KR20110038208A - 스마트센서시스템에서 상황인지 기반 정보처리 방법 - Google Patents

Abstract

유비쿼터스 사회의 진입단계에 들어선 우리사회는 보다 편리하고 안전한 생활을 위해서 다양한 정보수집이 요구되고 있다. 그 대안으로 활용되고 있는 근거리무선통신 기반의 센서네트워크 기술은 단순한 사물정보수집, 전달 그리고 정보제공 기능에 머무르고 있는 단계이며, 이는 복잡하고 다양한 공공안전이나 재난재해 환경에 능동적으로 대처하기에는 현재의 시스템이나 기술로는 한계를 가지고 있다.

따라서 미래 유비쿼터스 환경은 현재보다 훨씬 복잡하고 다양한 상황에 신속한 대응이 가능하면서 지능적인 상황인지 기술을 이용해 정확한 판단이 가능한 기술이나 시스템이 요구되고 있다.

이러한 요구를 만족하기 위해 본 발명은 야외환경에서 동체감지센서, 영상카메라 및 음향센서를 이용하여 영상 및 음성정보를 효율적으로 수집하고, 상호 협업을 통해 수집한 정보를 융합하여 화재발생, 교통사고, 범죄사고와 같은 공공안전이나 재난재해와 같은 사건사고에 지능적, 능동적으로 대체할 수 있는 상황인지 알고리즘을 탑재한 스마트센서네트워크 환경을 구축할 수 있는 신속하고 정확한 데이터 수집방법과 단계적인 상황인지 알고리즘을 통한 정확한 이벤트 또는 사건사고의 유무를 신속하게 판단하기 위한 방식 및 절차를 특징으로 한다.

스마트센서노드, 상황인지, 지능형센서노드, 스마트센서, 사고인지

Description

스마트센서시스템에서 상황인지 기반 정보처리 방법 {A data processing method by context cognition based on smart sensor systems}

본 발명에 적용될 스마트센서 네트워크 기술은 날씨, 온도 그리고 주변풍경과 같은 수시로 변할 수 있는 자연환경에서 움직이는 사물의 정보를 실시간으로 영상카메라(302)와 음향센서(303)를 통해 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 신속하 고 정확하게 사건사고 유무 및 유형을 판단하기 위한 상황인지를 통한 사고사건 유무의 판단기능이 포함된다.

사물정보를 수집하는 스마트센서네트워크의 최종단 도인 센서노드는 실시간으로 정보를 수집하고, 수집된 정보는 네트워크를 통해 정보처리 융합기(500)로 전달된다.

스마트센서노드는 수행하는 역할 및 기능에 따라 마스터센서노드(100)와 슬래브센서노드(200)로 구분된다.

슬래브센서노드는 이동체 감지센서, 영상카메라(302) 및 음향센서(303)와 같은 센서모듈(300), 센서모듈(300)을 통해 수집된 정보를 처리하고 저장하는 제어모듈(202), 수집된 정보를 통해 상황인지 및 판단을 하는 1차 상황인지알고리즘 (201) 그리고 마스터센서노드(100)와 정보를 주고받기 위한 통신모듈(203)으로 구성된다.

마스터센서노드(100)는 사물정보 수집 및 처리기능은 슬래브센서노드와 동일하고, 정보 수집 장치와 유무선으로 연결되고, 실시간으로 영상정보와 음성정보를 수집한다.

슬래브센서노드에서 수집된 정보는 상황인지 알고리즘을 통해 1차로 카메라 주변의 기존 정보와 수집된 정보와 비교를 통해 이벤트 발생 유무를 판단한다. 탑재된 최종단 센서노드로써, 센서모듈(300)은 영상카메라(302) 및 음향센서(303)를 통해 실시간으로 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 바탕으로 센서노드 감시영역의 기존 환경과 차이를 구분하여 이벤트가 발생했는지를 판단하는 1차 상황인지 판 단기능 그리고 이벤트가 발생되면 수집된 정보를 마스터센서노드(100)에 전송하기 위한 통신기능을 갖는다.

마스터센서노드(100)는 스마트 센서 네트워크 내에 한 개의 노드만 존재하며, 슬래브센서노드(200)와 동일한 정보수집 기능을 갖는다. 그러나 마스터센서노드(100)는 각 슬래브센서노드(200)에서 수집한 정보를 통합관리하고, 슬래브센서노드(200)에서 수집된 이벤트 정보를 통합하여 사건사고 발생 유무를 판단하는 2차상황인지 알고리즘(101) 기능을 수행한다. 2차상황인지 알고리즘(101)을 통해 수집된 이벤트 정보가 사건사고로 판단되면 이를 정보처리 융합기(500)에 보고한다.

따라서 마스터센서노드(100)의 통신모듈(103)은 정보처리융합기(500)와 슬래브센서노드(200)의 데이터 전송기능을 처리하고, 다수의 슬래브센서노드(200)들을 관리하는 관리기능을 갖는다.

정보처리 융합기(500)는 인터넷을 통해 마스터센서노드(100)와 통신하며, 마스터센서노드(100)에서 전달된 사건사고 정보의 송수신 및 저장 그리고 관련기관 연계기능을 갖는다.

본 발명에 적용된 스마트센서네트워크를 구성하는 요소기술은 크게 4가지로 분류할 수 있다. 첫째는 사물정보를 수집하는 센서기술, 둘째 센서에서 수집된 정보를 다른 노드에 전달하는 무선랜(IEEE 802.11a/b/g) 기반의 무선 센서네트워크 기술, 셋째 수집된 정보를 상황에 따라 인지하고 판단하는 상황인지 알고리즘 기술 그리고 상기 S/W를 임베디드 기반 DSP칩에 탑재하는 임베디드 시스템 기술로 볼 수 있다.

스마트센서네트워크에서 센서기술은 정해진 감시 영역 내에 특정 사물의 출현을 실시간으로 감지는 동체감지센서와 동체감지센서에서 감지된 영상을 촬영하는 영상카메라 그리고 영상카메라가 이동체를 촬영하는 동안에 발생되는 음성정보를 저장하는 음성센서로 구성된다.

동체감지센서는 적외선을 이용한 이동물체감지 또는 센서네트워크 자체를 이용하여 이동하는 물체의 위치를 통해 이동물체를 감지할 수 있다.

무선랜(IEEE 802.11a/b/g) 기반의 무선 센서네트워크 기술은 본 스마트센서네트워크에서는 노드 간 무선전송에 요구되는 요소로는 우선 전송되는 데이터의 종류가 영상 및 음성정보이며, 가격 경쟁력을 갖는 IEEE 802.11g 무선랜기술이 적용된다.

본 발명에 적용된 상황인지 알고리즘 기술은 슬래브센서노드(200)와 마스트센서노드(100)용으로 구분되며, 슬래브센서노드(200)용 상황인지 알고리즘기술은 센서모듈(300)에서 수집된 영상정보와 음성정보를 바탕으로 감시영역 내에 새로운 이동체 출현이나 액션이 발생하는지를 실시간으로 감시하여 판단하는 1차상황인지 알고리즘(101)과 슬래브센서노드(200)에서 발생한 이벤트를 통합하여 사건사고를 유무 및 유형을 판단하는 2차상황인지 알고리즘(201)로 구분된다. 특히 마스트센서노드(100)는 다수의 슬래브센서노드(200)에서 수집된 이벤트를 상호 협업을 통한 실시간 상황인지 및 판단을 수행한다.

DSP칩에 탑재하는 임베디드 시스템 기술은 실시간으로 수집 및 처리되는 상황인지알고리즘 수행을 위해 임베디드 시스템에 상황인지알고리즘만을 독립적으로 처리하는 DSP모듈을 탑재함으로써 보다 경제적이고 효율적인 스마트센서노드 기능을 수행할 수 있다.

종래에 영상카메라를 이용해 영상정보를 수집하는 센서네트워크는 영상 카메라와 제어 프로세서 모듈 간에 단순하고 수동적인 정보수집방법으로, 제어프로세서모듈이 주기적인 시간 간격을 통해 영상정보를 수집하여 관제 센터에 전달하는 구조로 되어 있다. 이는 다음과 같은 문제점을 통해 개선이 요구되고 있다.

첫째 제어 프로세서 모듈이 필요한 영상정보를 수집하기 위해서는 불필요한 많은 영상정보를 수집하여 자체노드에 저장하거나 다른 노드에 전송함으로써 네트워크 내에 불필요한 많은 데이터 전송이 이루어진다.

이로 인한 문제는 전송대역폭 문제와 사고정보를 처리 저장하는 메모리 문제로 특히 장시간 영상정보 저장 시에는 메모리 한계로 정보수집이 중단되는 경우가 발생하기도 하고, 주기적으로 운영자가 메모리를 관리 해야 하는 문제가 발생된다.

둘째 상기의 처리를 위해서 제어프로세서 모듈은 높은 하드웨어 사양이 요구됨으로써 시스템 비용이 매우 비싸진다.

상기 구조에서 수집한 많은 데이터가 중앙 관제 센터에서 실시간 또는 배치형태로 사건사고정보를 추적하는데 많은 시간과 인적노력이 요구된다.

이러한 문제점들은 신속하고 정확한 사건사고처리를 해야 하는 화재발생이나 범죄사고, 교통사고 등과 같은 공공안전 사건사고에서는 사전 예방효과를 거두기가 어렵고, 효과적으로 대응하기에도 매우 어려운 방식이다.

본 발명에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 스마트센서네트워크의 센서노드의 역할에 맞는 상황인지 알고리즘을 탑재하여 실시간으로 수집되는 최소의 정보로 이벤트를 추출하고 센서 노드 간 협업을 통해 수집한 정보를 바탕으로 상황알고리즘은 사건사고의 유무나 유형을 신속하고 정확하게 추론하여 사건사고를 사전에 방지하거나 신속하게 대응할 수 있는 방법을 제공한다.

본 발명을 통해 제시된 방법은 센서노드의 최종단 노드에서부터 상황인지 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 데이터 전송량을 최소한으로 줄 일수 있으며, 이를 통해 경제적인 비용문제, 사건사고 처리시간 문제 등 많은 문제점을 해결할 수 있다.

상기 문제점을 해결하기 위해 본 발명에서 일 실시형태에 따르면, 스마트센서네트워크에서 신속하고 정확한 정보수집 및 판단을 위한 네트워크 구조는 [도1]과 같다.

[도1]에서 스마트센서네트워크[400]은 마스터센서노드(100)와 다수의 슬래브 센서노드(200) 그리고 정보처리융합기로 구성된다. 마스터 센서노드는 시스템 모든 프로세스를 제어하는 마스터제어모듈(102), 2차상황인지 알고리즘(101), 통신모듈(103) 그리고 센서정보를 수집하는 센서모듈(300)으로 구성된다.

슬래브센서노드(200)는 시스템 내 프로세스를 제어하는 슬래브제어모듈(202), 1차상황인지알고리즘(201), 통신모듈(203) 그리고 센서모듈(300)으로 구성되고, 마스터센서노드(100)과 유무선통신망으로 연결된 정보처리융합기(500)는 구성된 정보를 수집하고, 판단하며, 전송하는 기능을 갖는 지능형 센서네트워크 구조이다.

[도1]의 네트워크 구조에서 본 발명의 목적을 달성하기 위해서는 다음 [도2]의 정보 수집 및 처리과정이 수행된다.

스마트센서네트워크(400)에서 정보 수집은 슬래브센서노드(200)의 슬래브제어모듈(202)과 유무선으로 연결된 각 센서모듈(300)에 센서동작구동(s11)을 통해 정보를 수집한다. 이때부터 센서모듈(300)은 감시대상 영역에서 센서정보를 수집할 수 있는 상태로 유지하며, 동체감지센서(301)의 동체감시센서동작 구동(S31) 과정을 거쳐 감시대상영역내에 새로운 이동물체가 나타나는지 사물감시(s32) 과정을 수행하게 된다. 또 다른 센서인 영상카메라와 음성센서는 대기상태가 된다.

동체감지센서(301)가 사물감시(s12) 과정을 수행하는 동안 감시 영역 내에 새로운 이동물체감지(s33) 상태가 확인되면 이동물체 감지(s33)는 Yes 상태가 되며, 슬래브센서노드(200)의 제어모듈(201)에 정보수집요청(S35) 과정을 통해 이동물체에 대한 정보를 수집하도록 한 후 일정시간 동안 타임지연(s36) 과정을 통해 다시 사물감시(s32) 과정을 반복 수행한다.

이때 만약 이동물체감지(s33)가 No 상태가 되면 스마트센서노드의 제어모듈(201)에서는 수집종료(S34) 과정이 수행되고, 종료명령을 전달하고 다시 사물감시(s32) 과정을 수행한다.

만약 이때도 역시 이동물체감지(s33) 상태가 Yes이면, 일정시간 타임지연(s36)후에 동일한 확인과정을 반복하여 센서 정보 수집을 위한 물체감지 기능을 수행한다.

이동체감지센서(301)에서 새로운 이동물체의 감지상태를 전달받은 슬래브센서노드(200)의 슬래브제어모듈(201)에서는 통신모듈(203)을 통신모듈 Wake-up(s13) 과정을 통해 데이터 송수신이 가능한 상태로 유지하고, 영상/음성정보수집(s11) 과정을 통해 영상카메라(302) 및 음성센서(303)로 부터 정보를 수집한다.

영상/음성정보수집(s11) 과정은 이동체감지센서(301)로부터 정보수집종료(s15)과정을 통해 수집종료 명령이 전달될 때까지 계속되며, 만약 정보수집종료(s15) 과정에서 수집종료 상태가 확인되면 그동안 수신한 영상 및 화상정보는 수신정보저장(S16)과정을 통해 데이터베이스에 저장된다.

수신정보저장(s16)과정을 통해 수집한 화상/음성정보는 데이터베이스에 저장되고, 상황인지알고리즘(s17) 프로세스 호출을 통하여 기존 데이터 베이스에 저장된 감시영역 정보와 비교하여 새로운 이벤트발생(s18)과정을 통해 Event 발생 여부를 판단한다.

만약 Event 발생이 아니라고 판단되면 프로세서는 이벤트대기(s12)에서 동체 감지센서(201)로부터 새로운 이벤트를 기다린다.

이벤트발생(s18)과정에서 yes로 판단되면 이벤트정보전송(S19)과정을 통해 이벤트정보를 마스터센서노드(200)에 전달한다. 그리고 통신모듈을 sleeping(s20) 상태로 변환 후 통신모듈(203)은 대기상태가 되며, 프로세서는 이벤트대기(s12)에서 동체감지센서(201)로부터 새로운 이벤트를 기다린다.

마스터센서노드(100)에서의 센서정보 수집과정은 슬래브센서노드(100) 정보수집과정과 동일하며, 차이점은 마스터센서노드(100) 자체노드에서 수집된 이벤트정보나 슬래브센서노드(200)에서 수집된 이벤트 정보를 통합하여 2차 상황인지 알고리즘(101)을 통해 사건사고를 판단하고 만약 사건사고로 판단되면 해당정보를 정보 처리융합기(500)로 전송한다. 마스터센서노드(200)에서 이벤트처리 과정은 [도3]과 같다.

[도3]에서 마스터센서노드(100)의 마스터제어모듈(102)은 센서동작구동(s11), 영상/음성정보수집(s12) 및 수집된 정보를 1차상황인지 알고리즘(s14)과정을 통해 이벤트발생(s15)확인 및 이벤트정보저장(s16)은 슬래브센서노드(200)에서 센서정보 수집하는 과정과 동일하다.

마스터센서노드(100)는 이벤트대기(s17)과정을 통해 다른 슬래브센서노드(200)의 이벤트 정보를 수신하기 위하여 통신모듈 wake-up(s18) 과정을 통해 이벤트정보를 수신하고, 이벤트정보저장(s19)을 통해 다른 센서노드와 협업에서 얻은 이벤트정보를 통합하여 2차 상황인지 알고리즘(s20) 과정을 거쳐 사건/사고발생(s21) 판단유무를 판단한다.

2차 상황인지 알고리즘(s20)을 통해 사건/사고발생(s21)이 yes로 판단되면, 해당정보를 사건/사고정보전송(s22)과정을 통해 정보 처리융합기(100)로 보내고 통신모듈 sleeping(s23)을 통해 센서정보 수집대기 모드로 들어간다. 만약 2차 상황인지알고리즘(201) 수행결과가 사건/사고발생(s21) 판단 과정에서 no 상태가 되면, 통신모듈 sleeping(s25)을 통해 센서정보 수집대기 모드로 들어간다.

본 발명에 따르면, 스마트 센서네트 워크에서는 사건사고 예방 및 발생 정보를 수집하기 위해 동체감지센서(301),영상카메라(302), 음향센서(303)를 사용하고, 1차 상황인지알고리즘을 사용하여 감시대상 영역에서 어떤 이벤트를 추출하고, 센서 노드 간 상호 협업을 통해 수집한 이벤트를 2차상황인지 알고리즘을 통해 사건사고 발생유무를 판단함으로써, 신속하고 정확한 사건사고를 추출하여 사건/사고를 사전에 예방할 수 있으며, 사후에도 수집된 정보를 바탕으로 신속한 상황대처가 가능하다.

또한 최종단 센서노드부터 상황인지알고리즘을 적용함으로써 무선 네트워크에서 발생되는 대량의 데이터 트래픽을 대폭 줄일 수 있다. 특히 이러한 스마트 센서 네트워크를 이용한 야외환경에서 정확한 정보 수집 방식은 보다 지능화되어 가는 미래에 범죄 행위나 인적이 드문 지역에서 교통사고, 도난 또는 산불 발생의 조기 파악 등에 인적, 물적 자원의 효율적인 정보 수집 방법 될 것이다.

또한 지능적인 상황인지 알고리즘을 통해 사고발생 이전에 사고의 개연성을 미리 예상할 수 있고, 무선 네트워크를 통해 실시간으로 전달됨으로 크고 작은 사건사고를 사전에 예방할 수 있는 최적의 방법이 될 수 있을 것이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시 예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 당 업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다.

예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다.

또한, 각각의 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.

도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

전체 시스템의 구성

[도 1]은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 센서 네트워크에서 센서모듈(300)을 통해 정보를 수집하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성도이다.

[도 1]에 도시되어 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시 예에 따른 전체 시스 템의 구조의 특징은 [도1]에서와 같이 스마트 센서 네트워크에서 센서를 통해 사물 데이터를 수집하고, 외부 망을 통해 통신이 가능한 구조로, 네트워크를 구성하는 요소로는 정보융합처리기(500), 마스터센서노드(100) 그리고 슬래브센서노드(200)들로 구성된다.

정보융합처리기(400)는 마스터센서노드(100)에서 사건/사고로 판단된 정보를 융합하고, 저장 및 관제하는 기능을 갖는 구성요소이다.

마스터센서노드(100)와 슬래브센서노드(200)들은 공통으로 사물의 정보를 수집하는 센서모듈(300)을 탑재하며, 센서모듈(300)에는 영상카메라(302), 음향센서(303) 그리고 동체감지센서(301)로 구성되고, 이들 센서와 센서노드의 슬래브제어모듈(202)를 통해 정보를 수집하고 1차상황인지 알고리즘(201)을 통해 이벤트 여부를 판단하고, 이벤트가 발생되면 스마트 센서 네트워크 내 마스터센서노드에 전송하기 위한 통신모듈(130)로 구성된다.

스마트 센서 네트워크에서 마스터센서노드(100)는 슬래브센서노드(200)들로부터 수집된 이벤트를 2차 상황인지 알고리즘(101)을 통해 사건사고 유무 및 유형을 판단하게 되며, 사건/사고로 판단되면 해당정보를 정보처리 융합기(500)로 보 내기 위한 통신모듈(103)로 구성 된다

[도 2]는 슬래브센서노드(200)와 유무선으로 연결된 센서모듈(300)에서 실시간으로 영상 및 음성정보를 수집하기 위한 절차 및 수행하는 개략적인 절차도이다.

센서모듈(300)에서 정보를 수집하기 위해서는 동체감시센서를 이용하여 사물감시 대상지역의 이동물체를 감시하고, 이를 통해 영상정보 수집 및 음성정보를 수집하여 이벤트 여부를 판단하고 이벤트 발생 시 이를 마스터센서노드(100)에 전송하고, 해당 데이터를 저장 관리 하는 과정의 절차도이다.

[도 3]은 마스트센서노드(100)에서 센서정보를 수집하는 과정 및 상황 인지을 통한 사건사고 유무 및 유형을 판단하는 과정과 정보처리 융합기(500)과 통신하는 과정을 기술하였다. 마스트센서노드(100)의 센서정보 수집과정은 슬래브센서노드(200)에서 정보를 수집하는 과정과 동일하며, 이외에 협업을 통해 수집되는 슬래브센서노드(200)으로부터 전달되는 이벤트정보를 통합하여 2차상황인지 알고리즘(101)을 통해 사건사고 유무 및 유형을 판단하고, 사건사고로 판정된 정보는 정보처리 융합기(100)로 전달되는 절차 및 방법의 개략적인 절차도이다.

[도 1]은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트센서네트워크에서 센서정보를 수집하기 위한 통신망 구조 및 통신방법의 전체 시스템의 개략적인 구성도이다.

스마트센서네트워크는 마스터센서노드(100), 슬래브센서노드(200) 그리고 정보융합처리기(500)등의 네트워크 요소로 구성된다.

마스터센서노드(100)와 슬래브센서노드(200)는 사물정보를 수집하는 기능과 1차상황인지 알고리즘(201)을 통해 사건/사고의 유무 및 유형을 판단하는 기능으로 구성된다.

마스터센서노드(100)는 슬래브센서노드(200)와 동일한 센서정보수집 방법과 주변의 다수의 슬래브센서노드(200)들로부터 이벤트를 통합하여 2차 상황인지알고리즘(201) 과정을 거쳐 사건/사고의 유무 및 유형을 판별하고, 관련 데이터를 정보융합처리기(400)로 전송 및 저장 관리기능으로 구성된다.

[도2]는 [도1]의 네트워크 구조 내에서 슬래브센서노드(200)와 유무선으로 연결된 센서모듈(300)의 센서를 통해 정보를 수집하는 방법 및 수집된 정보를 바탕으로 1차 상황인지알고리즘(201) 을 이용한 이벤트발생의 유무를 판단하는 방법과 절차를 기술하였다.

[도3]은 [도1]의 네트워크 구조 내에서 마스터센서노드(100)와 슬래브센서노드(200)과 동일하게 유무선으로 연결된 센서모듈(300)로부터 정보를 수집하여 이벤트를 추출하고, 유무선으로 연결된 슬래브센서노드(200)에서 송신한 이벤트를 수신하고, 센서 노드 간 상호협업을 통하여 이벤트 정보를 수집한 정보를 바탕으로 2차 상황인지알고리즘(101) 을 이용하여 사건사고의 유무 및 유형을 판별하는 방법 및 사건사고 관련정보를 융합처리기에 전송하는 특징적인 방법과 절차를 기술하였다.

Claims (5)

1. 스마트 센서 네트워크(400)에서 마스터센서노드(100) 및 슬래브센서노드(200)로 구성된 센서노드들은 유무선 네트워크로 연결되고, 상기 센서노드들은 센서모듈(300)의 센싱 기능을 통해 영상, 음성 및 기타 사물정보를 수 집하고, 이를 바탕으로 단계적인 상황인지 과정을 거쳐 필요한 정보를 추출하는데 필요한 센서정보 수집방법 및 상황인지 알고리즘을 통한 사건사고를 판정하는 절차 및 방법
2. 제1항에 있어서,

   상기 슬래브센서노드(200)와 마스터센서노드(100)에서 수집된 센서정보를 통해 이벤트 발생 여부를 판별함에 있어, 슬래브센서노드(200)나 마스터센서노드(100)는 사전에 사물감시대상 지역의 주변영역 영상정보를 획득하여 데이터베이스 한 후 기본정보로 활용하고, 새롭게 수집되는 센서정보의 영상 및 음성정보를 기존 데이터베이스 자료와 비교 분석한 후 1차상황인지 알고리즘(201)을 통해 이벤트 발생 유무를 판별하는 절차 및 방법
3. 제1항에 있어서,

   센서노드는 효율적인 이벤트 정보를 추출하기 위해 센서모듈(300)의 동체감지센서(301)를 활용하여 감시영역에 새로운 물체 출현을 사전에 감시하고, 새로운 물체 출현 시 영상카메라와 음성센서를 이용하여 사물의 정보를 수집하는 절차 및 방법
4. 제1항에 있어서,

   슬래브센서노드(200) 및 마스터센서노드(100)들이 센서모듈(300)을 통해 정 보를 수집하고, 마스터센서노드(200)에서 센서 노드들 간 협업을 통해 수집된 정보를 처리하고 판단하는 방법에 있어 센서노드의 1차 상황인지알고리즘(100)을 통한 이벤트 발생 여부판단, 마스터센서노드(100)에서 이벤트정보를 통합하여 2차 상황인지 알고리즘(101)을 통해 사건사고 유무 및 유형을 판별하는 구조, 절차 및 방법
5. 제4항에 있어서,

   슬래브센서노드(200), 마스터센서노드(100) 그리고 정보처리 융합기(100) 사이에 센서정보를 수집하고, 이벤트, 사건사고 유무 및 유형을 판별하고 정보전송 방법에 있어 슬래브센서노드(200)는 이벤트 발생으로 판별되는 정보만 마스터센서노드(200)에 전달하고, 마스터센서노드(200)는 사건사고로 판별되는 정보만 전송함으로써 무선통신네트워크의 데이터 전송부하를 최소화 하기 위한 구조 및 방법

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