KR102470097B1 - 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템 - Google Patents

연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템 Download PDF

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Abstract

연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템은, 유동인구가 많은 밀집지역에서 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하여 컬러영상 데이터를 생성하는 컬러영상 카메라와, 소정의 면적을 갖는 상기 위험도 측정영역을 실시간 촬영하고 인식되는 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 생성하는 열화상 카메라와, 컬러영상 데이터를 자동분석하여 개인별 마스크 착용 여부와 개인 간의 거리를 파악하고, 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 추가로 고려하여 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출하는 위험도 산출부와, 위험도 산출부의 프로세서의 처리용량이 한계가 발생하는 경우, 컬러영상 데이터를 전송받아 영상처리, 분석 및 검출되는 프로세싱을 진행하여 연산부하를 자동 분산시키기 위한 데이터 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템{Real-time risk measurement system for respiratory infections that can automatically distribute computational load}
본 발명은 위험도 측정 시스템에 관한 것으로서, 더 상세하게는 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템에 관한 것이다.
대한민국 공개특허 제10-2015-0098402호, 역병확산 영역 모델링 장치 및 그 방법에는, 원예작물, 농작물 또는 임목의 전염병(역병) 발생 감시 예보 및 확산 방지를 위한 실시간 웹기반 전염병(역병) 감시 및 예측 시스템에 있어서, 역병 예측 장치에서 수신되는 역병 발생 지역에 대한 좌표값을 기반으로 역병 확산에 대한 시각화 장치로 데이터를 전달하기 전 단계인 시간별 역병 확산 영역을 모델링하고, 그 모델링 데이터를 저장하는 장치 및 그 방법이 개시되어 있다.
이러한 전염성 질병이 확산되기 이전에 미리 차단하는 것이 가장 이상적인 방법이지만, 현실에서는 신종 바이러스나, 변종 바이러스들을 미리 차단한다는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 질병의 존재를 확산이 시작한 이후 발견했을 경우 할 수 있는 최선의 방책은 확산을 저지하는 것이다. 현실에서 적용할 수 있는 보호 모델은 백신, 지역 봉쇄, 사람들의 이동 저지 등이 있을 수 있다. 이러한 보호 모델을 적용했을 때 확산이 얼마만큼 저지되며 회복되는지에 대한 정보를 분석할 수 있는 기술 또한 필요하다.
최근 확산되고 있는 신종 코로나 바이러스에 의한 감염증의 경우, 사람에 의해 직접적으로 전파되고 있으므로 사람의 이동을 저지하고 봉쇄하는 것이 가장 효과가 크다. 하지만, 현실적으로 모든 사람의 이동을 저지하기는 힘들기 때문에 일상생활을 영위하는 상태에서 위험도에 따른 대처를 진행하는 것이 최선책이다.
신종 코로나 바이러스의 경우 기존의 독감 바이러스에 비해 치명률은 낮으나 감염력이 매우 높고, 특히 밀집 환경에서 빠르게 전파되고 있다. 따라서 밀집 환경을 중점적으로 관리함으로서 신종 코로나 바이러스의 확산을 저지하기 위한 시스템의 개발이 요구되고 있다.
KR 10-2015-0098402 A
본 발명은 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 제안된 것으로, 유동인구가 많은 밀집지역에서 컬러영상 카메라와 열화상 카메라의 촬영 데이터를 고려하여 촬영 중인 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출하되, 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템을 제공한다.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 유동인구가 많은 밀집지역에서 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하여 컬러영상 데이터를 생성하는 컬러영상 카메라와, 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하고 인식되는 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 생성하는 열화상 카메라와, 컬러영상 데이터를 자동분석하여 개인별 마스크 착용 여부와 개인 간의 거리를 파악하고, 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 추가로 고려하여 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출하는 위험도 산출부와, 위험도 산출부의 프로세서의 처리용량이 한계가 발생하는 경우, 컬러영상 데이터를 전송받아 영상처리, 분석 및 검출되는 프로세싱을 진행하여 연산부하를 자동 분산시키기 위한 데이터 서버를 포함하는 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템이 제공된다.
또한, 본 발명에 포함되는 위험도 산출부는, 개인 간의 거리를 토대로 위험도 가중치를 조절하여 반영하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 포함되는 위험도 산출부는, 상기 컬러영상 카메라의 촬영거리와 촬영화각을 토대로 위험도 측정영역의 면적을 자동 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 밀집 환경에서 유동인구의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템은, 유동인구가 많은 밀집지역에서 컬러영상 카메라와 열화상 카메라의 촬영 데이터를 고려하여 촬영 중인 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출하되, 데이터 서버를 이용하여 연산부하를 자동 분산시킬 수 있다.
즉, 밀집 환경에서 빠르게 전파되는 신종 코로나 바이러스의 특징을 고려하여, 지하철 역사 등과 같이 유동인구가 많은 밀집 환경을 중점적으로 관리함으로서 신종 코로나 바이러스의 확산을 감소시킬 수 있으며, 위험도 산출부의 연산량을 고려하여 연산 부하를 분산시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템의 개념도(1)
도 2는 도 1의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템의 구성도(1)
도 3은 위험도 측정영역의 밀집도의 예시도
도 4는 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 나타낸 예시도
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)의 개념도이고, 도 2는 도 1의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)의 구성도이다.
본 실시예에 따른 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)은 제안하고자 하는 기술적인 사상을 명확하게 설명하기 위한 간략한 구성만을 포함하고 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)은 컬러영상 카메라(100), 열화상 카메라(200) 및 위험도 산출부(300)를 포함하여 구성된다.
상기와 같이 구성되는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)의 주요동작을 살펴보면 다음과 같다.
호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)은 유동인구가 많은 밀집지역에서 컬러영상 카메라(100)와 열화상 카메라(200)를 이용하여 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하고, 컬러촬영영상을 자동분석하여 개인 간의 거리와 개인별 마스크 착용여부를 검출하며, 마스크 착용여부, 개인 간의 거리 및 열화상 카메라(200)에서 감지된 개인별 체온을 모두 고려하여 촬영 중인 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출한다.
컬러영상 카메라(100)는 유동인구가 많은 밀집지역에서 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하여 컬러영상 데이터를 생성한다. 여기에서 컬러영상 데이터는 영상픽셀이 RGB 색상으로 구분되는 영상으로 정의된다. 컬러영상 데이터는 실시간 영상으로 정의되므로 동영상 파일 형태로 저장될 수 있다.
열화상 카메라(200)는 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하고 인식되는 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 생성한다.
위험도 산출부(300)는 컬러영상 데이터를 자동분석하여 개인별 마스크 착용 여부와 개인 간의 거리를 파악하고, 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 추가로 고려하여 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출한다.
또한, 위험도 산출부(300)는 개인 간의 거리를 토대로 위험도 가중치를 조절하여 반영하며, 컬러영상 카메라(100)의 촬영거리와 촬영화각을 토대로 위험도 측정영역의 면적을 자동 설정할 수 있다.
제안된 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)은 지하철 역, 터미널 역, 관공서 등 다수의 유동인구가 출입하는 구역에서의 감염병 위험도를 측정하여 제공하는 서비스를 수행한다.
즉, 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)은 열화상 카메라(200)를 이용하여 유동인구의 온도를 측정하고 RGB 카메라(컬러영상 카메라(100))를 이용하여 유동인구의 사람간의 거리와 마스크 착용 여부를 검출한다.
컬러영상 카메라(100) 및 열화상 카메라(200)가 촬영하는 화면을 격자형태로 분할한 뒤 사람이 들어있는 격자간의 거리를 통해 밀집도를 산출하고, 체온, 온도, 마스크 착용여부, 밀집도를 활용하여 영역내의 위험도를 산출한다.
한편, 개인 간의 거리를 토대로 위험도 가중치를 조절하는 예시와, 위험도 측정영역의 면적을 설정하면서 위험도를 산출하는 예시를 설명하면 다음과 같다.
도 3은 위험도 측정영역의 밀집도의 예시도이고, 도 4는 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 나타낸 예시도이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 밀집 환경에서 유동인구의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템(1)은 유동인구가 많은 밀집지역에서 RGB카메라(컬러영상 카메라(100))와 열화상 카메라(200)를 이용하여 유동인구 개인의 체온, 마스크 착용 여부와 개인 간의 거리를 측정하고 측정된 데이터를 활용하여 카메라가 촬영 중인 영역의 호흡기 감염증 위험도를 측정하는 시스템을 의미한다.
RGB카메라(컬러영상 카메라(100))의 촬영거리 6m와 화각 120°에 촬영되는 약 37.7m2 영역을 위험도 측정 영역으로 설정하고 1인이 설 수 있는 공간(0.5 m x 0.5 m 격자형)으로 분할한다.
유동인구가 있을 때마다 각 개인의 얼굴을 인식하고 열화상 카메라를 이용하여 체온측정을 하고 RGB카메라(컬러영상 카메라(100))는 인공지능을 활용해 마스크 착용 여부를 확인한다.
격자를 활용해 위험도를 측정할 영역에 있는 인명간의 거리 및 면적을 측정하고 가중치를 산정한다. 질병관리청 권장 사회적 간격 1 m - 2 m 를 기준으로 하여 최소안전 면적은 2 m X 2 m = 4 m2 로 기준으로 한다. 위험도 측정 영역의 면적 약 37.7m2 을 최소안전 면적인 4m2으로 나누어 위험도 측정 영역의 안전거리 가능인수를 9인으로 설정한다.
유동인구 개인 간의 거리를 측정하여 위험도를 산출하기 위해 질병관리청 권장 사회적 간격 1 m - 2 m 를 활용하여 가중치를 산정한다. 각 개인이 위치한 격자 사이의 거리가 2 m 초과할 경우 0점, 1~2 m(1m초과 ~ 2m 이하)일 경우 1점, 1 m 이하일 경우는 4점으로 산정한다.
도 3과 같이 각 개인 간의 가중치를 더해 밀집도를 계산한다. 각 개인 간의 거리가 2 m 이고 감지범위내 안전거리 가능 인수인 9명이 정사각형을 이루는 경우의 밀집도인 12를 기준으로 한다.
개인 간의 거리가 1 m이상이고 밀집도가 12이하면 저밀집 상태, 밀집도가 12이하면서 개인간의 거리가 1 m 이하인 경우가 있다면 1 m이상 간격유지필요 상태, 밀집도가 12를 초과할 경우를 고밀집 상태로 정한다.
도 4에 도시된 기준표와 같이, 위험도 산출부(300)는 발열기준 37.5°C, 마스크 착용/미착용 여부, 밀집도를 활용하여 위험도 측정 영역내의 위험도를 실시간으로 산정하여 위험도를 분류한다. 호흡기 감영증 위험도는 “이상 없음“, “관심“, “주의“, “심각“ ,”위험“, “고위험“ 단계로 분류한다.
한편, 위험도 산출부(300)는 컬러촬영영상을 자동분석하여 개인별 마스크 착용여부를 확인할 때, 미리 설정된 마스크 데이터베이스를 토대로 마스크의 종류를 식별할 수 있다.
즉, 마스크의 색상, 마스크의 모양, 마스크의 각인된 문자, 마스크의 크기, 마스크의 귀걸이의 모양 등을 데이터베이스와 비교한 후, 보건용 마스크, 면마스크, 의료용 마스크 등과 같이 마스크의 종류를 식별한 후 마스크의 성능에 따른 위험도 수치를 추가 반영할 수도 있다.
또한, 0.3초 간격 ~ 60초 간격 중 선택된 간격으로 물체를 촬영할 수 있는 타임랩스(time lapse) 촬영 카메라가 추가될 경우, 위험도 산출부(300)는 타임랩스 영상과 컬러영상 카메라(100)의 영상을 상호 비교하여 밀집도를 더욱 정확하게 분석할 수 있다.
또한, 컬러영상 카메라(100) 및 열화상 카메라(200)에서 촬영된 정보는 위험도 산출부(300)에서 자체적으로 영상처리되고, 분석 및 검출되는 프로세싱을 거쳐서 그 결과 데이터가 데이터 서버(400)로 전송된다.
위험도 산출부(300)의 프로세서의 처리용량이 한계가 발생하는 경우, 카메라의 촬영영상이 데이터 서버(400)에 전송되고, 데이터 서버(400)에서 영상처리, 분석 및 검출되는 프로세싱을 진행하여 연산부하를 자동 분산시킬 수도 있다. 위험도 산출부(300)의 프로세서의 최대 점유율이 80%이하가 유지되도록 데이터 서버(400)에 연산부하가 자동 분산된다.
한편, 컬러영상 카메라(100)가 360도 원형 이미지를 촬영할 수 있을 경우, 촬영된 360도 원형 이미지는 데이터 서버(400)로 전송되어 영상 처리되는데, 데이터 서버(400)는 원형 이미지에서 평면 이미지를 생성하기 위한 부분 왜곡 해소 및 부분 이미지 처리를 위해 원형 이미지를 분할한다. 즉, 분할된 원형 이미지의 단위(원형 분할 단위 이미지)는 해상도, 원호, 픽셀, 이미지 왜곡 등을 고려하여 분할될 수 있다.
원형 분할 단위 이미지를 기반으로 평면 이미지를 생성하는 방법은 다음과 같다.
우선, 원형 분할 단위 이미지의 픽셀 구조를 파악할 수 있다. 픽셀 구조가 파악된 원형 분할 단위 이미지에 대한 기준 초점 픽셀을 추출할 수 있다. 기준 초점 픽셀은 확장 또는 축소가 필요하지 않은 픽셀일 수 있다. 픽셀 구조는 기준 초점 픽셀을 기준으로 축소해야 하는 픽셀과 확장해야 하는 픽셀로 구분될 수 있다.
평면 분할 단위 이미지를 생성하기 위한 부분 왜곡 해소를 위해 픽셀 당 보정 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 기준 초점 픽셀을 기준으로 확장된 영역에 대해서는 축소 면적을 결정하여 축소를 수행하고, 축소된 영역에 대해서는 확장 영역을 결정하고 보간을 통해 확장을 수행할 수 있다. 해상도, 원호, 픽셀, 이미지 왜곡 등을 고려한 추가적인 이미지 처리를 통해 평면 분할 단위 이미지를 추출할 수 있다. 이러한 방법을 통해 복수의 원형 분할 단위 이미지가 복수의 평면 분할 단위 이미지로 생성될 수 있다.
즉, 데이터 서버(400)는 360도 파노라마 촬영영상이 전송될 경우, 상술한 바와 같이 복수의 평면 분할 단위 이미지를 생성한 후, 화면의 객체를 식별하므로 자동식별 확률이 더욱 높아진다.
위험도 산출부(300) 또는 컬러영상 카메라(100)는 360도 촬영 이미지를 송신하는 동시에 처리를 원하는 영상처리명령까지 데이터 서버(400)에 전송하고, 그 결과값만을 피드백 받을 수 있다.
이와 같이, 데이터 서버(400)는 인식된 객체정보를 위험도 산출부(300)로 피드백 하는데, 각각의 객체정보는 객체 종류별로 미리 할당된 식별코드 및 각 객체의 중심영역에 대한 시간별 위치정보를 포함한다.
예를 들면, 화면의 영상에서 사람이라는 객체가 인식될 경우, 사람에 미리 할당된 식별코드와, 사람의 중심영역의 위치(좌표)에 대한 시간별 위치정보가 전송된다.
참고적으로, 식별코드는 객체코드 및 부가코드를 포함하는데, 객체코드는 사람이라는 형상에 부여된 코드이고, 부가코드는 사람을 식별하는 정보(사람의 크기, 성별, 옷 색상 등)와 같은 부가 데이터 정보를 코드화한 것으로 정의된다.
또한, 데이터 서버(400)는 촬영영상 중에서 영상의 변화가 없는 부분을 피드백하고, 위험도 산출부(300)는 영상의 변화가 없는 부분은 자동 제거함으로써 자체 저장 용량(위험도 산출부(300)의 저장 메모리 용량)을 감소시킬 수 있다.
또한, 데이터 서버(400)는 영상을 복수의 영역으로 구분한 후, 객체의 움직임 속도를 고려하여 각 영역별 저장 영상 프레임을 가변시킬 수 있는 정보를 위험도 산출부(300)로 피드백 할 수 있다.
한편, 위험도 산출부(300)는 미리 설정된 촬영영역을 복수의 서브영역으로 분할한 후, 각 영역별 감지시간, 감지객체, 감지 이벤트를 독립적으로 미리 설정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 밀집 환경에서 유동인구의 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템은, 유동인구가 많은 밀집지역에서 컬러영상 카메라와 열화상 카메라의 촬영 데이터를 고려하여 촬영 중인 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출하되, 데이터 서버를 이용하여 연산부하를 자동 분산시킬 수 있다.
즉, 밀집 환경에서 빠르게 전파되는 신종 코로나 바이러스의 특징을 고려하여, 지하철 역사 등과 같이 유동인구가 많은 밀집 환경을 중점적으로 관리함으로서 신종 코로나 바이러스의 확산을 감소시킬 수 있으며, 위험도 산출부의 연산량을 고려하여 연산 부하를 분산시킬 수 있다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 컬러영상 카메라
200 : 열화상 카메라
300 : 위험도 산출부
400 : 데이터 서버

Claims (3)

  1. 유동인구가 많은 밀집지역에서 소정의 면적을 갖는 위험도 측정영역을 실시간 촬영하여 컬러영상 데이터를 생성하는 컬러영상 카메라;
    소정의 면적을 갖는 상기 위험도 측정영역을 실시간 촬영하고 인식되는 각 개인별 얼굴영역의 체온 데이터를 생성하는 열화상 카메라;
    상기 컬러영상 데이터를 자동분석하여 개인별 마스크 착용 여부와 개인 간의 거리를 파악하고, 각 개인별 얼굴영역의 상기 체온 데이터를 추가로 고려하여 상기 위험도 측정영역의 호흡기 감염증 위험도를 실시간 산출하는 위험도 산출부; 및
    상기 위험도 산출부의 프로세서의 처리용량이 한계가 발생하는 경우, 상기 컬러영상 데이터를 전송받아 영상처리, 분석 및 검출되는 프로세싱을 진행하여 연산부하를 자동 분산시키기 위한 데이터 서버;
    를 포함하는 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위험도 산출부는,
    개인 간의 거리를 토대로 위험도 가중치를 조절하여 반영하는 것을 특징으로 하는 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 위험도 산출부는,
    상기 컬러영상 카메라의 촬영거리와 촬영화각을 토대로 상기 위험도 측정영역의 면적을 자동 설정하는 것을 특징으로 하는 연산부하를 자동 분산시킬 수 있는 호흡기 감염증 실시간 위험도 측정 시스템.
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