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IP보안 카메라의 보급으로 원격에서 얼굴인식을 수행함에 있어 서버의 부하를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 구현되고 있다. 본 논문에서는 원격지에 있는 IP 보안 카메라 영상을 얼굴검출기능이 탑재된 DSP 보드를 통해 입력받아 얼굴검출을 수행 한 후 해당 얼굴영역 이미지를 서버로 전송하여 이를 얼굴인식 분산 처리를 통해 얼굴인식 기능을 수행한다. 결과적으로 전체적인 서버시스템 로드를 상당히 줄이는 성과와 실시간 얼굴 인식처리를 최대 256 대의 카메라를 연동하면서 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 수행할 수 있는 기술은 분산처리 서버기술을이용하여 한 서버 당 64채널 얼굴인식을 수행하며, 4개 분산처리 서버를 운영할 경우 250여개 카메라 채널을 통한얼굴검출 결과를 처리하는 성과를 가져올 수 있었다.

Various methods for reducing the load on the server have been implemented in performing face recognition remotely by the spread of IP security cameras. In this paper, IP surveillance cameras at remote sites are input through a DSP board equipped with face detection function, and then face detection is performed. Then, the facial region image is transmitted to the server, and the face recognition processing is performed through face recognition distributed processing . As a result, the overall server system load and significantly reduce processing and real-time face recognition has the advantage that you can perform while linked up to 256 cameras. The technology that can accomplish this is to perform 64-channel face recognition per server using distributed processing server technology and to process face search results through 250 camera channels when operating four distributed processing servers there was.

본고는 분산 멀티미디어 시스템 환경에서 여러가지 응용 서비스를 지원하기 위한 범용 멀티미디어 데이타 처리 모델을 제시하고 그것을 구현하기 위한 객체지 향, 클 라이언트 서버 구조에 대하여 기술하였다. 이 모델은 분산 멀티미디어 시스템에서 필 요한 원격 데이타의 이용을 위한 통신망 투명성과 실시간 멀티미디어 입출력, 그리고 미디어의 통합이나 동기화 등의 멀티미디어 처리를 지원하는 범용 모델이다. 이 모델 은, 스트립 계층, 멀티미디어 프리젠테이션 계층, 하이퍼 프리젠테이션 계층등으로 구 성된다. 본 고는 이 모델의 각 계층에 해당되는 추상적인 데이타개념을 정의하고 이것 이 각 계층의 서비스와 실재로 객체지향 기법으로 제공되는 AP(Application Programming Interface)가 어떻게 연결되는지 기술하였다. 그리고 실제 구현하기 위한 구체적인 문제 를 예를 들면서 다루었고 마지막에 추후 연구해야 할 방향을 제시하며 결론을 맺었다.

In this paper, we describe a multimedia data processing model that supports wide variety of applications based on multimedia production model. This model supports network-transparent access to stored multimedia data, real-time mult media input devices, and multimedia processing. The model addresses real-time dato a switching and delivery, as well as acquisition, processing, and output. Most translation, compression, and synchronization services are integrated. This model consists of three layers: (1) stream, (2) multimedia presentation, (3) hyperpresentaion. This paper describes the data abstractions associated with each layer. These data abstractions provide a framework for defining the services provided by each layer, and describe the object-oriented mechanisms that provide those services. A sample scenario is presentated to illustrate the use of this model. A server-client architecture and implementation issues, and future directions are also discussed. sed.

최근 개인정보보호법의 시행으로 개인 정보를 암호화하여 저장하는 메커니즘이 보안 시스템에 적용되고 있다. 개인 정보에 대한 암 복호화 메커니즘을 적용할 경우 초기에 기 저장되어 있는 대용량의 개인 정보를 암호화해야 한다. 이때 서버의 자원 부족이 발생할 수 있다. 또한 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 저 사양 다중 장비를 사용하여 대량의 개인 정보를 분산 병렬처리로 암호화하는 방법을 제안하고 테스트 환경을 구축하여 성능을 측정하였다. 그리고 고 사양 장비의 성능과 비교하였다. 측정 결과 장비를 3대로 확장하여 분산 병렬처리를 수행하는 경우 약 128% 이상, 5대로 확장하였을 경우 158% 이상 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

As personal information protection act was recently enforced, a mechanism which saves encrypted personal information has been used to Information Security systems. To use the mechanism, a millions of personal information which are already saved on the system first have to be encrypted. At the moment, it may cause a resource scarcity on server, and also take a lot of time. Thus, this paper suggests a way to encrypt millions of personal information by using multi-server with low specifications and measures its performance on test environment. And, I was compared with the performance of high- specification server. As a compared result, the mechanism with three devices by parallel and distributed processing improved its performance by 128%, and the mechanism with five devices by the same processing improved its performance by 158%.