KR102337790B1 - 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기 및 그 방법 - Google Patents

온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 건물 내부의 고정된 위치에 설치하여 온도 변화를 확인하여 불법적으로 설치되어 있는 몰래 카메라를 탐지할 수 있는 온도변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명의 몰래 카메라 탐지장치는 감시영역 내의 온도를 측정하는 온도 감지부(110)와, 온도 감지부(110)에서 측정된 감시영역의 온도를 수치 값으로 변환하여 시계열 온도 데이터를 추출하는 온도 수치 변환부(120)와, 온도 수치 변환부(120)로부터 시계열 온도 데이터를 제공받아 기 저장된 위험 발생 기준 정보와 비교하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재 유무를 판단하고, 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우에 발생시간, 감시영역 내 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 인덱스 값을 포함한 위험 이벤트를 생성하는 몰래 카메라 확인부(130)와, 몰래 카메라의 존재에 대한 위험 이벤트가 발생되면 사용자가 확인할 수 있도록 알려주는 몰래 카메라 위험 알림부(140)와, 온도 감지부(110)에서 측정된 온도, 온도 수치 변환부(120)에서 변환된 온도 데이터, 몰래 카메라 확인부(130)에서 확인된 위험 이벤트 등을 제공받아 저장하는 저장부(150)와, 각 부분의 작동을 제어하는 제어부(180)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기 및 그 방법{Hidden camera detector and method using temperature change}
본 발명은 건물 내부의 고정된 위치에 설치하여 온도 변화를 확인하여 불법적으로 설치되어 있는 몰래 카메라를 탐지할 수 있는 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기 및 그 방법에 관한 것이다.
최근에 급속한 발전을 이루고 있는 전자 문명은 각종 디바이스들을 자동화시켜 현대인들의 생활을 더욱 윤택하고 편리하게 향상시키고 있는 반면에, 타인의 비밀을 쉽게 탐지해낼 수 있는 전자 장치까지도 발전되어 현대인들의 비밀 정보가 정보 관계자의 의사와는 무관하게 노출될 위험이 있다.
특히 초소형 카메라와 고성능의 소형 무선 송신기가 결합된 몰래 카메라를 공중 목욕탕, 화장실, 탈의실, 호텔, 집무실, 사무실 등과 같은 장소에 은밀하게 설치해 놓고 내부 상황을 엿보고 이를 녹화하여 불법적인 용도로 사용함으로써 개인의 사생활을 침해하는 사례가 급증하고 있는 실정이다.
이에, 기업, 국가 또는 지자체는 공중 목욕탕, 화장실, 탈의실, 호텔, 집무실, 사무실 등과 같은 장소에 은밀하게 설치되어 있는 몰래 카메라를 탐지하기 위하여 다양한 대책을 강구하고 있다.
한국공개특허 제10-2018-0051240호에서는 몰래 카메라에서 방출되는 가시광 또는 적외선광을 확인함으로써 몰래 카메라의 위치를 용이하게 파악할 수 있는 도촬 카메라 탐지장치를 개시하고 있다. 그러나, 공개특허 제10-2018-0051240호는 가시광 또는 적외선광을 확인하는 방법은 탐지장치로 몰래 카메라에서 발생되는 빛이 유입되어야 탐지할 수 있기 때문에 몰래 카메라의 카메라 위치에 따라 탐지하지 못하는 문제도 있다.
본 발명의 목적은 건물 내부의 고정된 위치에 설치하여 온도 변화를 확인하여 불법적으로 설치되어 있는 몰래 카메라를 탐지할 수 있는 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명에 따른 온도변화를 이용한 몰래 카메라 탐지장치는, 감시영역 내의 온도를 측정하는 온도 감지부(110)와, 온도 감지부(110)에서 측정된 감시영역의 온도를 수치 값으로 변환하여 시계열 온도 데이터를 추출하는 온도 수치 변환부(120)와, 온도 수치 변환부(120)로부터 시계열 온도 데이터를 제공받아 기 저장된 위험 발생 기준 정보와 비교하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재 유무를 판단하고, 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우에 발생시간, 감시영역 내 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 인덱스 값을 포함한 위험 이벤트를 생성하는 몰래 카메라 확인부(130)와, 몰래 카메라의 존재에 대한 위험 이벤트가 발생되면 사용자가 확인할 수 있도록 알려주는 몰래 카메라 위험 알림부(140)와, 온도 감지부(110)에서 측정된 온도, 온도 수치 변환부(120)에서 변환된 온도 데이터, 몰래 카메라 확인부(130)에서 확인된 위험 이벤트 등을 제공받아 저장하는 저장부(150)와, 각 부분의 작동을 제어하는 제어부(180)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 온도 감지부(110)에서 온도를 측정하는 측정시간을 제공받고, 기 저장된 위험 발생 기준 정보의 최대 온도 측정주기에 따라 온도 감지부(110)로 온도 측정을 요청하는 온도 측정 요청부(160)와, 움직임 감지 소자들을 이용하여 감시영역에서의 움직임을 확인하고, 감시영역 내에서 이동물체가 존재하는 경우에 몰래 카메라의 탐지과정을 수행하지 않도록 온도 감지부(110)에 온도 측정 중지 신호를 제공하는 이동물체 확인부(170)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 몰래 카메라 탐지 알고리즘은, 위험 발생 기준정보의 최소 기준 온도 값을 사용하여 온도 감지부(110)에서 측정된 시계열 온도 데이터에서 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 값 이상인 데이터를 필터링한 후 정규화(Normalization)를 수행하여 온도 변화량을 분석하기 위한 분석용 기초 시계열 온도 데이터를 추출하는 과정과; 기초 시계열 온도 데이터와 미리 설정된 위험 발생 기준정 보의 기준 온도 데이터와 비교하여 각 요소별 온도 변화량이 존재하는지를 분석하며, 기초 시계열 온도 데이터 이전 측정된 온도 값보다 증가한 요소가 있을 경우 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 변화량보다 같거나 크면 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단하는 과정과; 몰래 카메라가 존재하지 않는 것으로 판단되고 이전 온도 값과 비교하여 온도가 증가하거나 감소하는 경우, 위험 발생 기준 정보의 기준 온도 데이터에 반영하는 과정과; 기초 시계열 온도 데이터에 대한 분석이 완료되면 분석 결과는 기초 시계열 온도 데이터의 분석 결과 값에 저장하는 과정과; 기초 시계열 온도 데이터를 조회하여 분석 결과 값에 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단된 결과 값이 존재할 경우 위험 이벤트를 생성하여 저장하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 본 발명의 다른 실시 예의 몰래 카메라 탐지 방법은 감시영역의 온도를 측정하여 기준 온도 데이터를 생성하는 단계와, 감시영역의 온도 측정 전에 감시영역 내 이동 물체가 존재하는지를 판단하는 단계와, 이동 물체가 존재하지 않을 경우, 감시영역 내 온도를 측정하고 시계열 온도 데이터를 추출하는 단계와, 미리 설정된 위험 발생 기준 정보 및 시계열 온도 데이터를 사용하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재 유무를 판단하는 단계와, 몰래 카메라가 존재한다고 판단되는 경우, 위험 이벤트를 생성하여 저장하는 단계와; 생성된 위험 이벤트를 사용자가 확인할 수 있도록 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
*본 발명의 몰래 카메라 탐지기는 감시영역 내의 온도 변화를 이용하여 몰래 카메라를 탐지하기 때문에 몰래 카메라가 작동되는 경우에 빠른 시간 안에 확인할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기의 블록도.
도 2은 본 발명에 따른 몰래 카메라 탐지 알고리즘 설명에 제공되는 흐름도.
도 3는 본 발명의 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지 방법의 설명에 제공되는 흐름도.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다. 다만，본 발명에 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지장치는 감시영역 내의 온도를 측정하는 온도 감지부(110), 측정된 감시영역 내의 온도를 시계열 온도 데이터로 변환시키는 온도 수치 변환부(120), 미리 설정된 위험 발생 기준 정보를 사용하여 측정된 시계열 온도 데이터를 분석하여 몰래 카메라 존재 유무를 판단하고, 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우에 위험 이벤트를 생성하는 몰래 카메라 확인부(130), 위험 이벤트가 발생되면 몰래 카메라의 존재를 알려주는 몰래 카메라 위험 표시부(140), 측정된 온도, 변환된 온도 데이터, 위험 이벤트를 저장하는 저장부(150), 각 부분의 작동을 제어하는 제어부(180)를 포함한다. 또한, 온도의 측정시간을 등록받고 온도 감지부(110)에게 온도 측정을 요청하는 온도 측정 요청부(160), 감시영역 내의 움직임을 확인하는 이동물체 확인부(170)를 더 포함할 수 있다.
이하, 본 발명의 온도변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기의 각 구성에 대하여 자세히 살펴본다.
온도 감지부(110)는 감시영역 내의 온도를 측정한다. 이때, 온도 감지부(110)는 온도 감지 소자들을 사용하는 것이 바람직하지만 이에 한정되지 않는다. 이러한 온도 감지부(110)에 의해서 주기적으로 감시영역 내의 온도를 측정하여 온도 변화를 확인할 수 있게 된다. 온도 감지부(110)는 감시영역 내 지정된 영역의 전방향 온도를 측정할 수 있도록 한 개 이상으로 구성될 수 있다.
온도 수치 변환부(120)는 온도 감지부(110)에서 측정된 감시영역의 온도를 수치 값으로 변환하여 시계열 온도 데이터를 추출한다. 이때, 시계열 온도 데이터(X)는 아래와 같은 측정시간(T), 측정 대상으로 지정된 영역을 복수 개의 온도 감지부(110)가 측정할 수 있는 최소 영역으로 세분화된 영역의 온도 값으로 구성된 2차원 배열(K)을 포함한다. 온도 수치 변환부(120)에 의해 추출된 시계열 온도 데이터는 저장된 후에 몰래 카메라 확인부(130)로 전달된다.
[시계열 온도 데이터(X)]
Figure 112021065552369-pat00001
, 여기서
Figure 112021065552369-pat00002
를 갖는다.
몰래 카메라 확인부(130)는 온도 수치 변환부(120)로부터 시계열 온도 데이터를 제공받아 기 저장된 위험 발생 기준 정보와 비교하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재 유무를 판단하고, 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우에 발생시간, 감시영역 내 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 인덱스 값을 포함한 위험 이벤트를 생성한다. 이때, 위험 발생 기준 정보는 최대 온도 측정주기, 최소 기준 온도, 최소 기준 온도 변화량, 기준 온도 데이터 등을 포함한다.
여기서 도 2를 참조하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 대하여 살펴본다.
먼저 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 값을 사용하여 온도 감지부(110)에서 측정된 시계열 온도 데이터에서 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소기준 온도 값 이상인 데이터를 [필터링 수학식]으로 필터링한 후 [정규화 수학식]으로 정규화(Normalization)를 수행하여 온도 변화량을 분석하기 위한 분석용 기초 시계열 온도 데이터를 추출한다. 이때, 분석용 기초 시계열 온도 데이터는 측정시간, 필터링 및 정규화된 온도 값으로 구성된 2차원 배열과 분석 결과 값으로 구성된 2차원 배열을 포함한다.
[필터링 수학식]
Figure 112021065552369-pat00003
여기서,
Figure 112021065552369-pat00004
: 필터링 함수,
Figure 112021065552369-pat00005
: 필터링 이전의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값,
Figure 112021065552369-pat00006
: 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값을 의미한다.
[정규화 수학식]
Figure 112021065552369-pat00007
Figure 112021065552369-pat00008
Figure 112021065552369-pat00009
여기서, X : 필터링 이후의 시계열 온도 데이터, T : 온도 측정시간, F : 필터링 이후의 온도 데이터 배열,
Figure 112021065552369-pat00010
: 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 모든 요소들에 대한 표준편차,
Figure 112021065552369-pat00011
: 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 모든 요소들에 대한 평균,
Figure 112021065552369-pat00012
: 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값,
Figure 112021065552369-pat00013
: 정규화 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값을 의미한다.
그리고, 기초 시계열 온도 데이터와 미리 설정된 위험 발생 기준정보의 기준 온도 데이터와 비교하여 각 요소별 온도 변화량이 존재하는지를 분석하며, 기초 시계열 온도 데이터 이전 측정된 온도 값보다 증가한 요소가 있을 경우 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 변화량보다 같거나 크면 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단한다.
또한, 몰래 카메라가 존재하지 않는 것으로 판단되고 이전 온도 값과 비교하여 온도가 증가하거나 감소하는 경우, 위험 발생 기준 정보의 기준 온도 데이터에 반영한다.
기초 시계열 온도 데이터에 대한 분석이 완료되면 분석 결과는 기초 시계열 온도 데이터의 분석 결과 값에 저장한다.
한편, 기초 시계열 온도 데이터를 조회하여 분석 결과 값에 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단된 결과 값이 존재할 경우 위험 이벤트를 생성하여 저장한다. 이때, 위험 이벤트는 측정시간, 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 요소의 인덱스 값을 포함한다.
몰래 카메라 위험 표시부(140)는 몰래 카메라의 존재에 대한 위험 이벤트가 발생되면 사용자가 확인할 수 있도록 알려준다. 이때, 몰래 카메라 표시부(140)는 몰래 카메라 존재 알람을 시각적으로 표시하거나, 청각적으로 표시할 수 있지만 사용자가 인지할 수 있도록 표시하는 것을 모두 포함한다.
저장부(150)는 온도 감지부(110)에서 측정된 온도, 온도 수치 변환부(120)에서 변환된 온도 데이터, 몰래 카메라 확인부(130)에서 확인된 위험 이벤트 등을 제공받아 저장한다. 이때, 위험 이벤트는 내장된 저장매체에 저장되는 것이 바람직하다.
온도 측정 요청부(160)는 온도 감지부(110)에서 온도를 측정하는 측정시간을 전달받고, 해당시간이 도과되면 온도 감지부(110)로 온도 측정을 요청한다. 이때, 온도 측정시간이 주기적으로 측정되도록 설정하면 온도 감지부(110)는 해당 주기마다 감시영역의 온도를 측정할 수 있게 된다.
이동물체 확인부(170)는 움직임 감지 소자들을 이용하여 감시영역에서의 움직임을 확인한다. 감시영역 내에서 이동물체가 존재하는 경우에 몰래 카메라의 탐지과정을 수행하지 않도록 온도 감지부(110)에 온도 측정 중지 신호를 제공한다.
제어부(180)는 각 부분의 작동을 제어한다. 이러한 제어부(180)에 의해서 몰래 카메라 탐지장치(100)의 전체 동작을 제어할 수 있게 된다.
이하에서는 도 3을 참조하여 온도변화를 이용한 몰래 카메라 탐지장치를 이용한 몰래 카메라 탐지 방법을 설명한다.
먼저, 온도 감지부(120)는 감시영역에 대한 온도를 측정하고 수치 값으로 변환하여 시계열 온도 데이터를 추출한 후 제어부(180)에 제공한다. 제어부는 저장부(140)로 전달하여 시계열 온도 데이터를 기준 온도 테이블에 저장한다(S10). 이때, 기준 온도 테이블은 감시영역 내 측정 대상 영역을 복수 개의 온도 감지부(120)가 측정할 수 있는 최소 영역으로 세분화 된다.
또한, 감시영역 내에서 이동물체가 존재하지 않을 경우에만 몰래 카메라를 탐지할 수 있도록 이동물체 확인부(170)는 이동물체가 존재하는지를 확인하고 그 결과를 제어부(180)로 전달한다(S20). 이때, 이동물체 확인부(170)는 움직임 감지 소자들을 이용하는 것이 바람직하다. 제어부(180)는 이동물체 확인부(170)로부터 이동물체가 존재하는 것으로 전달받은 경우, 온도 감지부(110)로 다음 몰래 카메라 탐지 단계를 수행하지 않고 다음 온도 측정주기까지 기다리도록 온도 측정 중지 신호를 제공하고, 감시영역 내 이동물체가 존재하지 않을 것으로 전달받은 경우, 온도 감지부(110)로 감시영역에 온도 측정 신호를 제공한다.
온도 감지부(110)는 제어부(180)로부터 온도측정신호를 제공받으면 감시영역 내의 온도를 측정하여 온도 수치 변환부(120)로 제공하고, 온도 수치 변환부(120)는 온도 감지부(110)에서 측정된 온도를 수치 값으로 변환하여 시계열 온도 데이터를 추출하여 제어부(180) 및 몰래 카메라 확인부(130)로 제공한다(S30). 시계열 온도 데이터(X)는 측정시간(T), 온도 값으로 구성된 2차원 배열(K)로 추출한다. 온도 수치 변환부(120)는 추출된 시계열 온도 데이터가 메모리 또는 저장매체에 저장되도록 저장부(150)로 제공하다.
Figure 112021065552369-pat00014
, 여기서
Figure 112021065552369-pat00015
를 갖는다.
그리고, 몰래 카메라 확인부(130)는 온도 수치 변환부(120)로부터 수신되는 시계열 온도 데이터를 기 저장된 위험 발생 기준 정보와 비교하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재유무를 판단한다(S40). 이때, 위험 발생 기준 정보는 최대 온도 측정주기, 최소 기준 온도, 최소 기준 온도 변화량, 기준 온도 테이블 등을 포함한다.
한편, 몰래 카메라 확인부(130)는 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우에 발생시간, 감시영역 내 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 인덱스 값을 포함한 위험 이벤트를 생성하여 제어부(180)로 제공한다(S50). 그리고, 몰래 카메라 확인부(130)는 위험 이벤트가 메모리 또는 저장매체에 저장되도록 저장부(150)로 제공한다.
몰래 카메라 위험 이벤트가 발생되면 몰래 카메라 위험 알림부(140)는 사용자가 확인할 수 있도록 시각적 또는 청각적으로 표시한다(S80).
그리고, 몰래 카메라 확인부(130)는 몰래 카메라가 존재하지 않는 것으로 판단되고 감지영역 내 온도 변화량이 존재하는 경우, 저장된 위험 발생 기준 정보의 기준 온도 데이블에 측정된 온도 데이터를 반영하여 감시영역의 현재 온도 변화 상태를 유지한다.
이러한 과정을 거쳐서 사용자는 위험 이벤트가 발생되면 감시영역 내 몰래 카메라가 존재하는지를 확인할 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
110 : 온도 감지부 120 : 온도수치 변환부
130 : 몰래카메라 확인부 140 : 몰래 카메라 위험 표시부
150 : 저장부 160 : 온도 측정 요청부
170 : 이동물체 확인부 180 : 제어부

Claims (6)

  1. 감시영역 내의 온도를 측정하는 온도 감지부(110)와,
    온도 감지부(110)에서 측정된 감시영역의 온도를 수치 값으로 변환하여 시계열 온도 데이터를 추출하는 온도 수치 변환부(120)와,
    온도 수치 변환부(120)로부터 시계열 온도 데이터를 제공받아 기 저장된 위험 발생 기준 정보와 비교하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재 유무를 판단하고, 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우에 발생시간, 감시영역 내 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단되는 인덱스 값을 포함한 위험 이벤트를 생성하는 몰래 카메라 확인부(130)와,
    몰래 카메라의 존재에 대한 위험 이벤트가 발생되면 사용자가 확인할 수 있도록 알려주는 몰래 카메라 위험 알림부(140)와,
    온도 감지부(110)에서 측정된 온도, 온도 수치 변환부(120)에서 추출된 시계열 온도 데이터, 몰래 카메라 확인부(130)에서 확인된 위험 이벤트 등을 제공받아 저장하는 저장부(150)와,
    온도 감지부(110)에서 온도를 측정하는 측정시간을 제공받고, 기 저장된 위험 발생 기준 정보의 최대 온도 측정주기에 따라 온도 감지부(110)로 온도 측정을 요청하는 온도 측정 요청부(160)와,
    움직임 감지 소자들을 이용하여 감시영역에서의 움직임을 확인하고, 감시영역 내에서 이동물체가 존재하는 경우에 몰래 카메라의 탐지과정을 수행하지 않도록 온도 감지부(110)에 온도 측정 중지 신호를 제공하는 이동물체 확인부(170)와,
    각 부분의 작동을 제어하는 제어부(180)를 포함하며,
    몰래 카메라 탐지 알고리즘은,
    위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 값을 사용하여 온도 감지부(110)에서 측정된 시계열 온도 데이터에서 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 값 이상인 데이터를 [필터링 수학식]으로 필터링한 후 [정규화 수학식]으로 정규화(Normalization)를 수행하여 온도 변화량을 분석하기 위한 분석용 기초 시계열 온도 데이터를 추출하는 과정과;
    기초 시계열 온도 데이터와 미리 설정된 위험 발생 기준정 보의 기준 온도 데이터와 비교하여 각 요소별 온도 변화량이 존재하는지를 분석하며, 기초 시계열 온도 데이터 이전 측정된 온도 값보다 증가한 요소가 있을 경우 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 변화량보다 같거나 크면 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단하는 과정과;
    몰래 카메라가 존재하지 않는 것으로 판단되고 이전 온도 값과 비교하여 온도가 증가하거나 감소하는 경우, 위험 발생 기준 정보의 기준 온도 데이터에 반영하는 과정과;
    기초 시계열 온도 데이터에 대한 분석이 완료되면 분석 결과는 기초 시계열 온도 데이터의 분석 결과 값에 저장하는 과정과;
    기초 시계열 온도 데이터를 조회하여 분석 결과 값에 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단된 결과 값이 존재할 경우 위험 이벤트를 생성하여 저장하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기.
    [필터링 수학식]
    Figure 112021108286653-pat00032

    여기서,
    Figure 112021108286653-pat00033
    : 필터링 함수,
    Figure 112021108286653-pat00034
    : 필터링 이전의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값,
    Figure 112021108286653-pat00035
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값을 의미한다.
    [정규화 수학식]
    Figure 112021108286653-pat00036

    Figure 112021108286653-pat00037

    Figure 112021108286653-pat00038

    여기서, X : 필터링 이후의 시계열 온도 데이터, T : 온도 측정시간, F : 필터링 이후의 온도 데이터 배열,
    Figure 112021108286653-pat00039
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 모든 요소들에 대한 표준편차,
    Figure 112021108286653-pat00040
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 모든 요소들에 대한 평균,
    Figure 112021108286653-pat00041
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값,
    Figure 112021108286653-pat00042
    : 정규화 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값을 의미한다.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서, 온도 수치 변환부(120)의 시계열 온도 데이터(X)는 측정시간(T), 온도 값으로 구성된 2차원 배열(K)을 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기.
    [시계열 온도 데이터(X)]
    Figure 112021065552369-pat00016
    , 여기서
    Figure 112021065552369-pat00017
    를 갖는다.
  4. 청구항 1에 있어서, 몰래 카메라 확인부(130)의 위험 발생 기준 정보는 최대 온도 측정주기, 최소 기준온도, 최소 기준 온도 변화량, 감시영역 내 측정 대상 영역을 복수 개의 온도 감지부(120)가 측정할 수 있는 최소 영역으로 세분화하여 온도 값을 가지는 요소로 구성되는 기준 온도 테이블을 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 변화를 이용한 몰래 카메라 탐지기.
  5. 삭제
  6. 감시영역의 온도를 측정하여 기준 온도 데이터를 생성하는 단계와,
    감시영역의 온도 측정 전에 감시영역 내 이동물체가 존재하는지를 판단하는 단계와, 이동물체가 존재하지 않을 경우, 감시영역 내 온도를 측정하고 시계열 온도 데이터를 추출하는 단계와,
    미리 설정된 위험 발생 기준 정보 및 시계열 온도 데이터를 사용하여 몰래 카메라 탐지 알고리즘에 따라 몰래 카메라 존재 유무를 판단하는 단계와,
    몰래 카메라가 존재한다고 판단되는 경우, 위험 이벤트를 생성하여 저장하는 단계와,
    생성된 위험 이벤트를 사용자가 확인할 수 있도록 제공하는 단계를 포함하며,
    몰래 카메라 탐지 알고리즘은,
    위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 값을 사용하여 온도 감지부(110)에서 측정된 시계열 온도 데이터에서 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 값 이상인 데이터를 [필터링 수학식]으로 필터링한 후 [정규화 수학식]으로 정규화(Normalization)를 수행하여 온도 변화량을 분석하기 위한 분석용 기초 시계열 온도 데이터를 추출하는 과정과;
    기초 시계열 온도 데이터와 미리 설정된 위험 발생 기준정 보의 기준 온도 데이터와 비교하여 각 요소별 온도 변화량이 존재하는지를 분석하며, 기초 시계열 온도 데이터 이전 측정된 온도 값보다 증가한 요소가 있을 경우 미리 설정된 위험 발생 기준 정보의 최소 기준 온도 변화량보다 같거나 크면 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단하는 과정과;
    몰래 카메라가 존재하지 않는 것으로 판단되고 이전 온도 값과 비교하여 온도가 증가하거나 감소하는 경우, 위험 발생 기준 정보의 기준 온도 데이터에 반영하는 과정과;
    기초 시계열 온도 데이터에 대한 분석이 완료되면 분석 결과는 기초 시계열 온도 데이터의 분석 결과 값에 저장하는 과정과;
    기초 시계열 온도 데이터를 조회하여 분석 결과 값에 몰래 카메라가 존재하는 것으로 판단된 결과 값이 존재할 경우 위험 이벤트를 생성하여 저장하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 온도변화를 이용한 몰래 카메라 탐지 방법.
    [필터링 수학식]
    Figure 112021108286653-pat00043

    여기서,
    Figure 112021108286653-pat00044
    : 필터링 함수,
    Figure 112021108286653-pat00045
    : 필터링 이전의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값,
    Figure 112021108286653-pat00046
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값을 의미한다.
    [정규화 수학식]
    Figure 112021108286653-pat00047

    Figure 112021108286653-pat00048

    Figure 112021108286653-pat00049

    여기서, X : 필터링 이후의 시계열 온도 데이터, T : 온도 측정시간, F : 필터링 이후의 온도 데이터 배열,
    Figure 112021108286653-pat00050
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 모든 요소들에 대한 표준편차,
    Figure 112021108286653-pat00051
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 모든 요소들에 대한 평균,
    Figure 112021108286653-pat00052
    : 필터링 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값,
    Figure 112021108286653-pat00053
    : 정규화 이후의 온도 데이터 배열의 i, j번째 요소 값을 의미한다.
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