KR101100419B1 - 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법 - Google Patents

다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다중센서 및 노드 협업을 위한 상황인지 무인감시 센서노드에 관한 것으로서, 센서 데이터의 수집으로 객체 유형 및 상황을 판단하는 객체 유형 및 상황 판단단계(S1)와; 이동 객체의 연속 추적을 위한 상황인지 정보를 형성하는 상황인지 정보 형성단계(S2)와; 영상센서 탑재 감시노드의 영상정보 처리시 관심영역에 대한 집중적 동작과 객체의 이상 행동 패턴을 추출하는 패턴 추출단계(S3)와; 감시노드의 상황인지 정보를 이웃 감시노드로 전파하는 상황인지 정보 전파단계(S4) 및; 감시서버에 무선 센서네트워크 라우팅 경로에 따라 상황인지 정보를 전송하는 정보 전송단계(S5)로 이루어져 기존의 이종 센서 정보의 단순 융합 객체 상황정보를 센서노드 중심의 다중센서 및 협업 기반의 객체 상황정보로 개선할 수 있고, 무인감시 센서노드의 상황인지 정보를 최소화하기 위해 다중센서를 기반으로 단계별 센서 데이터 수집으로 객체의 유형과 상황을 판단 할 수 있도록 자가 진단 및 적응적 센서 파라미터를 튜닝할 수 있을 뿐만 아니라 종래의 서버 중심의 이중화된 무인감시 체계를 센서노드 중심의 단일화된 무인감시 체계로 개선하여 최소의 센서노드 상황정보만 서버로 전송할 수 있는 각별한 장점이 있는 유용한 발명이다.
다중센서, 센서노드, 상황인지, 무인감시, 네트워크.

Description

다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법{Context cognition surveillance method for multi-sensor and/or node collaboration}
본 발명은 센서노드 무인감시방법에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 센서노드가 가져야 할 저전력 특성과 자율학습 기능화 영상 및 음향을 비롯한 다중센서(진동, 적외선, 레이더, 자기장, 온도, 습도, 조도 등)들로부터 수집된 정보를 융합하고 이벤트 발생을 스스로 인지하는 상황인지 엔진을 탑재하여 다중센서 융합을 통해 수집한 환경정보를 이용을 통해 무인감시 객체들의 정적 인지와 함께 센서노드간의 협업 및 융합에 의한 이동 객체의 공간적 및 시간적 변화를 인지하여 현재 상황을 추론하고 미래 상황을 예측함으로써 현시점 기반의 상황대처 능력을 통해 보다 능동적인 상황인지 무인감시 서비스를 제공하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법에 관한 것이다.
종래의 무인감시 센서노드로는 특허 제874499호의 "영상 획득 가능 센서 네트워크 노드 및 이를 이용한 영상획득 및 전송 방법"이 특허등록공보에 게시되어 있다.
상기 특허 제874499호의 "영상 획득 가능 센서 네트워크 노드 및 이를 이용 한 영상획득 및 전송 방법"은 적외선 센서 등으로 객체 감지 후 센서 감지 변화에 따라 카메라 모듈에 촬영명령을 전달하고 무선송수신 모듈을 통하여 원격의 중앙수집 장치로 감지 데이터를 전송방식으로 센서와 카메라에 사각지대 발생시 객체 탐지가 불가능한 경우가 발생할 수 있으며, 광대역 적용시에 천문학적인 설치 및 유지관리비가 소요되는 결점이 있다.
또한 상기 종래의 무인감시 시스템에서는 감시데이터를 서버가 센서노드들로부터 수집하여 상태를 분석하고, 분석된 결과로부터 적정한 상황 수준을 판단하여 경보 조치를 경보노드로 재송신하는 양방향 이중화된 감시 체계이다.
이러한 서버 중심의 양방향 감시 체계는 USN 기반 무인감시 네트워크에서 과도한 통신량과 통신병목 현상을 발생할 수 있으며, 많은 센서노드로부터 상황 데이터를 전송될 때 네트워크 장애가 발생될 가능성도 존재할 뿐만 아니라 주기/비주기 센서데이터 전송을 위한 과도한 전력소모, 과도한 통신량에 의한 처리량( throughput)이 저하될 수 있으므로 이를 개선하기 위한 대역폭 증대 구축 비용의 증대를 초래하게 되어 고비용 및 고난도 설계가 요구되는 실정이다.
한편, 무선센서네트워크는 수많은 센서노드가 협동하여 동작하는 네트워크이며, 특정 센서노드가 전체 네트워크에 미치는 영향은 최소화해야 하는 특성이 있다. 하지만, 서버 중심의 무인감시 네트워크는 서버의 불안정이 전체 네트워크에 막대한 영향을 초래할 수 있으며, 무선센서네트워크의 특성을 반영하기 어려우며 응용서비스 구현에도 용이하지 못한 문제점이 있다.
따라서 본 발명의 발명자들은 협업 무인감시 네트워크 구성을 위해 센서 노 드는 객체의 이동을 감지하기 위해서 임의의 임계치를 설정하고 임계치 이상이 되면 객체를 감지하게 되고 감지 정보를 이웃노드에게 전파하며, 이웃노드들은 수신된 정보와 패턴테이블을 이용하여 객체의 경로를 예측하고 자신쪽으로 객체의 이동이 예측되어지게 되면 임계값을 조정하여 물체의 감지 확률을 높여 물체를 감지하지 못하는 비율(missing-rate)을 최소화하는 무선 네트워크 기반 협력적으로 객체를 추적할 수 있는 점에 착안하여 연구를 거듭한 결과 분 발명을 완성하였다.
본 발명은 상기한 실정을 감안하여 종래 무인감시 시스템에서 야기되는 여러 가지 결점 및 문제점들을 해결하고자 발명한 것으로서, 그 목적은 기존의 이종 센서 정보의 단순 융합 객체 상황정보를 센서노드 중심의 다중센서 및 협업 기반의 객체 상황정보로 개선하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 무인감시 센서노드의 상황인지 정보를 최소화하기 위해 다중센서를 기반으로 단계별 센서 데이터 수집으로 객체의 유형과 상황을 판단 할 수 있도록 자가 진단 및 적응적 센서 파라미터를 튜닝하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 종래의 서버 중심의 이중화된 무인감시 체계를 센서노드 중심의 단일화된 무인감시 체계로 개선하여 최소의 센서노드 상황정보만 서버로 전송하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 무인감시 센서노드의 다중센서에 의한 객체 유형과 상황 판단, 센서노드 협업에 의한 공간적 및 시간적 상황인지, 최소한의 상황정보의 이웃노드 전파 및 서버 전송을 통해 단일화된 무인감시 체계를 구축할 수 있는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법을 제공하는 데 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법은 다중센서의 단계별 센서 데이터 수집에 의한 객체 유형 및 상황을 판단하는 객체 유형 및 상황 판단단계(S1)와; 이웃 감시노드와의 협업에 의해 이동 객체의 연속 추적을 위한 상황인지 정보를 형성하는 상황인지 정보 형성단계(S2)와; 영상센서 탑재 감시노드의 영상정보 처리시 관심영역에 대한 집중적 동작과 객체의 이상 행동 패턴을 추출하는 패턴 추출단계(S3)와; 감시노드의 상황인지 정보를 이웃 감시노드로 전파하는 상황인지 정보 전파단계(S4) 및; 감시서버에 무선 센서네트워크 라우팅 경로에 따라 상황인지 정보를 전송하는 정보 전송단계(S5)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 기존의 이종 센서 정보의 단순 융합 객체 상황정보를 센서노드 중심의 다중센서 및 협업 기반의 객체 상황정보로 개선할 수 있고, 무인감시 센서노드의 상황인지 정보를 최소화하기 위해 다중센서를 기반으로 단계별 센서 데이터 수집으로 객체의 유형과 상황을 판단 할 수 있도록 자가 진단 및 적응적 센서 파라미터를 튜닝할 수 있을 뿐만 아니라 종래의 서버 중심의 이중화된 무인감시 체계를 센서노드 중심의 단일화된 무인감시 체계로 개선하여 최소의 센서노드 상황정보만 서버로 전송할 수 있는 각별한 장점이 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노 드 상황인지 무인감시방법을 바람직한 실시예로 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법의 실행 순서도, 도 2는 본 발명에 따른 1차 센서 데이터 수집단계의 실행 순서도, 도 3은 본 발명에 따른 2차 센서 데이터 수집단계의 실행 순서도, 도 4는 본 발명에 따른 상황인지 정보 형성단계의 실행 순서도, 도 5는 영상센서 탐재 감시노드의 관심지역 자동 포커싱 동작의 순서도, 도 6은 본 발명에 따른 다중센서 및 협업을 위한 상황인지 무인감시 시스템의 구성도로서, 본 발명 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법은 다중센서의 단계별 센서 데이터 수집에 의한 객체 유형 및 상황을 판단하는 객체 유형 및 상황 판단단계(S1)와; 이웃 감시노드와의 협업에 의해 이동 객체의 연속 추적을 위한 상황인지 정보를 형성하는 상황인지 정보 형성단계(S2)와; 영상센서 탑재 감시노드의 영상정보 처리시 관심영역에 대한 집중적 동작과 객체의 이상 행동 패턴을 추출하는 패턴 추출단계(S3)와; 감시노드의 상황인지 정보를 이웃 감시노드로 전파하는 상황인지 정보 전파단계(S4) 및; 감시서버에 무선 센서네트워크 라우팅 경로에 따라 상황인지 정보를 전송하는 정보 전송단계(S5)로 이루어진다.
상기 객체 유형 및 상황 판단단계(S1)는 1차와 2차의 2단계의 센서 데이터 수집단계로 센서 데이터를 수집하는 것이다.
상기 1차 센서 데이터 수집단계는 센서가 음향 데이터와 진동 데이터를 수집하는 단계(S11, S11'단계)와; 수집한 음향 데이터를 음향 주파수로 변환하는 주파수 변환단계(S12단계)와; 주파수 변환된 신호의 주파수 패턴을 표준음향 주파수 패턴과 일치여부를 판단하는 일치여부 판단단계(S13단계)와; 특정값으로 1을 부여하는 특정값 부여단계(S14, S14'단계) 및; 감시레벨 판단로직으로 객체의 유형과 상황을 판단하는 상황판단단계(S15)로 이루어져 있다.
또한 상기 2차 센서 데이터 수집단계는 센서가 영상 데이터, 적외선 데이터, 레이다 데이터, 자기장 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터, 조도 데이터 각각을 수집하는 단계(S21-1 ∼ S21-7단계)와; 수집된 데이터 각각에 특정값으로 1을 부여하는 특정값 부여단계(S22-1 ∼ S22-7단계)와; 감시수준 판단로직을 적용하는 감시수준 판단로직 채용단계(S23단계)와; 감시수준을 판단하는 감시수준 판단단계(S24단계) 및; 데이터를 송신하는 데이터 송신단계(S25, S25', S25"단계)로 이루어져 있다.
상기 상황인지 정보 형성단계(S2)는 음향센서, 진동센서, 영상센서, 온도/습도/조도 센서노드의 동작으로 수집되는 감시수준을 이웃하는 감시노드에서 수집되는 감시수준과 비교하는 감시수준 판단단계(31)와; 감시수준 판단단계(S31단계)의 판단 결과에 따라 특정값을 부여하는 특정값 부여단계(S32, S32')와; 상기 감시수준 판단단계(S31)에서 감시수준 X = 4 가 얻어지면, 감시수준을 이웃 감시노드로 송신하는 송신단계(S33단계) 및; 상기 감시수준 판단단계(S31)에서 감시수준 X = 5 가 얻어지면, 카메라를 탑재한 경우로 카메라를 작동시키는 카메라 작동단계(S34단계) 및; 상기 감시수준 판단단계(S31)에서 감시수준 X = 6 이 얻어지면, 온도/습도/조도 센서를 탑재한 경우로 온도/습도/조도를 측정하는 온도, 습도, 조도 측정단계(S35단계)로 이루어져 있다.
그리고 상기 패턴 추출단계(S3)는 감시노드를 작동시키는 감시노드 동작단계(S41단계)와; 관심지역의 좌표정보를 수신하는 좌표정보 수신단계(S42단계)와; 영상정보를 수집하기 위해 영상센서로 카메라를 작돈시키는 영상센서 작동단계(S43단계)와; 객체에 대한 이상행동 패턴을 추출하고 연속적으로 객체를 추출하는 이상행동 패턴단계(S44단계)와; 감시서버, 집중감시노드 위치좌표 수신단계(S45단계)와; 영상센서인 카메라를 포커싱하는 영상센서 포커싱단계(S46단계)로 이루어져 있다.
다음에 상기한 바와 같이 이루어지는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법의 작용을 상세하게 설명한다.
다중센서의 단계별 센서 데이터 수집에 의한 객체 유형 및 상황을 판단하기 위하여 감시노드는 도 2와 도 3과 같이 1단계와 2단계로 센서 데이터를 수집하고, 표 1에 나타낸 바와 같이 감시모드 설정에 따라 센서 바이트(Byte)를 구성한다. 특히 무인감시 모드의 경우 표 2와 같이 감시수준 레벨에 따라 객체의 유형과 상황을 판단한다.
이웃 감시노드와의 협업에 의해 이동 객체의 연속 추적을 위한 상황인지 정보를 형성하기 위하여 표 2와 같이 현재의 감시노드의 감시 수준을 이웃 감시노드의 감시 수준이 X = 4 가 될 때까지 감시노드는 동작을 반복하게 된다. 현재의 감시노드가 감시수준 X = 5 는 영상센서(카메라)를 탑재된 경우로 카메라를 작동하고, X = 6 은 온도/습도/조도 센서를 탑재한 경우로 온도, 습도, 조도를 측정하게 된다.
감시모드 감시레벨 센서 Byte 감시내용
bit
8 7 6 5 4 3 2 1 0
0 0 0 0 X X X 영상감시 음향
감지		 진동
감지		 적외선감지 레이다감지 자기장감지 온도 측정 습도측정 조도측정 무인감시
0 0 0 1 X X X - 음향
정보		 음향
정보		 음향
정보		 음향
정보		 음향
정보		 음향
정보		 음향정보 음향정보 음향
0 0 1 0 X X X - 진동
정보		 진동
정보		 진동
정보		 진동
정보		 진동
정보		 진동
정보		 진동정보 진동정보 진동
0 0 1 1 X X X - 적외선정보 적외선정보 적외선정보 적외선정보 적외선정보 적외선정보 적외선정보 적외선정보 적외선
0 1 0 0 X X X - 레이다정보 레이다정보 레이다정보 레이다정보 레이다정보 레이다정보 레이다정보 레이다정보 레이다
0 1 0 1 X X X - 자기장정보 자기장정보 자기장정보 자기장정보 자기장정보 자기장정보 자기장정보 자기장정보 자기장
0 1 1 0 X X X - 온도정보 온도정보 온도
정보		 온도
정보		 온도
정보		 온도정보 온도정보 온도정보 온도
0 1 1 1 X X X - 습도정보 습도정보 습도
정보		 습도
정보		 습도
정보		 습도정보 습도정보 습도정보 습도
1 0 0 0 X X X - 조도정보 조도정보 조도
정보		 조도
정보		 조도
정보		 조도정보 조도정보 조도정보 조도
X X X X X X X - - - - - - - - - -
영상센서 탑재 감시노드의 영상정보 처리시 관심영역에 대한 집중적 동작과 객체의 이상 행동 패턴 추출하기 위한 방법으로 도 4와 같이 관심 지역 자동 포커싱을 위한 동작으로 영상정보를 수집하고, 표준 객체 행동 패턴 DB와 비교하여 이상행동 패턴이 발생시 영상좌표에 대한 집중감시노드 위치 좌표에 포커싱 동작을 취하고 객체에 대한 이상행동 패턴을 추출하여 연속적으로 객체를 추적하게 된다.
감시모드 감시레벨 센서 Byte 감시
수준		 상황판단
 조치
C A S P R M T H L
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 이상무 -
0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 감시객체 발생 P.R.M센서 작동
0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 감시객체 발생 P.R.M센서 작동
0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 감시객체 발생 P.R.M센서 작동
0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 3 침입자 감지 침입자 확인
0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 3 이동체 감지 이동체 확인
0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 3 금속체 감지 금속체확인
0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 4 침입자 이동 발생 이웃 감시노드에 전파
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 4 금속체 이동발생 이웃 감시노드에 전파
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 3 금속소지자 감시 금속소지자 확인
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 4 금속소지 침입자 이동 발생 이웃노드에 전파
0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 영상센서 탑재시 영상 감시 카메라 작동
0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 6 온도/습도/조도 센서 탑재시 측정 온도/습도/조도 측정
감시노드의 상황인지 정보를 이웃 감시노드로 전파하기 위한 방법은 도 3의 감시노드의 2단계에서 현재 감시노드(100)의 상황인지 정보를 이웃 감지노드로 전파하는 경우와 도 4와 같이 카메라 탑재감시노드(110) 및 온도/습도/조도 센서 탐재(120) 감시노드와 같이 센서동작 후 상황에 따라 이웃 감시노드로 전파하는 경우가 있다.
도 6은 다중센서 및 협업을 위한 상황인지 무인감시 시스템 구성도로서, 도 6에 도시한 바와 같이 감시서버(200)에는 무선 센서네트워크 라우팅 경로에 따라 상황인지 최소 정보만 전송한다. 도 6과 같이 감시노드는 탐재된 센서의 특성에 따라 상황정보를 형성하고, 주변 이웃 감시노드를 통하여 점차 전파하여 최종 감시서버(200)로 단방향 감시체계를 구축할 수 있다.
따라서 종래의 서버중심의 무인감시 네트워크에서 서버의 불안정이 전체 네트워크에 막대한 영향을 초래할 수 있는 문제점이 개선되는 노드 중심의 무선네트워크로 구성이 가능하여 응용서비스 구현이 용이 해진다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예로서 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 발명의 요지를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법의 실행 순서도,
도 2는 본 발명에 따른 1차 센서 데이터 수집단계의 실행 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 2차 센서 데이터 수집단계의 실행 순서도,
도 4는 본 발명에 따른 상황인지 정보 형성단계의 실행 순서도,
도 5는 영상센서 탐재 감시노드의 관심지역 자동 포커싱 동작의 순서도,
도 6은 본 발명에 따른 다중센서 및 협업을 위한 상황인지 무인감시 시스템의 구성도이다.
〈도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명〉
100 : 감시노드 110 : 카메라 탑재 감시노드
120 : 온도/습도/조도 센서 탑재 감시노드 200 : 감시서버
300 : 송신기

Claims (6)

  1. 다중센서의 단계별 센서 데이터 수집에 의한 객체 유형 및 상황을 판단하는 객체 유형 및 상황 판단단계(S1)와; 이웃 감시노드와의 협업에 의해 이동 객체의 연속 추적을 위한 상황인지 정보를 형성하는 상황인지 정보 형성단계(S2)와; 영상센서 탑재 감시노드의 영상정보 처리시 관심영역에 대한 집중적 동작과 객체의 이상 행동 패턴을 추출하는 패턴 추출단계(S3)와; 감시노드의 상황인지 정보를 이웃 감시노드로 전파하는 상황인지 정보 전파단계(S4) 및; 감시서버에 무선 센서네트워크 라우팅 경로에 따라 상황인지 정보를 전송하는 정보 전송단계(S5)로 이루어진 것을 특징으로 하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 객체 유형 및 상황 판단단계(S1)는 1차와 2차 2단계의 센서 데이터 수집단계로 센서 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 1차 센서 데이터 수집단계는 센서가 음향 데이터와 진동 데이터를 수집하는 단계(S11, S11'단계)와; 수집한 음향 데이터를 음향 주파수로 변환하는 주파수 변환단계(S12단계)와; 주파수 변환된 신호의 주파수 패턴을 표준음향 주파수 패턴과 일치여부를 판단하는 일치여부 판단단계(S13단계)와; 특정값으로 1을 부여하는 특정값 부여단계(S14, S14'단계) 및; 감시레벨 판단로직으로 객체의 유형과 상황을 판단하는 상황판단단계(S15)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법.
  4. 제 2항에 있어서, 상기 2차 센서 데이터 수집단계는 센서가 영상 데이터, 적외선 데이터, 레이다 데이터, 자기장 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터, 조도 데이터 각각을 수집하는 단계(S21-1 ∼ S21-7단계)와; 수집된 데이터 각각에 특정값으로 1을 부여하는 특정값 부여단계(S22-1 ∼ S22-7단계)와; 감시수준 판단로직을 적용하는 감시수준 판단로직 채용단계(S23단계)와; 감시수준을 판단하는 감시수준 판단단계(S24단계) 및; 데이터를 송신하는 데이터 송신단계(S25, S25', S25"단계)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 상황인지 정보 형성단계(S2)는 음향센서, 진동센서, 영상센서, 온도/습도/조도 센서노드의 동작으로 수집되는 감시수준을 이웃하는 감시노드에서 수집되는 감시수준과 비교하는 감시수준 판단단계(31)와; 감시수준 판단단계(S31단계)의 판단 결과에 따라 특정값을 부여하는 특정값 부여단계(S32, S32')와; 상기 감시수준 판단단계(S31)에서 감시수준 X = 4 가 얻어지면, 감시수준을 이웃 감시노드로 송신하는 송신단계(S33단계) 및; 상기 감시수준 판단단계(S31)에서 감시수준 X = 5 가 얻어지면, 카메라를 탑재한 경우로 카메라를 작동시키는 카메라 작동단계(S34단계) 및; 상기 감시수준 판단단계(S31)에서 감시수준 X = 6 이 얻어지면, 온도/습도/조도 센서를 탑재한 경우로 온도/습도/조도를 측정하는 온도, 습도, 조도 측정단계(S35단계)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 패턴 추출단계(S3)는 감시노드를 작동시키는 감시노드 동작단계(S41단계)와; 관심지역의 좌표정보를 수신하는 좌표정보 수신단계(S42단계)와; 영상정보를 수집하기 위해 영상센서로 카메라를 작돈시키는 영상센서 작동단계(S43단계)와; 객체에 대한 이상행동 패턴을 추출하고 연속적으로 객체를 추출하는 이상행동 패턴단계(S44단계)와; 감시서버, 집중감시노드 위치좌표 수신단계(S45단계)와; 영상센서인 카메라를 포커싱하는 영상센서 포커싱단계(S46단계)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 다중센서 및 노드 협업을 위한 센서노드 상황인지 무인감시방법.
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KR101396888B1 (ko) * 2013-03-06 2014-05-20 국방과학연구소 센서 네트워크 및 그의 표적 탐지 확정 방법
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