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김준호, 김태섭, 이서형, 이성원*
2016.06.30
Mobile Convergence LAB,
Department of Computer Engineering,
Kyung Hee University.
무선 매쉬 네트워크 환경에서 컨텐츠 중심
CCTV 시스템 구현
(Development of Content Centric CCTV System in Wireless Mesh Network)

Mobile Convergence Laboratory 1
1. 서론
2. 관련연구
A. BATMAN & BATMAN_adv
B. CCN & CCNx
3. 본론
4. 결론
INDEX

서론
1. 급증하는 CCTV
- 2014년 기준 공공기관 CCTV 총 설치대수 -> 60만대 이상*
- Wireless Mesh Network(WMN)기술을 접목한 CCTV 상용 제품 출시
2. WMN의 본래 목적과 다른 WMN기반 CCTV
- Wireless Mesh(Ad-hoc) Network는 완전 분산 네트워크를 지향
- 현재 WMN기반 CCTV는 설치의 편의만을 위해 Mesh를 사용중이다.
- CCTV를 떠나, Mesh에서 동작하는 모든 Application
- IP를 이용한 Server-Client 기반으로 동작하는 Software는 WMN과 맞지 않다.
- 관리자가 없으면 IP를 알 수가 없다.
- CCN의 도입 -> IP를 몰라도 Content, Service의 이름만 알면 Content, Service를 이용할 수 있다.
* 통계청, e-나라지표, “실태조사 및 개인정보보호종합지원시스템 현황자료,” 행정자치부 창조정부조작실 개인정보보보정책과, 2015

관련연구(BATMAN & BATMAN_adv)
1. BATMAN(Better Approach To Mobile Ad hoc Network)
- Routing protocol
2. 기존 Routing protocol과 다름
- 기존의 routing protocol은 wireless ad-hoc network에 맞지 않다. (OLSR*)
- Wireless ad-hoc network
- Unstructured, Dynamically change topology, Unreliable
3. 전체 경로는 기억 X -> 노드 사이의 가장 좋은 링크 정보만 기억
- Routing 시 무조건 좋은 쪽으로 보냄(목적지에 따라)
4. OGM(OriGinator Message)
- 각 노드에서 OGM을 broadcast, 이웃 노드가 OGM을 받으면 source를 자기 자신의 주소로 바꾼 뒤
다시 re-broadcast
* A simple pragmatic approach to mesh routing using BATMAN (2008)

관련연구(BATMAN & BATMAN_adv)
1. BATMAN_adv -> BATMAN routing protocol 구현물
- 현재 BATMAN 0.3(BATMAN Ⅳ) – default routing algorithm
2. 2007년부터 개발 시작
- 개발 인원 : 6명
- open-mesh 단체에서 개발 중
3. batmand와 구별하기 위해 –adv 명명
4. Layer 2에서 동작
5. Implementation as a kernel module
- overhead를 줄이기 위해
6. BATMAN-adv를 설치하지 않아도 mesh-network에 들어 올 수 O
- 다른 기능 들은 지원 X
- 우분투 머신만 가능

관련연구(CCN & CCNx)
1. CCN(Content Centric Network)
- 기존의 “어디에서 서비스를 제공받는가”에 대해서가 아닌 “어떠한 서비스를 제공받는가”에 초점을 맞춘 개념
- 서비스(컨텐츠)가 어디에 있는지 알 수 있는 IP를 활용 X
- 서비스(컨텐츠)에 부여되어 있는 이름을 가지고 사용자가 접근
2. CCNx
- PARC(Palo Alto Research Center)에서 개발
- CCN 구조를 기반으로 한 오픈소스 프로젝트
- 현재 CCNx 0.8.2 까지만 소스코드가 공개 이후 버전은 바이너리 파일과 API만 제공

본론
Raspberry Pi 2
Wireless LAN Card
• Raspberry Pi
• 영국 라즈베리파이 재단에서 만든 교육용 보드
• 약 35불 정도면 구매 가능
• O/S : 라즈비안, 데비안, 우분투 등 다양한 O/S지원
• 종류 : Pi 1, Pi 2, Pi Zero, Pi 3
• Pi2 model B기준 H/W
• 900MHz quad-core ARM Cortex-A7 CPU
• 1GB RAM
• 4 USB ports, 40 GPIO pins
• FULL HDMI port, Ethernet port
• 테스트베드
• Ubuntu mate 15.04
• Raspberry Pi 2 6개 (+Raspberry Pi Camera Rev 1.3)
• BATMAN_adv 2014.4.0 & CCnx 0.8.2

본론
• Camera node
• 초당 4장의 사진을 찍어 가상의 CCNx 저장소에 올린다.
• FRUC(Frame Rate Up-Conversion) node
• 원래의 영상에서 프레임을 늘리는 서비스 노드
• SRE(Spatial Resolution Enhancement) node
• 원래의 영상의 크기를 크게 조절하여 기존영상보다 좀 더 좋은 화
질로 더 큰 영상을 얻는 서비스 노드
• Client node
• 사용자는 원본 영상 및 기타 처리된 영상 모두 볼수 있다.

본론
테스트베드 개념적 이미지 흐름도 & 사진 파일 이름(예시)

결론
[장점]
1. Simple & Low cost
A. 유선이 아닌 무선으로 설치할 수 있기 때문에 설치가 간단하다
B. Mesh(Ad-hoc) 네트워크를 사용하여 저비용으로 CCTV를 설치하고 유지할 수 있다
C. 사용자의 서비스 활용이 간편하다(어디에서나 접근 가능하고, 원하는 이름으로 서비스를
이용할 수 있다.).
2. No central server
A. 중앙 서버가 없어 완전 분산 네트워크를 실현
B. 서비스 및 카메라, 사용자가 제약없이 언제든지 추가 가능

결론
[향후 연구]
1. 안드로이드에 적용
A. 기존의 Raspberry Pi와 함께 Android Phone도 가능하게 구현
B. 기존의 폐휴대폰 활용도가 높아질 것으로 예상

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