KR102540055B1 - 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템 및 공간 감시 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템 및 공간 감시 방법에 대한 것이다. 본 발명은 감시 대상 공간에 대한 상황을 쉽고, 빠르고, 정확하게 판단할 수 있도록 공간의 주파수 응답 및 관련 데이터를 정리하여 데이터 베이스를 구축하는 기술과 이를 이용하여 공간 감시를 수행하는 기술을 제시한다.

Description

음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템 및 공간 감시 방법{Space monitoring system and method by using acoustic signals}

본 발명은 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템 및 공간 감시 방법에 대한 것이다. 본 발명은 감시 대상 공간에 대한 상황을 쉽고, 빠르고, 정확하게 판단할 수 있도록 공간의 주파수 응답 및 관련 데이터를 정리하여 데이터 베이스를 구축하는 기술과 이를 이용하여 공간 감시를 수행하는 기술을 제시한다.

음향 신호를 이용하여 실내 공간 내의 외부인 침입, 화재 발생, 가스 누출 등 다양한 상황을 감지하는 기술이 제시되고 있다.

종래의 기술은, 복수 주파수의 음향을 방출하고, 방출 음향을 수신하며, 수신된 음향의 주파수별 음압을 특정 기준치와 비교함으로써 감시 대상 공간의 상황을 판단한다. 그런데 이러한 상황 판단이 정확하려면 '기준치'가 감시 대상 공간의 상태를 정확하게 반영하여야 하는데, 감시 대상 공간의 상태는 수시로 변하기 때문에, 특정 기준치를 감시 대상 공간의 상황에 맞게 설정하는 것에 어려움이 있다.

뿐만 아니라 측정되는 주파수별 음압 정보를 이용하여 공간 상황 판단을 하는 것은 고도의 숙련도가 필요하고, 나아가 데이터 해석에 상당한 시간이 필요하다는 문제가 있다. 특히, 측정되는 주파수별 음압 정보에 소음이 있는 경우에는, 위와 같은 문제들이 크게 확대될 뿐만 아니라, 데이터 해석을 통해 내린 판단의 신뢰도 역시 크게 저하된다.

또한 종래 기술에 의하면 측정되는 음향 신호 또는 주파수별 음압 정보를 누적하여 저장할 경우 보관 데이터량이 방대해지는 문제가 있다.

한국등록특허 제10-1794733호 한국등록특허 제10-1725119호

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템에서 쉽고, 빠르고, 정확하게 상황 판단이 이루어질 수 있도록 데이터베이스를 구축하는 방안을 제시한다.

측정된 주파수별 음압을 특정 기준치와 비교할 때, 해당 공간의 고유 특성이나 환경 변화가 기준치에 적절하게 반영되지 못하기 때문에 결과적으로 공간 상황 판단이 부정확해지는 문제를 해결하고자 한다.

또한 측정된 데이터를 관리자 또는 사용자가 신속 정확하게 해석하는 것이 어렵다는 문제를 해결하고자 한다. 특히 측정 데이터에 소음이 포함되어 있을 경우 데이터 분석이 어렵고 상황 판단의 신뢰성이 저하되는 문제를 해결하고자 한다.

나아가 측정되는 음향 신호 또는 주파수별 음압 정보를 누적적으로 보관함으로써 보관 데이터량이 방대해지는 문제를 해결하고자 한다.

본 발명의 목적은 전술한 바에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있다.

본 발명에 따른 공간 감시 방법의 일실시예는, 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 측정된 공간의 주파수 응답에 대한 측정치 정보를 생성하는 정보 생성 단계; 상기 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 신뢰성 평가 단계; 및 상기 측정치 정보에 상기 측정치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 정보 보관 단계를 포함하며, 시간 경과에 대응되어 상기 정보 생성 단계 내지 상기 정보 보관 단계를 반복 수행하여 데이터베이스를 구축할 수 있다.

일례로서, 상기 정보 보관 단계는, 측정치 신뢰성 평가 정보가 기준치 이상인 측정치 정보를 측정치 신뢰성 평가 정보와 매칭시켜 보관할 수 있다.

나아가서 상기 정보 생성 단계는, 상기 특정 시점 또는 상기 특정 시간 구간의 측정치 정보를 하나 이상의 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보와 대비하여 하나 이상의 비교치 정보를 생성하는 비교치 정보 생성 단계를 더 포함하고, 상기 정보 보관 단계는, 상기 비교치 정보를 데이터베이스에 보관할 수 있다.

일례로서, 상기 신뢰성 평가 단계는, 상기 비교치 정보에 대응되는 각각의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 기초로 상기 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 비교치 신뢰성 평가 정보 생성 단계를 더 포함하며, 상기 정보 보관 단계는, 상기 비교치 정보에 상기 비교치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 데이터베이스에 보관할 수 있다.

일례로서, 상기 신뢰성 평가 단계는, 상기 측정치 정보에 대하여 소음, 측정의 안정성, 스펙트럼의 변동성 및 주파수 분해능의 적정성 중 적어도 하나 이상을 평가하여 상기 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

일례로서, 상기 정보 보관 단계는, 측정치 정보에 대한 기 설정된 보유 개수 또는 기 설정된 보유 시간을 기초로 측정된 시간 순서가 더 오래된 측정치 정보를 순차적으로 상기 데이터베이스에서 제거하는 보관 정보 관리 단계를 더 포함할 수 있다.

또한 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 일실시예는, 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 측정된 공간의 주파수 응답에 대한 측정치 정보를 생성하고, 상기 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 정보 생성 수단; 및 상기 측정치 정보를 상기 측정치 신뢰성 평가 정보에 매칭시켜 보관하는 데이터베이스 구축 수단을 포함할 수 있다.

나아가서 상기 정보 생성 수단은, 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보를 하나 이상의 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보와 대비하여 비교치 정보를 더 생성하고, 상기 데이터베이스 구축 수단은, 상기 비교치 정보를 보관할 수 있다.

일례로서, 상기 정보 생성 수단은, 상기 비교치 정보에 대응되는 각각의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 기초로 상기 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 더 생성하며, 상기 데이터베이스 구축 수단은, 상기 비교치 정보에 상기 비교치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 보관할 수 있다.

종래 기술에서는 측정되는 정보를 비교할 대상으로서 적절한 기준치 정보를 설정해야 했다. 그런데 본 발명에서는 측정되는 정보들 상호간을 비교하기 때문에 기준치 정보를 따로 설정할 필요가 없을 뿐만 아니라, 기준치 정보를 설정할 경우보다 더 정확하게 공간의 상황 파악을 할 수 있다.

나아가 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가 정보 또는 비교치 정보에 대한 신뢰성 평가 정보를 데이터베이스에 보관함으로써 감시 대상 공간에 대한 상황 판단시 정확성과 신뢰성을 보장할 수 있게 된다.

아울러 본 발명을 통해 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블을 관리자 또는 사용자 등에게 제공함으로써 관리자 또는 사용자가 대상 공간에서 발생되는 상황을 어려움 없이 즉각적으로 인식할 수 있게 된다.

또한 특정 시점의 측정치 정보와 다른 시점의 측정치 정보를 대비한 비교치 정보를 순차적인 시간 순서로 정리하여 보관함으로써 보관 데이터 용량을 현저히 줄이면서 데이터베이스를 구축할 수 있다.

본 발명의 효과는 위에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 일실시예에 대한 구성도를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 정보 생성 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 데이터베이스 구축 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.
도 4는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 공간 상황 판단 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에 대한 일실시예의 흐름도를 도시한다.
도 6은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에서 데이터베이스를 유지 관리하는 일실시예를 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하는 일실시예의 흐름도를 도시한다.
도 8은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가의 하나인 '소음' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.
도 9 및 도 10은 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가의 하나인 '측정의 안정성' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.
도 11 및 도 12는 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가의 하나인 '스펙트럼의 변동성' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.
도 13 및 도 14는 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가의 하나인 '주파수 분해능의 적정성' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.
도 15는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에 대한 다른 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 16 내지 도 21은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정을 통해 다양한 상황별 다차원 데이터 테이블을 생성한 일례를 도시한다.
도 22는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에 대한 또 다른 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 23 및 도 24는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정을 통해 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영한 다차원 데이터 테이블을 생성한 일례를 도시한다.
도 25는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 공간 상황 판단 과정에 대한 일실시예의 흐름도를 도시한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예들에 의해 한정되거나 제한되는 것은 아니다.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 설명하기 위하여 이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하고 이를 참조하여 살펴본다.

먼저, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 또한 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명은 감시 대상 공간의 상황을 쉽고, 빠르고, 정확하게 판단할 수 있도록 공간의 주파수 응답 관련 정보에 대한 데이터베이스를 구축하는 방안과 이를 이용하여 공간 감시를 수행하는 기술을 제시한다.

본 발명에서 '데이터베이스를 구축한다'는 표현은, 하드디스크 등과 같은 영구 저장 매체에 정보를 정리하여 저장하는 경우는 물론이고, 버퍼와 같은 임시 저장 매체에 정보를 저장하는 경우도 포함하는 의미로 사용한다.

한편 본 발명에서는 공간의 주파수 특성(frequency characteristic)과 공간의 주파수 응답(frequency response)이란 개념을 구분 정의하여 도입한다.

공간의 주파수 특성, 또는 공간의 주파수 응답을 그래프로 표현하면, X축은 주파수가 되고, Y축은 음압 또는 위상차가 될 수 있다.

그런데 공간의 주파수 특성이란 해당 공간이 갖는 고유 특성을 반영한 이상적인 측정치이다. 가령, 해당 공간 내의 모든 방향으로 음향 신호를 방출하는 완벽한 성능의 스피커가 있고, 공간의 각 점에서 음향 신호를 수신할 수 있는 완벽한 성능의 마이크로폰이 있다고 가정하면, 해당 공간에서 스피커가 임의 주파수 음향 신호를 발생시킬 때 해당 공간의 모든 점에서 마이크로폰으로 음향 신호의 음압과 위상을 측정한 것을 공간의 주파수 특성이라 정의한다. 그러므로 만일 특정 공간의 주파수 특성을 알고 있다면, 해당 공간으로 음향 신호를 방출할 경우 해당 공간 내의 모든 점에서의 음압과 위상을 알 수 있게 된다.

이처럼 공간의 주파수 특성은 객관적이고 이상적인 의미를 갖는다. 이에 반해 공간의 주파수 응답은 주관적이고 현실적인 의미를 갖는다.

실제로는 스피커와 마이크로폰 등의 하드웨어가 완벽하게 이상적일 수 없다. 그러므로, 해당 공간의 특정 위치에서 왜곡이 있는 스피커를 통해 특정 방향으로 음향 신호를 방출하고, 해당 공간의 특정 위치에서 왜곡이 있는 마이크로폰을 통해 음향 신호를 수신하는 경우, 이때 측정되는 음압과 위상은 하드웨어의 성능, 위치, 방향, 음향 신호의 주파수, 주파수 변화 속도 등에 따라서 각기 달라지게 된다. 그런데 주어진 조건 하에서, 현실적으로 왜곡이 있는 상태 그대로 측정된 음향을, X축은 주파수로, Y축은 음압 또는 위상차로 표현한 것을 본 발명에서는 공간의 주파수 응답이라 정의한다.

본 발명에서는 이상적인 상황이 아닌 현실적인 상황에서 공간의 주파수 응답을 측정하고 이를 통해 해당 공간 상황을 정확하게 판단할 수 있는 기술을 제시한다.

가령, 해당 공간에서 물리적 변화가 전혀 발생되지 않는 경우, 일정 시간 동안 반복 측정한 공간의 주파수 응답은 상호간의 차이가 미미하다. 그런데 만일 감시 대상 공간에 침입이나 화재가 발생할 경우, 측정된 공간의 주파수 응답은 상황별로 달라질 것이다.

공간의 주파수 응답은 공간의 물리적 특성에 따라서 달라지므로 공간의 주파수 응답의 변화 정도와 변화 패턴을 분석하여 공간의 물리적 상황 변화를 파악할 수 있다. 예컨대, 만약 인접한 시간 간격으로 측정한 공간의 주파수 응답 사이의 차이가 기준치 범위를 초과하는 경우 해당 공간에 침입이 발생된 것으로 판단할 수 있다. 또는 시간차를 두고 측정한 공간의 주파수 응답 간에 주파수 쉬프트가 발생되었다면, 해당 공간에 온도변화가 발생된 것으로 판단할 수 있다.

공간의 주파수 응답이 변화하는 정도와 변화 패턴은 서로 다른 시점 또는 서로 다른 시간 구간에서 측정된 공간의 주파수 응답을 대비하여 파악할 수 있다. 본 발명에서는 일정 시간 동안 획득된 공간의 주파수 응답에 대한 복수의 측정치 정보를 시간 순서로 정리하여 보관하면서, 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 대한 측정치 정보와 하나 이상의 다른 시점 또는 다른 시간 구간에 대한 측정치 정보를 대비하여 비교치 정보를 생성하고 비교치 정보를 시간 순서의 다차원 데이터 테이블로 정리하여 보관하는 데이터베이스 구축 방안을 제시한다. 그리고 구축된 데이터베이스를 활용하여 공간 상황을 판단하는 방안을 제시한다.

본 발명은 음향 신호를 이용하는 '공간 감시 시스템'과 '공간 감시 방법'에 대한 것이다. 먼저 본 발명에 따른 공간 감시 시스템에 대해서 살펴본다.

도 1은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 일실시예에 대한 구성도를 도시한다.

공간 감시 시스템은, 정보 생성 수단(100), 데이터베이스 구축 수단(200), 공간 상황 판단 수단(300) 등을 포함할 수 있다.

정보 생성 수단(100)은 대상 공간에서 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 공간의 주파수 응답을 측정하고 이에 대한 측정치 정보를 생성할 수 있다. 나아가서 정보 생성 수단(100)은 복수의 측정치 정보 간을 대비하여 비교치 정보를 생성할 수 있다. 또한 정보 생성 수단(100)은 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성하고, 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

데이터베이스 구축 수단(200)은 정보 생성 수단(100)에서 생성한 각종 데이터를 정리 및 가공하여 누적적으로 보관함으로써 대상 공간에 대한 공간 상황 판단을 위한 데이터베이스를 구축할 수 있다.

일례로서, 데이터베이스 구축 수단(200)은 정보 생성 수단(100)으로부터 측정치 정보를 제공받아 시간 순서로 측정치 정보를 정리하여 보관할 수 있다. 또한 데이터베이스 구축 수단(200)은 정보 생성 수단(100)으로부터 비교치 정보를 제공받고 이를 기초로 다차원 데이터테이블을 생성하여 보관할 수도 있다. 또한 데이터베이스 구축 수단(200)은 비교치 정보에 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영하여 보다 고차원의 데이터테이블을 생성하여 보관할 수도 있다.

공간 상황 판단 수단(300)은 정보 생성 수단(100)에서 측정한 공간의 주파수 응답을 기초로 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다. 이때 공간 상황 판단 수단(300)은 데이터베이스 구축 수단(200)에서 구축한 데이터베이스를 활용하여 보다 빠른 시간내에 즉각적으로 공간 상황을 판단할 수 있다.

나아가서 공간 상황 판단 수단(300)은 관리자 또는 사용자가 대상 공간 상황을 보다 용이하게 파악할 수 있도록 시각적인 다차원 데이터테이블을 제공할 수 있다.

즉, 공간 상황 판단 수단(300)은 시스템을 통해 판단한 대상 공간에 대한 상황 판단 정보와 함께 이에 대응되는 시각적 다차원 데이터테이블을 제공함으로써 대상 공간에 대한 상황 판단 오류를 해소하고 상황 판단 신뢰성을 보다 높일 수 있게 된다.

본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 각 구성에 대하여 실시예를 통해 좀더 자세히 살펴보기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 정보 생성 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.

정보 생성 수단(100)은 주파수 응답 측정부(110), 측정치 정보 생성부(130), 비교치 정보 생성부(150), 신뢰성 정보 생성부(170) 등을 포함할 수 있다.

일례로서, 주파수 응답 측정부(110)는 음향 신호 방출기(111), 음향 신호 처리기(113), 음향 신호 수신기(115) 등을 포함하여 음향 신호를 통해 대상 공간에 대한 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다.

음향 신호 방출기(111)는 스피커 등 음향 신호를 방출하는 수단을 포함하여 대상 공간으로 음향 신호를 방출할 수 있다. 여기서 음향 신호 방출기(111)는 다양한 형태의 음향 신호를 방출할 수 있다.

일례로서, 음향 신호 방출기(111)는 특정 시간에는 하나의 주파수 음만 방출하되 시간에 따라 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 방출할 수 있다. 또는 시간에 따라서 주파수가 변하지 않는 복수의 주파수 성분을 포함하는 합성음의 음향신호를 방출할 수 있다. 또는 시간에 따라 주파수가 변화하는 복수의 주파수 성분으로 이루어진 합성음의 음향신호를 방출할 수 있다. 또는 단일음과 합성음이 교번하는 음향신호를 방출할 수 있다.

또한 음향 신호 방출기(111)는 하나의 스피커를 통해 음향 신호를 방출할 수도 있고 복수의 스피커를 통해 음향 신호를 방출할 수도 있다. 복수의 스피커를 통해 음향 신호를 방출하는 경우, 동일한 음향 신호를 방출할 수도 있고 각기 다른 음향 신호를 방출할 수도 있다.

음향 신호 수신기(115)는 음압, 음의 세기(Sound Intensity) 등을 측정할 수 있는 마이크로폰 등의 다양한 측정 수단을 포함할 수 있다. 음향 신호 수신기(115)는 하나의 마이크로폰을 통해 음향 신호를 수신할 수도 있고 복수의 마이크로폰을 통해 음향 신호를 수신할 수도 있다.

음향 신호 방출기(111)와 음향 신호 수신기(115)는 하나의 장치로 구성되어 동일 위치에 배치될 수도 있고, 또는 음향 신호 방출기(111)와 음향 신호 수신기(115)는 서로 다른 장치로 구성되어 상호 이격되어 다른 위치에 배치될 수도 있다.

음향 신호 처리기(113)는 대상 공간으로 방출할 음향 신호를 음향 신호 방출기(111)로 제공할 수 있다. 또한 음향 신호 처리기(113)는 음향 신호 수신기(115)가 수신한 음향 신호를 기초로 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다.

일례로서, 음향 신호가 복수의 주파수 성분으로 이루어진 합성음인 경우, 음향 신호 처리기(113)는 푸리에 변환(FT) 또는 고속 푸리에 변환(FFT)을 통해 수신한 음향 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다. 다른 일례로서, 음향 신호가 시간에 따라 주파수가 직선적으로 변화하는 단일음인 경우, 시간에 따라서 변화되는 음압 또는 위상값을 측정하여 이를 주파수에 따라서 변화되는 음압 또는 위상값으로 직선적으로 치환할 수 있다. 그러므로 이러한 경우에는, 음향 신호 처리기(113)는, 수신한 음향 신호를 푸리에 변환하는 과정 없이, 곧바로 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다.

상기 도 2에 도시된 실시예와 같이 주파수 응답 측정부(110)는 정보 생성 수단(100)의 일구성으로 포함될 수도 있으나, 상황에 따라서는 주파수 응답 측정부(110)는 정보 생성 수단(100)과는 별도의 기기로 분리된 단말로 구성될 수도 있다.

측정치 정보 생성부(130)는 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 측정된 공간의 주파수 응답을 포함하는 측정치 정보를 생성할 수 있다. 가령, 측정치 정보 생성부(130)는 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 주파수 응답 측정부(110)가 측정한 공간의 주파수 응답을 전달받아 해당 시점 정보 또는 해당 시간 구간 정보와 공간의 주파수 응답 정보를 포함하는 측정치 정보를 생성할 수 있다.

그리고 측정치 정보 생성부(130)에서 생성한 측정치 정보는 데이터베이스 구축 수단(200)으로 전달되어 정리 보관될 수 있다.

비교치 정보 생성부(150)는 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비하여 비교치 정보를 생성할 수 있다.

일례로서, 비교치 정보 생성부(150)는 측정치 정보 생성부(130)에서 생성한 현재 시점 또는 현재 시간 구간의 측정치 정보와 데이터베이스 구축 수단(200)에 보관된 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비하여 비교치 정보를 생성할 수 있다. 또는 비교치 정보 생성부(150)는 데이터베이스 구축 수단(200)에 보관된 복수의 측정치 정보 간을 대비하여 비교치 정보를 생성할 수도 있다.

비교치 정보 생성부(150)에서 생성한 비교치 정보는 데이터베이스 구축 수단(200)에 정리 보관될 수 있다.

신뢰성 정보 생성부(170)는 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또한 신뢰성 정보 생성부(170)는 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

일례로서, 신뢰성 정보 생성부(170)는 측정치 정보에 대한 소음, 측정의 안정성, 스펙트럼의 변동성, 주파수 분해능의 적정성 등 다양한 신뢰성 평가 요소 중 하나 이상을 평가하여 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하고 이를 기초로 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 신뢰성 정보 생성부(170)에서 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하는 다양한 신뢰성 평가 요소에 대해서는 이후 구체적인 실시예를 통해 설명하도록 한다.

일례로서, 신뢰성 정보 생성부(170)는 비교치 정보에 대응되는 각각의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 기초로 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하고 이를 기초로 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 가령, 신뢰성 정보 생성부(170)는 비교치 정보에 대응되는 각각의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보에서 최저치를 선택하거나 곱셈치를 산출하여 이를 비교치 정보에 대한 비교치 신뢰성 평가 정보로 생성할 수 있다.

이와 같이 정보 생성 수단(100)은 상기에서 설명한 구성들을 포함하여 대상 공간에 대한 공간의 주파수 응답을 주기적으로 또는 제어 신호에 따라 측정하고 이를 기초로 데이터베이스를 구축하기 위한 다양한 데이터를 생성하여 제공할 수 있고, 또한 대상 공간에 대한 상황 판단을 위한 실시간 데이터로 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 데이터베이스 구축 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.

데이터베이스 구축 수단(200)은 측정치 정보 처리부(210), 비교치 정보 처리부(230), 데이터 관리부(250), 데이터 베이스(260) 등을 포함할 수 있다. 데이터 베이스(260)는 하나의 통합된 저장 매체로 구성될 수도 있고, 측정치 정보 저장부(270)와 비교치 정보 저장부(290)로 분리된 저장 매체로 구성될 수도 있다.

측정치 정보 처리부(210)는 정보 생성 수단(100)과 연동하여 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 측정된 측정치 정보를 시간 순서로 정리하고 이를 데이터 베이스(260)에 보관할 수 있다. 바람직하게는 측정치 정보 처리부(210)는 측정치 정보를 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 대응시켜 측정치 정보 저장부(270)에 보관할 수 있다. 여기서 측정치 정보 저장부(270)는 측정치 정보를 보관하기 위한 다양한 저장 수단 또는 임시 저장 버퍼 등을 포함할 수 있다.

일례로서, 정보 생성 수단(100)이 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가한 경우, 측정치 정보 처리부(210)는 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가가 기준치 이상인 측정치 정보만을 선별하여 측정치 정보 저장부(270)에 보관할 수도 있다.

또한 측정치 정보 처리부(210)는 측정치 정보와 측정치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 측정치 정보 저장부(270)에 보관할 수도 있다.

비교치 정보 처리부(230)는 정보 생성 수단(100)과 연동하여 비교치 정보를 전달받고 이를 정리 가공하여 비교치 정보 저장부(290)에 보관할 수 있다.

일례로서, 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보에 대응되는 특정 시점 및 이와 대비된 다른 시점 또는 비교치 정보에 대응되는 특정 시간 구간 및 이와 대비된 다른 시간 구간을 비교치 정보에 매칭시켜 시간 순서의 다차원 데이터 테이블을 생성하고 이를 비교치 정보 저장부(290)에 보관할 수 있다.

일례로서, 비교치 정보 처리부(230)는 특정 시점 또는 특정 시간 구간을 하나의 축으로 설정하고 특정 시점과 이와 대비된 다른 시점 간의 이격 단위 또는 특정 시간 구간과 이와 대비된 다른 시간 구간 간의 이격 단위를 다른 하나의 축으로 설정하여 테이블을 생성할 수 있다. 그리고 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보를 테이블 상의 대응 좌표에서 명암, 색, 크기, 높이 등의 다양한 요소로 표현하여 3차원적인 데이터 테이블을 생성할 수 있다.

나아가서 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보에 대한 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영하여 시간 순서의 다차원 데이터 테이블을 생성할 수도 있다.

일례로서, 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보에 대한 3차원적인 데이터 테이블에 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영하여 보다 고차원의 4차원적인 데이터 테이블을 생성할 수 있다.

가령, 비교치 정보를 다양한 색상이나 명암으로 3차원적인 데이터 테이블에 반영한 경우, 해당 비교치 정보에 대한 비교치 신뢰성 평가 정보를 크기 구분, 높이 구분 등의 다양한 요소로 반영하여 보다 고차원의 4차원적인 데이터 테이블을 생성할 수 있다. 또는 비교치 정보를 크기 구분, 높이 구분으로 3차원적인 데이터 테이블에 반영한 경우, 해당 비교치 정보에 대한 비교치 신뢰성 평가 정보를 색 구분 요소로 반영하여 보다 고차원의 4차원적인 데이터 테이블을 생성할 수 있다.

그리고 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보에 비교치 신뢰성 평가 정보가 반영된 다차원 데이터 테이블을 비교치 정보 저장부(290)에 보관할 수 있다.

비교치 정보 처리부(230)는 새로운 비교치 정보가 획득된 경우 또는 갱신 주기가 도래한 경우, 신규 비교치 정보를 반영하여 다차원 데이터 테이블을 갱신할 수 있다.

데이터 관리부(250)는 측정치 정보 저장부(270), 비교치 정보 저장부(290)에 보관된 데이터와 데이터 테이블을 유지 관리할 수 있다.

일례로서 데이터 관리부(250)는 측정치 정보 저정부(270)에 보관된 측정치 정보의 개수가 기 설정된 보유 개수를 초과하거나 또는 보관된 측정치 정보의 보유 시간이 기 설정된 보유 시간을 초과한 경우, 측정된 시간 순서가 더 오래된 측정치 정보를 순차적으로 측정치 정보 저장부(270)에서 제거할 수 있다.

이와 같이 데이터베이스 구축 수단(200)은 상기에서 설명한 구성들을 포함하여 측정치 정보 및 비교치 정보를 정리 가공하여 누적적으로 보관하면서 대상 공간에 대한 상황 판단시 보관된 데이터를 제공할 수 있다.

특히, 데이터베이스 구축 수단(200)은 이후 살펴볼 공간 상황 판단 수단(300)에 공간의 주파수 응답에 대응되는 측정치 정보 뿐만 아니라 서로 다른 시점 또는 서로 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비한 비교치 정보를 다차원 데이터테이블로 제공함으로써 공간 상황 판단 수단(300)의 공간 상황 판단을 위한 데이터 처리 속도를 현저히 향상시킬 수 있다. 또한 시각적 다차원 데이터테이블을 제공함으로써, 관리자 또는 사용자 등은 시각적 다차원 정보를 통해 대상 공간에 대한 상황을 쉽고 직감적으로 분석하여 판단할 수 있게 된다.

도 4는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 공간 상황 판단 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.

공간 상황 판단 수단(300)은, 데이터 분석부(310), 이벤트 상황 판단부(330), 상황 정보 제공부(350) 등을 포함할 수 있다.

데이터 분석부(310)는 정보 생성 수단(100)으로부터 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보를 전달받고 데이터베이스 구축 수단(200)으로부터 복수의 다른 시점 또는 복수의 다른 시간 구간의 측정치 정보를 제공받을 수 있다. 그리고 데이터 분석부(310)는 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 복수의 측정치 정보를 대비하여 측정치 정보 변화 정도와 변화 패턴을 분석할 수 있다.

또는 데이터 분석부(310)는 데이터베이스 구축 수단(200)으로부터 다차원 데이터테이블을 전달받아 비교치 정보의 변화 정도와 변화 패턴을 분석할 수도 있다.

이벤트 상황 판단부(330)는 데이터 분석부(310)의 분석 결과를 기초로 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다.

일례로서, 이벤트 상황 판단부(330)는 측정치 정보의 변화 정도와 변화 패턴 등의 분석 결과를 사전에 보유된 상황별 정보와 대비하여 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다.

다른 일례로서, 이벤트 상황 판단부(330)는 다차원 데이터테이블에서 비교치 정보의 변화 정도와 변화 패턴 분석 결과를 사전에 보유된 상황별 정보와 대비하여 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다.

구체적인 일실시예로서, 데이터 분석부(310)는 다차원 데이터 테이블을 기초로 일정 기간 동안의 시간 순서에 따른 복수의 비교치 정보에 대한 선형 관계를 분석하고, 나아가 선형 관계와 복수의 비교치 정보 각각을 대비하여 선형 관계로부터 각각의 비교치 정보에 대한 이격도를 분석할 수 있다.

그리고 이벤트 상황 판단부(330)는 비교치 정보의 선형 관계 및 이격도를 기초로 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다. 예컨대 시간에 따른 비교치 정보의 변화량이 기준치 이내인 경우, 대상 공간에서 이벤트가 발생되지 않은 것으로 판단할 수 있다. 만약 이격도가 특정 기준치를 초과하는 경우 대상 공간에 침입이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 한편 비교치 정보가 시간에 따라 선형적으로 변화할 경우에는 대상 공간에 온도변화가 생긴 것으로 판단할 수 있다.

이와 같이 데이터 분석부(310)는 데이터베이스 구축 수단(200)에 보유된 데이터를 분석하고 이벤트 상황 판단부(330)는 분석 결과를 기초로 대상 공간에 대한 상황을 판단할 수 있다.

상황 정보 제공부(350)는 이벤트 상황 판단부(330)에서 판단한 대상 공간의 상태 정보를 제공할 수 있다.

상황 정보 제공부(350)가 제공하는 상태 정보는 대상 공간에 대한 침입, 화재 등 다양한 이벤트 상황 정보를 포함할 수 있다. 또한 상태 정보는 현재 상황을 표현하는 다차원 데이터테이블을 포함할 수 있다. 나아가서 상황 정보 제공부(350)는 현재 상황에 대한 다차원 데이터테이블과 함께 기준 상황에 대한 다차원 데이터테이블을 제공할 수 있다. 여기서 기준 상황 정보에 대한 다차원 데이터테이블은 침입, 화재 등 해당 이벤트 상황에 대응되는 다차원 데이터테이블이 될 수 있다. 이를 통해 사용자 또는 관리자는 현재 상황에 대한 다차원 데이터테이블과 기준 상황에 대한 다차원 데이터테이블을 시각적으로 대비하여 즉각적으로 대상 공간에 대한 현재 상황을 인식할 수 있게 된다.

이와 같이 본 발명에서는 다양한 상황별 분석 데이터를 정리 보관하는 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 정확하고 즉각적으로 공간 상황을 판단할 수 있는 공간 감시 시스템을 제시한다.

또한 본 발명에서는 음향 신호를 이용하는 공간 감시 방법을 제시하는데, 이하에서는 앞서 설명한 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 실시예를 함께 참조하여 본 발명에 따른 공간 감시 방법에 대하여 살펴보기로 한다. 먼저 공간 감시 시스템의 데이터베이스 구축 과정을 실시예를 통해 살펴보고, 구축된 데이터베이스를 이용한 공간 상황 감시 과정을 실시예를 통해 살펴보기로 한다.

도 5는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에 대한 일실시예의 흐름도를 도시한다.

정보 생성 수단(100)은 대상 공간에 대한 공간의 주파수 응답을 측정(S110)하고 이를 기초로 측정치 정보를 생성(S120)할 수 있다.

일례로서, 정보 생성 수단(100)은 대상 공간으로 음향 신호를 방출하고 대상 공간 상의 음향 신호를 수신할 수 있다. 여기서 음향 신호는 앞서 설명한 바와 같이 복수의 주파수 성분으로 이루어진 합성음의 음향 신호, 또는 시간에 따라 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호, 또는 합성음과 단일음이 교번하는 음향 신호 등 다양한 음향 신호일 수도 있다.

정보 생성 수단(100)은 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 수신한 음향 신호를 기초로 주파수별 음압 또는 위상을 측정할 수 있다.

일례로서, 복수의 주파수 성분으로 이루어진 합성음의 음향 신호를 이용할 경우, 푸리에 변환(Fourier Transform) 알고리즘 또는 고속 푸리에 변환 알고리즘(Fast Fourier Transform)을 통해 수신된 음향 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 주파수별 음압을 측정할 수 있다.

다른 일례로서, 시간에 따라 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 이용할 경우, 특정 시점에서는 특정 단일 주파수의 음향이 방출되므로, 정보 생성 수단(100)은 특정 시점에 측정된 음압값 또는 위상값을 곧바로 방출 주파수에 따른 음압값 또는 위상값으로 변환함으로써, 공간의 주파수 응답을 측정할 수도 있다. 즉 이 경우에는 주파수에 따른 음압값이 거의 실시간으로 측정되므로, 별도로 푸리에 변환이 필요하지 않을 수 있다.

정보 생성 수단(100)은 측정된 공간의 주파수 응답 정보에 특정 시점 정보 또는 특정 시간 구간 정보를 대응시켜 측정치 정보를 생성할 수 있다.

정보 생성 수단(100)은 측정치 정보를 데이터베이스 구축 수단(200)으로 전달하며, 데이터베이스 구축 수단(200)은 시간 순서로 주파수별 측정치 정보를 정리하여 보관(S140)할 수 있다.

바람직하게는 정보 생성 수단(100)은 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가(S130)할 수 있다. 일례로서 정보 생성 수단(100)은 측정치 정보에 대하여 소음, 측정의 안정성, 스펙트럼의 변동성, 주파수 분해능의 적정성 등 다양한 신뢰성 평가 요소 중 하나 이상을 평가할 수 있다. 그리고 정보 생성 수단(100)은 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 추가적으로 생성할 수 있다.

데이터베이스 구축 수단(200)은 측정치 정보에 측정치 신뢰성 평가 정보를 매칭시키고 이를 시간 순서로 정리하여 보관(S140)할 수 있다.

일례로서, 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가가 이루어진 경우, 정보 생성 수단(100)은 측정치 신뢰성 평가 정보가 기준치 이상인 측정치 정보만을 데이터베이스 구축 수단(200)으로 제공할 수 있다. 또는 정보 생성 수단(100)이 측정치 정보와 함께 측정치 신뢰성 평가 정보를 데이터베이스 구축 수단(200)으로 전달하고 데이터베이스 구축 수단(200)이 측정치 신뢰성 평가 정보가 기준치 이상인 측정치 정보만을 선별하여 보관할 수도 있다.

또 다른 일례로서, 측정치 신뢰성 평가 정보가 기준치 이상인지와는 무관하게 데이터베이스 구축 수단(200)은 측정치 정보에 측정치 신뢰성 평가 정보를 매칭시키고 이를 시간 순서로 정리하여 보관할 수도 있다.

정보 생성 수단(100)과 데이터베이스 구축 수단(200)은 상기의 과정을 주기적으로 또는 제어 신호에 따라 반복적으로 수행하여 데이터베이스를 구축(S150)할 수 있다.

나아가서 데이터베이스 구축 수단(200)은 보관된 데이터를 유지 관리(S160)할 수 있다. 일례로서 데이터베이스 구축 수단(200)은 보관된 측정치 정보의 개수가 일정 수준을 초과하거나 일정 보유 시간을 초과한 경우, 오래된 측정치 정보를 제거하여 정리할 수 있다.

이와 관련하여 도 6은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에서 데이터베이스를 유지 관리하는 일실시예를 도시한다.

상기 도 6을 참조하면, 데이터베이스 구축 수단(200)에는 측정치 정보 데이터(400)로서 0초부터 60초까지 3초 간격의 순차적인 측정치 정보(420a, 420b, 420n)를 보관할 수 있다. 시간이 경과하여 현재 시점에 대한 새로운 측정치 정보(410)가 전달되면, 데이터베이스 구축 수단(200)은 현재 시점을 기준으로 60초 이상 경과된 과거 시점의 측정치 정보(430)를 삭제하고 현재 시점의 새로운 측정치 정보(410)를 시간 순서로 정리하여 보관할 수 있다.

이는 하나의 실시예로서, 데이터베이스 구축 수단(200)에 보관되는 측정치 정보는 설정된 보유 시간 또는 설정된 보유 개수에 따라 계속적으로 삭제와 갱신이 이루어질 수 있다. 여기서 설정되는 보유 시간과 보유 개수는 필요에 따라 적절하게 변경될 수 있다.

다음으로 본 발명에서 다양한 신뢰성 평가 요소를 기초로 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하는 과정을 살펴본다.

도 7은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하는 일실시예의 흐름도를 도시한다.

정보 생성 수단(100)은 측정치 정보가 생성(S210)되면 측정치 정보에 대한 신뢰성을 다양한 평가 요소를 통해 평가할 수 있다.

일례로서, 측정치 정보에 대한 소음을 평가(S220)할 수 있다. 또한 측정의 안정성을 평가(S230)할 수 있다. 또한 측정치 정보의 스펙트럼 변동성을 평가(S240)할 수 있다. 또한 측정치 정보의 주파수 분해능 적합성을 평가(S250)할 수 있다. 이러한 신뢰성 평가 요소들은 하나의 일례로서, 측정치 정보에 대한 신뢰성을 확인할 수 있는 다양한 평가 요소가 고려될 수 있다.

정보 생성 수단(100)은 소음 평가, 측정의 안정성 평가, 스펙트럼 변동성 평가, 주파수 분해능 적합성 평가 등 다양한 신뢰성 평가 요소 중 어느 하나 이상의 평가 요소를 선택적으로 평가하거나 복수의 평가 요소를 동시에 평가할 수 있다.

그리고 정보 생성 수단(100)은 신뢰성 평가 요소에 따른 평가 결과를 반영하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성(S260)할 수 있다. 정보 생성 수단(100)은 각각의 신뢰성 평가 요소에 따른 평가 결과를 개별적으로 포함하는 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수도 있고, 또는 복수의 신뢰성 평가 요소에 따른 복수의 평가 결과를 종합한 종합 평가 결과를 포함하는 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수도 있다.

일례로서, 정보 생성 수단(100)은 신뢰성 평가 요소에 따른 평가 결과를 수치 또는 레벨로 산출한 경우, 신뢰성 평가 요소별 결과 중 가장 최저치 또는 가장 낮은 레벨의 평가 결과를 선택하거나 신뢰성 평가 요소별 결과치들의 곱셈치로 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하기 위한 각각의 신뢰성 평가 요소에 대하여 좀더 구체적으로 살펴보기로 한다.

측정치 정보에 대한 소음 평가와 관련하여, 도 8은 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가의 하나인 '소음' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.

대상 공간에서 일시적 또는 지속적으로 발생되는 소음이 음향 신호에 섞여서 수신되는 경우, 소음으로 인해 해당 공간 상황 파악에 오류가 발생된다. 가령, 실제 발생되지 않은 특정 상황이 해당 공간에서 발생된 것으로 잘못 판단하는 오류가 유발되거나 또는 긴급한 상황이 발생된 상태에서도 소음으로 인해 이를 인식하지 못하는 오류가 유발될 수 있다.

이러한 소음 유입으로 인해 공간 감시 시스템의 감지 신뢰성은 크게 저하될 수 있다. 특히, 인접 공간 상에 복수의 주파수 응답 측정부가 배치된 경우에 다른 주파수 응답 측정부에서 방출되는 음향 신호는 특정 주파수 응답 측정부에게 소음으로 작용할 수 있다. 이와 같이 감시 대상 공간을 더욱 촘촘히 감시하기 위해 복수의 주파수 응답 측정부를 배치하는 것이 오히려 공간 감시 시스템의 감시 성능을 저하시키는 원인이 될 수 있다.

따라서 본 발명에서 정보 생성 수단(100)의 신뢰성 정보 생성부(170)는 측정치 정보에 대한 소음을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

신뢰성 정보 생성부(170)는 주파수 응답 측정부(110)가 생성한 측정치 정보를 전달(S321)받아 측정치 정보에 대한 포락선 분석, 주파수 성분 분석, 휴지 시간 구간 분석 등의 다양한 방식을 적용하여 측정치 정보에 대한 소음을 평가할 수 있다.

소음 평가에 대한 하나의 방식으로서, 측정치 정보에 대한 포락선 분석(envelope analysis)(S322)을 통해 소음을 평가할 수 있다. 가령, 측정치 정보에 대한 포락선을 검출하고 검출된 포락선의 형태와 크기를 기준치의 포락선과 대비하여 소음을 평가할 수 있다.

소음 평가에 대한 다른 하나의 방식으로서, 측정치 정보에 대한 주파수 성분 분석(S323)을 통해 소음을 평가할 수 있다. 가령, 대상 공간으로 방출한 음향 신호의 주파수 성분 이외의 주파수 성분이 측정치 정보 상에 일정 수준 이상의 음압으로 나타나는 경우, 이는 소음이 존재하는 것으로 평가할 수 있다. 또는 측정치 정보의 주파수 응답이 통상적인 주파수 응답과 일정 기준 이상으로 다를 경우, 소음이 유입된 것으로 평가할 수 있다.

또는 측정치 정보를 주파수 필터로 필터링하여 대상 공간으로 방출한 음향 신호의 주파수 이외의 다른 주파수 성분에 대한 강도를 측정함으로써 소음을 평가할 수 있다. 가령, 소음이 전혀 없는 상황에서는 방출되는 음향 신호 주파수 이외의 다른 주파수 영역에서는 음이 수신되지 않아야 되는데, 만약 방출되는 음향신호 주파수 이외의 다른 주파수 영역에서 일정 수준 이상의 음압이 측정되는 경우, 소음이 유입된 것으로 평가할 수 있다.

이와 같은 방법은 방출되는 음향 신호의 주파수와는 다른 주파수 성분의 소음이 측정되는 경우에는, 방출되는 음향 신호의 주파수와 같은 주파수 성분의 소음도 포함되어 있거나, 설령 그렇지 않다고 하더라도, 공간의 상황 파악 과정에서 오류를 초래할 개연성이 높다는 합리적인 가정에서 출발한다.

소음 평가에 대한 또 다른 방식으로서, 대상 공간으로 음향 신호를 활성화 시간 구간과 휴지 시간 구간으로 구분하여 활성화 시간 구간에서만 음향을 방출하는 경우, 특정 활성화 시간 구간의 이전과 이후의 휴지 시간 구간에 대한 소음을 분석(S324)하여 이를 기초로 특정 활성화 시간 구간에 대한 소음을 평가할 수 있다. 예를 들어 특정 활성화 시간 구간의 이전 휴지 시간 구간 또는 이후 휴지 시간 구간에서 소음이 있는 것으로 평가되는 경우, 특정 활성화 시간 구간의 측정치 정보에 소음이 함유되었을 가능성이 높다고 판단할 수 있다.

나아가서 상기에서 설명한 다양한 소음 평가 방식을 선택적 또는 중첩적으로 적용하여 측정치 정보에 대한 소음을 평가(S325)할 수 있다. 상기의 과정을 통해 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 요소 중 하나로서 소음을 평가할 수 있다.

그리고 소음 평가 결과를 기초로 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 가령, 측정치 정보에 소음 유입 여부를 구분하는 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 소음 유입 정도를 수치로 환산하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 소음 유입 정도를 레벨로 구분하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

도 9 및 도 10은 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서, 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 방법의 하나인 '측정의 안정성' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.

동일 대상 공간에서 상황 변경이 없을 경우, 반복 측정된 공간의 주파수 응답 상호간에도 큰 차이가 없어야만 공간 감시 시스템의 안정성이 확보되었다고 말할 수 있다. 만약 동일 대상 공간에서 상황 변동이 없음에도 불구하고 각기 다르게 공간의 주파수 응답이 측정된다면 공간 감시 시스템에 대한 신뢰성은 저하될 수 있다. 그런데 공간 감시 시스템의 신뢰성(측정의 안정성)은, 예컨대 방출되는 음향신호의 주파수 등에 따라서 변동될 수 있다.

측정의 안정성을 판단하기 위해 정보 생성 수단(100)의 주파수 응답 측정부(110)는 반복적으로 대상 공간으로 음향 신호를 방출(S331)하여 대상 공간의 음향 신호를 수신(S332)한다. 그리고 수신된 음향 신호를 이용하여 공간의 주파수 응답을 반복적으로 측정(S333)할 수 있다.

정보 생성 수단(100)의 주파수 응답 측정부(110)는 설정된 횟수 동안 측정치 정보를 획득(S334)할 수 있다. 그리고 정보 생성 수단(100)의 신뢰성 정보 생성부(170)는 각각의 측정치 정보에 대하여 상관 관계 또는 유사성을 분석(S335)하고 이를 기초로 방출한 음향 신호에 대한 측정의 안정성을 평가(S336)할 수 있다.

상기 도 10은 음압 스펙트럼으로 공간의 주파수 응답을 나타낸 것이다. 대상 공간으로 동일한 음향 신호의 방출과 수신을 반복적으로 수행하여 상기 도 10의 (a)와 같은 제1 음압 스펙트럼(511)과 상기 도 10의 (b)와 같은 제2 음압 스펙트럼(512)이 획득된 경우를 가정한다.

제1 음압 스펙트럼(511)과 제2 음압 스펙트럼(512)에 대한 상관 관계를 분석하여 유사 정도를 파악하면 기준치 이상으로 유사하다고 평가될 수 있으므로 결국 측정의 안정성이 충족되었다고 판단할 수 있다. 방출한 음향 신호에 대하여 반복적으로 측정의 안정성 평가를 통해 일정 수준으로 측정의 안정성이 충족되는 경우, 방출한 음향 신호는 대상 공간의 감시에 적합한 음향 신호로 간주될 수 있다.

이와 다른 경우로서 대상 공간으로 동일한 음향 신호의 방출과 수신을 반복적으로 수행하여 상기 도 10의 (a)와 같은 제1 음압 스펙트럼(511)과 상기 도 10의 (c)와 같은 제3 음압 스펙트럼(513)이 획득된 경우를 가정한다.

제1 음압 스펙트럼(511)과 제3 음압 스펙트럼(513)에 대한 상관 관계를 분석하여 유사 정도를 파악하면 기준치 이하로서 유사하지 않다고 평가될 수 있으므로, 이 경우 측정의 안정성이 충족되지 못하였다고 판단할 수 있다. 이러한 경우 방출한 음향 신호는 대상 공간의 감시에 적합하지 않은 음향 신호로 간주될 수 있다. 즉, 이러한 음향 신호를 방출하여 측정한 공간의 주파수 응답은 대상 공간에 대한 상황 판단에 적합하지 않을 수 있다.

상기의 과정을 통해 측정치 신뢰성 평가 요소 중 하나로서 측정의 안정성을 평가할 수 있다. 그리고 측정의 안정성 평가 결과를 기초로, 가령, 측정치 정보에 대한 측정의 안정성 적합 여부를 구분하는 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 측정의 안정성 정도를 수치로 환산하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 측정의 안정성 정도를 레벨로 구분하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

도 11 및 도 12는 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 방법의 하나인 '스펙트럼의 변동성' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.

공간의 주파수 응답으로서 음압 스펙트럼을 예로 들자면, 특정 음향 신호를 대상 공간으로 방출하여 측정한 스펙트럼의 음압이 기준 범위 이상의 폭을 갖는 경우, 스펙트럼이 적절한 변동성을 가진 것으로 판단될 수 있다. 하지만 이와 반대로 측정된 스펙트럼의 음압이 기준 범위 미만의 폭을 갖는 경우, 스펙트럼이 적절한 변동성을 가지지 못한 것이므로, 이러한 음향 신호를 이용하여 대상 공간에 대한 상황을 파악하는 것은 적합하지 않다고 판단할 수 있다.

음압 스펙트럼에서 주파수 쉬프트를 측정하여 공간의 온도 변화를 파악할 수 있는데, 주파수 쉬프트의 측정 정밀도는 주파수에 따라 변화하는 음압값의 최대치와 최소치의 차이가 클수록 향상될 수 있다. 만약 음압값의 최대치와 최소치 간의 차이가 너무 작아 음압 스펙트럼이 평탄한 곡선으로 나타나는 경우, 주파수 쉬프트를 정밀하게 측정하는 것이 어렵다. 그러므로 음압 스펙트럼에서 음압값의 최대치와 최소치가 일정 수준 이상으로 차이가 나타나는 음향 신호가 선택될 필요가 있다.

스펙트럼의 변동성을 판단하기 위한 일례로서, 측정된 음압 스펙트럼에서 음압값의 최대치와 최소치를 파악(S341)한다. 그리고 최대치와 최소치 간의 차이를 산출(S342)하여 이를 기준 범위와의 대비(S343)를 통해 음향 신호에 대한 스펙트럼의 변동성을 평가(S344)할 수 있다.

스펙트럼의 변동성 평가에 대한 일례로서, 도 12를 참고하여 설명하는데, 상기 도 12는 음압 스펙트럼으로 공간의 주파수 응답을 나타낸 것이다.

대상 공간으로 특정 음향 신호를 방출하고 수신하여 상기 도 12의 (a)와 같은 제4 음압 스펙트럼(521)이 획득된 경우를 가정한다. 제4 음압 스펙트럼(521)에서 음압값의 최대치 MAX와 최소치 MIN의 차이값은 H1으로 나타나는데, 차이값 H1이 설정된 기준 범위를 만족하는 경우 스펙트럼의 변동성이 충족될 수 있다. 이 경우, 사용된 특정 방출 음향 신호를 이용하여 측정한 공간의 주파수 응답은 스펙트럼 변동성과 관련하여 신뢰성이 확보될 수 있다.

이와 다른 경우로서 대상 공간으로 특정 음향 신호를 방출하고 수신하여 상기 도 12의 (b)와 같은 제5 음압 스펙트럼(522)이 획득된 경우를 가정한다.

제5 음압 스펙트럼(522)에서 음압값의 최대치 MAX와 최소치 MIN의 차이값은 H2로 나타나는데, 차이값 H2가 설정된 기준 범위를 만족하지 못하는 경우 스펙트럼의 변동성이 충족될 수 없다. 이 경우 사용된 특정 방출 음향 신호를 시용하여 공간의 주파수 응답을 측정하는 것은 대상 공간의 상황 판단에 적합하지 않을 수 있다.

상기에서는 스펙트럼의 변동성을 판단하는 기준으로 스펙트럼 음압값의 최대치와 최소치의 차이값을 이용하였는데, 그 외에도 음압값의 분산, 표준편차, 평균편차(mean deviation), 사분편차(quartile deviation)와 같은 산포도(degree of scattering) 등이 스펙트럼의 변동성을 판단하는 기준이 될 수도 있다.

상기의 과정을 통해 측정치 신뢰성 평가 요소 중 하나로서 스펙트럼의 변동성을 평가할 수 있다. 그리고 스펙트럼의 변동성 평가 결과를 기초로, 가령, 측정치 정보에 대한 스펙트럼 변동성 적합 여부를 구분하는 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 스펙트럼 변동성 정도를 수치로 환산하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 스펙트럼 변동성 정도를 레벨로 구분하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

도 13 및 도 14는 본 발명에 따른 데이터베이스 구축 과정에서 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가 방법의 하나인 '주파수 분해능의 적정성' 평가에 대한 일실시예를 도시한다.

앞서 설명한 스펙트럼의 변동성을 충족하더라도 주파수 분해능의 적정성이 충족되지 못할 경우 공간의 주파수 응답 측정에 오류가 포함될 수 있다.

주파수 분해능이란 구별이 가능한 가장 인접한 주파수 상호간의 간격을 말한다. 만일 N 개의 주파수 성분을 포함하는 합성음의 음향 신호를 방출하여 공간의 주파수 응답을 측정할 경우, 측정된 음압 스펙트럼은 N개 주파수의 음압을 나타내는 N 개의 점들로 표현될 수 있는데, 이 경우 각 점 사이의 주파수 간격이 곧 분해능이 될 수 있다.

만약 방출 음향이, 단일 주파수가 시간에 따라서 직선적으로 변하는 싸인 스윕(sine sweep) 형태라면, 측정되는 음압 스펙트럼이 정수개의 점으로 표시되는 것이 아니라, 곡선으로 표시될 수 있다. 그런데 설령 스펙트럼이 곡선으로 표현된다고 하더라도, 실제로는 특정 주파수와 가장 인접한 주파수를 구별할 수 있는 능력으로서의 분해능은 존재한다. 이 경우 분해능은 공간 감시 시스템을 구성하는 부품들의 성능이나, 공간 감시 시스템의 동작 조건 또는 데이터 처리 조건 등에 따라서 결정된다. 예컨대, 음향 신호 수신 단계에서 특정한 샘플링 레이트(sampling rate)를 사용하여 음향 신호를 기록할 수 있는데, 이 경우 샘플링 레이트가 낮으면 분해능도 나빠질 수 있다. 또는 측정된 음압 스펙트럼에서 불필요한 소음을 제거하기 위한 방법으로 '이동평균' 기법을 사용하여 스펙트럼을 표현할 수 있는데, 이때 이동 평균값을 연산하는 구간의 크기에 따라서 분해능이 결정될 수 있다.

만약 스펙트럼의 주파수 대역(윈도우) 내에 너무 많은 수의 피크가 존재하는 경우, 충분한 분해능이 확보되지 않으면, 그 스펙트럼을 정확히 표현할 수 없다. 이러한 경우 주파수 분해능이 적절해지도록 음향 신호를 변경하여야 공간의 주파수 응답을 정확하게 측정할 수 있다.

일례로서, 도 14의 (a)와 (b)를 비교하여 설명하면, 두 경우는 모두 음압의 최대 최소값 차이, 즉 스펙트럼의 변동성은 같지만, 상기 도 14의 (a)에서 스펙트럼(531)은 상대적으로 평탄하여 윈도우 내에 피크의 개수가 적고, 반면에 상기 도 14의 (b)에서 스펙트럼(532)은 굴곡이 심하여 윈도우 내에 피크의 개수가 많다. 그러므로 상기 도 14의 (a)와 같은 스펙트럼(531)의 경우, 일례로서 20개의 주파수를 사용해서 20개의 점으로 표현할 수 있다. 그러나 상기 도 14의 (b)와 같은 스펙트럼(532)을 제대로 표현할 수 있으려면, 일례로서 200개의 주파수를 사용해서 200개의 점으로 표현해야 하고, 따라서 주파수 간격 또는 주파수 분해능이 그만큼 좁아야만 한다.

만일 주파수 분해능이 적정하지 않은 것으로 평가되었다면, 중심 주파수를 바꾸어서 다른 대역의 주파수에서 주파수 분해능의 적정성을 다시 평가하거나, 또는 중심 주파수는 그대로 둔 채 분해능(예컨대 주파수 간격) 자체를 조절할 수 있다.

일례로서 주파수 분해능의 적정성에 대한 평가는 스펙트럼의 기울기를 기초로 판단할 수 있다. 예를 들어서 하나의 음압 스펙트럼을 주파수 간격 d를 갖는 N 개의 주파수(가로축 좌표값)에 대한 음압값(세로축 좌표값)으로 표현한다고 가정한다. 만약 상기 도 14의 (a)와 같이 스펙트럼의 기울기 절대값 평균이 작은 경우, 주파수 간격 d가 크더라도 스펙트럼의 모양이 적절히 표현될 수 있다. 반면에 스펙트럼의 기울기 절대값 평균이 큰 상기 도 14의 (b)와 같은 경우는 주파수 간격 d가 충분히 좁아져야만 그 스펙트럼을 온전하게 표현할 수 있게 된다.

스펙트럼이 N 개의 주파수에 대한 음압값으로 표현될 경우, 인접 주파수 사이의 음압값의 차이의 절대값 p는 N-1 개가 존재하게 되는데, N-1 개의 p를 모두 더한 값을 윈도우 폭 d*(N-1)로 나누면, 이것이 스펙트럼 파형의 기울기 절대값의 평균이 될 수 있다. 한편, 스펙트럼이 곡선으로 표현되는 경우라면, 스펙트럼에 존재하는 다수의 피크들에 대해서 극대값과 극소값의 차이의 절대값을 모두 더한 수치를 윈도우 폭으로 나누면 이것이 스펙트럼의 기울기의 절대값의 평균이 된다.

상기 도 13을 참조하면, 주파수 분해능의 적정성 평가를 위해 음압 스펙트럼의 주파수 대역을 파악(S351)하고 스펙트럼 파형의 기울기를 파악(S352)하여 기울기 절대값의 평균치를 산출(S353)한다. 그리고 산출된 평균치를 기준 범위와 대비(S354)하여 주파수 분해능의 적정성을 평가(S355)할 수 있다.

상기의 과정을 통해 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가 요소 중 하나인 주파수 분해능의 적정성을 평가할 수 있다. 그리고 주파수 분해능의 적정성 평가 결과를 기초로, 가령, 측정치 정보에 대한 주파수 분해능의 적정성 여부를 구분하는 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 분해능 적정성 정도를 수치로 환산하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 분해능 적정성 정도를 레벨로 구분하여 해당 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다.

정보 생성 수단(100)의 신뢰성 정보 생성부(170)는 상기에서 측정치 정보에 대한 각각의 측정치 신뢰성 평가 결과를 개별적으로 포함하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수 있다. 또는 각각의 측정치 신뢰성 평가 결과를 종합하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성할 수도 있다. 가령, 신뢰성 정보 생성부(170)는 각각의 측정치 신뢰성 평가 요소들의 평가 결과 중 최저치를 선택하거나 각 평가 결과들의 곱셈치를 산출하여 이를 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보로 생성할 수 있다

본 발명에서 데이터베이스 구축 수단(200)은 상기에서 설명한 측정치 신뢰성 평가 정보를 측정치 정보에 매칭시켜 보관함으로써 공간의 상황 파악 오류를 최소화하면서 동시에 저장되는 데이터의 양을 줄일 수 있다.

수신된 음향 신호 자체는 가장 많은 정보를 담고 있지만, 그만큼 용량이 크다. 예컨대 한번의 주파수 응답을 측정하기 위해 3초간 음향을 수신해야 하고, 이때 마이크로폰에서 출력되는 전압을 2바이트의 정밀도로 초당 20만번 측정한다면, 결국 한 번의 주파수 응답 측정을 위해 1.2메가바이트의 데이터를 저장해야 한다.

그런데 만일 수신된 음향 신호 자체는 영구 저장하지 않고 오직 측정된 주파수 응답 데이터만 저장한다면, 그리고 하나의 주파수 응답 곡선이 2바이트의 정밀도를 갖는 100개의 점으로 이루어진다면, 하나의 주파수 응답 측정치는 200바이트의 용량을 갖게 된다.

그런데 이 경우 저장되는 데이터의 양은 6000배 줄어들겠지만, 대신 수신된 음향 신호 자체에 포함되어 있는 중요한 정보를 잃어버릴 수 있다. 가장 대표적인 것이 소음 정보이다.

본 발명에서는 예컨대 1.2메가 바이트 분량의 수신 음향신호를 저장하는 대신에 200바이트의 주파수 응답 데이터를 저장하고, 여기에 추가하여, 소음을 비롯한 신뢰성 정보를, 예컨대 2바이트 용량으로 저장한다. 따라서 저장해야 할 데이터의 양은 대폭 줄이면서도, 잃어버리면 안되는 측정치 신뢰성 정보와 같은 중요한 정보를 별도로 저장함으로써, 최종적으로 감시 대상 공간의 상황을 파악함에 있어서 신뢰성을 확보할 수 있게 된다.

다시 말해서, 공간의 주파수 응답을 이용하여 감시 대상 공간의 상황을 파악하는데, 이때 주파수 응답 데이터만 사용해서 도출한 결론을 얼마나 신뢰해도 되는지는 알 수가 없다. 그런데 본 발명에서는 감시 대상 공간의 상황을 파악하기 위한 기초 자료인 주파수 응답 데이터 자체의 신뢰성을 데이터베이스에 따로 저장하기 때문에, 측정된 주파수 응답 데이터를 사용해서 도출한 결론의 신뢰성이 얼마나 되는지도 확인할 수 있게 된다.

나아가서 본 발명에서는 일정 시간 동안의 측정치 정보를 보관하면서 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비하여 비교치 정보를 생성하고 이를 시간 순서로 정리하여 보관함으로써 보관 데이터량을 더욱 줄일 수 있다. 예컨대, 두 개의 주파수 응답 측정치 정보를 보관함에 있어서는 400바이트의 용량이 필요하지만, 두 개의 주파수 응답 측정치를 비교하여 비교치 정보를 보관할 때에는 2바이트의 용량이면 충분하다.

이와 관련하여 도 15는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에 대한 다른 실시예의 흐름도를 도시한다.

정보 생성 수단(100)은 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보가 획득(S410)되면, 보관된 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보를 측정치 정보 저장부(270)에서 추출(S420)한다. 그리고 정보 생성 수단(100)의 비교치 정보 생성부(150)는 특정 시점의 측정치 정보와 다른 시점의 측정치 정보 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비(S430)하여 비교치 정보를 생성(S440)할 수 있다.

여기서 정보 생성 수단(100)의 비교치 정보 생성부(150)는 주파수가 동일한 측정치 정보 간을 비교하여 비교치 정보를 생성할 수 있다. 일례로서, 비교치 정보는 특정 시점의 측정치 정보와 다른 시점의 측정치 정보 간의 차이값을 기초로 생성될 수 있다. 다른 일례로서, 비교치 정보는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시간 구간의 측정치 정보 간의 상관 관계 분석, 주파수 쉬프트 등을 기초로 생성될 수도 있다.

나아가서 정보 생성 수단(100)의 비교치 정보 생성부(150)는 특정 시점의 측정치 정보를 측정치 정보 저장부(270)에 저장된 다른 시점의 주파수가 동일한 모든 측정치 정보 또는 선택된 측정치 정보와 대비하여 비교치 정보를 생성할 수 있다. 또는 정보 생성 수단(100)의 비교치 정보 생성부(150)는 특정 시간 구간의 측정치 정보를 측정치 정보 저장부(270)에 저장된 다른 시간 구간의 모든 측정치 정보 또는 선택된 측정치 정보와 대비하여 비교치 정보를 생성할 수 있다.

데이터베이스 구축 수단(200)의 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보를 해당 특정 시점 및 대비된 다른 시점 또는 해당 특정 시간 구간 및 대비된 다른 시간 구간에 매칭시켜 데이터베이스(260)에 보관할 수 있다.

일례로서, 데이터베이스 구축 수단(200)의 비교치 정보 처리부(230)는 비교치 정보에 대한 시간 순서의 다차원 데이터 테이블을 생성(S450)할 수 있다. 그리고 생성된 다차원 데이터 테이블을 비교치 정보 저장부(290)에 보관할 수 있다.

데이터베이스 구축 수단(200)의 비교치 정보 처리부(230)는 새로운 비교치 정보가 획득되면 계속적으로 데이터베이스(260)를 갱신하여 비교치 정보에 대한 데이터베이스를 구축(S460)할 수 있다.

가령, 시간 경과에 따라 새로운 비교치 정보가 획득되면 비교치 정보 처리부(230)는 다차원 데이터테이블을 계속적으로 갱신하여 비교치 정보에 대한 데이터베이스를 구축(S460)할 수 있다.

비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블과 관련하여, 도 16 내지 도 21은 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정을 통해 다양한 상황별 다차원 데이터 테이블을 생성한 일례를 도시한다.

상기 도 16 내지 상기 도 21에서 Y축의 a값은, 특정 시점 또는 특정 시간 구간과 현재 시점과의 시간 차이를 초 단위로 나타낸 것이다. 한편 X축의 b값은 a값에 대한 상대치로서, a로 표시되는 특정 시점 또는 특정 시간 구간과, 이에 대비되는 다른 시점 또는 시간구간과의 시간적 차이를 초 단위로 나타낸 것이다. 다시 말하면, 도 16 내지 21은 현재 시점으로부터 a 초 전에 측정된 측정치 정보와 현재 시점으로부터 (a+b)초 전에 측정된 측정치 정보를 대비하여 비교치 정보를 생성한 다음에, 그 값을 Y축 값이 a이고 X축 값이 b인 좌표에서, 색깔 또는 막대 높이로 나타낸 것이다.

색 요소를 이용하여 비교치 정보를 표현하는 경우, 비교치 정보의 최대치와 최소치의 크기 및 간격을 고려하여 RGB 색상을 다단계로 적용할 수 있다. 가령, 상기 도 16 내지 도 21의 (a)에서는 짙은 적색 계열의 색으로 갈수록 비교치 정보의 수치가 커지는 경우이고, 짙은 녹색 계열의 색으로 갈수록 비교치 정보의 수치가 낮아지는 경우이다. 즉 색이 붉을수록 두 개의 측정치 정보가 차이가 많이 나는 것이고, 짙은 녹색일수록 두 측정치 정보의 차이가 적은 것이다.

다른 일례로서, 막대의 높이를 이용하여 비교치 정보를 표현하는 경우, 비교치 정보의 최대치와 최소치의 크기 및 간격을 고려하여 막대의 높이를 설정할 수 있다. 상기 도 16 내지 도 21의 (b)에서는 막대의 높이가 높을수록 비교치 정보의 수치가 커지는 경우, 즉, 대비되는 두 측정치 정보가 차이가 많이 나는 경우이다.

여기서 비교치 정보는 측정치 간 차이 이외에도 주파수 쉬프트량 등이 적용될 수도 있다.

나아가서 상기 도 16 내지 도 21에서는 비교치 정보를 색 또는 양수 크기의 막대 높이로 표현하였으나, 이외에도 명암, 양수와 음수의 막대 높이 등 다양한 요소로 표현할 수도 있다. 또한 상기 도 16 내지 상기 도 21에서 (b)는 각각의 비교치 정보가 개별적인 높이를 갖는 막대 형태를 적용하였으나, 각 비교치 정보의 높이를 연결하는 입체적 곡면으로 표현할 수도 있다.

이하에서 상기 도 16 내지 상기 도 21에 도시된 각각의 다차원 데이터 테이블에 대한 데이터 분석 사례를 살펴본다.

상기 도 16에 도시된 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(610a, 610b)은, 대상 공간이 안정적인 상태가 지속되어 측정치 정보에 유의미한 변화가 발생되지 않는 경우의 것이다. 각 시점의 측정치 정보가 일정 수준 범위 내로 유사하기 때문에, 각 비교치 정보가 모두 일정 수준 이하의 작은 값을 갖는다.

상기 도 17에 도시된 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(620a, 620b)은, 현재 시점으로부터 75초 과거 시점, 즉 a값이 75초인 시점에서 일정한 변화가 발생된 후 더 이상의 변화 없이 그 상태가 지속되는 경우이다. 가령, 대상 공간 상에 창문이 열린 후 그 상태가 유지되는 경우, 대상 공간 상의 가구 배치가 변경된 후 그 상태가 유지되는 경우 등이다. 대상 공간의 상황 변화 후 그 상태가 지속되기 때문에, 평시 상태와 대비하여 현저한 색 변화 영역(621a) 또는 높이 변화 영역(621b)이 삼각형 형태를 갖게 된다.

상기 도 18에 도시된 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(630a, 630b)은, 75초 과거 시점에 일시적인 변화가 발생된 후 다시 원상태로 회복되어 지속되는 경우이다. 가령, 대상 공간으로 침입자가 들어온 후 곧바로 다시 밖으로 나간 경우, 창문이 열렸다가 곧바로 다시 닫힌 경우 등이다. 이와 같은 공간 상황 변화가 비교치 정보에 영향을 미친 결과, 현저한 색변화 영역(631a) 또는 높이 변화 영역(631b)이 해당 상황에 대응되는 특정 형태와 면적의 패턴을 갖는 데이터 테이블(630a, 630b)이 생성된다.

상기 도 19에 도시된 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(640a, 640b)은, 75초 과거 시점(a 값이 75)에 현저한 변화가 발생되어 현재까지 계속 변화가 지속되는 경우이다. 가령, 대상 공간으로 침입자가 들어온 후 현재까지 대상 공간 상에서 침입자가 움직이고 있는 경우이다. 이와 같은 공간 상황 변화가 비교치 정보에 영향을 미친 결과, 현저한 색변화 영역(641a) 또는 높이 변화 영역(641b)이 해당 상황에 대응되는 특정 형태와 면적의 패턴을 갖는 데이터 테이블(640a, 640b)이 생성된다.

상기 도 20에 도시된 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(650a, 650b)은, 57초 과거 시점부터 현재까지 점진적이고 방향성을 가진 변화가 이어진 경우이다. 가령, 대상 공간에 화재가 발생한 경우이다. 화재 초기에는 온도 변화가 미미하여 결과적으로 변화량이 작지만, 화재가 진행되면서 온도가 점차 상승하고 이에 따라서 비교치 역시 지속적으로 확대된 경우이다. 대상 공간의 온도가 점진적으로 상승함에 따라서 색 변화 영역(651a) 또는 높이 변화 영역(651b)이 점진적으로 강화되는 독특한 패턴을 갖는 데이터 테이블(650a, 650b)이 생성된다.

상기 도 21에 도시된 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(660a, 660b)은, 과거 시점으로부터 점진적으로 현저한 변화가 발생된 후, 63초 과거 시점에 그 변화 요인이 소멸되어 서서히 평시 상태로 복귀된 경우이다. 가령, 대상 공간 상에 오래 전에 화재가 발생되었다가, 현재로부터 63초 과거 시점에서 화재가 소멸된 경우이다. 대상 공간의 온도가 점진적으로 내려감에 따라서 색 변화 영역(661a) 또는 높이 변화 영역(661b)이 점진적으로 약화되는 독특한 패턴을 갖는 데이터 테이블(660a, 660b)이 생성된다.

이와 같이 본 발명에서는 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비한 비교치 정보를 해당 시점 또는 해당 시간 구간과 매칭시켜 다차원의 데이터 테이블로 비교치 정보에 대한 데이터 베이스를 구축할 수 있다.

이러한 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블을 관리자 또는 사용자 등에게 시각 정보 형태로 제공함으로써 관리자 또는 사용자는 대상 공간에서 발생되는 상황을 즉각적으로 인식할 수 있게 된다. 즉, 숙련된 엔지니어가 아닌 평범한 관리자 또는 사용자는 복잡한 수치 또는 문자로 구성된 데이터를 해석하는데 어려움이 있다. 그러나 본 발명에서는 색이나 높이 구분 등 시각적인 구성으로 데이터를 제공할 뿐만 아니라, 감시 대상 공간의 상황에 따라서 시각 정보가 독특한 패턴으로 표시되기 때문에 숙련된 엔지니어가 아닌 평범한 관리자 또는 사용자도 대상 공간에서 발생된 상황을 쉽고, 빠르게 파악할 수 있다.

아울러 본 발명에 따르면, 관리자 또는 사용자에게 특정한 상황을 대변하는 전형적인 패턴의 참조 테이블을 제공할 수 있다. 관리자 또는 사용자는, 다차원 테이블의 패턴을 토대로 대상 공간의 현재 상황을 추론하게 되는데, 이때, 전형적인 상황을 나타내는 참조 테이블의 패턴과 현재의 패턴을 비교함으로써, 보다 쉽고 정확하게 현재 상황에 대한 추론을 할 수 있다. 예컨대 대상 공간의 상황이 도 18과 유사한 형태로 나타난다면, 사용자는 대상 공간에 일시적으로 변화가 발생하였다가 곧바로 원상회복이 된 것으로 추론할 수 있다. 관리자는 특정 상황을 대변하는 참조 테이블의 전형적인 패턴을 사전에 학습할 수도 있고, 또는 관리 경험이 누적되면 각각의 독특한 3차원 패턴들이 가리키는 것이 무엇인지를 저절로 학습하게 된다.

또한 종래 기술에서는 현재 측정되는 정보를 특정한 기준치 정보와 비교하는 방식을 사용했기 때문에, 이를 위해서는 미리 적정한 기준치 정보를 설정해야 했다. 그런데 본 발명에서는 현재와 과거에 측정된 정보들 상호간을 비교하기 때문에 기준치 정보를 따로 설정할 필요가 없을 뿐만 아니라, 기준치 정보를 설정할 경우보다 더 정확하게 공간의 상황을 파악할 수 있다.

한편 측정치 정보는, 수신되는 음향 신호를 샘플링을 할 때마다 측정되는 정보를 보관하거나, 또는 특정 시간 구간별로 주파수 응답 곡선의 형식으로 그 정보를 보관하므로, 보관해야 하는 데이터량이 방대하다. 그러나 측정치 정보들을 상호 대비한 비교치 정보는 측정치 정보에 비해 그 데이터량이 현저히 줄어들게 된다. 따라서 본 발명에서는 비교치 정보를 보관함으로써 보관 데이터량을 획기적으로 줄여 결과적으로 장기간 보관을 가능하게 한다.

또한 본 발명에서는 비교치 정보의 다차원 데이터 테이블에서 각각의 비교치 정보에 대하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 부가시킴으로써 상황 판단에 대한 신뢰성을 확보할 수 있다. 이와 관련하여 도 22는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정에 대한 또 다른 실시예의 흐름도를 도시한다.

정보 생성 수단(100)은 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 획득(S510)할 수 있다.

그리고 정보 생성 수단(100)은 보관된 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보를 추출하면서, 그 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 함께 추출(S520)할 수 있다.

정보 생성 수단(100)은 특정 시점의 측정치 정보와 다른 시점의 측정치 정보 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보와 다른 시간 구간의 측정치 정보를 대비하여 비교치 정보를 생성하면서 아울러 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보와 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 기초로 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가(S530)하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성(S540)할 수 있다.

일례로서, 특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보와 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 대비하여, 각 측정치 신뢰성 평가 정보 중 최저치 또는 각 측정치 신뢰성 평가 정보의 곱셈치 등을 당해 비교치 정보의 신뢰성 평가 정보로 결정할 수 있다.

그리고 데이터베이스 구축 수단(200)은 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블에 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영하여 더 높은 차원의 다차원 데이터 테이블을 생성(S550)하고 이를 보관할 수 있다.

데이터베이스 구축 수단(200)은 시간 경과에 따라 새로운 비교치 정보가 획득되는 경우, 이에 대한 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영하여 다차원 데이터 테이블을 갱신할 수 있고 이러한 과정을 반복적으로 수행하여 비교치 정보와 비교치 신뢰성 평가 정보를 모두 확보한 데이터 베이스를 구축(S560)할 수 있다.

도 23 및 도 24는 본 발명에 따른 공간 감시 방법의 데이터베이스 구축 과정을 통해 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영한 다차원 데이터 테이블을 생성한 일례를 도시한다.

도 23은 앞서 설명한 도 16의 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블에 비교치 신뢰성 평가 정보를 반영한 경우이다. 즉, 각각의 비교치 정보마다 신뢰성 평가를 수행하고 비교치 신뢰성 평가 정보를 비교치 정보에 반영시켜 보다 고차원의 데이터 테이블을 생성한 것이다.

가령, a값이 48인 지점과 51인 지점의 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가가 현저히 낮은 경우, 이와 대비되는 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보에 대한 신뢰성 평가가 높을지라도, 두 측정치 정보를 비교한 비교치 정보에 대한 신뢰성 평가는 현저히 낮게 평가될 수 있다.

이러한 비교치 정보에 대한 비교치 신뢰성 평가 정보를 색, 명암 등의 다양한 요소로 반영함으로써 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블보다 더 높은 차원의 다차원 데이터 테이블로 생성할 수 있다.

상기 도 23의 경우, 데이터 테이블(710) 상에 신뢰성 평가가 현저히 낮은 비교치 정보 영역을 짙은 명암으로 표시하였기 때문에, 낮은 신뢰성을 갖는 비교치 영역(711)을 누구라도 쉽게 인지할 수 있다.

상황에 따라서는 앞서 설명한 측정치에 대한 신뢰성 평가 요소를 개별적으로 각각 반영함으로써 반영되는 신뢰성 평가 요소의 개수만큼 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블의 차원이 더 높아질 수 있다.

상기 도 24는 앞서 설명한 상기 도 18의 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블에 비교치 신뢰성 평가 정보를 명암으로 표시하여 반영한 경우이다.

상기 도 18에서는 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블(630b) 상에 평시 상태와 대비하여 일정한 모양으로 현저한 높이 변화 영역(631b)의 변화 패턴이 존재하는데, 이러한 경우는 예컨대 침입자가 들어온 후 곧바로 다시 밖으로 나간 상황으로 판단할 수 있다고 설명하였다.

상기 도 24의 (a) 경우, 데이터 테이블(720) 상에 상기 도 18과 동일한 높이 변화를 갖는 변화 패턴 영역(721)이 존재한다. 그런데 데이터 테이블에 짙은 색으로 표시된 영역이 없으므로, 이 데이터 테이블은 상당히 신뢰할 수 있다고 판단할 수 있다. 그러므로 예컨대 침입자가 들어온 후 곧바로 다시 밖으로 나간 경우라고 상황 판단을 할 수 있다.

하지만, 상기 도 24의 (b) 경우, 데이터 테이블(730) 상에 상기 도 18과 동일한 높이 변화를 갖는 변환 패턴 영역(731)이 존재하지만, 변화 패턴 영역(731)의 비교치 신뢰성 평가 정보가 짙은 명암으로 나타나므로 이 부분에 대한 비교치 정보의 신뢰도가 낮음을 알 수 있다. 즉, 이러한 경우에는 침입자가 들어온 후 곧바로 밖으로 나간 경우라고 섣불리 판단할 수 없게 된다.

이상에서 살펴본 것과 같이, 본 발명에서는 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블을 생성하고 제공하기 때문에 쉽고 빠르게 대상 공간의 상황 판단이 이루어질 수 있다. 더 나아가서 본 발명에서는 비교치 신뢰성 평가 정보를 더 반영하여 보다 차원이 높은 다차원 데이터 테이블을 생성하고 제공하기 때문에, 대상 공간의 상황 판단에 대한 정확도와 신뢰성을 확보할 수 있다.

한편 비교치 정보는 측정치 정보보다 데이터 량이 적은 대신 상대적으로 더 적은 정보를 포함하고 있으므로, 비교치 정보만 사용하여 대상 공간의 상황을 판단할 경우 그 신뢰성이 보장되지 않는다. 그런데 본 발명에서는 비교치 정보와 함께 비교치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 보관하기 때문에 보관 데이터량을 줄이면서도 상황 판단 결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있게 된다.

이상에서는 관리자 또는 사용자에게 다차원 데이터 테이블을 제공함으로써 관리자 또는 사용자가 감시 대상 공간의 상황 판단을 쉽게 할 수 있도록 하는 일례를 살펴보았다. 그러나 관리자 또는 사용자뿐만 아니라 공간 감시 시스템 스스로가 다차원 데이터 테이블을 분석하여 그 결과를 관리자 또는 사용자에게 제공할 수 있다는 것은 당연하다.

도 25는 본 발명에 따른 공간 상황 판단 과정에 대한 일실시예의 흐름도를 도시한다.

공간 상황 판단 수단(300)은 다차원 데이터 테이블을 분석(S610)하여 감시 대상 공간에 침입, 화재 등 다양한 이벤트 상황 발생을 판단(S630)할 수 있다. 이러한 이벤트 상황이 발생한 경우, 관리자, 사용자, 경찰, 소방서, 보안 경비 회사 등에게 대상 공간의 위급 상황에 대한 상태 정보를 제공(S650)할 수 있다. 나아가서 공간 상황 판단 수단(300)은 사용자 또는 관리자 등에게 공간 상황에 대한 상태 정보를 제공(S650)하면서 다차원 데이터 테이블을 함께 제공할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명을 통해 음향 신호를 이용하는 공간 감시 시스템에서 적은 데이터 용량으로 효율적인 데이터베이스를 구축할 수 있다. 특히, 측정치 정보 및 비교치 정보에 각 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 보관함으로써 대상 공간의 상황 판단에 대한 신뢰성을 확보할 수 있다.

나아가서 본 발명을 통해 비교치 정보에 대한 다차원 데이터 테이블을 관리자 또는 사용자 등에게 제공함으로써 비전문가인 관리자 또는 사용자도 대상 공간에서 발생되는 상황을 보다 쉽고 빠르고 정확하게 인식할 수 있게 된다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과하다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 정보 생성 수단,
110 : 주파수 응답 측정부,
111 : 음향 신호 방출기,
113 : 음향 신호 처리기,
115 : 음향 신호 수신기,
130 : 측정치 정보 생성부,
150 : 비교치 정보 생성부,
170 : 신뢰성 정보 생성부,
200 : 데이터베이스 구축 수단,
210 : 측정치 정보 처리부,
230 : 비교치 정보 처리부,
250 : 데이터 관리부,
260 : 데이터베이스,
270 : 측정치 정보 저장부,
290 : 비교치 정보 저장부,
300 : 공간 상황 판단 수단,
310 : 데이터 분석부,
330 : 이벤트 상황 판단부,
350 : 상황 정보 제공부.

Claims (9)

1. 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 측정된 공간의 주파수 응답에 대한 측정치 정보를 생성하는 측정치 정보 생성 단계;
   상기 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 측정치 신뢰성 평가 정보 생성 단계; 및
   상기 측정치 정보에 상기 측정치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 측정치 정보 보관 단계와,
   특정 시점 또는 특정 시간 구간의 측정치 정보를 하나 이상의 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보와 대비하여 하나 이상의 비교치 정보를 생성하는 비교치 정보 생성 단계;
   상기 비교치 정보에 대응되는 각각의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 기초로 상기 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 비교치 신뢰성 평가 정보 생성 단계; 및
   상기 비교치 정보에 상기 비교치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 비교치 정보 보관 단계를 포함하며,
   시간 경과에 대응되어 상기 측정치 정보 생성 단계 내지 상기 측정치 정보 보관 단계와 상기 비교치 정보 생성 단계 내지 상기 비교치 정보 보관 단계를 독립적으로 반복 수행하여 데이터베이스를 구축하는 것을 특징으로 하는 공간 감시 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 측정치 정보 보관 단계는,
   측정치 신뢰성 평가 정보가 기준치 이상인 측정치 정보를 측정치 신뢰성 평가 정보와 매칭시켜 보관하는 것을 특징으로 하는 공간 감시 방법.
3. 삭제
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 측정치 신뢰성 평가 단계는,
   상기 측정치 정보에 대하여 소음, 측정의 안정성, 스펙트럼의 변동성 및 주파수 분해능의 적정성 중 적어도 하나 이상을 평가하여 상기 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 공간 감시 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 측정치 정보 보관 단계는,
   측정치 정보에 대한 기 설정된 보유 개수 또는 기 설정된 보유 시간을 기초로 측정된 시간 순서가 더 오래된 측정치 정보를 순차적으로 상기 데이터베이스에서 제거하는 보관 정보 관리 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간 감시 방법.
7. 특정 시점 또는 특정 시간 구간에 측정된 공간의 주파수 응답에 대한 측정치 정보를 생성하고, 상기 특정 시점 또는 상기 특정 시간 구간의 측정치 정보를 하나 이상의 다른 시점 또는 다른 시간 구간의 측정치 정보와 대비하여 하나 이상의 비교치 정보를 생성하며, 상기 측정치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 측정치 신뢰성 평가 정보를 생성하고, 상기 비교치 정보에 대응되는 각각의 측정치 정보에 대한 측정치 신뢰성 평가 정보를 기초로 상기 비교치 정보에 대한 신뢰성을 평가하여 비교치 신뢰성 평가 정보를 생성하는 정보 생성 수단; 및
   상기 측정치 정보에 상기 측정치 신뢰성 평가 정보를 매칭시키고, 상기 비교치 정보에 상기 비교치 신뢰성 평가 정보를 매칭시켜 보관하는 데이터베이스 구축 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 공간 감시 시스템.
8. 삭제
9. 삭제

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