KR102378691B1 - 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템에 관한 것이다. 본 발명은 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템에 있어서, 엘레베이터로의 진입 여부를 판단하는 객체인식시스템과 상기 객체인식시스템을 통하여 교통약자 여부를 판단하여 이에 해당하면, 그 영상을 촬영하고, 엘레베이터 호출부에 통보하는 영상검지서버와 상기 영상검지서버를 통해 통보를 받으면 해당 신호를 제어부에 전송시키는 전송부를 포함하는 관리부와 상기 관리부의 전송부로부터 상기 신호를 수신하고, 엘레베이터의 부름버튼부를 작동시키면 엘레베이터를 호출시키는 제어부와 상기 제어부의 작동으로 호출되는 엘레베이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템 {Elevator Calling System for Vulnerable road users}

본 발명은 장애인 또는 시각장애인 등과 같은 교통약자들이 용이하게 엘레베이터를 탈수 있도록 도움을 주기 위한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템에 관한 것이다.

통상적으로 엘레베이터를 호출하는 것은 엘레베이터를 이용하는 사용자가 엘레베이터 앞에서 버튼을 눌러 엘레베이터 문이 열리면 사용자가 타려고 하는 층으로 엘리베이터를 호출하는 방법으로 이용하였다.

이러한 방식으로 엘레베이터를 이용하기 위해서는 모든 사람들이 사용하는 것에 대하여 가능하여야 하지만 교통약자들이라고 불리우는 장애인이나 시각장애인 을 비롯하여 휠체어, 목발 등의 보조기기를 이용하는 보행취약자 등은 엘레베이터를 이용할 때마다 다른 사람의 도움이나 특수한 도구를 이용하여야 하는 애로사항이 있는 것이다.

또한, 시각장애인들에게는 엘레베이터 버튼을 누르는 것 조차도 어려우므로, 타인에게 버튼을 대신 눌러주도록 부탁하여야 하는 등 엘레베이터를 이용하는 것에 있어서 적지 않은 곤란한 점이 있었다.

따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구와 개발이 현재 활발하게 진행되고 있다.

대한민국 특허공개 제2004-0064331호 대한민국 특허공개 제2019-0110870호 대한민국 특허공개 제2020-0039944호

따라서, 본 발명은 장애자나 시각장애인 들과 같은 교통약자들을 스스로 인식하여, 교통약자에 해당한다고 판단되면 자동으로 엘레베이터를 호출할 수 있도록 하여, 버튼 등을 누르기가 곤란한 교통약자가 버튼을 누르지 않고도 엘레베이터를 호출할수 있으므로, 쉽게 엘레베이터를 이용할 수 있는 엘레베이터 호출시스템을 제공할 수 있는 것을 목적으로 한다.

또한, 교통약자가 엘레베이터를 이용할 때, 사고없이 안전을 도모할 수 있는 엘레베이터 호출시스템을 제공할 수 있는 것을 목적으로 한다.

이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템에 있어서, 엘레베이터 방향으로 사물의 진입 여부를 판단하는 객체인식시스템과 상기 객체인식시스템을 통해 교통약자 여부를 판단해서 교통약자에 해당하면, 엘레베이터 호출부에 신호를 전송하는 영상검지서버 및 상기 영상검지서버가 전송한 신호를 상기 엘레베이터 호출부가 받으면, 상기 신호를 제어부에 전송시키는 엘레베이터 호출부를 포함하는 관리부와 상기 엘레베이터 호출부로부터 신호를 수신하면 엘레베이터의 부름버튼부를 작동시키는 제어부와 상기 제어부의 부름버튼부의 작동으로 호출되는 엘레베이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 객체인식시스템의 영상 촬영 장치를 통해 인식된 객체가 사람인 경우, 내부의 객체데이터 추출부는 해당되는 객체의 얼굴, 체형, 크기에 대한 객체데이터를 추출하여 상기 영상검지서버에 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 영상검지서버는 교통약자를 판단 및 인식을 할수 있도록 기계학습된 머신러닝 형태인 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 제어부는 상기 관리부에 전원을 공급하도록 하는 전원공급부가 형성되어 있는 것을 특징으로 하는 것이다.

그리고, 상기 엘레베이터의 상부와 일정간격 이격되어, 안내방송이나 안내멘트를 송출할 수 있도록 하기 위한 스피커, 교통약자가 관리부와 통화할 수 있도록 하기 위한 마이크가 상기 제어부와 연결, 형성되어 있는 것을 특징으로 하는 것이다.

상기 교통약자가 시각장애인일 경우, 상기 시각장애자가 엘레베이터 전면과 일정거리 이격되어 있는 바닥에 형성된 센서부를 지팡이로 터치하면 엘레베이터를 자동 호출시키도록 하는 것을 특징으로 한다.

따라서, 본 발명은 엘레베이터를 이용하기가 곤란한 장애인, 시각장애인 등과 같은 교통약자들에게 안심하고 엘레베이트를 탈수 있도록 하는 효과가 있는 것이다.

도 1은 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템의 블록도.
도 2는 머신러닝 모델의 구성도.
도 3은 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템의 구성도.
도 4는 시각장애인이 센서부를 터치하는 것을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템을 이용한 호출방법의 흐름도.

이하에서는 본 발명의 양호한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시가 되더라도 가능한 한 동일 부호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.

또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위하여 사용된 것에 불과하므로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현도 의미하는 것임을 미리 밝혀두고자 한다.

본 발명을 설명하기에 앞서, 본 명세서 상에 자주 등장하는 교통약자라는 용어에 대해 설명하기로 한다.

교통약자는 일반장애인, 시각장애인, 일반휠체어, 전동휠체어, 목발 및 지팡이 등과 같은 보조기구를 사용해야 할 정도로 이동에 불편을 느끼는 보행취약자를 의미한다.

또한, 상기와 같은 보조기구를 이용하지 않는 보행자들 중에서도 걸음이 느리거나 절뚝이며 걷는 보행자도 역시 보행취약자로서 교통약자에 포함된다.

즉, 파악되는 보행 상태를 기초로 하여 보조기구를 이용하지 않는 보행자들을 일반보행자(정상인)와 구분되는 보행취약자로 구분된다. 따라서, 교통약자는 보조기구를 이용하는 보행자와 보행취약자로 다시 구분되는 것이다.

이하에서는, 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템의 양호한 실시예를 도면을 첨부하여 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템의 블록도이고, 도 2는 머신러닝 모델의 구성도이고, 도 3은 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템의 구성도이고, 도 4는 시각장애인이 센서부를 터치하는 것을 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템을 이용한 호출방법의 흐름도이다.

상기 도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명에 의한 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템(100)은 엘레베이터(60)의 방향으로 사물의 진입 여부를 판단하는 객체인식시스템(10)과 상기 객체인식시스템(10)을 통해 객체를 분석하여 교통약자 여부를 판단해서 교통약자에 해당하면, 엘레베이터 호출부(30)에 신호를 전송하는 영상검지서버(20) 및,

상기 영상검지서버(20)가 전송한 신호를 상기 엘레베이터 호출부(30)가 받으면, 상기 신호를 제어부(50)에 전송시키는 엘레베이터 호출부(30)를 포함하는 관리부(M)로 형성된다.

또한, 상기 엘레베이터 호출부(30)로부터 신호를 수신하면 엘레베이터의 부름버튼부를 작동시키는 제어부(50)와 상기 제어부(50)에서의 부름버튼부(61)의 작동으로 호출되는 엘레베이터(60)로 이루어진다.

상기 객체인식시스템(10)에는 영상촬영장치(11)와 객체인식부(12)와 객체데이터 추출부(13)로 구성된다.

먼저, 상기 영상촬영장치(11)의 종류로는 IP(Internet Protocol) 카메라를 들 수가 있는데, 이에 국한되지 않고, CCD카메라, 3D카메라 등과 같이 다양하게 구현될수 있다는 점을 미리 밝혀두고자 한다.

상기 IP카메라는 일반적으로 알려진 바와 같이, 일반적으로 감시를 위해 배치되는 디지털 카메라의 일종으로 일반적인 CCTV 카메라와는 달리 컴퓨터 네트워크와 인터넷을 연결하여 데이터를 송·수신할 수 있는 것을 특징으로 한다.

객체인식시스템(10)의 영상촬영장치(11)가 영상을 촬영하여 상기 객체인식부(12)에 제공하게 되면, 객체인식부(12)는 상기 영상촬영장치(11)에서 전송되는 영상을 통해 영상 안의 객체를 인식하여 객체데이터 추출부(13)에 제공하게 된다.

상기 객체인식부(12)를 통한 객체인식은 영상 내의 객체가 사람인지 여부, 또는 차량인지 아니면 사물인지 여부 등을 인식하게 된다.

상기 객체인식부(12)는 영상 내의 객체가 사람인 경우, 사람을 인식할 수 있도록 객체 정보를 저장하고 있다. 예를 들어, 사람의 체형이나 원형 또는 타원형의 얼굴윤곽, 다리윤곽, 몸통윤곽, 팔 윤곽 등의 객체인식 정보를 저장하고 있으며, 저장된 사람의 객체인식 정보와 유사도를 판단하여 유사도가 어느 정도 범위 이상인 경우 사람으로 인식하게 된다.

또한, 만약에 장애인이 타고 다니는 장애인용 전동휠체어인 경우에는 차량으로 판단하여 인식하는 것이 가능하다. 즉, 전동휠체어의 크기나 형상에 대한 객체인식 정보를 바탕으로 유사도를 판단하여 인식하는 것이 가능한 것이다.

상기 객체인식부(12)는 내부에 저장된 객체인식 정보를 바탕으로 상기 영상촬영장치(11)의 영상에서 사람을 비롯하여 시각장애인의 지팡이, 전동휠체어 등의 객체를 인식하여 인식된 정보를 상기 객체 데이터 추출부(13)에 제공하게 된다.

상기 객체데이터 추출부(13)에서는 상기 객체인식부(12)에서 인식된 객체로부터 객체 데이터를 추출하게 된다. 상기 객체데이터는 인식된 객체의 부피, 윤곽, 사이즈를 포함할 수 있다. 또한, 상기 객체데이터는 해당 객체가 촬영된 시간정보를 포함할 수 있다.

상기 객체데이터 추출부(13)는 상기 객체인식부(12)를 통해 인식된 객체가 사람인 경우에, 사람인 객체의 얼굴, 체형, 크기, 길이 등에 대한 객체데이터를 추출하여 상기 영상검지서버(20)에 전송, 제공하도록 한다.

상기 영상검지서버(20)는 상기 객체데이터 추출부(13)에서 전송된 객체 데이터를 분석하는 과정을 거친다.

여기서, 상기 영상검지서버(20)는 교통약자를 판단 및 인식을 할수 있도록 상기 객체인식시스템(10)의 객체 데이터 추출부(13)에서 전송된 객체의 데이터를 입력받게 되는 것이다. 그러면, 상기 영상검지서버(20)는 상기 객체의 데이터를 토대로 기계학습된 머신러닝 모델을 이용하여 보행상태를 파악, 교통약자를 판별하는 것이다.

이하, 상기에서 언급한 머신러닝 모델에 대하여 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.

상기 머신러닝 모델의 구성은 도시된 바와 같이, 횡단보도 또는 인도 등과 같이 사람이 많이 이동하는 장소에서 획득한 정상적인 보행자들의 데이터베이스로 다수의 사람들이 보행하는 모습을 혼합하여 일정한 데이터로 추출하여 보행 데이터를 취득하는 보행 데이터 수집부(a)가 형성된다.

또한, 상기 보행 데이터 수집부(a)가 취득한 보행 데이터에서 사람의 단위 걸음의 구간을 정의하여 각 단위 걸음에 대한 데이터를 분할하고, 분할된 데이터의 길이가 모두 같도록 데이터를 정규화(normalize)하는 전처리부(b)가 형성된다.

그리고, 상기 전처리부(b)가 정규화한 보행 데이터를 입력받아 최종적인 보행자의 보행 형태를 분류하는 보행패턴 분류부(c)를 포함하는 것이다.

상기 보행패턴 분류부(c)는 상기 전처리부에서 추출되는 데이터를 토대로 하여 빅데이터를 작성, 관찰대상 객체가 이동하는 형태와 움직임에 대한 수치의 값으로 산출한다. 더 나아가, 상기 보행패턴 분류부(c)는 보조기구를 사용하지 않는 보행자의 관절들을 프레임마다 인식하고 인식된 관절들의 움직임들을 분석하여 보행자의 보행상태를 파악하는 역할도 하는 것이다.

상기 관찰대상 객체의 수치는 각각의 관찰대상 객체에 대하여 이동하기 위한 움직임을 파악하여 이동경로나 일정영역을 벗어나게 되면 교통약자로 판단하게 된다.

다시 말해서, 상기 영상검지서버(20)는 관찰 대상객체가 영역 및 기준 이동 경로로부터의 이탈 정도와 일정 시간 당 관찰 대상의 움직임 정도를 수치화시키는 것이다.

따라서, 상기와 같은 방식으로 영상검지서버(20)는 관찰대상(엘레베이터를 타러 오는 사람)을 산출된 수치를 통하여 어느 수치 이상 또는 이하가 되면 교통약자인지를 분명하게 판단할 수 있게 된다.

즉, 영상검지서버(20)가 사람이 엘레베이터(60)에 진입하게 되면 실시간 감지하여 관찰 대상객체의 현재 이동 경로와 움직임에 따른 교통약자의 판별을 하기 위한 현재 위험도 수치를 산출한다.

상기 영상검지서버(20)는 산출된 수치를 일정 값을 기준으로 초과나 미달되게 되면, 교통약자라고 판단하고, 즉각적으로 엘레베이터 호출부(30) 또는 제어부(50)에 상기 관찰 대상이 교통약자라는 신호를 전송한다.

교통약자임을 판단하는 식은 아래의 수학식 1에 의해 산출한다.

[수학식 1]

여기서, R1은 관찰 대상(엘레베이터를 타기 위하여 진입하는 사람)의 현재 위험도 값이고, A는 기 설정된 일반인의 이동경로와 영역에서 벗어난 정도에 따른 이탈 정도, B는 일정 시간 당 관찰 대상의 움직임 정도, 그리고 C는 엘레베이터(60)로 오는 경로에 지면에 접촉되는 횟수 정도를 나타낸다.

상기 A의 경우는 시각장애인과 같은 교통약자일 경우 똑바로 걷기 어렵기 때문에 일반인보다 행동반경이 더욱 넓어지므로 이탈에 의한 위험도가 높기 때문이다.

상기 B의 경우는 교통약자가 장애인일 경우나 목발등을 이용하다 보면 정상인들 보다 움직임에서 차이가 있기 때문이다.

상기 C의 경우는 예를 들어, 목발이나 지팡이를 가지고 있는 경우에 지면에 접촉하는 횟수가 일반인보다 아무래도 많게 되기 때문이다. 그리고, 전동휠체어나 일반휠체어를 타고 오는 경우에 있어서는 바퀴 등이 지면에 그대로 접촉하게 되므로 접촉횟수가 매우 높게 된다.

본 실시예에서 이탈 정도(A)는 5단계로 구분되며, 이탈 정도가 가장 작을 경우의 값을 1로, 이탈 정도가 가장 클 경우의 값을 5로 하여 기설정된 이동 경로와 안전 영역에서 벗어난 정도(거리)에 따라 1과 5 사이의 값으로 나타낸다.

움직임 정도(B)는 5 단계로 구분되며, 움직임이 가장 큰 경우의 값을 5로, 움직임이 가장 적은 경우의 값을 1로 하고 움직임 정도(속도)에 따라 1 과 5 사이의 값으로 나타낸다.

그리고, 지면 접촉 횟수 정도(C)는 5단계로 구분되며, 엘레베이터(60)와 일정 간격으로 떨어져 있는 지면과 접촉되어 전송되는 신호의 횟수 정도가 가장 많은 경우의 값을 5로, 가장 적은 경우의 값을 1로 하여 그 사이의 값으로 중첩 횟수 정도를 나타낸다.

정상인의 동선과 이탈되는 정도(A)는 1에서 5로 갈수록 위험도가 높아지고, 움직임 정도(B)와 중첩 횟수 정도(C)는 역시, 1에서 5로 갈수록 위험도가 낮아진다. 예를 들어, 3을 기준으로 하여 A, B, C가 4 이상의 값이 나오면 교통약자라고 판단하게 되는 것이다. 따라서, 수치가 높으면 높을수록 교통약자로 판명될 확률은 이에 비례하여 높아지게 되는 것이다.

상기와 같은 구성의 머신러닝 모델을 이용하여, 엘리베이터를 타기 위하여 진입하는 사람들인 객체들의 데이터를 일일이 분석하여 수치화 시키는 것이다.

상기와 같은 방법으로 영상검지서버(20)가 머신러닝 기반으로 학습해서 교통약자 여부를 정확하게 구분해서 판단하는 영상검지서버(20)는 교통약자에에 해당한다고 판단되면, 엘레베이터 호출부(30)에 이를 통보한다.

그러면, 상기 엘레베이터 호출부(30)는 지체없이 상기 영상검지서버(20)로부터 전송되는 교통약자에 해당한다는 신호를 제어부(50)에 통보한다.

그러므로, 상기 제어부(50)는 신호를 보내어 엘레베이터(60)의 부름버튼부(61)를 작동시켜 교통약자가 엘레베이터(60)의 부름버튼부(61)를 일일이 누르는 행위를 하지 않아도 엘레베이터(60)가 호출되어 교통약자가 안전하게 탑승을 할수 있게 되는 것이다.

그리고, 상기 엘레베이터(60)의 부름버튼부(61)를 작동시키는 방식은 릴레이(Relay: 계전기)를 이용하여 엘레베이터(60)를 호출시키는 방식이다.

즉, 교통약자가 엘레베이터(60)를 타기 위하여 접근하였다는 신호를 제어부(50)로부터 받은 엘레베이터(60)의 부름버튼부(61)가 자동으로 온(on)이 되도록 하는 것이다. (상기 기술에 대한 자세한 설명은 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.)

그리고, 교통약자가 엘레베이터(60)를 이용하고 내리면, 다시 원래의 상태로 엘레베이터(60)가 작동하는 것이다.

도 3에 도시된 대로, 상기 제어부(50)에는 상기 엘레베이터(60)의 상부와 일정간격 이격되어, 안내방송이나 안내멘트를 송출할 수 있도록 하기 위한 스피커(53) 및 긴급상황이 발생하였을 경우에 교통약자가 관리부(M)와 통화할 수 있도록 하기 위한 마이크(54)가 상기 제어부(50)와 연결, 형성되어 있다.

상기 스피커(53)는 만일, 교통약자에게 호출된 엘레베이터(60)가 도착하면, "문이 열립니다", 등과 같은 안내멘트를 방송하는 기능을 하는 것이다.

그리고, 마이크(54)는 교통약자가 만일 비상상태(예를 들어, 엘레베이터의 고장이나 갑작스럽게 엘레베이터가 가동이 안되는 등)가 발생하였을 경우, 관리실(M)에 있는 근무자와 직통으로 대화를 할수 있는 것이다.

그리고, 상기 제어부(50)는 관리부(M)와 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)로 연결되어 있는 형태이다.

더 나아가, 상기 제어부(50)는 상기 관리부(M)에 전원을 공급할수 있도록 하는 전원공급부(51)가 형성된다. 상기 전원공급부(51)는 PoE(Power over Ethernet) 시스템 형식이 바람직할 것이다. 상기 PoE 시스템(power over ethernet system)은 이더넷 케이블(ethernet cable)을 통하여 데이터와 전원을 안정적으로 전송할 수 있는 시스템을 의미한다.

그리고, 상기 전원공급부(51)는 써지보호기(미도시)가 내부에 형성되어 한전으로부터 상용교류 220V를 받아 직류 12V, 24V로 변환하여 관리부(M)에 공급한다. 만일, 정전이나 고장으로 상기 전원공급부(51)에서 전원공급이 불가능한 경우에는 내부에 형성된 축전지(미도시)의 충전전원으로 대체 가능한 것이다.

도 4를 참조하면, 만약에 상기 교통약자가 시각장애인일 경우, 상기 시각장애자가 엘레베이터(60)의 전면과 일정거리 이격되어 바닥에 형성된 적어도 1개 이상의 여러 센서부(S)들 중에서 어느 하나를 시각장애인이 지팡이로 터치하면 엘레베이터(60)를 자동 호출시킬 수 있는 기능도 있다. 도 4에 도시된 대로, 상기 센서부(S)는 일반적인 노란색의 사각형태로 내부에 일정 간격으로 다수개의 원형이 형성된 통상의 사각블록 형태의 내부에 형성되는 것이다.

따라서, 만일 시각장애자가 소지하는 지팡이가 아닌 우산 등과 같은 막대기 형태의 물건을 소지한 정상인일 경우에 영상검지서버(20)가 교통약자로 판단하게 되는 오류를 방지하기 위한 것이다.

따라서, 이러한 경우에 있어서는 상기 센서부(S)들은 상기 제어부(50)와 연동하도록 되어 있는 것이 바람직할 것이다. 상기 센서부(S)와 상기 제어부(50)가 연동하는 기술에 대한 자세한 설명은 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.

이하에서는, 도 5를 참조하여 본 발명에 의한 교통약자의 검출 및 엘레베이터 호출방법에 대한 설명을 하기로 한다. 단, 상기에서 서술한 내용과 중복되는 설명은 어느 정도 생략하기로 한다.

먼저, 영상촬영장치(11)는 엘레베이터(60)로 진입하는 객체의 영상을 촬영하여 객체인식부(12)에 전달한다. (제1단계)

상기 객체인식부(12)는 상기 영상촬영장치(11)에서 전송되는 영상을 통해 영상 안의 객체를 인식하여 상기 객체데이터 추출부(13)에 제공하게 된다.(제2단계)

즉, 상기 객체인식부(12)는 상기 영상촬영장치(11)에서 전송되는 영상에서 객체인 사람, 사물, 동물 등의 객체를 인식하여 상기 객체 데이터 추출부(13)에 제공하게 된다.

상기 객체인식부(12)를 통한 객체인식은 영상을 통해 영상 내의 객체가 사람인지 여부, 전동휠체어 등인지 여부 등을 인식하게 된다.

상기 객체인식부(12)는 영상 내의 객체가 사람인 경우, 사람을 인식할 수 있도록 객체정보를 저장하고 있다. 예를 들어, 사람의 체형이나 원형 또는 타원형의 얼굴윤곽, 다리윤곽, 몸통윤곽, 팔 윤곽 등의 객체인식정보를 저장하고 있으며, 저장된 사람의 객체인식정보와 유사도를 판단하여 유사도가 어느 정도 범위 이상 인

경우 사람으로 인식하게 된다.

휠체어의 경우도, 일반휠체어 또는 전동휠체어의 체형이나 형상에 대한 객체인식정보를 바탕으로 유사도를 판단하여 인식하는 것이 가능하다.

상기 객체인식부(12)는 내부에 저장된 객체인식정보를 바탕으로 상기 영상에서 사람, 사물, 보조기기의 객체를 인식하여 인식된 정보를 객체 데이터 추출부(13)에 제공하게 된다.

상기 객체 데이터 추출부(13)에서는 상기 객체인식부(12)에서 인식된 객체로부터 객체 데이터를 추출하게 된다. 상기 객체데이터는 인식된 객체의 부피, 윤곽, 사이즈를 포함할 수 있다. 또한, 상기 객체데이터는 해당 객체가 촬영된 시간정보를 포함할 수 있으므로, 범죄등과 같은 사건이 발생하였을 경우에 참고할수 있는 것이다.

상기 객체 데이터 추출부(13)는 상기 객체인식부(12)를 통해 인식된 객체가 사람인 경우에, 사람인 객체의 얼굴, 체형, 사이즈(크기, 길이 등)에 대한 객체데이터를 추출하여 저장시켜 DB(데이터베이스)화할 수 있는 것이다.(제3단계)

따라서, 객체가 사람이 아닌 사물이나 개나 고양이 등과 같은 동물과 구분할수 있는 것이다.

상기 객체 데이터 추출부(13)는 객체 데이터를 토대로 영상검지서버(20)에 전송한다, (제4단계)

상기 영상검지서버(20)는 객체 데이터 추출부(13)에서 전송된 객체의 데이터를 입력받게 된다.

상기 영상검지서버(20)는 데이터를 머신러닝 모델로 분석하여 보행취약자와 보조기기를 이용하는 보행자를 구분하게 된다. (제5단계)

상기 단계는 엘레베이터(60)를 향하여 걸어오는 보행자 중에서 정상인과 보조기기를 이용하는 보행자와 보행취약자를 구분하여 교통약자를 판별하는 단계인 것이다.

상기 제5단계에서 영상검지서버(20)는 보행자가 보조기기를 이용하는 보행자 또는 보행취약자임이 판별된 경우에는 엘레베이터 호출부(30)에 신호를 전송하는 것이다. (제6단계)

즉, 이전 제5단계에서 교통약자를 머신러닝 모델을 이용하여 수치를 계산, 산출하여 교통약자를 판단하면 그에 해당하는 신호를 전송하는 단계인 것이다.

다음 단계로, 상기 엘레베이터 호출부(30)는 제어부(50)에 신호를 전송하게 된다.(제7단계)

상기 제어부(50)는 릴레이(미도시)를 작동시켜 부름버튼부(61)를 온시켜서 엘레베이터(60)를 호출시키는 것이다. (제8단계)

이상에서와 같은 내용의 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 상기 기술한 실시 예는 예시된 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 첨부된 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구 범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

10 : 객체인식시스템 11 : 영상촬영장치
12 : 객체인식부 13 : 객체데이터 추출부
20 : 영상검지서버 30 : 엘레베이터 호출부
50 : 제어부 51 : 전원공급부
53 : 스피커 54 : 마이크
60 : 엘레베이터 61 : 부름버튼부
M : 관리부 S : 센서부
100 : 엘레베이터 호출시스템

Claims (6)

1. 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템에 있어서,
   엘레베이터 방향으로 사물의 진입 여부를 판단하는 객체인식시스템;
   상기 객체인식시스템을 통해 객체를 분석하여 교통약자 여부를 판단해서 교통약자에 해당하면, 엘레베이터 호출부에 신호를 전송하는 영상검지서버 및,
   상기 영상검지서버가 전송한 신호를 상기 엘레베이터 호출부가 받으면, 상기 신호를 제어부에 전송시키는 엘레베이터 호출부를 포함하는 관리부;
   상기 엘레베이터 호출부로부터 신호를 수신하면 엘레베이터의 부름버튼부를 작동시키는 제어부;
   상기 제어부의 부름버튼부의 작동으로 호출되는 엘레베이터를 포함하며,
   상기 객체인식시스템의 영상 촬영 장치를 통해 인식된 객체가 사람인 경우, 내부의 객체데이터 추출부는 해당되는 객체의 얼굴, 체형, 크기에 대한 객체데이터를 추출하여 상기 영상검지서버에 제공하며,
   상기 영상검지서버는 교통약자를 판단할수 있도록 머신러닝 모델을 이용하며,
   상기 교통약자가 시각장애인일 경우, 상기 시각장애인이 엘레베이터 전면과 일정거리 이격되어 있는 바닥에 형성된 센서부를 지팡이로 터치하면 엘레베이터를 자동 호출시키도록 하며,
   상기 머신러닝 모델은 횡단보도 또는 인도 등과 같이 사람이 많이 이동하는 장소에서 획득한 정상적인 보행자들의 데이터베이스로 다수의 사람들이 보행하는 모습을 혼합하여 일정한 데이터로 추출하여 보행 데이터를 취득하는 보행 데이터 수집부(a);
   상기 보행 데이터 수집부(a)가 취득한 보행 데이터에서 사람의 단위 걸음의 구간을 정의하여 각 단위 걸음에 대한 데이터를 분할하고, 분할된 데이터의 길이가 모두 같도록 데이터를 정규화하는 전처리부(b);
   상기 전처리부(b)가 정규화한 보행 데이터를 입력받아 최종적인 보행자의 보행 형태를 분류하는 보행패턴 분류부(c)를 포함하며,
   상기 보행패턴 분류부(c)는 상기 전처리부(b)에서 추출되는 데이터를 토대로 하여 빅데이터를 작성, 관찰대상 객체가 이동하는 형태와 움직임에 대한 수치의 값으로 산출하며, 상기 보행패턴 분류부(c)는 보조기구를 사용하지 않는 보행자의 관절들을 프레임마다 인식하고 인식된 관절들의 움직임들을 분석하여 보행자의 보행상태를 파악하며,
   상기 영상검지서버는 관찰 대상객체가 영역 및 기준 이동 경로로부터의 이탈 정도와 일정 시간 당 관찰 대상의 움직임 정도를 수치화하며, 교통약자임을 판단하는 식은 아래의 수학식 1에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템.
   
   [수학식 1]
   

   

   
   여기서, R1은 관찰 대상(엘레베이터를 타기 위하여 진입하는 사람)의 현재 위험도 값이고, A는 기 설정된 일반인의 이동경로와 영역에서 벗어난 정도에 따른 이탈 정도, B는 일정 시간 당 관찰 대상의 움직임 정도, 그리고 C는 엘레베이터(60)로 오는 경로에 지면에 접촉되는 횟수 정도를 나타낸다.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 관리부에 전원을 공급하도록 하는 전원공급부가 형성되어 있는 것을 특징으로 하는 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 엘레베이터의 상부와 일정간격 이격되어, 안내방송이나 안내멘트를 송출할 수 있도록 하기 위한 스피커 및 교통약자가 관리부와 통화할 수 있도록 하기 위한 마이크가 상기 제어부와 연결, 형성되어 있는 것을 특징으로 하는 교통약자를 위한 엘레베이터 호출시스템.
   
6. 삭제

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