KR101967902B1 - 스마트펜스 보안 관제시스템 - Google Patents

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KR101967902B1
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김순화
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Abstract

본 발명은 스마트펜스에 센서모듈 및 카메라모듈을 설치하여 감시대상영역을 모니터링함으로써, 위험상황을 예측 및 감지하여 관리단말로 경보 알림할 수 있는 스마트펜스 보안 관제시스템에 관한 것이다.
보다 구체적으로, 감시대상영역에 설치된 스마트펜스에 구비되되, 상기 감시대상영역의 주변환경요소를 기설정주기로 센싱하는 적어도 하나의 센서를 포함하는 아두이노 기반의 센서모듈, 센서모듈에서 센싱된 센싱값을 수신하고, 상기 스마트펜스의 제1 특정위치에 설치되어 주변영상을 획득하는 라즈베리파이 기반의 제1카메라모듈 및 상기 카메라모듈로부터 상기 센싱값 및 주변영상을 수신하고, 수신된 센싱값이 실시간 기준값 이상이면 기설정 관리단말로 상기 수신한 주변영상 및 경보알림을 제공하는 관제서버를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스마트펜스 보안 관제시스템에 관한 것이다.

Description

스마트펜스 보안 관제시스템{A security control system using the smart-fence}
본 발명은 스마트펜스에 센서모듈 및 카메라모듈을 설치하여 감시대상영역을 모니터링함으로써, 위험상황을 예측 및 감지하여 관리단말로 경보 알림할 수 있는 스마트펜스 보안 관제시스템에 관한 것이다.
보다 구체적으로, 감시대상영역에 설치된 스마트펜스에 구비되되, 상기 감시대상영역의 주변환경요소를 기설정주기로 센싱하는 적어도 하나의 센서를 포함하는 아두이노 기반의 센서모듈, 센서모듈에서 센싱된 센싱값을 수신하고, 상기 스마트펜스의 제1 특정위치에 설치되어 주변영상을 획득하는 라즈베리파이 기반의 제1카메라모듈 및 상기 카메라모듈로부터 상기 센싱값 및 주변영상을 수신하고, 수신된 센싱값이 실시간 기준값 이상이면 기설정 관리단말로 상기 수신한 주변영상 및 경보알림을 제공하는 관제서버를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스마트펜스 보안 관제시스템에 관한 것이다.
최근 다양한 사건이 발생되고 있는데, 예를 들어 살인사건이나 어린이, 여성 또는 노인과 같은 노약자 등을 대상으로 한 범죄, 또는 무단침입 등과 같은 범죄가 증가함에 따라 국내적으로는 물론이고 국제적으로도 문제가 야기되고 있다.
위와 같은 범죄를 예방하기 위해 보안 시장이 발달하면서 가정에서도 감시카메라를 사용할 정도로 우리의 생활 속에 여러 종류의 감시시스템들이 뿌리를 내리고 있으며 그 설치가 점차 확대되고 있는 추세다.
예를 들어 어두운 골목이나 지하 주차장 등 감시가 필요한 지역의 기둥, 천장 및 벽에 여러 대의 감시카메라가 설치되고 이를 통해 범죄의 발생 여부를 상시 감시한다. 이와 같이, 카메라를 이용하여 위험발생을 감지하는 특허문헌으로 한국공개특허 10-2016-0050128호가 있다.
그러나 같은 장소에 여러 대의 카메라를 설치하는 경우에도 감시카메라가 미치지 않는 사각지대가 많고, 어떤 경우에는 막대한 비용과 인력 문제로 인해 설치되지 않은 우범지역이 많은 실정이다. 또한, 카메라만으로는 위험요소를 인지하는데 부족함이 있다.
이에, 본 발명에서는 감시대상영역의 주변환경을 다양한 센서를 통해 센싱함으로써, 다양한 위험요인들에 의한 위험발생을 감지하고, 이를 경보 알림하여 위험상황에 대처할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다.
1. 한국공개특허 10-2016-0050128호(2016.05.11.공개)
본 발명의 목적은, 본 발명은 스마트펜스에 센서모듈 및 카메라모듈을 설치하여 감시대상영역을 모니터링함으로써, 위험상황을 예측 및 감지하여 관리단말로 경보 알림할 수 있는 스마트펜스 보안 관제시스템을 제공하는 데 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트펜스 보안 관제시스템은, 감시대상영역에 설치된 스마트펜스에 구비되되, 기설정주기로 센싱값을 생성하는 적어도 하나의 센서를 포함하는 아두이노 기반의 센서모듈, 상기 센서모듈에서 생성된 센싱값을 수신하고, 상기 스마트펜스의 제1 특정위치에 설치되어 주변영상을 획득하는 라즈베리파이 기반의 제1카메라모듈 및 상기 카메라모듈로부터 상기 센싱값 및 주변영상을 수신하고, 수신된 센싱값이 실시간 기준값 이상이면 기설정 관리단말로 상기 수신한 주변영상 및 경보알림을 제공하는 관제서버를 포함할 수 있다.
또한, 상기 스마트펜스의 제2 특정위치에 설치되어 주변영상을 획득하되, 상기 제1카메라모듈 또는 상기 관제서버의 제어에 따라 줌인 영상을 획득하는 제2카메라모듈을 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 제1카메라모듈은 상기 관제서버로부터 실시간 기준값을 수신하며, 상기 제1카메라모듈 또는 상기 관제서버는, 상기 센싱값이 상기 실시간 기준값 이상인 센서모듈을 포커싱하도록 상기 제2카메라모듈의 촬영방향을 제어할 수 있다.
또한, 상기 관제서버는, 기설정 주기별로 센서별 센싱값을 누적하여 평균을 산출하고, 산출된 평균에 따라 기설정된 기초 기준값에 가중치를 반영하여 기설정 주기별 실시간 기준값을 산출하여 상기 제1카메라모듈로 전송할 수 있다.
또한, 상기 센서모듈은 불꽃감지센서, 조도센서, 근접센서, 진동센서, IR 센서 및 마이크폰 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관제서버는, 상기 마이크폰을 통해 수집된 주변음성과 기저장된 위험예측 음성신호의 매칭률이 기설정률 이상이면, 상기 수신한 주변영상 및 경보알림을 기설정 관리단말로 제공할 수 있다.
또한, 상기 관제서버는, 상기 마이크폰을 통해 수집된 주변음성을 기반으로 학습된 음성신호를 저장하고, 상기 수집된 주변음성이 학습되지 않은 음성신호이면 상기 제2카메라모듈의 줌인 촬영을 제어할 수 있다.
또한, 주변 환경 변화 시, 상기 저장된 학습된 음성신호를 초기화 후 재학습된 음성신호를 생성하여 적용할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 스마트펜스 보안 관제시스템은, 일체형센서모듈 및 카메라모듈을 설치한 스마트펜스를 통해 감시대상영역의 주변환경을 기설정주기로 센싱함으로써 감시대상영역을 실시간 모니터링할 수 있다.
또한, 아두이노 기반의 센서모듈과 라즈베리파이 기반의 카메라모듈을 이용하여 시스템을 구축함으로서 비용면에서 효율적이고, 용이하게 구축할 수 있다.
또한, 센싱값의 위험판단 기준으로, 기설정 기간별(일 예, 시간별) 센싱값 누적에 따른 센싱패턴을 반영함으로써 시간별 환경요인에 따른 센싱값 변동을 적용한 실시간 기준값을 이용함으로써, 보다 정확한 위험예측 및 발생을 감지할 수 있다.
또한, 위험예측 음성신호 샘플(비명, 특정 구호요청 음성 신호 등)을 기저장하고, 수집된 주변음성이 위험예측 음성신호 샘플과 매칭될시, 경보알림할 수 있다.
또한, 위험예측 및 발생시 해당위치를 줌인 촬영하여 제공함으로써, 관리자가 정확한 상황을 인지할 수 있다. 특히, 주변음성을 수집 및 학습하여 저장된 음성신호를 기반으로, 학습되지 않은 음성신호 분석시, 위험을 예측하여 줌인 촬영할 수 있다. 이때, 주변 환경 변화 시(일시적인 공사 등으로 인한 소음발생 등), 학습된 음성신호를 초기화한 후 재학습된 음성신호를 생성 및 적용함으로써, 주변환경 변화를 적용하여 위험요소를 예측 및 감지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트펜스 보안 관제시스템의 개략적인 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서모듈의 구성을 나타내는 구성 블럭도이다.
도 3은 도 1의 본 발명의 일 실시 예에 따른 관제서버의 구성을 나타내는 구성 블럭도이다.
도 4는 도 3의 음성신호분석부의 구성을 나타내는 구성 블럭도이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 도면을 참조하여 설명하기에 앞서, 본 발명의 요지를 드러내기 위해서 필요하지 않은 사항 즉 통상의 지식을 가진 당업자가 자명하게 부가할 수 있는 공지 구성에 대해서는 도시하지 않거나, 구체적으로 기술하지 않았음을 밝혀둔다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트펜스 보안 관제시스템의 개략적인 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참고하면, 본 발명의 스마트펜스 보안 관제시스템은 감시대상영역에 설치된 스마트펜스(10)에 구비되는 센서모듈(100), 제1카메라모듈(200), 제2카메라모듈(210) 및 관제서버(300)를 포함할 수 있다.
여기서, 스마트 펜스(10)는 특정 감시대상영역(공장, 회사, 집, 방, 특정 외부장소 등)에 설치되어 감시대상영역을 구분할 수 있다. 이에, 복수의 장소에 스마트펜스가 설치될 수 있고, 설치 위치 또는 설치 위치의 감시목적 등에 따라 ID를 부여하여 관리할 수 있다.
스마트 펜스(10)는 펜스 프레임(11) 및 연결부재(12)를 포함한다.
펜스 프레임(11)은 가볍고 내부식이 강해서 반영구적으로 사용될 수 있는 PVC(Poly Vinyl Chloride) 재질로 이루어지는데, 특히 53~55MPa 수준의 인장강도를 갖을 수 있도록 구성된다.
연결부재(12)는 복수의 펜스 프레임(11)을 연결하는 기능을 하는 것으로, '+'의 십자가 형태로 구성됨으로써, 펜스의 조립과 분해를 쉽게할 수 있고, 또한 펜스 프레임(11)의 길이에 따라 연결부재(12) 간의 간격을 자유롭게 조절이 가능하도록 한다.
연결부재(12)에는 센서모듈(100)이 설치될 수 있다. 즉, 하나의 스마트펜스(10)에는 복수의 센서모듈(100)이 설치될 수 있으며, 스마트펜스(10)의 ID 및 센서모듈(100)의 설치위치에 따라 센서모듈(100)을 구분하고, 각 센서모듈(100)의 위치를 저장하고 모니터링시 이용할 수 있다.
또한, 스마트 펜스(10)의 특정위치에는 적어도 하나의 카메라가 설치될 수 있다. 이때, 제1카메라모듈(200)와 보조카메라(210)의 위치 및 감시영역의 중요도에 따라, 관리자에 의해 주카메라인 제1카메라모듈(200)와 보조카메라인 제2카메라모듈(210)로 설정될 수 있다.
이하, 센서모듈(100), 제1카메라모듈(200) 및 제2카메라모듈(210)의 기능 및 동작을 설명할 수 있다.
도 2는 도 1의 본 발명의 일 실시 예에 따른 센서모듈의 구성을 나타내는 구성 블럭도이다. 센서모듈(100)은 주변환경요소를 센싱할 수 있는 복수의 센서로 구성되고, 아두이노 기반의 일체형 모듈로 구성될 수 있다.
이때, 센서는, 불꽃감지센서, 조도센서, 근접센서, 진동센서, IR센서 및 마이크폰(소리감지센서) 등이 될 수 있다.
불꽃감지센서는 물질이 연소할 때 발생하는 불꽃에서 방출되는 광에너지를 센싱할 수 있다. 일반적으로, 화염온도가 높거나 화염 강도가 크면 방출되는 파장의 절대적인 강도는 증가하고, 최고 강도의 파장이 가시광선이나 자외선과 같은 짧은 파장 쪽으로 이동하게 된다. 이러한 특성 및 다른 센서의 센싱값의 조합에 따라 화재발생을 예측할 수 있다.
조도센서는 주변조도를 감지할 수 있다. 근접센서는 센서가 설치된 위치를 기준으로 기설정거리 근접되는 이동체를 감지할 수 있다. 또한, 진동센서는 진동을 감지하며, 자연재해(지진 등)에 의한 진동, 공사 등으로 인한 인위적 진동 등을 감지할 수 있다. 또한, IR센서는 기설정주기로 IR신호를 송신하고, 반사되는 반사신호에 따라 이동체의 이동을 감지할 수 있다. 또한, 마이크 폰(소리감지센서)은 주변음성을 수집할 수 있다.
이때, 센서모듈(100)은 각 센서에서 기설정주기로 주변환경을 센싱요소에 따라 센싱하여 센싱값을 생성하면, 기설정된 제1카메라모듈(200)로 센싱값을 주기적으로 전송할 수 있다.
제1카메라모듈(200) 및 제2카메라모듈(210)는 주변영상을 촬영하여 주변영상을 획득할 수 있다. 이때, 제1카메라모듈(200) 및 제2카메라모듈(210)는 라즈베리파이 기반으로 구성될 수 있다.
이때, 제1카메라모듈(200)는 센서모듈(100)로부터 센싱값 수신시, 자신이 획득한 주변영상과 함께 관제서버(300)로 송신할 수 있다.
또한, 제1카메라모듈(200)은 관제서버(300)로부터 센서별 실시간 기준값을 수신할 수 있다. 이때, 본 발명에서 각 센서모듈의 센서별 실시간 기준값은 다르게 설정될 수 있다. 이는, 각 센서모듈이 설치된 위치가 상이하여 감지되는 주변환경이 다르고, 같은 위치에서도 시간에 따라 주변환경이 달라질 수 있으므로 각 센싱환경에 따른 기준값이 설정되도록 할 수 있다.
제1카메라모듈(200)은 센서별 센싱값이 실시간 기준값 이상인 센서모듈(100)을 포커싱하도록 제2카메라모듈(210)의 촬영방향을 제어할 수 있다. 촬영방향제어는 관제서버(300)에 의해 수행될 수도 있다.
제2카메라모듈(210)은 주변영상을 획득하되, 제1카메라모듈(200) 또는 관제서버(300)의 제어에 따라 줌인 영상을 획득하여 관제서버(300)로 전송할 수 있다. 한편, 제2카메라모듈(210)는 줌인 제어명령 수신이 없을 시, 기설정방향의 주변영상을 촬영하여 관제서버(300)로 전송할 수 있다.
관제서버(300)는 각 스마트펜스(10)에 설치된 제1카메라모듈(200), 제2카메라모듈(210) 및 센서모듈(100)을 그룹화하여 스마트펜스 ID로 관리하고, 각 그룹내에서도 제1카메라모듈(200), 제2카메라모듈(210) 및 센서모듈(100)의 설치위치 등에 따라 구분하여 관리할 수 있다.
도 3은 도 1의 본 발명의 일 실시 예에 따른 관제서버의 구성을 나타내는 구성 블럭도이다. 도 3을 참고하면, 본 발명의 관제서버(300)는 DB(310), 센싱값분석부(320), 음성신호 분석부(330) 및 경보알림부(340)를 포함할 수 있다.
DB(310)는 각 센서모듈(100)로부터 실시간 수신되는 센서별 센싱값, 각 센서별 실시간 기준값, 초기 기준값, 각 카메라모듈의 촬영영상, 카메라모듈 설정(촬영방향, 줌인 정보 등) 등이 저장 관리될 수 있다.
여기서, 센서별 실시간 기준값은 센싱값분석부(320)에 의해 설정될 수 있다.
초기 기준값은, 실시간 기준값 설정을 위해, 최초 설정되는 기준값으로 관리자에 의해 설정될 수 있으며, 기준값 초기화 설정시에 초기 기준값이 적용될 수 있다.
센싱값분석부(320)는 기설정주기로 누적된 센서별 센싱값의 평균을 산출하고, 산출된 평균에 따라 기초 기준값에 가중치를 반영하여 기설정주기별 실시간 기준값을 산출할 수 있다. 즉, 실시간 기준값은 시간별 주변환경변화에 따라 설정된 이상감지기준이 되는 설정값이 될 수 있다. 이때, 설정된 실시간 기준값은 제1카메라모듈(200)로 전송될 수 있다.
이에 따른, 일 예는 다음 표1과 같다. 이때, 공장에 스마트펜스가 설치되고, 근접센서에서 센싱된 센싱값을 일 예로 하였으며, 센싱값 및 기초 기준값은 동일하게 레벨화되며, 하기 표1에서는 0~9로 레벨화된 값을 이용하였다. 한편, 기초 기준값은 관리자에 의해 변경될 수 있다.
주기 0~6시 6~12시 12~18시 18~24시
주기별
센싱값 평균(A)
1
4
5
2
기초 기준값(B) 6 6 6 6
가중치(α) 0.5 0.2 0.1 0.4
실시간 기준값(C)
2
5
6
3
본 실시 예에서, 실시간 기준값(c)은 Bα-A에 의해 산출될 수 있다. 이때, 가중치는 (B-A)/10가 될 수 있다.
한편, 센싱값분석부(320)는 분석되는 센싱값 중, 마이크폰에 의해 수집된 주변음성을 음성신호분석부(330)에서 분석한 데시벨(db)을 센싱값으로 이용하여 소음크기에 따른 위험여부 판단을 할 수 있다.
또한, 음성신호분석부(330)는 주변음성의 특징벡터 추출을 통한 음성신호 분석을 통해 주변음성을 학습하고, 수집되는 실시간 주변음성이 학습되지 않은 음성인 경우 경보알림부(340)로 알림할 수 있다.
또한, 음성신호분석부(330)는 마이크폰을 통해 수집된 주변음성과 기저장된 위험예측 음성신호의 매칭률이 기설정률 이상이면, 경보알림부(340)로 알림할 수 있다.
여기에서, '음성신호'는, 사람의 음성을 포함하여 주변에서 발생되는 모든 소리를 포함할 수 있다.
도 4는 도 3의 음성신호분석부의 구성을 나타내는 구성 블럭도이다. 도 4를 참고하면, 본 발명의 음성신호분석부(330)는 학습DB모듈(331), 특징벡터추출모듈(332), 음성신호판별모듈(333) 및 학습주기관리모듈(334)를 포함할 수 있다. 이때, 획득된 주변음성 즉, 음성신호를 인식하기 위해서, 음성인식 기술 분야에서 일반적으로 사용하는 방법을 채용하도록 설계할 수 있다.
구체적으로 보면, 음성인식 기술 분야에서는 음성인식을 수행하는 분야의 다양한 음성신호에서 특징벡터를 추출하고 이 특징벡터들을 이용하여 학습DB모듈(331)을 구축하게 된다.
그리고 이 학습DB모듈(331)을 이용하여, 실제 음성인식을 수행하되 학습 DB를 구축하기 위해 사용하였던 특징 벡터 추출 기법을 이용하여 음성인식을 수행하게 된다.
특징벡터추출모듈(332)은 획득된 음성신호에서 특징벡터를 추출하는 것으로 음성인식 기술분야에서 사용되는 방법이다. 예를 들어 멜 주파수 캡스트럼 계수(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC) 등을 사용하여 특징벡터를 추출하도록 설계될 수 있다.
특징벡터추출모듈(332)에서 추출된 특징벡터는 음성신호판별모듈(333)로 전송되어 음성인식이 수행된다.
여기에서 상기 '멜(Mel)은 음성신호가 인식될 때 인식된 음성신호의 피치 주파수 단위를 의미한다. 따라서 상기 '멜 주파수 캡스트럼 계수'는 단구간의 입력 신호를 파워 스펙트럼으로 표현하는 방법의 하나로, 주파수를 수치상으로 변환하는 특징값으로 표현하다. 현재 음성인식에서 널리 사용되는 파라미터 추출 방법을 의미한다.
음성신호판별모듈(333)은 수신된 음성신호가 학습DB모듈(331)에서 학습된 정보의 음성신호인지 혹은 학습되지 않은 정보의 음성신호인지를 판별하는 기능을 수행한다.
이러한 음성신호판별모듈(333)은 특징벡터추출모듈(332)에서 송신된 특징벡터의 정보가 학습DB모듈(331)에서 발견되지 않거나 학습DB모듈(331)에 구축된 특징벡터들의 정보의 범위를 벗어나면 학습되지 않은 정보의 음성신호라고 판별하게 된다.
여기에서, 특징벡터들의 정보의 범위는 다양하게 조합되어 설정될 수 있는데, 예를 들어 피치의 특징, 주파수 범위, 음성신호의 데시벨 범위 및 환산된 에너지 값의 범위 등이 다양하게 조합되어 설계된다.
학습DB모듈(331)은 상기의 서술한 MFCC 기법을 이용하여 이미 구축되어 있는 특징벡터들의 데이터베이스로서, 이러한 학습DB모듈(331)은 주변 음성신호를 수신하여 학습함으로써 센서모듈 주변에서 자주 들리는 음성신호를 학습하여 저장하도록 한다. 즉, 자주 들리는 음성신호는 학습된 정보의 음성신호가 되는 것이고, 그 외의 음성신호는 학습되지 않은 정보의 음성신호가 된다.
학습주기관리모듈(334)은 상기 학습DB모듈(331)에서 구축된 음성신호를 주기적으로 초기화하고 다시 학습하도록 할 수 있으며, 이때 주기는 관리자의 선택에 따라 달라질 수 있다.
이러한 학습주기관리모듈(334)이 필요한 이유는, 감시 기능을 수행하는 장소는 위치적으로 변경되지 않을 가능성이 크지만, 상기 장소는 공사, 유동인구량 수, 교통상황 및 시간에 따라 발생되는 음성신호가 지속적으로 변경될 수 있기 때문이다.
이때 학습주기관리모듈(334)에서 가장 큰 특징은, 학습DB모듈(331)이 다시 학습하도록 하는 것도 있지만, 다시 학습하는 과정에서 정보가 초기화되는 것이다.
왜냐하면, 만일 이전에 학습한 정보가 초기화되지 않는다면 주변환경이 변해 인식되지 말아야 할 음성신호가 인식됨에도 불구하고 이전에 인식되었다는 이유로 정상동작하지 않을 우려가 있기 때문이다.
경보알림부(340)는 센싱값분석부(320) 및 음성 분석부(330)로부터 위험판단에 대한 알림을 수신하면, 위험판단된 주변영상 및 경보알림을 기설정 관리단말로 전송하여 위험상황을 제공할 수 있다.
즉, 경보알림부(340)는 수신된 센싱값이 실시간 기준값 이상일때 또는 수집된 실시간 주변음성이 학습되지 않은 음성신호일 때 또는 수집된 주변음성과 기저장된 위험예측 음성신호의 매칭률이 기설정률 이상일 때, 관리단말로 수신한 해당 주변영상 및 경보알림을 제공할 수 있다.
한편, 상기에서 도 1 내지 4를 이용하여 서술한 것은, 본 발명의 주요 사항만을 서술한 것으로, 그 기술적 범위 내에서 다양한 설계가 가능한 만큼, 본 발명이 도 1 내지 4의 구성에 한정되는 것이 아님은 자명하다.
10 : 스마트 펜스 11 : 펜스 프레임
12 : 연결부재 100 : 센서모듈
200 : 제1카메라모듈 210 : 제2카메라모듈
300 : 관제서버 331 : 학습DB모듈
332 : 특징벡터추출모듈 333 : 음성신호판별모듈
334 : 학습주기관리모듈

Claims (7)

  1. 감시대상영역에 설치된 스마트펜스에 구비되되, 기설정주기로 센싱값을 생성하는 적어도 하나의 센서를 포함하는 아두이노 기반의 센서모듈;
    상기 센서모듈에서 생성된 센싱값을 수신하고, 상기 스마트펜스의 제1 특정위치에 설치되어 주변영상을 획득하는 라즈베리파이 기반의 제1카메라모듈;
    상기 카메라모듈로부터 상기 센싱값 및 주변영상을 수신하고, 수신된 센싱값이 실시간 기준값 이상이면 기설정 관리단말로 상기 수신한 주변영상 및 경보알림을 제공하는 관제서버; 및
    상기 스마트펜스의 제2 특정위치에 설치되어 주변영상을 획득하되, 상기 제1카메라모듈 또는 상기 관제서버의 제어에 따라 줌인 영상을 획득하는 제2카메라모듈을 포함하고,
    상기 센서모듈은 불꽃감지센서, 조도센서, 근접센서, 진동센서, IR 센서 및 마이크폰 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제1카메라모듈은 상기 관제서버로부터 주변환경에 따른 실시간 기준값을 수신하며, 상기 제1카메라모듈 또는 상기 관제서버는, 상기 센싱값이 상기 실시간 기준값 이상인 센서모듈을 포커싱하도록 상기 제2카메라모듈의 촬영방향을 제어하며,
    상기 관제서버는, 상기 마이크폰을 통해 수집된 주변음성과 기저장된 위험예측 음성신호의 매칭률이 기설정률 이상이면, 상기 수신한 주변영상 및 경보알림을 기설정 관리단말로 제공하고,
    상기 마이크폰을 통해 수집된 주변음성을 기반으로 학습된 음성신호를 저장하고, 상기 수집된 주변음성이 학습되지 않은 음성신호이면 상기 제2카메라모듈의 줌인 촬영을 제어하며, 주변 환경 변화 시, 상기 저장된 학습된 음성신호를 초기화 후 재학습된 음성신호를 생성하여 적용하는 것을 특징으로 하는, 스마트펜스 보안 관제시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는,
    기설정 주기별로 센서별 센싱값을 누적하여 평균을 산출하고, 산출된 평균에 따라 기설정된 기초 기준값에 가중치를 반영하여 기설정 주기별 실시간 기준값을 산출하여 상기 제1카메라모듈로 전송하는, 스마트펜스 보안 관제시스템.

  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
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