KR102274579B1 - 성폭력 방지를 위한 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템 - Google Patents

성폭력 방지를 위한 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 여성에게 발생할 수 있는 성폭력 상황을 실시간으로 판별하고 성폭력 상황 발생 시, 자동으로 주위에 알람을 발생하는 것과 동시에 모바일(핸드폰)을 통해 주변 지인, 경찰 등에게 휴대폰 위치를 전송시킴으로써 성폭력 사건을 방지할 수 있는 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템에 관한 것으로 본 발명의 성폭력 감지 장치에 따르면, 사용자로부터 행동 및 감정과 연관된 신호를 검출하기 위한 복수의 센서로 이루어진 센서 그룹; 센서그룹으로부터의 검출 신호에 기반하여 성폭력 상황 여부를 판단하는 프로세서; 및 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치와 통신하기 위한 통신부를 포함하고 사용자의 브래지어에 착용되는 성폭력 감지 장치가 제공되고, 센서 그룹은, 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서, 사용자의 피부의 전도율을 통해 사용자의 감정상태를 검출하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서, 사용자의 심박도 측정을 위한 PPG(Photoplethysmography) 센서, 및 사용자 피부의 온도를 측정하기 위한 온도 센서를 포함하고, 프로세서는 복수의 센서로부터 검출된 신호를 수집하고, 수집된 신호를 복수의 인공지능 알고리즘 모델을 이용하여 성폭력 여부를 판정하고, 판정결과 성폭력 상황에 해당하는 것으로 판정되면, 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상태를 통지하도록 구성된다.

Description

성폭력 방지를 위한 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템{SEXUAL VIOLENCE SENSING DEVICE FOR PREVENTING SEXUAL VIOLENCE AND SEXUAL VIOLENCE PREVENTION SYSTEM USING THE SAME}
본 발명은 성폭력 방지를 위한 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 여성에게 발생할 수 있는 성폭력 상황을 실시간으로 판별하고 성폭력 상황 발생 시, 자동으로 주위에 알람 또는 사이렌을 발생시키는 동시에 모바일(핸드폰)을 통해 주변 지인, 경찰 등에게 휴대폰 위치를 전송시킴으로써 성폭력 사건을 방지할 수 있는 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 성범죄는 반사회적인 범죄로 편향된 성차별을 비롯하여 각종 성교육의 부재와 범죄 예방적인 측면에서의 사회적 인식부족으로 오늘날 더욱 심각한 문제를 야기하고 있다.
이러한 성범죄는 주로 힘없고 나약하며 사회적으로 권익을 충분히 보호받지 못하는 여성을 대상으로 일어나고 있다.
또한 충분한 성교육과 도덕교육을 받지 못한 청소년들에게 있어서 각종 음란물이 그릇된 성의식을 주어 청소년 가해자들을 양산하고 있고, 원하지 않는 성추행이나 성폭력을 당한 피해자는 육체적, 정신적 충격에 의해 올바른 교육과 성장에 큰 지장을 초래한다는 점에서 사회적으로나 개인적으로 성폭력에 대한 예방과 대비가 더욱 중요해지고 있다.
여성 대상 성폭력 범죄 건수는 2005년 11,757건에서 2017년 30,947건으로 약 2.6배 증가하고 있으며, 발생 건수 평균 증가율은 11.28%로 계속 증가하는 추세이며 암수율(공식 통계에 잡히지 않는 범죄)을 감안하면 실제 성폭력 범죄는 그 6배 이상 많을 것으로 추정된다.
모든 연령대의 여성이 남성보다 사회 전반에 대한 범죄 발생 관련하여 두려움을 가지고 있으며(여성 10명 중 5명이 우리 사회가 불안하다고 인식) 특히 성범죄피해 불안감은 매년 증가(평균 상승률 7.6%)하고 있다. 따라서 성폭력 범죄를 예방하고 대처하는 제품이 필요하고, 특히 언제 어디서나 착용과 사용이 간편하고, 외관상으로 구별할 기 어려우며 신속하게 성폭력으로부터 대상을 보호할 수 있는 성폭력 방지 시스템의 마련이 시급하다.
본 발명은 전술한 문제점에 기반하여 안출된 발명으로 여성에게 발생할 수 있는 성폭력 상황을 실시간으로 판별하고 성폭력 상황 발생 시 자동으로 주위에 알람 또는 사이렌을 발생시키는 동시에 모바일(핸드폰)을 통해 주변 지인, 경찰 등에게 휴대폰 위치를 전송시킴으로써 성폭력 사건을 방지할 수 있는 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일양태에 따르면, 사용자로부터 행동 및 감정과 연관된 신호를 검출하기 위한 복수의 센서로 이루어진 센서 그룹; 센서그룹으로부터의 검출 신호에 기반하여 성폭행 상황 여부를 판단하는 프로세서; 및 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치와 통신하기 위한 통신부를 포함하고 사용자의 브래지어에 착용되는 성폭력 감지 장치가 제공되고, 이 장치에서,
센서 그룹은, 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서, 사용자의 피부의 전도율을 통해 사용자의 감정상태를 검출하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서, 사용자의 심박도 측정을 위한 PPG(Photoplethysmography) 센서, 및 사용자 피부의 온도를 측정하기 위한 온도 센서를 포함하고,
프로세서는 복수의 센서로부터 검출된 신호를 수집하고, 수집된 신호를 복수의 인공지능 알고리즘 모델을 이용하여 성폭력 여부를 판정하고, 판정결과 성폭행 상황에 해당하는 것으로 판정되면, 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상태를 통지하도록 구성된다.
전술한 양태에서 성폭력 감지 장치는 자동 동작 모드; 수동 동작 모드; 및 저전력 동작 모드 중 하나에서 동작하도록 구성되고,
성폭력 감지 장치는 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서로부터 입력이 수신되면 자동 동작 모드로 동작하고, IMU 센서로부터 입력이 수신되지 않으면 저전력 동작 모드로 동작하고, 자동 동작 모드 중에 사용자로부터의 미리 정해진 수 이상의 탭 입력이 수신되면 수동 동작 모드로 전환하여 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상태를 통지하도록 구성된다.
또한 전술한 양태에서 프로세서는, 복수의 센서로부터 센서 데이터를 수집하는 처리; 수집된 센서 데이터에 대해 노이즈를 제거하는 처리; 노이즈가 제거된 센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리; 상기 인공지능 알고리즘 모델에서의 결과에 기반하여 성폭력 상황을 판단하는 처리를 수행하도록 구성되고,
센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리는,
센서 데이터를 SSAE(Stacked sparse autoencoder)에 기반한 1차 인공지능 알고리즘 모델에 미리 정해진 윈도우 크기로 분할 투입하여 동작과 감정과 연관된 특징을 선별하고, 선별된 특징에 대한 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias) 값을 구하는 처리;
1차 인공지능 알고리즘 모델의 출력으로 부터 가중치 및 바이어스를 추출하고 사전에 학습된 CNN(Convolution neural network)에 기반한 2차 인공지능 알고리즘 모델의 입력으로 사용하여 복수의 동작 및 복수의 감정으로 분류하는 처리 - 여기서 2차 인공지능 알고리즘 모델의 입력 = (H*W)*Weight+Bias이고, H는 데이터의 특징 길이, W는 윈도우 크기이고, 여기서 복수의 동작은 서기, 걷기, 뛰기, 눕기, 변환동작, 넘어지기를 포함하는 6개 동작으로 이루어지고, 복수의 감정은 행복함, 무서움, 정적, 심호흡을 포함하는 4개의 감정 상태로 분류됨 - ;
총 10개로 이루어진 동작 및 감정의 분류 결과를 다층 ANN(multi-layer Artificial Neural network) 알고리즘에 기반한 3차 인공지능 알고리즘 모델인 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력으로 투입하여 성폭행 상황 여부를 판단하는 처리를 더 포함한다.
또한 전술한 양태에서 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력에 이용되는 다중 동작 입력은 6개의 동작 중 적어도 3개의 연속된 동작을 포함하고, 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력에 이용되는 다중 감정 입력은 4개의 감정 중 적어도 3개의 연속된 감정을 포함한다.
또한 전술한 양태에서 1차 인공지능 알고리즘 모델에서 입력 레이어의 입력 데이터의 특징 수보다 히든 레이어의 수를 작도록 설정함으로써 입력 값의 개수보다 적은 개수의 특징이 선별된다.
또한 본 발명의 다른 양태에 따르면 사용자로부터 행동 및 감정과 연관된 신호를 검출하기 위한 복수의 센서로 이루어진 센서 그룹, 센서그룹으로부터의 검출 신호에 기반하여 성폭행 상황 여부를 판단하는 프로세서, 및 외부 장치와 통신하기 위한 통신부를 포함하는 성폭력 감지 장치; 상기 성폭력 감지 장치와 통신 연결가능한 전용 애플리케이션이 설치된 스마트폰; 및 상기 성폭력 감지 장치와 통신 연결가능한 스피커를 구비한 주위 알림장치; 를 포함하는 성폭행 방지 시스템이 제공되고, 이 시스템에서
성폭력 감지 장치의 센서 그룹은, 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서, 사용자의 피부의 전도율을 통해 사용자의 감정상태를 검출하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서, 사용자의 심박도 측정을 위한 PPG(Photoplethysmography) 센서, 및 사용자 피부의 온도를 측정하기 위한 온도 센서를 포함하고,
성폭력 감지 장치의 프로세서는 복수의 센서로부터 검출된 신호를 수집하고, 수집된 신호를 복수의 인공지능 알고리즘 모델을 이용하여 성폭력 여부를 판정하고, 판정결과 성폭행 상황에 해당하는 것으로 판정되면, 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상황을 통지하도록 구성되고,
상기 스마트폰 애플리케이션은 성폭력 감지 장치로부터 성폭력 위험 상태를 통지받으면 애플리케이션에 미리등록된 수신처에 위험 상황 메시지와 함께 현재 자신의 위치 정보를 전송하도록 구성되고,
상기 주위 알림 장치는 성폭력 위험 상태를 통지받으면 스피커를 통해 사이렌을 발생시키도록 구성된다.
또한 전술한 양태에서 프로세서는, 복수의 센서로부터 센서 데이터를 수집하는 처리; 수집된 센서 데이터에 대해 노이즈를 제거하는 처리; 노이즈가 제거된 센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리; 및 상기 인공지능 알고리즘 모델에서의 결과에 기반하여 성폭력 상황을 판단하는 처리를 수행하도록 구성되고,
센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리는,
센서 데이터를 SSAE(Stacked sparse autoencoder)에 기반한 1차 인공지능 알고리즘 모델에 미리정해진 윈도우 크기로 분할투입하여 동작과 감정과 연관된 특징을 선별하고, 선별된 특징에 대한 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias) 값을 구하는 처리;
1차 인공지능 알고리즘 모델의 출력에 가중치 및 바이어스를 적용하여 CNN(Convolution neural network)에 기반한 2차 인공지능 알고리즘 모델에 입력하고 복수의 동작 및 복수의 감정으로 분류하는 처리 - 여기서 2차 인공지능 알고리즘 모델의 입력 = (H*W)*Weight+Bias이고, H는 데이터의 특징 길이, W는 윈도우 크기이고, 여기서 복수의 동작은 서기, 걷기, 뛰기, 눕기, 변환동작, 넘어지기를 포함하는 6개 동작으로 이루어지고, 복수의 감정은 행복함, 무서움, 정적, 심호흡을 포함하는 4개의 감정 상태로 분류됨 - ;
총 10개로 이루어진 동작 및 감정의 분류 결과를 다층 ANN(multi-layer Artificial Neural network) 알고리즘에 기반한 3차 인공지능 알고리즘 모델인 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력으로 투입하여 성폭행 상황 여부를 판단하는 처리를 더 포함한다.
본 발명에 따르면 여성에게 성폭력 상황이 발생되면 성폭력 감지 장치가 이를 실시간으로 판별하여 모바일(핸드폰)을 통해 주변 지인, 경찰 등에게 사용자의 위치 정보와 함께 위험 상황 발생을 메시지로 전송할 뿐만 아니라 성폭력 장치와 연동하는 주위 알림 장치를 통해 알람 또는 사이렌을 발생시킴으로써 주변에 경각심을 발생하도록 함으로써 성폭력 사건을 방지할 수 있다.
도 1a은 본 발명에 따른 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템의 일례를 나타내는 도면;
도 1b는 성폭력 감지 장치의 외관을 나타내는 도면;
도 2는 도 1a 및 도 1b에서 설명한 성폭력 감지 장치의 내부 구성을 나타낸 기능 블록도;
도 3은 성폭력 감지 장치의 동작 모드의 흐름을 나타내는 흐름도;
도 4는 저전력모드에서의 실행 동작을 개략적으로 나타낸 흐름도;
도 5는 성폭력 감지 장치와 연동하는 주위 알림 장치의 일례를 나타내는 도면;
도 6은 본 발명에 따른 스마트폰에 설치되는 전용 애플리케이션의 일례를 나타낸 도면;
도 7은 본 발명에 따른 성폭력 방지를 위한 시스템에서의 전체적인 동작 흐름을 나타내는 흐름도;
도 8은 성폭력 감지 모델의 동작을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도;
도 9는 성폭력 감지 모델의 1차 내지 3차 인공지능 알고리즘 모델의 주요 내용을 나타내는 설명도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.
본 명세서에서 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 따라서, 몇몇 실시예들에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 그리고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1a은 본 발명에 따른 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템의 일례를 나타내는 도면이고 도 1b는 성폭력 감지 장치의 외관을 나타내는 도면이다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 성폭력 방지 시스템은 성폭력 감지 장치(200); 성폭력 감지 장치(200)와 통신가능한 스마트폰 앱이 설치된 스마트폰(100); 및 주위 알림장치(300)를 포함한다.
성폭력 감지 장치(200)는 도 1b에 도시된 바와 같이 여성의 브래지어에 탈부착가능한 형태로 구현된다. 성폭력 감지 장치(200)는 대략 단면이 사다리꼴 형상의 몸체부와 몸체부로부터 하방으로 연장된 결합부로 이루어지고, 결합부의 일측면 상에는 성폭력 감지 장치(200)에 설치된 센서들 중 피부의 전도율을 측정하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서와 심박 수를 측정하기 위한 PPG(PhotoPlethysmoGram) 센서가 피부와 접촉되도록 노출되어 형성된다. 성폭력 감지 장치(200)의 세부적인 내부 구조에 대해서는 이하에 보다 상세하게 설명하도록 한다.
또한 결합부의 타측면에는 사용자의 브래지어와 결합하기 위한 결합용 클립이 더 형성되어 사용자는 성폭력 감지 장치(200)를 사용하기 전에 결합용 클립을 이용하여 자신의 브래지어에 간단하게 고정하여 부착할 수 있게 된다.
이외에도 성폭력 감지 장치(200)는 착용시 여성의 피부와 맞닿아 있기 때문에 성폭력 감지 장치(200)의 재질은 인체에 무해한 실리콘 재질로 이루어져 사용자에게 거부감을 주지 않도록 구성된다.
스마트 폰(100)에는 성폭력 감지 장치(200)와 통신을 전담하기 위한 애플리케이션이 설치되고, 애플리케이션(110)은 특정 위급 상황에서 외부의 관리 서버 또는 경찰서 등의 해당 기관 또는 관공서와 통신을 수행하도록 동작한다.
성폭력 감지 장치(200)와 스마트 폰(100) 사이의 연결은 블루투스를 포함하는 근거리 무선 통신을 이용하여 서로 연결되고, 스마트 폰(100)과 외부 관리 서버 또는 경찰서와의 통신은 LTE, 3G, 5G 등과 같은 이동 통신망 또는 이더넷 망과 같은 네트워크를 통해서도 서로 연결될 수 있다.
도 2는 도 1a 및 도 1b에서 설명한 성폭력 감지 장치(200)의 내부 구성을 나타낸 기능 블록도이다. 도 2에 도시한 바와 같이 본 발명에 따른 성폭력 감지 장치(200)는, 복수의 센서로 이루어진 센서그룹부(210), 프로세서(MCU)(220), 외부의 스마트폰과 연결하기 위한 통신부(230) 및 전원부(250)을 포함한다.
도 2에 도시된 실시예에서는 본 발명의 이해를 돕기 위해 그 기능별로 센서그룹부, 프로세서, 통신부로 나누워 별개의 구성요소로서 설명하고 있지만 센서그룹부(210) 및/또는 통신부(230) 등의 구성요소는 프로세서(220)와 일체로 형성될 수도 있다.
센서그룹(210)은 복수의 센서로 이루어지는데, 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서, 사용자의 피부의 전도율을 통해 사용자의 감정상태(흥분도)를 검출하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서, 사용자의 심박도 측정을 위한 PPG(Photoplethysmography) 센서, 사용자 피부의 온도를 측정하기 적외선 타입의 온도 센서를 포함한다.
IMU 센서는 3차원 공간내에서의 자유로운 움직임을 측정하기 위하여 각 센서(가속도, 자이로, 지자계)를 3축으로 구성되며, 성폭력 감지 장치(100)의 사용자의 자세 상태(3축(x축, y축, z축)상의 가속도 및 각속도)를 검출하도록 설치된다.
GSR(Galvanic Skin Respones) 센서는 피부의 습기에 의한 전류 변화를 감지하는 센서이고, 사용자에 의해 강한 감정(흥분상태)이 발생하면 교감신경계에 의해 피부 습도가 변하게 되고 GSR 센서는 이를 검출하도록 설치된다.
PPG(Photoplethysmography) 센서는 광류측정기로 알려져 있으며, 심장이 뛸때 혈류의 변화량을 검출하도록 구성된다.
사용자 피부의 온도를 측정하기 위한 온도 센서는 사용자의 체온을 측정하기 위해 제공되는데, 적외선 방식의 비접촉식 온도센서가 이용되는 것이 바람직하지만 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고 접촉식 온도 센서가 이용될 수도 있다.
프로세서(220)는 센서그룹(210)의 각각의 센서로부터의 센서 데이터를 수신하고 처리하기 위한 펌웨어를 포함할 수 있다. 펌웨어는 프로세서 내부 또는 외부의 메모리(222)에 포함될 수 있으며, 센서그룹(210)으로부터의 데이터를 입력받고 통신부(230)를 통해 외부의 장치, 예를 들면 스마트폰의 애플리케이션과의 데이터 통신을 제어하고 또한 위험상황 발생시 주위 알림장치(300)를 구동시키도록 기능한다.
위험상황 알림부(240)는 센서들(210)로부터의 입력 신호에 기반하여 프로세서가 위험 상황이라고 판단한 경우 이를 사용자에게 알려주기 위한 진동부(242), 위험 상황을 외부로 경고하기 위한 소리출력부(또는 부저부)(244), 및 외부에 위험 상황을 빛으로 알려주기 위한 LED(246)를 포함한다.
통신부(230)는 와이파이, 블루투스, 근거리 통신, RFID, 블루투스 로우 에너지, 지그비, 또는 다른 무선 통신 기술, 또는 적외선용 인터페이스 또는 광 통신 기술과 같은 무선 또는 무접촉 통신 인터페이스를 포함할 수 있는데, 바람직하게, 본 발명에서는 블루투스 통신 모듈(232)를 채용하여 구현되었다.
블루투스통신 모듈(232)이 이용된 경우 성폭력 감지 장치(200)는 블루투스 통신을 통해 스마트폰과 1:1 페어링이 이루어지고 스마트폰에 설치된 전용 애플리케이션을 통해 본 발명에 따른 추가의 서비스(지인 알림, 경찰서 알림, 본인 위치 알림)가 자동으로 실행될 수 있다.
통신부(230)는 전술한 바와 같이 성폭련과 관련한 위험 상황이 발생된 것을 외부로 알리기 위해 스마트 폰(300) 내의 전용 애플리케이션(310)과의 통신을 수행하게 된다.
성폭력 감지 장치(200)는 충전회로부(252)를 더 포함한다. 충전회로부(252)는 성폭력감지 장치(200)에 내장된 내장 배터리(254)를 충전하도록 기능하며 과충전을 방지하기 위한 보호 회로 등을 포함할 수도 있으며, 무선 충전 회로 또는 유선 충전 회로로서 구현될 수도 있다.
성폭력 감지 장치의 동작 모드는 도 3에 도시된 바와 같이, 수동 동작 모드, 자동 동작 모드를 포함한다.
① 수동 동작 모드: 사용자가 성폭력과 관련된 위험 상황을 스스로 판단하여 주위에 알리기 위한 모드로서, 성폭력 감지 장치(100)를 3초 이내 10초 이상 두드리면 수동 모드로 즉시 진입된다. 수동 모드 상태로 장치가 진입되면 프로세서는 곧바로 성폭력 위험 상황으로 간주하여 주위 알림 장치(300)과 스마트폰 알람과 같은 경보 동작을 수행하게 된다.
또한 수동 모드에서 스마트 폰의 애플리케이션은 애플리케이션에 등록된 긴급연락처(지인, 경찰서) 등에 구조 메시지와 함께 본인의 위치 정보를 송신하도록 동작하게 된다.
② 자동 동작 모드: 프로세서는 센서그룹으로부터 일정 시간 이상 센서 데이터가 수집되지 않는 경우 슬립 모드(저전력 모드)로 진입하여 배터리를 절전하도록 구성되고, 센서그룹으로부터 센서 데이터가 수집되는 경우에는 정상 모드(normal mode)로 집입하도록 구성된다.
자동 동작 모드에서 수집된 센서 데이터가 성폭력 상황에 해당하는 경우에는 성폭력 경보를 수행하게 된다.
도 3은 전술한 바와 같은 성폭력 감지 장치(200)의 동작 흐름을 나타내는 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이 단계 S110에서 프로세서는 자동 모드로 진입한다.
자동모드 상태에서 성폭력 감지 장치(200)는 단계 S120에서 탭감지를 통해 수동모드(단계 S130)로 동작하거나 계속 하여 자동모드로 동작한다. 일례로 단계 S120에서 정해진 시간(3초) 내에 10번 이상의 탭이 감지되면 성폭력 감지 장치(200)는 수동모드(S130)로 진행되어 프로세서는 단계 S150으로 진행하여 성폭력 경보 프로세스를 수행하게 된다.
한편 단계 S110에서 탭이 감지되지 않은 경우에는 단계 S120으로 진행되어 성폭력 감지 장치(200)는 자동모드로 계속 동작하게 된다.
자동 모드에서 프로세스는 먼저 단계 S122에서와 같이 센서그룹(210) 내의 센서들로부터 데이터가 수집되는지 여부를 판단한다. 센서 데이터가 수집되지 않은 경우 사용자가 성폭력 감지 장치(200)를 착용하지 않은 것으로 판단하여 프로세서는 성폭력 감지 장치(200)를 저전력 모드(슬립 모드)로 진입시키고 단계 S110로 복귀한다.
한편 단계 S122에서 센서그룹내의 센서들로부터 센서데이터가 수집되는 경우에는 프로세서는 성폭력 감지 장치(200)를 정상 모드로 동작시키고 수집된 센서 데이터들에 대한 성폭력 여부를 판정하고, 수집된 센서 데이터가 성폭력 상황에 해당하는 것으로 판단되면 단계 S150으로 진행되어 성폭력 경보를 수행하고, 그렇지 않은 경우에는 단계 S122로 복귀하여 센서 데이터를 다시 수집하게 된다.
전술한 저전력 상태에서 프로세서는 프로세서를 포함하여, 블루투스 통실 모듈, IMU 센서, PPG 센서, GSR 센서 및 온도센서를 모두 슬립 모드로 동작시키는 한편, 센서 그룹으로부터의 데이터가 수집되거나 사용자에 의한 탭이 입력(탭 3회)되면 프로세서는 다시 성폭력 감지 장치(200)를 정상 모드로 동작시킨다.
전술한 설명에서 프로세서는 센서그룹으로부터의 센서들에 의해 입력이 없는 경우 저전력 모드로 동작하는 것으로 설명하고 있지만 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고 가속도/각속도(IMU) 센서만을 활용하여 움직임이 없을 때(가만히 앉아있기, 착용을 안했을 때) 저전력 모드로 작동하고 움직임이 있는 경우에만 정상 모드로 전환하여 전원 소비를 최소화할 수도 있다.
도 4는 저전력모드에서의 실행 동작을 개략적으로 나타낸 흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 저전력 모드에서, 프로세서는 전원이 인가되는 순간부터 블루투스 모듈을 항상 저전력 모드(sleep)로 전환하여 전력 소모를 최소화하며, 프로세스에서는 IMU 센서에서 동작이 감지되면 블루투스 모듈을 포함한 모든 센서들의 동작을 정상 모드로 전환하여 외부의 핸드폰(100)과 주변 알림장치(300)와 연동을 수행한다.
또한 프로세서는 센서그룹의 IMU 센서에서 획득한 각속도 데이터의 크기에 대한 임계치를 기반으로 움직임을 감지하고 움직임이 없으면 스스로 저전력 모드로 진입한다. 이후 가속도 센서 내부에서 움직임을 감지하여 가속도 센서와 연결된 프로세서의 인터럽트핀이 0에서 1로 체크되면 해당 엣지 신호를 프로세서의 핀에서 감지하여 프로세서가 정상 모드로 전환된다.
도 5는 전술한 성폭력 감지 장치(200)와 연동하는 주위 알림 장치(300)의 일례를 나타내는 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이 주위 알림 장치(300)는 블루투스 통신 모듈을 포함하여 스마트폰의 앱(100) 또는 성폭력 감지 장치(200)와 블루투스 방식으로 연결된다.
주위 알림 장치(300)는 경고를 위한 스피커를 포함하고 있으며, 주위 알림 장치(300)의 MCU는 성폭력 감지 장치(200)로부터 성폭력 상황이 감지되면 스피커를 통해 경고 사이렌을 울리도록 동작한하며, 주위 알림 장치(300)의 스피커를 통해 바람직하게 100dB 이상의 사이렌 소리가 출력된다.
도 6은 본 발명에 따른 스마트폰에 설치되는 전용 애플리케이션의 일례를 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이 사용자는 스마트폰의 앱을 통해 성폭력 감지 장치(100) 및 주위 알림 장치(300)와 연결될 수 있으며, 사용자는 앱을 통해 제공되는 화면을 통해 위험 상황시 연락하기 위한 수신자 명단을 작성할 수 있고, 위험 상황 발생시 위치를 전송할 지 여부를 설정할 수 있다.
따라서 위험 상황 발생시 스마트폰에 설치된 애플리케이션은 112를 비롯한 애플리케이션에 등록된 수신처에 성폭력 위험 상황 메시지와 함께 현재 자신의 위치까지도 함께 전송할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명에 따른 성폭력 방지를 위한 시스템에서의 전체적인 동작 흐름을 나타내는 흐름도이다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 성폭력 감지 장치(200)의 프로세서(220)는 먼저 단계 S210에서와 같이 장치가 사용자에게 착용되었는지 여부를 판단하게 된다. 성폭력 감지 장치(200)의 착용 여부는 센서 그룹(210) 내의 IMU 센서로부터의 입력값에 기반하여 판단하게 되는데, 성폭력 감지 장치(200)가 착용된 것으로 판단되면 처리는 단계 S220으로 진행되어 자동 모드가 실행되는 반면, 그렇지 않은 경우에는 단계 S215로 진행되어 프로세서(220)는 성폭력 감지 장치(200)를 저전력 모드로 동작시킨다.
단계 S220에서 성폭력 감지 장치(200)가 자동 모드로 동작 중이라면 프로세서는 사용자로부터의 탭이 입력되는지 여부를 단계 S230에서 판단하게 되고, 단계 S230에서 탭이 감지된 경우(예를 들면, 3초이내 10회 이상) 프로세서는 성폭력 상황이 발생한 것으로 간주하여 단계 S280으로 진행하여 스마트폰에 설치된 애플리케이션을 통해 등록된 수신처에 위험 상황 알림 메시지를 발송하고 동시에 주위 알림 장치(300)가 페어링되어 있는 경우에는 주위 알림 장치(300)로 하여금 사이렌을 발생시키도록 동작한다.
단계 S230에서 사용자로부터 탭 입력이 없는 경우에는 센서그룹(230)의 센서들로부터 센서 데이터, 예를 들면, 가속도 및 각속도 데이터(IMU 센서), 피부온도 데이터(온도 센서), 심박수 데이터(PPG 센서), 흥분도 데이터(GSR 센서)가 수집되고 단계 S250에서 수집되는 센서 데이터에 대한 신호처리가 수행된다.
복수의 센서들로부터 수집되는 데이터는 실시간으로 처리되는데, 예를 들면 1초 단위의 데이터를 수신하여 1회의 계산을 수행하게 된다. 예를 들면, 1초에 10회의 가속도 및 각속도 데이터, 피부온도 데이터, 심박수 데이터, 흥분도 데이터를 수신한다면, 10개의 신호 데이터를 이용하여 신호 처리를 수행하게 된다. 신호 처리 과정에서 입력되는 센서 신호들로부터 노이즈를 제어하기 위해 실시간 노이즈 제거 필터(고대역 통과 필터, 무빙(moving) 에버리지 필터, 미디언 필터 등)가 이용될 수 있다.
노이즈 제거된 센서 수집 신호는 일정 크기의 윈도우(window)(예를 들면 10개 프레임) 크기로 잘라져 성폭력 감지 모델(알고리즘)으로 입력된다. 성폭력 감지 알고리즘에 대해서는 이하에 보다 상세하게 설명하도록 한다.
성폭력 감지 모델에서 성폭력 상황인 것으로 판단된 경우에는 단계 S280으로 진행되고 프로세서(220)는 스마트폰에 설치된 애플리케이션을 통해 등록된 수신처에 위험 상황 알림 메시지를 발송하고 동시에 주위 알림 장치(300)가 페어링되어 있는 경우에는 주위 알림 장치(300)로 하여금 사이렌을 발생시키도록 동작한다.
단계 S270에서 성폭력 상황이 아닌 것으로 판단된 경우에는 단계 S220으로 진행하여 단계 S280까지 반복한다.
도 8은 성폭력 감지 모델(알고리즘)의 동작을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도이다. 도 8에 도시한 바와 같이 본 발명에 따른 성폭력 감지 모델은 총 3개의 순차적인 알고리즘을 수행하도록 구성된다.
먼저 단계 S250에서 노이즈 제거된 신호는 일정한 크기의 window 크기로 (예, 10개 frame) 잘라져서 1차 인공지능 알고리즘 모델인 SSAE(stacked sparse autoencoder) 모델에 입력되고, 특징을 추출 및 선별함으로써 연관성이 더 높은 특징(latent z)을 선별할 수 있다. 이 1차 인공지능 알고리즘 모델(SSAE 모델)에서 입력 레이어의 특징 개수보다 히든 레이어의 수를 작도록 설정함으로써 입력값의 개수보다 적은 개수의 특징이 선별될 수 있다.
전술한 1차 인공지능 알고리즘 모델인 SSAE 모델의 마지막 인코딩 레이어에서는 각 동작 또는 감정과 연관성이 높은 특징들의 가중치(weight) 값 및 바이어스(bias) 값을 추출하고 두개의 값을 행렬로 변환하여 센서 원신호 데이터와 병합한다.
이어진 단계 S263에서는 단계 S261에서 원 신호 데이터와 병합된 데이터를 2차 인공지능 모델인 동작 및 감정 분류 모델에 입력으로 투입된다. 2차 인공 지능 모델에서 입력은 데이터의 특징 길이(H)와 윈도우 크기(W), 그리고 1차 모델에서의 가중치(weight) 및 바이어스(Bias) 값을 이용하며,
입력=(H*W)*Weight+Bias로 표시된다.
2차 인공지능 모델인 동작 및 감정 분류 모델은 CNN(Convolution neural network)에 기반하고 있으며, 이를 통해 6개의 동작(서기, 걷기, 뛰기, 눕기, 변환동작, 넘어지기)과 4개의 감정(행복함, 무서움, 정적, 심호흡) 상태로 각각 분류된다(S265, S269).
성폭력 감지 결과를 향상시키기 위해 2차 CNN 모델에서 사전에 정의된 아키텍쳐 최적화를 진행하는 것이 바람직하고, 이를 위한 방법으로 GRO(Grid research optimization)을 적용하며, 최적화 변수로는 CNN 레이어의 개수, 출력 노드의 개수, 컨벌루젼 매트릭스(convolution matrix) 폭(width)와 높이(height) 사이즈 등이 포함될 수 있다.
총 10개의 동작 및 감정의 분류 결과는 이어진 단계 S269에서 3차 인공지능 알고리즘 모델인 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력으로 투입된다. 3차 인공지능 알고리즘 모델인 다중 동작 및 감정 분류 모델은 다층 ANN(multi-layer Artificial Neural network) 알고리즘에 기반하고 있으며 최종적으로 성폭력인지 일상생활에 해당하는지 여부가 판단된다.
다중 동작 및 감정 분류 모델에서는, 3개의 연속된 동작과 3개의 연속된 감정 데이터로 시나리오 기반의 최종 결과가 도출되게 된다. 예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같이 일련의 제1 다중 동작(뛰기->넘어지기-> 엎퍼지기)과 함께 일련의 제1 다중 감정(놀람->무서움->무서움)과 같은 시나리오 기반의 입력이 다중 동작 및 감정 분류 모델에 투입되어 일상생활에 해당하는 것인지 성폭력 상황에 해당하는 것인지를 판단하게 된다.
본 발명에서는 스마트폰 및 애플리케이션의 사용에 익숙하지 않은 사용자의 사용 편의성을 위해 다음과 같은 추가의 기능들이 더 제공된다. 구체적으로 본 발명에 따른 성폭력 감지 장치에 이용되는 애플리케이션이 스마트폰에 설치되면 애플리케어션은 스마트폰의 메모리에 상주하도록 기능한다. 스마트폰의 메모리에 상주한 애플리케이션은 다음의 기능을 수행하도록 구성된다.
1) 블루투스 모니터링 및 페어링 기능: 애플리케이션은 스마트폰의 메모리에 상주하고 있고 스마트폰의 블루투스 통신이 온 되어 있는지 여부를 모니터링하고 블루투스 통신이 오프된 경우 자동으로 블루투스 통신을 온으로 설정하도록 동작되고 성폭력 감지 장치와의 페어링을 유지하도록 구성된다.
2) 위험상황 알림 기능: 애플리케이션은 성폭력 위험 상황이 감지되었다는 통신을 성폭력 감지 장치로부터 수신하면 백그라운드에서 앱을 다시 활성화시키고 위험 상황을 주변에 알리도록 기능한다.
3) 페어링 우선 순위 변환 기능: 애플리케이션은 성폭력 감지 장치가 아닌 다른 블루투스 통신 제품의 이용상의 편리함을 위해 스마트 폰과 성폭력 감지 장치의 페어링 순서를 설정하도록 기능할 수 있다. 이 기능을 통해 사용자는 스마트폰과 성폭력 감지 장치와의 페어링 순위를 최우선 순위로, 최하위 순위로 지정할 수 있고, 필요한 경우 특정 순위, 예를 들면로 블루투스 이어폰 - 성폭력 감지 장치 - 기타 블루투스 입력장치(키보드, 펜) 등의 순서로 지정할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 게시된 실시예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아닌 설명을 위한 것이고, 이런 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 의해 제한되기 보다는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 스마트폰 및 애프리케이션 200: 성폭력 감지 장치
210: 센서그룹 220: 프로세서
230: 통신부 254: 배터리
252: 충전 회로부 300: 주위 알림 장치

Claims (7)

  1. 사용자로부터 행동 및 감정과 연관된 신호를 검출하기 위한 복수의 센서로 이루어진 센서 그룹; 센서그룹으로부터의 검출 신호에 기반하여 성폭력 상황 여부를 판단하는 프로세서; 및 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치와 통신하기 위한 통신부를 포함하고 사용자의 브래지어에 착용되는 성폭력 감지 장치에 있어서,
    상기 성폭력 감지 장치는 실리콘 재질로 이루어지고, 여성의 브래지어에 탈부착가능하도록 단면이 사다리꼴 형상의 몸체부와 브래지어에 부착되도록 몸체부로부터 하방으로 연장된 결합부로 이루어지고,
    성폭력 감지 장치의 센서 그룹은, 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서, 사용자의 피부의 전도율을 통해 사용자의 감정상태를 검출하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서, 사용자의 심박도 측정을 위한 PPG(Photoplethysmography) 센서, 및 사용자 피부의 온도를 측정하기 위한 온도 센서를 포함하고,
    상기 GSR(Galvanic Skin Respones) 및 PPG(PhotoPlethysmoGram) 센서는 사용자의 피부와 접촉되도록 상기 결합부의 일측면에 노출되어 형성되고, 결합부의 타측면에는 사용자의 브래지어와 결합하기 위한 결합용 클립이 제공되어 있으며,
    상기 프로세서는 복수의 센서로부터 검출된 신호를 수집하고, 수집된 신호를 복수의 인공지능 알고리즘 모델을 이용하여 성폭력 여부를 판정하고, 판정결과 성폭력 상황에 해당하는 것으로 판정되면, 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상태를 통지하도록 구성되고,
    상기 프로세서는
    복수의 센서로부터 센서 데이터를 수집하는 처리;
    수집된 센서 데이터에 대해 노이즈를 제거하는 처리;
    노이즈가 제거된 센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리;
    상기 인공지능 알고리즘 모델에서의 결과에 기반하여 성폭력 상황을 판단하는 처리를 수행하도록 구성되고,
    센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리는,
    센서 데이터를 SSAE(Stacked sparse autoencoder)에 기반한 1차 인공지능 알고리즘 모델에 미리 정해진 윈도우 크기로 분할 투입하여 동작과 감정과 연관된 특징을 선별하고, 선별된 특징에 대한 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias) 값을 구하는 처리;
    1차 인공지능 알고리즘 모델의 출력으로부터 가중치 및 바이어스를 추출하고 사전에 학습된 CNN(Convolution neural network)에 기반한 2차 인공지능 알고리즘 모델의 입력으로 사용하여 복수의 동작 및 복수의 감정으로 분류하는 처리 - 상기 2차 인공지능 알고리즘 모델의 입력 = (H*W)*Weight+Bias이고, H는 데이터의 특징 길이, W는 윈도우 크기이고, 상기 복수의 동작은 서기, 걷기, 뛰기, 눕기, 변환동작, 넘어지기를 포함하는 6개 동작으로 이루어지고, 복수의 감정은 행복함, 무서움, 정적, 심호흡을 포함하는 4개의 감정 상태로 분류됨 - ;
    총 10개로 이루어진 동작 및 감정의 분류 결과를 다층 ANN(multi-layer Artificial Neural network) 알고리즘에 기반한 3차 인공지능 알고리즘 모델인 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력으로 투입하여 성폭력 상황 여부를 판단하는 처리를 더 포함하고,
    다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력에 이용되는 다중 동작 입력은 6개의 동작 중 적어도 3개의 연속된 동작을 포함하고, 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력에 이용되는 다중 감정 입력은 4개의 감정 중 적어도 3개의 연속된 감정을 포함하는 것을 특징으로 하는
    성폭력 감지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 성폭력 감지 장치는 자동 동작 모드; 수동 동작 모드; 및 저전력 동작 모드 중 하나에서 동작하도록 구성되고,
    상기 성폭력 감지 장치는 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서로부터 입력이 수신되면 자동 동작 모드로 동작하고, IMU 센서로부터 입력이 수신되지 않으면 저전력 동작 모드로 동작하고, 자동 동작 모드 중에 사용자로부터의 미리 정해진 수 이상의 탭 입력이 수신되면 수동 동작 모드로 전환하여 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상태를 통지하도록 구성된 것을 특징으로 하는
    성폭력 감지 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    1차 인공지능 알고리즘 모델에서 입력 레이어의 입력 데이터의 특징 수보다 히든 레이어의 수를 작도록 설정함으로써 입력 값의 개수보다 적은 개수의 특징이 선별되는 것을 특징으로 하는
    성폭력 감지 장치.
  6. 사용자로부터 행동 및 감정과 연관된 신호를 검출하기 위한 복수의 센서로 이루어진 센서 그룹, 센서그룹으로부터의 검출 신호에 기반하여 성폭력 상황 여부를 판단하는 프로세서, 및 외부 장치와 통신하기 위한 통신부를 포함하는 성폭력 감지 장치;
    상기 성폭력 감지 장치와 통신 연결가능한 전용 애플리케이션이 설치된 스마트폰; 및
    상기 성폭력 감지 장치와 통신 연결가능한 스피커를 구비한 주위 알림장치; 를 포함하는 성폭력 방지 시스템에 있어서,
    상기 성폭력 감지 장치는 실리콘 재질로 이루어지고, 여성의 브래지어에 탈부착가능하도록 단면이 사다리꼴 형상의 몸체부와 브래지어에 부착되도록 몸체부로부터 하방으로 연장된 결합부로 이루어지고,
    성폭력 감지 장치의 센서 그룹은, 가속도 및 각속도 검출을 위한 IMU 센서, 사용자의 피부의 전도율을 통해 사용자의 감정상태를 검출하기 위한 GSR(Galvanic Skin Respones) 센서, 사용자의 심박도 측정을 위한 PPG(Photoplethysmography) 센서, 및 사용자 피부의 온도를 측정하기 위한 온도 센서를 포함하고,
    상기 GSR(Galvanic Skin Respones) 및 PPG(PhotoPlethysmoGram) 센서는 사용자의 피부와 접촉되도록 상기 결합부의 일측면에 노출되어 형성되고, 결합부의 타측면에는 사용자의 브래지어와 결합하기 위한 결합용 클립이 제공되어 있으며,
    성폭력 감지 장치의 프로세서는 복수의 센서로부터 검출된 신호를 수집하고, 수집된 신호를 복수의 인공지능 알고리즘 모델을 이용하여 성폭력 여부를 판정하고, 판정결과 성폭력 상황에 해당하는 것으로 판정되면, 상기 외부의 스마트폰 애플리케이션 및 외부의 주위 알림 장치에 성폭력 위험 상황을 통지하도록 구성되고,
    상기 스마트폰 애플리케이션은 성폭력 감지 장치로부터 성폭력 위험 상태를 통지받으면 애플리케이션에 미리등록된 수신처에 위험 상황 메시지와 함께 현재 자신의 위치 정보를 전송하도록 구성되고,
    상기 주위 알림 장치는 성폭력 위험 상태를 통지받으면 스피커를 통해 사이렌을 발생시키도록 구성되고,
    상기 프로세서는, 복수의 센서로부터 센서 데이터를 수집하는 처리; 수집된 센서 데이터에 대해 노이즈를 제거하는 전처리; 노이즈가 제거된 센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리; 및 상기 인공지능 알고리즘 모델에서의 결과에 기반하여 성폭력 상황을 판단하는 처리를 수행하도록 구성되고,
    센서 데이터를 인공지능 알고리즘 모델에 적용하는 처리는,
    센서 데이터를 SSAE(Stacked sparse autoencoder)에 기반한 1차 인공지능 알고리즘 모델에 미리정해진 윈도우 크기로 분할투입하여 동작과 감정과 연관된 특징을 선별하고, 선별된 특징에 대한 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias) 값을 구하는 처리;
    1차 인공지능 알고리즘 모델의 출력에 가중치 및 바이어스를 적용하여 CNN(Convolution neural network)에 기반한 2차 인공지능 알고리즘 모델에 입력하고 복수의 동작 및 복수의 감정으로 분류하는 처리 - 상기 2차 인공지능 알고리즘 모델의 입력 = (H*W)*Weight+Bias이고, H는 데이터의 특징 길이, W는 윈도우 크기이고, 상기 복수의 동작은 서기, 걷기, 뛰기, 눕기, 변환동작, 넘어지기를 포함하는 6개 동작으로 이루어지고, 복수의 감정은 행복함, 무서움, 정적, 심호흡을 포함하는 4개의 감정 상태로 분류됨 - ;
    총 10개로 이루어진 동작 및 감정의 분류 결과를 다층 ANN(multi-layer Artificial Neural network) 알고리즘에 기반한 3차 인공지능 알고리즘 모델인 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력으로 투입하여 성폭력 상황 여부를 판단하는 처리를 더 포함하고,
    다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력에 이용되는 다중 동작 입력은 6개의 동작 중 적어도 3개의 연속된 동작을 포함하고, 다중 동작 및 감정 분류 모델의 입력에 이용되는 다중 감정 입력은 4개의 감정 중 적어도 3개의 연속된 감정을 포함하는 것을 특징으로 하는 성폭력 방지 시스템.
  7. 삭제
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KR1020200028379A KR102274579B1 (ko) 2020-03-06 2020-03-06 성폭력 방지를 위한 성폭력 감지 장치 및 이를 이용한 성폭력 방지 시스템

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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101373551B1 (ko) * 2012-10-19 2014-03-12 노준희 스마트폰과 위치추적장치를 이용한 여성안전장치
KR20190052351A (ko) * 2017-11-08 2019-05-16 주식회사 비엠이코리아 위험상황에 대처하기 위한 웨어러블 스마트 장치 및 이를 이용한 위험 상황 판단 방법
JP2019537491A (ja) * 2016-10-19 2019-12-26 泰興塑膠五金有限公司Ｔａｉ Ｈｉｎｇ Ｐｌａｓｔｉｃ Ｍｅｔａｌ Ｌｔｄ． 下着に基づく身体データ監視方法及び装置
KR20200011818A (ko) * 2018-07-25 2020-02-04 삼성전자주식회사 사용자의 신체 상태를 추정하기 위한 방법 및 디바이스

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