KR100492882B1 - 환경음향을 이용한 보안장치 - Google Patents

Abstract

감시할 소정 장소의 환경에 따라 발생하는 환경음향을 이용하여 그 감시 장소에 이상이 발생하는지의 여부를 정확하게 감시한다.

감시할 소정 장소에 마이크를 설치하여 음향을 전기적인 신호로 변환하고, 마이크의 출력신호를 아날로그/디지털 변환기가 디지털 신호로 변환하며, 아날로그/디지털 변환기의 출력신호에서 특징 추출부가 소정의 특징을 추출하며, 그 추출한 특징을 이상 발생 판단부가 메모리에 저장되어 있는 환경음향 기준모델과 비교하여 소정의 장소에 이상 발생 여부를 판단하고, 이상 발생이 판단될 경우에 경보 출력부가 경보 신호를 발생하여 감시자에게 경보하는 것으로서 상기 환경음향 기준모델은 상기 특징 추출부가 추출하는 복수의 특징들을 미리 학습하고, 학습한 결과를 환경음향 기준모델로 메모리에 저장하여 둔다.

Description

환경음향을 이용한 보안장치{Apparatus for security using an environmental sound}

본 발명은 감시가 필요한 소정 장소의 환경에 따라 발생되는 환경음향을 이용하여 해당 장소의 이상 발생여부를 감시하는 환경음향을 이용한 보안장치에 관한 것이다.

일반적으로, 보안장치는 범죄를 예방하기 위해 은행이나 백화점 등과 같은 장소에 설치되어 사용되는 장치로서, 감시할 장소를 촬영하고, 촬영한 영상을 원격지에서 감시자가 감시하면서 범죄의 행위 등이 발생하는지를 판단하며, 범죄의 행위 등이 발생될 경우에 감시자가 해당 범죄의 행위에 따른 즉각적인 대응조치를 취할 수 있도록 하는 것이다.

도 1은 종래의 보안장치의 구성을 보인 도면이다. 이에 도시된 바와 같이 감시할 소정의 장소를 촬영하는 복수의 CCTV 카메라(100)와, 상기 복수의 CCTV 카메라(100)가 촬영한 복수의 영상신호들을 하나씩 순차적으로 선택하거나 하나의 화면에 표시할 수 있도록 편집하는 등의 영상제어를 수행하는 영상 제어부(110)와, 상기 영상 제어부(110)에서 제어된 영상을 표시하는 복수의 모니터(120)와, 상기 영상 제어부(110)에서 제어된 영상을 비디오 테이프 등의 저장 매체에 저장하는 영상 녹화기(130)를 구비하고 있다.

이러한 구성을 가지는 종래의 보안장치는 먼저 복수의 CCTV 카메라(100)를 감시할 소정의 장소를 촬영하도록 각기 설치하여 둔다. 그리고 상기 복수의 CCTV 카메라(100)가 각기 감시할 소정의 장소를 촬영하고, 그 촬영한 영상신호를 영상 제어부(110)로 출력하게 된다.

상기 영상 제어부(110)는, 상기 복수의 CCTV 카메라(100)가 촬영한 영상신호들을 감시자의 조작에 따라 순차적으로 선택하거나 편집하여 출력하고, 그 영상 제어부(110)가 출력하는 영상신호를 복수의 모니터(120)가 화면에 표시하여 감시자가 소정의 장소를 시각적으로 감시할 수 있도록 하며, 영상 녹화기(130)가 비디오 테이프 등의 소정의 저장매체에 저장하게 된다.

이러한 종래의 보안장치는 CCTV 카메라가 촬영되는 소정의 장소를 시각적으로 매우 효과적으로 감시하여 범죄의 행위가 발생할 경우에 그 범죄 행위에 대한 즉각적인 대응조치를 취할 수 있다. 그러나 소정 장소를 촬영한 영상신호만을 이용하여 시각적으로 감시하므로 감시자는 계속 모니터를 보고 있어야 되어 매우 불편함은 물론 쉽게 피곤을 느끼며, 감시자가 잠시 다른 일을 수행하는 등의 이유로 모니터를 감시하지 못하는 사이에 범죄 행위가 발생할 경우에 감시자가 범죄행위의 발생을 인지하지 못하여 범죄행위의 발생에 대한 조치를 신속하게 취하지 못하게 되고, 범죄행위의 발생자들이 CCTV 카메라가 촬영하는 위치를 인지하고, 그 위치를 피하여 범죄행위를 할 경우에 그 범죄행위를 감시할 수 없는 등의 문제점이 있었다.

또한 상기한 종래의 보안장치는 감시하는 소정의 장소에서 발생하는 환경음향을 이용하여 감시하지는 않고 있다. 즉, 상기 복수의 CCTV 카메라(100)에는 통상적으로 마이크가 구비되어 해당 장소에서의 음향을 전기적인 음향신호로 변환하고, 그 전기적인 음향신호를 복수의 CCTV 카메라(100)가 촬영한 영상신호와 함께 전송하고 있으나, 음향신호로 감시하기 위해서는 그 복수의 음향신호들을 감시자가 모두 청취하고 있어야 되는 것으로서 청취해야 할 음향신호의 수가 너무 많아 모두 청취할 수 없고, 이로 인하여 음향신호로는 거의 감시를 하지 못하고 있는 실정이다.

또한 복수의 음향신호들을 복수의 감시자들이 각기 청취하면서 감시하게 할 수도 있으나, 이는 많은 인력이 낭비되고, 감시하는 장소가 소음이 많이 발생하는 장소일 경우에는 음향신호로 범죄 행위의 발생 등을 정확하게 감시할 수 없는 등의 문제점이 있었다.

따라서 본 발명의 목적은 감시할 소정 장소의 환경에 따라 발생하는 환경음향을 이용하여 감시 장소에 이상이 발생하는지의 여부를 감시하는 환경음향을 이용한 보안장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 감시할 소정 장소의 환경에 따라 발생하는 환경음향을 이용하여 미리 환경음향 기준모델을 생성하고, 그 생성한 환경음향 기준모델을 이용하여 감시 장소의 이상 여부를 정확하게 검출할 수 있는 환경음향을 이용한 보안장치을 제공하는데 있다.

이러한 목적을 가지는 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치는 감시할 장소에 마이크를 설치하여 환경음향을 검출하고, 검출한 환경음향에서 소정의 특징을 추출한다.

일반적으로 환경음향의 특성은 환경상태의 차이에 의한 스펙트럼 특성과 환경상의 주기적인 소음상태에 따른 스펙트럼의 변화특성으로 대표될 수 있다. 환경음향의 검출에 유효한 매개변수(parameter)로서는 LPC(Linear Prediction Coding) 계수, 자기상관계수 및 켑스트럼(cesptrum) 등이 알려져 있다. 상기한 매개 변수들 중에서 켑스트럼은 환경음향의 검출에 매우 효과적으로 사용할 수 있는 것으로서 본 발명에서는 마이크가 검출한 환경음향에서 예를 들면, 단위 시간 간격으로 켑스트럼을 추출하고, 추출한 켑스트럼들을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성한다.

상기 켑스트럼의 학습은, 예를 들면, 감시하는 장소의 환경에 따른 음향 특징 파라미터들을 이용하여 각 환경음향의 인식모델을 구성하는 것으로 HMM(Hidden Markov Model), 패턴 정합법(Dynamic Time Warping), 전문가 시스템(Spectrogram Reading System) 및 신경 회로망(Neural Network) 등으로 학습하여 환경음향 기준모델을 생성하고, 바람직하기로는 HMM으로 학습하여 환경음향 기준모델을 생성한다.

그리고 환경음향 기준모델이 생성되면, 실시간으로 감시할 장소의 음향을 검출하여 켑스트럼을 추출하고, 그 추출한 켑스트럼을 환경음향 기준모델과 비교하여 이상 발생여부를 판단한다.

그러므로 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치에 따르면, 감시할 소정 장소에 마이크롤 설치하여 주위의 물체로부터 발생되는 음향을 감지 및 전기적인 신호로 변환하고, 상기 마이크의 출력신호를 아날로그/디지털 변환기가 디지털 신호로 변환하며, 아날로그/디지털 변환기의 출력신호에서 특징 추출부가 이상신호의 발생 여부를 검출할 특징을 추출하며, 메모리에 이상신호 발생 여부를 검출할 환경음향 기준모델을 미리 저장하여 두고, 상기 특징 추출부가 추출한 특징과 상기 메모리에 저장된 환경음향 기준모델을 이상 발생 판단부가 비교하여 이상신호 발생 여부를 판단하며, 이상 발생 판단부가 이상신호 발생을 판단할 경우에 경보 출력부가 경보를 발생하여 감시자에게 경보하는 것을 특징으로 한다.

상기 특징 추출부가 추출하는 특징은, 켑스트럼으로서 상기 아날로그/디지털 변환기의 출력신호를 FFT(Fast Fourier Transform)부가 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 상기 FFT부의 출력신호에서 파워 스펙트럼 연산부가 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하며, 상기 파워 스펙트럼 연산부가 구한 파워 스펙트럼에서 자연로그 연산부가 자연 로그값을 취하며, 상기 자연로그 연산부가 취한 자연로그 값을 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)부가 IFFT하여 시간영역의 켑스트럼을 구하는 것을 특징으로 한다.

상기 이상 발생 판단부는, 상기 특징 추출부가 추출한 특징을 제 1 비교기가 상기 환경음향 기준모델과 비교하여 차이값을 검출하고, 검출한 차이값의 절대값을 제 2 비교기가 미리 설정된 드레시홀드 값과 비교하여 상기 이상발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명은 상기 특징 추출부가 추출한 특징을 학습하고 학습 결과를 상기 메모리에 환경음향 기준모델로 저장하는 특징 학습부를 더 구비하고, 그 특징 학습부의 학습은, HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘, 패턴 정합법 알고리즘, 전문가 시스템 알고리즘 및 신경 회로망 알고리즘 중의 어느 하나로 학습하는 것을 특징으로 한다.

그리고 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치는, 감시하는 장소로부터 입력받은 디지털 음향신호에서 소정의 특징을 추출하고, 추출한 복수의 특징을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성 및 저장하며, 감시하는 장소로부터 실시간으로 입력받은 디지털 음향신호에서 단위 시간간격으로 소정의 특징을 추출하고, 추출한 소정의 특징을 상기 제 1 과정에서 저장한 환경음향 기준모델과 비교하여 차이 값을 검출하며, 검출한 차이 값의 절대값이 미리 설정한 드레시홀드 값 이상일 경우에 경보 제어신호를 발생하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도 2 내지 도 4의 도면을 참조하여 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치를 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명의 보안장치의 구성을 보인 블록도이다. 이에 도시된 바와 같이 감시할 복수의 장소에 각기 설치되어 그 장소의 환경에 따른 음향을 전기적인 신호로 변환하는 복수의 마이크(200)와, 상기 복수의 마이크(200)가 전기적인 신호로 변환한 음향신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그/디지털 변환기(210)와, 상기 아날로그/디지털 변환기(210)의 출력신호에서 환경음향의 소정의 특징을 추출하는 특징 추출부(220)와, 상기 특징 추출부(220)가 추출한 특징을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성하는 특징 학습부(230)와, 상기 특징 학습부(230)가 생성한 환경음향 기준모델을 저장하는 메모리(240)와, 상기 특징 추출부(220)가 실시간으로 추출한 특징을 상기 메모리(240)에 저장된 환경음향 기준모델과 비교하여 소정 장소의 이상 발생여부를 판단하는 이상 발생 판단부(250)와, 상기 이상 발생 판단부(250)가 이상 발생을 판단할 경우에 경보를 발생하는 경보 출력부(260)로 구성하였다.

상기 특징 추출부(220)는, 예를 들면, 환경음향에서 켑스트럼을 추출하는 것으로서 상기 아날로그/디지털 변환기(220)의 출력신호를 FFT(Fast Fourier Transform)하여 주파수 영역의 데이터로 변환하는 FFT부(221)와, 상기 FFT부(221)의 출력신호에서 음향에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하는 파워 스펙트럼 연산부(223)와, 상기 파워 스펙트럼 연산부(223)가 구한 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취하는 자연로그 연산부(225)와; 상기 자연로그 연산부(225)가 취한 자연로그 값을 IFFT하여 시간영역의 켑스트럼을 구하는 IFFT부(227)로 구성하였다.

상기 이상 발생 판단부(250)는, 상기 특징 추출부(220)가 단위 시간 간격으로 추출하는 소정의 특징을 상기 메모리(250)에 저장된 환경음향 기준모델과 비교하여 그 차이 값을 검출하는 제 1 비교기(251)와, 상기 제 1 비교기(215)의 출력신호를 미리 실험적으로 설정한 드레시홀드 값과 비교하여 이상 발생여부를 판단하고 이상의 발생이 판단될 경우에 경보 제어신호를 발생하는 제 2 비교기(253)로 구성하였다.

이와 같이 구성된 본 발명의 보안장치는 감시할 소정의 장소에 설치된 마이크(200)가 음향 즉, 설치된 장소의 환경에 따라 발생되는 각종 소음이나 진동음 등을 포함하는 소정의 음향을 입력받아 전기적인 신호로 변환하고, 그 변환한 환경음향 신호를 아날로그/디지털 변환기(210)가 디지털 신호로 변환하여 특징 추출부(220)로 입력시키게 된다.

특징 추출부(220)는 상기 아날로그/디지털 변환기(210)로부터 입력되는 디지털 신호를 FFT부(221)가 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 그 주파수 영역의 데이터에서 파워 스펙트럼 연산부(223)가 상기 음향에 대응되는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 연산하게 된다. 그리고 상기 연산한 파워 스펙트럼에서 자연로그 연산부(225)가 자연로그의 값을 추출하고, 그 자연로그 값을 IFFT부(227)가 IFFT하여 시간영역에서의 켑스트럼을 구하게 된다.

이와 같이 특징 추출부(220)가 설정된 단위 시간 간격으로 추출한 켑스트럼들을 이용하여 소정 장소의 이상 여부를 판단하기 전에 먼저 복수의 켑스트럼을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성해야 하는 것으로서 특징 학습부(230)는 복수의 켑스트럼을 학습하고, 학습한 결과를 환경음향 기준모델로 메모리(240)에 저장한다. 상기 특징 학습부(230)의 학습은 예를 들면, HMM으로 켑스트럼을 학습한다.

이와 같이 메모리(240)에 이상 여부를 검출할 환경음향 기준모델이 저장된 상태에서 상기한 바와 같이 마이크(200)에서 출력되는 소정 장소의 아날로그 음향신호를 실시간으로 아날로그/디지털 변환기(210)가 디지털 신호로 변환하며, 그 디지털 신호에서 특징 추출부(220)가 켑스트럼을 추출하여 출력하게 된다.

상기 특징 추출부(220)가 추출한 켑스트럼은 이상 발생 판단부(250)의 제 1 비교기(251)로 입력되는 것으로서 제 1 비교기(251)는 상기 메모리(240)에 미리 저장된 환경음향 기준모델과 상기 특징 추출부(220)가 추출한 켑스트럼을 비교하여 그 차이 값을 검출하고, 검출한 차이 값의 절대값을 제 2 비교기(253)가 실험적으로 미리 설정된 드레시홀드 값과 비교한다.

상기 비교결과, 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값보다 작을 경우에 제 2 비교기(253)는 감시하는 소정의 장소에 이상이 발생하지 않은 것으로 판단한다. 그리고 상기 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값보다 클 경우에는 제 2 비교기(253)는 감시하는 소정의 장소에 침입자 발생 등의 소정의 이상이 발생한 것으로 판단하고, 제 2 비교기(253)의 판단신호에 따라 경보 출력부(260)가 경보음 및 광 등으로 감시자에게 이상이 발생하였음을 알려 이상의 발생에 대한 조치를 취할 수 있도록 한다.

한편, 상기 특징 추출부(220), 특징 학습부(230), 메모리(240) 및 이상 발생 판단부(250)는 하드웨어로 구성하지 않고, 마이크로 컴퓨터 및 마이크로 프로세서 등으로 제어부를 구성하고, 소프트웨어에 따라 수행하게 구성할 수 있는 것으로서 도 3은 소프트웨어로 수행할 경우의 본 발명의 보안장치의 동작을 보인 신호흐름도이다. 이에 도시된 바와 같이 단계(300)에서 먼저 제어부는 환경음향 기준모델을 생성하여 저장한다.

상기 환경음향 기준모델을 생성 및 저장은 도 4에 도시된 바와 같이 아날로그/디지털 변환기(210)에서 출력되는 디지털 신호를 단계(400)에서 단위 시간간격으로 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 단계(402)에서 상기 주파수 영역의 데이터에서 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하며, 단계(404)에서 그 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취한 후 단계(406)에서 IFFT 하여 시간영역에서의 켑스트럼을 구한다. 상기 켑스트럼이 구해지면, 단계(408)에서 그 켑스트럼을 학습하여 학습결과인 환경음향 기준모델을 생성하고, 생성한 환경음향 기준모델을 단계(410)에서 저장한 후 복귀한다.

환경음향 기준모델이 저장되면, 아날로그/디지털 변환기(210)에서 출력되는 디지털 신호를 단계(302)에서 단위 시간간격으로 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 단계(304)에서 상기 주파수 영역의 데이터에서 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하며, 단계(306)에서 그 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취한 후 단계(308)에서 IFFT 하여 시간영역에서의 켑스트럼을 구한다.

다음 단계(310)에서는 상기 구한 켑스트럼과 상기 저장한 환경음향 기준모델을 비교하여 그 차이 값을 검출하고, 검출한 차이 값의 절대값이 단계(312)에서 실험적으로 미리 설정한 드레시홀드 값 이상인지를 판단한다. 상기 판단 결과 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값 이상이 아닐 경우에 감시하는 장소에 이상이 발생하지 않은 것으로 단계(302)로 복귀하여 감시 동작을 계속 수행한다. 그리고 상기 판단 결과 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값 이상일 경우에는 감시하는 장소에 침입자 발생 등의 이상이 발생한 것으로서 단계(314)에서 경보를 출력하여 경보하고, 단계(302)로 복귀하여 감시 동작을 계속 수행한다.

한편, 상기에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시 예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 마련되는 본 발명의 정신이나 분야를 이탈하지 않는 한도 내에서 본 발명이 다양하게 개조 및 변화될 수 있다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자는 용이하게 알 수 있다. 예를 들면, 상기에서는 어느 하나의 감시할 장소에서 음향을 검출하여 감시하는 것을 예로 들어 설명한 것으로서 본 발명을 실시함에 있어서는 감시할 복수의 장소에서 각기 음향을 검출하고, 그 검출한 음향에서 각기 소정의 특징을 추출 및 학습하여 각각의 환경음향 기준모델을 생성하며, 그 각각의 환경음향 기준모델을 이용하여 복수의 장소를 각기 감시하게 구성할 수 있는 등 여러 가지로 변형 실시할 수 있다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 감시할 소정의 장소에서 그 환경에 따라 발생하는 음향을 이용하여 이상 발생여부를 정확하게 감시할 수 있고, 또한 영상을 이용하여 감시하는 장치와 함께 설치할 경우에 이상 발생여부를 완벽하게 감시할 수 있다.

도 1은 종래의 보안장치의 구성을 보인 블록도이고,

도 2는 본 발명의 보안장치의 구성을 보인 블록도이며,

도 3은 본 발명의 보안장치의 동작을 보인 신호흐름도이며,

도 4는 도 3의 환경음향 기준모델 생성 및 저장하는 동작을 보인 신호흐름도이다.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

200 : 마이크 210 : 아날로그/디지털 변환기

220 : 특징 추출부 221 : FFT부

223 : 파워 스펙트럼 연산부 225 : 자연로그 연산부

227 : IFFT 230 : 특징 학습부

240 : 메모리 250 : 이상 발생 판단부

251 : 제 1 비교기 253 : 제 2 비교기

260 : 경보 출력부

Claims (7)

1. 감시할 소정 장소에 설치되고 주위의 물체로부터 발생되는 음향을 감지하여 전기적인 신호로 변환하는 마이크;

   상기 마이크의 출력신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그/디지털 변환기;

   상기 아날로그/디지털 변환기의 출력신호에서 이상신호의 발생 여부를 검출할 특징을 추출하는 특징 추출부;

   이상신호의 발생 여부를 검출할 환경음향 기준모델을 미리 저장하고 있는 메모리;

   상기 특징 추출부가 추출한 특징과 상기 메모리에 저장된 환경음향 기준모델을 비교하여 이상신호의 발생 여부를 판단하는 이상 발생 판단부; 및

   상기 이상 발생 판단부가 이상신호 발생을 판단할 경우에 경보를 발생하는 경보 출력부로 구성되고,

   상기 특징 추출부는;

   상기 아날로그/디지털 변환기의 출력신호를 FFT(Fast Fourier Transform)하여 주파수 영역의 데이터로 변환하는 FFT부;

   상기 FFT부의 출력신호에서 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하는 파워 스펙트럼 연산부;

   상기 파워 스펙트럼 연산부가 구한 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취하는 자연로그 연산부; 및

   상기 자연로그 연산부가 취한 자연로그 값을 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)하여 시간영역의 켑스트럼을 구하는 IFFT부로 구성된 환경음향을 이용한 보안장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서, 상기 이상 발생 판단부는;

   상기 특징 추출부가 추출한 특징을 상기 환경음향 기준모델과 비교하여 차이값을 검출하는 제 1 비교기; 및

   상기 제 1 비교기가 검출한 차이값의 절대값을 미리 설정된 드레시홀드 값과 비교하여 상기 이상발생 여부를 판단하는 제 2 비교기로 구성됨을 특징으로 하는 환경음향을 이용한 보안장치.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 특징 추출부가 추출한 특징을 학습하고 학습 결과를 상기 메모리에 환경음향 기준모델로 저장하는 특징 학습부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 환경음향을 이용한 보안장치.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 특징 학습부의 학습은;

   HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘, 패턴 정합법 알고리즘, 전문가 시스템 알고리즘 및 신경 회로망 알고리즘 중의 어느 하나로 학습하는 것을 특징으로 하는 환경음향을 이용한 보안장치.
7. 삭제