최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.
최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.
Recently, automobile black boxes have evolved to support functionality to transfer videos stored in them into mobile phones via wireless network, from which the videos can be utilized for various purposes. This paper presents a method for automation of traffic violation reports using the automobile ...
Recently, automobile black boxes have evolved to support functionality to transfer videos stored in them into mobile phones via wireless network, from which the videos can be utilized for various purposes. This paper presents a method for automation of traffic violation reports using the automobile black boxes. When a traffic violation is captured by a black box, the proposed method helps a user to transfer the video capturing it into a mobile phone through a simple UI operation. With the video, an HTTP request to report the violation is automatically generated from the mobile phone, and then is transferred to a cyber-report center. We present a prototype system that implements the proposed method, and discuss several issues necessary to apply the method to real-world applications.
Recently, automobile black boxes have evolved to support functionality to transfer videos stored in them into mobile phones via wireless network, from which the videos can be utilized for various purposes. This paper presents a method for automation of traffic violation reports using the automobile black boxes. When a traffic violation is captured by a black box, the proposed method helps a user to transfer the video capturing it into a mobile phone through a simple UI operation. With the video, an HTTP request to report the violation is automatically generated from the mobile phone, and then is transferred to a cyber-report center. We present a prototype system that implements the proposed method, and discuss several issues necessary to apply the method to real-world applications.
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문제 정의
본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통 법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개하였다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 휴대폰의 위젯버튼을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다.
본 논문에서는 차량용 블랙박스와 휴대폰을 이용하여, 교통법규 위반 신고를 자동화하기 위한 방법에 대해 소개하고자 한다. 예를 들어, 차량 운전 중, 블랙박스에 신호 위반, 불법 유턴이나 차선 변경 등의 교통법규 위반사항이 종종 촬영되는 경우가 있다.
가설 설정
또는 기존의 [4, 5]에서 제안한 방법과 같이 클라우드 스토리지로부터 동영상을 얻어올 수도 있다. 현재 시스템에서는 동영상 저장소가 블랙박스의 메모리와 동기화되어있다고 가정하고 시스템을 구현하였다.
제안 방법
실제 “승인”이나 “거절”의 판단 결과를 사용자에게 전달하려면, 부여된 값을 클릭하여 관리자가 명확한 액션을 취하도록 설계하였다.
이에 반해 피의 차량이 어떤 법규를 위반했는지에 대한 정보를촬영 동영상으로부터 자동으로 감지해내는 일은 어려울 수 있다. 이로부터, 제안하는 방법에서는 법규 위반 항목에 대해 사용자로부터 입력받을 수 있도록 구성하였다.
신고센터에서 관리자는 전달된 동영상을 확인한 후 신고자에게 승인 혹은 거절의 응답을 보내주며, 관리자의 편의를 위해 번호판 식별 등의 동영상 처리 기술을 함께 지원하였다. 제안하는 방법에 대한 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였으며, 해당 방법이 실제 적용되기 위한 여러 사항들에 대해 함께 논의하였다.
본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통 법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개하였다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 휴대폰의 위젯버튼을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련 정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 자동으로 생성되어, 신고센터에 전송된다.
제안하는 방법에서는 휴대폰상에서 간단한 사용 자 인터페이스 조작을 통해, 블랙박스에 의해 촬영된 영상을 휴대폰으로 전송받아 교통법규 위반 현장에 대한 신고를 신속히 수행할 수 있도록 지원하고자 하였다. 예를 들어, 앞 차가 불법유턴을 할 경우 사용자는 휴대폰에 탑재된 하드키 혹은 위젯버튼을 눌러 신고를 수행한다.
제안하는 방법을 구현하기 위해서는 차량용 블랙박스, 스마트폰, 웹 서버(신고센터)의 세 가지 구성요소가 필요하다. 블랙박스는 장착된 차량 전방의 교통상황을 상시 녹화하며, 일반적으로 1분 단위의 동영상으로 나누어 저장한다.
5 ⑤). 해당 프로세스는 현재 얻어진 신고시간, 동영상, GPS 정보 이외에, 텔레포니(Telephony) API를 이용하여 사용자의 전화번호를 알아낸 후, 이들 정보를 기반으로 HTTP 요청을 생성한다. 이때, HTTP 요청은 멀티미디어 파일을 전송할 수 있도록 Multipart 타입의 형식으로 생성된다.
후속연구
그러나 모든 제품에 대해 역컴파일을 통해 API를 알아내는 것은 다소 비효율적이다. 따라서 블랙박스 동영상이 여러 분야에서 효과적으로 이용되기 위해서는 이들 API에 대한 표준화나 동기화 기능이 제공되어야 할 것으로 예측된다.
또한 동일한 동영상으로 여러 건의 신고를 하는 행위를 방지하기 위해, 유사 동영상을 대량의 데이터베이스로부터 빠르게 감지해내기 위한 기술 역시 필요할 것으로 예측된다. 현재 웹 스케일의 이미지 데이터베이스로부터 역 인덱스(Inverted Index)를 활용하여 유사 이미지를 빠르게 찾아내기 위한 기술은 최근 [8, 9] 등에 의해 보고된 바 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
차량용 블랙박스이 이용되는 이유는?
차량용 블랙박스는 자동차 주행정보를 기록하여 교통사고 책임의 판별 및 원인을 밝히기 위해 이용되며, 최근 그 수요가 급증하고 있다[1]. 블랙박스는 주행뿐만 아니라 주차 시에도 동작하므로, 이를 CCTV로 활용하기 위한 방법도 논의되고 있다[2].
차량용 블랙박스는 최근 어떤 기능을 제공하는 추세인가?
최근 차량용 블랙박스는 와이파이를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송해주는 기능을 제공하는 추세이다. 몇몇 연구에서는 이를 활용하여 블랙박스의 제한적인 메모리 용량 문제를 해결하기 위한 시도를 하였다.
블랙박스의 제한적인 메모리 용량 문제를 해결하기 위한 일반적인 시도는 무엇인가?
몇몇 연구에서는 이를 활용하여 블랙박스의 제한적인 메모리 용량 문제를 해결하기 위한 시도를 하였다. 가장 일반적인 시도는 휴대폰에 블랙박스의 동영상을 주기적으로 백업받은 후, 휴대폰에서 드롭박스(DropBox)와 같은 클라우드 스토리지에 저장하는 방식이다[4]. 일부 연구는 이를 확대하여, 클라우드 스토리지에 저장된 블랙박스 동영상을 메타 데이터를 이용해 검색할 수 있도록 지원하기 위한 방법을 소개하기도 하였다[5].
참고문헌 (10)
Hyung-Chul Won, Joon-Young Choi, "Design and implementation of Android-based car blackbox system", Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol.9, No.8, pp.17-24, 2011.
Jaeduck Choi, Kangsuk Chae, and Souhwan Jung, "Video data collection scheme from vehicle black box using time and location information for public safety", Journal of the Korea Institute of Infor-mation Security and Cryptography, Vol.22, No.4, pp.771-783, 2012.
DIGIECO: http://www.digieco.co.kr
Jong-Moon Park, Kyu-Hyo Hwang, and Myoung-Joon Lee, "Smart blackbox: a vehicle blackbox application package supporting smart data backup based on cloud storage", in Proceedings of the 40-th KIISE Fall Conference, pp.941- 943, 2013.
Seong-Woo Jeong, Yoo-Hyun Park, "Integrated management system for vehicle black box video using mobile cloud", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.17, No.10, pp.2353-2358, 2013.
Z. Wu, Q. Ke, J. Sun, and H. Y. Shum, "Scalable face image retrieval with identity-based quantization and multireference reranking", IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.33, No.10, pp.1991-2001, 2011.
B. C. Chen, Y. H. Kuo, Y. Y. Chen, K. Y. Chu, and W. Hsu, "Semisupervised face image retrieval using sparse coding with identity constraint", in Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia, pp.1369-1372, 2011.
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