KR100781577B1

KR100781577B1 - 스마트 홈을 위한 ｐｉｒ 센서기반 댁내 위치인식시스템

Info

Publication number: KR100781577B1
Application number: KR1020060108005A
Authority: KR
Inventors: 임정학; 이석; 이경창; 하경남
Original assignee: 주식회사 오토닉스
Priority date: 2006-11-02
Filing date: 2006-11-02
Publication date: 2007-12-05

Abstract

본 발명은 거주자의 이동을 감안하여 능동적 서비스를 구현할 수 있는 스마트 홈을 위하여 댁내에서 거주자의 이동 및 존재 위치를 인식할 수 있도록 하는 스마트 홈을 위한 PIR(Pyroelectric Infrared sensor) 센서기반 댁내 위치인식시스템에 관한 것이다.

이를 실현하기 위한 본 발명은, 댁내에서 거주자의 위치를 인식하고자 하는 실내마다 다수의 감지영역으로 구획하여 각 감지영역마다 거주자를 인식할 수 있도록 천장에 설치되는 PIR센서; 실내단위로 각 PIR센서로부터 홈네트워크를 통해 연결되어 거주자 감지정보를 수집하고, 수집된 거주자 감지정보를 융합하여 거주자 위치를 결정하는 룸 터미널; 상기 룸 터미널로부터 거주자 위치정보를 수신하여 거주자의 위치인식에 따른 지능형 서비스를 제공하는 스마트 홈 서버;를 포함하여 이루어져, PIR센서를 이용한 비단말기 방식으로 적은 설치비용으로 정밀하게 거주자의 위치를 인식할 수 있고, 또한 거주자의 이동패턴을 예측함으로써 거주자의 행동에 능동적으로 대처할 수 있는 지능형 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있는 발명이다.

스마트 홈, 위치인식, PIR, 맵생성, 거주자위치, 지능형 서비스

Description

스마트 홈을 위한 ＰＩＲ 센서기반 댁내 위치인식시스템{PIR SENSOR BASED INDOOR LOCATION DETECTION SYSTEM}

도 1은 스마트 홈을 위한 일반적인 홈 네트워크의 구성도,

도 2는 본 발명에 따라 거주자 인식을 위한 PIR센서의 배치도,

도 3은 본 발명에 따른 스마트 홈의 전체 구성도,

도 4는 PIR 센서의 출력신호를 설명하기 위한 도면,

도 5는 센서의 배치 방법에 따른 위치 정밀도를 설명하기 위한 도면,

도 6은 본 발명에 따른 센서의 외곽 배치구조에서 위치 정밀도 향상방법을 설명하기 위한 도면,

도 7은 본 발명에 따른 실험 모델에 설치된 PIR 센서의 배치구조,

도 8은 본 발명에 따른 감지영역 내외에서의 감지파형을 설명하는 도면,

도 9는 본 발명에 따른 위치결정 알고리즘에서 거주자가 T자 형태로 이동하는 경우의 인식결과를 설명하기 위한 도면,

도 10은 본 발명에 따른 위치결정 알고리즘에서 거주자가 H자 형태로 이동하는 경우의 인식결과를 설명하기 위한 도면,

도 11은 본 발명에 따른 위치결정 알고리즘에서 거주자가 ㅁ자 형태로 이동 하는 경우의 인식결과를 설명하기 위한 도면,

도 12는 본 발명에 따른 위치결정시 외곽센서 중점의 이동결과에 따른 인식결과를 설명하기 위한 도면,

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

11, 30 -- 가전 기기, 12 -- 공조기기,

13 -- 인터넷 기기, 14 -- 멀티미디어 기기,

15 -- 홈 게이트웨이, 16 -- 인터넷망,

17 -- 이동용 컴퓨터, 18 -- 휴대용 통신기기,

20 -- 스마트 홈 서버, 41 -- 프레넬 렌즈,

42 -- 혼, S1~Sn -- PIR센서

RT1~RTn -- 룸 터미널.

최근 들어, 거주자에게 편리하고 안전하고 쾌적한 거주 환경을 제공하기 위하여, 스마트 홈(smart home)에 대한 요구가 증대되고 있다. 일반적으로, 스마트 홈은 가전 기기나 멀티미디어 기기, 인터넷 기기가 가사 활동뿐만 아니라, 생산, 연구, 오락 활동 등과 같은 모든 분야에서 거주자의 행동에 능동적으로 반응하고, 거주자가 원하는 상황에 가장 적합한 지능형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를위하여, 스마트 홈에서는 도 1과 같이 냉장고, 에어컨, TV 등과 같은 가전 기기(11)나 공조기기(12), 멀티미디어 기기(14), 인터넷 기기(13)들이 홈 네트워크 시스템을 통하여 연결되어 있으며, 이들은 홈 게이트웨이(15)를 통해 인터넷망(16)에 연결되어 이동용 컴퓨터(17)나 휴대용 통신기기(18)를 이용하여 원격으로 제어되거나 감시됨으로써, 거주자의 편의성과 안전성을 향상시키는 기능을 수행하고 있다.

특히, 최근에는 거주자의 존재 여부나 생활 패턴, 건강 상태, 감정 상태 등과 같은 다양한 정보를 바탕으로 보다 질 높은 지능형 서비스를 제공하기 위하여 위치 기반 서비스에 관한 관심이 증대되고 있다. 즉, 스마트 홈에서 거주자의 존재 여부나 생활 패턴을 파악할 수 있다면, 가전 기기들이 보다 더 능동적으로 서비스를 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 거주자의 요구에 미리 대처할 수 있는 능력을 가지게 될 것이다. 예로, 과거의 냉난방기기들이 거주자의 조작에 의하여 수동적으로 동작하였지만, 향후 가전 기기들은 거주자의 거주 위치와 건강상태 등을 파악하여 능동적으로 거주자에게 가장 적합한 환경을 제공해 줄 수 있을 것이다.

최근까지 댁내에서 거주자의 위치 정보를 파악하기 위하여, 다양한 댁내 위 치 인식 시스템들이 개발되어 왔다. 일반적으로, 댁내 위치 인식 시스템은 사용되는 방법에 따라 3가지로 분류될 수 있다. 첫째, 삼각 측량 방식은 미리 정의되어 있는 기준점들로부터 거리를 측정하여 물체의 위치를 계산하는 방식으로써, 적외선을 사용하는 액티브 배지(Active Badges), 초음파를 사용하는 액티브 배트(Active Bats), 비전을 사용하는 이지 리빙(easy Living) 등과 같은 시스템이 있다. 둘째, 장면 분석 방식은 관측하려는 물체의 특징점의 움직임을 파악하여 위치를 결정하는 방식으로서, DC 자기추적기(magnetic tracker)를 사용하는 모션 스타(MotionStar), IEEE 802.11을 이용한 레이다 등이 있다. 마지막으로, 근접 방식은 알려져 있는 기준점과의 근접성을 이용하여 위치를 결정하는 방식으로서, 압력센서를 이용한 스마트 플로어(Smart Floor), RFID를 이용한 자동인식시스템(Automatic ID systems) 등이 있다.

또한, 댁내 위치 인식 시스템은 거주자의 단말기 소유 여부에 따라 액티브 배트와 같은 단말기 기반 방법과 비전 센서나 압력 센서 등을 사용한 비단말기 기반 방법으로 나누어 볼 수 있다. 적외선이나 초음파를 사용하는 단말기 기반 방식의 경우 거주자의 위치를 찾는 것이 아니라 거주자가 소지한 단말기의 위치를 찾는 것이다. 이로 인하여, 댁내에서 거주자가 항상 단말기를 소지하고 있어야만 위치를 인식할 수 있는 문제점이 있다. 반면, 단말기가 필요하지 않는 비전을 이용한 이지 리빙의 경우 가정 내에서 사생활 침해 논란을 야기할 수 있으며, 압력 센서를 이용한 스마트 플로어의 경우 낮은 확장성과 관리의 어려움이 존재한다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 발명한 것으로, 스마트 홈에서 적용할 수 있도록, 최소한의 거주자 정보만을 이용하면서 비단말기 방식으로 대략적인 위치 인식을 할 수 있는 PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템을 제공하고자 함에 발명의 목적이 있다.

또한, 본 발명은 거주자를 인식하기 위하여 PIR 센서를 사용하였으며, 다수의 PIR 센서로부터 출력된 정보를 센서 융합하여 거주자의 위치를 인식할 수 있는 PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템을 제공하고자 함에 발명의 목적이 있다.

상기한 목적을 실현하기 위한 본 발명의 PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템은, 댁내에서 거주자의 위치를 인식하고자 하는 실내마다, 각 실내를 다수의 감지영역으로 구획하여 각 감지영역마다 거주자를 인식할 수 있도록 천장에 설치되는 PIR센서; 상기 PIR센서와 실내단위로 홈네트워크를 통해 연결되어 거주자 감지정보를 수집하고, 수집된 거주자 감지정보를 융합하여, 거주자가 존재하는 것으로 감지하는 PIR센서의 위치에 거주가가 위치하는 것으로 거주자 위치를 결정하는 룸 터미널; 상기 룸 터미널로부터 거주자 위치정보를 수신하여 거주자의 위치인식에 따른 지능형 서비스를 제공하는 스마트 홈 서버;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기 PIR 센서의 감지영역은 일정한 지름을 가지는 원형으로 설정하고, 감지영역의 경계선이 인접 감지영역의 경계선과 접하면서 동일 중심선을 가지도록 횡방향과 종방향으로 각각 배치하되, 횡방향으로 배치되는 PIR 센서는 종방향으로 배치 된 4개의 PIR 센서가 이루는 중심위치에 그 중심이 위치하도록 설치하여 감지영역이 누락됨이 없이 중복되도록 설치된 것을 특징으로 한다.

상기 PIR 센서는 거주자가 감지영역에 들어오는 시점과 나가는 시점을 판단하여 해당 감지영역에 머문시간을 판단하도록 함을 특징으로 한다.

상기 룸 터미널은 2개 이상의 PIR 센서로부터 감지신호를 수신하는 경우에는 해당 PIR 센서들에 형성되는 감지영역에 대한 중복영역의 무게중심에 거주자가 존재하는 것으로 판단하도록 함을 특징으로 한다.

상기 룸 터미널은 PIR 센서가 외곽벽에 위치하는 경우 거주자의 위치를 센서의 위치가 아닌 실내측 감지영역의 무게중심의 위치에 존재하는 것으로 판단하도록 함을 특징으로 한다.

상기 스마트 홈 서버는 주거환경의 설계도를 바탕으로 가상 맵을 생성하고, 상기 가상 맵에 룸 터미널에서 결정된 거주자의 위치정보를 기록하며, 거주자의 이동에 따라 수신되는 일련의 거주자 위치 정보를 이용하여 거주자의 이동 궤적을 계산하는 가상 맵 생성기를 포함함을 특징으로 한다.

상기 스마트 홈 서버는 상기 가상 맵 생성기에 의해 생성되는 거주자의 이동 궤적을 저장하는 거주자위치 데이터베이스와 상기 거주자위치 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 거주자의 이동패턴을 예측하는 이동패턴 예측기를 추가로 포함함을 특징으로 한다.

상기 PIR 센서의 전방에는 인체에서 발생되는 파장만 통과시키고 외부 환경 변화에 의한 파장을 차단할 수 있는 프레넬 렌즈를 설치한 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 PIR 센서의 전방에는 혼을 설치하여 감지영역의 범위를 특정하도록 함을 특징으로 한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 구성 및 작용을 예시도면에 의거하여 상세히 설명한다.

먼저, PIR 기반 댁내 위치 인식 시스템의 설계를 위해 고려해야 할 조건들에 대하여 살펴보면, 스마트 홈에서 사용되는 위치 인식 시스템은 댁내라는 특수성으로 인하여 다음과 같은 조건이 만족되도록 설계되어야 한다. 첫째, 스마트 홈에는 다양한 크기의 방들이 여러 개 존재하고, 각 방에는 위치 인식을 위하여 다수의 센서가 설치되기 때문에, 최대한 저가격으로 위치 인식 시스템이 구현될 수 있어야 한다. 둘째, 각 방의 기능에 따라 고 정밀도의 위치 인식과 저 정밀도의 위치 인식이 필요할 수 있기 때문에, 각 방의 특성에 맞도록 정밀도 조절이 가능하여야 한다. 셋째, 스마트 홈의 경우 각 방들의 구조가 매우 다양하고, 가전 기기, 가구 등과 같은 가정 내의 장애물이 존재할 수 있으므로 어떠한 조건에서도 위치 인식이 가능하도록 센서 설치의 유연성이 보장되어야 한다. 넷째, 스마트 홈에는 다양한 조명과 무선 랜이나 RF 등과 같은 네트워크가 사용되고 있으므로 적용되는 센서는 이러한 주변 환경에 영향을 받지 않도록 잡음에 대하여 강인해야 한다.

본 발명에서는 이러한 조건을 만족하기 위하여 PIR 센서를 이용하여 댁내 위치 인식 시스템을 구성할 수 있도록 한 것이다. 일반적으로, PIR 센서는 현관 등이 나 방범 장치에서 널리 사용되고 있는 저가의 센서로서, 인체에서 방출되는 9.4μm~10.4μm 파장의 적외선을 검출하기 때문에 가정 내에서 사용되는 다양한 무선 기기들로부터 발생하는 전자파 노이즈와 온도, 습도 등과 같은 외부 환경에 대하여 상대적으로 강인한 특성이 있다.

또한, PIR 센서의 감지 영역을 제한함으로써, 정밀도 조절이 가능할 뿐 아니라, 방의 천정에 설치하기 때문에 방의 구조나 장애물의 유무에 관계없이 손쉽게 설치가 가능하다.

본 발명에서는 PIR 센서의 감지 영역을 일정한 지름을 가지는 원형으로 제한하고, 위치 인식을 하려는 공간을 일정한 영역으로 나누어서 대상물의 대략적인 위치를 파악할 수 있도록 댁내 위치 인식 시스템을 구성하였다.

이를 위하여, 본 발명에서는 도 2와 같이 다수의 PIR 센서(S1, S2, S3)를 감지 영역이 중복되도록 천정에 설치하여, 거주자가 특정 영역에 위치할 때 PIR 센서(S1, S2, S3)들의 감지 정보를 이용하여 거주자가 어떠한 영역에 속해 있는 지를 결정함으로써, 거주자의 위치를 파악할 수 있도록 이루어져 있다. 예로, 도 2에서 거주자가 A2 영역에 있는 경우 센서 S1과 S2는 온 신호를 출력하고, 센서 S3은 오프 신호를 출력하므로, 본 발명에 따른 시스템은 거주자가 A2 영역에 있다라고 판단을 한다. 여기에서, 본 시스템에서 거주자의 위치는 온 신호를 출력하는 센서들의 개수와 배치 형태에 따라 결정되도록 하였다. 즉, 영역 A1과 같이 하나의 센서(센서 S1)만이 온이 되는 영역의 경우, 거주자 위치는 해당 센서의 위치(P1)로 결정된다. 그리고, 영역 A2와 같이 두 개의 센서(센서 S1과 S2)가 동시에 온 되는 영 역의 경우, 두 개의 센서에 의하여 만들어지는 직선의 중점인 위치(P2)에 거주자가 존재한다고 결정한다. 마지막으로, 3개 이상의 센서가 온 되는 영역의 경우, 3개 이상의 센서의 위치에 의하여 만들어지는 도형의 도심을 거주자의 위치로 결정한다.

본 발명에서 위치 정밀도는 결정된 거주자의 위치를 중심으로 하여 해당 감지 영역을 모두 포함할 수 있는 외접원의 반지름들 중에서 최대값으로 볼 수 있다. 예로, 감지 영역 A1에 거주자가 위치하는 경우, 거주자는 P1에 위치하고 있다고 판단하기 때문에, 위치 정밀도는 포인트 P1을 중심으로 하여 감지 영역 A1을 포함할 수 있는 외접원의 반지름이 된다. 즉, 감지 영역의 반지름이 1m라고 가정한다면, 감지 영역 A1에서의 위치 정밀도는 1m가 된다. 반면, 감지 영역 B의 경우 거주자는 포인트 P2에 있다고 결정되기 때문에,위치 정밀도는 감지 영역 B를 포함하는 외접원의 반지름인

m가 된다. 따라서, 도 2와 같은 배치의 경우, 위치 정밀도는 센서의 위치를 중심으로 한 외접원의 반지름들 중 가장 큰 1m라고 볼 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 PIR 센서 기반 댁내 위치인식 시스템에서는 인식 공간에 설치되는 센서의 수와 각 센서의 감지 영역에 따라 위치 정밀도가 큰 차이를 보일 수 있다. 따라서, 가장 작은 수의 PIR 센서를 이용하여 가장 높은 위치 정밀도가 보장될 수 있도록 적절한 형태의 센서 배치가 필요하다.

도 3은 거주자에게 위치 기반 지능형 서비스를 제공하기 위하여, PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템을 이용한 스마트 홈의 전체적인 구조를 보여준다. 스 마트 홈에는 댁내 위치 인식 시스템과 위치 기반 서비스를 위하여 다수의 PIR센서(S1~Sn), 룸 터미널(RT1~RTn), 스마트 홈 서버(20)와 제어 대상이 되는 가전 기기(30) 등이 홈 네트워크를 통하여 연결되어 있다. 먼저, 본 시스템에서는 방을 하나의 셀(CELL)로 간주하며, 각 셀(CELL1~CELLn)에는 요구되는 위치 정밀도를 만족시키기 위하여 설계된 다수의 PIR 센서(S1~Sn)가 설치된다. 그리고, 각 PIR 센서 모듈은 거주자 감지 알고리즘을 이용하여 감지 영역 내에 거주자가 위치하는 지를 판단하게 되고, 홈 네트워크를 이용하여 각 셀마다 하나씩 배치된 룸 터미널로 거주자 감지 정보를 전송하게 된다. 룸 터미널에서는 각 PIR 센서들로부터 수신된 거주자 감지 정보를 융합하여 거주자가 위치해 있는 영역을 결정하고, 그 결과를 스마트 홈 서버(20)로 전송하게 된다.

스마트 홈 서버(20)에서는 거주자의 위치 인식에 따른 지능형 서비스를 제공하는 기능을 수행한다. 먼저, 스마트 홈 서버(20)의 가상 맵 생성기(virtual map generator)는 주거 환경의 설계도를 바탕으로 가상 맵을 만들고, 가상 맵에 룸 터미널에서 결정된 거주자의 위치 정보를 기록한다. 그리고 나서, 수신되는 일련의 거주자 위치 정보를 이용하여 거주자의 이동 궤적을 계산한다.

다음으로, 가상 맵 생성기(21)에서 거주자의 위치가 결정되고 나면, 거주자의 이동정보를 홈 가전 기기 제어기(24)로 전송하고, 홈 가전 기기 제어기(24)에서는 거주자에게 지능형 서비스를 제공하기 위하여 해당되는 가전 기기(30)를 제어하는 명령을 홈 네트워크를 통하여 전송하게 된다. 특히, 본 시스템에서는 일정 기간 동안 거주자의 이동 궤적을 데이터베이스(DB)에 저장한 후 이동패턴 예측기(22)를 이용하여 거주자의 이동 패턴을 예측함으로써, 거주자의 행동에 능동적으로 대처할 수 있는 지능형 서비스를 수행할 수도 있다. 예를 들어, 거주자가 평소 오전 7시에 기상하여 샤워를 하는 패턴이 생성되면, 그 시간에 맞게 미리 창문을 열어 환기를 시키고, 욕실의 온수를 거주자에게 가장 적당하게 조절하는 것과 같은 인간 중심적인 지능형 서비스(human adaptive intelligent service)를 수행할 수 있을 것이다. 아울러, 이와 같은 동작은 외부모니터(23)로도 전송되어 외부에서 감시 및 원격제어할 수 있도록 이루어져 있다.

본 발명에서 제안하는 PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템에서는 셀에 설치된 PIR 센서(S1~Sn)들의 측정값을 융합하여 위치 판단을 하기 때문에, 각 PIR 센서(S1~Sn)에서 거주자의 감지 여부와 감지시간 간격을 얼마나 정확하게 획득하느냐에 따라 전체 시스템의 위치 정밀도가 결정된다. 예로, 근접 방식의 대표적인 위치 인식 시스템인 스마트 플로어에서는 각 압력 센서 위에 거주자가 위치할 때 일정한 전압 이상을 출력하고 출력된 전압레벨에 따라서 압력을 정확하게 측정할 수 있기 때문에, 정확한 거주자 감지가 가능할 뿐만 아니라 특정 지점에서 머무른 시간 간격을 측정할 수 있다.

그러나, PIR 센서(S1~Sn)는 센서에 사용되는 초전체를 이용하여 인체 적외선의 변화량을 감지하는 방식이기 때문에, 거주자의 움직임에 따라 도 4와 같은 아날로그 출력을 보인다. 즉, 거주자가 감지 영역에 들어오게 되면 인체 적외선의 변화량이 증가하므로, PIR 센서는 (+) 출력을 나타내고, 감지 영역을 벗어나게 되면 인체 적외선의 변화량이 감소하므로, PIR 센서는 (-) 출력을 나타낸다. 또한, 거주자 가 움직이지 않을 때에는 적외선의 변화가 없으므로, PIR 센서는 (0) 출력을 나타낸다. 이로 인하여, PIR 센서에서 전압 혹은 전류 임계치만으로는 거주자가 감지 영역에 위치해 있는가를 결정하기 어렵다. 따라서, PIR 센서를 이용하여 위치 인식 시스템을 구성하려는 경우, 감지 영역에 거주자가 위치해 있는 시간 간격을 계산할 수 있는 알고리즘이 필요하다.

PIR 센서의 출력값은 거주자의 움직임에 따라 도 4와 같은 패턴으로 변동하기 때문에, 센서의 출력 값으로부터 거주자 감지와 시간 간격을 판단하기 위한 거주자 감지 알고리즘이 필요하다. 정확한 거주자 감지를 위하여 다음과 같은 사항들이 고려되어야 한다. 첫째, 감지 영역 내부로 거주자가 들어가지 않았을 때, 센서의 온 신호가 발생하지 말아야 한다. 예를 들자면, 가정 내에서 강아지와 같은 애완 동물이 지나가거나, 태양광이나 난방기구와 같은 외부의 온도 변화에 의한 오동작이 발생하지 않도록 거주자 감지 알고리즘이 설계되어야 한다. 둘째, 거주자가 감지 영역을 지나가는 경우 거주자가 감지 영역으로 들어오는 시점과 나가는 시점을 판단할 수 있어야 한다. 예로, 거주자의 신장이나 체중 등과 같은 신체적 조건과 이동 속도, 이동 방향에 따라 PIR 센서는 상이한 패턴의 출력을 보일 수 있으나, 어떠한 경우에도 정확한 시점이 판단되도록 알고리즘이 설계되어야 한다. 마지막으로, 거주자가 감지 영역 내부에서 움직이지 않는 경우 PIR 센서는 그 특성상 기준 출력 값으로 안정화된다. 이러한 경우에도 거주자가 감지 영역 내에 위치하고 있음을 인식할 수 있도록 알고리즘이 설계되어야 한다.

위와 같은 요구 조건을 만족시키기 위하여, 본 발명에서는 다음과 같이 PIR 센서의 거주자 감지 알고리즘을 구성하였다. 첫째, 외부 온도 변화와 애완 동물에 의한 오동작을 방지하기 위하여 인체에서 발생하는 파장만 통과시키고 외부 환경 변화에 의한 파장을 차단할 수 있는 프레넬 렌즈(Fresnel Lens)를 PIR 센서에 설치하였다. 둘째, 감지 영역으로 진입하는 시점을 판단하기 위한 방법으로 기준 출력보다 +임계치 이상을 벗어나는 경우 거주자가 감지 영역으로 진입하는 것으로 간주하였다. 이때, 임계치는 외부 환경 변화나 애완 동물과 거주자를 확실하게 구분할 수 있는 값으로 설정되어야 한다. 또한, 감지 영역을 벗어나는 시점을 판단하기 위한 방법으로 (-) 임계값 이상을 관측하고 나서 일정 시간 이상 (-) 임계값 이내의 값이 유지되면, 거주자가 감지 영역을 벗어난 것으로 간주하도록 하였다. 셋째, 거주자가 감지 영역 내부에서 움직이지 않는 경우, 해당 영역을 감지하는 PIR 센서의 출력값들은 ±임계값 이내의 값을 가지기 때문에, PIR 센서는 오프 상태를 유지하게 된다. 이러한 문제는 주변 센서들의 출력값들의 변화를 이용하여 거주자의 위치를 감지하도록 하였다. 즉, 특정 영역에 들어온 거주자가 움직이지 않을 때, 주위에 있는 다른 센서들의 출력값이 온으로 감지되지 않는 한 거주자는 현재 영역에 위치해 있는 것으로 간주하도록 하였다.

각 PIR 센서(S1~Sn)에서 거주자 감지가 완료되고 나면, 거주자 감지 정보는 홈 네트워크를 통하여 룸 터미널(RT1~RTn)로 전송된다. 룸 터미널(RT1~RTn)은 자기 셀(CELL1~CELLn)에 소속된 센서들로부터 거주자 감지 정보를 받아 후술되는 바와 같은 PIR 센서를 이용한 위치 결정 방법을 이용하여 거주자의 위치를 결정하게 된다. 특히, 본 시스템에서는 주기적으로 수집되는 PIR 센서(S1~Sn)들의 감지 정보를 융합하여 거주자의 위치를 결정하기 때문에, 거주자 감지 단계에서 일시적으로 센서의 오작동이 발생하더라도 위치 결정 단계에서 오류를 제거할 수 있도록 되어 있다. 즉, 거주자의 위치가 특정 감지 영역으로 인식되었다면 다음 거주자의 위치는 주위의 감지 영역이어야 하므로, 다른 감지 영역에 소속된 센서가 거주자를 감지하거나, 다른 감지 영역으로 거주자의 위치가 결정된다면, 이를 오류로 판단하도록 이루어져 있다.

거주자의 위치를 정확히 결정하고, 위치 오차를 낮추기 위해서는 가능한 한 많은 수의 센서를 이용하여 면적이 일정한 감지 영역의 수를 늘려야 한다. 도 5는 센서의 배치 방법에 따른 위치 정밀도를 나타내고 있다. 그림 5(a)와 5(b)는 9개의 센서를 이용한 배치로서, 각각 40개와 21개의 구분 가능한 영역이 만들어진다. 도 5(c)의 경우 12개의 센서를 이용한 배치로서, 28개의 감지 영역이 만들어진다. 도 5(a)의 경우 도 5(b)보다 감지 영역은 많으나, 외곽 감지 영역의 면적이 내부 감지 영역의 면적보다 상대적으로 크기 때문에, 도 5(a)의 외곽 감지 영역에서의 위치 오차가 도 5(b)의 위치 오차보다 크게 된다. 반면, 도 5(b)와 도 5(c)의 경우, 면적의 표준 편차는 거의 비슷하지만, 외곽 감지 영역에서의 위치 오차는 도 5(c)가 도 5(b)보다 상대적으로 적게 된다.

특히, 도 5(c)와 같이 센서가 방의 외곽에 설치된 배치 방법에서는 위치 오차가 가장 큰 외각의 감지 영역에서 거주자의 위치를 센서의 위치가 아니라 무게 중심으로 이동시킴으로써, 위치 정밀도를 향상시킬 수 있다. 즉, 도 6(a)와 같이 센서(S1~S5)가 배치되어 있을 때 도 6(b)의 경우 거주자의 위치는 센서의 위치인 a 점이 된다. 이를 도 6(c)에서와 같이 해당 감지 영역의 중점인 a'점으로 이동시키면, 최대 위치 오차를 가지는 외각 감지 영역의 정밀도가 현저히 향상됨을 알 수 있다.

[실험예]

이하에서는 본 발명에 따른 PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템에 대한 실험모델을 제작하고 그에 대하여 수행한 성능 평가 결과 및 스마트 홈에서의 적용 가능성에 대하여 설명한다. 특히, 본 실험예에서는 스마트 홈에서 거주자의 위치에 따라 제공할 수 있는 서비스의 경우 고정밀도를 필요로 하지 않기 때문에 최대 50cm의 위치 오차를 만족하도록 시스템을 설계하였다.

도 7은 실험 모델에 설치된 PIR 센서의 배치구조를 나타내고 있다. 실험 모델은 스마트 홈에서 하나의 방으로 간주될 수 있는 4(가로)×4(세로)×2.5(높이)m 크기로 구성되어 있다. 실험 모델의 천장에는 도 5(c)와 같은 배치 형태로 PIR 센서가 설치되어 있다. 실험 모델에서 PIR 센서 모듈(S1~S12)에는 신호 처리 및 센서 온/오프 판단을 위하여 마이크로 컨트롤러로 AT89C51CC001이 사용되었으며, PIR 센서로는 Nippon Ceramic사의 RE431B, 프레넬 렌즈로는 NL-11이 사용되었다. 또한, PIR 센서 모듈(S1~S12)에는 도 7(b)에 도시된 바와 같이 전면에 프레넬 렌즈(41)와 혼(horn; 42)을 적용하여 감지영역을 2m로 고정하였으며, 도 8과 같이 원하는 감지 영역 내에 존재하는 거주자만 인식할 수 있도록 하였다. 도 8에서, m1과 같이 감지영역을 가로지르는 경우 PIR 센서에서는 도 8의 (b)와 같은 출력을 보이고, m2와 같이 감지 영역 내부의 외각을 회전하는 경우 도 8의 (c)와 같이 지속적으로 신호가 불규칙적으로 출력된다. 그리고 m3와 같이 감지 영역 외부를 회전하는 경우 도 8의 (d)와 같이 출력신호가 없음을 알 수 있다.

마지막으로, 각 PIR 센서의 출력값을 수집하고 그 값들로부터 거주자의 위치를 결정하기 위하여 도 9 내지 도 11과 같은 PC 기반의 위치 결정 알고리즘을 개발하였다. 그림에서, 왼쪽 화면은 실제 거주자의 이동을 표시하기 위하여 마우스 입력을 받을 수 있도록 하였고, 오른쪽 화면은 위치 결정 알고리즘에서 각 센서들의 정보를 융합하여 계산된 거주자의 위치와 이동 궤적을 표시하도록 하였다. 또한, PC에 설치되어 있는 위치 결정 프로그램은 각 PIR 센서 모듈에서 결정된 거주자 감지 정보를 NI사의 6025E DAQ board를 이용하여 10msec 간격으로 수집하도록 하였다. 여기에서, PIR 센서 모듈은 거주자 감지를 위하여 다양한 외부 환경을 고려하여 임계치를 설정하여야 한다.

임계치 설정을 위해 구성된 실험모델을 이용하여 다양한 환경을 조성하여 다수의 실험을 수행하였다. 먼저, 냉난방기에 의한 주변 온도 변화에 의한 영향이나 외부에서 유입되는 바람의 영향, 태양광에 의한 영향 등 실제 주거 환경에서 일어날 수 있는 환경 변화를 고려하여 거주자 인식 실험을 수행하였다. 이러한 실험 결과, RE431B 센서에서 임계치를 ±0.4V로 설정하는 경우, 외부 환경 변화가 거주자 인식에 큰 영향을 미치지 못함을 확인하였다. 또한, 애완동물이 거주자 인식에 영향을 미치는 지를 실험하였으나, 역시 큰 영향을 미치지 않음을 확인하였다.

마지막으로, 본 발명에서는 신장이 160cm~180cm 범위에 속하는 실험대상자가 이동속도 1.5km/h~2.5km/h로 이동할 때를 고려한 3가지 형태의 거주자 이동에 대하여 실험을 수행하였다.

도 9는 거주자가 T자 형태로 이동하는 경우를 나타내고 있다. 오른쪽에 나타난 인식 결과는 왼쪽에 표시된 거주자가 이동하는 경로와 거의 유사하게 나타남을 알 수 있다. 이 결과는 외곽 센서의 중점 보상을 하지 않더라도 최대 위치 오차가 약 30cm 정도로 측정되었다.

도 10은 거주자가 H자 형태로 이동하는 경우를 나타내고 있다. 이 경우에도 도 10과 같이 인식 결과가 거주자의 이동 경로와 거의 유사하게 나타남을 알 수 있다. 특히, 이 실험에서는 3개 혹은 4개의 센서가 동시에 거주자를 인식하여 온 신호를 발생시켜도 정상적으로 감지 영역의 중점을 연결하여 위치를 인식함을 확인할 수 있었다.

도 11은 거주자가 ㅁ자 형태로 이동하면서, 고의적으로 센서가 배치된 위치와 가장 먼 경로로 이동을 한 경우를 나타내고 있다. 이 경우에는 시스템에서 인식된 거주자의 위치를 연결하는 경우 실제 거주자의 이동 경로와 오차가 큼을 알 수 있다. 특히, 네 군데의 ⓐ 영역에서는 외곽 센서의 중점을 교정하지 않은 문제로 인하여 급격한 이동 경로의 왜곡이 발생함을 알 수 있다. 그러나, 이러한 경우에도 최대 위치 오차는 50cm 이내임을 알 수 있다.

도 12는 외곽 센서의 중점을 보정한 알고리즘을 사용하였을 경우의 위치 인식 결과를 나타내고 있다. 그림 12(a)와 같이 거주자가 외곽 영역에서 직선으로 이동하는 경우, 외곽센서 중점을 보정하지 않은 경우에는 그림 12(b)와 같은 인식 결 과를 나타낸다. 이를 외곽 센서를 보정하는 경우 그림 12(c)와 같이 외곽 센서의 중점을 내부 방향으로 반경의 30% 정도 이동시킨 결과로 나타나며, 실제 거주자의 이동 방향을 인식하는 정밀도가 향상됨을 알 수 있다

이상과 같은 실험결과로부터, 본 발명에서 제안된 PIR 센서는 적절한 거주자 감지 알고리즘과 거주자 위치 결정 알고리즘을 이용하는 경우, 스마트 홈에서 거주자를 충분히 인식할 수 있음을 알 수 있었다. 또한, PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템은 거주자가 단말기를 소지하지 않은 상태에서도 50cm의 위치 정밀도로 위치 인식이 가능하기 때문에, 가정 내에서 충분히 사용될 수 있음을 알 수 있었다. 뿐만 아니라, 센서를 효과적으로 배치하여 구분 가능한 감지 영역의 수를 늘리고 면적을 일정하게 만들거나, 외곽 센서의 중점교정과 같은 방법을 이용하여 위치 인식의 정밀도를 향상시킬 수가 있음을 확인하였다.

그러나, 본 시스템은 센서의 배치에 따라 위치 정밀도가 달라질 수 있기 때문에 가장 높은 위치 정밀도를 보장할 수 있는 방법으로 센서를 배치하는 것이 바람직하다. 또한 보다 정밀한 위치 결정을 위해서 베이지안 네트워크(bayesian network)와 같은 확률 이론등을 이용하여 PIR 센서의 신호처리 방법을 개선함으로써, 정밀도를 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 발명에서 제안된 PIR 센서 기반 댁내 위치 인식 시스템은 하나의 셀에 한 사람이 위치해 있는 경우에만 적용이 가능하므로 향후에는 보다 다양한 서비스를 제공하기 위하여 여러 명이 위치하는 경우 각 거주자의 위치와 이동 경로를 판단할 수 있는 멀티 트래킹(multi tracking) 알고리즘을 도입하는 것이 바람직하다.

상기한 바와 같이 본 발명은 PIR센서를 이용한 비단말기 방식으로 거주자의 위치를 인식할 있도록 함으로써 적은 설치비용으로 정밀하게 거주자의 위치를 인식할 수 있고, 또한 거주자의 이동경로를 추적하여 데이터베이스에 저장한 후 이동패턴을 예측함으로써 거주자의 행동에 능동적으로 대처할 수 있는 지능형 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.

Claims

댁내에서 거주자의 위치를 인식하고자 하는 실내마다, 각 실내를 다수의 감지영역으로 구획하여 각 감지영역마다 거주자를 인식할 수 있도록 천장에 설치되는 PIR센서; 상기 PIR센서와 실내단위로 홈네트워크를 통해 연결되어 거주자 감지정보를 수집하고, 수집된 거주자 감지정보를 융합하여, 거주자가 존재하는 것으로 감지하는 PIR센서의 위치에 거주가가 위치하는 것으로 거주자 위치를 결정하는 룸 터미널; 상기 룸 터미널로부터 거주자 위치정보를 수신하여 거주자의 위치인식에 따른 지능형 서비스를 제공하는 스마트 홈 서버;를 포함하여 이루어진 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제1항에 있어서, 상기 PIR 센서의 감지영역은 일정한 지름을 가지는 원형으로 설정하고, 감지영역의 경계선이 인접 감지영역의 경계선과 접하면서 동일 중심선을 가지도록 횡방향과 종방향으로 각각 배치하되, 횡방향으로 배치되는 PIR 센서는 종방향으로 배치된 4개의 PIR 센서가 이루는 중심위치에 그 중심이 위치하도록 설치하여 감지영역이 누락됨이 없이 중복되도록 설치된 것을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제2항에 있어서, 상기 PIR 센서는 거주자가 감지영역에 들어오는 시점과 나 가는 시점을 판단하여 해당 감지영역에 머문시간을 판단하도록 함을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제2항에 있어서, 상기 룸 터미널은 2개 이상의 PIR 센서로부터 감지신호를 수신하는 경우에는 해당 PIR 센서들에 형성되는 감지영역에 대한 중복영역의 무게중심에 거주자가 존재하는 것으로 판단하도록 함을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제2항에 있어서, 상기 룸 터미널은 PIR 센서가 외곽벽에 위치하는 경우 거주자의 위치를 센서의 위치가 아닌 실내측 감지영역의 무게중심의 위치에 존재하는 것으로 판단하도록 함을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제1항 내지 제5항중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 스마트 홈 서버는 주거환경의 설계도를 바탕으로 가상 맵을 생성하고, 상기 가상 맵에 룸 터미널에서 결정된 거주자의 위치정보를 기록하며, 거주자의 이동에 따라 수신되는 일련의 거주자 위치 정보를 이용하여 거주자의 이동 궤적을 계산하는 가상 맵 생성기를 포함함을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제6항에 있어서, 상기 스마트 홈 서버는 상기 가상 맵 생성기에 의해 생성되는 거주자의 이동 궤적을 저장하는 거주자위치 데이터베이스와 상기 거주자위치 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 거주자의 이동패턴을 예측하는 이동패턴 예측기를 추가로 포함함을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.
제1항에 있어서, 상기 PIR 센서의 전방에는 혼을 설치하여 감지영역의 범위를 특정하도록 함을 특징으로 하는 스마트 홈을 위한 PIR 센서기반 댁내 위치인식시스템.