KR102475908B1 - 동작감지장치 및 동작감지방법 - Google Patents

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KR102475908B1 KR1020200128071A KR20200128071A KR102475908B1 KR 102475908 B1 KR102475908 B1 KR 102475908B1 KR 1020200128071 A KR1020200128071 A KR 1020200128071A KR 20200128071 A KR20200128071 A KR 20200128071A KR 102475908 B1 KR102475908 B1 KR 102475908B1
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Abstract

본 출원은 동작감지장치 및 동작감지방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치는 보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력하는 음파발생부; 상기 보안공간 내에서 반사된 음파를 측정하여, 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성하는 음파수신부; 상기 음파신호들을 신호처리(signal processing)하여 분석데이터를 생성하고, 상기 보안공간의 환경특성을 반영한 적응적 임계값(adaptive threshold)을 생성하는 분석부; 및 상기 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여, 보안공간 내의 동작을 감지하는 판별부를 포함할 수 있다.

Description

동작감지장치 및 동작감지방법 {Apparatus and method for motion detecting}
본 출원은 동작감지장치 및 동작감지방법에 관한 것으로, 보안공간 내에서 반사된 음파를 이용하여, 보안공간 내의 침입 등의 동작을 감지할 수 있는 동작감지장치 및 동작감지방법에 관한 것이다.
통상적으로 쓰이는 보안시스템으로는 IR 센서(적외선 센서), 영상 센서 및 열선 센서가 있다. 하지만, IR 센서의 경우에는 IR 차단복을 입고 침입 시 침입자를 감지하지 못하여 경계영역의 노출로 무용지물이 될 가능성이 있고, 영상센서의 경우에는 빛과 그림자에 의한 오보가 빈번하게 발생하고 야간에는 별도의 조명장치가 필요하며, 열선 센서의 경우에는 주변 온도변화에 민감하게 반응하여 오보가 발생할 확률이 높아 보안시스템으로 맹점이 있다.
또한, 보안 시스템을 구축하기 위해서는 앞서 언급한 각종 센서 구입비용뿐만 아니라 구축하기 위한 시간 및 인건비를 포함하는 비용이 지출되기에 일반인들이 쉽게 접근할 수 없는 문제점이 있다.
따라서, 보안 시스템을 구축하여 사용 시 시간과 비용이 절감되며, 오보가 발생하지 않고, 별도의 추가장치가 필요하지 않으며, 침입자 발생시 어떤 형태로든 감지할 수 있는 보안시스템의 개발 필요성이 대두된다.
본 출원은 보안공간 내에서 반사된 음파를 이용하여, 보안공간 내의 침입 등의 동작을 감지할 수 있는 동작감지장치 및 동작감지방법을 제공하고자 한다.
본 출원은 음파신호 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 이용하여, 침입 등에 의한 패턴 변화와 공기흐름 등 환경변화에 의한 패턴 변화를 용이하게 구분할 수 있는 동작감지장치 및 동작감지방법을 제공하고자 한다.
본 출원은 보안공간 내의 동작을 감지하기 위한 임계값을 적응적으로 적용할 수 있는 동작감지장치 및 동작감지방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치는, 보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력하는 음파발생부; 상기 보안공간 내에서 반사된 음파를 측정하여, 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성하는 음파수신부; 상기 음파신호들을 신호처리(signal processing)하여 분석데이터를 생성하고, 상기 보안공간의 환경특성을 반영한 적응적 임계값(adaptive threshold)을 생성하는 분석부; 및 상기 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여, 보안공간 내의 동작을 감지하는 판별부를 포함할 수 있다.
여기서 상기 음파발생부는, 단파신호를 상기 보안공간 내에 출력한 후 측정한 잔향신호를 이용하여, 상기 음파의 파형을 설정할 수 있다.
여기서 상기 음파발생부는, 상기 보안공간 내에 출력한 상기 음파의 잔향신호를 이용하여, 다음 주기의 음파의 파형을 재설정할 수 있다.
여기서 상기 음파발생부는, 상기 잔향신호의 파형을 시간의 역순으로 재배열하여, 상기 음파의 파형으로 설정할 수 있다.
여기서 상기 음파수신부는, FFT(Fast Fourier Transform)를 수행하여, 각각의 음파들에 대한 주파수별 복수의 음파신호를 생성할 수 있다.
여기서, 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치는, 상기 음파수신부에서 수신한 음파를 분석하여, 상기 음파발생부가 출력하는 음파의 볼륨 또는 상기 음파수신부의 수신감도를 조절하는 초기셋팅부를 더 포함할 수 있다.
여기서 상기 분석부는 상기 음파신호들 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 각각 연산하여 상기 분석데이터를 생성할 수 있다.
여기서 상기 적응적 임계값은, 과거에 수신한 음파신호들의 분석데이터들인 과거데이터를 기준으로 하는 환경적응도(Adaptivity)와, 상기 환경적응도의 변동폭을 조절하는 민감도(Sensitivity)를 이용하여 설정할 수 있다.
여기서 상기 분석부는 기 설정된 과거시점까지의 과거데이터들을 수집하고, 각각의 과거데이터들에 가중치를 적용한 후 합산하여, 상기 환경적응도를 연산할 수 있다.
여기서 상기 분석부는 상기 환경적응도와 상기 분석데이터 사이의 차가 허용되는 범위를 상기 민감도로 설정할 수 있다.
여기서 상기 판별부는 상기 보안공간에서 기 설정된 동작이 감지된 이벤트발생상태 및 상기 보안공간 내의 이벤트 발생이 없는 정상상태 중 어느 하나로 판별할 수 있다.
여기서 상기 판별부는 상기 정상상태로 판별되면, 상기 음파신호 또는 분석데이터를 기 설정된 예외상황과 비교하여, 상기 보안공간 내의 온도변화 또는 이상기류 발생에 대응하는 환경변경상태에 해당하는지를 판별할 수 있다.
여기서 상기 판별부는, 상기 음파신호 또는 분석데이터를 이용하여 상기 환경변경상태에 대응하는 각각의 환경변경종류를 분류할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 정상상태로 판별되면, 상기 정상상태에 대응하는 분석데이터들을 상기 과거데이터에 추가하며, 상기 적응적 임계값은 과거에 수신한 음파신호들의 분석데이터들인 과거데이터를 기준으로 하는 환경적응도(Adaptivity)와, 상기 환경적응도의 변동폭을 조절하는 민감도(Sensitivity)를 이용하여 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지방법은, 동작감지장치를 이용한 보안공간 내의 동작감지방법에 관한 것으로, 보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력하는 단계; 상기 보안공간 내에서 반사된 음파를 측정하여, 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성하는 단계; 상기 음파신호들 사이의 신호처리(signal processing)를 수행하여, 분석데이터를 생성하는 단계; 상기 보안공간의 환경특성을 반영한 적응적 임계값(adaptive threshold)을 생성하는 단계; 및 상기 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여, 보안공간 내의 동작감지를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
덧붙여 상기한 과제의 해결수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것이 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치 및 동작감지방법에 의하면, 보안공간 내에서 반사된 음파를 이용하여 보안공간 내의 침입 등의 동작을 감지하는 것이 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치 및 동작감지방법에 의하면, 보안공간 내의 공기 흐름 등 환경변화에 의한 음파의 패턴변화와, 침입 등에 의한 패턴변화를 구별할 수 있으므로, 환경변화에 의한 오탐지를 줄일 수 있다. 또한, 보안공간 내의 환경변화를 각각의 종류별로 분류하는 것이 가능하다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치를 나타내는 블록도이다.
도2는 본 발명의 일 실시에에 의한 동작감지장치를 이용한 보안공간 내 침입, 환경변경의 감지 등을 나타내는 개략도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 의한 단파신호 및 잔향신호를 나타내는 그래프이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 의한 잔향신호 및 음파를 나타내는 그래프이다.
도5 내지 도8은 각각의 실시예에 따른 동작감지장치의 성능을 나타내는 그래프이다.
도9 및 도10은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지방법을 나타내는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "~부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치를 나타내는 블록도이다.
도1을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치(100)는, 음파발생부(110), 음파수신부(120), 초기셋팅부(130), 분석부(140) 및 판별부(150)를 포함할 수 있다.
이하 도l을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치를 설명한다.
음파발생부(110)는 보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력할 수 있다. 도2에 도시한 바와 같이, 보안공간(s) 내에서 전파된 음파는 보안공간(s) 내에 포함된 구조물 등에 의하여 반사될 수 있으며, 이후 반사된 음파를 이용하여 보안공간(s) 내의 침입 등의 동작을 감지할 수 있다. 즉, 음파발생부(110)는 보안공간(s) 내의 침입 등의 감지를 위하여 보안공간(s) 내에서 음파를 출력할 수 있으며, 실시예에 따라서는 주기적으로 음파를 출력하여, 보안공간(s)에 대한 동작감지를 주기적으로 반복하여 수행도록 할 수 있다.
한편, 음파발생부(110)는 다양한 주파수를 가지는 음파를 보안공간(s) 내에 출력할 수 있으며, 실시예에 따라서는 비가청 주파수 대역의 주파수를 가지는 음파를 활용할 수 있다. 비가청 주파수 대역의 주파수를 활용하는 경우, 사용자들은 동작감지를 위한 음파를 인식할 수 없으므로, 사용자들이 보안공간(s) 내에 위치하는 경우에도 불편함없이 동작감지를 수행하는 것이 가능하다. 예를들어, 스마트 스피커(smart speaker) 등의 전자기기에 동작감지장치(100)를 포함시킬 수 있으며, 이때 비가청 주파수 대역의 음파를 활용하도록 할 수 있다. 이 경우, 사용자는 스마트 스피커에 음성명령을 입력하거나, 스마트 스피커가 제공하는 음향이나 음성안내 등의 기능을 제공받을 수 있으며, 동시에 동작감지장치(100)로부터 보안공간(s) 내의 사용자의 움직임 감지 등의 서비스를 제공받을 수 있다.
실시예에 따라서는, 음파발생부(110)가 출력하는 음파는 복수의 주파수 성분을 가지는 사인(sine)파의 선형합으로 구성된 멀티톤 음파일 수 있다. 이 경우, 음파발생부(110)는 각각의 주파수 성분들의 크기 등을 설정하여, 출력하는 음파가 주파수 영역에서 특정한 패턴을 가지도록 형성할 수 있다. 예를들어, 비가청 주파수 대역을 활용하는 경우, 비가청 대역에서 최적의 동작인식을 수행할 수 있는 특정한 패턴을 가지도록 음파를 형성하는 것도 가능하다.
또한, 음파발생부(110)가 보안공간(s) 내 음파를 출력하는 경우, 반사된 음파가 보안공간(s) 내부의 온도 변화나 공기흐름에 의해 영향을 받는 경우가 발생할 수 있다. 예를들어, 도2에 도시한 바와 같이, 보안공간(s) 내 냉난방기가 동작하는 경우, 음파의 전송속도 등이 내부 온도에 따라 변화할 수 있다. 즉, 온도가 높을수록 전송속도가 높아져 음파의 주파수가 고주파 방향으로 천이할 수 있으며, 온도가 낮을수록 전송속도가 낮아져 음파의 주파수가 저주파 방향으로 천이할 수 있다. 이 경우, 출력한 음파의 주파수 특성이 변화할 수 있으므로, 음파를 이용한 침입 감지시 영향이 있을 수 있다. 이와 같이 보안공간(s) 내 온도변화나 공기흐름 등 환경적 요인에 의한 오감지를 방지하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치(100)는 적응적 임계값(adaptive threshold)를 도입할 수 있다. 적응적 임계값에 대하여는 이후 구체적으로 설명한다.
한편, 다른 실시예에 의하면, 음파발생부(110)는 출력할 음파의 시간영역의 파형을 미리 설정할 수 있다. 즉, 음파발생부(110)는 보안공간(s)의 내부 환경이나 특성 등을 반영하여, 침입 등의 이벤트를 용이하게 감지할 수 있는 최적의 음파를 설정하여 활용할 수 있다. 이 경우, 고정된 특정의 음파가 아니라, 각각의 보안공간(s)에 적합한 음파를 생성하여 사용할 수 있으므로, 각 보안공간(s)들에 대한 음파의 수신 성능을 최적화하는 것이 가능하다.
구체적으로, 음파발생부(110)는 시간역전기법을 이용하여 음파의 파형을 설정할 수 있다. 여기서, 시간역전기법은 보안공간(s) 내에 출력한 단파신호에 대한 임펄스 응답인 잔향신호를 수신한 후, 잔향신호의 파형을 시간역전시킨 새로운 음파를 생성하여 재송신하는 기법에 해당한다.
도3을 참조하면, 단파신호는 도3(a)에 도시한 바와 같이 미리 설정될 수 있다. 단파신호는 보안공간(s) 내에 출력될 수 있으며, 도3(b)에 도시한 바와 같이 보안공간(s) 내에서 반사된 단파신호를 잔향신호로 수신할 수 있다.
이후, 수신한 잔향신호를 정합필터링하면 도4(a)와 같이 나타날 수 있으며, 이를 이용하여 도4(b)와 같이 음파의 파형을 설정할 수 있다. 즉, 음파발생부(110)는 수신한 잔향신호의 파형을 시간의 역순으로 재배열하는 방식으로, 음파의 파형을 설정할 수 있다.
보안공간(s) 내에 출력된 음파는 보안공간(s) 내의 포함된 사물들에 반사되어 서로 다른 경로를 거치므로, 시간차를 갖고 수신될 수 있다. 이때, 잔향신호의 파형을 시간역전시킨 음파를 출력하게 되면, 가장 짧은 경로의 신호가 나중에 수신되고, 가장 긴 경로의 신호가 먼저 수신될 수 있다. 즉, 기존의 시간차에 의한 시간분산이 무효화 되어, 모두 동일한 시점에 수신지점으로 도달할 수 있다. 따라서 시간역전기법에 의해 생성된 음파는, 보안공간(s)과의 상관관계에 의해 에너지 집속될 수 있으며, 이를 통해 SNR(Signal to Noise Ratio) 등 수신성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 단일 사인파 또는 멀티톤 음파를 이용하는 경우에는, 근접 거리에서의 음장변화는 감지할 수 있지만, 물체 뒤의 공간에서 회절되어 전달되는 음파나, 먼거리 혹은 미세한 움직임으로 인한 변화는 쉽게 감지하기 어려울 수 있다. 그러나, 시간역전기법을 이용하면, 잔향신호로부터 보안공간(s)의 환경이나 특성 등을 파악할 수 있으므로, 보안공간(s)의 특성에 의해 회절이 되거나 원거리에서 반사되어 돌아오는 신호들에 대한 에너지 집속을 수행하는 것이 가능하다. 따라서, 음파수신부(120)에서는 상대적으로 높은 수신레벨의 음파를 수신할 수 있다.
이외에도, 시간역전기반의 음파를 사용하게 되면, 보안공간(s) 내의 온도나 공기흐름 등 환경변화가 발생한 경우와, 환경변화가 없는 경우의 음파신호의 차이가 더욱 커지게 된다. 따라서 시간역전기법을 이용하여 음파를 출력하는 경우, 고정된 음파를 이용하는 경우에 비하여 감지 성능을 향상시킬 수 있다.
추가적으로, 음파발생부(110)는 실시예에 따라 음파신호의 설정시기를 달리할 수 있다. 즉, 일 실시예에 의하면, 음파발생부(110)는 보안공간(s) 내에 최초 단파신호를 출력하여 음파신호의 파형을 설정한 후, 동일한 음파신호를 반복하여 출력할 수 있다.
또한, 다른 실시예에 의하면, 음파발생부(110)가 매 주기마다 또는 특정 주기마다 음파신호의 파형을 재설정하여 출력하도록 하는 것도 가능하다. 예를들어, 음파발생부(110)는 직전 주기에 보안공간(s)로 출력한 음파의 잔향신호를 수신한 후, 해당 잔향신호의 파형을 시간역전시켜 다음 주기의 음파의 파형으로 재설정할 수 있다. 이 경우, 보안공간(s) 내의 환경변화가 발생하여도, 지속적으로 해당 보안공간(s)에 최적화된 음파를 출력하는 것이 가능하다. 이때, 음파발생부(110)는 매 주기마다 음파의 파형을 재설정하는 대신에, 특정 횟수나 특정 배수에 도달할 때마다 음파를 재설정하도록 할 수 있다.
한편, 여기서는 음파발생부(110)가 시간역전 기법을 이용하여 음파의 파형을 설정하는 방안을 제안하고 있으나, 이외에도 각각의 보안공간(s)에 적합한 음파를 자동으로 생성할 수 있는 것이면, 어떠한 방식도 적용가능하다.
음파수신부(120)는 보안공간(s) 내에서 반사된 음파를 수신할 수 있으며, 수신한 음파를 이용하여 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성할 수 있다. 여기서, 음파수신부(120)는 분석을 용이하게 할 수 있도록, 수신한 음파에 대응하는 음파신호를 생성할 수 있다. 구체적으로, 음파수신부(120)는 수신한 음파에 대해 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행할 수 있으며, FFT를 이용하여 각각의 주파수별 음파신호를 복수개 생성할 수 있다.
음파발생부(110)는 주기적으로 음파를 출력하므로, 음파수신부(120)는 음파를 수신하는 시점마다 각각의 음파에 대응하는 주파수별 음파신호를 복수개 생성할 수 있다. 여기서, 음파신호는 각각의 주파수(frequency)와 해당 주파수에서의 크기(amplitude)값을 포함할 수 있다. 실시예에 따라서는 매 주기마다 17개의 서로다른 주파수에 대한 음파신호를 생성할 수 있다.
초기셋팅부(130)는 동작감지장치(100)의 초기 설치시 동작감지장치(100)에 대한 설정을 수행할 수 있다. 즉, 초기셋팅부(130)는 음파수신부(120)에서 수신한 음파를 자동으로 분석할 수 있으며, 분석결과에 따라 음파발생부(110)가 출력하는 음파의 볼륨 또는 음파수신부(120)의 수신감도를 조절할 수 있다.
여기서, 초기셋팅을 수행하지 않는 경우, 보안환경(s)과 동작감지장치(100) 내의 셋팅상태에 따라, 음의 값을 가지거나 불안정한 값을 가지는 음파신호 등이 측정되는 것도 가능하다. 따라서, 초기셋팅부(130)를 이용하여, 동작감지장치(100)가 보안공간(s) 내 동작감지를 위한 최적의 음파신호를 감지하도록 할 수 있다.
예를들어, 초기셋팅부(130)는 반향되어 들어오는 음파신호의 크기가 일정기준보다 낮을 때에는 음파의 볼륨을 높이거나 음파수신부(120)의 수신감도를 순차적으로 높여 동작감지에 최적화된 음파신호를 얻을 수 있다. 이때, 초기셋팅부(130)는 음파 볼륨이나 수신감도를 소프트웨어적으로 1단계씩 자동 조절하여 설정할 수 있다. 실시예에 따라서는, 음파의 볼륨 및 수신감도를 순차적으로 낮추는 반대의 경우도 가능하다.
따라서, 초기셋팅부(130)를 이용하여, 동작감지장치(100)의 다양한 설치 위치나 환경에 따른 초기셋팅을 용이하게 수행할 수 있다.
분석부(140)는 음파신호들을 신호처리(signal processing)하여 분석데이터를 생성하고, 보안공간(s)의 환경특성을 반영한 적응적 임계값을 생성할 수 있다.
여기서 분석부(140)는 신호처리 방법 중의 하나로, 음파신호들 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 활용할 수 있으며, 이때 각각의 음파신호들 사이의 코사인 유사도를 누적한 값을 분석데이터로 활용할 수 있다. 즉, 코사인 유사도를 활용하는 경우, 종래에 비하여 더 많은 양의 데이터에 대한 분석이 가능하며, 이후 이들을 누적한 값을 분석데이터로 활용하므로, 동작감지의 정확도를 높이는 것이 가능하다.
구체적으로, 분석부(140)는 다음 수식을 활용하여 분석데이터를 생성할 수 있다.
Figure 112020104796610-pat00001
Figure 112020104796610-pat00002
여기서, CS(t)는 t 시점에서의 각각의 음파신호들 사이의 코사인 유사도, fi(t) 및 fj(t)는 각각 t 시점에서의 FFT를 이용하여 추출한 i번째 및 j번째 음파신호, p는 t 시점에서 생성한 음파신호의 개수, Mi 및 Nj는 각각의 음파신호를 벡터로 나타낼 때 x좌표 값, CS_accum(t)는 코사인 유사도의 변화에 대한 누적값, T는 t 시점과 비교할 과거 시점일 수 있다.
예를들어, 음파수신부(120)가 매 주기마다 17개의 음파신호를 생성하는 경우, 17개의 음파신호들 중에서 2개씩 선택한 후, 각각의 쌍에 대한 코사인 유사도를 연산할 수 있다. 이 경우, 전체 136개의 쌍에 대한 코사인 유사도를 연산할 수 있으며, 이후 전체 136개의 쌍에 대한 코사인 유사도의 변화량(|CS(t)-CS(t-T)|)을 합하여 t 시점에서의 분석데이터를 생성할 수 있다.
여기서, 분석부(140)는 각각의 음파신호들의 코사인 유사도를 이용하여 분석데이터를 생성하므로, 침입 등의 경우에 발생하는 음파신호의 변화를 더욱 급격하게 반영할 수 있다. 반면에, 보안공간(s) 내의 공기 유입 등 환경변화에 따른 지속적인 음파신호의 변화의 경우, 상대적으로 변화의 폭이 적게 반영될 수 있다. 따라서, 분석데이터를 이용하면, 침입 등의 동작을 보안공간(s) 내의 공기 유입 등 환경변화로부터 명확하게 구별하는 것이 가능하다.
한편, 분석데이터를 이용하여 t 시점에서 보안공간(s) 내의 침입 등의 동작이 발생하였는지를 판별하기 위해서는, 기준값을 설정할 필요가 있다. 이를 위하여, 분석부(140)는 기준값으로 적응적 임계값을 생성할 수 있다.
구체적으로, 분석부(140)는 과거에 수신한 음파신호들의 분석데이터들인 과거데이터를 이용하여, 보안공간(s) 내의 동작감지여부를 판별하기 위한 기준값인 적응적 임계값을 설정할 수 있다. 이때, 분석부(140)는 기 설정된 과거시점까지의 과거데이터들에 각각 가중치를 적용하여 합산한 환경적응도(Adaptivity)와, 환경적응도의 변동폭을 조절하는 민감도(Sensitivity)를 이용하여 적응적 임계값을 설정할 수 있다. 즉, 단순히 기준값을 하나의 고정된 상수로 설정하지 않고, 보안공간(s)의 시간에 따른 환경변화 등을 고려하여 기준값을 적응적으로 변화시킬 수 있다. 따라서, 보안공간(s) 내의 환경변화에 불구하고, 정확하게 보안공간(s) 내의 동작을 감지하는 것이 가능하다.
먼저, 분석부(140)는 다음 수식을 활용하여 환경적응도를 연산할 수 있다. 즉, 기 설정된 과거시점까지의 과거데이터들을 수집한 후, 각각의 과거데이터들에 가중치를 적용하고, 이를 합산하는 방식으로 환경적응도를 연산할 수 있다.
Figure 112020104796610-pat00003
여기서, Si-N, ... , Si-1은 각각의 과거데이터, N은 과거데이터의 개수로 설정된 과거시점에 따라 결정되며, wn은 각각의 과거데이터에 적용하는 가중치일 수 있다. 즉, t 시점 이전에 측정한 분석데이터들을 과거데이터 Si-N, ... , Si-1으로 활용할 수 있으며, 각각의 과거데이터들에 대하여 가중치 w0, w1, ... , wN을 각각 설정한 후, 합하여 환경적응도 A(Si-N, ... , Si-1)를 연산할 수 있다. 여기서, 각각의 가중치와 사용하는 과거데이터의 개수 N은 실시예에 따라 다양하게 설정할 수 있다. 예를들어, 최신의 과거데이터일수록 더 큰 가중치를 부여하거나, 과거데이터들의 평균값을 구한 후 평균에 가까운 과거데이터들에 대해 더 큰 가중치를 줄 수 있으며, 각각의 가중치는 운영자가 최적의 결과를 도출하기 위하여 다양한 방식으로 설정할 수 있다. 한편, 실시예에 따라서는 각각의 가중치들을 설정하기 위하여, 딥러닝(deep learing) 기법, 인공신경망(neural network) 등을 활용하는 것도 가능하다.
이후, 분석부(140)는 다음 수식을 활용하여 적응적 임계값을 설정할 수 있다. 즉, 환경적응도와 분석데이터 사이의 차가 허용되는 범위를 민감도로 설정할 수 있다.
Figure 112020104796610-pat00004
여기서, A(Si-N, ... , Si-1)는 환경적응도, Si는 현재 시점에서의 분석데이터, Sensitivity는 민감도이며, 민감도의 경우 동작감지장치(100)의 운영자 등이 필요에 따라 임의로 설정할 수 있다. 즉, 현재 분석데이터와 환경적응도가 민감도 이상이면 보안공간(s) 내에서 동작감지가 된 것으로 판별할 수 있으며, 민감도 미만이면 보안공간(s) 내에서의 동작감지가 안된 것으로 판별할 수 있다. 여기서, 민감도는 동작감지장치(100)가 동작감지를 얼마나 민감하게 수행할지를 조절하는 인자에 해당한다.
추가적으로, 분석부(140)는 동작감지장치(100)의 운영자가 입력하는 예외상황을 설정할 수 있다. 즉, 적응적 임계값을 이용한 동작여부의 판별이외에, 운영자는 적응적 임계값과는 별도로 예외상황들을 설정할 수 있다. 예를들어, 보안공간(s) 내 문열림이 발생하거나, 냉난방기가 동작하는 등의 경우, 침입 등이 아니라 단순한 환경변화 등에 해당한다. 이 경우, 사용자 편의 등을 위해 알릴 필요가 있을 수 있으며, 분석부(140)는 각각의 예외상황들을 검출하기 위한 기준값들을 함께 설정할 수 있다.
이외에도, 분석부(140)는 분석데이터가 적응적 임계값 미만인 경우에는, 해당 분석데이터를 과거데이터에 추가할 수 있다. 즉, 분석부(140)는 실시간으로 각각의 분석데이터 및 적응적 임계값을 생성하는 것으로, 다음 주기에 적응적 임계값을 생성하기 위하여, 이번 주기에 생성한 분석데이터를 과거데이터에 추가할 수 있다. 이때, 가장 오래된 과거 데이터를 삭제하고 새로운 데이터를 추가하도록 할 수 있다. 다만, 추가되는 분석데이터는 적응적 임계값 미만인 것만을 추가하도록 할 수 있다.
판별부(150)는 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여, 보안공간(s) 에서의 동작을 감지할 수 있다. 구체적으로, 판별부(150)는 보안공간(s)에서 기 설정된 동작이 감지된 이벤트발생상태와, 보안공간(s) 내 이벤트 발생이 없는 정상상태 중 어느 하나로 판별할 수 있다.
즉, 분석데이터가 적응적 임계값 이상이면, 판별부(150)는 보안공간(s) 내에 침입자 발생 등의 이벤트가 발생한 것으로 판별할 수 있다. 여기서, 판별부(150)는 적응적 임계값을 이용하여 분석데이터와 비교하므로, 보안공간(s) 내의 공기 흐름 등 환경에 따른 잘못된 동작검출을 제거할 수 있으며, 동작 감지의 정확도를 높이는 것이 가능하다. 이후, 이벤트발생상태로 판별한 경우에는, 동작감지장치(100)가 미리 설정된 연락처 등으로 이벤트발생을 알리거나, 경찰서나 소방서 등으로 긴급출동 요청을 전송하도록 하는 등의 실시예도 가능하다.
반면에, 분석데이터가 적응적 임계값 미만이면, 판별부(150)는 보안공간(s) 내에 다른 이벤트가 발생하지 않은 정상상태로 판별할 수 있으며, 정상상태인 경우에는 추가적인 조치없이 다음 주기에서의 동작감지를 수행할 수 있다.
실시예에 따라서는, 판별부(150)가 추가적으로 보안공간(s) 내의 환경변화여부를 검출하여, 환경변화상태로 판별하는 것도 가능하다. 즉, 정상상태로 판별한 이후, 판별부(150)는 음파신호 또는 분석데이터를 미리 설정된 예외상황과 비교할 수 있으며, 비교결과 보안공간(s) 내의 온도 변화 또는 이상기류 등이 검출되면, 환경변경상태로 판별할 수 있다. 예외상황은 분석부(140)에서 운영자 등이 미리 설정해둘 수 있으며, 판별부(150)는 이를 이용하여 보안공간(s) 내의 환경변경상태를 판별할 수 있다.
나아가, 판별부(150)는 음파신호 또는 분석데이터를 이용하여, 환경변경상태에 대응하는 각각의 환경변경종류를 분류하는 것이 가능하다. 즉, 분석부(140)에는 문열림이나 냉난방기 작동 등의 예외상황에 대응하는 음파신호, 분석데이터 등이 저장되어 있을 수 있으며, 이를 이용하여 각각의 환경변경상태에 대응하는 환경변경종류를 분류하도록 할 수 있다.
한편, 도5 내지 도8은 각각의 실시예에 따른 동작감지장치의 성능을 나타내는 그래프이다. 구체적으로, 도5(a) 내지 도8(a)는 코사인 유사도와 적응적 임계값을 적용한 첫번째 실시예에 따른 동작감지장치(이하, 제1 동작감지장치)의 성능을 나타내고, 도5(b) 내지 도8(b)는 음파신호 사이의 상관계수와 적응적 임계값을 적용한 두번째 실시예에 따른 동작감지장치(이하, 제2 동작감지장치)의 성능을 나타낸다. 또한, 도5(c) 내지 도8(c)는 상관계수와 고정된 임계값을 적용한 세번째 실시예에 따른 동작감지장치(이하, 제3 동작감지장치)의 성능을 나타내는 것이다.
여기서, 제1 동작감지장치는 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지장치에 해당하고, 제2 동작감지장치 및 제3 동작감지장치는 이에 대한 비교대상에 해당한다.
한편, 각 그래프의 x축은 시간, y축은 코사인 유사도 또는 상관계수에 해당하고, L1 및 L2 는 적응적 임계값, L3는 고정된 임계값을 나타낸다. 따라서, 도5 내지 도8의 그래프를 참조하면, 코사인 유사도 또는 상관계수가 적응적 임계값(L1, L2) 또는 고정된 임계값(L3) 이상인 경우, 각각의 실시예에 따른 동작감지장치는 침입자 발생 등의 이벤트가 발생한 것으로 판별할수 있다. 먼저, 도5은 보안공간 내에 환경변화가 거의 없는 상황에서 침입 등 동작이 발생한 경우의 측정결과에 해당한다. 이 경우, 제1 내지 제3 동작감지장치는, 모두 유사한 시점에서 코사인 유사도 또는 상관계수가 적응적 임계값(L1, L2) 또는 고정된 임계값(L3)을 초과하는 것으로 검출할 수 있다. 즉, 도5(a)(b)(c)에 도시한 바와 같이, 3가지 실시예 모두 보안공간 내 침입 등의 동작을 검출하는 것이 가능하다.
반면에, 도6 및 도7은 보안공간 내 환경변화가 존재하는 상황에서, 실제 침입 등의 동작은 없는 경우의 측정결과에 해당한다. 여기서, 도7은 도6에 비하여 상대적으로 환경변화가 심하게 발생한 경우이다.
도6 및 도7을 참조하면, 제2 내지 제3 동작감지장치는, 환경변화에 의하여 잘못된 동작검출을 수행할 수 있다. 특히, 도7과 같이 환경변화가 심하게 존재하는 경우에는, 제2 내지 제3 동작감지장치를 이용한 동작감지는 사실상 불가능함을 확인할 수 있다. 다만, 도7(a)에 도시한 바와 같이, 제1 동작감지장치에 의하면 환경변화에 불구하고 잘못된 동작검출을 회피하는 것이 가능하다.
또한, 도8은 보안공간 내 환경변화가 존재하는 상황에서, 침입 등의 동작(60sec 이후 시점)이 발생한 경우의 측정결과이다. 여기서, 침입 동작은 도8(a)(b)(c)의 가장 우측에 나타난 바와 같이, 명확한 봉우리를 이루는 부분에 해당하며, 나머지 피크(peak)성 노이즈들은 보안공간 내 환경변화에 대응한다. 도8(b) 및 도8(c)를 참조하면, 제2 내지 제3 동작감지장치들은 환경변화와 침입 동작을 구별하지 못하고, 침입 동작으로 잘못 검출함을 확인할 수 있다. 여기서 제2 동작감지장치의 경우, 제3 동작감지장치에 비하여 상대적으로 동작 검출 성능이 양호하지만, 여전히 40~60sec에 나타난 환경변화를 동작발생으로 잘못 검출하고 있음을 확인할 수 있다. 반면에, 도8(a)를 참조하면, 제1 동작감지장치는 적응적 임계값을 이용하여 점진적으로 발생하는 환경변화를 반영할 수 있으므로, 환경변화에 불구하고 정확하게 침입 동작만을 검출하는 것이 가능하다.
도9 및 도10은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지방법을 나타내는 순서도이다.
도9 및 도10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지방법은 초기셋팅단계(S10), 음파출력단계(S20), 음파신호수신단계(S30), 분석데이터생성단계(S40), 적응적 임계값생성단계(S50) 및 동작감지단계(S60)를 포함할 수 있다. 여기서, 각각의 단계들은 동작감지장치에 의하여 수행될 수 있다.
이하 도9 및 도10을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 동작감지방법을 설명한다.
초기셋팅단계(S10)는 동작감지장치의 초기 설치시 동작감지장치에 대한 설정을 수행할 수 있다. 즉, 동작감지장치에서 수신한 음파를 자동으로 분석할 수 있으며, 분석결과에 따라 출력하는 음파의 볼륨 또는 측정하는 음파에 대한 수신감도를 조절할 수 있다. 이때, 음파 볼륨이나 수신감도를 소프트웨어적으로 1단계씩 자동 조절하여 설정할 수 있다.
여기서, 실시예에 따라서는, 출력하는 음파의 파형을 미리 설정하는 것도 가능하다. 즉, 보안공간의 내부 환경이나 특성 등을 반영하여, 침입 등의 이벤트를 용이하게 감지할 수 있는 최적의 음파를 설정하여 활용할 수 있다. 이 경우, 고정된 특정의 음파가 아니라, 각각의 보안공간에 적합한 음파를 생성하여 사용할 수 있으므로, 각 보안공간들에 대한 음파의 수신 성능을 최적화할 수 있다.
구체적으로, 초기셋팅단계(S10)에서는 시간역전기법을 이용하여 음파의 파형을 설정할 수 있으며, 시간역전기법에 의해 생성된 음파는 보안공간과의 상관관계에 의해 에너지 집속되므로, SNR 등 수신성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 보안공간 내에 최초 단파신호를 출력한 후, 수신되는 잔향신호의 파형을 확인한 후, 잔향신호의 파형을 시간영역에서 역전시키는 방식으로 음파의 파형을 설정할 수 있다.
음파출력단계(S20)에서는, 보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력할 수 있다. 즉, 보안공간 내의 침입 등을 감지하기 위하여, 보안공간 내에서 음파를 출력할 수 있으며, 보안공간에 대한 동작감지를 주기적으로 반복하기 위하여 음파를 주기적으로 출력할 수 있다. 실시예에 따라서는 비가청 주파수 대역의 주파수를 가지는 음파를 활용할 수 있으며, 각각의 주파수 성분들의 크기 등을 설정하여 출력하는 음파가 특정한 패턴을 가지도록 형성하는 것도 가능하다.
한편, 음파출력단계(S20)에서는 초기셋팅단계(S10)에서 설정된 음파를 매 주기마다 반복하여 출력할 수 있으나, 실시예에 따라서는 보안공간 내에서 반사된 음파의 잔향신호를 이용하여, 매 주기 또는 특정 주기마다 음파를 재설정하여 출력하는 것도 가능하다.
예를들어, 직전 주기에 보안공간로 출력한 음파의 잔향신호를 수신한 후, 해당 잔향신호의 파형을 시간역전시켜 다음 주기의 음파의 파형으로 재설정할 수 있다. 이 경우, 보안공간 내의 환경변화가 발생하여도, 지속적으로 해당 보안공간에 최적화된 음파를 출력하는 것이 가능하다. 실시예에 따라서는, 매 주기마다 음파의 파형을 재설정하는 대신에, 특정 횟수나 특정 배수에 도달할 때마다 음파를 재설정하는 것도 가능하다.
음파신호수신단계(S30)에서는, 보안공간 내에서 반사된 음파를 측정하여, 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성할 수 있다. 여기서, 수신한 음파를 이용한 분석을 용이하게 할 수 있도록 수신한 음파에 대응하는 음파신호를 생성할 수 있으며, 실시예에 따라서는 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용할 수 있다.
분석데이터생성단계(S40)에서는, 음파신호 사이의 신호처리(signal processing)를 수행하여 분석데이터를 생성할 수 있다. 여기서 신호처리 방법 중의 하나로, 음파신호들 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 활용할 수 있으며, 이때 각각의 음파신호들 사이의 코사인 유사도를 누적한 값을 분석데이터로 활용할 수 있다.
구체적으로, 분석데이터생성단계(S40)에서는 다음 수식을 활용하여 분석데이터를 생성할 수 있다.
Figure 112020104796610-pat00005
Figure 112020104796610-pat00006
여기서, CS(t)는 t 시점에서의 각각의 음파신호들 사이의 코사인 유사도, fi(t) 및 fj(t)는 각각 t 시점에서의 FFT를 이용하여 추출한 i번째 및 j번째 음파신호, p는 t 시점에서 생성한 음파신호의 개수, Mi 및 Nj는 각각의 음파신호를 벡터로 나타낼 때 x좌표 값, CS_accum(t)는 코사인 유사도의 변화에 대한 누적값, T는 t시점과 비교할 과거 시점일 수 있다. 여기서, t 시점은 현재 시점에 해당한다.
적응적 임계값생성단계(S50)에서는, 보안공간의 환경특성을 반영한 적응적 임계값를 생성할 수 있다. 구체적으로, 과거에 수신한 음파신호들의 분석데이터들인 과거데이터를 이용하여, 보안공간 내의 동작감지여부를 판별하기 위한 기준값인 적응적 임계값을 생성할 수 있다. 이때, 적응적 임계값생성단계(S50)에서는 기 설정된 과거시점까지의 과거데이터들에 각각 가중치를 적용하여 합산한 환경적응도(Adaptivity)와, 환경적응도의 변동폭을 조절하는 민감도(Sensitivity)를 이용하여 적응적 임계값을 설정할 수 있다. 즉, 단순히 기준값을 하나의 고정된 상수로 설정하지 않고, 보안공간의 시간에 따른 환경변화 등을 고려하여 기준값을 적응적으로 변화시킬 수 있다. 따라서, 보안공간 내의 환경변화에 불구하고, 정확하게 보안공간 내의 동작을 감지하는 것이 가능하다.
구체적으로, 적응적 임계값생성단계(S50)에서는 다음 수식을 활용하여 환경적응도를 연산할 수 있다. 즉, 기 설정된 과거시점까지의 과거데이터들을 수집한 후, 각각의 과거데이터들에 가중치를 적용하고, 이를 합산하는 방식으로 환경적응도를 연산할 수 있다.
Figure 112020104796610-pat00007
여기서, Si-N, ... , Si-1은 각각의 과거데이터, N은 과거데이터의 개수 개수로 설정된 과거시점에 따라 결정되며, wn은 각각의 과거데이터에 적용하는 가중치일 수 있다. 즉, t 시점 이전에 측정한 분석데이터들을 과거데이터 Si-N, ... , Si-1으로 활용할 수 있으며, 각각의 과거데이터들에 대하여 가중치 w0, w1, ... , wN을 각각 설정한 후, 합하여 환경적응도 A(Si-N, ... , Si-1)를 연산할 수 있다. 여기서, 각각의 가중치와 사용하는 과거데이터의 개수 N은, 실시예에 따라 다양하게 설정가능하다.
이후, 적응적 임계값생성단계(S50)에서는 다음 수식을 활용하여 적응적 임계값을 설정할 수 있다. 즉, 환경적응도와 분석데이터 사이의 차가 허용되는 범위를 민감도로 설정할 수 있다.
Figure 112020104796610-pat00008
여기서, A(Si-N, ... , Si-1)는 환경적응도, Si는 현재 시점에서의 분석데이터, Sensitivity는 민감도이며, 민감도의 경우 동작감지장치의 운영자 등이 필요에 따라 임의로 설정할 수 있다. 즉, 민감도를 이용하여 동작감지를 얼마나 민감하게 수행하는지를 조절할 수 있다.
추가적으로, 적응적 임계값생성단계(S50)에서는 동작감지장치의 운영자가 입력하는 예외상황을 설정할 수 있다. 즉, 적응적 임계값을 이용한 동작여부의 판별이외에, 운영자는 적응적 임계값과는 별도로 예외처리할 수 있는 경우들을 설정할 수 있다. 이 경우, 운영자 등에게 알릴 필요가 있을 수 있으며, 각각의 예외상황들을 검출하기 위한 기준값들을 함께 설정할 수 있다.
이외에도, 적응적 임계값생성단계(S50)에서는 분석데이터가 적응적 임계값 미만인 경우에는, 해당 분석데이터를 과거데이터에 추가할 수 있다. 즉, 다음 주기에 적응적 임계값을 생성하기 위하여, 이번 주기에 생성한 분석데이터를 과거데이터에 추가할 수 있다. 이때, 가장 오래된 과거 데이터를 삭제하고 새로운 데이터를 추가하도록 할 수 있다.
동작감지단계(S60)에서는, 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여 보안공간 내의 동작감지를 수행할 수 있다. 구체적으로, 보안공간 내 기 설정된 동작이 감지된 이벤트발생상태와, 보안공간 내 이벤트 발생이 없는 정상상태 중 어느 하나로 판별할 수 있다.
즉, 도10을 참조하면, 분석데이터가 적응적 임계값 이상이면(S62), 보안공간 내에 침입자 발생 등의 이벤트가 발생한 것으로 판별할 수 있다(S63). 여기서, 적응적 임계값을 이용하여 분석데이터와 비교하므로, 보안공간 내의 공기 흐름 등 환경에 따른 잘못된 동작검출을 제거할 수 있으며, 동작 감지의 정확도를 높이는 것이 가능하다.
반면에, 분석데이터가 적응적 임계값 미만이면(S62), 보안공간 내에 이벤트가 발생하지 않은 정상상태로 판별할 수 있으며, 정상상태인 경우에는 추가적인 조치없이 다음 주기에서의 동작감지를 수행할 수 있다.
한편, 실시예에 따라서는, 추가적으로 보안공간 내의 환경변화여부를 검출하여, 환경변화상태로 판별하는 것도 가능하다. 즉, 음파신호 또는 분석데이터를 미리 설정된 예외상황과 비교할 수 있으며(S64), 비교결과 보안공간 내의 온도 변화 또는 이상기류 등이 검출되면, 환경변경상태로 판별할 수 있다(S65). 예외상황은 운영자 등이 미리 설정해둘 수 있으며, 이를 이용하여 보안공간 내의 환경변경상태를 판별할 수 있다.
이후, 환경변경상태로 판별된 경우에는, 음파신호 또는 분석데이터를 이용하여 환경변경상태에 대응하는 각각의 환경변경종류를 분류할 수 있다(S66). 즉, 운영자 등은 문열림이나 냉난방기 작동 등의 예외상황에 대응하는 음파신호, 분석데이터 등을 미리 저장할 있을 수 있으므로, 이를 이용하여 각각의 환경변경상태에 대응하는 환경변경종류를 분류하여 제공할 수 있다.
반면에, 미리 설정된 예외상황에 해당하지 않으면(S64), 정상상태로 판별할 수 있으며(S67), 이 경우 분석데이터를 과거데이터로 재설정할 수 있다(S68). 즉, 다음 주기의 적응적 임계값을 생성하기 위하여, 분석데이터를 과거데이터에 추가하도록 업데이트시킬 수 있다. 이를 통하여, 적응적 임계값 생성을 위한 데이터 수집 등을 위한 추가적인 데이터 재설정 시간을 소요하지 않을 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
100: 동작감지장치 110: 음파발생부
120: 음파수신부 130: 초기셋팅부
140: 분석부 150: 판별부

Claims (15)

  1. 보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력하는 음파발생부;
    상기 보안공간 내에서 반사된 음파를 측정하여, 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성하는 음파수신부;
    상기 음파신호들을 신호처리(signal processing)하여 분석데이터를 생성하고, 상기 보안공간의 환경특성을 반영한 적응적 임계값(adaptive threshold)을 생성하는 분석부; 및
    상기 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여, 보안공간 내의 동작을 감지하는 판별부를 포함하는 것으로,
    상기 분석부는
    상기 음파신호들 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 각각 연산하고, 상기 코사인 유사도의 변화량의 누적값을 구하여 상기 분석데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 음파발생부는
    단파신호를 상기 보안공간 내에 출력한 후 측정한 잔향신호를 이용하여, 상기 음파의 파형을 설정하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 음파발생부는
    상기 보안공간 내에 출력한 상기 음파의 잔향신호를 이용하여, 다음 주기의 음파의 파형을 재설정하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 음파발생부는
    상기 잔향신호의 파형을 시간의 역순으로 재배열하여, 상기 음파의 파형으로 설정하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 음파수신부는
    FFT(Fast Fourier Transform)를 수행하여, 각각의 음파들에 대한 주파수별 복수의 음파신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 음파수신부에서 수신한 음파를 분석하여, 상기 음파발생부가 출력하는 음파의 볼륨 또는 상기 음파수신부의 수신감도를 조절하는 초기셋팅부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서, 상기 적응적 임계값은
    과거에 수신한 음파신호들의 분석데이터들인 과거데이터를 기준으로 하는 환경적응도(Adaptivity)와, 상기 환경적응도의 변동폭을 조절하는 민감도(Sensitivity)를 이용하여 설정한 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 분석부는
    기 설정된 과거시점까지의 과거데이터들을 수집하고, 각각의 과거데이터들에 가중치를 적용한 후 합산하여, 상기 환경적응도를 연산하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 환경적응도와 상기 분석데이터 사이의 차가 허용되는 범위를 상기 민감도로 설정하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 판별부는
    상기 보안공간에서 기 설정된 동작이 감지된 이벤트발생상태 및 상기 보안공간 내의 이벤트 발생이 없는 정상상태 중 어느 하나로 판별하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 판별부는
    상기 정상상태로 판별되면, 상기 음파신호 또는 분석데이터를 기 설정된 예외상황과 비교하여, 상기 보안공간 내의 온도변화 또는 이상기류 발생에 대응하는 환경변경상태에 해당하는지를 판별하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 판별부는
    상기 음파신호 또는 분석데이터를 이용하여 상기 환경변경상태에 대응하는 각각의 환경변경종류를 분류하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  14. 제11항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 정상상태로 판별되면, 상기 정상상태에 대응하는 분석데이터들을 과거데이터에 추가하며,
    상기 적응적 임계값은
    과거에 수신한 음파신호들의 분석데이터들인 과거데이터를 기준으로 하는 환경적응도(Adaptivity)와, 상기 환경적응도의 변동폭을 조절하는 민감도(Sensitivity)를 이용하여 설정하는 것을 특징으로 하는 동작감지장치.
  15. 동작감지장치를 이용한 보안공간 내의 동작감지방법에 있어서,
    보안공간 내에 주기적으로 음파를 출력하는 단계;
    상기 보안공간 내에서 반사된 음파를 측정하여, 각 주파수별로 복수의 음파신호를 생성하는 단계;
    상기 음파신호들 사이의 신호처리(signal processing)를 수행하여 분석데이터를 생성하는 단계;
    상기 보안공간의 환경특성을 반영한 적응적 임계값(adaptive threshold)을 생성하는 단계; 및
    상기 분석데이터와 적응적 임계값을 비교하여, 보안공간 내의 동작감지를 수행하는 단계를 포함하는 것으로,
    상기 분석데이터를 생성하는 단계는
    상기 음파신호들 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 각각 연산하고, 상기 코사인 유사도의 변화량의 누적값을 구하여 상기 분석데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 동작감지방법.
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