KR101447211B1 - 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템 - Google Patents

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Abstract

건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)은 건물의 잠재적 침입자의 이동을 감지하고, 잠재적 침입자가 승인 사용자인지 또는 무단 침입자인지 여부를 판단하는 침입자 판단부(110), 건물 내부에 진입할 수 있는 인증 사용자에 대한 정보 및 침입자 판단부에서 감지하는 무단 침입자의 이동 경로를 저장하는 데이터 저장부(140) 데이터 저장부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 침입자 판단부가 현재 무단 침입자로 판단한 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부(150) 및 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부(160)를 포함한다.

Description

건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템{GUARD DISPOSITION SYSTEM FOR INTRUDER OF BUILDING}
이하 설명하는 기술은 건물의 무단 침입자에 대한 경비 인력을 배치를 결정하는 시스템에 관한 것이다.
최근 대형 빌딩이 급격하게 늘어나면서 건물을 관리하는 시스템에 대한 연구가 주목받고 있다. 건축, 통신, 사무자동화 및 빌딩 자동화 등의 시스템을 통합적으로 개발하여 첨단 기능을 갖춘 스마트 빌딩이 등장하고 있다.
한편 건물 내부 침입자를 감지하는 보안 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 관련한 종래 기술은 주로 영상 장치 또는 별도의 센서를 이용하여 건물 내부에 진입한 사람이 무단 침입자인지 여부를 판단하는 것이다. 이러한 시스템은 일반적으로 경비 인력을 사용하지 않는 무인 경비 시스템으로 개발되고 있다.
한국공개특허 제2012-0056715호 (2012.06.04) 한국공개특허 제2012-0067112호 (2012.06.25)
종래 기술은 건물 내부에 진입하는 사람이 침입자인지 여부를 판단할 수는 있으나, 침입자의 이동 경로를 사전에 예측할 수는 없었다. 따라서 건물의 경비인력을 효과적으로 배치하는 기법도 제공되지 못했다.
이하 설명하는 기술은 무단 침입자로 판단된 사람에 대하여 현재까지의 이동 경로를 기초로 향후 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로를 기반으로 경비 인력을 배치하는 시스템을 제공하고자 한다.
이하 설명하는 기술의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템은 건물의 잠재적 침입자의 이동을 감지하고, 잠재적 침입자가 승인 사용자인지 또는 무단 침입자인지 여부를 판단하는 침입자 판단부, 건물 내부에 진입할 수 있는 인증 사용자에 대한 정보 및 침입자 판단부에서 감지하는 무단 침입자의 이동 경로를 저장하는 데이터 저장부, 데이터 저장부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 침입자 판단부가 현재 무단 침입자로 판단한 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부 및 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부를 포함한다.
다른 측면에서 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템은 움직임 센서 또는 카메라를 이용하여 건물의 무단 침입자에 대한 이동 경로를 획득하는 침입자 경로 획득부, 무단 침입자에 대한 이동 경로를 저장하여 축적하는 이동 경로 축적부, 이동 경로 축적부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부 및 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부를 포함한다.
이하 설명하는 기술은 건물의 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하고, 경비 인력을 배치하여 사전에 범죄 등과 같은 사고를 예방할 수 있다.
이하 설명하는 기술의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에 대한 구성을 도시한 블록도의 예이다.
도 2는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에서 무단 침입자의 경로를 축적하고 클러스터링하는 과정에 대한 예이다.
도 3은 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에서 무단 침입자의 초기 이동 경로와 하나의 클러스터를 비교하여 무단 침입자의 향후 이동 경로를 예측하는 과정에 대한 예이다.
도 4는 이동 경로가 예측된 무단 침입자에 대하여 경비 인력을 배치하는 예를 도시한다.
도 5는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에 대한 구성을 도시한 블록도의 다른 예이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석되어야 할 것이며, 이러한 이유로 본 발명의 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100, 200)에 따른 구성부들의 구성은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 대응하는 도면과는 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명의 상세한 설명에 앞서서 본 발명에서 사용하는 몇 가지 용어를 정의하고자 한다. 본 발명의 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100, 200)은 건물 내부에 진입하거나 이동하는 사람을 감지하게 된다. 건물 내부에서 이동하는 모든 사람은 잠재적 침입자라고 명명한다. 잠재적 침입자 중 건물 또는 건물의 특정 구역에 진입할 수 없다고 판단되는 사람을 무단 침입자라고 명명한다.
건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100, 200)은 움직임 센서 또는/및 카메라 등을 이용하여 잠재적 침입자 또는/및 무단 침입자가 이동 경로를 감지한다. 이동 경로는 시간에 따라 특정 지점을 지나가는 순서 데이터가 된다. 잠재적 침입자 또는/및 무단 침입자가 지나가는 특정 지점을 이동 지점이라고 명명한다. 결국 이동 경로는 이동 지점의 집합에 해당한다. 후술하겠지만, 시스템에서는 이동 경로에서 이동 지점의 순서가 중요하기 때문에 이동 경로는 하나의 순서 데이터로 구성된다. 순서 데이터는 이동 지점이 특정한 순서에 따라 나열된 것이다. 예컨대, 순서 데이터(이동 경로, T)는 T = {g, h, c, d, r}과 같은 형태로 표현될 수 있다. 여기서 알파벳 소문자로 표기한 원소는 이동 지점을 의미한다.
이하에서는 도면을 참조하면서 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100, 200)에 관하여 구체적으로 설명하겠다.
도 1은 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에 대한 구성을 도시한 블록도의 예이다. 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)은 건물의 잠재적 침입자의 이동을 감지하고, 잠재적 침입자가 승인 사용자인지 또는 무단 침입자인지 여부를 판단하는 침입자 판단부(110), 건물 내부에 진입할 수 있는 인증 사용자에 대한 정보 및 침입자 판단부에서 감지하는 무단 침입자의 이동 경로를 저장하는 데이터 저장부(140) 데이터 저장부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 침입자 판단부가 현재 무단 침입자로 판단한 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부(150) 및 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부(160)를 포함한다.
건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)은 지그비 네트워크와 같은 센서 네트워크에 연결되어 잠재적 침입자가 무단 침입자로 결정된 경우 움직임 감지부(111)가 감지하는 무단 침입자의 이동 경로를 순서대로 수집하는 경로 수집 노드(130)를 더 포함할 수도 있다. 경로 수집 노드(130)가 없는 경우에는 움직임 감지부(111)가 감지한 무단 침입자의 이동 경로(이동 지점의 집합)가 곧바로 데이터 저장부(140)로 전달될 것이다.
침입자 판단부(110)는 움직임 센서 또는 카메라를 이용하여 잠재적 침입자의 이동을 감지하는 움직임 감지부(111), 이동이 감지된 잠재적 침입자의 인증 데이터를 수신하는 RF 센서부(112) 및 잠재적 침입자에 대한 인증 데이터가 수신되지 않거나, 인증 사용자에 대한 정보를 이용한 인증 데이터의 인증이 실패한 경우, 잠재적 침입자를 무단 침입자로 판단하는 제어부(113)를 포함한다.
움직임 센서는 일반적으로 적외선 센서와 같은 광학 센서 또는 초음파 센서와 같은 음파 센서가 사용된다. 나아가 사람의 움직임을 감지할 수 있는 다양한 센서가 사용될 수도 있음은 물론이다. 카메라는 건물에 설치된 CCTV와 같은 카메라, CCD 카메라, 적외선 카메라 등을 의미한다. 나아가 움직임 감지부(111)는 이동하는 사람을 감지할 수 있는 어떠한 장치도 이용할 수 있다.
RF 센서부(112)는 잠재적 침입자에 대하여 인증을 수행하기 위한 구성이다. RF 센서부(112)는 잠재적 침입자가 소지하고 있는 RFID 태그(50)와 같은 장치와 데이터 통신이 가능한 장치이다.
도 1에서는 움직임 감지부(111) 및 RF 센서부(112)을 각각 두 개씩만 도시하였으나, 상기 센서들은 건물 내부의 곳곳에 배치되는 것이다. 즉, 움직임 감지부(111), RF 센서부(112) 및 경로 수집 노드(130) 등은 건물의 크기, 시스템 설비 투자 비용 등에 따라 개수가 달라질 수 있다.
본 발명에서는 승인된 사용자 인지 여부를 두 단계를 통해 수행한다. 움직임 감지부(111)가 이동하는 잠재적 침입자를 감지하는지 여부를 계속 판단한다. 잠재적 침입자가 감지되지 않아도 계속 움직임 감지부(111)가 동작하여 감시가 계속된다. 잠재적 침입자가 감지된 경우, RF 센서부(112)를 통해 움직임이 감지된 잠재적 침입자에게 인증 데이터를 요청한다.
RF 센서부(112)가 잠재적 침입자에게 인증 데이터를 요청하였으나, 요청한 패킷을 전송받지 못한 경우(인증 실패), 잠재적 침입자를 무단 침입자로 판단한다. 나아가 RF 센서부(112)가 수신한 인증 데이터가 승인된 인증 데이터가 아닌 경우에도 인증이 실패한 것으로 판단하고, 잠재적 침입자를 무단 침입자로 판단한다. 잠재적 침입자에 대한 인증이 성공한 경우에도 움직임 감지부(111) 등이 계속 침입자의 이동을 감지하게 된다.
도 1에서는 잠재적 침입자에 대한 승인이 성공한 경우와 승인이 성공하지 않은 경우를 예시하였다. 도 1의 좌측 하단의 사용자 A는 건물(또는 건물의 특정 구역) 진입이 승인된 사람으로서 RFID 태그(50)를 소지하고 있다. 좌측의 움직임 감지부(111a)가 사용자 A의 움직임을 감지하면, 근처 또는 동일한 위치에 있는 RF 센서를 통해 인증 데이터를 요청하고, RF 센서부(112a)는 RFID 태그(50)에서는 인증 데이터에 해당하는 사용자 A의 ID를 수신한다. RF 센서부(112a)는 수신한 인증 데이터를 제어부(113a)에 전달하고, 제어부(113a)은 인증 사용자 데이터베이스(120)에 저장된 인증 사용자에 대한 정보(승인된 사용자의 식별 리스트)를 이용하여 사용자 A가 승인된 사용자라고 판단하게 된다.
한편 도 1의 우측 하단의 사용자 B는 건물(또는 건물의 특정 구역) 진입이 승인되지 않은 사람이다. 우측의 움직임 감지부(111b)가 사용자 B의 움직임을 감지하면, 근처에 있는 RF 센서부(112b)를 통해 인증 데이터를 요청한다. 사용자 B가 RFID 태그를 소지하고 있지 않은 경우 RF 센서부(112b)는 인증 데이터를 수신하지 못하고(도 1에서 "?"로 표기하였음), 해당 사실을 제어부(113)에 전달한다. 나아가 제어부(113)가 인증 데이터를 수신하였더라도, 인증 사용자 데이터베이스(120)에 저장된 인증 사용자에 대한 정보와 비교하여 사용자 B가 승인된 사용자가 아니라고 판단한다. 이 경우 제어부(113)는 경로 예측부(150)에 무단 침입자가 있다는 정보를 전송하고, 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 과정이 수행된다.
도 1의 시스템(100)에서 무단 침입자에 대한 이동 경로 예측은 과거에 무단 침입자라고 판단되었던 사람의 이동 경로를 사용한다. 제어부(113)가 특정 사람을 무단 침입자라고 판단되면, 해당 무단 침입자가 이동하는 경로는 움직임 감지부(111)를 통해 계속 감지하고, 이를 데이터 저장부(140)에 저장하게 된다. 데이터 저장부(140)는 시간이 경과 됨에 따라 점점 많은 무단 침입자의 이동 경로가 축적될 것이다. 현재 무단 침입자의 이동 경로도 미래의 이동 경로 예측을 위해 데이터 저장부(140)에 저장된다. 경로 수집 노드(130)가 관여하는 경우, 경로 수집 노드(130)는 움직임 감지부(111)로부터 무단 칩입자의 이동 경로(이동 지점)을 계속 저달받아 순차적으로, 일정한 시간을 기준으로 또는 이동이 완료된 후에 데이터 저장부(140)로 전달한다.
경로 예측부(150)는 현재 무단 침입자 B에 대한 이동 경로를 예측하기 위하여, 무단 침입자 B가 현재까지 이동한 경로 및 데이터 저장부(140)에 저장된 과거의 무단 침입자들의 이동 경로를 비교하게 된다. 경로 예측부(150)가 경로를 예측하고자 하는 시점까지 현재 무단 침입자 B가 이동한 경로를 초기 이동 경로라고 명명한다. 경로 예측부(150)는 초기 이동 경로를 과거의 무단 침입자들의 이동 경로와 비교하여 현재 무단 침입자 B가 이동할 가능성이 높은 경로를 예측하게 된다.
이와 같이 과거 데이터를 통해 현재 무단 침입자의 경로를 예측할 수 있는 것은 건물 구조, 환경적 요인 및 침입자가 이동할 수 있는 경로의 제한성 등에 의해서 이동 경로가 제한되기 때문이다.
한편 과거 무단 침입자의 이동 경로에 대한 데이터가 무척 많아지는 경우, 효과적인 이동 경로 예측을 위하여 과거의 이동 경로 데이터를 일정하게 처리하는 것이 바람직하다. 즉, 초기 이동 경로와 빠른 시간 내에 비교가 가능하도록 데이터를 가공하는 것이다. 이를 위해 과거 무단 침입자들의 이동 경로를 몇 개의 그룹으로 분류(클러스터링)하는 것이 바람직하다.
데이터 저장부(140)는 과거 무단 침입자의 이동 경로에 대한 순서 데이터들을 유사도에 기반하여 별개의 클러스터로 분류하는 클러스터링부(141) 및 클러스터에 포함되는 순서 데이터가 복수인 경우 순서 데이터를 구성하는 이동 지점의 순서에 따라 순서 데이터를 정렬하고, 순서 데이터가 정렬된 클러스터에 대하여 순서 데이터를 구성하는 이동 지점 각각에 대한 순서 위치 확률을 산출하는 클러스터 식별부(142)를 포함한다. 나아가 데이터 저장부(140)는 각 클러스터에 대한 순서 위치 확률이 저장되는 클러스터 데이터베이스(143)을 더 포함하는 것이 바람직하다.
클러스터링부(141)는 과거의 무단 침입자의 이동 경로를 경로 수집 노드(130) 또는 움직임 감지부(111)로부터 수신하여, 유사성이 높은 이동 경로들을 하나의 클러스터(cluster)로 분류한다.
클러스터링부(141)는 데이터 순서가 서로 다른 하나의 순서 데이터를 갖는 하나의 클러스터를 생성하고, 클러스터 중 두 개의 클러스터에 포함된 순서 데이터 사이에 평균 유사도를 연산하고, 연산된 평균 유사도가 기준값을 초과하는 경우 두 개의 클러스터를 하나의 병합한다. 이후 모든 클러스터들에 대하여 더 이상 병합이 수행되지 않는 시점까지 2개의 클러스터에 포함된 모든 순서 데이터 사이에 반복적으로 평균 유사도에 기반한 병합을 수행한다. 더 이상 병합이 수행되지 않는다는 것은 남아 있는 클러스터들 모두는 서로 평균 유사도가 기준값 이하인 경우이다.
클러스터링 과정을 좀더 자세하게 설명하면, 가장 초기에는 하나의 이동 경로가 하나의 클러스터(초기 클러스터)를 형성하고, 이 초기 클러스터 중 2 개의 클러스터 사이에 평균 유사도를 연산하여, 유사도가 높은 클러스터를 하나의 클러스터로 병합하게 된다. 평균 유사도를 연산하기 위한 클러스터 선택은 특정한 규칙에 따라 수행될 수도 있고, 랜덤하게 수행될 수도 있을 것이다. 예컨대, 클러스터에 포함된 이동 경로의 순서 데이터가 일정하게 중복되는지 여부를 사전에 판단하여 임계값 이상이 중복되는 클러스터 사이에 평균 유사도를 연산할 수도 있다.
초기 클러스터 2개가 병합된 클러스터를 중기 클러스터라고 명명하였으나, 본 발명에서 클러스터 병합은 클러스터 종류에 관계없이 반복적으로 수행되는 것이다. 따라서 초기 클러스터, 중기 클러스터뿐만 아니라 현재 남아 있는 모든 클러스터들을 대상으로 더 이상 병합이 수행되지 않을 때까지 평균 유사도에 기반한 병합을 수행한다.
이동 경로를 의미하는 순서 데이터는 전술한 바와 같이 특정 이동 지점의 특정 순서에 따른 집합이다. 기술적으로는 특정 문자열의 집합으로 표현될 수 있다. 따라서 문자열을 처리하는 기술을 이용하여 순서 데이터 사이의 유사도를 연산할 수 있다. 이 과정에서 유사도 연산을 위한 다양한 기술이 사용될 수 있음은 물론이다.
Figure 112013088220019-pat00001
상기 수학식 1은 클러스터 사이에 평균 유사도 연산하는 수식 중 하나에 해당한다. 여기서 r, s는 서로 다른 두 개의 클러스터를 의미하고, nr은 r에 포함된 순서데이터의 개수, ns는 s에 포함된 순서데이터의 개수를 의미한다. xr은 r에 포함된 특정 위치의 순서 데이터, xs는 s에 포함된 특정 위치의 순서 데이터를 의미한다. 특정 위치는 클러스터에 위치하는 순서 데이터의 순서를 의미한다. 클러스터에 복수의 순서 데이터가 포함될 수 있기 때문에, 특정 위치가 의미가 있다.
도 2는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에서 무단 침입자의 경로를 축적하고 클러스터링하는 과정에 대한 예이다. 도 2에서 (a)로 표시한 박스 영역이 무단 침입자의 이동 경로를 최대한 병합이 가능한 클러스터로 분류한 상태를 의미한다. 클러스터 A(Cluster A), 클러스터 B 및 클러스터 C는 각각 3 개의 순서 데이터를 포함하고 있다.
이후 클러스터링부(141) 또는 클러스터 식별부(142)는 각 클러스터에 포함된 순서 데이터를 이동 지점의 순서에 따라 정렬한다. 도 2에서 (b)로 표시된 박스 영역은 각 클러스터에서 모두 순서 데이터가 정렬된 상태이다. 정렬된 순서 데이터는 클러스터에 포함된 모든 순서 데이터에서 어떤 이동 지점이 몇 번째에 위치하는지 파악하기가 용이하다. 예컨대, 클러스터 A 경우 a가 첫 번째 이동 경로이고, l이 두 번째 이동 경로이고, o가 세 번째 이동 경로이다.
경로 예측부(150)는 순서 데이터 정렬 없이도 초기 이동 경로와 클러스터 내의 모든 순서 데이터를 비교 분석하여, 예상 경로를 추정할 수도 있다. 다만, 클러스터에 너무 많은 순서 데이터가 축적되는 경우, 시스템의 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 클러스터를 다음의 설명과 같이 확률적인 정의로 표현하는 것이 바람직하다.
도 2의 (b)와 같이 정렬된 상태에서 클러스터의 전체 순서데이터에서 어떤 이동 지점이 어떤 위치에 있을 확률을 연산할 수 있다. 예컨대, 도 3의 클러스터 C는 m이 첫 번째 위치할 확률이 1이고, t가 두 번째 위치할 확률이 1이고, u가 세 번째 위치한 확률도 1이다. 또한 v가 아홉 번째에 위치한 확률은 2/3이고, q가 아홉 번째에 위치한 확률은 1/3이다.
이와 같이 하나의 클러스터는 모든 순서데이터에 대하여 이동 지점이 특정 위치에 나타날 확률로 표현될 수 있다. 이를 순서 위치 확률이라고 명명한다. 클러스터 식별부(142)는 클러스터에 포함되는 순서 데이터가 복수인 경우 순서 데이터를 구성하는 이동 지점의 순서에 따라 순서 데이터를 정렬하고, 순서 데이터가 정렬된 클러스터에 대하여 순서 데이터를 구성하는 이동 지점 각각에 대한 순서 위치확률을 산출할 수 있다.
순서 위치 확률은 하나의 클러스터에 대해 P = P1,...,PN 형태로 표현되고, 각 순서 위치 확률은 위치 i에서 이동 지점 A가 나타날 확률을 Pi(A)로 표현된다.
클러스터가 순서 데이터에 대한 순서 위치 확률로 표현되는 경우, 경로 예측부(150)는 초기 이동 경로와 순서 위치 확률에 따른 경로를 비교하면 된다. 나아가 클러스터에서 순서 위치 확률이 특정 기준보다 높은 이동 지점과 초기 이동 경로만을 비교할 수도 있을 것이다.
경로 예측부(150)는 데이터 저장부가 저장한 현재 무단 침입자의 초기 이동 경로와 클러스터를 구성하는 순서 데이터를 비교하여 가장 유사도가 높은 클러스터를 결정하고, 유사도가 높은 클러스터를 구성하는 순서 데이터에서 초기 이동 경로를 제외한 나머지 이동 지점을 예상 경로로 추정할 수 있다.
도 3은 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템에서 무단 침입자의 초기 이동 경로와 하나의 클러스터를 비교하여 무단 침입자의 향후 이동 경로를 예측하는 과정에 대한 예이다. 도 3의 상단에는 순서 데이터가 정렬된 클러스터 C와 클러스터 C에 대한 순서 위치 확률을 도시하고 있다.
무단 침입자의 초기 이동 경로가 도 3의 하단에 표시된 "m->t->z->q"라고 하면, 예상 경로 추정부(163)는 상기 초기 이동 경로와 클러스터 내의 순서 데이터 또는 순서 위치 확률을 이용하여 대응되는 이동 지점을 찾고, 마지막 이동 경로인 "q" 이후에 예상되는 경로를 추정할 수 있다. 이 경우 예측되는 경로는 {q,b,v,m}, {b,v,m} 및 {b,q,m}이다. 이와 같이 예상 경로 추정부(163)는 예측되는 경로에 관한 정보를 모두 제공할 수도 있고, 경우에 따라서는 이후 경로에서 나타날 확률이 높은 특정 지점 {b} 또는 {b, v}, {b, m}과 같은 경로 정보만을 제공할 수도 있을 것이다.
건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)은 경로 예측부(150)가 예측한 경로는 관리자 또는 경비 인력에게 알려주는 알람부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 따라서 알람부는 컴퓨터 단말 장치, 디스플레이 장치, 스마트폰과 같은 이동 단말 장치 등으로 구현될 수도 있고, 원격지에 있는 경비 인력에게 무단 침입자의 예상 경로 및 경비 인력 배치 지점을 안내하기 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다.
한편 데이터 저장부(140)의 클러스터링 과정 또는 클러스터에 대한 순서 위치 확률을 산출하는 과정은 경로 예측부(150)에서 수행될 수도 있다.
경비인력 배치부(160)는 카메라, RF 센서, GPS 추적 장치 또는 WiFi 위치 추적 장치를 이용하여 경비인력 i의 현재 위치를 파악하는 경비 위치 판단부(161) 및 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점(Node A)에 대한 순서 위치 확률과 경비인력 i의 현재 위치로부터 예상 이동 지점에 이르는 거리의 비를 이용하여 가장 큰 값을 갖는 예상 이동 지점을 배치 지점으로 결정하는 배치 지점 결정부(162)를 포함한다.
경비인력 배치부(160)는 경비 인력을 배치를 결정하기 위하여 무단 침입자가 특정 예상 이동 지점(Node A)에 나타날 확률인 순서 위치 확률과 경비인력 i가 해당 특정 예상 이동 지점(Node A)에 이르기 위한 거리 비용을 기준으로 삼는다.
경비 위치 판단부(161)는 특정 예상 이동 지점(Node A)에 경비인력 i가 도착하기 위한 거리 비용을 연산하기 위하여, 경비인력 i의 물리적인 위치를 파악하기 위한 장치이다. 건물 내부에서 경비인력의 위치를 파악하기 위해서는 움직임 감지부(100)에 포함되는 움직임 센서 또는/및 카메라를 사용하여 시스템에서 경비인력 위치를 파악할 수 있고, RF 센서부(112)를 사용하여 RFID 태그를 소지한 경비인력의 위치를 파악할 수도 있다. 나아가, GPS 장치를 이용할 수도 있고, 건물 내부의 위치 파악을 위한 WiFi 위치 추적 기술(핑커프린트 위치 추적 시스템 등)을 이용할 수도 있을 것이다. 경비 위치 판단부(161)는 실내에서 사람의 위치를 추적하기 위한 다양한 기술 내지 장치를 사용할 수 있다. 구체적인 기술은 해당 분야에 널리 알려진 것이므로 자세한 설명을 생략한다.
배치 지점 결정부(162)는 전술한 바와 같이 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점(Node A)에 대한 순서 위치 확률과 경비인력 i의 현재 위치로부터 예상 이동 지점에 이르는 거리의 비를 이용하여 가장 큰 값을 갖는 예상 이동 지점을 배치 지점으로 결정할 수 있다.
도 4는 이동 경로가 예측된 무단 침입자에 대하여 경비 인력을 배치하는 예를 도시한다. 도 4는 본 발명의 아이디어를 간략하게 도시한 것이다.
도 4(a)의 경우 무단 침입자가 AREA1에 이르는 이동 경로가 예측된 상태에서, 무단 침입자가 예상 이동 지점 S1과 예상 이동 지점 S2를 경유할 확률이 1이고, 경비인력 A의 거리 비용이 S1은 4이고, S2는 10이다. 배치 지점 결정부(162)는 순서 위치 확률과 거리 비용을 고려하여 경비인력 A를 예상 이동 지점 S1에 배치하는 것으로 결정한다.
도 4(b)의 경우 무단 칩입자가 AREA2에 이르는 경로가 두 가지의 경로로 예측된 상태이다. 경비인력 A가 예상 이동 지점 S1에 이르는 거리 비용과 경비인력 B가 예상 이동 지점 S2에 이르는 거리 비용이 6으로 동일하다. 다만 S1의 순서 위치 확률은 1/4이고, S2의 순서 위치 확률은 1/2이다. 이 경우 배치 지점 결정부(162)는 경비인력 B를 예상 이동 지점 S2에 배치하는 것으로 결정한다.
이하 보다 구체적으로 경비인력을 배치하는 알고리즘을 설명하기로 한다. 현재 무단 침입자가 이동할 가능성이 높은 이동 예상 지점에 대한 확률 정보가 주어진 상태에서, 특정 경비인력 i의 현재 위치에서부터 이동 예상 지점에 이르는 거리 비용을 반영한 변환 확률(Normalized Detection Probability)은 아래의 수학식 2와 같이 표현된다.
Figure 112013088220019-pat00002
여기서, security i는 특정 경비인력 i을 의미하고, Node A는 이동 예상 지점 A를 의미하며,
Figure 112013088220019-pat00003
는 현재 특정 경비인력 i가 위치한 위치에서부터 이동 예상 지점 A까지의 물리적 거리에 대한 비용을 의미하는 함수이다. Detection Probability NodeA 는 이동 예상 지점 A로 현재 무단 침입자가 이동할 가능성에 대한 확률 정보이다.
상기 수학식 2의 Normalized Detection Probability는 특정 이동 예상 지점 A의 중요도를 의미한다고 볼 수도 있다. 현재 무단 침입자가 이동 예상 지점 A로 이동할 확률과 특정 경비인력 i가 해당 이동 예상 지점 A에 이르는 거리 비용의 관계로부터 이동 예상 지점 A에 경비인력을 배치해야하는지 여부를 판단할 수 있는 것이다.
f(d)는 구분적 비감소 함수(piece-wise non-decreasing function) 형태를 갖는다. f(d)는 아래의 수학식 3과 같이 복수의 경비인력이 특정 이동 예상 지점에 이르는 물리적 거리가 서로 다른 다양한 경우를 포함한다.
Figure 112013088220019-pat00004
이제 복수의 한정된 경비인력 n명을 복수의 현재 무단 침입자 m명의 향후 이동 가능한 이동 지점에 배치하기 위한 문제를 고려한다.
복수의 경비인력 n과 복수의 현재 무단 침입자 m명에 대한 문제는 이진 정수 프로그램(binary integer program)으로 문제를 아래와 같이 수립하여 최적화된 알고리즘을 도출할 수 있다.
먼저 표시 함수(indicator function)
Figure 112013088220019-pat00005
를 정의한다. 표시 함수는 경비인력 i를 이동 예상 지점 Aj로 배치하여 무단 침입자 k를 마주치도록 선택하였을 때 1 아니면 0의 값을 갖는다. 결국 본 발명은 경비인력 n명을 이동 예상 지점과의 거리를 고려하여 일부의 이동 예상 지점에 배치하여 침입자를 만날 수 있는 확률을 최대화(
Figure 112013088220019-pat00006
)하는 (i, j, k)를 찾는 것이다. 이는 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112013088220019-pat00007
여기서, 수학식 4는 제한 조건 (1) 내지 (3)를 갖는다. 제한 조건 (1)은 총 경비인력 중 최소 한 명은 모든 무단 침입자들에게 각각 배치될 수 있도록 요구하는 제한 조건이다. 제한 조건 (2)는 경비인력 i가 예상 이동 지점 Aj로 배치된다면, 실제 모든 무단 침입자에게 표시 함수가 1이 될 수 있는 제한 조건을 의미한다. 제한 조건 (3)은 한 명의 경비인력은 예상 이동 지점 중 어느 한 곳에는 배치가 되어야 함을 의미한다. 제한 조건 (3)에서 추가적인 표시 함수
Figure 112013088220019-pat00008
가 정의되는데 이는 경비인력 i가 예상 이동 지점 Aj로 배치되었을 때 1로 설정된다.
경비인력을 배치하기 위한 이진 정수 프로그램은 상용 프로그램인 CPLEX 또는 Gurobi solver 등을 이용하면 손쉽게 최적 결과를 도출할 수 있다.
배치 지점 결정부(162)는 경비인력이 n명이고, 현재 무단 침입자가 m명인 경우 무단 침입차 k에 대하여 경비인력 i가 이동 예상 지점 Aj에 배치되도록 상기 수학식 4를 만족하는 i, j 및 k값을 결정한다.
도시하지 않았지만 인증 데이터 비교, 순서 데이터의 클러스터화, 무단 침입자의 경로 예측, 경비 인력 배치 결정 등과 같은 기능을 시스템을 제어하는 중앙 처리 장치를 통해 수행할 수도 있고, 인증 데이터 비교 등과 같은 기능을 별도의 칩셋으로 구현할 수도 있다.
도 5는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(200)에 대한 구성을 도시한 블록도의 다른 예이다.
건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(200)은 움직임 센서 또는 카메라를 이용하여 건물의 무단 침입자에 대한 이동 경로를 획득하는 침입자 경로 획득부(210), 무단 침입자에 대한 이동 경로를 저장하여 축적하는 이동 경로 축적부(230), 이동 경로 축적부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부(240) 및 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부(250)를 포함한다.
건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(200)의 구성에 대한 설명 중 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)과 동일한 기능을 갖는 구성에 대해서는 간략하게 설명하기로 한다.
건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(200)은 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)과 달리 무단 침입자인지 여부를 판단하는 구성이 없다. 즉, 침입자 경로 획득부(210)는 움직임 센서(211) 또는 카메라(212) 등으로 무단 침입자의 이동 경로를 수집한다. 칩입자 경로 획득부(210)는 복수의 움직임 센서(211) 또는 카메라(212) 등이 획득한 무단 침입자의 이동 경로를 순차적으로 저장하는 경로 수집 노드(220)를 더 포함하거나, 경로 수집 노드(220)에 획득한 경로를 전달할 수 있다. 칩입자 경로 획득부(210)는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)의 침입자 판단부(110)에서 제어부(113)가 없는 구성에 대응된다.
이동 경로 축적부(230)는 과거 무단 침입자의 이동 경로에 대한 순서 데이터들을 유사도에 기반하여 별개의 클러스터로 분류하는 클러스터링부(231) 및 클러스터에 포함되는 순서 데이터가 복수인 경우 순서 데이터를 구성하는 이동 지점의 순서에 따라 순서 데이터를 정렬하고, 순서 데이터가 정렬된 클러스터에 대하여 순서 데이터를 구성하는 이동 지점 각각에 대한 순서 위치 확률을 산출하는 클러스터 식별부를 포함(232)한다. 나아가 클러스터에 대한 순서 위치 확률을 저장하는 크럴스터 데이터베이스(233)을 더 포함할 수도 있다. 순서 위치 확률은 전술한 바와 같이 위치 i에서 이동 지점 A가 나타날 확률 Pi(A)이다.
이동 경로 축적부(230)는 명칭이 다르지만 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)의 데이터 저장부(140)과 동일한 구성이다.
경로 예측부(240)는 데이터 저장부가 저장한 현재 무단 침입자의 초기 이동 경로와 클러스터를 구성하는 순서 데이터를 비교하여 가장 유사도가 높은 클러스터를 결정하고, 유사도가 높은 클러스터를 구성하는 순서 데이터에서 초기 이동 경로를 제외한 나머지 이동 지점을 예상 경로로 추정한다. 경로 예측부(240)는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)의 경로 예측부(150)와 동일한 구성이다.
경비인력 배치부(250)는 카메라, RF 센서, GPS 추적 장치 또는 WiFi 위치 추적 장치를 이용하여 경비인력 i의 현재 위치를 파악하는 경비 위치 판단부(251) 및 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점(Node A)에 대한 순서 위치 확률과 경비인력 i의 현재 위치로부터 예상 이동 지점에 이르는 거리의 비를 이용하여 가장 큰 값을 갖는 예상 이동 지점을 배치 지점으로 결정하는 배치 지점 결정부(2525)를 포함한다. 경비인력 배치부(250)는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템(100)의 경비인력 배치부(160)과 동일한 구성이다.
배치 지점 결정부(252)는 경비인력이 n명이고, 현재 무단 침입자가 m명인 경우 무단 침입차 k에 대하여 경비인력 i가 이동 예상 지점 Aj에 배치되도록 상기 수학식 4를 만족하는 i, j 및 k값을 결정한다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
50 : RFID 태그
100 : 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템
110 : 침입자 판단부 111 : 움직임 감지부
112 : RF 센서부 113 : 제어부
120 : 인증 사용자 데이터베이스 130 : 경로 수집 노드
140 : 데이터 저장부 141 : 클러스터링부
142 : 클러스터 식별부 143 : 클러스터 데이터베이스
150 : 경로 예측부 160 : 경비인력 배치부
161 : 경비 위치 판단부 162 : 배치 지점 결정부
200 : 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템
210 : 침입자 경로 획득부 211 : 움직임 센서
212 : 카메라 220 : 경로 수집 노드
230 : 이동 경로 축적부 231 : 클러스터링부
232 : 클러스터 식별부 233 : 클러스터 데이터베이스
240 : 경로 예측부 250 : 경비인력 배치부
251 : 경비 위치 판단부 252 : 배치 지점 결정부

Claims (14)

  1. 건물의 잠재적 침입자의 이동을 감지하고, 상기 잠재적 침입자가 승인 사용자인지 또는 무단 침입자인지 여부를 판단하는 침입자 판단부;
    건물 내부에 진입할 수 있는 인증 사용자에 대한 정보 및 상기 침입자 판단부에서 감지하는 상기 무단 침입자의 이동 경로를 저장하는 데이터 저장부;
    상기 데이터 저장부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 상기 침입자 판단부가 현재 무단 침입자로 판단한 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부; 및
    상기 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 상기 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부를 포함하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 침입자 판단부는
    움직임 센서 또는 카메라를 이용하여 상기 잠재적 침입자의 이동을 감지하는 움직임 감지부;
    상기 이동이 감지된 상기 잠재적 침입자의 인증 데이터를 수신하는 RF 센서부; 및
    상기 잠재적 침입자에 대한 인증 데이터가 수신되지 않거나, 인증 사용자에 대한 정보를 이용한 상기 인증 데이터의 인증이 실패한 경우, 상기 잠재적 침입자를 무단 침입자로 판단하는 제어부를 포함하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 잠재적 침입자가 무단 침입자로 판단된 경우 상기 침입자 판단부가 감지하는 상기 무단 침입자의 이동 경로를 순서대로 수집하는 경로 수집 노드를 더 포함하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 저장부는
    상기 과거 무단 침입자의 이동 경로에 대한 순서 데이터들을 유사도에 기반하여 별개의 클러스터로 분류하는 클러스터링부; 및
    상기 클러스터에 포함되는 순서 데이터가 복수인 경우 상기 순서 데이터를 구성하는 이동 지점의 순서에 따라 상기 순서 데이터를 정렬하고, 상기 순서 데이터가 정렬된 클러스터에 대하여 상기 순서 데이터를 구성하는 이동 지점 각각에 대한 순서 위치 확률을 산출하는 클러스터 식별부를 포함하되,
    상기 순서 위치 확률은 위치 i에서 이동 지점 A가 나타날 확률 Pi(A)인 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 클러스터링부는
    데이터 순서가 서로 다른 하나의 순서 데이터를 갖는 클러스터들을 생성하고, 클러스터 중 두 개의 클러스터 각각의 순서 데이터 사이에 평균 유사도를 연산하고, 연산된 평균 유사도가 기준값을 초과하는 경우 두 개의 클러스터를 하나의 클러스터로 병합하고, 이후 더 이상 병합이 안되는 시점까지 남아 있는 클러스터 중 두 개의 클러스터 각각에 포함된 순서 데이터 사이에 평균 유사도를 연산하고, 연산된 평균 유사도가 기준값을 초과하는 경우 두 개의 클러스터를 하나의 클러스터로 병합하는 과정을 반복하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템
  6. 제4항에 있어서,
    상기 경로 예측부는
    상기 데이터 저장부가 저장한 현재 무단 침입자의 초기 이동 경로와 상기 클러스터를 구성하는 순서 데이터를 비교하여 가장 유사도가 높은 클러스터를 결정하고, 상기 유사도가 높은 클러스터를 구성하는 순서 데이터에서 상기 초기 이동 경로를 제외한 나머지 이동 지점을 예상 경로로 추정하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 경비인력 배치부는
    카메라, RF 센서, GPS 추적 장치 또는 WiFi 위치 추적 장치를 이용하여 경비인력 i의 현재 위치를 파악하는 경비 위치 판단부; 및
    상기 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점(Node A)에 대한 상기 순서 위치 확률과 상기 경비인력 i의 현재 위치로부터 상기 예상 이동 지점에 이르는 거리의 비를 이용하여 가장 큰 값을 갖는 예상 이동 지점을 배치 지점으로 결정하는 배치 지점 결정부를 포함하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 배치 지점 결정부는
    경비인력이 n명이고, 현재 무단 침입자가 m명인 경우 무단 침입차 k에 대하여 경비인력 i가 이동 예상 지점 Aj에 배치되도록 아래 수식을 만족하는 i, j 및 k값을 결정하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
    Figure 112013088220019-pat00009

    (여기서, 표시함수
    Figure 112013088220019-pat00010
    는 경비인력 i를 이동 예상 지점 Aj로 배치하여 무단 침입자 k를 마주치는 값을 나타내며 1 또는 0의 값을 갖고, Detection Probability NodeA 는 k가 이동 예상 지점 A로 이동할 확률인 순서 위치 확률이고,
    Figure 112013088220019-pat00011
    는 경비인력 i가 현재 위치로부터 이도 예상 지점 A에 이르는 비용에 대한 함수이고,
    Figure 112013088220019-pat00012
    은 경비인력 i가 예상 이동 지점 Aj로 배치되었을 때 1로 설정됨)
  9. 움직임 센서 또는 카메라를 이용하여 건물의 무단 침입자에 대한 이동 경로를 획득하는 침입자 경로 획득부;
    상기 무단 침입자에 대한 이동 경로를 저장하여 축적하는 이동 경로 축적부;
    상기 이동 경로 축적부에 저장된 과거 무단 침입자의 이동 경로를 기반으로 현재 무단 침입자에 대한 이동 경로를 예측하는 경로 예측부; 및
    상기 현재 무단 침입자의 이동 경로를 이용하여 경비인력을 상기 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점에 배치하도록 결정하는 경비인력 배치부를 포함하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이동 경로 축적부는
    과거 무단 침입자의 이동 경로에 대한 순서 데이터들을 유사도에 기반하여 별개의 클러스터로 분류하는 클러스터링부; 및
    상기 클러스터에 포함되는 순서 데이터가 복수인 경우 상기 순서 데이터를 구성하는 이동 지점의 순서에 따라 상기 순서 데이터를 정렬하고, 상기 순서 데이터가 정렬된 클러스터에 대하여 상기 순서 데이터를 구성하는 이동 지점 각각에 대한 순서 위치 확률을 산출하는 클러스터 식별부를 포함하되,
    상기 순서 위치 확률은 위치 i에서 이동 지점 A가 나타날 확률 Pi(A)인 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  11. 제10항 있어서,
    상기 클러스터링부는
    데이터 순서가 서로 다른 하나의 순서 데이터를 갖는 클러스터들을 생성하고, 클러스터 중 두 개의 클러스터 각각의 순서 데이터 사이에 평균 유사도를 연산하고, 연산된 평균 유사도가 기준값을 초과하는 경우 두 개의 클러스터를 하나의 클러스터로 병합하고, 이후 더 이상 병합이 안되는 시점까지 남아 있는 클러스터 중 두 개의 클러스터 각각에 포함된 순서 데이터 사이에 평균 유사도를 연산하고, 연산된 평균 유사도가 기준값을 초과하는 경우 두 개의 클러스터를 하나의 클러스터로 병합하는 과정을 반복하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템
  12. 제10항에 있어서,
    상기 경로 예측부는
    상기 데이터 저장부가 저장한 현재 무단 침입자의 초기 이동 경로와 상기 클러스터를 구성하는 순서 데이터를 비교하여 가장 유사도가 높은 클러스터를 결정하고, 상기 유사도가 높은 클러스터를 구성하는 순서 데이터에서 상기 초기 이동 경로를 제외한 나머지 이동 지점을 예상 경로로 추정하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 경비인력 배치부는
    카메라, RF 센서, GPS 추적 장치 또는 WiFi 위치 추적 장치를 이용하여 경비인력 i의 현재 위치를 파악하는 경비 위치 판단부; 및
    상기 현재 무단 침입자의 예상 이동 지점(Node A)에 대한 상기 순서 위치 확률과 상기 경비인력 i의 현재 위치로부터 상기 예상 이동 지점에 이르는 거리의 비를 이용하여 가장 큰 값을 갖는 예상 이동 지점을 배치 지점으로 결정하는 배치 지점 결정부를 포함하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 배치 지점 결정부는
    경비인력이 n명이고, 현재 무단 침입자가 m명인 경우 무단 침입차 k에 대하여 경비인력 i가 이동 예상 지점 Aj에 배치되도록 아래 수식을 만족하는 i, j 및 k값을 결정하는 건물 침입자에 대한 경비인력 배치 시스템.
    Figure 112013088220019-pat00013

    (여기서, 표시함수
    Figure 112013088220019-pat00014
    는 경비인력 i를 이동 예상 지점 Aj로 배치하여 무단 침입자 k를 마주치는 값을 나타내며 1 또는 0의 값을 갖고, Detection Probability NodeA 는 k가 이동 예상 지점 A로 이동할 확률인 순서 위치 확률이고,
    Figure 112013088220019-pat00015
    는 경비인력 i가 현재 위치로부터 이도 예상 지점 A에 이르는 비용에 대한 함수이고,
    Figure 112013088220019-pat00016
    은 경비인력 i가 예상 이동 지점 Aj로 배치되었을 때 1로 설정됨)


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