KR102653470B1 - Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템 - Google Patents

Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102653470B1
KR102653470B1 KR1020230057515A KR20230057515A KR102653470B1 KR 102653470 B1 KR102653470 B1 KR 102653470B1 KR 1020230057515 A KR1020230057515 A KR 1020230057515A KR 20230057515 A KR20230057515 A KR 20230057515A KR 102653470 B1 KR102653470 B1 KR 102653470B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
electronic device
key
unique
network
data
Prior art date
Application number
KR1020230057515A
Other languages
English (en)
Inventor
윤민경
Original Assignee
윤건호
다본다유니버스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 윤건호, 다본다유니버스 주식회사 filed Critical 윤건호
Priority to KR1020230057515A priority Critical patent/KR102653470B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102653470B1 publication Critical patent/KR102653470B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25808—Management of client data
    • H04N21/25816—Management of client data involving client authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/266—Channel or content management, e.g. generation and management of keys and entitlement messages in a conditional access system, merging a VOD unicast channel into a multicast channel
    • H04N21/26613—Channel or content management, e.g. generation and management of keys and entitlement messages in a conditional access system, merging a VOD unicast channel into a multicast channel for generating or managing keys in general
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/436—Interfacing a local distribution network, e.g. communicating with another STB or one or more peripheral devices inside the home
    • H04N21/4363—Adapting the video stream to a specific local network, e.g. a Bluetooth® network
    • H04N21/43637—Adapting the video stream to a specific local network, e.g. a Bluetooth® network involving a wireless protocol, e.g. Bluetooth, RF or wireless LAN [IEEE 802.11]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/60—Network structure or processes for video distribution between server and client or between remote clients; Control signalling between clients, server and network components; Transmission of management data between server and client, e.g. sending from server to client commands for recording incoming content stream; Communication details between server and client 
    • H04N21/61—Network physical structure; Signal processing
    • H04N21/6106—Network physical structure; Signal processing specially adapted to the downstream path of the transmission network
    • H04N21/6131—Network physical structure; Signal processing specially adapted to the downstream path of the transmission network involving transmission via a mobile phone network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/60—Network structure or processes for video distribution between server and client or between remote clients; Control signalling between clients, server and network components; Transmission of management data between server and client, e.g. sending from server to client commands for recording incoming content stream; Communication details between server and client 
    • H04N21/61—Network physical structure; Signal processing
    • H04N21/6156—Network physical structure; Signal processing specially adapted to the upstream path of the transmission network
    • H04N21/6181—Network physical structure; Signal processing specially adapted to the upstream path of the transmission network involving transmission via a mobile phone network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/60—Network structure or processes for video distribution between server and client or between remote clients; Control signalling between clients, server and network components; Transmission of management data between server and client, e.g. sending from server to client commands for recording incoming content stream; Communication details between server and client 
    • H04N21/63—Control signaling related to video distribution between client, server and network components; Network processes for video distribution between server and clients or between remote clients, e.g. transmitting basic layer and enhancement layers over different transmission paths, setting up a peer-to-peer communication via Internet between remote STB's; Communication protocols; Addressing
    • H04N21/633—Control signals issued by server directed to the network components or client
    • H04N21/6332—Control signals issued by server directed to the network components or client directed to client
    • H04N21/6334—Control signals issued by server directed to the network components or client directed to client for authorisation, e.g. by transmitting a key
    • H04N21/63345—Control signals issued by server directed to the network components or client directed to client for authorisation, e.g. by transmitting a key by transmitting keys
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

실시예들은 실시간 스트리밍 시스템을 제공한다. 실시예에 따른 시스템은, 영상 데이터를 생성하는 DVR 기기; 상기 DVR 기기로부터 제1 네트워크를 통해 상기 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제1 전자장치; 및 상기 제1 전자장치와의 데이터 교환에 따라 진행되는 인증 프로세스의 수행 결과에 기초하여 상기 제1 전자장치로부터 상기 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제2 전자장치;를 포함하되, 상기 인증 프로세스는, 장치등록 프로세스와 장치허용 프로세스를 포함할 수 있다.

Description

AI 기반 DVR 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템{AI-BASED DVR VIDEO STREAMING SYSTEM IN REAL TIME}
본 발명의 실시예들은 저전력으로 작동하며 초소형으로 구현 가능한 카메라와, 촬영된 영상 데이터를 원거리에서 수신하여 실시간으로 출력하는 전자장치를 포함하는 실시간 스트리밍 시스템에 대한 것이다.
최근 CCTV와 블랙박스 등 일상생활에서 영상을 통한 보안과 안전이 일반화되면서, 해당 목적을 달성하기 위한 DVR(Digital Video Recorder) 제품이 개발되고 있다. 특히, 차량의 급발진 사고 발생 시 운전자의 과실이 없음을 증명하기 위한 중요한 증거로서, 차량의 페달 박스를 촬영하는 차량용 블랙박스 제품이 활발하게 연구되고 있다. 또는, 아동의 안전을 위해 아동의 몸에 초소형 바디캠을 부착하여 부모가 아동에게 닥칠 수 있는 위험한 사고를 예방할 수 있도록 도움을 주는 제품도 등장하고 있다.
이러한 DVR 제품의 경우, 제품에 직접적으로 연결된 디스플레이를 통해 촬영된 영상을 확인하기보다는, 원거리에서 촬영된 영상을 확인하려는 니즈가 생기게 된다. 그러나, 보안 및 안전을 위해 개발된 DVR 제품은 일반적으로 오랜 시간 동안 지속적으로 특정 영역을 촬영하기 때문에 촬영 영역에 노출되는 사람들의 사생활이 침해당할 위험이 생기게 된다. 이를 방지하기 위해 촬영된 영상 데이터의 전송 단계에서 철저한 데이터 보안이 이루어져야 한다.
또한, 아동 안전을 위한 바디캠, 헬멧에 부착되는 오토바이 운전자를 위한 블랙박스 등 특정한 목적의 DVR 제품의 경우 제품 크기를 획기적으로 줄여야 할 필요성이 있다.
위에서 설명한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다.
실시예들은, 실시간 스트리밍 시스템을 제공한다.
실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 스트리밍 시스템은, 영상 데이터를 생성하는 DVR 기기; 상기 DVR 기기로부터 제1 네트워크를 통해 상기 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제1 전자장치; 및 상기 제1 전자장치와의 데이터 교환에 따라 진행되는 인증 프로세스의 수행 결과에 기초하여 상기 제1 전자장치로부터 상기 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제2 전자장치;를 포함하되, 상기 인증 프로세스는, 장치등록 프로세스와 장치허용 프로세스를 포함하고, 상기 장치등록 프로세스는, 상기 제2 전자장치에 의해, 고유장치정보를 기초로 상기 제2 전자장치에 대응하는 고유인증키를 생성하고, 상기 제1 전자장치에 의해, 상기 제2 전자장치로부터 상기 고유인증키 및 제1 입력키를 수신하여 저장하는 것을 포함하고, 상기 장치허용 프로세스는, 상기 제2 전자장치에 의해, 제2 입력키를 암호화하여 생성한 제2 암호화입력키를 상기 제1 전자장치에 송신하고, 상기 제1 전자장치에 의해, 상기 제2 암호화입력키를 상기 고유인증키를 기초로 복호화하여 상기 제2 입력키를 추출하고, 상기 제2 입력키와 상기 제1 입력키의 비교 결과를 기초로 상기 제2 전자장치를 인증하는 것을 포함할 수 있다.
상기 제2 전자장치에 의해, 상기 고유인증키에 대응하는 고유비밀암호키를 기초로 상기 제2 입력키를 암호화하여 상기 제2 암호화입력키를 생성하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 제1 네트워크는 Wifi 네트워크, 블루투스 네트워크를 포함하는 근거리 통신 네트워크인 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 제2 전자장치는 원거리 통신 네트워크인 제2 네트워크를 통해 상기 제1 전자장치로부터 상기 영상 데이터를 수신하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 DVR 기기는, 차량용 블랙박스, 바디캠, CCTV 중 어느 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예들에 따르면, DVR 기기가 생성한 영상 데이터를 실시간으로 2 이상의 전자장치에서 출력해줄 수 있다. 이 과정에서 시스템은, DVR 기기에 미리 등록된 제1 전자장치에서 일차적으로 영상을 출력하고, 제1 전자장치에 등록된 제2 전자장치의 인증 여부를 확인하여 제2 전자장치가 인증 프로세스를 수행한 경우에 한하여 제2 전자장치에도 영상 데이터를 실시간으로 출력해줄 수 있다. 이를 통해, 미러링 방식으로 복수의 전자장치에 DVR 기기에서 촬영된 영상을 실시간으로 출력하는 한편, 영상에 대하여 사전에 인가받지 않은 전자장치가 접근할 수 없도록 제어하여 데이터 보안 및 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호해줄 수 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 DVR 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 도 3의 제1 전자장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 도 3의 DVR 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 도 5의 다층 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 장치등록 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 장치허용 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다. 전자 장치(101)는 클라이언트, 단말기 또는 피어로 지칭될 수도 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
서버(108)는 전자 장치(101)가 접속되며, 접속된 전자 장치(101)로 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(108)는 회원 가입 절차를 진행하여 그에 따라 회원으로 가입된 사용자의 각종 정보를 저장하여 관리하고, 서비스에 관련된 각종 구매 및 결제 기능을 제공할 수도 있다. 또한, 서버(108)는, 사용자 간에 서비스를 공유할 수 있도록, 복수의 전자 장치(101) 각각에서 실행되는 서비스 애플리케이션의 실행 데이터를 실시간으로 공유할 수도 있다. 이러한 서버(108)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버(Web Server) 또는 왑 서버(WAP Server)와 동일한 구성을 가질 수 있다. 그러나, 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등 여하한 언어를 통하여 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. 또한, 서버(108)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 통하여 불특정 다수 클라이언트 및/또는 다른 서버와 연결되어 있고, 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템 및 그를 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 뜻하는 것이다. 또한, 서버(108)는, 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(108) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스(DB: Database, 이하 "DB"라 칭함)를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 따라서, 서버(108)는, 회원 가입 정보와, 게임에 대한 각종 정보 및 데이터를 분류하여 DB에 저장시키고 관리하는데, 이러한 DB는 서버(108)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(DOS), 윈도우(windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 매킨토시(Macintosh) 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 웹사이트(Website), IIS(Internet Information Server)와 유닉스환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH등이 이용될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 서비스의 사용자 인증이나 서비스와 관련된 구매 결제를 위한 인증 시스템 및 결제 시스템과 연동할 수도 있다.
제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 서버(108)와 전자 장치들(101, 104)을 연결하는 망(Network)을 의미한다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 LAN, WAN 등의 폐쇄형 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199) 구조를 의미한다.
데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 가질 수 있다. 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신될 수 있다. 프로그램(140)의 전부 또는 일부는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.
운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.
미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.
어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.
데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.
시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.
어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 DVR 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 4는 도 3의 제1 전자장치를 설명하기 위한 블록도이다. 도 5는 도 3의 DVR 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 DVR 기기(400)는 제1 네트워크를 통해 제1 전자장치(300)와 통신할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 네트워크는 근거리 통신 네트워크(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association))일 수 있다.
도 4를 참조하면, DVR 기기(400)는 WIFi 네트워크를 지원하는 제1 통신모듈, 블루투스 연결을 지원하는 제2 통신모듈, 카메라, 카메라에 연결된 이미지 센서, DVR 기기의 하나 이상의 구성요소를 제어하는 프로세서, 및 전원 모듈을 포함할 수 있다.
DVR 기기(400)는 카메라 및 이미지 센서가 생성한 영상 데이터를 제1 네트워크를 통해 제1 전자장치(300)에 송신할 수 있다.
일 실시예에서, DVR 기기(400)는 차량용 블랙박스, 바디캠(Body Cam), CCTV(Closed-circuit Television) 중 어느 하나일 수 있다.
도 4의 구성은 예시적인 것이고, 본 발명의 일 실시예에 따른 DVR 기기(400)의 구성요소는 다양할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 DVR 기기(400)은 통상의 카메라의 구조 및 기능을 동일하게 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 전자장치(300)는 DVR 기기(400)와 유선으로 연결될 수도 있다. 이 경우, 제1 전자장치(300)는 DVR 기기(400)와 유선으로 통신하여 데이터를 주고받을 수 있다.
제1 전자장치(300)는 제2 전자장치(500)와 제2 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 네트워크는 원거리 통신 네트워크(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷)일 수 있다. 즉, 제1 전자장치(300)가 제2 전자장치(500)와 통신하기 위해 이용하는 네트워크와, 제1 전자장치(300)가 DVR 기기(400)와 통신하기 위해 이용하는 네트워크는 상이할 수 있다.
도 5를 참조하면, 제1 전자장치(300)는 사전처리 모듈(310), 인공지능 모듈(320), 보안 모듈(330)을 포함할 수 있다.
사전처리 모듈(310)은 DVR 기기(400)로부터 복수의 영상 데이터를 수신할 수 있다. 사전처리 모듈(310)은 각각의 영상 데이터를 사전처리하여 영상 분석 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)은 각각의 영상 분석 데이터에 포함된 메타데이터를 참고하여 각각의 영상 데이터로부터 복수의 이미지를 추출할 수 있다. 복수의 이미지는 제 1시각에 촬영된 제1 이미지, 제1 시각에 후속하는 제2 시각에 촬영된 제2 이미지, 제2 시각에 후속하는 제3 시각에 촬영된 제3 이미지, ??, 제n 시각에 촬영된 제n 이미지를 포함할 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 제1 이미지 상에 제1 특정 영역을 설정할 수 있다.
예를 들면, DVR 기기(400)가 차량 급발진 감지를 위한 블랙박스인 경우, DVR 기기(400)는 차량의 페달박스 영역을 촬영하도록 설치될 수 있다. 이 경우, 제1 특정 영역은 차량의 가속 페달에 대응하는 이미지 영역일 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 제1 이미지 상의 제1 특정 영역을 기초로 제1 특징점을 설정할 수 있다. 이 경우, 예를 들면, 제1 특징점은 차량의 가속 페달의 발판 일부에 대응하는 점일 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 또한, 제2 이미지 상에, 제1 특정 영역에 대응하는 이미지 영역인 제2 특정 영역을 설정할 수 있다. 즉, DVR 기기(400)가 차량 급발진 감지를 위한 블랙박스인 경우, 인공지능 모듈(320)은 제2 이미지 상에 차량의 가속 페달에 대응하는 이미지 영역인 제2 특정 영역을 설정할 수 있다. 마찬가지로 인공지능 모듈(320)은 제2 이미지 상의 제2 특정 영역을 기초로 제2 특징점을 설정할 수 있다. 여기서, 제2 특징점은 제1 특징점과 마찬가지로 차량의 가속 페달의 발판 일부에 대응하는 점일 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 복수의 특징점을 기초로 하나 이상의 특징 벡터를 생성할 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 제1 특징점과 제2 특징점을 기초로 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다. 또한, 인공지능 모듈(320)은 제2 이미지를 기초로 설정된 제2 특징점과, 제3 이미지를 기초로 설정된 제3 특징점을 기초로 제2 특징 벡터를 생성할 수 있다. 마찬가지로, 인공지능 모듈(320)은 제n 이미지와 제n+1 이미지를 기초로 제n 특징 벡터를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)는 복수의 가중치 마스크를 저장할 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 가중치 마스크를 이용하여 특정 영역을 인식할 수 있다. 가중치 마스크는 복수의 기준점을 포함할 수 있다. 가중치 마스크에 포함된 복수의 기준점은 차량 정보와 사용자의 신체 정보에 따라 서로 다른 값을 가질 수 있다. 여기서, DVR 기기(400)가 차량 급발진 감지를 위한 블랙박스인 경우, 각각의 기준점은 차량의 브레이크 페달 또는 가속 페달의 일부분에 대응하는 점일 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 복수의 기준점을 기초로 오브젝트 벡터를 생성할 수 있다. 오브젝트 벡터는 어느 하나의 기준점으로부터, 다른 기준점들로 향하는 복수의 벡터의 합으로 표현될 수 있다. 일 실시예에서, 오브젝트 벡터는, 주 기준점으로부터 제1 서브 기준점으로 향하는 제1 벡터와, 주 기준점으로부터 제2 서브 기준점으로 향하는 제2 벡터의 합으로 표현될 수 있다. 여기서, 주 기준점은 차량의 브레이크 페달의 일부분에 대응하는 점일 수 있다. 제1 서브 기준점 및 제2 서브 기준점은, 차량의 가속 페달의 일부분에 대응하는 점일 수 있다. 제1 서브 기준점과 제2 서브 기준점은 차량의 가속 페달의 서로 다른 일부분에 대응하는 점일 수 있다.
일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)은 가중치 마스크를 이용하여 특정 영역을 인식할 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 복수의 기준점을 기초로 오브젝트 벡터를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)은 주 기준점으로부터 제1 서브 기준점으로 향하는 제1 벡터와, 주 기준점으로부터 제2 서브 기준점으로 향하는 제2 벡터를 연산하여 오브젝트 벡터를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)은 [수학식 1]을 이용하여 오브젝트 벡터를 생성할 수 있다. [수학식 1]에서, 벡터 v_ob는 오브젝트 벡터, 벡터 v_a는 제1 벡터, 벡터 v_b는 제2 벡터, 벡터 v_p는 제1 서브 기준점으로부터 제2 서브 기준점으로 향하는 벡터를 의미할 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 오브젝트 벡터를 이용하여 특정 영역을 인식하기 위해 이미지에 특징맵을 지정하는 프로세스를 단축할 수 있다. 즉, 특정 영역의 좌표 데이터와 오브젝트 벡터를 이용하여 특징 벡터를 추출할 범위를 지정함으로써 인공지능 모듈(320)은 불필요한 계산을 생략하여 추출한 이미지를 빠르게 처리할 수 있다.
이를 위해, 인공지능 모듈(320)은 다층 신경망(321), 학습 엔진(322)을 포함할 수 있다.
학습 엔진(322)은 복수의 학습 데이터를 사용하여 다층 신경망(321)을 미리 지도학습시킬 수 있다. 다층 신경망(Multilayer Neural Network)은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다.
학습 엔진(322)은, 다층 신경망(321)이 영상 분석 데이터를 입력 받아 이미지 상의 특정 영역을 정확하게 인식할 수 있도록, 영상 분석 데이터와 오브젝트 벡터를 입력값으로 하고, 미리 설정된 임계값을 출력값으로 하는 학습 데이터를 사용하여 다층 신경망(321)을 지도학습시킬 수 있다. 이때, 지도학습이란, 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주어진 입력값에 따른 출력값을 찾는 학습을 의미하며, 정답을 알고 있는 상태에서 이루어지는 학습을 의미한다. 지도 학습에서 주어지는 입력값과 출력값 세트를 학습 데이터(Training Data)라고 한다. 즉, 상술한 영상 분석 데이터의 이미지를 분석하여 획득한 오브젝트 벡터와 임계값은 각각 입력값과 출력값으로서, 다층 신경망(321)의 지도학습을 위한 학습 데이터로 사용될 수 있다.
도 6을 참조하면, 다층 신경망(321)은 입력 레이어(421_a), 하나 이상의 히든 레이어(421_b), 및 출력 레이어(421_c)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 다층 신경망(321)은, 입력값을 입력받고 제1 특징 벡터의 성분 개수에 상응하는 노드들을 갖는 입력 레이어(421_a), 입력 레이어(421_a)의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 제1 히든 레이어(421_b1), 및 제1 히든 레이어(421_b1)의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 바이어스를 더하여 출력하는 제2 히든 레이어(제421_b2), 및 제2 히든 레이어(421_b2)의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력 레이어(output layer)(421_c)를 포함할 수 있다. 비록 도 4에서는 2개의 히든 레이어(421_b1, 421_b2)만이 도시되었으나, 하나 이상의 히든 레이어(421_b)은, 제1 히든 레이어(421_b1), 제2 히든 레이어(421_b2)외에 더 많은 수의 히든 레이어를 포함할 수 있다.
예를 들어, 활성화 함수는 Softmax 함수일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 제한되는 것은 아니고, 활성화 함수는 LeRU 함수 등 다른 다양한 함수일 수 있다. 가중치와 바이어스는 지도학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.
구체적으로, 출력 벡터는 출력 레이어(421_c)에 연결된 손실함수 레이어에 입력될 수 있다. 손실함수 레이어는 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력할 수 있다. 다층 신경망(321)의 파라미터는 손실값이 작아지는 방향으로 지도학습될 수 있다.
예를 들어, 손실함수 레이어는 [수학식 2]를 따라 손실 값을 계산할 수 있다. [수학식 2]에서, N은 복수의 학습 데이터의 수, n은 학습 데이터를 식별하는 자연수, k는 n번째 학습 데이터의 값을 식별하는 자연수, nk는 n번째 학습 데이터의 k번째 값을 의미하고, t는 정답 데이터를 의미하고, y는 출력 벡터를 의미하고, E는 손실값을 의미할 수 있다.
또는, 손실함수 레이어는 [수학식 3]을 따라 손실 값을 계산할 수 있다. [수학식 3]에서, n은 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미할 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 복수의 이미지 내에 포함된 객체를 식별하기 위한 기준을 학습할 수 있다. 예를 들면, DVR 기기(400)의 제1 카메라(310)에 의해 획득된 이미지에는, 가속 페달뿐 아니라 운전자의 다리가 함께 나타날 수 있다. 이 경우 가속 페달이 움직였는지 여부를 정확하게 판별하기 위해서는, 이미지 중에서 페달이 포함된 이미지 영역이 정확하게 추출되어야 한다. 이를 위해, 인공지능 모듈(320)의 학습 엔진(322)은 다층 신경망(321)이 정확하게 이미지를 인식할 수 있도록 복수의 이미지를 이용하여 다층 신경망(321)의 파라미터를 학습시킬 수 있다.
일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)은 [수학식 4]를 따라 오브젝트 벡터와 제1 서브 기준점으로부터 제2 서브 기준점으로 향하는 벡터의 유사도를 계산할 수 있다. [수학식 4]에서, si는 벡터의 유사도, 벡터 v_ob는 오브젝트 벡터, 벡터 v_p는 제1 서브 기준점으로부터 제2 서브 기준점으로 향하는 벡터, k는 벡터를 식별하기 위한 자연수일 수 있다.
일 실시예에서, 인공지능 모듈(320)은 특정 영역과 오브젝트 벡터를 비교하여 일치율을 계산할 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 특정 영역과 오브젝트 벡터의 일치율을 기초로 오브젝트 벡터의 가중치를 생성할 수 있다. 인공지능 모듈(320)은 오브젝트 벡터의 가중치를 기초로 특정 영역을 인식할 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 [수학식 5]를 따라 오브젝트 벡터의 가중치를 생성할 수 있다. [수학식 5]에서, w는 가중치, si는 벡터의 유사도, 벡터 v_ob는 오브젝트 벡터, 벡터 v_p는 제1 서브 기준점으로부터 제2 서브 기준점으로 향하는 벡터, c는 보정 계수, n, k는 벡터를 식별하기 위한 자연수일 수 있다.
인공지능 모듈(320)은 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 디바이스에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 모듈(320)은 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 디바이스에 탑재될 수도 있다.
이 경우, 인공지능 모듈(320)은 하나의 디바이스에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 디바이스에 탑재될 수도 있다. 한편, 인공지능 모듈(320)은 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 인공지능 모듈(320)가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
보안 모듈(330)은 제2 전자장치(500)가 제1 전자장치(300)를 통해 DVR 기기(400)의 영상 데이터를 수신하고자 하는 경우, 제2 전자장치(500)에 대하여 인증 프로세스를 수행할 수 있다. 이를 위해, 보안 모듈(330)은 제2 전자장치(500)로부터 후술할 고유인증키 및 입력키를 수신하여 저장할 수 있다. 보안 모듈(330)의 인증 프로세스 수행 과정은 상세히 후술한다.
일 실시예에서, 보안 모듈(330)은 제2 전자장치(500)로부터 고유장치정보를 수신할 수 있다. 고유장치정보는, 전자장치를 식별할 수 있는 고유코드 또는 시리얼번호일 수 있다. 예를 들면, 제2 전자장치(500)가 스마트폰인 경우, 고유장치정보는 국제 휴대전화 식별번호(International Mobile Equipment Identity; IMEI)일 수 있다. 또는, 고유장치정보는 IMEI와 단말 고유 IP(Internet Protocol) 주소의 조합일 수도 있다.
일 실시예에서, 보안 모듈(330)은 DVR 기기(400)의 외부 저장 장치(예: 도 5에 도시된 메모리) 슬롯의 개폐 동작에 이용되는 사용자 개인 암호 키를 입력받아 저장할 수 있다. DVR 기기(400)의 메모리(360)가 외부 저장 장치로 구현되는 경우, DVR 기기(400)의 외부 저장 장치가 삽입되는 그루브는 셔터에 의해 개폐될 수 있다. 이 경우, 외부 저장 장치에 저장된 영상 데이터의 보안 유지를 위해, 셔터의 개폐는 사용자의 개인 암호 키 입력에 의해 제어될 수 있다. 보안 모듈(330)은 셔터의 개폐 제어를 위한 사용자의 개인 암호 키를 입력받고, 개인 암호 키 일치 여부를 확인 후 셔터의 개폐를 제어할 수 있다.
제2 전자장치(500)는 도 1을 참조하여 설명한 전자 장치(101)와 동일하거나 유사할 수 있다. 즉, 제2 전자장치(500)는 전자 장치(101)의 구성 및 기능을 그대로 포함할 수 있다. 또한, 제2 전자장치(500)는 제1 전자장치(300)와 동일하거나 유사할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 전자장치(300) 및 제2 전자장치(500)는 스마트 폰이나 태블릿 PC와 같은 모바일 단말기, 또는 PC나 노트북 등일 수 있다.
다음으로, 도 7 및 도 8을 참조하여 인증 프로세스에 대해 설명한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 인증 프로세스는 장치등록 프로세스와 장치허용 프로세스를 포함할 수 있다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 장치등록 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 장치허용 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 도 7을 참조하면, 장치등록 프로세스는, 제1 전자장치(300)로부터 DVR 기기(400) 영상 데이터를 수신할 수 있는 인증된 전자장치를 제1 전자장치(300)에 등록하는 프로세스를 의미한다.
제1 전자장치(300)는 제2 전자장치(500)의 장치 등록 요청에 응답하여, 제2 전자장치(500)에 입력 인터페이스를 제공한다(S711).
제2 전자장치(500)는 고유장치정보를 기초로 제2 전자장치(500)에 대응하는 고유인증키를 생성한다(S712).
여기서, 고유장치정보는 전자장치를 식별할 수 있는 고유코드 또는 시리얼번호일 수 있다. 일 실시예에서, 제2 전자장치(500)가 스마트폰인 경우, 고유장치정보는 IMEI일 수 있다. 또는, 고유장치정보는 IMEI와 단말 고유 IP(Internet Protocol) 주소의 조합일 수도 있다. 다른 실시예에서, 고유장치정보는 제2 전자장치(500)의 고유코드 또는 시리얼번호와, 제2 전자장치(500) 사용자의 고유 ID 또는 식별번호의 조합으로 이루어질 수도 있다.
고유인증키는 데이터를 암호화하거나, 암호화된 데이터를 복호화하기 위해 필요한 암호키일 수 있다. 제2 전자장치(500)는 고유장치정보를 기초로, 제2 전자장치(500)에서 제1 전자장치(300)로 송신하는 데이터를 암호화하거나, 제2 전자장치(500)에서 암호화된 데이터를 다른 전자장치에서 복호화하기 위해 필요한 암호키인 고유인증키를 생성할 수 있다.
여기서, 고유인증키는 고유비밀암호키에 대응하는 암호키일 수 있다. 즉, 고유인증키와 고유비밀암호키는 비대칭키 암호 알고리즘에 따라 데이터를 암호화하거나 복호화하기 위한 암호키일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 비대칭키 암호 알고리즘은 다양할 수 있다. 예를 들면, 비대칭키 암호 알고리즘은 RSA(Rivest, Shamir and Adleman) 알고리즘, ElGamal 알고리즘, ECC(Elliptic Curve Cryptosystem) 알고리즘, DSA(SEED) 알고리즘 중 어느 하나일 수 있다. 그러나 본 발명의 실시예는 이에 제한되지 않고, 고유인증키와 고유비밀암호키는 다양한 알고리즘에 의해 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 제2 전자장치(500)는 고유장치정보와 복수의 제1 랜덤 키 각각을 배타적 논리합하여 생성한 복수의 데이터를 기초로 복수의 제1 고유벡터를 생성하고, 제2 전자장치(500) 사용자의 고유 식별번호를 기초로 생성된 복수의 제2 랜덤 키 각각을 벡터화하여 복수의 제2 고유벡터를 생성할 수 있다. 제2 전자장치(500)는 제1 고유벡터와 제2 고유벡터를 분리시키는 초평면 함수를 설정할 수 있다. 제2 전자장치(500)는 설정된 초평면 함수를 기초로 고유인증키와 고유비밀암호키를 생성할 수 있다.
제2 전자장치(500)는 SVM 알고리즘을 이용하여 고유인증키와 고유비밀암호키를 생성할 수 있다. SVM 알고리즘은 다차원 공간 상의 각 클래스 데이터 사이의 마진(margin)을 최대화하는 초평면 모델을 구축하는 알고리즘을 의미한다.
일 실시예에서, 제2 전자장치(500)는 상기 [수학식 6]을 이용하여 초평면 모델을 구축할 수 있다. 상기 [수학식 6]에서, d(x)는 초평면, x는 벡터 공간에 입력되는 출력 벡터, w는 매개변수, b는 바이어스(bias) 값을 의미할 수 있다.
SVM 알고리즘에 따라, 제2 전자장치(500)는 [수학식 6]을 미분하여 초평면의 매개변수 w를 계산할 수 있다. 여기서, 매개변수 w는 초평면 d(x)의 법선 벡터(normal vector)에 해당한다. 제2 전자장치(500)는 SVM 알고리즘을 이용하여 비선형 분리 문제를 처리하기 위해 다양한 커널 함수를 이용할 수 있다. 예를 들면, 제2 전자장치(500)는 Mercer 이론을 만족하는 polynomial 함수, sigmoid 함수, gaussian 함수 등을 이용한 SVM 알고리즘을 이용하여 비선형 분리 문제를 처리할 수 있다.
제2 전자장치(500)는, [수학식 7]을 이용하여 구현된 선형 초평면의 비선형 초평면 계산 식을 [수학식 7]과 같이 설정할 수 있다. [수학식 7]에서, K는 커널 함수, W는 매개 변수, α는 W에 대한 종속 변수, x_i, y_i는 벡터 공간에 입력된 제1 고유 벡터 및 제2 고유 벡터, σ는 대역폭 파라미터를 의미할 수 있다.
제2 전자장치(500)는 [수학식 7]을 이용하여, 비선형 초평면 계산 식을 구현하고, 산출된 매개 변수 W를 기초로 고유인증키와 고유비밀암호키를 생성할 수 있다. 이러한 과정을 통해 생성된 고유인증키와 고유비밀암호키는, 어느 하나의 키 값이 알려지더라도 다른 하나의 키를 쉽게 찾을 수 없게 된다. 즉, 고유인증키 값을 기초로 연산장치를 이용하여 무수히 많은 임의의 값을 대입하여 고유인증키에 대응하는 고유비밀암호키를 찾는 시도를 하더라도 최소 10년 이상의 시간이 걸리기 때문에, 이러한 고유인증키와 고유비밀암호키 생성 방식은 높은 보안성을 가질 수 있다.
제1 전자장치(300)는 상기 입력 인터페이스를 통해 제2 전자장치(500)로부터 고유인증키 및 제1 입력키를 수신하여 저장한다(S713).
여기서, 제1 입력키는 제2 전자장치(500)의 장치허용 프로세스 인증을 위해 제2 전자장치(500) 사용자가 설정하는 패스워드일 수 있다.
다음으로, 도 8을 참조하면, 장치허용 프로세스는, 장치등록 프로세스를 통해 제1 전자장치(300)에 등록되어 인증된 전자장치에서 DVR 기기(400) 영상 데이터를 요청하는 경우, 인증된 사용자에 의한 요청인지 확인하여 상기 전자장치에의 영상 데이터 송신을 허용하는 프로세스를 의미한다.
도 8을 참조하면, 제1 전자장치(300)는 제2 전자장치(500)의 영상 데이터 송신 요청에 응답하여, 제2 전자장치(500)에 입력 인터페이스를 제공한다(S721).
제2 전자장치(500)는 상기 입력 인터페이스에 제2 입력키를 암호화하여 생성한 제2 암호화입력키를 입력하여, 제2 암호화입력키를 제1 전자장치(300)에 송신한다(S722).
사용자가 제2 전자장치(500)의 입력장치를 통해 제2 입력키를 입력하면, 제2 전자장치(500)는 제2 입력키를 암호화하여 제2 암호화입력키를 생성한다. 제2 전자장치(500)는 제2 암호화입력키를 제1 전자장치(300)에 송신한다.
제1 전자장치(300)는 제2 암호화입력키를 고유인증키를 기초로 복호화하여 제2 입력키를 추출한다(S723).
여기서, 제1 전자장치(300)가 제2 암호화입력키를 미리 저장된 고유인증키를 기초로 복호화하는데 성공한 경우, 제1 전자장치(300)는 제2 암호화입력키를 송신한 제2 전자장치(500)가 장치등록 프로세스를 통해 허용된 전자장치임을 인증할 수 있다.
제1 전자장치(300)는 제2 입력키와 제1 입력키의 비교 결과를 기초로 제2 전자장치를 인증한다(S724).
제1 전자장치(300)는 제2 전자장치(500)에 DVR 기기(400) 영상 데이터를 실시간으로 전달한다(S725).
DVR 기기(400)의 영상 데이터는, 제1 전자장치(300)를 경유하여 제2 전자장치(500)에 출력될 수 있다. 즉, 제2 전자장치(500)는 제1 전자장치(300)에 미러링되어, 제1 전자장치(300)의 디스플레이에 출력되는 영상이 제2 전자장치(500)의 디스플레이에도 동일하게 실시간으로 출력될 수 있다.
일 실시예에서, 제1 전자장치(300)는 제2 전자장치(500)가 미러링 영상을 녹화하거나 다른 전자장치에 송신하지 못하도록 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 전자장치(300)는 제2 전자장치(500)가 관리 모드로 진입하도록 제2 전자장치(500)를 제어할 수 있다. 관리 모드는, 제2 전자장치(500)의 입력부(예: 터치 디스플레이, 키보드, 마우스, 마이크)를 통해 사용자가 제2 전자장치(500)를 제어하지 못하도록 제1 전자장치(300)가 제2 전자장치(500)를 통제하는 모드를 의미한다. 제2 전자장치(500)가 관리 모드에 진입한 경우, 제2 전자장치(500)의 사용자는 제2 전자장치(500)를 제어할 수 없고, 제1 전자장치(300)의 허가를 받아야만 제2 전자장치(500)를 제어할 수 있다.
일 실시예에서, S725 단계의 제1 전자장치(300)가 DVR 기기(400) 영상 데이터를 실시간으로 전달하는 것은, 제1 전자장치(300)가 블러 처리가 된 DVR 기기(400) 영상을 제2 전자장치(500)에 송신하고, 제2 전자장치(500)가 실시간으로 블러 처리된 DVR 기기(400) 영상을 변환하여 원본 DVR 기기(400) 영상을 출력하도록 제2 전자장치(500)를 제어하는 것을 포함할 수 있다.
이 경우, 제1 전자장치(300)는 고유인증키를 기초로 DVR 기기(400) 영상 데이터의 일부 또는 전부를 변환하여 블러 처리된 DVR 기기(400) 영상 데이터를 생성할 수 있다. 고유인증키를 기초로 블러 처리된 DVR 기기(400) 영상 데이터는 고유비밀암호키를 통해서만 원본 영상 데이터로 변환될 수 있다. 따라서, 제1 전자장치(300)가 고유인증키를 기초로 블러 처리된 DVR 기기(400) 영상 데이터를 제2 전자장치(500)에 송신하는 경우, 제2 전자장치(500)는 미리 저장되어 있는 고유비밀암호키를 기초로 영상 데이터를 실시간으로 변환하여 원본 영상 데이터를 생성하여 출력할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 스트리밍 시스템은, DVR 기기(400)가 생성한 영상 데이터를 실시간으로 2 이상의 전자장치에서 출력해줄 수 있다. 이 과정에서 시스템은, DVR 기기(400)에 미리 등록된 제1 전자장치(300)에서 일차적으로 영상을 출력하고, 제1 전자장치(300)에 등록된 제2 전자장치(500)의 인증 여부를 확인하여 제2 전자장치(500)가 인증 프로세스를 수행한 경우에 한하여 제2 전자장치(500)에도 영상 데이터를 실시간으로 출력해줄 수 있다. 이를 통해, 미러링 방식으로 복수의 전자장치에 DVR 기기에서 촬영된 영상을 실시간으로 출력하는 한편, 영상에 대하여 사전에 인가받지 않은 전자장치가 접근할 수 없도록 제어하여 데이터 보안 및 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호해줄 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate 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.
실시예에 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 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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 (5)

  1. 영상 데이터를 생성하는 DVR 기기;
    상기 DVR 기기로부터 제1 네트워크를 통해 상기 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제1 전자장치; 및
    상기 제1 전자장치와의 데이터 교환에 따라 진행되는 인증 프로세스의 수행 결과에 기초하여 상기 제1 전자장치로부터 상기 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제2 전자장치;를 포함하되,
    상기 인증 프로세스는,
    장치등록 프로세스와 장치허용 프로세스를 포함하고,
    상기 장치등록 프로세스는,
    상기 제2 전자장치에 의해, 고유장치정보를 기초로 상기 제2 전자장치에 대응하는 고유인증키를 생성하고,
    상기 제1 전자장치에 의해, 상기 제2 전자장치로부터 상기 고유인증키 및 제1 입력키를 수신하여 저장하는 것을 포함하고,
    상기 장치허용 프로세스는,
    상기 제2 전자장치에 의해, 제2 입력키를 암호화하여 생성한 제2 암호화입력키를 상기 제1 전자장치에 송신하고,
    상기 제1 전자장치에 의해, 상기 제2 암호화입력키를 상기 고유인증키를 기초로 복호화하여 상기 제2 입력키를 추출하고,
    상기 제2 입력키와 상기 제1 입력키의 비교 결과를 기초로 상기 제2 전자장치를 인증하는 것을 포함하고,
    상기 장치허용 프로세스는,
    상기 제2 전자장치에 의해, 상기 고유인증키에 대응하는 고유비밀암호키를 기초로 상기 제2 입력키를 암호화하여 상기 제2 암호화입력키를 생성하고,
    상기 고유인증키와 상기 고유비밀암호키는 비대칭키 암호 알고리즘에 따라 데이터를 암호화하거나 복호화하기 위한 한 쌍의 암호키이고,
    상기 제2 전자장치에 의해, 상기 고유장치정보와 복수의 제1 랜덤 키 각각을 배타적 논리합하여 생성한 복수의 데이터를 기초로 복수의 제1 고유벡터를 생성하고, 복수의 제2 랜덤 키 각각을 벡터화하여 복수의 제2 고유벡터를 생성하고,
    상기 제2 전자장치에 의해, SVM 알고리즘을 이용하여 상기 제1 고유벡터와 상기 제2 고유벡터를 분리시키는 초평면 함수를 설정하고, 상기 초평면 함수를 기초로 상기 고유인증키와 상기 고유비밀암호키를 생성하는 것을 포함하는,
    시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    [수학식]

    상기 제2 전자장치는 상기 [수학식]을 이용하여 비선형 초평면 계산 식을 구현하고, 상기 [수학식]에 의해 산출된 매개 변수 W를 기초로 상기 고유인증키와 상기 고유비밀암호키를 생성하고,
    상기 [수학식]에서, K는 커널 함수, W는 매개 변수, α는 W에 대한 종속 변수, x_i, y_i는 벡터 공간에 입력된 제1 고유벡터 및 제2 고유벡터, σ는 대역폭 파라미터를 의미하는,
    시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 네트워크는 Wifi 네트워크, 블루투스 네트워크를 포함하는 근거리 통신 네트워크인 것을 특징으로 하는,
    시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 전자장치는 원거리 통신 네트워크인 제2 네트워크를 통해 상기 제1 전자장치로부터 상기 영상 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는,
    시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 DVR 기기는, 차량용 블랙박스, 바디캠, CCTV 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
    시스템.
KR1020230057515A 2023-05-03 2023-05-03 Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템 KR102653470B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230057515A KR102653470B1 (ko) 2023-05-03 2023-05-03 Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230057515A KR102653470B1 (ko) 2023-05-03 2023-05-03 Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102653470B1 true KR102653470B1 (ko) 2024-04-04

Family

ID=90637650

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230057515A KR102653470B1 (ko) 2023-05-03 2023-05-03 Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102653470B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101760092B1 (ko) * 2016-05-09 2017-07-21 주식회사에스에이티 하드웨어 보안모듈을 이용한 cctv 보안강화 장치 및 그 방법
KR20180041532A (ko) * 2016-10-14 2018-04-24 삼성전자주식회사 전자 장치들 간 연결 방법 및 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101760092B1 (ko) * 2016-05-09 2017-07-21 주식회사에스에이티 하드웨어 보안모듈을 이용한 cctv 보안강화 장치 및 그 방법
KR20180041532A (ko) * 2016-10-14 2018-04-24 삼성전자주식회사 전자 장치들 간 연결 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102582594B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용한 의상 추천 방법 및 장치
KR102480969B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 설정된 값을 기반으로 몰래 카메라를 탐지한 결과에 따라 전력을 공급하는 방법 및 장치
KR102414167B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용한 패킷 센딩을 통한 보안 방법 및 장치
KR102375587B1 (ko) 헤어 이미지 추천 및 합성 방법 및 장치
KR102476292B1 (ko) 인공지능을 이용하여 차량의 페달 박스 촬영 영상 데이터를 가공하는 블랙박스 관리 시스템
KR102576380B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템
KR102653470B1 (ko) Ai 기반 dvr 기기 영상 실시간 스트리밍 시스템
KR102473506B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 워터마크가 삽입된 데이터를 제공하는 방법 및 장치
KR102482533B1 (ko) 블록체인 기반의 가상 자산 관리 장치 및 방법
KR20230168097A (ko) 웹툰의 장르 값에 기반하여 웹툰의 유사도를 결정하는 방법 및 장치
KR20230007988A (ko) 블록체인 기반의 가상 자산 관리 장치 및 방법
KR102390412B1 (ko) 인공지능 기반의 피싱 대응 챗봇 시스템
KR102596451B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 상담사 단말과 내담자 단말을 매칭시키는 방법 및 장치
KR102455357B1 (ko) 뉴럴 네트워크 기반의 피싱 데이터 필터링 시스템
KR102483826B1 (ko) 데이터 보안 방법
KR102438865B1 (ko) 텍스트 필터링을 이용한 데이터 보안 방법
KR102602241B1 (ko) 블록체인 기반의 인공지능 헬스케어 플랫폼 시스템
KR102450024B1 (ko) 뉴럴 네트워크 기반의 건물 화재 예방 시스템
KR102643021B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 기반으로 사용자 단말에게 무단 침입을 자동으로 알리는 방법 및 시스템
KR102585090B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법 및 장치
KR102622114B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 사용자 단말에게 상품에 대한 추천 정보를 전송하는 방법 및 장치
KR102468193B1 (ko) IP-Cam 모니터링 방법 및 장치
KR102554242B1 (ko) 뉴럴 네트워크를 이용하여 서버가 이벤트와 관련된 메시지를 단말에게 제공하는 방법 및 장치
KR102471214B1 (ko) IP-Cam 모니터링 방법 및 장치
KR102575856B1 (ko) 입력 수단의 호환 방법 및 장치