KR102028515B1 - 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법 - Google Patents

머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102028515B1
KR102028515B1 KR1020190028251A KR20190028251A KR102028515B1 KR 102028515 B1 KR102028515 B1 KR 102028515B1 KR 1020190028251 A KR1020190028251 A KR 1020190028251A KR 20190028251 A KR20190028251 A KR 20190028251A KR 102028515 B1 KR102028515 B1 KR 102028515B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
alarm
sensor
data
fence
detection
Prior art date
Application number
KR1020190028251A
Other languages
English (en)
Inventor
김승수
Original Assignee
주식회사 카티스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 카티스 filed Critical 주식회사 카티스
Priority to KR1020190028251A priority Critical patent/KR102028515B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102028515B1 publication Critical patent/KR102028515B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/02—Mechanical actuation
    • G08B13/12—Mechanical actuation by the breaking or disturbance of stretched cords or wires
    • G08B13/122—Mechanical actuation by the breaking or disturbance of stretched cords or wires for a perimeter fence
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/02—Mechanical actuation
    • G08B13/14—Mechanical actuation by lifting or attempted removal of hand-portable articles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/02—Mechanical actuation
    • G08B13/14—Mechanical actuation by lifting or attempted removal of hand-portable articles
    • G08B13/1445—Mechanical actuation by lifting or attempted removal of hand-portable articles with detection of interference with a cable tethering an article, e.g. alarm activated by detecting detachment of article, breaking or stretching of cable
    • G08B13/1463—Physical arrangements, e.g. housings
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/16—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid
    • G08B13/1609—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid using active vibration detection systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
    • G08B29/18—Prevention or correction of operating errors

Abstract

본 발명의 일 실시예에 의한 울타리 침입 감지 시스템은 울타리에 설치되어 울타리의 충격에 의한 진동 및 각도 변화를 측정하여 감지 패턴 데이터를 생성하고, 이를 탐지 패턴 데이터와 비교하여 경보를 생성하는 복합센서 및 상기 복합센서에서 측정된 진동 및 각도 변화 데이터 및 경보 발생시 패턴 데이터를 제공받아 머신러닝을 통하여 오경보 탐지 패턴 데이터를 상기 복합센서에 제공하는 주제어기를 포함하고, 상기 복합센서는 상기 주제어기로 제공받은 오경보 탐지 패턴 데이터를 기준으로 오경보를 필터링하고 경보 생성 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.

Description

머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법{Machine learning based perimeter intrusion detection sensor system and method}
본 발명은 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 다양한 외곽 울타리 및 침투 방법에 탐지 실패 없이 오경보를 최소화하고 적시에 침입자를 감지하는 외곽 침입 감지 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재 울타리를 통하여 침입을 시도하는 침입자로부터 시설을 보호하고자 하는 많은 침입 감지 기술이 고안되었으며, 현장에서 설치하여 운영 중이다.
울타리 침입 감지 기술은 휀스 장력센서, 케이블 센서, 가속도 센서, 적외선 열 감지 센서, 레이더 센서 등을 개별적으로 또는 복합적으로 구성하여 오경보를 최소화하고 적시에 침입자를 감지하고자 한다. 그러나, 다양한 센서의 기계, 전기적 특성만으로는 다양한 시설에서 오경보를 줄이고 침입자만 선택적으로 감지해내는 것은 현실적으로 매우 어렵다. 이러한 어려움을 극복하고 사전에 정의된 감지 패턴을 비교하는 방식으로 패턴 방식 주체를 인식하고자 하는 기술 또는 신호 발생 주체의 특성에 기준한 기준 값을 수동으로 설정해 놓고 그 기준 값을 넘는 패턴에 대해서 경보를 하는 기술 등이 시도되었다.
특허문헌 1는 침입자가 창문이나 문을 파손하고 침입하는 것을 감지할 수 있는 침입감지방법에 관한 것으로서, 가속도 센서로부터 출력값의 크기가 일정 이상이 되면 가속도 센서로부터 출력값이 감지 대상 물체의 파손으로 인한 것을 가능성이 있는 것으로 판단하는 제1단계, 가속도 센서로부터 출력값이 감지 대상 물체의 파손으로 인한 것일 가능성이 있다고 판단되면 그 때의 출력 신호를 저장부에 저장된 파손 패턴과 비교하는 제2단계, 가속도 센서로부터 출력 신호와 유사도가 일정 이상이 되는 파손 패턴이 하나라도 존재하면 경보부에 경보신호를 발생하는 제3단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 침입감지 방법이 개시되어 있다.
특허문헌 2는 보안펜스 침입감지시스템에 관한 것으로서, 데이터 케이블에 연결된 복수개의 감지 모듈이 일정한 간격으로 보안펜스에 부착되어 보안펜스를 통해 침입이 발생하면 보안펜스에 부착된 감지모듈이 6방향(전, 후, 좌, 우, 상, 하) 진동을 감지하고, 감지된 정보가 네트워크 제어 모듈에서 침입위치, 침입여부, 침입형태를 판단하여 감시 상황실로 전송하는 보안펜스 침입감지시스템이 개시되어 있다.
이러한 선행기술들은 각 특성을 가지는 특정 울타리에만 적용될 수 있고 상황에 따라 정하여진 경보 알림 기준값을 기준으로 하여 경보여부를 판단하기 때문에 오경보 발생의 가능성이 매우 높은 편이다. 또한, 국내의 지형 여건상 넓은 평지보다는 바람이 많이 부는 해안가나 언덕과 같이 굴곡이 많은 지형, 장마나 태풍이 자주 발생하는 특징으로 관계로 자연 환경에 의한 오경보가 많이 발생할 우려가 있다. 한편, 감지감도를 높이기 위해서 2 ~ 3 개의 서로 다른 기능을 가진 센서를 복합적으로 구성하면서 비용이 상승하고 관리상 어려운 문제점이 있다.
상기한 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
한국 등록특허공보 제10-1573475호(2015.11.25) 한국 등록특허공보 제10-1046635호(2011.06.29) 한국 등록특허공보 제10-1909023호(2018.10.11)
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 머신러닝 알고리즘을 이용하여 다양한 울타리의 특성과 침입 방법에 제한 없이 높은 탐지력과 낮은 오경보로 침입자에 대해 선택적으로 감지해 낼 수 있는 침입 감지 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
또한, 감지데이터 및 경보발생 데이터를 머신러닝을 이용하여 경보 발생 기준 패턴을 업데이트 함으로써 정밀한 감지가 가능한 울타리 침입 감지 시스템을 제공하는 데 있다.
위 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 울타리 침입 감지 시스템은 울타리에 설치되어 울타리의 충격에 의한 진동 및 각도 변화를 측정하여 감지 패턴 데이터를 생성하고, 이를 탐지 패턴 데이터와 비교하여 경보를 생성하는 복합센서 및 상기 복합센서에서 측정된 진동 및 각도 변화 데이터 및 경보 발생시 패턴 데이터를 제공받아 머신러닝을 통하여 오경보 탐지 패턴 데이터를 상기 복합센서에 제공하는 주제어기를 포함하고, 상기 복합센서는 상기 주제어기로 제공받은 오경보 탐지 패턴 데이터를 기준으로 오경보를 필터링하고 경보 생성 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
외부 자연환경 변화에 따른 기상 정보를 측정하고 측정된 기상 데이터를 상기 주제어기로 제공하는 환경 센서를 더 포함하고, 상기 환경 센서를 통하여 제공된 기상 데이터를 바탕으로 탐지 감도 기준값을 설정할 수 있다.
상기 복합센서는 울타리의 충격에 의한 진동 및 각도 변화를 측정하여 감지 패턴 데이터를 생성하는 가속도계, 상기 가속도계 로부터 측정된 감지 패턴 데이터를 저장하는 감지 패턴 데이터 저장부, 상기 감지 패턴 데이터와 비교하여 경보 여부를 판단할 수 있는 탐지 패턴 데이터가 저장되는 탐지 패턴 데이터 저장부, 상기 환경 센서로부터 측정된 기상 정보를 통하여 생성되는 탐지 감도가 저장되는 감도 저장부, 상기 감지 패턴 데이터, 탐지 패턴 데이터, 탐지 감도값을 비교하여 경보 알람 데이터를 발생하는 경보 알람 판단부 및 상기 주제어기와 데이터를 송수신하는 송수신부를 포함할 수 있다.
상기 주제어기는 상기 환경 센서로부터 측정되는 기상정보 데이터, 상기 복합센서에서 측정된 감지 패턴 데이터, 상기 경보 알람 데이터를 저장하는 데이터 수집 저장부, 상기 데이터 수집 저장부에 저장된 데이터를 통하여 머신러닝 알고리즘을 통하여 반복적으로 학습하여 오경보 탐지 패턴을 생성하기 위해 데이터를 분류하는 패턴 데이터 분석부, 상기 분류된 패턴을 확인하고 인지하는 웹 서버, 상기 머신러닝을 통해 학습된 패턴 데이터를 상기 복합센서로 제공하기 위한 오경보 탐지 패턴을 생성하는 탐지 패턴 생성부, 상기 환경센서로부터 제공받은 기상 데이터를 기준으로 탐지 감도를 생성하는 탐지 감도 생성부 및 상기 복합센서와 데이터를 송수신하는 송수신부 포함할 수 있다.
상기 주제어기에 연결되어 외부에서 입력된 신호를 상기 주제어기에 전달하고 주제어기의 경보 정보를 외부로 출력할 수 있는 입출력 장치부를 더 포함할 수 있다.
상기 복합센서는 외측에 램프가 설치되어 점등 상태, 점멸 상태 또는 발광 색을 통하여 복합센서의 상태를 육안으로 식별할 수 있다.
상기 복합센서에서 경보 발생 및 오경보 필터링 시 X, Y, Z축의 진폭, 진동 주파수, 유지시간을 통하여 복합적으로 진동 및 기울기를 감지하고 분석하여 판단할 수 있다.
상기 가속도계는 순간 가속도와 중력 가속도를 이용하여 충격에 의한 진동 및 기울기 변화를 복합적으로 감지하는 3축 가속도계일 수 있다.
상기 복합센서는 다수개가 설치되어 경보 발생시 주변의 복합센서를 그룹화하여 그룹화된 신호 상태를 비교하고 경보 알람 여부를 판단할 수 있다.
상기 복합센서는 울타리의 변형으로 인하여 기울기가 변동되어 경보가 발생하는 경우 변동된 기울기를 기준으로 다시 영점을 조정함으로써 추가적인 기울기 변화에 따라 경보를 발생할 수 있다.
상기 복합센서는 다수개가 설치되고, 각 복합센서를 터치에 의해 ID를 설정하여 순차적으로 ID부여할 수 있다.
상기 복합센서는 설치 지역의 울타리의 재질, 진동 전달, 환경 특성에 따라 주제어기의 웹 서버를 통해 사용자의 설정에 의해 탐지 범위를 가변적으로 사용할 수 있다.
본 발명에 의한 울타리 침입 감지 시스템에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
머신러닝 알고리즘기반의 학습을 통한 감지 데이터 분석으로 침입자 또는 자연 환경 요인 여부 등의 경보 발생을 위한 탐지 패턴 및 오경보 탐지 패턴을 인지하여 누락 없이 탐지하고 오경보를 최소화한다.
또한, 울타리의 기울기 측정을 통하여 경보 여부를 판단하기 때문에 울타리를 천천히 넘어가거나 무너뜨리는 행위 등 진동이 발생하지 않는 경우에도 감지가 가능하고, 울타리가 설치된 지형의 변형 토사유입, 지반침하 등에 의해 기울기가 변동되더라도 마지막 경보 발생 시점을 기준으로 영점을 조절할 수 있다.
또한, 풍속, 강우량 등의 자연 환경 데이터를 수집하고 이를 활용하여 탐지 감도를 설정함으로써 외부 환경에 의한 오경보를 최소화할 수 있다.
또한, 다수의 복합센서를 설치하는 경우에 인접센서를 그룹화 하여 패턴을 비교함으로써 오경보를 최소화할 수 있다.
또한, 각 복합센서 단위에서 경보 알람 여부를 판단하고, 알람 시에만 경보를 전송함으로써 네트워크 및 상위 시스템의 경보여부에 대한 부하를 줄일 수 있다. 시스템 전체적으로 부하를 감소시켜 빠른 경보 알람을 발생시키는 것이 가능하다.
또한, 일정한 터치 룰을 이용하여 센서ID를 자동 부여함으로써 설치 후 ID 재 배치가 필요한 경우, 편리하게 ID 재설정이 가능하다.
또한, 복합센서 외측에 LED램프가 설치되어 장치의 상태, 정비, 탐지를 육안으로 식별 할 수 있어 관리의 편의와 대응을 신속하게 할 수 있다.
또한. 인접되거나 설치환경이 동일 한 복합센서를 수량에 제한없 그룹화하여 차 동을 필터링함으로써 바람, 지진 등 동일한 자연환경에 의한 오경보를 차단 할 수 있다.
또한, 가속도를 측정하는 가속계를 가변형 (2G, 4G, 6G, 8G, 16G)으로 하여 울타리의 진동의 측정범위를 넓게 함으로써 울타리의 성질, 충격의 크기, 탐지 용도에 따라 다양한 응용이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 울타리 침입 감지 시스템을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 복합센서를 울타리에 설치한 상태를 나타낸 도면이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 의한 상황별 감지되는 X, Y, Z축의 주파수 및 진폭, 지속시간의 상태 분석, 학습을 통한 경보 알람 발생 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 상황별 감지되는 감지되는 X, Y, Z축의 주파수 및 진폭, 지속시간에 따른 경보 알람 발생 개념도이다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 의한 복합센서의 기울기 자동 영점 조정에 대한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 울타리 침입 감지 시스템의 제어 순서를 나타낸 도면이다.
여기서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 울타리 침입 감지 시스템에 대하여 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 울타리 침입 감지 시스템을 간략하게 나타낸 도면이다. 도 1를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 울타리 침입 감지 시스템은 복합센서(10), 주제어기(20), 환경센서(30), 입출력장치(40)을 포함할 수 있다.
복합센서(10)는 울타리에 설치되어 울타리의 충격에 의한 진동 및 기울기 변화를 측정하여 기준값 이상의 감지 패턴 감지 패턴 데이터를 생성하고, 이를 탐지 패턴 데이터와 비교하여 경보를 생성한다.
이러한 복합센서(10)는 가속도계(11), 감지 패턴 데이터 저장부(12), 탐지 패턴 저장부(13), 탐지 감도 저장부(14), 경보 알림 판단부(15) 및 송수신부(16)을 포함할 수 있다. 가속도계(11)는 설치되는 울타리에 발생하는 진동 및 기울기 변화를 감지할 수 있는 측정계이다. 가속도계(11)는 스케일 가변형으로 채용될 수 있다. 가속도계(11)로는 3축 가속도계가 사용될 수 있다. 이 때 감지된 진동 및 기울기 변화를 통하여 3축의 진폭, 진동주파수, 유지시간이 포함된 감지 패턴 데이터를 생성하게 된다. 감지 패턴 데이터는 침입여부를 판단할 수 있는 기본 데이터 역할을 한다. 감지 패턴 데이터와 기준이 되는 탐지 패턴 데이터의 일치율을 측정하여 알람 여부를 판단하게 되는 것이다. 감지 패턴 데이터 저장부(12)는 이러한 감지 패턴을 저장하고 이를 경보 알림 판단부에 제공하게 된다. 탐지 패턴 저장부(13)는 탐지 패턴 데이터를 저장하고 이를 경보 알림 판단부에 제공하게 된다. 탐지 패턴 데이터는 침입여부를 판단하는 기준이 된다. 감지 패턴 데이터와 탐지 패턴 데이터를 비교하여 침입여부를 판단하게 된다. 경보 알림 판단부(15)는 감지 패턴 데이터와 탐지 패턴 데이터를 비교하여 침입여부를 판단하고 경보를 발생하게 된다. 상기 데이터와 경보는 송수신부(16)를 통하여 외부에 제공될 수 있다. 경보 알림 판단부(15)는 단순히 감지 패턴 데이터와 탐지 패턴 데이터 만을 비교하는 것이 아니라, 주제어기에서 생성된 오경보 탐지 패턴 데이터와 탐지 감도 값을 고려하여 경보여부를 판단하게 된다.
주제어기(20)는 복합센서와 연결되어 복합센서에 측정된 진동 및 기울기 변화 데이터 및 경보 발생시 패턴 데이터를 제공받아 머신러닝을 통하여 오경보 탐지 패턴 데이터를 복합센서에 제공한다.
이러한 주제어기(20)는 데이터 수집 저장부(21), 패턴 데이터 분석부(22), 탐지 패턴 생성부(23), 웹 서버(24), 탐지 감도 생성부(25), 송수신부(26)를 포함할 수 있다. 데이터 수집 저장부(21)는 복합센서(10)에서 측정된 감지 패턴 데이터, 경보 알람 데이터를 저장한다. 기본적으로 머신러닝에 수행되는 기본적인 데이터를 저장하고 이를 패턴 데이터 분석부(22)에 제공한다. 데이터 수집 저장부(21)에서 수집되어 저장되는 정보는 각 복합센서(10)에서 검지되는 전동 및 각도 변화에 따른 감지 패턴 데이터, 경보 알람 데이터이다.
패턴 데이터 분석부(22)는 데이터 수집 저장부(21)에 저장된 정보를 제공받아 분석하고 머신 러닝을 통하여 오경보 탐지 패턴을 생성하기 위한 정보를 제공하게 된다. 패턴 데이터 분석부(22)는 각 복합센서별 감지 패턴 데이터, 경보 알람 데이터, 각 복합센서별 연관 데이터들로 분석을 수행하고 이를 통하여 유사 패턴으로 분류가 되면, 웹 브라우저를 통한 웹 서버(24)에 접속하여 반복되는 분류된 패턴을 확인, 인지한다. 웹서버(24)는 임베디드 서버이다. 머신러닝을 통하여 오경보 및 경보 탐지 패턴으로 등록하게 된다. 이를 반복학습을 통하여 데이터를 축척하고, 축척 된 데이터를 통하여 탐지 패턴 생성부(23)에서는 각 복합센서별 오경보 탐지 패턴을 생성하게 된다. 탐지 패턴 생성부(23)에서 생성된 오경보 탐지 패턴을 다시 복합센서로 제공하여 오경보 필터링의 판단 기준으로 설정될 수 있다.
탐지 감도 생성부(25)는 환경센서(30)를 통하여 제공되는 기상 데이터를 바탕으로 탐지 감도 기준 값을 설정하게 된다. 이 때 기상 데이터는 환경센서(30)를 통하여 입력되는 데이터 뿐만 아니라 사용자가 수동으로 데이터를 입력하는 것도 가능하다. 탐지 감도는 각 복합센서(10)에 전달되어 침입여부 판단시에 감지 패턴을 생성하는 기준으로 사용하게 된다. 상기 데이터와 경보는 송수신부(25)를 통하여 외부에 제공될 수 있다.
한편, 복합센서(10)는 외측에 램프가 설치되어 점등 상태, 점멸 상태 또는 발광 색을 통하여 복합센서의 상태를 육안으로 식별할 수 있다. 예를 들면, 램프로는 LED 램프가 사용된 수 있다. 동작 상태를 예를 들어 설명하면 하기 표1과 같이 수행하는 것이 가능하다.
구분 LED 표시 형태
복합센서 ID 등록 모드 Red LED 점멸(100ms)
동작 상태 감시 중(Alive) 20초 간격 Red LED 순간 점등(50ms)
경보 발생 즉시 Red LED 점등(1초)
펌웨어 업그레이드 Blue LED 점멸
장애 진단 설치 불량 Red/Blue 교차 점멸(500ms)
센서 불량 Blue LED 점등(3초)
메모리 불량 Blue LED 점등(5초)
통신 선로 장애 Blue LED 점등(100ms)
또한 복합센서(10)는 주제어기에 alive 신호를 실시간으로 전송하여 정상 동작 여부를 확인할 수 있다. 동작 상태에 대해 실시간으로 alive 신호를 보냄으로써 침입자에 의한 센서에 파손, 연결 케이블의 절단, 통신의 단절 등이 발생할 경우에 즉각적인 알람 발생이 가능하다.
한편, 복합센서(10)가 설치되는 지역적인 환경의 차이에 따라 검지하는 스케일을 조정할 필요가 있다. 예를 들어 열차가 지나갈 때 감지되는 진동의 크기는 일반적인 건물 주변의 경계시설에서 감지되는 진동의 크기보다 원천적으로 큰 상태이므로, 만약 큰 Scale로 고정하여 진동을 감지한다면 철도 주변 선로 경계시설에 설치된 복합센서는 정상적으로 알람이 발생할 것이나, 반대로 일반적인 개활지에 설치된 복합센서는 알람을 발생하지 않을 것이다. 그와 반대로 작은 Scale로 고정된 복합센서라면, 일반적인 개활지의 복합센서는 정상 동작이 이루어지나, 철도 주변의 센서는 계속해서 알람이 발생하는 문제점이 발생한다. 이에 위에서 언급한 설치 지역의 환경 차이에 따라 Scale을 사용자에 의해 설정(2G, 4G, 6G, 8G, 16G)함으로써 다양한 특성, 환경의 경계시설에서 사용이 가능하다.
주제어기(20)는 외부서버와 연결될 수 있다. 외부 서버는 특정 제품에 제한 되지 않고 주제어기의 데이터 관리가 가능하면 된다. 외부 서버에서는 주제어기와 복합센서를 등록하여 연결하고 복합센서 위치를 상황실 지도에 표시하는 것이 가능하다. 경보 알람을 외부서버와 연결되어 있는 CCTV 와 같은 다른 보안시스템과 연동하여 사용하는 것도 가능하다.
환경센서(30)는 주제어기에 연결되어 탐지 감도를 자동 조정하여 신뢰도를 향상시키기 위한 것이다. 즉 복합센서에서 경보 판단시에 감도를 보정하는 기준 값을 제시하기 위해 외부 환경을 측정하는 센서이다. 예를 들면 풍량, 강우량, 강설량, 습도, 온도 등의 기상조건을 측정하기 위한 센서가 사용될 수 있다. 환경센서를 통하여 제공되는 기상 정보는 주제어기의 탐지 감도 생성부에서 각 복합센서의 탐지 감도로 전송되게 된다.
입출력장치부(40)는 복합센서와 주제어기의 구성을 외부에 확장하기 위한 장치이다. 입출력 장치부(40)는 복합센서가 설치되어 운영되는 울타리 지역에 보안 강화를 위해 출입통제, 도어센서, 경광등과 같은 부가적인 보안시설을 설치하여 운영할 경우 이를 연결하기 위한 장치이다. 입출력장치부(40)는 입력을 받아 연계하는 장치와 출력을 내보내 연계하는 장치로 구분되어 연결될 수 있도록 입력 인터페이스(41)와 출력 인터페이스(42)를 포함할 수 있으며, 송수신부(43)를 통하여 주제어기 및 복합센서와 연결될 수 있다.
입출력장치부(40)에 연결되는 외부장치(50)는 예를 들어 입력 인터페이스(41)에는 도어센서(51)가 연결될 수 있으며, 출력 인터페이스(42)에는 경광등(53)이 연결될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 복합센서를 울타리에 설치한 상태를 나타낸 도면이다. 도 2를 참조하면, 복합센서를 울타리에 설치하는 경우에는 설치되는 울타리의 길이를 고려하여 일정 거리를 이격하여 다수개가 설치될 수 있다. 각 복합센서는 독립적으로 운동되고 각각 별도로 경보 알람을 발생시킬 수 있다.
복합센서가 다수개가 설치되는 경우에는 각 복합센서는 센서ID 설정이 필요하다. 각 복합센서의 ID 설정이 완료되어 주제어기와 통신이 개통되는 순서대로 부여되면, 각 복합센서의 ID 가 의미없이 섞여서 부여될 우려가 있다. 이렇게 부여된 ID의 경우에는 운영 및 관리에 불편함이 따르게 된다. 이를 방지하기 위하여 본 발명에서는 일정한 규칙을 가지고 복합센서를 터치하여 ID를 할당한다. 예를 들면 터치의 횟수를 조정하여 5회 터치시ID 등록 모드로 진입하고 이때 비어 있는 ID중 가장 빠른 ID를 해당 복합센서에 할당한다. 이렇게 순차적으로 할당된 ID는 주제어기를 통하여 외부 서버에 등록되어 관리될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 울타리 침입 감지 시스템은 복합센서에서 경보 발생시 주변의 복합센서를 그룹화하여 그룹화된 신호 상태를 비교하고 경보 알람 여부를 판단하는 것일 수 있다. 특정 신호 발생시 신호가 발생한 복합센서 뿐만 아니라 인접한 복합센서, 또 그 이상의 인접한 복합센서들을 유기적으로 그룹화하고, 그룹화한 복합센서의 신호 상태를 비교하여 이를 근거로 경보 알람 여부를 판단한다. 이 때 각 그룹화되는 복합센서는 수량에 제한없이 사용자의 정의에 따라 그룹화하는 것이 가능하다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 의한 상황별 감지되는 X, Y, Z축의 주파수 및 진폭, 지속시간의 상태 분석, 학습을 통한 경보 알람 발생 개념도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 상황별 감지되는 감지되는 X, Y, Z축의 주파수 및 진폭, 지속시간에 따른 경보 알람 발생 개념도이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 복합센서에서 경보 발생 및 오경보 필터링 시 3축의 진폭, 진동 주파수, 유지시간을 복합적으로 분석하여 판단하게 된다. 또한, 탐지 감도를 반영하여 경보 발생여부를 판단하게 된다.
평상시(Z01)에는 사용자가 설정한 기본 탐지 감도를 기준 값으로 사용하게 된다. 복합센서의 기본 감지 주파수 및 진폭의 상태에 맞게 탐지 감도 기준 값을 설정하게 된다. 강풍 또는 폭우시(Z02)에서 환경센서에 의해 측정된 감지 주파수 및 진폭의 상태에 맞게 감도 기준 값을 자동 설정하게 된다. 충격발생시(Z03)에는 기준 값을 넘게 되는 경우에 해당하며 패턴 분석을 시작하여 감지 주파수 및 진폭의 상태, 지속 시간 등 감지 패턴과 탐지 패턴 데이터의 일치율을 측정하여 경보 알람을 발생하게 된다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 의한 복합센서의 기울기 자동 영점 조정에 대한 개념도이다. 본 발명에서 사용되는 가속도계는 3축 가속도계로서 충격에 의한 진동 및 기울기 변화를 감지하게 된다. 울타리의 변형으로 초기에 설치된 복합센서의 기울기가 변동되어 알람 발생시 변동된 기울기를 새로운 기울기 기준으로 영점을 조정하여 이후에 발생하는 기울기 변동에 따라 경보가 발생될 수 있다. 경보 알람 발생 기울기 초기 기준 값(a)은 사용자에 의하여 설정될 수 있다. 예를 들어 3°(도)이상 기울어진 상태(b)가 수 초가 지속되면 경보 알람으로 인지하는 방식이다. 일반적인 울타리는 지면으로부터 직각으로 설치되어야 하나, 설치 초기의 지반의 환경, 시간이 지나면서 발생할 수 있는 지반의 침하, 외부의 충격 등으로부터 기울기가 변화되는 경우가 발생하며, 이때 복합센서는 틀어진 기울기에 대해 반응하여 경보 알람을 발생하게 된다. 이러한 자연 환경의 요인에 의해 변동된 기울기가 유지될 수밖에 없는 상황이라면 경보 알람이 지속적으로 발생할 수밖에 없다. 본 발명에서는 변동된 기울기를 새로운 기준으로 영점을 조정하여 기준함으로써 이후 발생하는 기울기의 변화에 대해서도 경보를 발생한다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 울타리 침입 감지 시스템의 제어 순서를 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 울타리 침입 감지 시스템의 작동관계를 자세하게 설명한다. 복합센서를 설치하게 되면, 우선적으로 센서 터치에 의한 ID를 자동 부여하게 된다. 각 복합센서는 주제어기를 통하여 등록되며 외부 서버에 의해 복합센서 및 주제어기가 등록된다. 외부서버에서는 복합센서의 위치와 경보 알람을 표출하게 되고 CCTV 와 같은 외부 시스템과 연동될 수 있다.
설치가 된 후에는 환경센서를 통하여 기상정보 데이터와 같은 환경 데이터를 수집하고 이를 주제어기에 전송한다. 환경센서로부터 데이터를 수집하는 것 이외에 사용자가 환경 데이터를 수동으로 입력할 수도 있다. 입력된 환경 데이터를 분석하여 탐지 감도를 생성한다. 이는 복합센서에 전달되어 새로운 탐지 감도로 저장되어 외부 환경에 의한 보정을 수행할 수 있다. 평상시의 상태 정보가 복합센서로 송신되면 각 복합센서별로 평상시의 상태 정보를 수집한다. 또한 경보 알람이 발생하는 경우 경보 알람 데이터를 주제어기를 송신하면 각 복합센서별로 경보 알람이 발생하는 경우 경보 알람 데이터를 수집한다. 각 데이터를 통하여 머신러닝 방식으로 분류하고 웹서버에 연결되어 확인, 인지하면 학습을 수행한다. 학습결과로 새로운 오경보 탐지 패턴을 생성하게 되고 복합센서에 송신된다. 복합센서는 주제어기로부터 제공받은 오경보 탐지 패턴 데이터를 기준으로 오경보를 필터링하고 경보 생성 여부를 판단하게 된다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변경된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 복합센서
20: 주제어기
30: 환경센서
40: 입출력장치부
50: 외부장치

Claims (12)

  1. 울타리에 설치되어 울타리의 충격에 의한 진동 및 각도 변화를 측정하여 감지 패턴 데이터를 생성하고, 이를 탐지 패턴 데이터와 비교하여 경보를 생성하는 복합센서 및
    상기 복합센서에서 측정된 진동 및 각도 변화 데이터 및 경보 발생시 패턴 데이터를 제공받아 머신러닝을 통하여 오경보 탐지 패턴 데이터를 상기 복합센서에 제공하는 주제어기를 포함하고,
    상기 복합센서는 상기 주제어기로 제공받은 오경보 탐지 패턴 데이터를 기준으로 오경보를 필터링하고 경보 생성 여부를 판단하며,
    외부 자연환경 변화에 따른 기상 정보를 측정하고 측정된 기상 데이터를 상기 주제어기로 제공하는 환경 센서를 더 포함하고,
    상기 환경 센서를 통하여 제공된 기상 데이터를 바탕으로 탐지 감도 기준값을 설정하며,
    상기 복합센서는,
    울타리의 충격에 의한 진동 및 각도 변화를 측정하여 감지 패턴 데이터를 생성하는 가속도계, 상기 가속도계 로부터 측정된 감지 패턴 데이터를 저장하는 감지 패턴 데이터 저장부, 상기 감지 패턴 데이터와 비교하여 경보 여부를 판단할 수 있는 탐지 패턴 데이터가 저장되는 탐지 패턴 데이터 저장부, 상기 환경 센서로부터 측정된 기상 정보를 통하여 생성되는 탐지 감도가 저장되는 감도 저장부, 상기 감지 패턴 데이터, 탐지 패턴 데이터, 탐지 감도값을 비교하여 경보 알람 데이터를 발생하는 경보 알람 판단부 및 상기 주제어기와 데이터를 송수신하는 송수신부를 포함하고,
    상기 주제어기는,
    상기 환경 센서로부터 측정되는 기상정보 데이터, 상기 복합센서에서 측정된 감지 패턴 데이터, 상기 경보 알람 데이터를 저장하는 데이터 수집 저장부, 상기 데이터 수집 저장부에 저장된 데이터를 통하여 머신러닝 알고리즘을 통하여 반복적으로 학습하여 오경보 탐지 패턴을 생성하기 위해 데이터를 분류하는 패턴 데이터 분석부, 상기 분류된 패턴을 확인하고 인지하는 웹 서버, 상기 머신러닝을 통해 학습된 패턴 데이터를 상기 복합센서로 제공하기 위한 오경보 탐지 패턴을 생성하는 탐지 패턴 생성부, 상기 환경센서로부터 제공받은 기상 데이터를 기준으로 탐지 감도를 생성하는 탐지 감도 생성부 및 상기 복합센서와 데이터를 송수신하는 송수신부를 포함하는 울타리 침입 감지 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 주제어기에 연결되어 외부에서 입력된 신호를 상기 주제어기에 전달하고 주제어기의 경보 정보를 외부로 출력할 수 있는 입출력 장치부를 더 포함하는 울타리 침입 감지 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 복합센서는 외측에 램프가 설치되어 점등 상태, 점멸 상태 또는 발광 색을 통하여 복합센서의 상태를 육안으로 식별할 수 있는 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 복합센서에서 경보 발생 및 오경보 필터링 시 X, Y, Z축의 진폭, 진동 주파수, 유지시간을 통하여 복합적으로 진동 및 기울기를 감지하고 분석하여 판단하는 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 가속도계는 순간 가속도와 중력 가속도를 이용하여 충격에 의한 진동 및 기울기 변화를 복합적으로 감지하는 3축 가속도계인 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 복합센서는 다수개가 설치되어 경보 발생시 주변의 복합센서를 그룹화하여 그룹화된 신호 상태를 비교하고 경보 알람 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 복합센서는 울타리의 변형으로 인하여 기울기가 변동되어 경보가 발생하는 경우 변동된 기울기를 기준으로 다시 영점을 조정함으로써 추가적인 기울기 변화에 따라 경보를 발생하는 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 복합센서는 다수개가 설치되고, 각 복합센서를 터치에 의해 ID를 설정하여 순차적으로 ID부여하는 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 복합센서는 설치 지역의 울타리의 재질, 진동 전달, 환경 특성에 따라 주제어기의 웹 서버를 통해 사용자의 설정에 의해 탐지 범위를 가변적으로 사용하는 것을 특징으로 하는 울타리 침입 감지 시스템.
KR1020190028251A 2019-03-12 2019-03-12 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법 KR102028515B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190028251A KR102028515B1 (ko) 2019-03-12 2019-03-12 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190028251A KR102028515B1 (ko) 2019-03-12 2019-03-12 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102028515B1 true KR102028515B1 (ko) 2019-10-04

Family

ID=68208200

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190028251A KR102028515B1 (ko) 2019-03-12 2019-03-12 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102028515B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102203541B1 (ko) * 2020-02-03 2021-01-15 씨큐리티(주) 스마트 외곽 침입 감지 시스템
KR102351502B1 (ko) * 2020-11-26 2022-01-17 지아이시스템 주식회사 이기종 센서 기반에 인공지능 알고리즘을 활용한 비인가자의 침입감지 시스템 및 방법
KR102457210B1 (ko) * 2022-06-24 2022-10-20 주식회사 카티스 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06282654A (ja) * 1991-09-25 1994-10-07 Carnegie Mellon Univ 学習可能な保安装置とその方法
KR200352451Y1 (ko) * 2004-03-05 2004-06-04 화영알에프솔루션 주식회사 에러표시기능을 가진 발광 다이오드를 부착한 적외선터치스크린
KR101046635B1 (ko) 2011-01-05 2011-07-06 (주)아이제이일렉트론 보안펜스 침입감지시스템 및 침입감지방법
KR101573475B1 (ko) 2013-09-03 2015-12-01 주식회사 라스테크 침입감지시스템 및 침입감지방법
KR20170111412A (ko) * 2016-03-28 2017-10-12 주식회사 카티스 지능형 복합 센서를 이용한 울타리 감시 시스템 및 복합 센서의 감도 변경 방법
KR101796247B1 (ko) * 2017-07-12 2017-11-13 류재환 상황인식 기반의 도어 상태 감지를 위한 지능형 IoT 장치 및 시스템
KR101909023B1 (ko) 2017-06-13 2018-10-22 주식회사 센서웨이 외곽경계용 침입탐지센서, 그를 이용한 외곽경계시스템 및 외곽경계방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06282654A (ja) * 1991-09-25 1994-10-07 Carnegie Mellon Univ 学習可能な保安装置とその方法
KR200352451Y1 (ko) * 2004-03-05 2004-06-04 화영알에프솔루션 주식회사 에러표시기능을 가진 발광 다이오드를 부착한 적외선터치스크린
KR101046635B1 (ko) 2011-01-05 2011-07-06 (주)아이제이일렉트론 보안펜스 침입감지시스템 및 침입감지방법
KR101573475B1 (ko) 2013-09-03 2015-12-01 주식회사 라스테크 침입감지시스템 및 침입감지방법
KR20170111412A (ko) * 2016-03-28 2017-10-12 주식회사 카티스 지능형 복합 센서를 이용한 울타리 감시 시스템 및 복합 센서의 감도 변경 방법
KR101909023B1 (ko) 2017-06-13 2018-10-22 주식회사 센서웨이 외곽경계용 침입탐지센서, 그를 이용한 외곽경계시스템 및 외곽경계방법
KR101796247B1 (ko) * 2017-07-12 2017-11-13 류재환 상황인식 기반의 도어 상태 감지를 위한 지능형 IoT 장치 및 시스템

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102203541B1 (ko) * 2020-02-03 2021-01-15 씨큐리티(주) 스마트 외곽 침입 감지 시스템
KR102351502B1 (ko) * 2020-11-26 2022-01-17 지아이시스템 주식회사 이기종 센서 기반에 인공지능 알고리즘을 활용한 비인가자의 침입감지 시스템 및 방법
KR102457210B1 (ko) * 2022-06-24 2022-10-20 주식회사 카티스 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102028515B1 (ko) 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템 및 방법
KR101575011B1 (ko) 영상을 이용한 적외선감지기와 그 동작방법 및 이를 이용한 보안시설물 통합관리시스템
US20090315722A1 (en) Multi-wavelength video image fire detecting system
KR102365578B1 (ko) 고성능 레이더 및 머신 러닝을 이용한 침입탐지 시스템
EP2019999B1 (en) Motion detector having asymmetric zones for determining direction of movement and method therefore
CN108090990A (zh) 智能巡检系统及机器人
CN102279995A (zh) 基于物联网的安防预警系统
US20140375453A1 (en) System for Detecting an Intrusion Attempt Inside a Perimeter Defined by a Fence
US9691268B2 (en) Automatic intrusion detector threshold controlling systems and methods
CN101916492A (zh) 一种在安防系统中应用的光纤智能传感装置
CN102243795A (zh) 一种在安防系统中应用的光纤智能传感装置
EP3059716A1 (en) Device for detecting intrusion on security fences
CN104599415B (zh) 集成有光纤传感器、声音传感器和图像监测器的安防装置
KR20210050784A (ko) 스마트 안전관리 지주 장치
CN108917852A (zh) 一种基于多种传感器的电力线路智能在线检测系统
KR101468056B1 (ko) 철책용 능동형 감시방법
US7705724B2 (en) Augmented security system
KR102266548B1 (ko) 오작동 방지와 침입 감지 신뢰성이 향상된 스마트 보안 울타리 시스템
US8441349B1 (en) Change detection in a monitored environment
CN106327756B (zh) 周界安防系统
CN203562061U (zh) 集成有光纤传感器、声音传感器和图像监测器的安防装置
KR102457210B1 (ko) 머신러닝 기반의 울타리 침입 감지 시스템
CN208061368U (zh) 一种无缆微震感测区域预警装置
WO2007117579A1 (en) Distributed perimeter security threat evaluation
CN204990560U (zh) 基于WiFi通信的防范翻越阳台窗户入室的报警器

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant