KR102269098B1 - INTRUSION DETECTION DEVICE THAT DETECTS INTRUSIONS THROUGH MULTIPLE LiDAR SENSORS INSTALLED IN A SECURE AREA AND OPERATING METHOD THEREOF - Google Patents

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Abstract

보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명은 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 사용자에게 침입 탐지 대상인 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 인식시키고, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 표시하여 보안을 유지할 수 있도록 지원할 수 있다.Disclosed are an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area, and an operating method thereof. The present invention provides an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area and an operation method thereof, so that the user recognizes that the object, which is an intrusion detection target, exists, and a warning message for notifying the intrusion state can be displayed to help maintain security.

Description

보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치 및 그 동작 방법{INTRUSION DETECTION DEVICE THAT DETECTS INTRUSIONS THROUGH MULTIPLE LiDAR SENSORS INSTALLED IN A SECURE AREA AND OPERATING METHOD THEREOF}An intrusion detection device that detects an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area and an operation method thereof

본 발명은 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치 및 그 동작 방법에 대한 것이다.The present invention relates to an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area, and an operating method thereof.

라이더(LiDAR)란, 레이저 광선을 방사한 후, 그 빛이 주위의 대상 물체에서 반사되어 돌아오는 시간과 강도, 주파수 변화 등을 감지하여 물체까지의 거리 등을 측정함으로써 주변의 모습을 알 수 있게 하는 기술 및 그 장치를 의미한다.LiDAR detects changes in the time, intensity, frequency, etc. of the time, intensity, and frequency of the light being reflected from the surrounding target after emitting a laser beam, and measuring the distance to the object so that you can know the surroundings. technology and its devices.

이러한 라이더는 대상 물체까지의 거리뿐만 아니라 움직이는 속도와 방향, 온도 등을 측정할 수 있어 기상 관측, 정밀한 지형 관측, 비행체의 착륙 유도, 자율주행차의 주변 인식, 주변의 대기 물질 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.These lidars can measure not only the distance to the target, but also the moving speed, direction, and temperature, so they can be used in a variety of fields, such as weather observation, precise terrain observation, landing guidance of aircraft, recognition of the surroundings of autonomous vehicles, and analysis of surrounding atmospheric substances. can be utilized.

한편, 사람들은 주거 침입에 의한 범죄가 이슈가 되고, 회사 내부의 중요 기술이 유출되는 사례가 빈번하게 발생하면서 보안을 점검하고, 강화하는 데에 관심을 기울이고 있다. Meanwhile, people are paying attention to checking and reinforcing security as crimes caused by intrusion into homes become an issue and cases where important technology inside the company is leaked frequently occur.

기존에, 라이더 센서는 주행 중인 자동차 주변의 교통 환경을 탐지하여 운전자를 보조하는 데에 주로 쓰이고 있는데, 이러한 라이더 센서를 보안 구역 내에서의 외부의 침입을 탐지하는 데에 이용한다면, 침입 탐지 대상인 오브젝트를 좀 더 정밀하게 감지할 수 있고, 거리 정보 등을 포함하는 3차원 영상 정보를 수집할 수 있다는 라이더 센서의 장점을 활용하여 효율적으로 침입을 탐지할 수 있을 것이다.Conventionally, the lidar sensor is mainly used to assist the driver by detecting the traffic environment around the driving vehicle. If such a lidar sensor is used to detect an intrusion from the outside within the security area, the object that is the target of intrusion detection It will be able to detect intrusions more precisely and efficiently detect intrusions by utilizing the advantages of the lidar sensor that can collect 3D image information including distance information.

구체적으로, 주거 침입에 의한 범죄를 예방하거나 침입자에 의한 회사 내부의 중요 기술의 유출을 막는 데에 활용할 수 있고, 산업 현장 등 보안 구역에 설치하여 외부 침입자를 감시하기 위한 목적으로 활용함으로써, 보안을 강화하는 데에 기여할 수 있을 것이다.Specifically, it can be used to prevent crimes caused by intrusion into homes or to prevent the leakage of important technologies inside the company by intruders, and it can be used for the purpose of monitoring external intruders by installing it in a security area such as an industrial site. It can contribute to strengthening.

따라서, 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 기법에 대한 연구가 필요하다.Therefore, it is necessary to study a technique for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area.

본 발명은 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 사용자에게 침입 탐지 대상인 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 인식시키고, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 표시하여 보안을 유지할 수 있도록 지원하고자 한다.The present invention provides an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area and an operation method thereof, so that the user recognizes that the object, which is an intrusion detection target, exists, and a warning message for notifying the intrusion state We want to support you to maintain security by displaying

본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치는 보안 구역 내의 서로 다른 지점에 설치된 n(n은 2이상의 자연수)개의 라이더(LiDAR) 센서들을 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사시킴으로써, 상기 n개의 라이더 센서들과 침입 탐지 대상인 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정하는 이격 거리 측정부, 상기 n개의 라이더 센서들 각각에 의해 측정된 이격 거리를 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x n의 제1 행렬을 생성하는 행렬 생성부, 상기 1 x n의 제1 행렬과 미리 정해진 1 x n의 가중치 행렬 간의 아다마르 곱(Hadamard product)을 연산함에 따라 1 x n의 가중치 연산 행렬을 생성하고, 상기 1 x n의 가중치 연산 행렬을 구성하는 값들을 각 성분으로 포함하는 n차원의 특성 벡터를 생성하는 특성 벡터 생성부, 상기 n차원의 특성 벡터와, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도를 연산하는 벡터 유사도 연산부, 상기 벡터 유사도와 미리 정해진 임계 값을 비교하여, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값을 초과하는 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단하고, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값 이하인 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있지 않은 것으로 판단하는 판단부 및 상기 판단부에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단되면, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 경고 메시지 표시부를 포함한다.An intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention is through n (n is a natural number of 2 or more) LiDAR sensors installed at different points in the security area. By radiating a laser beam in a preset direction, a separation distance measuring unit that measures the separation distance between the n lidar sensors and an object that is an intrusion detection target, the separation distance measured by each of the n lidar sensors in one column A matrix generator for generating a 1 x n first matrix by allocating as components constituting , 1 x n by calculating the Hadamard product between the 1 x n first matrix and a predetermined 1 x n weight matrix. A feature vector generator for generating a weighting matrix and generating an n-dimensional feature vector including values constituting the 1 x n weighting matrix as each component, wherein the n-dimensional feature vector and the object exist A vector similarity calculator that calculates a vector similarity between a preset n-dimensional reference vector for indicating a state, compares the vector similarity with a predetermined threshold value, and when it is confirmed that the vector similarity exceeds the threshold value, the object is determined to exist, and when it is confirmed that the vector similarity is less than or equal to the threshold value, a determination unit that determines that the object does not exist, and a determination unit that determines that the object exists by the determination unit, notifies an intrusion state and a warning message display unit for displaying a warning message for the screen.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법은 보안 구역 내의 서로 다른 지점에 설치된 n개의 라이더 센서들을 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사시킴으로써, 상기 n개의 라이더 센서들과 침입 탐지 대상인 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정하는 단계, 상기 n개의 라이더 센서들 각각에 의해 측정된 이격 거리를 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x n의 제1 행렬을 생성하는 단계, 상기 1 x n의 제1 행렬과 미리 정해진 1 x n의 가중치 행렬 간의 아다마르 곱을 연산함에 따라 1 x n의 가중치 연산 행렬을 생성하고, 상기 1 x n의 가중치 연산 행렬을 구성하는 값들을 각 성분으로 포함하는 n차원의 특성 벡터를 생성하는 단계, 상기 n차원의 특성 벡터와, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도를 연산하는 단계, 상기 벡터 유사도와 미리 정해진 임계 값을 비교하여, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값을 초과하는 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단하고, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값 이하인 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있지 않은 것으로 판단하는 단계 및 상기 판단하는 단계에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단되면, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 단계를 포함한다.In addition, the operation method of the intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in the security zone according to an embodiment of the present invention is a laser in a preset direction through n lidar sensors installed at different points in the security zone. Measuring the separation distance between the n lidar sensors and the object that is the intrusion detection target by radiating a light beam, assigning the separation distance measured by each of the n lidar sensors as a component constituting one column 1 generating a first matrix of xn, generating a weighting matrix of 1 xn by calculating a Hadamard product between the first matrix of 1 xn and a weighting matrix of predetermined 1 xn, and generating the weighting matrix of 1 xn generating an n-dimensional characteristic vector including constituent values as each component, calculating a vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and a preset n-dimensional reference vector for indicating that an object exists comparing the vector similarity with a predetermined threshold value, and if it is determined that the vector similarity exceeds the threshold value, it is determined that the object exists, and if it is confirmed that the vector similarity is less than or equal to the threshold value, and determining that the object does not exist, and when it is determined that the object exists by the determining step, displaying a warning message for informing that the object is in an intrusion state on the screen.

본 발명은 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 사용자에게 침입 탐지 대상인 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 인식시키고, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 표시하여 보안을 유지할 수 있도록 지원할 수 있다. The present invention provides an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area and an operation method thereof, so that the user recognizes that the object, which is an intrusion detection target, exists, and a warning message for notifying the intrusion state can be displayed to help maintain security.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
1 is a diagram illustrating the structure of an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an operating method of an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 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. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. These descriptions are not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. While describing each drawing, like reference numerals are used for similar components, and unless otherwise defined, all terms used in this specification, including technical or scientific terms, refer to those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. It has the same meaning as is commonly understood by those who have it.

본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다. In this document, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated. In addition, in various embodiments of the present invention, each of the components, functional blocks or means may be composed of one or more sub-components, and the electrical, electronic, and mechanical functions performed by each component are electronic. A circuit, an integrated circuit, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), etc. may be implemented with various well-known devices or mechanical elements, and may be implemented separately or two or more may be integrated into one.

한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.On the other hand, the blocks in the accompanying block diagram or steps in the flowchart are computer program instructions that are loaded in a processor or memory of equipment capable of data processing, such as a general-purpose computer, a special-purpose computer, a portable notebook computer, and a network computer, and perform specified functions. can be interpreted as meaning Since these computer program instructions may be stored in a memory provided in a computer device or in a memory readable by a computer, the functions described in the blocks of the block diagrams or the steps of the flowcharts are produced as articles of manufacture containing instruction means for performing the same. could be In addition, each block or each step may represent a module, segment, or portion of code comprising one or more executable instructions for executing the specified logical function(s). It should also be noted that, in some alternative embodiments, it is also possible for the functions recited in blocks or steps to be executed out of the prescribed order. For example, two blocks or steps shown one after another may be performed substantially simultaneously or in the reverse order, and in some cases, some blocks or steps may be omitted.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 구조를 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating the structure of an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치(110)는 이격 거리 측정부(111), 행렬 생성부(112), 특성 벡터 생성부(113), 벡터 유사도 연산부(114), 판단부(115) 및 경고 메시지 표시부(116)를 포함한다. Referring to FIG. 1 , the intrusion detection device 110 for detecting intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention includes a separation distance measurement unit 111 , a matrix generation unit 112 , It includes a feature vector generating unit 113 , a vector similarity calculating unit 114 , a determining unit 115 , and a warning message display unit 116 .

이격 거리 측정부(111)는 보안 구역 내의 서로 다른 지점에 설치된 n(n은 2이상의 자연수)개의 라이더(LiDAR) 센서들을 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사시킴으로써, 상기 n개의 라이더 센서들과 침입 탐지 대상인 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정한다.The separation distance measurement unit 111 emits a laser beam in a preset direction through n (n is a natural number of 2 or more) LiDAR sensors installed at different points in the security area, and intrudes with the n LiDAR sensors. Measure the separation distance between the objects to be detected.

여기서, 라이더는 매우 짧은 파장의 레이저 광선을 활용하여 목표물까지의 거리를 측정하는 기법을 의미하는 바, 이격 거리 측정부(111)는 라이더 센서를 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사한 후, 침입 탐지 대상인 오브젝트에 반사되어 돌아오는 레이저 광선의 회귀 시간을 측정함으로써, 상기 라이더 센서와 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정할 수 있다. 또한, 라이더 센서의 수가 많을수록 좀 더 정밀하게 오브젝트를 감지할 수 있다.Here, the lidar refers to a technique for measuring the distance to the target by using a laser beam of a very short wavelength, and the separation distance measuring unit 111 emits a laser beam in a preset direction through the lidar sensor, and then invades The separation distance between the lidar sensor and the object may be measured by measuring the return time of the laser beam reflected back to the object to be detected. In addition, as the number of lidar sensors increases, an object can be detected more precisely.

구체적으로, 침입 탐지 대상인 오브젝트가 존재한다면, 상기 오브젝트에 반사되어 돌아오는 레이저 광선의 회귀 시간이 비교적 짧아 라이더 센서와 오브젝트 사이의 이격 거리가 짧게 측정될 것이고, 오브젝트가 존재하지 않는다면, 허공으로 레이저 광선이 방사될 것이므로 돌아오기까지의 회귀 시간이 길어져 라이더 센서와 오브젝트 사이의 이격 거리가 길게 측정될 것이다.Specifically, if there is an object that is an intrusion detection target, the return time of the laser beam reflected back to the object is relatively short, so the distance between the lidar sensor and the object will be measured short. If the object does not exist, the laser beam will go into the air. Since this will be emitted, the return time to return will be long, and the distance between the lidar sensor and the object will be measured long.

행렬 생성부(112)는 상기 n개의 라이더 센서들 각각에 의해 측정된 이격 거리를 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x n의 제1 행렬을 생성한다.The matrix generator 112 generates a 1 x n first matrix by allocating the separation distance measured by each of the n lidar sensors as components constituting one column.

예컨대, n을 '3'이라고 가정하고, 3개의 라이더 센서들에 의해 측정된 이격 거리를 각각 '20', '10', '30'이라고 하는 경우, 행렬 생성부(112)는 '20', '10', '30'을 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x 3의 행렬인 '[20 10 30]'을 생성할 수 있다.For example, if it is assumed that n is '3' and the separation distances measured by the three lidar sensors are '20', '10', and '30', respectively, the matrix generator 112 is '20', By allocating '10' and '30' as components constituting one column, '[20 10 30]', which is a 1 x 3 matrix, can be created.

특성 벡터 생성부(113)는 상기 1 x n의 제1 행렬과 미리 정해진 1 x n의 가중치 행렬 간의 아다마르 곱(Hadamard product)을 연산함에 따라 1 x n의 가중치 연산 행렬을 생성하고, 상기 1 x n의 가중치 연산 행렬을 구성하는 값들을 각 성분으로 포함하는 n차원의 특성 벡터를 생성한다.The feature vector generator 113 generates a 1 x n weight calculation matrix by calculating a Hadamard product between the 1 x n first matrix and a predetermined 1 x n weight matrix, and the 1 x n weights. An n-dimensional feature vector including values constituting an operation matrix as each component is generated.

여기서, 아다마르 곱이란 같은 크기의 행렬 또는 벡터에서 각 성분을 곱하는 연산을 의미하는 것으로, '[a b c]'와 '[x y z]'라는 두 행렬이 있을 때, 상기 두 행렬 간의 아다마르 곱을 연산한 행렬은 '[ax by cz]'로 나타낼 수 있다.Here, the Hadamard product means an operation of multiplying each component in a matrix or vector of the same size. When there are two matrices '[abc]' and '[xyz]', the Hadamard product between the two matrices is calculated. A matrix can be expressed as '[ax by cz]'.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 가중치 행렬에 포함된 n개의 가중치 성분들은 0 초과 1 미만의 값으로 구성되고, 상기 n개의 가중치 성분들의 총 합은 1일 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, n weight components included in the weight matrix may have values greater than 0 and less than 1, and the total sum of the n weight components may be 1.

예컨대, 앞서 설명한 예에 따라 'n=3'이고, 상기 1 x n의 제1 행렬은 '[20 10 30]'이며, 상기 1 x n의 가중치 행렬은 개발자에 의해 '[0.4 0.2 0.4]'로 미리 정해진 것으로 가정하자. 그러면, 특성 벡터 생성부(113)는 1 x 3의 행렬인 '[20 10 30]'과 1 x 3의 가중치 행렬인 '[0.4 0.2 0.4]' 간의 아다마르 곱을 연산함에 따라 1 x 3의 가중치 연산 행렬인 '[8 2 12]'를 생성할 수 있고, 상기 1 x 3의 가중치 연산 행렬인 '[8 2 12]'를 구성하는 값들인 '8', '2', '12'를 각 성분으로 포함하는 3차원의 특성 벡터인 (8, 2, 12)를 생성할 수 있다. For example, according to the example described above, 'n=3', the 1 x n first matrix is '[20 10 30]', and the 1 x n weight matrix is '[0.4 0.2 0.4]' in advance by the developer. Let's assume it's fixed. Then, the feature vector generator 113 calculates the Hadamard product between '[20 10 30]', which is a matrix of 1 x 3, and '[0.4 0.2 0.4]', which is a weight matrix of 1 x 3, so that the weight of 1 x 3 is '[8 2 12]', which is an operation matrix, can be generated, and '8', '2', and '12', which are values constituting the 1 x 3 weight operation matrix, '[8 2 12]', are each (8, 2, 12), which is a three-dimensional feature vector including components

벡터 유사도 연산부(114)는 상기 n차원의 특성 벡터와, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도를 연산한다.The vector similarity calculating unit 114 calculates a vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and a preset n-dimensional reference vector for indicating that an object exists.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도의 연산은 하기의 수학식 1에 따라 수행될 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, the calculation of the vector similarity between the n-dimensional feature vector and the n-dimensional reference vector may be performed according to Equation 1 below.

Figure 112019110358709-pat00001
Figure 112019110358709-pat00001

여기서, M은 두 벡터 사이의 벡터 유사도를 의미하고, C는 두 벡터 사이의 코사인 유사도, D는 두 벡터 사이의 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 의미하며, 상기 두 벡터 사이의 코사인 유사도 C는 하기의 수학식 2에 따라, 상기 두 벡터 사이의 유클리드 거리 D는 하기의 수학식 3에 따라 연산될 수 있다.Here, M denotes the vector similarity between two vectors, C denotes the cosine similarity between the two vectors, D denotes the Euclidean distance between the two vectors, and the cosine similarity C between the two vectors is According to Equation 2, the Euclidean distance D between the two vectors may be calculated according to Equation 3 below.

Figure 112019110358709-pat00002
Figure 112019110358709-pat00002

여기서, C는 벡터 A와 B 사이의 코사인 유사도로 Ai는 벡터 A의 i번째 성분, Bi는 벡터 B의 i번째 성분을 의미하고, 코사인 유사도 C는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 그 값이 클수록 유사한 벡터임을 의미한다.where C is the cosine similarity between vectors A and B, A i is the i-th component of the vector A, B i is the i-th component of the vector B, and the cosine similarity C has a value between -1 and 1 The larger the value, the more similar vectors are.

Figure 112019110358709-pat00003
Figure 112019110358709-pat00003

상기 수학식 3에서 D는 유클리드 거리, pi와 qi는 두 벡터에 포함되어 있는 i번째 성분들을 의미한다. 두 벡터 간의 유클리드 거리가 작을수록 두 벡터는 유사한 벡터라고 볼 수 있고, 두 벡터 간의 유클리드 거리가 클수록 두 벡터는 비유사한 벡터라고 볼 수 있다.In Equation 3, D denotes a Euclidean distance, and pi and qi denote i-th components included in the two vectors. As the Euclidean distance between two vectors is small, the two vectors can be regarded as similar vectors, and as the Euclidean distance between two vectors increases, the two vectors can be regarded as dissimilar vectors.

따라서, 상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터 간의 벡터 유사도가 클수록 상기 n차원의 특성 벡터는 상기 n차원의 기준 벡터와 유사한 벡터라고 볼 수 있고, 벡터 유사도가 작을수록 상기 n차원의 특성 벡터는 상기 n차원의 기준 벡터와 비유사한 벡터라고 볼 수 있다.Accordingly, as the vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector increases, the n-dimensional characteristic vector can be regarded as a vector similar to the n-dimensional reference vector. The feature vector may be regarded as a vector similar to the n-dimensional reference vector.

예컨대, 'n=3'이고, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 3차원의 기준 벡터가 (d1, d2, d3)인 경우, 벡터 유사도 연산부(114)는 전술한 예에서의 상기 3차원의 특성 벡터인 (8, 2, 12)와 상기 3차원의 기준 벡터인 (d1, d2, d3) 사이의 벡터 유사도를 상기의 수학식 1에 따라 연산할 수 있다.For example, when 'n = 3' and a preset three-dimensional reference vector for indicating that the object is in a state of being present is (d1, d2, d3), the vector similarity calculating unit 114 is the The vector similarity between (8, 2, 12), which is a three-dimensional feature vector, and (d1, d2, d3), which is the three-dimensional reference vector, can be calculated according to Equation 1 above.

이후, 판단부(115)는 상기 벡터 유사도와 미리 정해진 임계 값을 비교하여, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값을 초과하는 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단하고, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값 이하인 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있지 않은 것으로 판단한다.Thereafter, the determination unit 115 compares the vector similarity with a predetermined threshold value, and when it is determined that the vector similarity exceeds the threshold value, it is determined that the object exists, and the vector similarity is the threshold value. If it is confirmed as follows, it is determined that the object does not exist.

경고 메시지 표시부(116)는 판단부(115)에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단되면, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시한다.When it is determined by the determination unit 115 that the object exists, the warning message display unit 116 displays a warning message for informing that the object is in an intrusion state on the screen.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 경고 메시지 표시부(116)는 오브젝트의 근접 정도에 따라 위험 상태를 분류하여 경고 메시지를 달리 표시하기 위해, 경고 등급 테이블 유지부(117), 경고 등급 확인부(118) 및 경고 메시지 표시 처리부(119)를 포함할 수 있다. At this time, according to an embodiment of the present invention, the warning message display unit 116 classifies the dangerous state according to the degree of proximity of the object and displays the warning message differently, the warning level table maintaining unit 117 and the warning level checking unit 118 and a warning message display processing unit 119 may be included.

경고 등급 테이블 유지부(117)는 미리 정해진 서로 다른 복수의 경고 등급들과 상기 복수의 경고 등급들 각각에 대응하는 미리 정해진 서로 다른 벡터 유사도에 대한 상한 값과 하한 값이 지정된 범위 값이 기록되어 있는 경고 등급 테이블을 저장하여 유지한다.The warning grade table maintaining unit 117 includes a plurality of different warning grades and a range value in which an upper limit value and a lower limit value for a predetermined different vector similarity corresponding to each of the plurality of warning grades are specified. Save and maintain a warning level table.

예컨대, 상기 경고 등급 테이블에는 하기의 표 1과 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.For example, information may be recorded in the warning level table as shown in Table 1 below.

복수의 경고 등급들Multiple warning levels 벡터 유사도에 대한 범위 값Range Values for Vector Similarity 주의caution 1 ~ 1.31 to 1.3 경계boundary 1.3 ~ 1.71.3 to 1.7 위험danger 1.7 ~1.7 ~

경고 등급 확인부(118)는 판단부(115)에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단된 경우, 상기 경고 등급 테이블로부터 상기 벡터 유사도가 속해있는 벡터 유사도의 범위 값에 대응되어 기록되어 있는 제1 경고 등급을 확인한다.When it is determined by the determination unit 115 that the object exists, the warning level check unit 118 is a first warning recorded in correspondence with the value of the vector similarity range to which the vector similarity belongs from the warning level table. Check the grade.

이렇게, 상기 제1 경고 등급이 확인되면, 경고 메시지 표시 처리부(119)는 상기 제1 경고 등급에 따른 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시한다.In this way, when the first warning level is confirmed, the warning message display processing unit 119 displays a warning message for informing that the intrusion state is according to the first warning level on the screen.

예컨대, 벡터 유사도 연산부(114)에 의해 연산된 상기 벡터 유사도가 '1.6'이라고 하는 경우, 경고 등급 확인부(118)는 상기의 표 1과 같은 경고 등급 테이블로부터 상기 벡터 유사도인 '1.6'이 속해있는 '1.3 ~ 1.7'이라는 범위 값에 대응되어 기록되어 있는 '경계'라는 경고 등급을 확인할 수 있다.For example, if the vector similarity calculated by the vector similarity calculating unit 114 is '1.6', the warning level checking unit 118 includes the vector similarity of '1.6' from the warning level table as shown in Table 1 above. You can check the warning level of 'boundary' recorded corresponding to the range value of '1.3 ~ 1.7'.

경고 등급 확인부(118)에 의해 '경계'라는 경고 등급이 확인되면, 경고 메시지 표시 처리부(119)는 '경계'라는 경고 등급에 따른 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시할 수 있다.When the warning grade of 'alert' is confirmed by the warning grade check unit 118, the warning message display processing unit 119 may display a warning message on the screen to inform that it is an intrusion state according to the warning grade of 'alert'. .

즉, 본 발명에 따른 침입 탐지 장치(110)는 상기 n차원의 특성 벡터와 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 상기 n차원의 기준 벡터 간의 벡터 유사도에 따라 서로 다른 경고 등급에 따른 경고 메시지를 화면 상에 표시함으로써, 사용자로 하여금 현재 오브젝트가 얼마나 근접한 상태인지를 인지할 수 있도록 지원할 수 있다.That is, the intrusion detection apparatus 110 according to the present invention generates warning messages according to different warning levels according to the vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector for indicating that an object exists. By displaying on the screen, it is possible to support the user to recognize how close the current object is.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 침입 탐지 장치(110)는 위치 정보 저장부(120), 센서 확인부(121) 및 영상 표시부(122)를 더 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the intrusion detection apparatus 110 may further include a location information storage unit 120, a sensor check unit 121 and an image display unit 122.

위치 정보 저장부(120)에는 상기 n개의 라이더 센서들의 상기 보안 구역 내에서의 위치 정보와 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 복수의 카메라들에 대한 위치 정보가 저장되어 있을 수 있다.The location information storage unit 120 may store location information of the n lidar sensors within the security area and location information on a plurality of cameras pre-installed in the security area.

센서 확인부(121)는 상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터를 서로 대응되는 위치에 존재하는 성분들끼리 각각 비교하여, 상기 n차원의 특성 벡터를 구성하는 성분들 중 크기가 상기 n차원의 기준 벡터에서의 대응되는 위치에 존재하는 성분의 크기보다 같거나 작은 제1 성분을 추출하고, 상기 제1 성분에 대응되는 제1 라이더 센서를 확인한다.The sensor check unit 121 compares the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector with components existing at positions corresponding to each other, and the magnitude of the components constituting the n-dimensional characteristic vector is determined to be the same as the n-dimensional characteristic vector. A first component that is equal to or smaller than the size of a component existing at a corresponding position in the n-dimensional reference vector is extracted, and the first lidar sensor corresponding to the first component is identified.

영상 표시부(122)는 상기 제1 라이더 센서가 확인되면, 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 상기 복수의 카메라들 중 상기 위치 정보 저장부를 참조하여 상기 제1 라이더 센서의 위치로부터 기설정된 거리 이내에 위치하고 있는 것으로 확인되는 제1 카메라에 접속하여 상기 제1 카메라로부터 실시간의 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보에 따른 실시간 영상을 화면 상에 표시한다.When the first lidar sensor is confirmed, the image display unit 122 is located within a preset distance from the position of the first lidar sensor with reference to the position information storage unit among the plurality of cameras installed in advance in the security area. It connects to the first camera confirmed to be the first camera, receives real-time image information from the first camera, and displays a real-time image according to the image information on the screen.

예컨대, 앞서 설명한 것처럼, 'n=3'이고, 상기 3차원의 특성 벡터는 (8, 2, 12)이며, 상기 3차원의 기준 벡터는 (d1, d2, d3)라고 가정하는 경우, 센서 확인부(121)는 서로 대응되는 위치에 존재하는 성분들끼리 각각 비교하기 위해 '8'과 'd1', '2'와 'd2', '12'와 'd3'를 비교할 수 있다. 이때, 센서 확인부(121)는 '8', '2', '12' 중 크기가 서로 대응되는 위치에 존재하는 성분인 'd1', 'd2', 'd3'의 크기보다 같거나 작은 '성분 1'을 추출할 수 있고, 상기 '성분 1'에 대응되는 '라이더 센서 1'을 확인할 수 있다.For example, as described above, when it is assumed that 'n=3', the three-dimensional characteristic vector is (8, 2, 12), and the three-dimensional reference vector is (d1, d2, d3), sensor confirmation The unit 121 may compare '8' and 'd1', '2' and 'd2', and '12' and 'd3' in order to compare the components present at positions corresponding to each other, respectively. At this time, the sensor identification unit 121 determines that the size of the components 'd1', 'd2', and 'd3' among '8', '2', and '12' is the same as or smaller than the size of the components at positions corresponding to each other. Component 1' can be extracted, and 'Lidar Sensor 1' corresponding to 'Component 1' can be identified.

이렇게 센서 확인부(121)에 의해 상기 '라이더 센서 1'이 확인되면, 영상 표시부(122)는 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 상기 복수의 카메라들 중 위치 정보 저장부(120)를 참조하여 상기 '라이더 센서 1'의 위치로부터 기설정된 거리 이내에 위치하고 있는 것으로 확인되는 '카메라 1'에 접속하여 상기 '카메라 1'로부터 실시간의 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보에 따른 실시간 영상을 화면 상에 표시할 수 있다.When the 'lidar sensor 1' is confirmed by the sensor confirmation unit 121 in this way, the image display unit 122 refers to the location information storage unit 120 among the plurality of cameras installed in the security area in advance. Access to 'camera 1', which is confirmed to be located within a preset distance from the position of 'rider sensor 1', receives real-time image information from 'camera 1', and displays a real-time image according to the image information on the screen can do.

즉, 본 발명에 따른 침입 탐지 장치(110)는 상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터를 성분끼리 비교하여 오브젝트의 존재로 인해 위험한 상태인 것으로 판단되는 경우, 오브젝트와 가장 근접한 카메라의 실시간 영상을 화면 상에 표시함으로써, 오브젝트의 침입에 대한 사용자의 빠른 대처를 도모할 수 있도록 지원할 수 있다.That is, the intrusion detection apparatus 110 according to the present invention compares the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector among components, and when it is determined that the object is in a dangerous state due to the existence of the object, By displaying a real-time image on the screen, it is possible to support the quick response of the user to the intrusion of the object.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating an operating method of an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention.

단계(S210)에서는 보안 구역 내의 서로 다른 지점에 설치된 n개의 라이더 센서들을 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사시킴으로써, 상기 n개의 라이더 센서들과 침입 탐지 대상인 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정한다.In step S210, a laser beam is radiated in a preset direction through n lidar sensors installed at different points in the security area, thereby measuring the separation distance between the n lidar sensors and an object that is an intrusion detection target.

단계(S220)에서는 상기 n개의 라이더 센서들 각각에 의해 측정된 이격 거리를 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x n의 제1 행렬을 생성한다.In step S220, a first matrix of 1 x n is generated by allocating the separation distance measured by each of the n lidar sensors as components constituting one column.

단계(S230)에서는 상기 1 x n의 제1 행렬과 미리 정해진 1 x n의 가중치 행렬 간의 아다마르 곱을 연산함에 따라 1 x n의 가중치 연산 행렬을 생성하고, 상기 1 x n의 가중치 연산 행렬을 구성하는 값들을 각 성분으로 포함하는 n차원의 특성 벡터를 생성한다.In step S230, a 1 x n weight calculation matrix is generated by calculating the Hadamard product between the 1 x n first matrix and a predetermined 1 x n weight matrix, and values constituting the 1 x n weight calculation matrix are calculated for each Generates an n-dimensional feature vector including components.

단계(S240)에서는 상기 n차원의 특성 벡터와, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도를 연산한다.In step S240, the vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and a preset n-dimensional reference vector for indicating that the object exists is calculated.

단계(S250)에서는 상기 벡터 유사도와 미리 정해진 임계 값을 비교하여, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값을 초과하는 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단하고, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값 이하인 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있지 않은 것으로 판단한다.In step S250, the vector similarity is compared with a predetermined threshold value, and when it is confirmed that the vector similarity exceeds the threshold value, it is determined that the object exists, and it is confirmed that the vector similarity is less than or equal to the threshold value If so, it is determined that the object does not exist.

단계(S260)에서는 단계(S250)에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단되면, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시한다.In step S260, if it is determined that the object exists by step S250, a warning message for informing that the object is in an intrusion state is displayed on the screen.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 가중치 행렬에 포함된 n개의 가중치 성분들은 0 초과 1 미만의 값으로 구성되고, 상기 n개의 가중치 성분들의 총 합은 1일 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, n weight components included in the weight matrix may have values greater than 0 and less than 1, and the total sum of the n weight components may be 1.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도의 연산은 상기의 수학식 1에 따라 수행될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the calculation of the vector similarity between the n-dimensional feature vector and the n-dimensional reference vector may be performed according to Equation 1 above.

또한, 본 발명의 일실시에에 따르면, 단계(S260)에서는 미리 정해진 서로 다른 복수의 경고 등급들과 상기 복수의 경고 등급들 각각에 대응하는 미리 정해진 서로 다른 벡터 유사도에 대한 상한 값과 하한 값이 지정된 범위 값이 기록되어 있는 경고 등급 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 단계(S250)에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단된 경우, 상기 경고 등급 테이블로부터 상기 벡터 유사도가 속해있는 벡터 유사도의 범위 값에 대응되어 기록되어 있는 제1 경고 등급을 확인하는 단계 및 상기 제1 경고 등급이 확인되면, 상기 제1 경고 등급에 따른 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, in step S260, a plurality of different warning grades and an upper limit value and a lower limit value for different predetermined vector similarity values corresponding to each of the plurality of warning grades are set. Storing and maintaining a warning grade table in which a designated range value is recorded, if it is determined that an object exists by step S250, from the warning grade table to the value of the vector similarity range to which the vector similarity belongs Checking the correspondingly recorded first warning level, and when the first warning level is confirmed, the step of displaying a warning message for notifying the intrusion state according to the first warning level on the screen.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 침입 탐지 장치의 동작 방법은 상기 n개의 라이더 센서들의 상기 보안 구역 내에서의 위치 정보와 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 복수의 카메라들에 대한 위치 정보가 저장되어 있는 위치 정보 저장부를 유지하는 단계, 상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터를 서로 대응되는 위치에 존재하는 성분들끼리 각각 비교하여, 상기 n차원의 특성 벡터를 구성하는 성분들 중 크기가 상기 n차원의 기준 벡터에서의 대응되는 위치에 존재하는 성분의 크기보다 같거나 작은 제1 성분을 추출하고, 상기 제1 성분에 대응되는 제1 라이더 센서를 확인하는 단계 및 상기 제1 라이더 센서가 확인되면, 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 상기 복수의 카메라들 중 상기 위치 정보 저장부를 참조하여 상기 제1 라이더 센서의 위치로부터 기설정된 거리 이내에 위치하고 있는 것으로 확인되는 제1 카메라에 접속하여 상기 제1 카메라로부터 실시간의 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보에 따른 실시간 영상을 화면 상에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the operating method of the intrusion detection device includes location information of the n lidar sensors within the security area and location information on a plurality of cameras pre-installed in the security area. maintaining a location information storage unit in which is stored, by comparing the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector with components existing at positions corresponding to each other, respectively, components constituting the n-dimensional characteristic vector extracting a first component whose size is equal to or smaller than the size of a component existing at a corresponding position in the n-dimensional reference vector, and identifying a first lidar sensor corresponding to the first component, and the second 1 When the lidar sensor is confirmed, the first camera that is confirmed to be located within a preset distance from the position of the first lidar sensor with reference to the location information storage unit among the plurality of cameras installed in advance in the security area is connected The method may further include receiving real-time image information from the first camera and displaying a real-time image according to the image information on a screen.

이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.Above, the operating method of the intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in the security area according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. 2 . Here, the operation method of the intrusion detection device for detecting intrusion through a plurality of lidar sensors installed in the security area according to an embodiment of the present invention detects an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in the security area described with reference to FIG. Since it may correspond to the configuration of the operation of the intrusion detection device 110, a more detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.The operating method of an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area according to an embodiment of the present invention may be implemented as a computer program stored in a storage medium for execution through combination with a computer.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. In addition, the operating method of the intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in the security area according to an embodiment of the present invention is implemented in the form of a computer program command for execution through combination with a computer, computer readable may be recorded on the medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and carry out program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. As described above, the present invention has been described with specific matters such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. , various modifications and variations are possible from these descriptions by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and not only the claims to be described later, but also all those with equivalent or equivalent modifications to the claims will be said to belong to the scope of the spirit of the present invention. .

110: 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치
111: 이격 거리 측정부 112: 행렬 생성부
113: 특성 벡터 생성부 114: 벡터 유사도 연산부
115: 판단부 116: 경고 메시지 표시부
117: 경고 등급 테이블 유지부 118: 경고 등급 확인부
119: 경고 메시지 표시 처리부 120: 위치 정보 저장부
121: 센서 확인부 122: 영상 표시부
110: an intrusion detection device that detects an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in the security area
111: separation distance measuring unit 112: matrix generating unit
113: feature vector generating unit 114: vector similarity calculating unit
115: determination unit 116: warning message display unit
117: warning level table holding unit 118: warning level confirmation unit
119: warning message display processing unit 120: location information storage unit
121: sensor confirmation unit 122: image display unit

Claims (12)

보안 구역 내의 서로 다른 지점에 설치된 n(n은 2이상의 자연수)개의 라이더(LiDAR) 센서들의 상기 보안 구역 내에서의 위치 정보와 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 복수의 카메라들에 대한 위치 정보가 저장되어 있는 위치 정보 저장부(120);
상기 n개의 라이더 센서들을 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사시킴으로써, 상기 n개의 라이더 센서들과 침입 탐지 대상인 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정하는 이격 거리 측정부(111);
상기 n개의 라이더 센서들 각각에 의해 측정된 이격 거리를 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x n의 제1 행렬을 생성하는 행렬 생성부(112);
상기 1 x n의 제1 행렬과 미리 정해진 1 x n의 가중치 행렬 간의 아다마르 곱(Hadamard product)을 연산함에 따라 1 x n의 가중치 연산 행렬을 생성하고, 상기 1 x n의 가중치 연산 행렬을 구성하는 값들을 각 성분으로 포함하는 n차원의 특성 벡터를 생성하는 특성 벡터 생성부(113);
상기 n차원의 특성 벡터와, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도를 연산하는 벡터 유사도 연산부(114);
상기 벡터 유사도와 미리 정해진 임계 값을 비교하여, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값을 초과하는 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단하고, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값 이하인 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있지 않은 것으로 판단하는 판단부(115);
상기 판단부(115)에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단되면, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 경고 메시지 표시부(116);
상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터를 서로 대응되는 위치에 존재하는 성분들끼리 각각 비교하여, 상기 n차원의 특성 벡터를 구성하는 성분들 중 크기가 상기 n차원의 기준 벡터에서의 대응되는 위치에 존재하는 성분의 크기보다 같거나 작은 제1 성분을 추출하고, 상기 제1 성분에 대응되는 제1 라이더 센서를 확인하는 센서 확인부(121); 및
상기 제1 라이더 센서가 확인되면, 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 상기 복수의 카메라들 중 상기 위치 정보 저장부(120)를 참조하여 상기 제1 라이더 센서의 위치로부터 기설정된 거리 이내에 위치하고 있는 것으로 확인되는 제1 카메라에 접속하여 상기 제1 카메라로부터 실시간의 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보에 따른 실시간 영상을 화면 상에 표시하는 영상 표시부(122)
를 포함하고,
상기 경고 메시지 표시부(116)는
미리 정해진 서로 다른 복수의 경고 등급들과 상기 복수의 경고 등급들 각각에 대응하는 미리 정해진 서로 다른 벡터 유사도에 대한 상한 값과 하한 값이 지정된 범위 값이 기록되어 있는 경고 등급 테이블을 저장하여 유지하는 경고 등급 테이블 유지부(117);
상기 판단부(115)에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단된 경우, 상기 경고 등급 테이블로부터 상기 벡터 유사도가 속해있는 벡터 유사도의 범위 값에 대응되어 기록되어 있는 제1 경고 등급을 확인하는 경고 등급 확인부(118); 및
상기 제1 경고 등급이 확인되면, 상기 제1 경고 등급에 따른 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 경고 메시지 표시 처리부(119)
를 포함하는 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치.
The location information of n (n is a natural number greater than or equal to 2) LiDAR sensors installed at different points in the security zone within the security zone and location information about a plurality of cameras pre-installed in the security zone are stored. a location information storage unit 120;
a separation distance measuring unit 111 for measuring a separation distance between the n lidar sensors and an object to be intrusion detection by emitting a laser beam in a preset direction through the n lidar sensors;
a matrix generator 112 for generating a 1 x n first matrix by allocating the separation distance measured by each of the n lidar sensors as components constituting one column;
A 1 x n weighting matrix is generated by calculating a Hadamard product between the 1 x n first matrix and a predetermined 1 x n weight matrix, and values constituting the 1 x n weighting matrix are calculated for each a feature vector generating unit 113 that generates an n-dimensional feature vector included as a component;
a vector similarity calculating unit 114 for calculating a vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and a preset n-dimensional reference vector for indicating that an object exists;
By comparing the vector similarity with a predetermined threshold, if it is determined that the vector similarity exceeds the threshold, it is determined that the object exists. If it is determined that the vector similarity is less than or equal to the threshold, the object exists. a determination unit 115 that determines that it is not being performed;
a warning message display unit 116 for displaying a warning message for informing that the object is in an intrusion state on the screen when it is determined by the determination unit 115 that the object exists;
The n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector are compared with each other, and components present at corresponding positions are compared, and the magnitude of the components constituting the n-dimensional characteristic vector is determined in the n-dimensional reference vector. a sensor confirmation unit 121 for extracting a first component equal to or smaller than the size of the component present at the corresponding position, and confirming the first lidar sensor corresponding to the first component; and
When the first lidar sensor is confirmed, it is confirmed that it is located within a preset distance from the position of the first lidar sensor with reference to the location information storage unit 120 among the plurality of cameras installed in advance in the security area An image display unit 122 that connects to a first camera to receive real-time image information from the first camera, and displays a real-time image according to the image information on a screen
including,
The warning message display unit 116 is
A warning for storing and maintaining a warning level table in which a plurality of predetermined different warning grades and a range value in which an upper limit value and a lower limit value for a predetermined different vector similarity corresponding to each of the plurality of warning grades are recorded are recorded rating table holding unit 117;
When it is determined by the determination unit 115 that the object exists, a warning level check for checking a first warning level recorded in correspondence to a range value of the vector similarity to which the vector similarity belongs from the warning level table part 118; and
When the first warning level is confirmed, a warning message display processing unit 119 for displaying a warning message for informing that the intrusion state is in accordance with the first warning level on the screen
An intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area comprising a.
제1항에 있어서,
상기 가중치 행렬에 포함된 n개의 가중치 성분들은 0 초과 1 미만의 값으로 구성되고, 상기 n개의 가중치 성분들의 총 합은 1인 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치.
According to claim 1,
An intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area where the n weight components included in the weight matrix are configured with values greater than 0 and less than 1, and the sum of the n weight components is 1.
제1항에 있어서,
상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도의 연산은 하기의 수학식 1에 따라 수행되는 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치.
[수학식 1]
Figure 112019110358709-pat00004

여기서, M은 두 벡터 사이의 벡터 유사도로 C는 두 벡터 사이의 코사인 유사도, D는 두 벡터 사이의 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 의미함.
According to claim 1,
An intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area, wherein the calculation of the vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector is performed according to Equation 1 below.
[Equation 1]
Figure 112019110358709-pat00004

Here, M is the vector similarity between two vectors, C is the cosine similarity between the two vectors, and D is the Euclidean distance between the two vectors.
삭제delete 삭제delete 보안 구역 내의 서로 다른 지점에 설치된 n(n은 2이상의 자연수)개의 라이더(LiDAR) 센서들의 상기 보안 구역 내에서의 위치 정보와 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 복수의 카메라들에 대한 위치 정보가 저장되어 있는 위치 정보 저장부를 유지하는 단계;
상기 n개의 라이더 센서들을 통해 미리 설정된 방향으로 레이저 광선을 방사시킴으로써, 상기 n개의 라이더 센서들과 침입 탐지 대상인 오브젝트 사이의 이격 거리를 측정하는 단계;
상기 n개의 라이더 센서들 각각에 의해 측정된 이격 거리를 하나의 열을 구성하는 성분으로 할당하여 1 x n의 제1 행렬을 생성하는 단계;
상기 1 x n의 제1 행렬과 미리 정해진 1 x n의 가중치 행렬 간의 아다마르 곱(Hadamard product)을 연산함에 따라 1 x n의 가중치 연산 행렬을 생성하고, 상기 1 x n의 가중치 연산 행렬을 구성하는 값들을 각 성분으로 포함하는 n차원의 특성 벡터를 생성하는 단계;
상기 n차원의 특성 벡터와, 오브젝트가 존재하고 있는 상태임을 지시하기 위한 미리 설정된 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도를 연산하는 단계;
상기 벡터 유사도와 미리 정해진 임계 값을 비교하여, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값을 초과하는 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단하고, 상기 벡터 유사도가 상기 임계 값 이하인 것으로 확인되면, 오브젝트가 존재하고 있지 않은 것으로 판단하는 단계;
상기 판단하는 단계에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단되면, 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 단계;
상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터를 서로 대응되는 위치에 존재하는 성분들끼리 각각 비교하여, 상기 n차원의 특성 벡터를 구성하는 성분들 중 크기가 상기 n차원의 기준 벡터에서의 대응되는 위치에 존재하는 성분의 크기보다 같거나 작은 제1 성분을 추출하고, 상기 제1 성분에 대응되는 제1 라이더 센서를 확인하는 단계; 및
상기 제1 라이더 센서가 확인되면, 상기 보안 구역 내에 미리 설치되어 있는 상기 복수의 카메라들 중 상기 위치 정보 저장부를 참조하여 상기 제1 라이더 센서의 위치로부터 기설정된 거리 이내에 위치하고 있는 것으로 확인되는 제1 카메라에 접속하여 상기 제1 카메라로부터 실시간의 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보에 따른 실시간 영상을 화면 상에 표시하는 단계
를 포함하고,
상기 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 단계는
미리 정해진 서로 다른 복수의 경고 등급들과 상기 복수의 경고 등급들 각각에 대응하는 미리 정해진 서로 다른 벡터 유사도에 대한 상한 값과 하한 값이 지정된 범위 값이 기록되어 있는 경고 등급 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
상기 판단하는 단계에 의해 오브젝트가 존재하고 있는 것으로 판단된 경우, 상기 경고 등급 테이블로부터 상기 벡터 유사도가 속해있는 벡터 유사도의 범위 값에 대응되어 기록되어 있는 제1 경고 등급을 확인하는 단계; 및
상기 제1 경고 등급이 확인되면, 상기 제1 경고 등급에 따른 침입 상태임을 알리기 위한 경고 메시지를 화면 상에 표시하는 단계
를 포함하는 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법.
The location information of n (n is a natural number greater than or equal to 2) LiDAR sensors installed at different points in the security zone within the security zone and location information about a plurality of cameras pre-installed in the security zone are stored. maintaining a location information storage unit;
measuring a separation distance between the n lidar sensors and an object that is an intrusion detection target by radiating a laser beam in a preset direction through the n lidar sensors;
generating a 1 x n first matrix by allocating the separation distance measured by each of the n lidar sensors as components constituting one column;
A 1 x n weighting matrix is generated by calculating a Hadamard product between the 1 x n first matrix and a predetermined 1 x n weighting matrix, and values constituting the 1 x n weighting matrix are calculated for each generating an n-dimensional feature vector including as a component;
calculating a vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and a preset n-dimensional reference vector for indicating that an object exists;
By comparing the vector similarity with a predetermined threshold, if it is determined that the vector similarity exceeds the threshold, it is determined that the object exists. If it is determined that the vector similarity is less than or equal to the threshold, the object exists. determining that it is not;
When it is determined that the object exists by the determining step, displaying a warning message for informing that the intrusion state is on the screen;
The n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector are compared with each other, and components present at corresponding positions are compared, and the magnitude of the components constituting the n-dimensional characteristic vector is determined in the n-dimensional reference vector. extracting a first component equal to or smaller than the size of the component present at the corresponding position, and identifying a first lidar sensor corresponding to the first component; and
When the first lidar sensor is confirmed, the first camera that is confirmed to be located within a preset distance from the position of the first lidar sensor with reference to the location information storage unit among the plurality of cameras installed in advance in the security area receiving real-time image information from the first camera by accessing the , and displaying a real-time image according to the image information on a screen.
including,
The step of displaying the warning message on the screen is
Storing and maintaining a warning grade table in which a plurality of different predetermined warning grades and a range value in which an upper limit value and a lower limit value for a predetermined different vector similarity corresponding to each of the plurality of warning grades are recorded are recorded; ;
when it is determined that the object exists by the judging step, checking a first warning grade recorded in correspondence with a range value of the vector similarity to which the vector similarity belongs from the warning grade table; and
If the first warning level is confirmed, displaying a warning message on the screen to inform that the intrusion state according to the first warning level
An operating method of an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area comprising a.
제6항에 있어서,
상기 가중치 행렬에 포함된 n개의 가중치 성분들은 0 초과 1 미만의 값으로 구성되고, 상기 n개의 가중치 성분들의 총 합은 1인 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법.
7. The method of claim 6,
The n weight components included in the weight matrix are composed of values greater than 0 and less than 1, and the total sum of the n weight components is 1 of an intrusion detection device that detects an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area. how it works.
제6항에 있어서,
상기 n차원의 특성 벡터와 상기 n차원의 기준 벡터 사이의 벡터 유사도의 연산은 하기의 수학식 1에 따라 수행되는 보안 구역 내에 설치된 복수의 라이더 센서들을 통해 침입을 탐지하는 침입 탐지 장치의 동작 방법.
[수학식 1]
Figure 112019110358709-pat00005

여기서, M은 두 벡터 사이의 벡터 유사도로 C는 두 벡터 사이의 코사인 유사도, D는 두 벡터 사이의 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 의미함.
7. The method of claim 6,
Calculation of the vector similarity between the n-dimensional characteristic vector and the n-dimensional reference vector is performed according to Equation 1 below. A method of operating an intrusion detection device for detecting an intrusion through a plurality of lidar sensors installed in a security area.
[Equation 1]
Figure 112019110358709-pat00005

Here, M is the vector similarity between two vectors, C is the cosine similarity between the two vectors, and D is the Euclidean distance between the two vectors.
삭제delete 삭제delete 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.A computer-readable recording medium recording a computer program for executing the method of any one of claims 6 to 8 through combination with a computer. 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a storage medium for executing the method of any one of claims 6 to 8 through combination with a computer.
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