KR102470884B1 - 인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 방법 및 그 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일실시예에 따르면, 전파를 수집하고 전파 정보를 생성하여 제공하는 사용자 단말, 및 상기 사용자 단말로부터 수신한 전파 정보를 이용하여 알려진 전파원을 기준으로 인공지능을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치를 구분하고, 인공지능을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 감지 서버를 포함하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템 및 그 방법을 제공하여, 사용자의 위치정보를 습득하지 않고도 사용자가 위치한 장소에서 기존에 수집되었던 전파를 비교하여 몰래카메라의 존재 여부를 감시할 수 있다.

Description

인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 방법 및 그 시스템{Hidden camera detection method and system using artificial intelligence}

본 발명은 인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

최근 사적인 공간에 몰래카메라를 설치하는 범죄가 증가하고 있다. 몰래카메라를 이용한 범죄는 불특정 다수를 대상으로 하고, 사회적으로 회복하기 어려운 피해를 발생시키고 있다. 사회나 정부도 몰래카메라 범죄를 차단하기 위하여 몰래카메라를 검사할 수 있는 장비를 소지한 검사원이 공공장소를 순회하며 검사하는 등의 다양한 방법을 실시하고 있으나, 근본적으로 개인이 몰래카메라의 존재를 검사하고 확인할 수 있는 방법이 필요하다.

KR 10-2000845 B1

본 발명의 일실시예에 따른 목적은, 다양한 전파를 수신하고 알려진 전파원을 기준으로 인공지능을 이용하여 단말의 위치정보를 획득하며, 인공지능을 이용하여 해당 단말이 위치하는 곳에서 예전에 존재하지 않던 알려지지 않은 전파원이 존재하는지 판단하여 몰래카메라의 존재 여부를 탐지하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템은, 전파를 수집하고 전파 정보를 생성하여 제공하는 사용자 단말, 상기 사용자 단말로부터 수신한 전파 정보를 이용하여 알려진 전파원을 기준으로 인공지능을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치를 구분하고, 인공지능을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 감지 서버를 포함할 수 있다.

또한, 상기 사용자 단말은 몰래카메라 감지 어플리케이션이 설치되고, 네트워크를 통해 상기 감지 서버와 데이터를 송수신하는 단말 본체, 및 다양한 주파수 범위의 전파를 수신할 수 있는 하나 이상의 안테나를 포함하는 단말 케이스를 포함하며, 단말 케이스는 수신한 전파를 상기 단말 본체에 제공하며, 상기 단말 본체는 단말 케이스로부터 수신한 전파와 단말 본체의 안테나가 수신한 전파를 종합하여 상기 전파 정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 감지 서버는 상기 전파 정보에 포함된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 판단하고, 알려져 있는 전파원에서 송출하는 전파의 신호강도를 이용하여 위치정보 패턴을 생성하고, 상기 전파 정보에 포함된 모든 전파의 신호강도를 이용하여 신호정보 패턴을 생성하는 정보패턴 수집부, 상기 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말이 위치한 장소를 구분하는 위치정보 판단부, 상기 신호정보 패턴을 신호 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말이 위치한 장소에 새롭고 알려지지 않은 전파원이 존재하는지 판단하는 신규신호 판단부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 위치 판단모델은 위치정보 패턴이 학습데이터이고 위치정보 패턴에 대응하는 위치코드가 라벨데이터인 학습데이터셋을 이용하여 학습되어, 위치정보 패턴을 입력하면 해당하는 위치코드를 출력하고, 학습데이터셋에 존재하지 않는 위치정보 패턴이 입력된 경우 임의의 위치코드를 출력하며, 상기 위치정보 판단부는 상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하는 경우 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하고, 상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하지 않는 경우 상기 위치정보 패턴과 상기 위치코드를 이용하여 상기 위치 판단모델을 업데이트하고 상기 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공할 수 있다.

또한, 상기 신호 판단모델은 상기 위치코드마다 적어도 하나 형성되며, 상기 위치코드에 대응하는 위치에서 수집된 신호정보 패턴을 학습하고, 상기 사용자 단말로부터 수신된 전파 정보로부터 생성한 신호정보 패턴을 입력받으면 학습한 신호정보 패턴과 비교하여 새로운 신호가 존재하는지 여부를 출력하고, 상기 신규신호 판단부는 상기 위치정보 판단부로부터 제공받은 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 상기 신호 판단모델 DB에서 검색하여 읽어오고, 상기 위치코드에 대응하는 신호 판단모델에 상기 신호정보 패턴을 입력하여 출력되는 결과가 새로운 신호 존재인 경우 몰래카메라를 감지한 것으로 판단하고, 새로운 신호 없음인 경우 몰래카메라가 없는 것으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 단말 케이스는 상기 단말 본체의 카메라에 대응하는 위치에 형성되는 적외선 필터를 더 포함하고, 상기 단말 본체는 상기 적외선 필터를 통해 의심영역을 촬영하여 몰래카메라의 렌즈를 포착할 수 있다.

또한, 상기 위치정보 패턴은 전파 정보에 기초하여, 알려진 전파원에서 발신하는 전파의 신호강도를 시간에 따른 그래프로 생성하고, 복수의 그래프를 시간을 기준으로 정렬하여 생성한 2D 이미지이며, 상기 위치 판단모델은 상기 2D 이미지로 생성된 위치정보 패턴을 학습하는 콘볼루션 신경망 네트워크 방식일 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법은, 사용자 단말이 단말 본체가 수신하는 전파와 단말 케이스가 수신하는 전파를 수집하여 전파 정보를 생성하여 감지 서버로 제공하는 주파수 수신단계, 감지 서버의 정보패턴 생성부가 상기 전파 정보에서 위치정보 패턴과 신호정보 패턴을 생성하는 정보패턴 생성단계, 감지 서버의 위치정보 판단부가 상기 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말의 위치를 구분하는 위치 판단단계, 감지 서버의 신호정보 판단부가 상기 신호정보 패턴을 신호 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 신호 판단단계, 및 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우 감지 서버가 사용자 단말로 알림을 제공하는 감지결과 제공단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 정보패턴 생성단계는 상기 전파 정보에 포함된 전파들을 주파수에 따라 구분하는 구분단계, 상기 주파수에 따라 구분된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 판단하는 전파원 확인단계, 알려진 전파원에서 발신한 전파의 신호강도를 이용하여 위치정보 패턴을 생성하는 위치정보 패턴 생성단계, 및 상기 전파 정보에 포함된 모든 전파들을 포함하는 신호정보 패턴을 생성하는 신호정보 패턴 생성단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 위치 판단단계는 상기 위치정보 패턴을 상기 위치정보 판단모델에 입력하여 출력되는 위치코드를 획득하는 위치코드 획득단계, 상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하는지 판단하는 위치기록 확인단계, 상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하는 경우 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하는 알려진 위치 제공단계, 및 상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하지 않는 경우 상기 위치정보 패턴과 상기 위치코드를 이용하여 상기 위치 판단모델을 업데이트하고 상기 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하는 새로운 위치 제공단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 신호 판단단계는 상기 신규신호 판단부가 상기 위치정보 판단부로부터 제공받은 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 상기 신호 판단모델 DB에서 검색하여 읽어오는 신호 판단모델 획득단계, 상기 신호 판단모델에 상기 신호정보 패턴을 입력하여, 학습된 신호정보 패턴과 비교하여 새로운 전파원이 존재하는지 판단하는 전파원 비교단계, 및 새로운 전파원이 존재하는 경우 몰래카메라를 감지한 것으로 판단하고, 새로운 전파원이 존재하지 않는 경우 몰래카메라가 없는 것으로 판단하는 몰래카메라 판단 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 신호 판단모델 획득단계는 상기 위치코드가 새로운 위치에 대응하는 것이어서 상기 신호 판단모델 DB에 위치코드가 존재하지 않는 경우, 상기 신규신호 판단부는 새로운 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 생성하여 상기 신호 판단모델 DB에 기록하는 동작을 더 수행할 수 있다.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다.

이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 알려진 전파원을 기준으로 인공지능을 이용하여 단말의 위치정보를 획득하므로 단말의 사용자로부터 주소정보 등의 개인정보를 수집하지 않을 수 있으므로 프라이버시를 보호할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단말이 제공한 위치정보를 기준으로 예전에 수집되었던 전파원과 현재 단말에 제공하는 전파원을 비교하여 몰래카메라의 존재여부를 탐지할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 시스템을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 감지 서버의 구성과 동작을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 방법의 각 단계를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말과 알려진 전파원의 위치를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말이 수집하여 감지 서버에 제공하는 전파를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말을 이용하여 의심영역을 촬영하는 것을 나타낸 도면이다.

본 발명의 일실시예의 목적, 장점, 및 특징들은 첨부된 도면들과 연관되는 이하의 일실시예의 설명들에 의해 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 또한, "일면", "타면", "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다. 이하, 본 발명의 일실시예를 설명함에 있어서, 본 발명의 일실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 관련된 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 일실시예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말(100)을 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말(100)은, 몰래카메라 감지 어플리케이션이 설치되고, 네트워크를 통해 감지 서버(200)와 데이터를 송수신하는 단말 본체(110), 및 다양한 주파수 범위의 전파를 수신할 수 있는 하나 이상의 안테나(121)를 포함하는 단말 케이스(120)를 포함할 수 있다. 단말 케이스(120)는 수신한 전파를 상기 단말 본체(110)에 제공하며, 단말 본체(110)는 단말 케이스(120)로부터 수신한 전파와 단말 본체(110)의 안테나가 수신한 전파를 종합하여 전파 정보를 생성할 수 있다.

단말 본체(110)는 스마트폰, 태블릿 PC 등의 포터블 정보처리장치를 포함할 수 있다. 본 명세서에서는 단말 본체(110)가 스마트폰인 것으로 가정하고 본 발명을 설명한다. 사용자가 다른 장소로 이동할 때 사용자 단말(100)을 휴대할 수 있으므로 몰래카메라를 탐지하기 위한 별도의 장치를 이용하는 것에 비하여 편리성이 높다.

단말 본체(110)는 이동통신 기능을 수행할 수 있고, 와이파이나 블루투스 등의 근거리통신 기능을 지원한다. 그리고, 단말 본체(110)는 GPS를 이용하여 단말 본체(110)의 위치를 인식할 수 있다. 이러한 기능을 수행하기 위하여 단말 본체(110)는 다양한 안테나를 갖고 있다. 예를 들어, 스마트폰은 4G 통신을 위해 필요한 안테나, 5G 통신을 위하여 필요한 안테나를 포함할 수 있고, 와이파이나 블루투스 통신을 위하여 필요한 안테나를 갖추고 있다. 단말 본체(110)는 이러한 안테나들을 이용하여 주위의 전파를 수신할 수 있다.

단말 케이스(120)는 단말 본체(110)를 물리적으로 보호하기 위한 케이스이다. 단말 케이스(120)는 전파를 수신할 수 있는 안테나(121)를 포함한다. 단말 케이스(120)는 서로 다른 대역의 주파수를 수신할 수 있는 복수의 안테나(121)를 포함할 수 있다. 단말 케이스(120)는 단말 본체(110)가 수신할 수 없는 주파수 대역의 전파를 수신할 수 있는 안테나(121)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 단말 케이스(120)는 FM 라디오 또는 AM 라디오 주파수 대역의 전파를 수신할 수 있는 안테나(121), 2G 통신방식 또는 3G 통신방식에 이용되는 주파수 대역의 전파를 수신할 수 있는 안테나(121) 등을 포함할 수 있다.

단말 케이스(120)는 수신한 전파를 단말 본체(110)로 전송하기 위한 구성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단말 케이스(120)는 단말 본체(110)의 입출력단자(111)에 물리적으로 연결되는 커넥터(122)를 포함할 수 있다. 또는 단말 케이스(120)는 단말 본체(110)에 블루투스 방식으로 연결되기 위하여 필요한 블루투스 칩과, 블루투스 칩에 전력을 공급하기 위한 유도성 코일이나 배터리를 포함할 수 있다.

단말 본체(110)는 몰래카메라 감지 어플리케이션이 설치되고 동작될 수 있다. 몰래카메라 감지 어플리케이션은 단말 본체(110)와 단말 케이스(120)를 이용하여 본 발명의 일실시예에 따른 방법을 수행하기 위하여 필요한 프로그램 코드로 작성될 수 있다. 몰래카메라 감지 어플리케이션은 감지 서버(200)로부터 다운로드할 수 있거나, 앱스토어에서 다운로드할 수 있다.

본 발명에서 사용자 단말(100)은 단말 본체(110)와 단말 케이스(120)를 포함하나, 반드시 단말 케이스(120)를 포함하여야 하는 것은 아니다. 사용자 단말(100)은 단말 본체(110)만을 포함할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 시스템을 나타내는 도면이다. 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 감지 서버(200)의 구성과 동작을 나타내는 도면이다. 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 탐지 방법의 각 단계를 나타내는 흐름도이다. 도 2, 도 3, 도 4를 함께 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템 및 그 방법을 설명한다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템은, 전파를 수집하고 전파 정보를 생성하여 제공하는 사용자 단말(100), 사용자 단말(100)로부터 수신한 전파 정보를 이용하여 알려진 전파원을 기준으로 인공지능을 이용하여 사용자 단말(100)의 위치를 구분하고, 인공지능을 이용하여 사용자 단말(100)의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말(100)이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 감지 서버(200)를 포함할 수 있다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법은, 사용자 단말(100)이 단말 본체(110)가 수신하는 전파와 단말 케이스(120)가 수신하는 전파를 수집하여 전파 정보를 생성하여 감지 서버(200)로 제공하는 주파수 수신단계(S20), 감지 서버(200)의 정보패턴 생성부(210)가 전파 정보에서 위치정보 패턴과 신호정보 패턴을 생성하는 정보패턴 생성단계(S30), 감지 서버(200)의 위치정보 판단부(220)가 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 사용자 단말(100)의 위치를 구분하는 위치 판단단계(S40), 감지 서버(200)의 신호정보 판단부가 신호정보 패턴을 신호 판단모델에 입력하여 사용자 단말(100)의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말(100)이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 신호 판단단계(S50), 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우 감지 서버(200)가 사용자 단말(100)로 알림을 제공하는 감지결과 제공단계(S60)를 포함할 수 있다. 그리고, 주파수 수신 단계 이전에, 단말 본체(110)에 단말 케이스(120)가 결합되고 사용자 단말(100)에서 몰래카메라 감지 어플리케이션이 실행되어 몰래카메라 감지를 수행할 준비를 하는 감지 준비 단계(S10)가 더 수행될 수 있다. 감지 준비 단계(S10)는 사용자가 사용자 단말(100)을 이용하여 몰래카메라 감지 방법을 수행할 준비를 하는 과정이다.

사용자 단말(100)은 주파수 수신단계(S20)를 수행한다. 사용자 단말(100)은 감지 서버(200)와 유선 또는 무선 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 주파수 수신 단계에서 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100)이 수신할 수 있는 모든 전파를 수신하고 전파 정보를 생성하여 감지 서버(200)에 제공한다. 사용자 단말(100)은 단말 본체(110)가 수신한 모든 전파와, 단말 케이스(120)가 수신한 모든 전파에 관한 정보를 포함하는 전파 정보를 생성할 수 있다. 사용자 단말(100)은 사용자의 설정에 따라, 몰래카메라 감지 어플리케이션이 동작할 때에만 전파 정보를 생성하여 감지 서버(200)에 제공할 수 있다. 사용자 단말(100)은 전파로부터 얻을 수 있는 데이터를 전파 정보에 포함시킬 수 있다. 전파 정보는 시간에 따라 수신되는 전파의 파형 자체, 전파가 수신되는 신호강도, 전파가 전달하는 전파원에 관련한 정보, 전파의 주파수 대역 등 다양한 정보를 포함할 수 있다.

감지 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 전파 정보를 수신한다. 감지 서버(200)는 복수의 사용자 단말(100)로부터 수신되는 전파 정보를 각각 병렬적으로 처리할 수 있다. 감지 서버(200)는 전파 정보에 포함된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 판단하고, 알려져 있는 전파원에서 송출하는 전파의 신호강도를 이용하여 위치정보 패턴을 생성하고, 전파 정보에 포함된 모든 전파의 신호강도를 이용하여 신호정보 패턴을 생성하는 정보패턴 생성부(210), 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 사용자 단말(100)이 위치한 장소를 구분하는 위치정보 판단부(220), 신호정보 패턴을 신호 판단모델에 입력하여 사용자 단말(100)이 위치한 장소에 새롭고 알려지지 않은 전파원이 존재하는지 판단하는 신규신호 판단부(240)를 포함할 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, 감지 서버(200)는 정보패턴 생성부(210), 위치정보 판단부(220), 신호 판단모델 DB(230), 신규신호 판단부(240), 통신부(250), 저장부(260), 입력부(270), 출력부(280)를 포함할 수 있다. 통신부(250)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 사용자 단말(100)과 데이터를 송수신할 수 있다. 저장부(260)는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법을 수행할 수 있도록 작성된 프로그램 코드를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(260)는 감지 서버(200)를 동작시키기 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 입력부(270)는 감지 서버(200)에 입력되는 데이터를 수신하거나, 감지 서버(200)를 운영하는 관리자로부터 명령을 수신할 수 있다. 출력부(280)는 관리자에게 필요한 정보를 표시할 수 있다. 정보패턴 생성부(210), 위치정보 판단부(220), 신규신호 판단부(240)는 감지 서버(200)의 프로세서(processor)에서 동작하는 기능단위로 구현될 수 있고, 또는 각 기능을 수행하는 별도의 프로세서나 컴퓨터 장치로 구성될 수 있다.

정보패턴 생성부(210)는 정보패턴 생성단계(S30)를 수행할 수 있다. 정보패턴 생성부(210)는 사용자 단말(100)로부터 수신한 전파 정보에 기초하여 위치정보 패턴과 신호정보 패턴을 생성할 수 있다. 위치정보 패턴은 감지 서버(200)가 사용자 단말(100)이 위치하고 있는 장소를 인식하는데 이용된다. 신호정보 패턴은 감지 서버(200)가 사용자 단말(100)이 위치하고 있는 장소에서 수신되는 전파들 중에서 새롭고 알려지지 않은 전파원에서 발신되는 신호가 존재하는지 여부를 판단하는데 이용된다.

정보패턴 생성단계(S30)는 전파 정보에 포함된 전파들을 주파수에 따라 구분하는 구분단계(S31), 주파수에 따라 구분된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 판단하는 전파원 확인단계(S32), 알려진 전파원에서 발신한 전파의 신호강도를 이용하여 위치정보 패턴을 생성하는 위치정보 패턴 생성단계(S33), 전파 정보에 포함된 모든 전파들을 포함하는 신호정보 패턴을 생성하는 신호정보 패턴 생성단계(S34)를 포함할 수 있다.

먼저, 정보패턴 생성부(210)는 구분단계(S31)를 수행한다. 정보패턴 생성부(210)는 전파 정보에 포함된 데이터를 이용하여 전파들을 주파수에 따라 구분한다. 통신을 위하여 사용되는 4G 또는 5G 주파수나, 와이파이나 블루투스는 서로 다른 대역의 주파수를 사용한다. 그리고 통신을 위한 주파수 대역과 몰래카메라가 이용하는 주파수 대역은 서로 다를 수 있다. 따라서 몰래카메라가 발신하는 전파를 구분하기 위하여 먼저 주파수에 따라 전파들을 구분한다. 구분단계(S31)에서 전파들을 주파수에 따라 구분한 다음, 전파원 확인단계(S32)를 수행한다.

정보패턴 생성부(210)는 전파원 확인단계(S32)를 수행한다. 정보패턴 생성부(210)는 전파 정보에 포함된 데이터를 이용하여 주파수별로 구분된 전파들의 전파원을 확인한다. 일반적으로 일상 생활 환경에서 수신할 수 있는 전파를 발신하는 전파원들은 자신의 신원을 전파를 통해 제공한다. 일상적인 전파원은 이동통신 기지국, GPS 위성, 이동통신기기, 와이파이 AP, 블루투스 장치 등을 포함할 수 있다. 정보패턴 생성부(210)는 전파 정보에 포함된 전파로부터 전파원이 자신의 신원을 알리는 정보를 읽어내어 전파원의 신원을 확인할 수 있다. 또는 사용자 단말(100)이 전파로부터 읽어내어 확인한 전파원의 신원을 전파 정보에 포함시키고, 정보패턴 생성부(210)가 전파 정보에 포함된 전파원의 신원을 확인할 수 있다.

예를 들어, 이동통신 기지국은 이동통신기기와 통신을 위하여 전파를 통해 기지국의 정보를 제공한다. 동일한 주파수 대역을 이용하는 이동통신 기지국들은 서로를 구분할 수 있는 정보를 전파로 제공한다. 그리고, 와이파이 AP나 블루투스 장치는 다른 장치와 연결되고 서로를 구분하기 위하여 자신의 명칭이나 장치의 종류 등을 전파를 통해 제공한다. 이와 같이 일상 생활 환경에서 사용되는 전파원은 서로를 구분할 수 있다. 정보패턴 생성부(210)는 이러한 전파원의 신원을 확인하여 전파원이 알려져 있는지 여부를 확인할 수 있다. 정보패턴 생성부(210)는 전파원의 신원을 확인하기 위하여, 이동통신 기지국을 운영하거나, 각종 방송을 운영하는 단체로부터 전파에 관한 신원 정보를 수집하여 저장한 자료와 전파의 특성을 비교하여 전파원이 알려져 있는지 확인할 수도 있다.

전파 정보에 포함된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 여부를 판단한 다음, 정보패턴 생성부(210)는 위치정보 패턴 생성단계(S33)와 신호정보 패턴 생성단계(S34)를 수행할 수 있다. 위치정보 패턴 생성단계(S33)에서 정보패턴 생성부(210)는 알려진 전파원들로부터 수신되는 전파들의 신호 강도를 포함하는 위치정보 패턴을 생성한다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말(100)과 알려진 전파원의 위치를 나타내는 도면이다. 도 5는 건물(10), 벽으로 구분된 프라이버시 공간(11, 12, 13, 14), 프라이버시 공간 내에 위치하는 사용자 단말(100), 건물(10)의 외부에 위치하는 이동통신 기지국(21, 22), 건물의 내부에 존재하는 와이파이 AP(30), GPS 위성(40)을 예시적으로 나타낸다.

몰래카메라는 화장실, 샤워실, 목욕탕, 침실 등의 프라이버시 공간에 설치될 수 있다. 프라이버시 공간은 벽으로 막혀 있는 장소이고, 건물 내부에 위치한 장소이다. 일반적으로 알려져 있는 전파원은 건물 외부에 위치하는 경우가 많다. 예를 들어 이동통신 기지국은 일반적으로 건물 외부에 위치한다. 사용자 단말(100)이 건물 내부의 프라이버시 공간에 위치하는 경우, 사용자 단말(100)이 수신하는 전파는 벽을 통과하거나, 벽을 돌아가면서 신호 강도가 약해진다. 전파원에서 사용자 단말(100)에 도달하기까지의 경로에 따라 전파의 신호강도가 약해진다. 전파원에서 건물 내부의 제1 위치의 사용자 단말(100)과 제2 위치 사용자 단말(100)에 전파가 도달하는 경로는 다르다. 건물 내부의 구조는 층마다 다를 수 있고, 건물 내부에 다양한 물건들이 다른 위치에 배치될 수 있다. 따라서 건물 내부의 임의의 장소와 전파원 사이의 경로는 매번 다르다. 복수의 전파원으로부터 사용자 단말(100)에 도달하는 경로는 각각 다르므로, 복수의 전파원으로부터 발신되는 전파의 신호강도에 기초하여 사용자 단말(100)의 위치를 구별할 수 있다.

예를 들어, 도 5에서 사용자 단말(100)이 건물 내부의 프라이버시 공간(예를 들어, 화장실)에 위치한 경우, 사용자 단말(100)은 제1 이동통신 기지국(21), 제2 이동통신 기지국(22), 와이파이 AP(30), GPS 위성(40)이 발신하는 전파를 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 건물 내의 다른 사람이 이용하는 블루투스 장치에서 발신하는 전파, 다른 스마트폰에서 발신하는 전파, 다른 층의 와이파이 AP에서 발신하는 전파 등을 더 수신할 수 있다. 복수의 전파원에서 발신하는 전파들은 사용자 단말(100)에 도달하기까지의 경로가 각각 다르다. 건물 내부에 층이 다른 제1 내지 제4 프라이버시 공간(11, 12, 13, 14)이 존재하는 경우에도, 사용자 단말(100)이 1층의 제1 프라이버시 공간(11)에 위치하는 것과 2층의 제2 프라이버시 공간(12)에 위치하는 경우에 사용자 단말(100)이 수신하는 전파들의 신호강도가 다르다. 따라서 사용자 단말(100)의 위치는 사용자 단말(100)이 수신하는 전파들의 신호강도를 이용하여 구분될 수 있다.

정보패턴 생성부(210)는 알려진 전파원에서 발신하는 전파의 신호강도를 이용하여 사용자 단말(100)의 위치를 구분할 수 있는 위치정보 패턴을 생성할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말(100)이 수집하여 감지 서버(200)에 제공하는 전파를 나타낸 도면이다. 도 3, 도 4, 도 6을 함께 참조한다.

도 6에 도시된 바와 같이, 전파 정보에 포함된 전파들을 주파수별로 구분하고, 전파의 신호강도를 시간에 따른 그래프로 표시할 수 있다. 도 6에서는 예시적으로 제1 이동통신 기지국, 제2 이동통신 기지국, 와이파이 AP, GPS 위성에서 발신하는 전파, MHz 대역의 전파, AM 대역의 전파, FM 대역의 전파, 신규 전파원의 전파를 도시한다. 정보패턴 생성부(210)는 알려진 전파원인 제1 이동통신 기지국, 제2 이동통신 기지국, 와이파이 AP, GPS 위성에서 발신하는 전파의 신호강도 그래프의 일부를 추출하여 위치정보 패턴을 생성한다.

위치정보 패턴은 전파 정보에 기초하여, 알려진 전파원에서 발신하는 전파의 신호강도를 시간에 따른 그래프로 생성하고, 복수의 그래프를 시간을 기준으로 정렬하여 생성한 2D 이미지일 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 위치정보 패턴은 전파 정보에 포함된 알려진 전파원인 제1 이동통신 기지국, 제2 이동통신 기지국, 와이파이 AP, GPS 위성에서 발신하는 전파의 신호강도를 시간에 따른 그래프로 생성하고, 복수의 그래프를 시간을 기준으로 정렬하여 생성한 2D 이미지일 수 있다. 도 6의 위치정보 패턴은 복수의 그래프가 시간축이 평행하게 상하로 나열된 이미지이지만, 다른 형태의 위치정보 패턴도 가능하다. 예를 들어, 복수의 그래프를 시간축과 신호강도 축이 일치하도록 상하로 겹쳐 3D 형태의 위치정보 패턴을 생성할 수도 있다.

위치정보 패턴에 포함되기 위한 알려진 전파원은 정해진 위치에 고정되어 있을 것이라고 기대되는 전파원을 이용할 수 있다. 예를 들어, 이동통신 기지국은 전봇대나 건물에 설치되므로 위치가 고정된 전파원이다. 그리고 와이파이 AP의 경우 건물 내부에 설치되는 경우 위치가 고정된 전파원이다. 그러나 스마트폰에서 발신하는 와이파이 AP의 경우 위치가 이동될 수 있는 전파원이다. 블루투스 장치는 휴대용으로 많이 이용되므로 위치가 이동될 수 있는 전파원이다. 따라서 정보패턴 생성부(210)는 알려진 전파원들 중에서 위치가 고정되어 있는 전파원을 선택하여 위치정보 패턴을 생성한다. 위치가 고정된 전파원인지 여부는 전파원의 신원에 따라 판단될 수 있다. 이동통신 기지국, 방송탑, 고정형 와이파이 AP 등이 위치가 고정된 전파원으로 판단될 수 있다.

정보패턴 생성부(210)는 신호정보 패턴 생성단계(S34)를 수행할 수 있다. 신호정보 패턴 생성단계(S34)는 전파 정보에 포함된 모든 전파를 포함하도록 신호정보 패턴을 생성하는 것이다. 신호정보 패턴은 위치정보 패턴과 같이 2D 이미지 형태일 수 있다. 예를 들어 도 6에 도시된 바와 같이, 신호정보 패턴은 전파원이 알려져 있는지 여부에 무관하게, 전파 정보에 포함된 모든 전파의 신호강도를 시간에 따른 그래프로 생성하고, 복수의 그래프를 시간을 기준으로 정렬하여 생성한 2D 이미지일 수 있다. 또는, 신호정보 패턴은 전파 정보에 포함된 전파의 주파수 대역, 송수신 주기, 신호 강도, 업로드/다운로드 패킷 정보 등 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

정보패턴 생성단계(S30)에서 생성된 위치정보 패턴은 위치정보 판단부(220)로 제공될 수 있다. 위치정보 판단부(220)는 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 사용자 단말(100)의 위치를 구분하는 위치 판단단계(S40)를 수행할 수 있다. 위치 판단단계(S40)는 위치정보 패턴을 위치정보 판단모델에 입력하여 출력되는 위치코드를 획득하는 위치코드 획득단계(S41), 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하는지 판단하는 위치기록 확인단계(S42), 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하는 경우 신규신호 판단부(240)로 위치코드를 제공하는 알려진 위치 제공단계(S43), 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하지 않는 경우 위치정보 패턴과 위치코드를 이용하여 위치 판단모델을 업데이트하고 신규신호 판단부(240)로 위치코드를 제공하는 새로운 위치 제공단계(S44)를 포함할 수 있다.

위치정보 판단부(220)는 먼저 위치기록 확인단계(S42)를 수행한다. 위치기록 확인단계(S42)에서 위치정보 판단부(220)는 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하고 위치 판단모델은 위치코드를 출력한다. 위치 판단모델은 위치정보 패턴이 학습데이터이고 위치정보 패턴에 대응하는 위치코드가 라벨데이터인 학습데이터셋을 이용하여 학습되어, 위치정보 패턴을 입력하면 해당하는 위치코드를 출력하고, 학습데이터셋에 존재하지 않는 위치정보 패턴이 입력된 경우 임의의 위치코드를 출력할 수 있다.

위치 판단모델은 2D 이미지로 생성된 위치정보 패턴을 학습하는 콘볼루션 신경망 네트워크(Convolution Nuerel Network, CNN) 방식일 수 있다. 학습데이터셋(training data set)은 위치정보 패턴이 학습데이터(training data)이고, 위치정보 패턴에 임의로 부여된 위치코드가 라벨데이터(labeled data)이다. 위치코드는 위치정보 패턴마다 임의로 부여되는 일련번호이다. 위치코드는 위치정보 패턴마다 다르게 부여된다. 위치 판단모델은 입력받은 위치정보 패턴이 기존에 학습한 어떤 위치정보 패턴과 일치하지 않는 새로운 것이라고 판단하는 경우, 임의의 위치코드를 출력할 수 있다. 임의의 위치코드는 기존에 이미 부여되어 있는 위치코드와 다른 값으로 결정된다.

위치 판단모델은 학습된 위치정보 패턴과 입력된 위치정보 패턴이 동일한지 여부를 판단하는 기능을 수행한다. 사용자 단말(100)이 위치하는 장소가 감지 서버(200)에 기록되어 있는 장소인지 여부를 판단하고, 기록되어 있는 경우 어떤 장소와 일치하는지 여부를 판단하는 것이다.

위치정보 판단부(220)는 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하는 경우 신규신호 판단부(240)로 위치코드를 제공하고, 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하지 않는 경우 위치정보 패턴과 위치코드를 이용하여 위치 판단모델을 업데이트하고 신규신호 판단부(240)로 상기 위치코드를 제공할 수 있다.

위치정보 판단부(220)는 위치기록 확인단계(S42)를 수행한다. 위치기록 확인단계(S42)에서 위치정보 판단부(220)는 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하는지 검색을 통해 확인한다. 신호 판단모델 DB(230)는 위치코드와 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 저장하는 데이터베이스이다. 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하는 위치코드인 경우 사용자 단말(100)이 위치하는 장소는 알려진 위치이다. 알려진 위치는 예전에 임의의 사용자 단말(100)이 전파 정보를 생성하여 감지 서버(200)에 제공한 기록이 있는 장소이다. 위치정보 판단부(220)는 사용자 단말(100)이 위치한 장소가 알려진 위치인 경우 위치코드를 신호정보 판단부로 제공하는 알려진 위치 제공단계(S43)를 수행할 수 있다.

위치정보 판단부(220)는 위치기록 확인단계(S42)에서 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB(230)에 존재하지 않는 경우, 사용자 단말(100)이 위치하는 장소는 새로운 위치이다. 새로운 위치는 예전에 어떤 사용자 단말(100)도 감지 서버(200)에 전파 정보를 제공하지 않은 장소이다. 위치정보 판단부(220)는 사용자 단말(100)이 위치한 장소가 새로운 위치인 경우 위치코드와 위치정보 패턴을 이용하여 위치 판단모델을 업데이트하고, 새로운 위치코드를 신규신호 판단부(240)로 제공하는 새로운 위치 제공단계(S44)를 수행한다. 위치 판단모델을 업데이트하는 것은 새로운 위치정보 패턴과 위치코드를 포함하는 학습데이터셋을 이용하여 위치 판단모델을 새로 학습시키는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명에서 감지 서버(200)는 사용자 단말(100)이 위치한 장소가 지도상의 어떤 곳인지를 학습하는 것이 아니다. 본 발명에서 위치 판단단계(S40)는 기존에 전파를 수집한 기록이 있는 장소와 현재 사용자 단말(100)이 위치하는 장소가 일치하는지 여부를 판단하는 것이다. 위치 판단모델은 위치정보 패턴이 지도상의 어느 위치에서 수집된 것인지를 학습하는 것이 아니다. 동일한 장소라면 위치정보 패턴은 동일하므로, 예전에 전파를 수집한 기록이 있는 장소인지 여부를 판단하기 위하여 위치정보 판단단계를 수행하는 것이다.

최근 개인정보의 수집이 광범위하게 이루어지고 있고, 프라이버시가 보호되어야 할 개인의 위치를 수집하는 것은 최대한 피하는 것이 좋다. 본 발명에서 위치 판단단계(S40)는 사용자 개인의 지도상의 위치나, 건물의 주소나, GPS 좌표 등의 위치정보를 획득하지 않더라도, 기존에 감지 서버(200)에 전파 정보가 수집된 장소인지 여부를 판단할 수 있다. 그러므로 본 발명은 회원가입 등의 사용자 개인정보를 수집하는 행위 없이 사용자 단말(100)이 전파 정보를 수집하여 제공하는 위치를 서로 구분하여 관리할 수 있다.

다음으로, 신규신호 판단부(240)는 신호 판단단계(S50)를 수행한다. 신규신호 판단부(240)는 위치정보 판단부(220)로부터 제공받은 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 신호 판단모델 DB(230)에서 검색하여 읽어오고, 위치코드에 대응하는 신호 판단모델에 신호정보 패턴을 입력하여 출력되는 결과가 새로운 신호 존재인 경우 몰래카메라를 감지한 것으로 판단하고, 새로운 신호 없음인 경우 몰래카메라가 없는 것으로 판단할 수 있다.

신규신호 판단부(240)가 수행하는 신호 판단단계(S50)는, 신규신호 판단부(240)가 위치정보 판단부(220)로부터 제공받은 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 신호 판단모델 DB(230)에서 검색하여 읽어오는 신호 판단모델 획득단계(S51), 신호 판단모델에 신호정보 패턴을 입력하여, 학습된 신호정보 패턴과 비교하여 새로운 전파원이 존재하는지 판단하는 전파원 비교단계(S52), 새로운 전파원이 존재하는 경우 몰래카메라를 감지한 것으로 판단하고, 새로운 전파원이 존재하지 않는 경우 몰래카메라가 없는 것으로 판단하는 몰래카메라 판단 단계(S53)를 포함할 수 있다.

신규신호 판단부(240)는 먼저 신호 판단모델 획득단계(S51)에서, 위치정보 판단부(220)가 제공한 위치코드를 이용하여 신호 판단모델 DB(230)를 검색하고, 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 읽어온다. 신호 판단모델은 위치코드마다 적어도 하나 형성되며, 위치코드에 대응하는 위치에서 수집된 신호정보 패턴을 학습하고, 사용자 단말(100)로부터 수신된 전파 정보로부터 생성한 신호정보 패턴을 입력받으면 학습한 신호정보 패턴과 비교하여 새로운 신호가 존재하는지 여부를 출력할 수 있다. 신호 판단모델은 신호 판단모델 DB(230)에 저장된다. 신호 판단모델은 동일한 위치코드에서 수집된 신호정보 패턴으로 학습된 인공지능 모델이다. 즉, 신호 판단모델은 사용자 단말(100)이 동일한 장소에서 수집한 전파 정보에서 생성한 신호정보 패턴을 학습한 모델이다. 따라서 신호 판단모델은 특정 위치에서 수신 가능한 모든 전파를 학습하고 있다.

신호 판단모델 획득단계(S51)는 위치코드가 새로운 위치에 대응하는 것이어서 신호 판단모델 DB(230)에 위치코드가 존재하지 않는 경우, 신규신호 판단부(240)는 새로운 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 생성하여 신호 판단모델 DB(230)에 기록하는 동작을 더 수행할 수 있다.

신규신호 판단부(240)는 전파원 비교단계(S52)에서, 신호 판단모델에 신호정보 패턴을 입력하여 새로운 전파원이 존재하는지 판단한다. 신호 판단모델은 신호정보 패턴에 포함되어 있는 전파원과 기존에 학습하고 있던 전파원을 비교하여 새로운 전파원이 존재하는지 판단한다.

신규신호 판단부(240)는 몰래카메라 판단 단계(S53)에서, 새로운 전파원이 존재하지 않는 경우 몰래카메라가 존재하지 않는 것으로 판단한다. 신규신호 판단부(240)는 몰래카메라 판단 단계(S53)에서, 새로운 전파원이 존재하는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 또는, 신규신호 판단부(240)는 몰래카메라 판단 단계(S53)에서 새로운 전파원이 알려지지 않은 전파원인지 확인한다. 새로운 전파원이더라도 알려진 전파원인 경우 해당 장치는 몰래카메라가 아닐 가능성이 높기 때문이다. 예를 들어, 이동식 와이파이 AP, 이동통신 단말기, 블루투스 장치는 알려진 전파원으로서 몰래카메라가 아닐 가능성이 높다. 신규신호 판단부(240)는 새로운 전파원이 존재하지만, 알려진 전파원인 경우 몰래카메라가 아닌 것으로 판단한다.

본 발명에서 신호 판단단계(S50)는 사용자 단말(100)이 위치하는 장소에서 예전에 수집되었던 전파원과 현재 사용자 단말(100)이 수집한 전파 정보에서 추출한 전파원을 비교하는 과정이다. 신호 판단단계(S50)는 모든 장소에서 수집된 모든 전파원을 비교하는 것이 아니다. 신호 판단단계(S50)는 특정 장소에서 수집되는 전파만을 대상으로 비교하므로 비교 과정이 신속하다. 따라서 사용자에게 몰래카메라 감지 결과를 신속하게 제공할 수 있다.

감지 서버(200)의 신규신호 판단부(240)는 몰래카메라가 존재하거나 존재하지 않는다는 감지 결과를 사용자 단말(100)로 제공하는 감지결과 제공단계(S60)를 수행할 수 있다. 사용자 단말(100)의 몰래카메라 감지 어플리케이션은 몰래카메라 감지 결과를 사용자에게 표시할 수 있다. 감지 결과가 몰래카메라가 존재하는 것인 경우, 몰래카메라 감지 어플리케이션은 사용자에게 의심영역을 촬영하여 몰래카메라를 확인하는 방법을 안내할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말(100)을 이용하여 의심영역을 촬영하는 것을 나타낸 도면이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(100)의 단말 케이스(120)는 단말 본체(110)의 카메라(112)에 대응하는 위치에 형성되는 적외선 필터(123)를 더 포함할 수 있다. 그리고, 단말 본체(110)는 적외선 필터(123)를 통해 의심영역을 촬영하여 몰래카메라의 렌즈를 포착할 수 있다. 사용자는 몰래카메라 감지 어플리케이션의 안내에 따라, 단말 케이스(120)에 구비된 적외선 필터(123)를 통해 의심영역을 촬영하는 의심영역 촬영단계(S70)를 수행할 수 있다. 의심영역을 촬영하면 렌즈의 반사광이 카메라(112)에 촬영되며, 사용자는 사진을 확인하여 몰래카메라 렌즈의 위치를 확인할 수 있다.

이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세히 설명하였으며, 실시예는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당해 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함은 명백하다고 할 것이다.

본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.

100: 사용자 단말
110: 단말 본체
111: 입출력단자
112: 카메라
120: 단말 케이스
121: 안테나
122: 커넥터
123: 적외선 필터
200: 감지 서버
210: 정보패턴 생성부
220: 위치정보 판단부
230: 신호 판단모델 DB
240: 신규신호 판단부
250: 통신부
260: 저장부
270: 입력부
280: 출력부
10: 건물
11: 제1 프라이버시 공간
12: 제2 프라이버시 공간
13: 제3 프라이버시 공간
13: 제4 프라이버시 공간
21: 제1 이동통신 기지국
22: 제2 이동통신 기지국
30: 와이파이 AP
40: GPS 위성

Claims (12)

1. 전파를 수집하고 전파 정보를 생성하여 제공하는 사용자 단말;
   상기 사용자 단말로부터 수신한 전파 정보를 이용하여 알려진 전파원을 기준으로 인공지능을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치를 구분하고, 인공지능을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 감지 서버를 포함하고,
   상기 감지 서버는
   상기 전파 정보에 포함된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 판단하고, 알려져 있는 전파원에서 송출하는 전파의 신호강도를 이용하여 위치정보 패턴을 생성하고, 상기 전파 정보에 포함된 모든 전파의 신호강도를 이용하여 신호정보 패턴을 생성하는 정보패턴 수집부;
   상기 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말이 위치한 장소를 구분하는 위치정보 판단부;
   상기 신호정보 패턴을 신호 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말이 위치한 장소에 새롭고 알려지지 않은 전파원이 존재하는지 판단하는 신규신호 판단부를 포함하고,
   상기 위치 판단모델은
   위치정보 패턴이 학습데이터이고 위치정보 패턴에 대응하는 위치코드가 라벨데이터인 학습데이터셋을 이용하여 학습되어, 위치정보 패턴을 입력하면 해당하는 위치코드를 출력하고, 학습데이터셋에 존재하지 않는 위치정보 패턴이 입력된 경우 임의의 위치코드를 출력하며,
   상기 위치정보 판단부는
   상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하는 경우 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하고, 상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하지 않는 경우 상기 위치정보 패턴과 상기 위치코드를 이용하여 상기 위치 판단모델을 업데이트하고 상기 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 사용자 단말은
   몰래카메라 감지 어플리케이션이 설치되고, 네트워크를 통해 상기 감지 서버와 데이터를 송수신하는 단말 본체; 및
   다양한 주파수 범위의 전파를 수신할 수 있는 하나 이상의 안테나를 포함하는 단말 케이스를 포함하며,
   단말 케이스는 수신한 전파를 상기 단말 본체에 제공하며, 상기 단말 본체는 단말 케이스로부터 수신한 전파와 단말 본체의 안테나가 수신한 전파를 종합하여 상기 전파 정보를 생성하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템.
3. 삭제
4. 삭제
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 신호 판단모델은
   상기 위치코드 마다 적어도 하나 형성되며, 상기 위치코드에 대응하는 위치에서 수집된 신호정보 패턴을 학습하고, 상기 사용자 단말로부터 수신된 전파 정보로부터 생성한 신호정보 패턴을 입력받으면 학습한 신호정보 패턴과 비교하여 새로운 신호가 존재하는지 여부를 출력하고,
   상기 신규신호 판단부는
   상기 위치정보 판단부로부터 제공받은 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 상기 신호 판단모델 DB에서 검색하여 읽어오고, 상기 위치코드에 대응하는 신호 판단모델에 상기 신호정보 패턴을 입력하여 출력되는 결과가 새로운 신호 존재인 경우 몰래카메라를 감지한 것으로 판단하고, 새로운 신호 없음인 경우 몰래카메라가 없는 것으로 판단하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템.
6. 청구항 2에 있어서,
   상기 단말 케이스는
   상기 단말 본체의 카메라에 대응하는 위치에 형성되는 적외선 필터를 더 포함하고,
   상기 단말 본체는
   상기 적외선 필터를 통해 의심영역을 촬영하여 몰래카메라의 렌즈를 포착하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템.
7. 청구항 1에 있어서,
   상기 위치정보 패턴은
   전파 정보에 기초하여, 알려진 전파원에서 발신하는 전파의 신호강도를 시간에 따른 그래프로 생성하고, 복수의 그래프를 시간을 기준으로 정렬하여 생성한 2D 이미지이며,
   상기 위치 판단모델은
   상기 2D 이미지로 생성된 위치정보 패턴을 학습하는 콘볼루션 신경망 네트워크 방식인, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 시스템.
8. 사용자 단말이 단말 본체가 수신하는 전파와 단말 케이스가 수신하는 전파를 수집하여 전파 정보를 생성하여 감지 서버로 제공하는 주파수 수신단계;
   감지 서버의 정보패턴 생성부가 상기 전파 정보에서 위치정보 패턴과 신호정보 패턴을 생성하는 정보패턴 생성단계;
   감지 서버의 위치정보 판단부가 상기 위치정보 패턴을 위치 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말의 위치를 구분하는 위치 판단단계;
   감지 서버의 신호정보 판단부가 상기 신호정보 패턴을 신호 판단모델에 입력하여 상기 사용자 단말의 위치에서 기존에 수집된 전파원과 현재 사용자 단말이 제공한 전파 정보에 포함된 전파원을 비교하여 새롭고 알려지지 않은 전파원이 식별되는 경우 몰래카메라가 존재하는 것으로 판단하는 신호 판단단계; 및
   몰래카메라가 존재하는 것으로 판단되는 경우 감지 서버가 사용자 단말로 알림을 제공하는 감지결과 제공단계를 포함하고,
   상기 위치 판단단계는
   상기 위치정보 패턴을 상기 위치정보 판단모델에 입력하여 출력되는 위치코드를 획득하는 위치코드 획득단계;
   상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하는지 판단하는 위치기록 확인단계;
   상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하는 경우 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하는 알려진 위치 제공단계; 및
   상기 위치 판단모델이 출력한 위치코드가 신호 판단모델 DB에 존재하지 않는 경우 상기 위치정보 패턴과 상기 위치코드를 이용하여 상기 위치 판단모델을 업데이트하고 상기 신규신호 판단부로 상기 위치코드를 제공하는 새로운 위치 제공단계를 포함하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법.
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 정보패턴 생성단계는
   상기 전파 정보에 포함된 전파들을 주파수에 따라 구분하는 구분단계;
   상기 주파수에 따라 구분된 전파들의 전파원이 알려져 있는지 판단하는 전파원 확인단계;
   알려진 전파원에서 발신한 전파의 신호강도를 이용하여 위치정보 패턴을 생성하는 위치정보 패턴 생성단계;
   상기 전파 정보에 포함된 모든 전파들을 포함하는 신호정보 패턴을 생성하는 신호정보 패턴 생성단계를 포함하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법.
10. 삭제
11. 청구항 8에 있어서,
    상기 신호 판단단계는
    상기 신규신호 판단부가 상기 위치정보 판단부로부터 제공받은 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 상기 신호 판단모델 DB에서 검색하여 읽어오는 신호 판단모델 획득단계;
    상기 신호 판단모델에 상기 신호정보 패턴을 입력하여, 학습된 신호정보 패턴과 비교하여 새로운 전파원이 존재하는지 판단하는 전파원 비교단계; 및
    새로운 전파원이 존재하는 경우 몰래카메라를 감지한 것으로 판단하고, 새로운 전파원이 존재하지 않는 경우 몰래카메라가 없는 것으로 판단하는 몰래카메라 판단 단계를 포함하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법.
12. 청구항 11에 있어서,
    상기 신호 판단모델 획득단계는
    상기 위치코드가 새로운 위치에 대응하는 것이어서 상기 신호 판단모델 DB에 위치코드가 존재하지 않는 경우, 상기 신규신호 판단부는 새로운 위치코드에 대응하는 신호 판단모델을 생성하여 상기 신호 판단모델 DB에 기록하는 동작을 더 수행하는, 인공지능을 이용한 몰래카메라 감지 방법.

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