KR101083811B1 - 침입 검출 방법 및 이를 이용한 보안 로봇 - Google Patents

Abstract

경비 구역에 위치하는 보안 로봇은 경비 구역에 대한 감지 데이터를 토대로 복수의 침입 감지 알고리즘을 수행하여 복수의 판단 결과값을 획득하고, 이를 토대로 각 침입 알고리즘의 판단 결과에 대한 추이를 판단하기 위한 비교값을 생성한다. 그리고 비교값을 구성하는 복수의 값이 변화하는 형태에 따라 증가 함수의 제1 가중치 또는 감소 함수의 제2 가중치를 비교값에 부여하고, 가중치가 부여된 비교값들을 토대로 침입 발생 여부를 판단한다.

Description

침입 검출 방법 및 이를 이용한 보안 로봇{method for detecting intruder and security robot using the same}

본 발명은 침입 검출 방법 및 이를 이용한 보안 로봇에 관한 것이다.

일반적으로 보안 시스템은 특정 영역 예를 들어, 사무실이나 일반 가정 등의 건물 내부에 외부적인 침입을 감지할 수 있는 센서에서 소정의 신호가 감지되는 경우, 경보 신호를 보안을 대행하는 보안 업체 또는 파출소로 전달하여 보안 요원이 출동하도록 한다.

이러한, 보안 시스템은 센서의 오작동으로 인하여 경보 신호를 전송할 우려가 클 뿐만 아니라, 경보 신호가 전송된 후에도 관리자가 직접 방범 지역을 확인하여야 하기 때문에 범죄 사실 확인에 시간이 소요되는 문제점이 있다. 최근에는 보안 로봇을 이용한 보안 시스템이 개발되고 있으며, 이러한 보안 시스템은 센서로부터 제공되는 신호 이외에 보안 로봇으로부터 제공되는 신호를 토대로 침입자의 침입 여부를 최종적으로 판단하여, 잘못된 경보 신호로 인하여 불필요한 보안 요원의 출동이 이루어지는 것을 방지하는 등의 효과를 제공하고 있다. 따라서 보안 시스템의 신뢰성 향상을 위하여 보안 로봇이 침입 발생 여부를 보다 정확하게 판단하는 것이 요구된다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 보다 정확하게 침입 발생 여부를 판단할 수 있는 침입 검출 방법 및 이를 이용한 보안 로봇을 제공하는 것이다.

본 발명의 과제를 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른, 침입 검출 방법은, 경비 구역에 침입이 발생하였는지를 검출하는 침입 검출 방법이며,

감지 장치로부터 제공되는 상기 경비 구역에 대한 감지 데이터를 토대로 복수의 침입 감지 알고리즘을 수행하여 복수의 판단 결과값을 획득하는 단계; 상기 판단 결과값들을 토대로 각 침입 알고리즘의 판단 결과에 대한 추이를 판단하기 위한 비교값을 생성하는 단계; 상기 비교값을 구성하는 복수의 값이 증가하는 형태로 변화되는 경우에는 증가 함수 형태의 제1 가중치를 부여하고, 상기 비교값을 구성하는 복수의 값이 감소하는 형태로 변화되는 경우에는 감소 함수 형태의 제2 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 제1 또는 제2 가중치가 부여된 비교값을 임계값과 비교하여 침입 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

본 발명의 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 특징에 따른, 경비 구역에 침입이 발생하였는지를 검출하는 보안 로봇은,

감지 장치로부터 제공되는 상기 경비 구역에 대한 감지 데이터를 토대로 복수의 침입 감지 알고리즘을 수행하는 침입 감지부; 상기 침입 감지부의 침입 감지 알고리즘 판단 결과를 토대로 침입 발생 여부를 판단하는 제1 처리부; 및 상기 제1 처리부의 판단 결과를 토대로 보안 로봇을 동작시키는 제2 처리부를 포함한다.

여기서 상기 제1 처리부는, 침입 감지부로부터 설정 간격별로 설정 회수 수행된 각 침입 감지 알고리즘별 복수의 판단 결과값을 획득하는 수집 모듈; 상기 회수별 판단 결과값들에 대하여 각 침입 감지 알고리즘별 침입 감지 비율을 적용시킨 값들을 조합하여 설정 회수별 측정값들을 생성하는 조합 모듈; 상기 설정 회수별 측정값들을 조합하여 상기 침입 감지 알고리즘별 판단 결과에 대한 추이를 판단하기 위한 비교값들을 생성하는 조합 모듈; 상기 비교값들을 구성하는 측정값들을 토대로 증가 함수 형태의 제1 가중치 또는 감소 함수 형태의 제2 가중치를 비교값에 부여하는 가중치 부여모듈; 및 상기 제1 또는 제2 가중치가 부여된 비교값을 임계값과 비교하여 침입 발생 여부를 판단하는 판단 모듈을 포함한다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 소정 경비 구역을 경비하는 경우에, 다양한 침입 감지 알고리즘 수행에 따라 획득된 데이터를 조합하여 침입 발생 여부를 판단함으로써, 침입 검출에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

또한 보안 로봇을 이용하는 경우, 보안 로봇이 마치 인간이 경험을 축적하여 사고하고 판단하는 것과 같이, 침입 감지 알고리즘 수행에 따라 획득되는 데이터를 축적 및 통계화하여 최적의 판단을 할 수 있다. 또한 보안 로봇이 축적된 데이터를 토대로 침입 검출에 대한 학습 처리를 수행할 수 있으며, 보안 서비스에 있어서 보안 로봇의 신뢰성을 향상시켜 보안 로봇의 다양한 이용이 가능하다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇을 적용하는 환경을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇의 구조를 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇을 구성하는 각 부의 구체적인 구조도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 침입 발생 판단 과정에 대한 흐름을 나타낸 예시도이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시 예에 따른 침입 발생을 판단하는 침입 검출 방법의 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 침입 검출 방법 및 이를 이용한 보안 로봇에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 보안 로봇을 적용하는 환경을 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 방범 시스템(10), 로봇 운영 시스템(20), 무선 접속 장치(Wireless Access Point, 이하 "무선 AP"라고 함)(30)이 무선 네트워크를 통하여 연결되어 있는 환경하에서, 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇(10)이 무선 AP(30)를 통하여 방범 시스템(10) 및 로봇 운영 시스템(20)과 통신하면서 동작할 수 있다. 이러한 환경은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇(40)이 동작되는 환경을 나타내는 하나의 일례이며, 본 발명은 도 1에 도시된 환경에 한정되는 것은 아니다.

방범 시스템(10)은 소정 경비 영역의 보안을 담당하며, 경비 모드 또는 해제 모드 등으로 동작할 수 있다. 경비 모드는 방범 시스템(10)이 경비를 수행하고 있는 모드이며, 해제 모드는 방범 시스템(10)이 경비를 수행하지 않는 모드이다. 경비 모드인 경우, 방범 시스템(10)은 경비 영역에 외부적인 침입을 인식할 수 있는 예를 들어, 센서, 카메라와 같은 특정 장치에서 소정의 신호가 인식되는 경우, 경비 영역에 침입이 발생하였는지를 확인하는 침입 확인 신호를 무선 AP(30)를 통해 보안 로봇(40)으로 전송한다.

로봇 운영 시스템(20)은 보안 로봇(40)이 수행해야 하는 수행 정보를 관리한다. 여기서, 수행정보는 보안 로봇(40) 수행해야 하는 스케줄에 해당하는 시간, 해당 시간에 수행하여야 하는 기능 등을 포함한다. 이러한 수행 정보는 무선 AP(30)를 통해 보안 로봇(40)으로 전송될 수 있다.

보안 로봇(40)은 로봇 운영 시스템(20)으로부터 전송되는 수행 정보를 토대로 동작하면서, 보안 시스템(10)으로부터 침입 확인 신호가 전송되거나 수행 정보에 따라 침입 발생 여부를 판단하여야 하는 등의 동작 조건이 만족되는 상황에서, 경비하는 지역에 침입이 발생하였는지를 판단하고 그에 해당하는 결과 신호를 보안 시스템(10)으로 전송한다. 보안 로봇(40)은 복수의 침입 발생 여부를 판단하기 위한 침입 감지 알고리즘들과 축적되어 있는 데이터를 토대로 경비 지역에 침입이 발생하였는지를 판단한다.

또한 보안 로봇(40)은 침입 판단 결과에 따른 운영모드로 동작한다. 여기서, 운영모드는 방범모드, 순찰모드, 출동모드, 보수모드, 안내모드 등을 포함한다. 또한, 각 운영 모드에 해당하는 보안 로봇(40)의 동작은 로봇 운영 시스템(20)이 관리하는 수행 정보에 따라서 수행될 수 있다. 본 발명의 실시 예에서 침입이란 보안을 담당하는 해당 지점에 승인되지 않은 사람이 들어오거나, 반입 금지 물품이 반입되거나, 화재 등이 발생하는 등, 감지하고자 하는 모든 대상이나 행위 등을 포함할 수 있다.

다음, 본 발명의 실시예에 따른 보안 로봇(40)의 구조를 도 2를 참조하여 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇의 구조를 나타낸 블럭도이다.

첨부한 도 2에서와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇(40)은, 침입 감지부(41), 제1 처리부(42), 및 제2 처리부(43)를 포함하며, 감지 장치(50)와 연계하여 동작한다.

감지 장치(50)는 마이크, 영상 카메라, 레이져 스캔, 열화상 카메라, 동작 센서, 진동 및 터치 센서 등과 같이 물체의 움직임, 소리, 열, 진동 등 물체로부터 발생되면서 센싱 가능한 모든 상태를 측정하는 장치를 적어도 하나 포함한다. 이러한 감지 장치(50)는 보안 로봇(40)에 포함되는 형태로 구현되거나 보안 로봇(40)과는 별개의 형태로 구현될 수 있다.

감지 장치(50)로부터 출력되는 물체로부터 센싱되는 데이터는 영상 데이터, 레이저 스캔 데이터, 열 화상 데이터, 열 데이터, 진동 데이터, 소리 데이터, 움직임 데이터 등을 포함하며, 설명의 편의상 이러한 데이터들을 총괄하여 “감지 데이터”라고 명명한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 로봇을 구성하는 각 부의 구체적인 구조도이다.

침입 감지부(41)는 감지 장치(50)로부터 제공되는 감지 데이터를 토대로 침입 발생 여부를 판단한다. 이를 위하여 침입 감지부(41)는 각 감지 데이터의 특성별로 소정 알고리즘을 수행하여 침입 발생 여부를 판단하는 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 침입 감지부(41)는 감지 장치(50)로부터 제공되는 영상 데이터를 토대로 영상 침입 감지 알고리즘을 수행하여 침입 발생 여부를 판단하는 제1 감지 모듈(411), 감지 장치(50)로부터 제공되는 레이저 스캔 데이터를 토대로 레이저 침입 감지 알고리즘을 수행하여 침입 발생 여부를 판단하는 제2 감지 모듈(412), 감지 장치(50)로부터 제공되는 열화상 데이터를 토대로 열화상 침입 감지 알고리즘을 수행하여 침입 발생 여부를 판단하는 제3 감지 모듈(413)을 포함할 수 있다. 여기서는 3개의 감지 모듈을 예로 들었으나, 본 발명은 이것에 한정되지는 않는다. 침입 감지부(41)는 감지 데이터별로 수행된 적어도 하나의 침입 감지 알고리즘에 따른 판단 결과를 출력한다.

제1 처리부(42)는 침입 감지부(41)로부터 제공되는 판단 결과를 토대로 최종적으로 침입 발생 여부를 판단하는 보안 처리를 수행한다. 이를 위하여 제1 처리부(42)는 침입 감지부(41)로부터 적어도 하나의 침입 감지 알고리즘 수행 결과에 따른 적어도 하나의 판단 결과값을 제공받는 수집 모듈(421), 수집 모듈(421)에 의하여 획득한 판단 결과값들을 조합하는 조합 모듈(422), 조합된 판단 결과값들에 대한 변화량을 비교하는 비교 모듈(423), 비교 결과를 토대로 조합된 판단 결과값에 대하여 가중치를 부여하는 가중치 부여 모듈(424), 최종적으로 침입 여부를 판단하는 판단 모듈(425)을 포함한다.

수집 모듈(421)은 침입 감지부(41)로부터 적어도 하나의 침입 감지 알고리즘 수행 결과에 따른 적어도 하나의 판단 결과값을 제공받는데, 예를 들어, 침입 감지부(41)의 제1 감지 모듈(411)로부터 영상 침입 감지 알고리즘 수행에 따른 제1 판단 결과값, 제2 감지 모듈(412)로부터 레이저 침입 감지 알고리즘 수행에 따른 제2 판단 결과값, 제3 감지 모듈(413)로부터 열화상 침입 감지 알고리즘 수행에 따른 제3 판단 결과값을 제공받을 수 있다. 예를 들어, 각 알고리즘별 판단 결과값은 침입이 발생한 것으로 판단되는 경우에는 “1”의 값으로 출력되고, 침입이 발생하지 않은 것으로 판단되는 경우에는 “0”의 값으로 출력될 수 있다.

한편 각 알고리즘 수행에 따른 판단 결과값 이외에, 해당 판단 결과값을 획득한 측정 시간, 침입이 발생한 것으로 판단된 위치 정보(예를 들어, 경비 구역에서의 좌표값)도 함께 획득되어, 판단 결과값에 대응하여 저장되어 관리된다. 이러한 판단 결과값에 대응되는 측정 시간, 위치 정보를 포괄하여 “측정 데이터”라고 명명할 수도 있다. 측정 데이터는 추후에 설명되는 침입 여부를 판단하는 과정에서 선택적으로 사용될 수 있다.

조합 모듈(422)은 수집한 판단 결과값에 각각 해당하는 알고리즘별로 부여되어 있는 침입 감지 비율을 적용시키고, 침입 감지 비율이 적용된 판단 결과값들을 조합하여 하나의 측정값에 대응시켜 저장한다.

본 발명의 실시 예에서는 알고리즘별로 판단 결과값을 획득하는 측정 과정을 설정 간격별로 설정 회수 이상 수행하며, 설정 회수 수행에 따라 얻어지는 판단 결과값들을 각 알고리즘별로 부여된 침입 감지 비율을 적용시켜 조합한 측정값을 설정수 이상 획득한다. 여기서 측정 과정이 수행될 때마다 측정값이 획득되므로, 설정 회수와 설정수는 동일하다. 그리고 각 알고리즘별로 부여되는 침입 감지 비율은 해당 알고리즘의 침입 감지 범위와 그에 따른 체적 비례에 따라 다른 값을 가질 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 침입 발생 판단 과정에 대한 흐름을 나타낸 예시도이다.

예를 들어, 경비 개시 후 도 4에 예시된 바와 같이, 경비 해제까지 n 회의 측정 과정이 수행되고 A, B, C의 세 개의 알고리즘이 사용되는 경우, A 알고리즘에 대하여 T₁, B 알고리즘에 대하여 T₂, C 알고리즘에 대하여 T₃의 침입 감지 비율이 각각 설정되어 있다고 하자. 여기서 A가 영상 침입 감지 알고리즘인 경우 2.5의 침입 감지 비율이 설정되고, B가 레이저 침입 감지 알고리즘인 경우 1.2의 침입 감지 비율이 설정되고, C가 열화상 레이저 침입 감지 알고리즘인 경우 0.8의 침입 감지 비율이 설정될 수 있다.

알고리즘별로 침입 여부를 판단하는 측정 과정을 n회 반복 수행함에 따라 A 알고리즘에 대하여 A₁, A₂, …, A_n의 판단 결과값들이 획득되고, B 알고리즘에 대하여 B₁, B₂, …, B_n의 판단 결과값들이 획득되며, C 알고리즘에 대하여 C₁, C₂, …, C_n의 판단 결과값들이 획득된다. 그리고 각 측정 과정별로 획득한 알고리즘별 판단 결과값에 해당 알고리즘의 침입 감지 비율을 적용시키고 그 값들을 조합하여 측정값 X를 획득한다. n번의 측정 과정에 따라 n개의 측정값 X₁= A₁×T₁ + B₁×T₂ + C₁×T₃, X₂= A₂×T₁ + B₂×T₂ + C₂×T₃, …, X_n = A_n×T₁ + B_n×T₂ + C_n×T₃ 들이 획득된다. 이 경우 실질적으로 n회의 측정 과정을 수행하지만 마지막 n회 이후에 침입이 발생할 가능성도 있으므로, n회 이후에 측정 과정을 소정 회수(예를 들어, 1-2회) 추가 수행하여 X_{n +1} = A_{n +1}×T₁ + B_{n +1}×T₂ + C_{n +1}×T₃, X_{n +2} = A_{n +2}×T₁ + B_{n +2}×T₂ + C_{n +2}×T₃ 를 추가적으로 획득할 수 있다. 본 발명의 실시 예에서는 총 n+2회의 측정 과정을 수행하여 X₁, X₂, …, X_n, X_{n +1}, X_{n +2}의 측정값들을 획득한다. 그러나 본 발명은 이러한 것에 한정되는 것은 아니다.

비교 모듈(423)은 측정값을 토대로 변화량을 비교하고, 비교 결과에 따라 침입 여부 판단을 위한 가중치를 부여한다. 구체적으로 비교 모듈(423)은 측정값들을 조합하여 침입 발생 여부를 판단하기 위한 비교값을 생성하고 생성된 비교값에 대하여 각각 변화량을 판별한다.

가중치 모듈(424)은 비교값에 대한 변화량 판별 결과에 따라 해당 비교값에 각각 가중치를 부여한다. 가중치는 증가 함수의 제1 가중치, 감소 함수의 제2 가중치를 포함하며, 가중치 모듈(424)는 변화량이 증가 상태인 경우에는 해당 비교값에 제1 가중치를 부여하고, 변화량이 감소 상태인 경우에는 해당 비교값에 제2 가중치를 부여한다.

예를 들어, 위에 예시된 바에 따라, X₁, X₂, …, X_n, X_{n +1}, X_{n +2}의 측정값들이 획득되었다고 하면, 비교 모듈(423)은 측정값들을 조합하여 비교값들을 생성한다. 구체적으로 설정수(여기서는 사용된 알고리즘의 수에 따라 3이 설정수로 사용됨)의 측정값을 조합하여 하나의 비교값으로 생성한다. X₁, X₂, X₃를 조합하여 비교값 #1을 생성하고, X₂, X₃, X₄를 조합하여 비교값 #2를 생성한다. 이러한 조합에 따라 n개의 비교값들 #1= X₁+X₂+X₃, #2=X₂+X₃+X₄, #3=X₃+X₄+X₅, …, #n=X_n + X_{n +1} +, X_{n + 2}이 생성된다.

그리고 가중치 모듈(424)은 생성된 각 비교값들에 대하여 조합된 측정값들을에 대토대로 변화량을 판별하여 증가 함수의 제1 가중치 또는 감소 함수의 제2 가중치를 부여한다. 예를 들어, 비교값 #1를 구성하는 측정값들 X₁, X₂, X₃이 동일하여 변화량이 없는 0.8, 0.8, 0.8과 같은 형태인 경우에, 비교값 #1에 대하여 제1 가중치인 △W₁를 부여한다. 반면 X₁, X₂, X₃이 서로 달라서 변화량이 있는 경우에는 그 변화량이 증가하는 형태인지 아니면 감소하는 형태인지를 판단한다. 예를 들어, 비교값 #1을 구성하는 X₁, X₂, X₃이 각각 0.8, 2, 2.5와 같이 증가하는 형태인 경우, 비교값 #1에 대하여 제1 가중치인 △W₁를 부여한다. 그러나 변화량이 있지만 비교값 #1을 구성하는 X₁, X₂, X₃이 각각 4, 2, 0.8과 같이 감소하는 형태인 경우, 비교값 #1에 대하여 제2 가중치인 △W₁를 부여한다. 이러한 비교 과정을 통하여 각각 획득한 비교값들에 대하여 △W₁, △W₂, …, △W_n 중에서 하나의 가중치가 각각 부여되고, 각각의 가중치는 증가 함수 형태의 제1 가중치나 감소 함수 형태의 제2 가중치 중 하나의 형태를 가진다.

판단 모듈(425)은 가중치를 획득한 비교값들을 조합하여 침입 여부를 판단하기 위한 판단값들을 생성하고, 생성된 판단값들을 임계값과 비교하여 침입 발생 여부를 판단한다. 위에서 예시된 바와 같이, 비교값 #1에 대하여 △W₁, 비교값 #2에 대하여 △W₂와 같이 복수의 비교값 #1, #2, …, #n에 대하여 △W₁, △W₂, …, △W_n 의 가중치가 부여된 경우, 비교값에 해당 가중치를 적용하고 가중치가 적용된 비교값들을 조합하여 판단값을 생성한다.

구체적으로 가중치가 적용된 설정수(여기서는 사용된 알고리즘의 수에 따라 3이 설정수로 사용됨)의 #1×△W₁, #2×△W₂, #3×△W₃를 조합하여 판단값 #N₁을 생성하고, #2×△W₂, #3×△W₃, #4×△W₄를 조합하여 판단값 #N₂를 생성한다. 이에 따라 #N₁=(#1×△W₁)+(#2×△W₂)+(#3×△W₃), #N₂=(#2×△W₂)+(#3×△W₃)+(#4×△W₄), …, #N_n=(#n×△W_n)+(#n+1×△W_{n +1})+(#n+2×△W_{n +2})의 판단값들이 생성된다. 여기서 #n+1이나 #n+2는 “0”일 수 있으며, 설정된 값을 가질 수도 있으며, 또는 설정 회수 이상(예를 n+4회) 측정 과정이 수행되고 위의 과정을 통하여 #1, #2, …, #n+1, #n+2의 비교값이 획득된 경우 그에 따른 #N_{n -1,} #N_n 값이 획득될 수도 있다.

판단 모듈(425)은 획득한 복수의 판단값들(#N_n1, #N₂, …, #N_n)을 각각 설정된 임계값과 비교하여 침입 여부를 판단한다. 예를 들어, 비교 결과 판단값이 임계값 보다 큰 경우에는 침입이 발생한 것으로 판단하고, 판단값이 임계값 보다 작은 경우에는 침입이 발생하지 않은 것으로 판단한다. 여기서는 복수의 판단값들(#N_n1, #N₂, …, #N_n)별로 각각 임계값과 비교하여 침입 여부를 판단하지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

한편, 침입 발생 판단에 대한 신뢰성을 높이기 위하여 판단 모듈(425)은 획득한 판단값이 임계값 보다 큰 경우에 판단값과 누적되어 있는 이력 데이터를 비교하여 최종적으로 침입 발생 여부를 판단할 수 있다. 여기서 이력 데이터는 측정 데이터별로 잘못 판단된 것으로 분류된 오판단 이력 데이터일 수 있다. 예를 들어, 경비 구역의 특정 위치에서는 특정 시간에 빛이나 열에 의하여 실질적으로 침입이 발생하지 않았음에도 불구하고 알고리즘 특성에 따라 해당 위치에 침입이 발생한 것으로 판단될 수 있다. 예를 들어, 레이저 침입 감지 알고리즘에 따라 침입 판단이 이루어지는 경우 오전 시간대에 창가 등의 징역에서는 빛에 의하여 침입이 발생하지 않았는데도 침입이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 따라서 특정 시간, 특정 위치에서는 판단값에 따라 침입이 발생한 것으로 판단되어도 침입이 아닌 것으로 기록하는 오판단 이력 데이터를 저장 및 관리하고, 추후 실제 침입 감지시에 측정된 판단값에 의하여 침입이 발생한 것으로 판단되어도, 해당 판단값이 측정된 시간과 위치가 오판단 이력 데이터에 해당하는 경우에는 최종적으로 침입이 발생하지 않는 것으로 판단한다. 이러한 오판단 데이터는 보안 로봇(40)에 저장되어 관리될 수도 있고, 또는 방범 시스템(10)이나 로봇 운영 시스템(20)에 저장되어 관리될 수도 있다.

한편 위에 기술된 바와 같은 구조로 이루어지는 제1 처리부(42)로부터 제공되는 침입 발생 여부에 대한 판결 결과를 토대로, 제2 처리부(43)는 보안 로봇(40)의 동작을 제어한다. 예를 들어, 제2 처리부(43)는 침입 발생에 따라 대응하여야 하는 보안 로봇(40)의 동작별로, 이동해야 하는 위치, 방향 등의 정보를 관리하고, 발생된 침입에 따라 보안 로봇(40)을 해당하는 위치로 이동시켜 소정 동작을 수행하도록 한다.

예를 들어, 보안 로봇(40)이 방범모드 또는 순찰모드 중에 침입이 발생한 것으로 확인된 경우, 제2 처리부(43)는 보안 로봇(40)의 운용모드를 출동모드로 전환하고, 보안 로봇(40)을 침입이 발생한 위치로 이동 할 수 있도록 로봇의 동작을 제어한다.

다음, 본 발명의 실시예에 따른 보안 로봇을 제어하는 방법을 도 5a 및 도 5b를 참조하여 상세하게 설명한다.

도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 침입 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.

보안 로봇(40)은 방범 시스템(10) 및 로봇 운영 시스템(20)과 연동하여 동작할 수 있으며, 예를 들어, 방범 시스템(10)은 해당 경비 영역의 특정 장치에서 소정의 신호가 인식되는 경우, 경비 영역에 침입이 발생하였는지를 확인하는 침입 확인 신호를 보안 로봇(40)으로 전달한다. 또한, 로봇 운영 시스템(20)은 보안 로봇(40) 수행해야 하는 스케줄에 해당하는 시간, 동작 등을 포함하는 수행 정보를 보안 로봇(40)으로 전달하고, 보안 로봇(40)은 전달받은 수행 정보를 토대로 동작을 수행할 수 있으며, 침입 확인 신호에 따라 이하의 동작을 수행할 수 있다.

보안 로봇(40)은 첨부한 도 5a에서와 같이, 경비 구역에서 감지 장치(50)로부터 제공되는 감지 데이터들을 토대로 복수의 침입 알고리즘을 각각 수행하여 알고리즘별로 판단 결과값을 획득하는 측정 과정을 설정 간격(예를 들어, 3초)별로 설정 회수 반복 수행한다(S100).

그리고 설정 회수 반복 수행한 측정 과정에 의하여 획득한 판단 결과값들에 대하여 대응하는 알고리즘별 침입 감지 비율을 각각 적용시키고, 그 결과값들을 조합하여 측정값을 생성한다(S110).

위에서와 같이, 예를 들어, n 설정 회수의 측정 과정이 수행되고 A, B, C의 세 개의 알고리즘이 사용되는 경우, A 알고리즘에 대하여 T₁=2.5, B 알고리즘에 대하여 T₂=1.2, C 알고리즘에 대하여 T₃=0.8의 침입 감지 비율이 각각 설정되어 있다고 하자.

이 경우 다음과 같은 측정값들이 획득된다.

X₁= A₁×2.5 + B₁×1.2 + C₁×0.8,

X₂= A₂×2.5 + B₂×1.2 + C₂×0.8,

:

X_n = A_n×2.5 + B_n×1.2 + C_n×0.8

X_{n +1}= A_{n +1}×2.5 + B_{n +1}×1.2 + C_{n +1}×0.8

다음, 보안 로봇(40)은 측정값들을 조합하여 침입 발생 여부를 판단하기 위한 비교값을 생성하고 생성된 비교값에 대하여 각각 변화량을 판별한다(S120).

여기서 생성되는 비교값들은 예를 들어, 다음과 같다.

#1= X₁+X₂+X₃,

#2=X₂+X₃+X₄,

:

#n=X_n + X_{n +1} +, X_{n +2}

이러한 비교값들은 서로 다른 침입 감지 비율을 가지는 침입 감지 알고리즘에 의하여 판단된 결과값들에 대한 추이를 비교하여, 침입이 발생하였음을 나타내고 있는지 아니면 침입이 발생하지 않았음을 나타내고 있는지를 판단하기 위한 것이며, 이후 비교값들에 대한 변화량을 토대로 가중치를 부여하여 침입 발생 판단에 대한 정확성을 높인다.

보안 로봇(40)은 비교값에 대하여 변화량이 있는지의 여부를 판단하고(S130), 변화가 없는 경우에 해당 비교값에 증가 함수 형태의 제1 가중치를 부여한다(S140). 변화가 없는 경우에 A_n, B_n, C_n의 값이 경비 개시 이후 “0”을 값을 가질 수 있으며, 이 경우 제1 가중치를 부여하여도 비교값이 “0”의 값을 가지므로 이후에 획득되는 판단값도 최종적으로 “0”의 값을 가지게 되어, 침입이 발생하지 않은 것으로 판단될 수 있다.

반면 비교값에 변화량이 있는 경우에는 해당 변화량의 형태가 증가 형태인지 아니면 감소하는 형태인지를 판단하고(S150), 증가 형태인 경우에는 해당 비교값에 증가 함수 형태의 제1 가중치를 부여한다(S140). 그러나 감소 형태인 경우에는 해당 비교값에 감소 형태의 제2 가중치를 부여한다(S160).

이러한 비교값에 대하여 가중치를 부여하는 과정을 수행한 다음에, 도 5b에서와 같이, 보안 로봇(40)은 가중치가 부여된 비교값들을 조합하여 판단값들을 생성한다(S170). 여기서 생성되는 판단값들은 예를 들어, 다음과 같다.

#N₁=(#1×△W₁)+(#2×△W₂)+(#3×△W₃),

#N₂=(#2×△W₂)+(#3×△W₃)+(#4×△W₄),

…,

#N_n=(#n×△W_n)+(#n+1×△W_{n +1})+(#n+2×△W_{n +2})

보안 로봇(40)은 획득한 판단값을 임계값과 비교하며(S180), 판단값이 임계값 보다 큰 경우에는 침입이 발생한 것으로 판단한다(S190). 그러나 이러한 판단의 신뢰성을 향상시키기 위하여 본 발명의 실시 예에서는 이하의 단계를 추가적으로 수행하지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

판단값이 임계값 보다 큰 경우, 보안 로봇(40)은 판단값에 대응하는 측정 데이터를 오판단 이력 데이터와 비교하여 측정 데이터가 오판단 이력 데이터에 포함되는지를 판단한다(S200). 측정 데이터 즉, 판단값 생성에 기본이 되는 판단 결과값들이 측정된 시간과 그 위치가 오판단 이력 데이터에 포함되어 있지 않은 경우에는 최종적으로 침입이 발생한 것으로 판단한다(S210, S220). 그러나 측정 데이터가 오판단 이력 데이터에 포함되어 있는 경우에는 판단값이 임계값 보다 크지만 침입이 발생하지 않은 것으로 판단한다(SS230).

위의 단계(S190)에서, 판단값이 임계값보다 작은 경우에는 오판단 이력침입이 데이터와의 비교 없이 침입이 발생하지 않은 것으로 판단한다(S230).

본 발명의 실시 예에 따른 침입 검출 방법은 보안 로봇에 의하여 수행되는 것으로 기술하였으나, 본 발명은 이것에 한정되지 않은 보안 로봇 이외의 장치나 시스템에서도 수행될 수 있다.

위에 기술된 바와 같은 본 발명의 실시 예에서는 경비 개시이후부터 경비 해제까지 설정 간격별로 복수회의 측정 과정을 수행하여 비교값과 판단값을 생성하고, 판단값을 임계값과 비교하여 침입 여부를 정확하게 판단할 수 있다. 이러한 침입 발생 여부에 대한 판단 결과는 방범 시스템이나 로봇 운영 시스템에 통보되어 이후의 침입에 대한 대응이 이루어지도록 할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (14)

1. 경비 구역에 침입이 발생하였는지를 검출하는 침입 검출 방법에서,
   감지 장치로부터 제공되는 상기 경비 구역에 대한 감지 데이터를 토대로 복수의 침입 감지 알고리즘을 수행하여 복수의 판단 결과값을 획득하는 단계;
   상기 판단 결과값들을 토대로 각 침입 알고리즘의 판단 결과에 대한 추이를 판단하기 위한 비교값을 생성하는 단계;
   상기 비교값을 구성하는 복수의 값이 증가하는 형태로 변화되는 경우에는 증가 함수 형태의 제1 가중치를 해당 비교값에 부여하고, 상기 비교값을 구성하는 복수의 값이 감소하는 형태로 변화되는 경우에는 감소 함수 형태의 제2 가중치를 해당 비교값에 부여하는 단계; 및
   상기 제1 또는 제2 가중치가 부여된 비교값을 임계값과 비교하여 침입 발생 여부를 판단하는 단계
   를 포함하는, 침입 검출 방법.
2. 제1항에 있어서
   상기 비교값을 생성하는 단계는,
   상기 판단 결과값에 해당 침입 알고리즘의 침입 감지 비율을 적용시켜 복수의 측정값을 생성하며, 각 침입 알고리즘에 대하여 서로 다른 침입 감지 비율이 설정되어 있는 단계; 및
   상기 복수의 측정값을 조합하여 적어도 하나의 측정값을 포함하는 비교값을 생성하는 단계
   를 포함하는, 침입 검출 방법.
3. 제2항에 있어서
   상기 침입 감지 비율은 해당 침입 감지 알고리즘의 침입 감지 범위 및 그에 따른 체적에 따라 달라지는, 침입 검출 방법.
4. 제1항에 있어서
   상기 침입 발생 여부를 판단하는 단계는,
   상기 제1 가중치 또는 제2 가중치가 부여된 비교값들을 조합하여 판단값을 생성하는 단계;
   상기 판단값과 임계값을 비교하는 단계;
   상기 판단값이 임계값보다 크면 침입이 발생한 것으로 판단하는 단계;
   상기 판단값이 임계값보다 작으면 침입이 발생하지 않은 것으로 판단하는 단계
   를 포함하는, 침입 검출 방법.
5. 제1항에 있어서
   상기 침입 발생 여부를 판단하는 단계는,
   상기 제1 가중치 또는 제2 가중치가 부여된 비교값들을 조합하여 판단값을 생성하는 단계;
   상기 판단값과 임계값을 비교하는 단계;
   상기 판단값이 임계값보다 크면 판단값에 대한 측정 데이터를 오판단 이력 데이터와 비교하는 단계;
   상기 판단값에 대한 측정 데이터가 오판단 이력 데이터에 해당하는 경우, 침입이 발생하지 않은 것으로 판단하고, 상기 판단값에 대한 측정 데이터가 오판단 이력 데이터에 해당하지 않는 경우 침입이 발생한 것으로 판단하는 단계; 및
   상기 상기 판단값이 임계값보다 작으면 침입이 발생하지 않은 것으로 판단하는 단계
   를 포함하는, 침입 검출 방법.
6. 제5항에 있어서
   상기 측정 데이터는 판단값 생성의 기본이 되는 판단 결과값이 획득된 시간, 상기 경비 구역내의 위치 정보를 포함하는, 침입 검출 방법.
7. 제1항에 있어서
   상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 비교값을 구성하는 복수의 값에 변화가 없는 경우에는 증가 함수 형태의 제1 가중치를 부여하는, 침입 검출 방법.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서
   설정 간격별로 상기 판단 결과값을 획득하는 단계를 설정 회수만큼 수행하며 각 회수별로 복수의 판단 결과값들을 획득하는, 침입 검출 방법.
9. 제8항에 있어서
   상기 비교값을 생성하는 단계는,
   상기 회수별 판단 결과값들에 대하여 각 침입 감지 알고리즘별 침입 감지 비율을 적용시킨 값들을 조합하여 설정 회수별 측정값들을 생성하고, 상기 설정 회수별 측정값들을 조합하여 상기 침입 감지 알고리즘별 판단 결과에 대한 추이를 판단하기 위한 비교값들을 생성하는, 침입 검출 방법.
10. 제8항에 있어서,
    상기 침입 감지 알고리즘은 영상 카메라로부터 획득되는 영상 데이터를 토대로 침입 발생 여부를 감지하는 영상 칩임 감지 알고리즘, 레이져 스캔에 따라 획득되는 데이터를 토대로 침입 발생 여부를 감지하는 레이저 칩임 감지 알고리즘, 열화상 카메라로부터 획득되는 데이터를 토대로 침입 발생 여부를 감지하는 열화상 칩임 감지 알고리즘 중 적어도 하나를 포함하는, 침입 검출 방법.
11. 경비 구역에 침입이 발생하였는지를 검출하는 보안 로봇에서,
    감지 장치로부터 제공되는 상기 경비 구역에 대한 감지 데이터를 토대로 복수의 침입 감지 알고리즘을 수행하는 침입 감지부;
    상기 침입 감지부의 침입 감지 알고리즘 판단 결과를 토대로 침입 발생 여부를 판단하는 제1 처리부; 및
    상기 제1 처리부의 판단 결과를 토대로 보안 로봇을 동작시키는 제2 처리부
    를 포함하고,
    상기 제1 처리부는,
    침입 감지부로부터 설정 간격별로 설정 회수 수행된 각 침입 감지 알고리즘별 복수의 판단 결과값을 획득하는 수집 모듈;
    상기 회수별 판단 결과값들에 대하여 각 침입 감지 알고리즘별 침입 감지 비율을 적용시킨 값들을 조합하여 설정 회수별 측정값들을 생성하는 조합 모듈;
    상기 설정 회수별 측정값들을 조합하여 상기 침입 감지 알고리즘별 판단 결과에 대한 추이를 판단하기 위한 비교값들을 생성하는 조합 모듈;
    상기 비교값들을 구성하는 측정값들을 토대로 증가 함수 형태의 제1 가중치 또는 감소 함수 형태의 제2 가중치를 비교값에 부여하는 가중치 부여모듈; 및
    상기 제1 또는 제2 가중치가 부여된 비교값을 임계값과 비교하여 침입 발생 여부를 판단하는 판단 모듈
    을 포함하는, 보안 로봇.
12. 제11항에 있어서
    상기 가중치 부여 모듈은
    상기 비교값을 구성하는 복수의 측정값들이 증가하는 형태로 변화되는 경우에는 증가 함수 형태의 제1 가중치를 부여하고, 상기 비교값을 구성하는 복수의 값이 감소하는 형태로 변화되는 경우에는 감소 함수 형태의 제2 가중치를 부여하는, 보안 로봇.
13. 제11항에 있어서
    상기 판단 모듈은,
    상기 제1 가중치 또는 제2 가중치가 부여된 비교값들을 조합하여 판단값을 생성하여 임계값과 비교하고, 상기 판단값이 임계값보다 크면 침입이 발생한 것으로 판단하고, 상기 판단값이 임계값보다 작으면 침입이 발생하지 않은 것으로 판단하는, 보안 로봇.
14. 제13항에 있어서
    상기 판단 모듈은 상기 판단값이 임계값보다 크지만 판단값에 대한 측정 데이터--상기 측정 데이터는 판단값 생성의 기본이 되는 판단 결과값이 획득된 시간, 상기 경비 구역내의 위치 정보를 포함함--가 기저장된 오판단 이력 데이터에 해당하는 경우에는 침입이 발생하지 않은 것으로 판단하는, 보안 로봇.

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