KR102511439B1 - Enf 신호를 획득하는 전자 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents

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Abstract

다양한 실시예에 따른 ENF 신호 획득 방법에 있어서, 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여, 복수의 위치들에서 생성된 오디오 데이터를 획득하는 동작; 상기 획득한 오디오 데이터에 기반하여 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 추출하는 동작; 및 상기 추출된 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들 이외의 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함할 수 있다. 이밖에 다른 실시예들이 가능하다.

Description

ENF 신호를 획득하는 전자 장치 및 이의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR ACQUIRING ENF SIGNAL AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 개시의 다양한 실시예들은, ENF 신호를 획득하는 전자 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 ENF 신호 미측정 지역에 대한 ENF 신호를 추정하는 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.
ENF(electrical network frequency) 신호는, 전력망에서 안정적으로 각종 전력 수요처에 전력을 공급하기 위하여 확인하는 교류 주파수 신호이다. ENF 신호는 지역별, 시간별로 고유한 값을 가질 수 있으며, ENF 신호를 분석함으로써 전력망과 관련된 다양한 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 전 세계의 전력 공급 업체들은, ENF 신호가 일정하게 유지되는지 여부에 따라 전력망의 안정성을 판단하거나, 정전의 발생과 같은 전력 이벤트를 예측 또는 분석할 수 있다.
이와 같은 ENF 신호를 획득하는 방법으로는, ENF 신호를 측정하고자 하는 지역에 FDR(frequency disturbance recorder) 장치를 설치하고, FER 장치를 통해 직접적으로 해당 지역의 ENF 신호를 수집하는 방법이 주로 사용되고 있다.
한편, 멀티미디어 기술의 발전에 따라 보이스 레코더, 캠코더, 디지털 카메라 등 다양한 미디어 데이터 기록 장치들이 널리 이용되고 있다. 또한, 이러한 장치를 이용하여 생성된 오디오/비디오 데이터를 온라인 상에 업로드할 수 있는 다양한 플랫폼들이 제공되고 있다.
ENF(electrical network frequency) 신호는, 전력망에서 안정적으로 각종 전력 수요처에 전력을 공급하기 위하여 확인하는 교류 주파수 신호이다. ENF 신호는 지역별, 시간별로 고유한 값을 가질 수 있으며, ENF 신호를 분석함으로써 전력망과 관련된 다양한 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 전 세계의 전력 공급 업체들은, ENF 신호가 일정하게 유지되는지 여부에 따라 전력망의 안정성을 판단하거나, 정전의 발생과 같은 전력 이벤트를 예측 또는 분석할 수 있다.
이와 같은 ENF 신호를 획득하는 방법으로는, ENF 신호를 측정하고자 하는 지역에 FDR(frequency disturbance recorder) 장치를 설치하고, FER 장치를 통해 직접적으로 해당 지역의 ENF 신호를 수집하는 방법이 주로 사용되고 있다.
한편, 멀티미디어 기술의 발전에 따라 보이스 레코더, 캠코더, 디지털 카메라 등 다양한 미디어 데이터 기록 장치들이 널리 이용되고 있다. 또한, 이러한 장치를 이용하여 생성된 오디오/비디오 데이터를 온라인 상에 업로드할 수 있는 다양한 플랫폼들이 제공되고 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치의 ENF 신호 획득 방법은, 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여, 복수의 위치들에서 생성된 오디오 데이터를 획득하는 동작; 상기 획득한 오디오 데이터에 기반하여 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 추출하는 동작; 및 상기 추출된 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들 이외의 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치의 ENF 신호 획득 방법은, 복수의 위치들에 설치된 FDR(frequency disturbance recorder) 장치로부터 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 수집하는 동작; 및 상기 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들 이외의 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 메모리; 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 위치들에서 생성된 오디오 데이터를 획득하고, 상기 획득한 오디오 데이터에 기반하여 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 추출하고, 상기 추출된 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들 이외의 임의의 위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, FDR 장치를 이용하거나 또는 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 지역(위치)에 대응하는 ENF 신호 정보를 통해 상기 복수의 지역(위치) 이외의 다른 위치에서의 ENF 신호 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이를 통해 최소한의 비용으로 효과적으로 전세계의 ENF 신호 정보를 확인할 수 있으며 전세계 전력망 지도를 관리할 수 있다.
예를 들어, 녹음된 지역 정보가 확인되지 않는 특정 오디오 데이터의 경우에도, 이로부터 추출한 ENF 신호 정보를 상기 전력망 지도와 비교함으로써 오디오 데이터가 녹음된 지역을 추정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, FDR 장치를 이용하거나 또는 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 지역(위치)에 대응하는 ENF 신호 정보를 통해 상기 복수의 지역(위치) 이외의 다른 위치에서의 ENF 신호 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이를 통해 최소한의 비용으로 효과적으로 전세계의 ENF 신호 정보를 확인할 수 있으며 전세계 전력망 지도를 관리할 수 있다.
예를 들어, 녹음된 지역 정보가 확인되지 않는 특정 오디오 데이터의 경우에도, 이로부터 추출한 ENF 신호 정보를 상기 전력망 지도와 비교함으로써 오디오 데이터가 녹음된 지역을 추정할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
본 개시의 다양한 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 개략적인 구성 블록도이다.
도 1을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 메모리(140), 및 적어도 하나의 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는, ENF 신호 정보를 획득하기 위한 장치로서, ENF 신호를 측정하지 않은 지역(위치)에서의 ENF 신호를 보간법(interpolation)을 통해 추정하는 장치를 포함할 수 있다.
상기 전자 장치(100)는 네트워크 서버로 구현되는 다수의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 소프트웨어를 포함할 수 있으며, 프로그램의 검사와 관련된 다양한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(100)는 인트라넷 또는 인터넷 등의 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 네트워크 서버와 통신할 수 있는 하위 장치와 연결되어 작업 수행 요청을 접수하고, 그에 대한 작업을 수행하여 수행 결과를 제공하는 컴퓨터 시스템 및 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다.
이외에도, 전자 장치(100)는, 네트워크 서버 상에서 동작할 수 있는 일련의 응용 프로그램과, 내부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함하는 광의의 개념으로 이해될 수 있다. 예컨대, 전자 장치(100)는, 도스(DOS), 윈도우(Windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 또는 맥OS(MacOS) 등의 운영 체제에 따라 다양하게 제공되는 네트워크 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 프로세서(120)는, 전자 장치(100)의 일련의 동작들을 전반적으로 제어할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)는, ENF 신호 획득과 관련하여, 오디오 데이터 획득부, ENF 신호 추출부, 및 ENF 신호 보간부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 단일의 프로세서 상에서 상기 오디오 획득부, ENF 신호 추출부, 및 ENF 신호 보간부의 각 구성과 관련된 일련의 동작을 전부 수행할 수도 있다.
예를 들면, 프로세서(120)(예: 오디오 데이터 획득부)는, 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 지역(위치)들에서 생성된 오디오 데이터를 획득할 수 있다.
온라인 멀티미디어 서비스는, 온라인 상으로 사용자에게 멀티미디어(예: 오디오 데이터, 비디오 데이터 등의 컨텐츠)를 제공하는 서비스일 수 있다. 예컨대, 온라인 멀티미디어 서비스는, "explore"(https://www.explore.org) 또는 "earthcam"(https://www.earthcam.com) 등과 같은 영상 공유 서비스를 포함할 수 있다. 이러한 온라인 멀티미디어 서비스의 프로바이더는, 온라인 사이트에 여러 지역(위치)에서 생성된 오디오(또는 비디오) 데이터를 업로드할 수 있으며, 사용자는 상기 온라인 사이트에 접속하여 기 업로드된 오디오(또는 비디오) 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 오디오(또는 비디오) 데이터는, 실시간으로 스트리밍되는 미디어 파일 또는 이미 녹음 (또는 녹화)가 완료된 미디어 파일을 포함할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(100)에 포함된 통신 모듈(미도시)를 통해, 상기 온라인 멀티미디어 서비스로부터 오디오(또는 비디오) 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 신호대잡음비가 상대적으로 높고 교류 전류를 사용하여 오디오 데이터를 생성하는, CCTV(closed circuit television) 데이터로부터 상기 오디오 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)가 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 획득하는 오디오 데이터에는, 해당 오디오 데이터가 생성된 위치와 관련된 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)가 획득한 제1오디오 데이터에는, 상기 제1오디오 데이터가 A 지역에서 녹음되어 생성되었음을 나타내는 위치 관련 정보가 포함될 수 있다.
다른 실시예에서, 프로세서(120)는, 상기 오디오 데이터를 획득함에 있어서, 상기 오디오 데이터에 대응하는 위치 관련 정보를 상기 온라인 멀티미디어 서비스로부터 추가적으로 획득할 수도 있다.
한편, 오디오 데이터에 대응하는 위치와 관련된 정보는, 오디오 데이터가 생성된 지역의 위치 정보로서, 위도 정보 및/또는 경도 정보를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)(예: ENF 신호 추출부)는, 오디오 데이터에 기반하여 ENF 신호 정보를 추출할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)는, 오디오 데이터에 대한 주파수 분석을 통해 ENF 신호 정보를 추출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 획득한 오디오 데이터에 대해 다운샘플링을 수행하고, 다운샘플링된 오디오 데이터에 대한 추파수 분석을 수행할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(120)는 상기 오디오 데이터에 대응하는 주파수 그래프를 획득할 수 있으며, 상기 주파수 그래프에 포함된 적어도 하나의 피크에 기반하여 ENF 신호 정보를 추출할 수 있다.
프로세서(120)는, 오디오 데이터로부터 추출된 ENF 신호를, 상기 오디오 데이터에 대응하는 위치 관련 정보와 함께 확인할 수 있다. 위치 관련 정보는, ENF 신호를 추출한 오디오 데이터에 포함되거나 상기 오디오 데이터의 획득 시 함께 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, A 위치에서 생성된 제1오디오 데이터로부터 제1ENF 신호 정보를 획득하고, B 위치에서 생성된 제2오디오 데이터로부터 제2ENF 신호 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는, 오디오 데이터를 생성한 위치 관련 정보와 상기 오디오 데이터로부터 추출한 ENF 신호 정보를 매칭하여 메모리(140)에 저장할 수 있다.
한편, 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)(예: ENF 신호 보간부)는, 오디오 데이터에 기반하여 추출한 ENF 신호 정보를 이용하여, 오디오 데이터를 생성한 복수의 위치들 이외의 다른 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)(예: ENF 신호 보간부)는, IDW(inverse distance weighted) 보간법, 크리깅(kriging) 보간법, 또는 RBF(radial basis function) 보간법 중 적어도 하나를 이용하여, ENF 신호 또는 오디오 데이터를 획득하지 않은 특정 지역(위치)에 대한 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다.
예컨대, 프로세서(120)는, 상기 오디오 데이터가 생성된 위치로서 상기 오디오 데이터로부터 추출된 ENF 신호 정보에 대응하는 위치(예: 제1ENF 신호 정보에 대응하는 A 위치, 제2ENF 신호 정보에 대응하는 B 위치)와, 추정하고자 하는 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 위치(예: 제1위치) 간 거리를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는, 기 획득한 ENF 신호 정보에 대응하는 각각의 위치들(예: A 위치, BN 위치)과 상기 추정하고자 하는 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 위치(예: 제1위치) 간 거리에 기초하여, 상기 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다.
예를 들면, 전자 장치(100)의 프로세서(120)는, A 위치에서 생성된 제1오디오 데이터로부터 제1ENF 신호 정보를 추출하고, B 위치에서 생성된 제2오디오 데이터로부터 제2ENF 신호 정보를 추출한 경우, 상기 제1ENF 신호 정보 및 상기 제2ENF 신호 정보를 이용하여, 제1위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는, A 위치와 제1위치 간 거리 차에 기초하여 제1ENF 신호 정보에 대한 가중치를 결정하고, B 위치와 제1위치 간 거리 차에 기초하여 제2ENF 신호 정보에 대한 가중치를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는, 추정하고자 하는 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 위치(예: 제1위치)와의 거리가 가까운 위치에 대응하는 ENF 신호 정보에 더 큰 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들면, A 위치와 제1위치 간 거리가 B 위치와 제1위치 간 거리보다 상대적으로 가까울 경우, 프로세서(120)는 제1ENF 신호에 대하여 제2ENF 신호보다 더 큰 가중치를 부여하여, 제1위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 기 획득한 ENF 신호 정보에 대응하는 각각의 위치들(예: A 위치, BN 위치)과 상기 추정하고자 하는 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 위치(예: 제1위치) 간 거리 정보에 기초하여, 위치에 대응하는 표준 정규 분포 함수를 획득할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는, 상기 거리 정보를 통계적으로 분석하여 임의의 위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 프로세서(120)는, 기 획득한 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 방사 함수(radial function)을 결정하고, 상기 방사 함수의 선형 조합을 이용하여, 상기 임의의 위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정할 수도 있다.
한편, 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서(120)는, 복수의 지역(위치)들 각각에 설치된 FDR(frequency disturbance recorder) 장치로부터 ENF 신호 정보를 수집하고, 수집한 ENF 신호 정보를 이용하여 FDR 장치가 설치되지 않은 임의의 위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정할 수도 있다.
메모리(140)는, 프로세서(120)와 전기적으로 연결되며, 프로세서(120)의 동작과 관련된 명령어들을 저장할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)에서 사용되는 다양한 데이터들(예: 오디오 데이터, 오디오 데이터에 대응하는 위치 데이터(정보), 수집된 ENF 신호 정보 등)을 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(140)는, ENF 신호 정보의 보간법과 관련된 다양한 정보들을 저장할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 ENF 신호 정보 획득 방법을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 ENF 신호 정보 획득 방법은, 식별번호 101 및 102에 도시된 바와 같이, 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 위치들에서 생성된 오디오 파일들(예: 오디오 데이터)을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는, 온라인 멀티미디어 서비스로부터 복수의 위치들에 대응하는 오디오 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 식별번호 102의 오디오 파일들은, 서로 다른 지역(위치)에서 녹음(또는 녹화)되어 생성된 오디오 데이터에 해당할 수 있다. 예를 들면, 상기 오디오 파일들은, 온라인 멀티미디어 서비스 중 실시간으로 스트리밍되는 오디오 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 오디오 파일들은, CCTV 데이터에 포함된 오디오 데이터에 해당할 수도 있다. 상기 CCTV 영상 데이터에 포함된 오디오 데이터를 이용할 경우 식별번호 103의 ENF 신호 정보의 추출이 보다 용이할 수 있다.
예를 들면, 전자 장치(100)는 A 위치에서 생성된 제1오디오 데이터(파일) 및 B 위치에서 생성된 제2오디오 데이터(파일)을 각각 온라인 멀티미디어 서비스로부터 획득하여, 해당 오디오 데이터에 대응하는 위치 관련 정보와 함께 메모리(140)에 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 ENF 신호 정보 획득 방법에 따르면, 식별번호 103에서, 전자 장치(100)는 복수의 오디오 파일들로부터 ENF 신호 정보를 추출할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(100)는 A 위치에서 생성된 제1오디오 데이터(파일)로부터 제1ENF 신호 정보를 추출할 수 있고, B 위치에서 생성된 제2오디오 데이터(파일)로부터 제2ENF 신호 정보를 추출할 수 있다. 전자 장치(100)는, 추출한 제1ENF 신호 정보를 A 위치 정보와 함께 메모리(140)에 저장할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 추출한 제2ENF 신호 정보를 B 위치 정보와 함께 메모리(140)에 저장할 수 있다.
식별번호 104에서, 전자 장치(100)는, 오디오 파일(데이터)들로부터 추출한 ENF 신호 정보들을 이용하여, 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다. 이하에서는, 도 3 내지 도 5를 참조하여 전자 장치(100)에서의 ENF 신호 정보를 추정하는 방법에 대하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 ENF 신호 보간법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(100)(예: 프로세서(120), ENF 신호 보간부)는, 일 실시예에 따른 ENF 신호 획득 방법에서, IDW 보간법을 이용하여 임의의 위치(u)에서의 ENF 신호 정보(Z*(u))를 추정할 수 있다.
예컨대, 전자 장치(100)는, 복수의 위치들(u1, u2, u3, u4, u5)에서 생성된 복수의 오디오 데이터를 획득하고, 생성된 복수의 오디오 데이터를 이용하여 각 위치들(u1, u2, u3, u4, u5)에 대응하는 ENF 신호 정보(예: Z(u1), Z(u2), Z(u3), Z(u4), Z(u5))를 추출할 수 있다. 예를 들면, 제1ENF 신호 정보(Z(u1))는 지역1(u1)에 대응하고, 제2ENF 신호 정보(Z(u2))는 지역2(u2)에 대응하며, 제3ENF 신호 정보(Z(u3))는 지역3(u3)에 대응하고, 제4ENF 신호 정보(Z(u4)는 지역4(u4)에 대응하고, 제5ENF 신호 정보(Z(u5))는 지역5(u5)에 대응할 수 있다.
전자 장치(100)는, 임의의 제1위치(u)에서의 ENF 신호 정보(Z*(u))를 추정하기 위하여, 상기 제1위치(u)와 상기 추출된 ENF 신호 정보에 대응하는 각각의 위치들(예: 지역1(u1) 내지 지역5(u5)) 간의 거리 정보(예: di)를 확인할 수 있다.
전자 장치(100)는, 추출된 ENF 신호 정보에 대응하는 각각의 위치들(예: 지역1(u1) 내지 지역5(u5))과 상기 제1위치(u) 사이의 거리 정보(di)에 기초하여, ENF 신호 정보(Z*(u))를 추정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(100)는, 상기 추출된 ENF 신호 정보들(예: Z(u1) 내지 Z(u5)) 중 상기 제1위치(u)와의 거리가 가까운 위치에 대응하는 ENF 신호 정보에 더 큰 가중치를 부여하여, 상기 ENF 신호 정보(Z*(u))를 추정할 수 있다.
예를 들면, 추정된 ENF 신호 정보(Z*(u))는, 아래의 수학식 1 및 수학식 2를 만족할 수 있다. 여기서 Z(ui)는 추출된 ENF 신호 정보에 해당하며, ωi는 각각의 추출된 ENF 신호 정보에 반영되는 가중치에 해당하고, λ는 전자 장치(100)에서 거리 가중치를 고려하여 결정되는 임의의 상수에 해당할 수 있다.
Figure 112020090670176-pat00001
Figure 112020090670176-pat00002
예컨대, 전자 장치(100)는 추출된 ENF 신호 정보(예: Z(u1) 내지 Z(u5))에 대응하는 위치(예: 지역1(u1) 내지 지역5(u5))와, 제1위치 간의 거리(di)가 가까울수록 더 큰 가중치를 부여하여, 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보(Z*(u))를 추정할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 ENF 신호 보간법을 설명하기 위한 도면이다.
전자 장치(100)(예: 프로세서(120), ENF 신호 보간부)는, 일 실시예에 따른 ENF 신호 획득 방법에서, RBF 보간법을 이용하여 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보(Z*)를 추정할 수 있다.
예를 들면, 전자 장치(100)는, 복수의 위치들에서 생성된 복수의 오디오 데이터를 획득하고, 생성된 복수의 오디오 데이터를 이용하여 각 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보(예: 제1ENF 신호 정보(Z1), 제2ENF 신호 정보(Z2), 제3ENF 신호 정보(Z3), 제4ENF 신호 정보(Z4))를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는, 추출된 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 방사 함수 φ(x)(radial function)(예: φ1, φ2, φ3, φ4)를 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 방사 함수 φ(x)는, 임의의 위치와 관련된 위치 정보 x와 특정 상수 c 사이에서
Figure 112020090670176-pat00003
의 관계를 만족할 수 있다.
한편, 전자 장치(100)는, 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보(Z*)에 관한 함수 f(xi)가, 상기 방사 함수의 선형 조합에 해당하는 것으로 가정하고, 추출된 ENF 신호 정보들로부터 상기 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보(Z*)에 관한 함수 f(xi)를 결정할 수 있다. 예컨대, 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보(Z*)에 관한 함수 f(xi)는 다음의 수학식 3을 만족할 수 있다. 여기서 ωj는 각각의 방사 함수에 반영되는 가중치에 해당할 수 있다.
Figure 112020090670176-pat00004
전자 장치(100)는 각각의 추출된 ENF 신호 정보(예: Z1 내지 Z4)를 상기 수학식 3에 반영하여 상기 추출된 ENF 신호 정보를 모두 만족하는 함수 f(xi)를 산출할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(100)는, 임의의 xi와 xj는 서로 동일하지 않은 것으로 가정하고 선형 방정식을 푸는 방식으로 수학식 3에 포함된 ωj을 계산할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 ENF 신호 보간법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(100)(예: 프로세서(120), ENF 신호 보간부)는, 크리깅 보간법을 이용하여 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다.
도 5에서, 점선으로 도시된 그래프는, 위치에 따른 ENF 신호 정보 값에 대한 가상의 이상적인 그래프를 도시한 것이며, 실선으로 도시된 그래프는, 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(100)에서 위치에 따른 ENF 신호 정보를 상기 크리깅 보간법을 이용하여 추정한 값에 해당한다. 또한, 도 5에서 음영 표시된 영역은, 각각의 기 획득한 ENF 신호 정보에 따라 산출된 오차 범위에 해당한다.
전자 장치(100)는, ENF 신호 정보가 수집(또는 측정)되지 않은 임의의 위치(u)에서의 ENF 신호 정보(Z*(u))를, 기 수집(또는 측정)된 ENF 신호 정보(Z(ui))들의 선형 조합으로 표현할 수 있다. 전자 장치(100)는 이 경우 각각의 추출된 ENF 신호 정보에 대응하는 위치(ui)와 상기 임의의 위치(u) 간의 거리 정보(di)에 기초하여, 상기 임의의 위치에서 가까운 위치에 대응하는 ENF 신호 정보에 더 가중치를 크게 부여할 수 있다.
예컨대, 전자 장치(100)는, 임의의 위치(u)에서의 ENF 신호 정보(Z*(u))에 대하여 다음의 수학식 4 및 수학식 5를 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
Figure 112020090670176-pat00005
Figure 112020090670176-pat00006
여기서 Z(ui)는 각각의 위치(ui)에서 획득한 오디오 데이터로부터 추출된 ENF 신호 정보에 해당하며, 가중치 λi는 상기 커널(kernel) 함수 p(di)는 표준 정규 분포
Figure 112020090670176-pat00007
를 따를 수 있다.
전술한 바와 같이, 전자 장치(100)는 특정 위치들에서 획득한 ENF 신호 정보에 대하여 최소 분산의 불편 선형 추정치(best linear unbiased estimator)를 구하는 방식으로 임의의 위치에서의 ENF 신호 정보를 추정할 수 있다. 즉, 전자 장치(100)는 기 획득한 ENF 신호 정보 및 이에 대응하는 위치 정보를 통계적으로 분석하여 다른 위치에서의 ENF 신호 정보를 효과적으로 추정할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 전력망 지도를 개략적으로 도시한 도면이다.
구체적으로, 도 6에서, (a)는 일 실시예에 따른 전자 장치(100)에서 IDW 보간법을 이용하여 획득한 예시적인 전력망 지도에 해당하고, (b)는 일 실시예에 따른 전자 장치(100)에서 크리깅 보간법을 이용하여 획득한 예시적인 전력망 지도에 해당하며, (c)는 일 실시예에 따른 전자 장치(100)에서 RBF 보간법을 이용하여 획득한 예시적인 전력망 지도에 해당한다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 추출할 수 있으며, 나아가 추출된 ENF 신호 정보에 기반하여 임의의 위치(예: 제1위치)에서의 ENF 신호 정보를 다양한 보간법을 이용하여 추정할 수 있으므로, 일 지점에서도 저 비용으로 용이하게 전세계의 전력망 지도를 생성하고 관리할 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims (11)

  1. 전자 장치의 ENF(electrical network frequency) 신호 획득 방법에 있어서,
    온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여, 복수의 위치들에서 생성된 오디오 데이터를 획득하는 동작;
    상기 획득한 오디오 데이터에 기반하여 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 추출하는 동작; 및
    상기 추출된 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들과 상기 복수의 위치들 이외의 제1위치 사이의 거리 정보에 기초하여 상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작은,
    상기 추출된 ENF 신호 정보 중 상기 제1위치와의 거리가 가까운 위치에 대응하는 ENF 신호 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 상기 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작은,
    상기 거리 정보에 기초하여 획득한 표준 정규 분포 함수에 따라 상기 복수의 위치들 각각에 대응하는 ENF 신호 정보에 가중치를 부여하여, 상기 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작은,
    상기 ENF 신호 정보에 대응하는 임의의 방사 함수(radial function)를 결정하는 동작; 및
    상기 방사 함수의 선형 조합을 이용하여 상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 방사 함수는, 임의의 위치와 관련된 정보 x와 상수 c 사이에
    Figure 112020090670176-pat00008
    의 식을 만족하는, ENF 신호 획득 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 상기 오디오 데이터를 획득하는 동작은,
    상기 오디오 데이터에 대응하는 위치와 관련된 정보를 획득하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 오디오 데이터에 대응하는 위치와 관련된 정보는, 위도 정보 및 경도 정보 중 적어도 하나를 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  9. 전자 장치의 ENF(electrical network frequency) 신호 획득 방법에 있어서,
    복수의 위치들에 설치된 FDR(frequency disturbance recorder) 장치로부터 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 수집하는 동작; 및
    상기 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들과 상기 복수의 위치들 이외의 제1위치 사이의 거리 정보에 기초하여 상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 ENF 신호 정보를 추정하는 동작은,
    상기 제1위치 및 상기 복수의 위치들과 관련된 위도 정보 및 경도 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 제1위치에 대응하는 ENF 신호 정보를 추정하는 동작을 포함하는, ENF 신호 획득 방법.
  11. 전자 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    온라인 멀티미디어 서비스를 이용하여 복수의 위치들에서 생성된 오디오 데이터를 획득하고,
    상기 획득한 오디오 데이터에 기반하여 상기 복수의 위치들에 대응하는 ENF 신호 정보를 추출하고,
    상기 추출된 ENF 신호 정보를 이용하여, 상기 복수의 위치들과 상기 복수의 위치들 이외의 임의의 위치 사이의 거리 정보에 기초하여 상기 임의의 위치에 대응하는 ENF(electrical network frequency) 신호 정보를 추정하도록 설정된, 전자 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115174762B (zh) * 2022-06-27 2024-04-16 武汉大学 视频时间戳的取证方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150356992A1 (en) 2012-11-29 2015-12-10 University Of Maryland, College Park Techniques to extract enf signals from video image sequences exploiting the rolling shutter mechanism; and a new video synchronization approach by matching the enf signals extracted from soundtracks and image sequences
KR101795483B1 (ko) * 2016-07-19 2017-11-10 고려대학교 산학협력단 온라인 미디어로부터 enf 신호를 수집하는 방법 및 장치
KR101997402B1 (ko) 2018-08-13 2019-07-05 김도영 오디오 신호의 주파수 특성 보정 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100706539B1 (ko) * 2004-07-16 2007-04-13 현대자동차주식회사 라디오 방송을 이용한 차량 위치 확인장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150356992A1 (en) 2012-11-29 2015-12-10 University Of Maryland, College Park Techniques to extract enf signals from video image sequences exploiting the rolling shutter mechanism; and a new video synchronization approach by matching the enf signals extracted from soundtracks and image sequences
KR101795483B1 (ko) * 2016-07-19 2017-11-10 고려대학교 산학협력단 온라인 미디어로부터 enf 신호를 수집하는 방법 및 장치
KR101997402B1 (ko) 2018-08-13 2019-07-05 김도영 오디오 신호의 주파수 특성 보정 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Mrinmoy Sarkar 외 2인, Application of Electrical Network Frequency of Digital Recordings for Location-Stamp Verification, 2019.08.02*

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