색 단계를 포함하고,
    상기 영상 데이터는 서로 다른 위치에 설치된 서로 다른 타입의 상기 복수의 카메라로부터 획득되는 대규모 비정형 영상데이터이고, 상기 영상촬영 정보는 촬영시간, 상기 복수의 카메라의 위치 및 주소 값을 포함하고,
    상기 메타데이터 생성 단계에서, 상기 카메라에서 촬영되는 객체의 속성에 따라 영상 썸네일 생성 주기를 가변하여 상기 메타데이터를 생성하고,
    상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계에서, 상기 가변된 생성 주기에 대한 정보를 상기 영상촬영 정보와 함께 상기 메타데이터로 상기 NoSQL 영상 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는, 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계에서, 상기 대규모 비정형 영상데이터를 저장할 때, 사용자 기기의 요청에 따라 가변하여 복수의 서버에 중복으로 동일한 영상데이터를 다중 복사 및 다중 저장하여 데이터의 안정성을 확보 ― 상기 다중 저장의 여부는 상기 메타데이터에 포함됨― 하고,
    상기 영상데이터의 검색 시에 상기 메타데이터에 기반하여 상기 다중 저장된 파일들에 동시에 액세스하여 가장 빨리 검색된 상기 영상데이터를 상기 사용자 기기에 제공하여 검색 속도를 향상시킬 수 있는, 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 영상 데이터는 프레임(frame) 형태로 나열되고, 사용자 기기의 요청 및 영상 중요도에 따라 3개 이상의 I-frame 마다 상기 영상 데이터를 대표하는 정지 영상인 영상 썸네일을 추가하여 상기 NoSQL 영상 데이터베이스를 구축하여, 중요한 영상에 대해 더 많이 추가된 상기 영상 썸네일을 이용하여 영상 구간을 검색하고,
    상기 영상 중요도는 상기 영상 데이터 내에 인물의 존재 여부, 상기 인물의 움직임 및 상기 움직임의 변화 정도에 기반하여 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스에서 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 영상데이터 및 메타데이터 저장 단계에서, 상기 영상데이터를 저장할 때, 사용자 기기의 요청 및 상기 카메라의 위치 및 종류와 상기 카메라에서 촬영되는 객체의 속성에 따라 저장하고자 하는 영상의 길이를 가변적으로 조정하여 새로운 행에 할당하여 저장이 가능하도록 하고,
    상기 객체의 속성은 상기 영상 데이터 내에 인물의 존재 여부, 상기 인물의 움직임 및 상기 움직임의 변화 정도에 따라 상기 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스에서 결정되는, 영상 처리용 NoSQL 데이터베이스 구축 방법.
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