KR20160032004A - 보안 및/또는 감시 장치 및 시스템 - Google Patents

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KR20160032004A
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조나단 디. 트라우트맨
제임스 씨. 크라우스
아담 디. 세이거
크리스토퍼 아이. 릴
카르디크 락시미나라야난
마르크 피. 스코피에르
티모시 로버트 후버
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카나리 컨넥트 인코퍼레이티드
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Abstract

집 및 다른 위치를 위한 감시 및 보안 시스템은 단일 하우징 및 위치의 각각의 특성을 탐지하기 위한, 하우징에 의해 지지되는 복수의 센서를 포함하는 감시 장치를 포함한다. 열 격리 챔버가 일부의 센서를 위해 제공될 수 있다. 네트워크를 통해 장치 및/또는 장치에 연결된 프로세싱 시스템에 대한 프로세싱이 제공될 수 있다. 프로세싱 시스템은 클라우드 기반 시스템일 수 있다. 장치 및/또는 프로세싱 시스템은 학습 능력을 가질 수 있다. 감시 장치에 의해 수집된 데이터는 사용자 장치 상에 타임라인으로서 디스플레이될 수 있다. 시스템은 지리적 위치에 의해 무장해제 및 무장될 수 있다. 주 사용자가 통지에 응답하지 않는다면, 백업 컨택트, 그룹, 및 제1 응답자들이 확대 순서대로 통지를 수신할 수 있다. 감시 장치는 오디오 잭을 통해 네트워크 및 사용자 장치와 통신하도록 구성될 수 있다.

Description

보안 및/또는 감시 장치 및 시스템{SECURITY AND/OR MONITORING DEVICES AND SYSTEMS}
홈 시큐리티(home security)및 감시 장치 및 시스템 및 더욱 상세하게는 복수의 센서를 포함하는 홈 시큐리티 및 감시 장치 및 학습 기능을 갖춘 시스템에 관한 것이다.
홈 시큐리티 시스템은 시스템이 무장된(armed) 때 문이 열리면, 사이렌과 같은 청각적 사운드를 트리거할 수 있는 도어 알람을 포함하는 것이 전형적이다. 이 도어 알람은 문이 열린 때 두 면 사이에 컨택트가 개방될 때 트리거 될 수 있다. 시스템이 무장된 때 창문이 열릴 때 알람을 트리거하기 위해, 유사한 컨택트들이 창문에 제공될 수도 있다. 또한, 창문의 유리가 깨질 때를 탐지하기 위해 센서들이 제공될 수도 있다. 집의 거주자들에게 경고하기 위해 사이렌 또는 다른 소리를 트리거함과 더불어, 홈 시큐리티 시스템은 알람이 트리거되었음을 콜 센터에 알릴 수 있다. 사용자는 알람이 잘못된 알람임을 콜 센터에 알리기 위해 콜 센터와 통신하는 장치에 코드를 입력할 수 있다. 콜 센터는 또한 알람에 대하여 묻기 위해 집에 전화를 걸 수 있다. 콜 센터는 사용자가 응답이 없을 경우 경찰에 전화할 수 있다. 이러한 홈 시스템은 알람을 잘못 울리기 쉽고, 이는 거주자 및 이웃을 성가시게 할 수 있고, 경찰 및 소방서와 같은 기관의 시간 및 리소스를 낭비할 수 있다. 예컨대, 불, 연기, 및 일산화탄소 탐지기와 같은 다른 타입의 홈 시큐리티 장치가 공지되어 있다. 종종, 이러한 장치는 사용자에 의해 관리 및 설치되고, 트리거 된 경우에 사이렌 또는 다른 그러한 소리를 제공한다.
웹캠(webcam)은 어린이, 베이비 시터, 및 다른 집 내의 움직임)을 감시하기 위해 제공될수 있다. 웹캠은 종종 리뷰될 필요가 있는 방대한 양의 관련없는 동영상를 제공하는데, 이는 고속 포워딩 기능일 이용한다 하더라도 시간 소모적일 수 있다.
홈 오토메이션 시스템은 조명, 서모스탯(thermostat) 및 보안 장치의 원격 제어를 가능하게 한다.
집, 사무실, 또는 다른 위치와 같은 하나의 물리적 위치 내에서 발생하는 것의 더 완벽한 이해를 제공할 수 있는, 비디오 및 하나 이상의 센서를 포함하는 공지된 통합 장치는 존재하지 않는다.
본 발명의 하나의 실시예에 따른 장치는 하나 또는 복수의 스트림 내의 오디오, 동영상, 및/또는 센서 데이터를 와이파이 또는 다른 무선 통신을 통해 분석을 위한 프로세싱 시스템으로 동시에 전송할 수 있다. 이 프로세싱 시스템은, 예컨대, 별개의 엔티티(entity)일 수 있고, 또는 클라우드 기반의 시스템일 수도 있다. 이 장치 내의 센서들은 아래에 설명한 온도 센서, 습도 센서, 공기 질 센서, 모션 탐지기, 및/또는 다른 센서를 포함할 수 있다. 복수의 또는 모든 센서로부터의 동시 발생적 데이터가 함께 분석될 수 있기 때문에, 공지된 종래기술에서처럼 단일 센서로부터의 데이터만 분석될 때보다, 한 위치에서 발생하고 있는 것에 대한 더 완벽한 이해가 전개될 수 있다. 예컨대, 이 장치는 (동영상을 위한) 카메라, (오디오를 위한) 마이크로폰, (모션 탐지를 위한) 패시브 적외선 센서, 및 공기 질 센서, 이산화탄소 감시 센서, 온도 감시 센서, 습도 감시 센서, 및/또는 다른 공기 질 또는 대기 센서와 같은 생명 안전 센서들을 포함할 수 있다. 이 장치 내에 프로세싱 장치도 제공되고, 집 내에 추가적인 프로세싱 장치는 필요하지 않다.
하나의 장치 내의 복수의 센서들을 통해, 이 장치는 한 위치에서 발생하고 있는 것의 선명한 사진을 생성하기 위해 동시에 상기 센서들로부터 공급된 데이터를 결합할 수 있다. 예를 들어, 온도 센서와 동일한 장치에 공급된 동영상을 제공함으로써, 사람의 움직임 또는 사람의 행동이 주어진 위치의 온도에 영향을 주는지 여부가 판정될 수 있다. 이 장치는 이 장치의 물리적 근접도로 인해 정밀한 판독값을 수집할 수 있고, 더 정밀한 판독값 및 더 즉각적인 데이터를, 동일한 데이터 스트림 내에 포함될 때, 와이파이 및/또는 셀룰러 네트워크를 통해 제공할 수 있다. 동시적인 센서 피드들은 또한 사용자가 임의의 정해진 시간으로부터 물리적 위치로부터 오디오, 시각적, 및 센서 판독값의 완전한 그림을 가질 수 있고, 변화 패턴, 하나의 센서로부터의 영향, 다른 센서 상의 움직임에 대한 영향 또는 움직임을 더 정확하게 탐지한다는 것을 의미한다.
본 발명의 하나의 실시예에 따라 이러한 결합된 기능들은 한 위치에서 무엇이 평벙한 것이고 무엇이 평범하지 않은 것인지 판정하는데 도움을 준다. 이는 오경보를 줄이고 사용자가 보고 받기를 원하고 및/또는 필요로 하는 이벤트를 식별하는데 도움을 준다.
본 발명의 실시예들은 사람들을 그들의 집, 다른 사람, 및 그들에게 중요한 위치와 연결하기 위해 사용되는 통합형 지능형 장치(들)에 의해 전력을 공급받는, 인터넷에 대한 클라우드 기반과 같은, 네트워크 기반의 공동의 보안 계층을 제공하여, 마음의 평안, 안정성의 감지, 보안, 정상적인 것에서 벗어나는 상황의 탐지를 가능하게 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 가상 이웃 공동체가 정해져서, 예컨대, 생명 안전 이벤트 및 다른 이벤트를 방지하고, 그것에 반응하고, 그리고 그것에 응답하기 위해 경보 및 통지 기반의 액션을 통해, 사람 그룹들이 서로 살펴보는 것이 가능하게 된다.
결합된 기능들은 한 위치에서 무엇이 일어나는지에 대한 특출한 시각(perspective)을 제공하여, 무엇이 정상적이고 무엇이 비정상적인지 모두 구체적으로 식별한다. 이와 마찬가지로, 여기 개략적으로 서술된 본 발명의 다수의 개별적인 엘리먼트들은 보안, 접속성(connectivity), 개인 복지, 및 안전의 오래된 문제를 다루는 새로운 방식이다.
이와 관련하여, 보안 장치는 그 장치가 켜져 있을 때 물리적 위치로부터의 연속적인 정보의 수집을 통해, 물리적 위치의 사용자 감시를 용이하게 한다.
이 정보는 사용자가 관심 있는 이벤트가 발생했는지 판정하기 위해, 클라우드 기반의 프로세싱 시스템과 같은 프로세싱 시스템, 및/또는 장치에 의해 분석된다. 사용자는, 예컨대, 하나 이상의 가족 구성원일 수 있다. 예컨대, 한 위치에서 발생한 이벤트에 관한 최초 통지를 수신하고, 통지가 전송되어야 할 시기를 결정하는 주 사용자 또는 사용자들, 및 주 사용자가 응답하지 않을 때 통지를 수신하도록, 주 사용자에 의해 지정된, 백업 사용자들이 존재할 수 있다.
예컨대, 관심 있는 이벤트는 화재 또는 침입자와 같은 생명을 위협하는 이벤트를 포함하여, 보안 또는 안전 사고와 같은 부정적인 이벤트일 수 있다. 관심 있는 이벤트는 또한 아이를 살피는 것과 같이, 중립적 또는 긍정적인 사건일 수도 있다. 본 발명의 실시예에 따라, 예컨대, 관심 있는 이벤트는 또한 모르는 사람이 집으로 들어오는 것 또는 아는 사람이 예상치 못한 시간에 집으로 들어오는 것과 같이, 비정상적인 이벤트일 수 있다. 전체적인 사건의 중요도는 개별 사용자에 의해, 뿐만 아니라, 다수의 사용자로부터 편집된(compiled) 정보 이들 둘 모두에 의해 결정될 수 있다. 그러므로, 이 장치는 웹 또는 인터넷/클라우드 기반 서비스에 물리적 위치를 연결하는 포털(portal)로 역할 할 수 있다.
이벤트들은 복수의 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 이벤트들은 시스템에 의해, 온도, 온도 변화율, 공기 질, 또는 움직임에 대한 임계값을 정함으로써 정의될 수 있다. 예컨대, 이벤트를 정의함에 있어서, 이 시스템은 다수의 위치에 있는 다수의 장치로부터 수집된 크라우드 소스(crowd-sourced) 정보를 고려할 수 있다. 특정 사용자에게 적용되는 크라우드 소스 정보는, 뉴욕 시티의 침실이 하나인 아파트(one bedroom apartments)에 있는 사용자, 워싱턴 디.씨.의 외곽의 교외의 집에 있는 사용자들 등과 같이, 유사한 상황의 사용자들로부터 도출될 수 있다. 예컨대, 특정 사용자 부근의 위치로부터의 크라우드 소스 정보를 기초로, 시스템(14)은 그 사용자에 대하여, 단일 센서 및 센서들의 조합에 대하여, 임계값과 같은 기준을 학습하고 적용할 수 있다.
이벤트들은 또한 각각의 사용자 입력에 의해 정의될 수 있는데, 이는 사용자가 사용자의 개인적인 우선순위 및 그들이 보안 및 안전 관점에서 상호작용하는 방법을 학습하도록 장치를 본질적으로 '프로그래밍'하는 것을 허용한다. 사용자는 정상적인 또는 수용 가능한 행동을 정의하기 위해, 및/또는 시스템 정의 및/또는 크라우드 소스 정의 이벤트를 확인 또는 수정하기 위해 시스템에 입력을 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 장치 및/또는 시스템은, 예컨대, 임계값보다 큰지/작은지 여부 또는 정상적인 이벤트를 벋어나는지를 기초로 관심 있다고 식별된 센서(또는 복수의 센서들)로부터의 데이터를 포함하는, 일련의 이벤트를 기록한다. 그 다음, 이 데이터는, 여러가지 중에서도 특히, 그 사건의 날짜, 누가 집 또는 위치에 있는지, 또는 그 이벤트가 발생한 시간을 판정하는, 프로세싱 시스템으로 전송된다. 예컨대, 하루 동안 전송된 각각의 통지들은 사용자에게, 사용자 장치 상에서, 이벤트의 타임라인의 형태로 디스플레이될 수 있고, 사용자는 그 위치에서 발생했던 움직임들을 감시할 수 있다. 이것은 또한 사용자가 한 위치에서 무엇이 일어나는지 이해하는데 도움을 준다.
다수의 집, 특히, 아파트 또는 더 작은 단위에서, 단일 보안/감시 장치가 사용될 수 있다. 거실, 복도, 및 복수의 방이 있는 집과 같은, 더 큰 위치에서는 복수의 장치가 사용될 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 이 장치는 홈 네트워크에 또는 스마트 폰, 다른 모바일 장치, 및/또는 컴퓨터를 통해 사용자에게 직접 접속한다. 이 장치는 항상 켜져 있고 데이터를 수집할 수 있는데, 이는 이 장치가 단일 위치에서 발생하고 있는 것이 무엇인지에 대한 그리고 어떤 것이 비정상적인지 판정하기 위한 정보의 지속적인 소스가 된다는 의미이다. 대안으로서, 사용자는 원할 때 그들의 스마트 폰 등을 통해 직접적으로 또는 원격으로 이 장치를 끌 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른, 수집된 데이터의 프로세싱은 장치 및/또는 프로세싱 센서에서 이루어질 수 있다. 예를 들어, 이벤트가 발생했는지 판정하기 위해, 예컨대, 동영상, 오디오, 및 모션 감지를 통한 적절한 확인 분석이 장치로부터 수행될 수 있고, 이 데이터는 추가 분석을 위해 네트워크를 통해 프로세싱 센터로 전송되어야 한다. 그 다음, 프로세싱 시스템은, 예컨대, 정상적인 것으로부터의 이탈인지, 또는 집 내에서 무엇이 일어나고 있는지에 대한 통찰을 제공하는 다른 이벤트인지에 따라, 장치의 범위 내의 이벤트 또는 사건이 그 장치의 소유자가 관심 있는 것인지 판단한다. 하나 이상의 센서로부터의 입력은 복수의 센서로부터의 센서 데이터를 수신 및 분석함으로써, 그 장치의 소유자에게 알릴 가치가 있는 사건 또는 이벤트가 존재하는지 판정하기 위해 사용될 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 프로세싱 시스템은 네트워크를 통해 직접 사용자 또는 한 그룹의 사용자와 통신하거나, 또는 상기 사용자의 백업 친구 또는 가족과, 또는 사용자가 이벤트에 대응하는 것을 도울 수 있는, 경찰 및 소방서와 같은, 지정된 정부 또는 사설 기관과 통신한다. 통지는 치안 관계자 또는 긴급 구조원(first responder) 전용의 네트워크 기반의 포털을 통해, 또는 선택된 개인에 의해 액세스 가능한 소프트웨어 애플리케이션을 통해 이메일, 텍스트 메시지, 또는 전화 통화와 같은 직접 통신의 형태로 보내질 수 있다. 물리적 위치로부터 즉각적인 피드백을 가지는 것은 응답에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있고, 당국이 생명을 구조하는데 도움을 줄 수 있다.
본 발명의 실시예에 따라, 이 장치는 임의의 설치가 필요하지 않고, 또는 벽 또는 유선의 홈 시스템에 연결할 필요가 없다. 게다가, 특정 실시예에 따른 장치는 설치 전문가를 필요로 하지 않거나 전혀 설치할 필요가 없다. 이것은 벽 또는 유선 집 시스템에 연결될 필요도 없지만, 그것은 선택일 수 있다. 이 장치는, 예컨대, 벽, 문틀, 문, 마루, 천장, 또는 창문과 같은 표면에 영구적으로 또는 반영구적으로 고정될 필요가 없지만, 이는 필요하다면 선택일 수 있다. 본 발명의 하나의 실시예에서, 예컨대, 마루, 테이블, 또는 책장과 같은 면 위에 놓여질 수 있다.
하나의 실시예에 따라, 예컨대, 이 장치는 와이파이를 통해 또는 셀룰러 오퍼레이터로부터의 3G 또는 4G 서비스와 같은 다른 네트워크를 통해 인터넷에 접속될 수 있고, 이러한 접속을 통해, 감시, 보안 및/또는 안전 시스템, 뿐만 아니라, 집에 연결된 장치의 모든 필수 기능을 수행한다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 보안 시스템의 한 예이다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 감시/보안 장치의 한 예의 블록도이다.
도 3은 도 1의 장치의 다른 예의 블록도이다.
도 4는 도 1의 장치의 다른 예의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 감시/보안 장치의 투시도이다.
도 6은 도 5의 실시예에 따른 장치의 밑면도이다.
도 7은 도 5의 실시예에 따른 장치의 후방 투시도이다.
도 8은 도 5의 실시예에 따른 장치의 전면도이다.
도 9는 도 5의 실시예에 따른 장치의 메인 보드의 전방 투시도이다.
도 10은 도 5의 실시예에 따른 장치 내의 카메라 광학 부재의 전방에 제공될 수 있는 디스크의 전방도이다.
도 11은 도 5의 실시예에 따른, PIR 렌즈가 제거된 메인 보드의 투시도이다.
도 12는 도 5의 실시예에 따른 메인보드, 바닥 보드, 및 안테나 보드의 후방 투시도이다.
도 13은 도 5의 실시예에 따른 장치의 단면도이다.
도 14는 도 5의 실시예에 따른, 블루투스 안테나, 와이파이 안테나, 및 용량성 스위치를 보여주는, 안테나 보드의 상면도이다.
도 15는 도 5의 실시예에 따른, IR 필터를 위한 액추에이터를 보여주는, 메인 보드의 도면이다.
도 16은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 이미지 센서의 전방에 선택적 설치를 위한 2개의 IR 필터의 개략적인 도면이다.
도 17a-17c는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 셋업 프로시저의 한 예의 플로우차트를 도시한다.
도 18 및 도 19는 장치에 의해 탐지된 이벤트에 응답하는 장치 및 시스템의 동작 방법의 한 예의 플로우차트를 도시한다.
도 20a는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 이벤트가 탐지된 때 장치 및/또는 시스템의 동작 방법의 한 예의 다른 플로우차트이다.
도 20b는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 학습 프로시저의 다른 예이다.
도 21은 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 동영상 프로세싱에 포함된 장치의 컴포넌트의 한 예의 개략적인 도면이다.
도 22는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 동영상 프로세싱에 포함된 시스템의 컴포넌트의 한 예의 개략적인 도면이다.
도 23은 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 앱에 의해 디스플레이되는, 주 사용자의 사용자 장치에 제공되는 통지의 한 예이다.
도 24는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 사람이 집에 도착했다는 것과 그 시간을 알려주는, 사용자 장치 상에 디스플레이되는 통지의 예이다.
도 25는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 시스템 및/또는 장치로부터 수신된 데이터로부터, 앱을 통해 사용자 장치에 의해 디스플레이될 수 있는 이벤트의 타임라인의 한 예이다.
도 26은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 통지의 타임라인이다.
도 27은 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 시스템으로부터 동영상 클립을 획득하는 방법의 한 예의 플로우차트이다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 시큐리티 시스템(100)의 예이다. 본 예에서, 시스템(100)은 하나 이상의 모니터링/시큐리티 장치(10)를 포함하고, 이 각각은 집(12) 내의 하나 이상의 위치에 설치된다. 하나 이상의 장치(10)는 각각의 방의 크기, 집의 행동 면적 및/또는 관련 면적, 희망하는 보안의 정도, 집으로의 출입문의 위치, 아이들이 노는 위치, 아기, 어린이, 노인, 또는 환자가 자는 위치, 등에 따라 단일 룸(14) 내에 또는 집(12)의 복수의 방 내에 위치될 수도 있다.
도 1의 예에서, 하나의 장치는 방(14)의 코너 부근에 설치되고, 다른 장치는 동일한 방의 반대 코너 부근의 테이블 상에 설치된다. 하나 이상의 장치들도 그 집의 다른 방 내에 설치될 수도 있다. 장치(10)는 또한 오피스 빌딩, 상점, 개인용 오피스, 병원, 병실 및 모니터 및/또는 홈 시큐리티에 관련하여 바람직할 수 있는 임의의 다른 위치에 사용될 수도 있다. 예를 들어, 장치(10)는 또한 뒷마당, 데크(deck), 파티오(patio) 등과 같은 실외 위치에 설치될 수도 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 설치 시 반드시 벽, 문틀, 문, 마루, 천장 또는 창문에 장치(10)를 부착할 필요는 없지만, 원한다면 하나의 옵션이 될 수 있다. 장치(10)는 마루, 테이블, 데스크, 책장 등과 같은 평평한 면에 놓여질 수 있다.
본 예에서 집(12) 내의 하나 이상의 장치(10)는 네트워크(16)를 통해 시큐리티 프로세싱 시스템(14)과 통신한다. 예컨대, 네트워크(16)는 인터넷일 수 있다. 장치(10)는, 예컨대, 와이파이(WiFi)와 같이 무선으로, 또는 이더넷을 통해 네트워크(16)와 통신할 수 있다. 시큐리티 프로세싱 시스템(14)은, 예컨대, 프로세싱 장치(18) 및 데이터베이스(20)를 포함할 수 있다. 프로세싱 장치(18)는, 예컨대, 하나 이상의 컴퓨터 또는 서버를 포함할 수 있다. 복수의 데이터베이스(20)가 또한 제공될 수 있다. 예컨대, 시큐리티 프로세싱 시스템(14)은 네트워크(16)에 연결된 별개의 엔티티(entity)일 수도 있고, 또는 그것은 클라우드 기반의 시스템일 수도 있다. "클라우드" 또는 "클라우드 기반" 시스템 또는 네트워크에 대한 언급은 클라우드 기반의 애플리케이션에 의해 운영되는 공지된 분산형 네트워크를 의미한다.
또한, 도 1은 네트워크(16)를 통해, 예컨대, 와이파이 및/또는 셀룰러 네트워크를 통해, 장치(10) 및/또는 시큐리티 프로세싱 시스템(14)과 무선으로 통신할 수 있는, 집(12) 외부에서 사용자 장치(24)를 가지는 주 사용자(22)를 도시한다. 주 사용자(22)는 장치(10)와 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 대한 완벽한 접근권한을 가진 사용자이다. 주 사용자(22)는 장치(10) 및/또는 시큐리티 프로세싱 시스템(14)의 우선순위를 설정하고 그 행동을 커스터마이징하는(customize) 능력을 가진다. 하우스홀드 사용자는 집(12)에 살고 있는 가족 구성원 또는 다른 사람이거나, 그렇지 않다면, 사무실과 같은 위치와 연관된, 규칙적으로, 예컨대, 매일 장치(10) 및/또는 시큐리티 프로세싱 시스템(14)과 상호작용하는 사람이다. 주 사용자(22)의 하나의 중요한 기능은 잠재적으로 심각하고 생명에 위협적인 상황의 통지를 포함하고, 그 상황에 어떻게 반응할 것인지 장치(10) 및/또는 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 명령하는 것을 포함하는, 장치(10)에 의해 탐지된 집(12)의 상태에 관한 정보 및 통지를 수신하는 것이다. 게다가, 주 사용자(22)는 장치(10) 및/또는 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 장치(10)에 의해 탐지된 데이터에 어떻게 반응할 것인지 교시할 수 있다.
주 사용자(22)는 그들의 영업소에, 집(12) 부근에 있을 수 있고, 또는 네트워크(16)에 액세스할 수 있는 임의의 다른 위치에 있을 수도 있다. 사용자 장치(24)는, 예컨대, 스마트폰 또는 태블릿과 같은 모바일 프로세싱 장치일 수 있다. 사용자 장치(24)는 또한 집(12) 내에 또는 사무실과 같은 집(12) 외부에 있는 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터일 수도 있다. 주 사용자(22)는 장치(10)와 통신할 수 있는 복수의 장치를 가질 수 있다.
도 1은 또한 사용자 장치(24)를 소유하고 있는 백업 컨택트(26)를 도시한다. 백업 컨택트(26)는 주 사용자(22)가 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 의해 제공되는 통지에 응답하지 않을 때에만 시큐리티 프로세싱 시스템(14)과 상호작용하도록 제한된다. 주 사용자(22)는 셋업(setup) 동안 및 다른 시간에 백업 컨택트를 선택하거나 초대하는 옵션을 가질 수 있다. 주 사용자(22)는 백업 컨택트가 통지를 받은 때 그 정황(circumstance)을 판정한다. 대부분의 경우에, 주 사용자(22) 또는 하우스홀드 사용자가 통지에 응답할 수 없을 때, 백업 컨택트는 통지를 받을 것이고 이 사건을 해결할 기회를 가진다. 하나의 예에서, 초대를 수락한 백업 컨택트는 계정을 생성하는 웹 포털로 리디렉팅(redirect) 될 것이다. 백업 컨택트가 텍스트 또는 이메일에 의해 통지를 수신한 때, 그들은 고유한 URL로 획득되고, 통지를 트리거하였던 이벤트에 대한 정보를 제공받고, 주 사용자 우선순위를 기초로 하여 그 이벤트 통지에 응답하는 능력을 가진다.
복수의 백업 사용자는 사건을 해결하기 위해 함께 일할 수 있다. 하나의 예에서, 주 사용자(22)는 최대 3개의 백업 컨택트까지 선택할 수 있고, 필요성이 증가할 때마다(예컨대, 주 사용자가 그들의 제1 백업으로 지정했던 사람과 함께 휴가중일 때) 백업 컨택트의 로스터(roster)를 변경할 수도 있을 것이다. 사용자들은 백업 컨택트 사이에서 토글(toggle)할 수 있을 것이고, 하나의 사건 후 어떤 백업 컨탠트가 통지를 먼저 받을 것인지 번호순으로 증가되는데, 예컨대, 백업 컨택트 1은 단계적으로 확대되는 통지를 수신하는 제1 백업 컨택트일 것이고, 백업 컨택트 1이 사건을 해결하는데 실패한다면, 그 후 백업 컨택트 2가 통지를 받을 것이다. 주 사용자(22)는 컨택트 간의 에스컬레이션(escalation) 딜레이를 설정한다.
게다가, 장치(10), 시큐리티 프로세싱 시스템(14), 및/또는 주 사용자(22) 및 백업 컨택트(26)는 경찰(28), 소방서(30), 및/또는 구급차 서비스(32)와 같은 긴급 구조원과 네트워크(16)를 통해 통신할 수 있다. 대안으로서, 장치(10), 시큐리티 프로세싱 시스템(14), 및/또는 사용자 장치(24)는 콜 센터(34)와 통신할 수 있고, 그 다음 콜 센터(34)가 경찰(28), 소방서(30), 및/또는 구급차 서비스(32) 및/또는 여기 서술된 다른 당사자들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 콜 센터는 주 사용자(22) 및 백업 컨택트(26)에게 통지를 텍스트, 이메일, 및/또는 전화 콜(call)을 통해 그들의 각각의 사용자 장치(24)로 전송할 수 있다. 예컨대, 시큐리티 프로세싱 시스템(14)은 또한 집 또는 오피스 이메일 어드레스 또는 전화 번호로 연락할 수 있다.
주 사용자(22)가 그들의 집(12)에 관한 통지에 응답하지 않으면, 하나 이상의 백업 컨택트(26)에게 연락할 수 있다. 백업 컨택트 또는 컨택트들(26)이 응답하지 않으면, 시큐리티 프로세싱 시스템(14)은 상황에 따라 콜 센터(34)에 경찰(28), 소방서(30) 및/또는 구급차 서비스(32)에 연락하도록 지시할 수 있고, 또는 이러한 당사자들은 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 의해 직접 연락받을 수도 있다. 그 다음, 시큐리티 프로세싱 시스템(14) 및 콜 센터(34)는 사용자에게 잠재적 사건 및 조치된 액션을 알리기 위해 주 사용자(22)에게 연락을 시도할 수 있다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 모니터링/시큐리티 장치(10)의 한 예의 블록도(50)이다. 이 예에서, 장치(10)는 메인 인쇄회로보드("PCB")(52), 바닥 인쇄회로보드(54) 및 안테나 인쇄회로보드(56)를 포함한다. 중앙 처리 장치("CPU")와 같은 프로세싱 장치(58)가 메인 PCB(52)에 장착된다. 프로세싱 장치는 디지털 신호 프로세서("DSP")(59)를 포함할 수 있다. 예컨대, CPU(58)는 캘리포니아 산타클라라의 앰바렐라 인코퍼레이티드로부터 사용 가능한 앰바렐라 디지털 신호 프로세서, A5x일 수 있다.
카메라의 이미지 센서(60), 적외선 발광 다이오드("IR LED") 어레이(62), IR 컷 필터 제어 메커니즘(64)(IR 컷 필터(65)용), 및 블루투스 칩(66)이 메인 PCB(52)의 센서부(68)에 장착되어, 프로세싱 장치(58)에 입력을 제공하고 및/또는 그로부터의 입력을 수신한다. 메인 PCB(52)는 또한 패시브 IR("PIR") 부(70)를 포함한다. 패시브 IR부(70)에 PIR 센서(72), 마이크로컨트롤러(74)와 같은 PIR 컨트롤러, 마이크로폰(76), 및 주변 광 센서(80)가 장착된다. 랜덤 액세스 메모리("RAM")(82) 및 플래시 메모리(84)와 같은 메모리가 메인 PCB(52)에 장착될 수 있다. 또한 사이렌(86)이 메인 PCB(52)에 장착될 수 있다.
습도 센서(88), 온도 센서(90)(결합형 습도/온도 센서를 포함), 가속도계(92), 공기 질 센서(94)가 바닥 보드(54)에 장착된다. 스피커(96), 적/녹/청("RGB") LED(98), RJ45 또는 다른 그러한 이더넷 포트(100), 3.5mm 오디오 잭(102), 마이크로 USB 포트(104) 및 리셋 버튼(106)이 바닥 보드(54)에 장착된다. 팬(108)이 선택적으로 제공될 수 있다.
블루투스 안테나(108), 와이파이 모듈(110), 와이파이 안테나(112) 및 용량성 버튼(114)이 안테나 보드(56)에 장착된다.
이러한 컴포넌트들은 상이한 보드에 장착될 수도 있다. 예를 들어, 와이파이 모듈(110)은 아래에 설명된 도면에 도시된 것처럼, 메인 PCB(52)에 장착될 수도 있다.
도 3은 2개의 인쇄회로기판, 즉, 사이드 PCB(122) 및 하부 PCB(124)를 포함하는 장치(10)의 다른 예의 블록도(120)이다. 도 2 및 도 3a에서 공통인 컴포넌트들은 공통의 숫자로 표시되어 있다. 이 예에서, CPU(126) 및 마이크로컨트롤러는 블루투스 저에너지("BLE") 안테나(108), 와이파이 안테나(112), IR LED 어레이(62), 광각 렌즈(132), 주변 광 센서(80), PIR 센서(72), 가속도계(92), 용량 스위치(114), 마이크로폰(76) 및 스피커(96) 등과 함께 사이드 PCB(122)에 장착된다. RGB LED(98), 습도 센서(88), 온도 센서(90), 이산화탄소(CO2) 센서(134), 일산화탄소 센서(136), 사이렌(86), 이더넷 포트(100), 오디오 잭(102), 마이크로 USB 포트(104), 및 리셋 버튼(106)은 하부 PCB(124) 상에 제공된다.
도 4는 장치(10)의 블록도의 다른 예(150)이다. 도 2와 3에 공통인 컴포넌트들은 공통의 숫자로 표기되고 더 설명하지 않는다. 도 4는 CPU(126)에 연결된 셀룰러 라디오(152) 및 동영상 인코더(154)를 더 보여준다. 전력 관리 칩(156)이 CPU(126)와 마이크로컨트롤러(128) 둘 다에 연결되어 있다. AC 파워(158) 및 배터리(160)가 전력 관리 칩에 연결되어 있다. 압력 센서(162)는 마이크로컨트롤러(164)에 연결되어 있다.
도 5는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 모니터링/시큐리티 장치(10)의 투시도이다. 장치(10)는 하우징(202) 및 프론트 플레이트(204)를 포함한다. 이 예에서, 플레이트(204)는 이미지 센서(60)의 전방에 있는 제1 윈도우(206)를 포함한다. 이 예에서는 직방형인 제2 윈도우(208)는 IR LED 어레이(62)의 전방에 위치한다. 개구부(210)는 주변 광 센서(80)의 전방에 있고, 개구부(212)는 마이크로폰(76)의 전방에 위치한다. 예컨대, 프론트 플레이트(204)는 블랙 아크릴 플라스틱을 포함할 수 있다. 이 예에서 블랙 플라스틱 아크릴 플레이트(204)는 800nm보다 큰 근적외선에 투명하다.
장치(10)의 탑 부(220)가 또한 도시되어 있다. 탑 부(220)는 장치(10)로부터 공기가 빠져나오는 것을 허용하기 위해 탑 부를 통한 배출 통풍구(224)를 포함한다. 도 6은 장치(10)의 바닥의 도면이고, 이는 바닥부(226) 및 장치(10)로 공기가 흘러가는 것을 허용하기 위한 주입 통풍구(228)를 보여준다. 장치(10)의 탑 부(220) 및 바닥 부(226)는, 예컨대, 조립 시 하우징(202) 또는 내부 하우징에 부착되는 별개의 플라스틱 조각일 수 있다. 바닥의 주입 통풍구(228)를 통과한 공기는 장치(10)를 통해 진행하는데, 그것은 장치의 내부 컴포넌트로부터 열을 픽업하여 탑 부의 배출 통풍구(224)를 통해 빠져나간다. 이 예에서, 뜨거운 공기는 대류에 의해 장치(10)를 통해 상승하는데, 이는 공기가 바닥부의 통풍구(226)로부터 끌려 들어와 탑 부의 통풍부(220)를 통해 빠져나가게 만든다. 팬(108)(예컨대, 도 2)은 바닥 부의 주입 통풍구(228)를 통해 장치(10) 안으로 외부 공기를 끌어오고, 그 공기를 탑 부의 배출 통풍구(224)를 통해 내보내기 위해 제공될 수 있다.
배출 통풍구(224)의 크기는 열이 장치(10) 내에서 대류 순환하지 않고 유닛 밖으로 흘러나가게 할만큼 충분히 커야 하지만, 통풍구는 어린이가 그 유닛에 손가락을 찔러 넣을 수 있을 만큼 크지 않아야 한다. 대안으로서, 더 큰 통풍구가 만들어지고, 그 통풍구를 고어 텍스(Gore-Tex) 또는 나일론 망(mesh)로 덮어, 물의 침투를 차단하고 그 유닛으로부터 공기가 빠져나가게 할 수도 있다.
도 7은 이더넷 포트(100), 오디오 잭(102), 및 USB 포트(104)를 보여주는, 장치(10)의 후방 투시도이다.
도 8은 프론트 플레이트(204)를 가진 장치(10)의 전방도이다. 곡선형 하우징의 마주보는 곡선 가장자리를 서로 연결하는 프론트 플레이트(232)가 도시되어 있다. 프론트 플레이트(232)는 제1 부분 원형 부(234)를 가진 개구부, 부분 원형 개구부 위쪽의 상부 직사각형 부(236), 부분 원형부 아래쪽의 제2 하부 직사각형 부(238)를 형성한다. 더 작은 직사각형 개구부(240)는 제2 직사각형 부(238) 아래에 존재한다.
이미지 센서(60)는 부분 원형 부(234) 뒤에 있고, IR LED 어레이(62)는 제1 및 제2 직사각형 부(236, 238) 뒤에 있고, 패시브 IR 센서(72)는 더 작은 하부 직사각형 부(240) 뒤에 있다. 부분 원형 부는 플레이트(204) 내의 제1 윈도우(206) 뒤에 있다. 추가적인 개구부(242 및 244)는 플레이트(204) 내의 개구부(210, 212) 뒤에, 주변 광 센서(80) 및 마이크로폰(76)의 앞쪽에 제공된다. 직사각형부(236, 238) 뒤에 있는 IR LED(62)의 일부가 프론트 하우징에 의해 부분적으로 가려져 있으나, LED는 LED에 의해 방출된 적외선 광이 장치(10) 밖으로 나가도록 기울어져 있다.
도 9는 메인 PCB(52)의 전방 투시도이다. 카메라 광학부재(246)가 (도시되지 않은) 이미지 센서(60)의 전방에 도시되어 있다. 카메라 광학부재는 배럴(248) 내에서 지지된다. 도 8의 개구부(242)에 센서를 연결하기 위해, 광 파이프(250)가 주변 광 센서(80)의 전방에 존재한다. 마이크로폰(76)은 광 파이프(250) 아래에 있다. 또한, PIR 센서(72)의 전방에 직사각형 렌즈(252)가 도시되어 있다. 이 렌즈(252) 및 센서(72)는 아래에 더 설명한다.
바닥 보드(54)의 일부분이 도시되어 있다. 연성 인쇄 회로("FPC": flexible printed circuit)(254)는 메인 PCB(52)를 바닥 보드(54)와 연결시킨다. 이더넷 포트(100)의 뒷부분도 도시되어 있다. 도 9의 다른 컴포넌트들은 아래에 더 설명한다.
도 10은 광학부재(246)의 전방에 제공될 수 있는 개구부(257)를 가진 디스크(256)의 전방도이다. 디스크(256)는 블랙 프론트 플레이트(204)와 조화롭도록 검게 칠해져 있고, 이로 인해, 이미지 센서(60) 및 카메라 광학부재(246)가, 예컨대, 집(12)에서 사용되는 동안 눈에 띄지 않게 만든다. 디스크(256)는, 예컨대, 플라스틱일 수 있다.
도 11은 메인 PCB에 장착된 PIR(72)이 보이도록 PIR 렌즈(252)가 제거되어 있는 메인 PCB(52)의 투시도이다. 바닥 보드(54)에 장착된 광 센서를 보여주기 위해 주변 광 센서의 전방에 있는 광 파이프 역시 제거되어 있다. 카메라 광학부재(246)를 더 잘 보여주기 위해 배럴(248) 또한 제거되어 있다.
도 12는 메인 PCB(52), 바닥 보드(54), 및 안테나 보드(56)의 후방 투시도이다. 메인 PCB(52)의 후면에 히트 싱크(260)가 적용되어 있다. 사이렌(86)은 메인 PCB(52)의 후면에 장착되어 있다. 바닥 통풍구(228)를 통해 흐르는 공기는, 탑 통풍구(224)를 통해 장치(10)를 빠져나가기 전에 히트 싱크(260)를 지나 히트 싱크로부터의 열을 제거한다. 이미지 센서(60)가 또한 도시되어 있다. 도 12는 또한 이더넷 포트(100), 오디오 잭(102), 및 USB 파워 포트(104)를 도시한다. 오디오 잭(102)은, 예컨대, 3.5mm 배럴 잭일 수 있다.
도 13은 장치(10)의 단면도이다. 프론트 플레이트(232) 및 프론트 하우징(204)의 위치가 도시되어 있다. 또한, 바닥 보드(54)에 장착된 RGB LED(98)가 이 도면에 도시되어 있다. 아래, RGB LED는 LED에서부터 발산하는 원뿔 형상의 광 도파관(260)(이 도면에서는 단면으로 도시됨)이다. 광 도파관(260)의 원형 바닥(262)은 장치(10)의 바닥으로부터, 예컨대, 무장됨 또는 무장해제됨과 같은 장치의 상태를 나타내는 유색 조명을 제공한다.
도 13은, 본 예에서 바닥 보드(54)에 장착되어 있는, FPC(270)에 장착된 온도/습도(T/H) 센서(90/88) 및 공기 질 센서(94)를 도시한다. T/H 센서(90/88)는 바닥 통풍구(228) 중 하나의 부근에 위치하여, 장치(10)가 놓여진 위치로부터의 외부 공기가 센서를 통해 지나가게 된다. 에어 가이드(272)가 T/H 센서(90/88), 공기 질 센서(94), 및 하나의 바닥 통풍구(226) 부근에 제공된다. 에어 가이드(272)는, 아래에 더 설명한 바와 같이, 바닥 통풍구를 통해 센서를 지나 수신된 외부 공기를 가이드하고, 센서를 장치(10) 내부에서 발생된 열로부터 격리시킨다.
이 예에서, 에어 가이드(272)는, 예컨대, 도 9 및 13에 도시된 바와 같이 측벽(272a) 및 후벽(272b)을 포함한다. 에어 가이드(272)의 프론트(272c)는 하우징(202)의 내측면에 의해 제공된다. 후벽 및 측벽은 장치의 전방으로 갈수록 안쪽으로 점점 가늘어져서, 에어 가이드(272)로의 바닥 입구는 출구(274)보다 더 크다. 이러한 테이퍼(taper)가 T/H 센서(90/88)에 의해 탐지되는 온도의 정확도를 향상시킨다는 것을 알게 되었다. 에어 가이드(272)는, 예컨대, 아래에 더 설명한 바와 같이, 아크릴 플라스틱을 포함할 수 있다.
하우징(202)은 고품질의 외관 및 높은 내구성을 제공하는 양극 산화막 알루미늄(anodized aluminum)을 포함할 수 있다. 양극 산화막 알루미늄이 전기 절연체로서 역할할 수 있으므로, 하우징(202)의 내측면은 전기 접지가 알루미늄 금속 하우징에 얽매이게 하기 위해 양극 산화 처리(anodizing) 동안 광택 처리되거나 마스크 처리 될 수 있다. 이는 정전기 방전(ESD)을 위한 큰 싱크 및 장치(10)로부터의 전자기 방사선 및 외부 소스로부터의 전자기 민감성에 대항하는 부분적 실드(shield)를 제공한다. 하우징(202)의 광택 처리된 내측면은 열 방출을 줄이고, 열 방사선이 그 유닛을 더 잘 피해가게 하여, 환경 센서를 열적으로 더 잘 격리시킨다.
카메라의 이미지 센서(60)는 이미지 또는 동영상을 디지털식으로 캡처, 전송, 및 저장하기 위한 트랜스듀서(transducer)로 사용되는 CMOS, CCD 이미지 어레이 센서를 포함할 수 있다. 이 센서는 광 수집 능력을 향상시키기 위해 큰 화상(pixel) 크기를 가질 수 있다. 백사이드(back side) 조명식 센서는 저광 조건에서 동적 범위(dynamic range)를 더 강화하기 위해 사용될 수 있다.
이 예에서, 이미지 센서(60)는 가시광선 및 근적외선(700nm 내지 1100nm 파장)에 민감하고, 이는 센서가 "나이트" 비전 이미지를 캡처할 수 있게 한다. 이미지 센서(60)는 전기 롤링(electronic rolling) 또는 글로벌 셔터(global shutter) 중 하나일 수 있고, 720p 및 1080p 해상도의 적어도 30fps의 동영상를 달성하고, 더 자세히 보기 위해 1080p보다 더 큰 해상도의 스틸 이미지(still image)를 산출할 수 있고, 픽셀 비닝(pixel binning), 롱 익스포져(long exposure) 및 하이 다이내믹 레인지(high dynamic range) 이미징("HDR") 기술이 다이내믹 레인지를 강화하기 위해 사용되고, 이는 저광 레벨에서 정밀하고 높은 품질의 이미지를 만드는데 도움을 준다. 이미지 센서는, 예컨대, 캘리포니아 산호세의 앱티나 이미징 코포레이션(Aptina Imaging Corporation)으로부터 사용 가능한 'Aptina AR330'일 수 있다.
카메라 광학부재(246)는 위치에 대한 시각적 정모를 캡쳐하기 위해 고정 초점, 광각 다중소자(multi-element lens) 렌즈를 포함할 수 있다. 이 예에서, 이 각도는 140도이다. 이 렌즈는 공간 해상도 및 색수차에 대하여 최적화될 수 있다. 이 렌즈는 대량 생산 중 정밀한 초점을 보장하기 위해 나사 마운트(screw mount)를 통해 이미지 센서(60)에 장착된다. 이 렌즈는 높은 이미지 품질을 보장하기 위해, 예컨대, BK7 또는 사파이어와 같은 고품질 글래스로 만들어질 수 있다. 이미징 광학부재(246)는 고릴라 글래스 또는 사파이어 글래스와 같은 화학적으로 강화된 또는 자연적으로 강한 글래스로 만들어진 평평한 출구 윈도우를 사용하여, 환경으로부터 보호된다. 이 출구 윈도우는 지문자국 및 얼룩을 방지하기 위해 반사 방지 코팅, 친유성(oleophobic) 코팅으로 덮일 수 있다. 출구 윈도우는 또한 사진 또는 동영상를 가릴 수 있는 물방울 또는 축적에 의한 응축을 방지하기 위해 친수성(hydrophobic) 코팅을 가질 수 있다. 블랙 전방 아크릴 판(204) 내의 윈도우(206)는 센서(60) 및 광학부재(246)의 FOV를 수용한다.
3축 또는 6축 가속도계(92)(도 2, 4)는, 예를 들어, 장치의 바닥 보드(54) 상에 제공될 수 있고, 또는 장치가 넉오버(knock over)되는 것과 같이 장치(10) 자체의 모션을 탐지하기 위한 다른 위치에 제공될 수 있다.
프로세싱 장치(58), 이미지 센서(60), 및 와이파이 모듈(110)과 같은, 장치(10) 내부의 컴포넌트에 의해 발생되는 열은 T/H 센서(90/88)에 의한 주변 온도 및 습도 측정에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 열 전달이 전도, 대류 및 복사를 통해 발생하므로, 본 발명의 실시예는 T/H 센서(90/88)에 대한 이러한 열 전달 모드의 영향을 줄이고자 한다.
상술한 에어 가이드(272)는 T/H 센서(90/88) 및 공기 질 센서(94)에 대한 열 장벽을 형성하여, 전도 및 복사로부터 그들을 격리시킨다. T/H 및 공기 질 센서를 FPC(270)에 장착함으로써, 이들 센서는 전도를 통한 열 전달로부터 격리된다. 게다가, FPC 상에 매우 얇은 트레이스(trace)가 사용된다. FPC는 높은 열 저항을 가지고, T/H 센서 및 에어 센서가 바닥 보드(54)에 직접 장착된 경우에 발생할 수 있는 열 전달을 감소시키는 폴리아미드를 포함할 수 있다. 다른 센서들도 열 격리를 위해 에어 가이드(272) 내에 설치될 수 있다.
이 예에서, 에어 가이드(272)는, 예컨대, 광택 처리된 구리 또는 마일라(Mylar)와 같은 높은 열 반사 재료에 둘러싸인 플라스틱 아크릴을 포함한다. 하우징의 양극 산화된 알루미늄이 높은 열 파장 방사율(high thermal wavelength emissivity)을 가지기 때문에, 하우징(202)의 내측벽을 광택 처리하는 것은 열 복사를 줄인다.
게다가, 이 예에서 메인 PCB(52)에 장착된 프로세싱 장치(58) 및 와이파이 모듈(110)과 같은 주요 열 발생 장치는 도 12에 도시된 히트 싱크(260)와 같은 고 전도성 재료를 사용하여 열 "싱크"된다. 이러한 발열 장치는 알루미늄 벽의 광택 처리된 내측벽에 열적으로 연결된다.
공기 질 센서(94)는 당분야에서 볼 수 있는 휘발성 유기 화합물("VOC")일 수 있다.
(도시되지 않은) 써미스터는, 예컨대, 필요하다면, T/H 센서(90/88)에 의해 탐지된 온도를 보정하기 위해 사용될 수 있는, 열 발생 컴포넌트에 의해 발생된 열을 측정하기 위해, 메인 보드 및/또는 안테나 보드 상에 제공될 수 있다.
도 14는 블루투스 안테나(108), 와이파이 안테나(112) 및 용량성 스위치(114)를 보여주는, 안테나 보드(56)의 상면도이다. 이 예에서, 베이스인 시트 금속의 반대편에 있는, 안테나 보드(54)에 의해 형성된 블루투스 안테나(108) 및 와이파이 안테나(112)는 장치(10)의 탑(220)의 상면 아래에 설치된다. 이는 RF 에너지가 전기적으로 접지된 금속 하우징(202)에 의해 감쇠되지 않음을 보장한다. 대안으로서, 금속 안테나는 탑 금속 캡 또는 메인 금속 하우징 내에 통합될 수 있다. 대안으로서, 탑(220)은 안테나를 형성하기 위한 오버몰딩 또는 플라스틱 패턴 인서트와 함께 플라스틱 또는 금속으로 이루어질 수 있다. 금속 탑(220)은 또한 장치(10) 내부를 시원하게 유지하기 위한 방열기(heat radiator)로서 역할 할 수 있다.
용량성 스위치(114)는 아래에 서술한 바와 같이 장치(10) 및 시스템(14)의 모드를 변경하기 위해 사용될 수 있다.
나이트 및 다크 비전 오퍼레이션은 IR LED 어레이(62)에 의한 근적외선 광으로 그 위치를 조명함으로써 강화된다. 근적외선 LED 어레이는, 예컨대, 850-875 nm의 범위 내의 방사선을 방출할 수 있다. 850nm-875nm 광은 매우 약하게 볼 수 있어 대부분의 사람은 거의 볼 수 없다. 그러나, CMOS 이미지 센서(60)가 이 파장 대역에 민감하므로, 그것은 장치가 놓여진 방이 어두울 때에도, 잘 조명된 이미지를 제공함으로써 이러한 조명 소스에 응답할 수 있다. 예컨대, 주변 광 센서(80)에 의해 탐지된 광을 기초로 야간인지 여부가 판정될 수 있다.
이미지 센서 둘레의 IR LED 어레이(62)는 근적외선 LED(전형적으로 850-880nm)를 포함하여, 사용자를 눈부시게 하거나 또는 주의를 산만하게 하지 않고 또는 야간에도 사용자가 볼 수 있도록 나이트 비전 모드에서 주변을 조명할 수 있다. IR LED 어레이(62)는 카메라의 시야("FOV") 내에서 균일한 조명을 제공한다. IR LED는 사용자가 볼 수업게 유지되기 위해 블랙 아크릴 윈도우 뒤에 설치된다. 블랙 아크릴 윈도우는 오직 근적외선만 통과시킨다. 대부분의 850nm LED는 가시 스펙트럼을 향해 갈수록 아래로 뻗은 넓은 투과 대역폭으로 인해 사람 눈에 부분적으로 가시적이다. 사용자에게 이러한 혼란(distraction)을 방지하기 위해, 대역 통과 또는 고대역 통과 필터가 프론트 하우징(블랙 아크릴 시트)의 내부에 제공되어 임이의 가시 광이 윈도우를 통과하는 것을 차단할 수 있다.
근적외선 필터(65)는, 예컨대, 도 13 및 도 15에 도시된 바와 같이, 낮 시간동안 CMOS 이미지 센서(60)에 대한 공간 해상도 및 다른 이미지 품질 파라미터를 강화하기 위해, 700-750nm 초과의 근적외선("NIR") 방사선을 차단하기 위해 제공된다. 이것은 밤에 사용될 필요가 없다. 필터(60)의 이동은 도 15에 도시된 바와 같이, 액추에이터(64)에 의해 제공될 수 있다. 액추에이터(64)는 LCS 셔터에 사용되는 것과 같은 전자-광 시스템, 또는 전자기계 셔터에 사용되는 것과 같은, 전자-기계 시스템일 수 있다. 근적외선 필터 액추에이터(64)의 오퍼레이션은, 예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 프로세싱 장치(58)에 의해 제어될 수 있다. 도 15는 또한 어레이(62) 내의 각각의 LED에 대한 지지 구조(67) 내의 캐비티(65)를 보여준다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 다른 액추에이터(280) 또는 컷 필터(65)의 오퍼레이션을 제어하는 동일한 액추에이터(64)에 의해 제어되는, 제2의 독립적인 IR 필터(282)가 도 16에 개략적으로 도시된 바와 같이, 제공될 수 있다. 제2 필터(282)는 오직 협대역 파장의 광만 통과시키는 협대역 통과 필터(narrow band pass filter)로서 역할 한다. 예를 들어, 제2 IR 필터는 30nm 대역폭을 가진 850nm 대역 통과 필터일 수 있다. 그러므로, 이 필터(282)는 3D 비행시간(time of flight), 구조화된 광 기반의 3D 카메라용으로 사용될 수 있다. 예컨대, 액추에이터(280)도 프로세싱 장치(58)에 의해 제어될 수 있다.
본 발명의 하나의 실시예에 따라 사용될 수 있는 3D 이미징 시스템의 한 예에서, 조명 소스는 표준 펄스 폭 변조("PWM") 회로를 이용하여 초고주파수(>10 MHz)에서 펄싱되는 근적외선 LED 어레이(850 또는 875nm)일 수 있다. 수신된 "펄싱된" 또는 연속 파형 이미지는, 예컨대, 이미지의 깊이를 계산하기 위해 프로세싱 장치(58) 또는 다른 프로세싱 장치에 제공된다. 장치 3D 정보에 사용될 수 있는 플라이트 데이터(flight data)를 구하기 위해, 어레이(62) 내의 LED는 펄싱될 수 있다. LED 펄스를 방출한 후 적외선 광이 이미지 센서(60)에 의해 탐지되는 시간은 프로세싱 장치(58)에 의해 측정될 수 있다. 적외선 광은 적외선 광이 장치(10)에 가까운 물체로부터 돌아온 후 멀리 떨어진 물체로부터 돌아올 것이다. 3D 정보는, 예컨대, 화재, 침입자의 정확한 위치를 판정하기 위해 사용될 수 있다. 이것은 사람의 적어도 부분적인 3D 이미지를 얻기 위해 요청될 수도 있는데, 이는 사람의 부피를 기초로 그 사람의 신분 확인을 도울 수도 있고, 이미지 센서로부터의 동영상 데이터와 결합하여 사용될 수도 있다. 동영상 데이터의 처리는 아래에 설명한다. 제1 필터는 제2 필터가 작동되는 동안 작동되지 않는다.
프로세싱 장치(58)의 기능은 장치(10) 상의 다양한 하드웨어를 적절하게 작동시키기 위해 운영체제 및 운영체제 상에서 실행하는 내장된 소프트웨어를 실행하는 것, 아래에 더 서술한 바와 같이, 들어오는 로(raw) 동영상 신호를 인터넷을 통해 효과적으로 전달될 수 있는 고품질의 컴팩트 스트림으로 압축하는 것을 포함한다.
RAM 메모리(82)는 이미지 센서로부터 프로세싱 장치(58)로 들어오는 대용량의 스트리밍 동영상 데이터를 저장, 복사 및 처리하기 위해 사용될 수 있다. 이것은 또한 장치(10) 상에서 지역적으로(locally) 신속한 데이터 분석을 수행하기 위한 작업 공간으로서 사용될 수도 있다. 플래시 메모리(84)는 위치 및 운영체제와 관련된 중요 정보의 비휘발성 영구적 저장을 위해 사용될 수 있다.
도 14는 안테나 보드의 상면도이다. 와이파이 안테나 및 BTLE 또는 블루투스 저 에너지 안테나가 도시되어 있다. 두 안테나 모두 2.4GHz 주파수로 동작한다.
플레넬 렌즈릿(fresnel lenslet)과 함께 PIR 센서(72)는 흑체 복사의 원리를 기초로 한, 모션 탐지를 위해 사용된다. 프레넬 렌즈릿은 전방 블랙 아크릴 플라스틱 플레이트(204)에 대하여 플러시(flush)될 수 있고, 블랙 아크릴 재료의 나머지 부분과 매칭되는 색상일 수 있다. 장치(10)의 미적으로 보기 좋은 전면을 제공하기 위해, 투명하거나 약간 흰색인 프레넬 렌즈의 전방에 다크 블랙 HDPE 재료의 출구 윈도우가 사용된다. 블랙 HDPE는 >8um의 파장을 통과시킬 수 있다.
셋업 프로시저
본 발명의 하나의 실시예에서, 장치(10)는 장치(10)와 홈 네트워크 간의, 뿐만 아니라, 사용자 장치(24) 및 장치(10)의 오디오 잭을 통해 이 장치와 사용자 장치(24) 간의 정보의 사용 및 전달을 위해 설정 또는 "셋업"될 수 있다. 장치(10)가 이 예에서 사용자 인터페이스를 포함하지 않으므로, 키보드 또는 터치 스크린과 같은, 사용자 장치의 사용자 인터페이스 또는 입력부가 데이터를 입력하기 위해 사용된다. 이 실시예에 따른 셋업은 간단하고, 신속하며, 셋업 프로세스에서 컴퓨터에 대한 필요성을 회피한다.
도 17a-17c는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 셋업 프로시저(300)의 하나의 예의 흐름도를 도시한다. 장치(10)는 셋업(302)에서 플러그 인되거나 배터리 전력이 켜진다. 단계(304 및 306)에서, 주 사용자(22)는 그들의 장치(24)로 앱(App)을 다운로드하고, 3.5mm 오디오 잭으로 널리 알려진 오디오 케이블을 장치(10)와 사용자 장치(24)에 접속한다. 이 케이블은 사용자 장치(24)의 3.5mm 오디오 포트(스테레오 사운드 및 마이크로폰) 및 장치(10)의 3.5mm 오디오 잭(96)에 접속된다. 사용자 장치(10)는 스마트폰, 태블릿, 랩탑, 또는 다른 컴퓨팅 장치일 수 있다.
주 사용자(22)는 이 시점에서 사용자 장치(24)에 의해 접근 가능한 웹 인터페이스를 통해 또는 사용자 장치(24)로 다운로드된 앱을 통해 장치를 셋업할 수 있다. 방법(300)의 나머지는 사용자 장치(24) 상의 앱과 관련하여 설명될 것이다. 웹 인터페이스의 사용은 유사하다.
단계(308)에서 사용자가 앱을 열 때, 그 앱은 단계(310)에서 계정 생성 옵션을 표시한다. 이 옵션을 선택하면, 예컨대, 단계(312)에서 터치스크린 또는 키보드와 같은 사용자 장치(24)의 입력부를 통해, 그 앱이 사용자의 이름, 이메일 주소, 패스워드 및 전화번호의 입력이 가능한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하게 만든다. 또한, 예컨대, 얼마나 많은 장치(10)가 셋업되고 있는지 그리고 그들이 어디에 위치하는지와 같은 다른 정보가 요청될 수도 있다. 계정 생성 및 계정 정보는, 예컨대, 단계(314)에서 텍스트 또는 이메일로 확인될 수 있다. 주 사용자(22)는 또한 서비스에 관하여 동의하고, 그리고 아래에 서술한 바와 같이 주 사용자에게 그 위치에서 일어나는 이벤트를 알리기 위해 사용되는 푸쉬 안내, 이메일 및/또는 텍스트 메시지 수신에 대하여 동의할 것을 요구받을 수도 있다. 주 사용자(22)는 전화에 의해 이벤트를 안내받을 수도 있다.
사용자(22)는 단계(316)에서 원하는 위치에 장치를 설치하도록 앱에 의해 지시받는다. 예시적인 위치는 앞서 설명하였다.
앱은 단계(318)에서 오디오 케이블을 통해 장치(10)로부터 장치 시리얼 번호를 요구하고, 단계(320)에서 그 시리얼 번호를 수신한다. 데이터는 장치(10)에서 사용자 장치(24)로 보내기 위해 오디오 신호로 인코딩되고, 사용자 장치(24)에서 앱을 통해 디코딩된다. 장치(10)는 오디오 신호를 인코딩 및 디코딩하도록 구성될 수 있고, 셋업 프로세스를 완료하기 위해 그것에 응답한다.
그 다음, 사용자 장치(24) 상의 앱은 도 17b의 단계(322)에서 사용자 장치가 무선 네트워크에 접속되어 있는지 판정할 것이다. 그러하다면, 앱은 단계(324)에서 사용자에게 장치(10)가 동일 네트워크에 접속되어야 하는지 확인할 것을 요청한다. 단계(326)에서 그 응답이 수신된다. 사용자가 확인하면, 앱은 장치(10)에게 동일 네트워크에 접속할 것을 명령한다. 장치(10)는 단계(328)에서 네트워크에 대한 패스워드를 요청한다. 사용자는 터치 스크린 또는 키보드와 같은 사용자 장치(24) 상의 입력 장치를 통해 패스워드를 입력한다. 앱은 패스워드를 오디오 신호로 인코딩하고 그 패스워드를 오디오 케이블을 통해 장치(10)에 제공한다. 앱은 단계(330)에서 패스워드를 오디오 신호로 인코딩하고 그 패스워드를 오디오 케이블을 통해 장치(10)에 제공하고, 패스워드는 장치(10)에 의해 수신되고, 이 장치는 패스워드를 디코딩한다. 장치(10)는 단계(128)에서 당업계에 공지된 방식으로 와이파이 자격(credentials)을 갱신하고, 필요 시스템을 재시작하고, 네트워크를 통해 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 접속한다. 그 다음, 장치(10)는 단계(130)에서 사용자 장치에 접속한다.
단계(322)에서, 사용자가 무선 네트워크에 접속되지 않았다면, 또는 단계(324 및 326)에서 장치(10)가 동일 네트워크에 접속해야 한다는 확인이 없다면, 앱은 단계(332)에서 장치에게 사용 가능한 네트워크를 검색할 것을 명령한다. 장치(10)는 단계(334)에서 앱에게 사용 가능한 네트워크를 보고한다. 그 다음 앱은 단계(336)에서 사용 가능한 네트워크 중 하나의 네트워크를 선택할 것을 사용자에게 요청한다. 단계(338)에서, 사용자가 하나의 네트워크를 선택하면, 앱은 단계(328)에서 사용자로부터 네트워크 패스워드를 요구하고, 방법(300)은 상술한 바와 같이 진행된다.
단계(338)에서 사용자가 하나의 네트워크를 선택하지 않는다면, 단계(340)에서 앱은 사용자에게 원하는 네트워크를 입력할 것을 요구한다. 사용자는, 예컨대, 입력 장치를 통해, 네트워크의 서비스 세트 식별자("SSID:service set identifier")를 입력함으로써 원하는 네트워크를 입력한다. 단계(342)에서, 네트워크의 식별정보가 수신된 때, 앱은 단계(328)에서 사용자로부터 네트워크 패스워드를 요청하고, 방법(300)은 상술한 바와 같이 진행된다.
네트워크 패스워드는 단계(344)에서 오디오 케이블을 통해 장치(10)에 제공되고, 단계(346)에서 이 장치는 네트워크에 접속한다. 그 다음, 장치(10)는 단계(348)에서 시큐리티 프로세싱 시스템(14)에 접속한다.
단계(348)에서, 네트워크(16) 및 시스템(14)에 장치(10)가 접속한 후, 단계(350)에서 장치(10)의 고유 식별자는 장치에 의해 사용자 장치(24)로 전송된다. 이는 사용자(22)가 장치(10)를 시스템 내의 그들의 장치로서, 즉, 보안 및 행정적 관점에서 승인 및 접속된 장치로 설정할 수 있게 한다.
단계(352)에서, 장치(10)의 지리적 위치를 식별하기 위해 앱을 통해 주 사용자(22)에게 지도가 제공될 수 있다. 앱은 단계(312)에서 수립된 사용자 계정 정보, 장치(10)의 시리얼 번호, 및 단계(352)에서 정해진 사용자의 지리적 위치를 전송하고, 그것을 프로세싱 시스템(14)으로 전송하고, 프로세싱 시스템(14)은 단계(354)에서 장치(10)와 사용자 위치 간의 프로파일 및 연관 관계를 구축한다.
무선 접속이 셋업되고, 사용자 장치(24)가 장치(10)와 함께 동작하고 있다는 것을 사용자 장치(24)가 알게 되면, 사용자는 단계(356 및 358)에서 오디오 포트를 접속 해제할 것을 지시받을 것이고 장치 설정이 완료될 것이다. 장치(10)가 이미 희망 위치에 놓여 있다면, 장치는 추가 설치 없이 동작할 준비가 완료된다.
또한, 장치와 폰이 보안적으로 짝지어지는 것을 가능하게 하기 위해, 장치와 폰 사이에 보안 암호 키가 발행될 수 있다. 이러한 경우에, 장치(10)는 스스로 폰에게 '토크'할 수 있고, 그것이 자신과 짝을 이룬 폰인지 키를 교환함으로써 알 수 있다.
방법(100)의 단계들은 상이한 순서로 수행될 수 있다. 단계(316-322)에서 사용자 장치(24)가 연결된 네트워크가 장치(10)가 연결되어야 할 네트워크임을 확인할 것은 사용자(22)에게 요구하는 대신, 방법(100)은, 장치(10)가 사용 가능한 네트워크를 검색하는, 단계(320)에서 단계(332)까지 진행할 수 있다.
주 사용자(22)가 장치(10)를 새로운 위치로 이동시킨다면, 또는 그들의 무선 명칭 또는 패스워드를 변경한다면, 그들은 오디오 포트(102)를 통해 사용자 장치(24)를 장치(10)에 다시 접속시킴으로써 장치상에서 그러한 변화를 갱신할 수 있다.
또한, 블루투스 저 에너지("BTLE") 통신이 정보 교환을 위해 제공될 수 있는데, 이 경우에 사용자 장치(24) 및 장치(10)는 통신을 시작하기 전에 서로 찾을 것이다. 다른 셋업 프로시저에서, 장치(10)는 사용자 장치(24)가 장치에 직접 접속할 수 있게 하는 무선 라우터를 포함한다. 이 예에서, 장치(10)는 IP 어드레스를 사용자 장치(24)로 전송한다. 사용자는 장치(10)에 접속하기 위해 그들의 와이파이 SSID 및 패스워드를 앱을 통해 입력한다.
다른 예에서, 블루투스 패어링(pairing), 다이렉트 USB 접속, 또는 DTMF가 또한 장치(10)를 설정하기 위해 사용될 수 있다. 또한 인코딩 정보는 사용자 장치(24)에 의해 판독되는 광 신호로 제공될 수도 있다.
장치와 홈 네트워크 간의 상호작용
상술한 바와 같은 셋업 후, 장치(10)는 집 내의 무선 라우터, 이더넷 등을 포함할 수 있는 사용자 홈 네트워크에 접속될 수 있고, 이 장치는 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 모바일 스마트 장치 등과 같은 것에 연결된다. 장치(10)는 홈 네트워크에 접속된 집 디바이스로부터 그리고 사용자 장치(24)로부터 정보 및 명령을 수신할 수 있다. 장치(10)는 또한 장치(10)가 시스템(14) 및 사용자 장치(24)로 전송하는 정보와 같은 아웃바운드 인터액션(outbound interaction)을 전송할 수 있다.
장치(10)는 사용자 장치와 통신하기 위해 셋업 프로시저에서 앞서 서술한 앱과 같은 앱을 통해 사용자 장치(24)와 통신한다. 이러한 앱이 '백그라운드'에서 실행하거나, 또는 사용자 장치(24) 상에서 항상 어느 정도의 기능을 가질 수 있으므로, 이러한 앱이 보안 또는 안전 기능을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자(22)가 물리적 위치에 접근할 때, 집 내의 시큐리티 시스템(14) 및 장치(10)의 사용자의 근접도를 기초로, 자동 무장 또는 무장 해제하는 것이 가능할 수 있다.
이 예에서, 주 사용자(22)가 그들의 집(12)을 중심으로 사전 결정된 반경, 장치(10)가 놓여 있는 다른 위치에 근접한 때, 사용자 장치(24)는 주 사용자(22)가 영역 내에 있고 장치가 그들을 들여보내기 위한 '준비'가 되어 있어야 한다는 것을 알리기 위해 앱을 통해 홈 네트워크에 신호를 전송한다. 본 예에서, '준비'가 된다는 것은 장치(10) 및 시스템(14)이 장치(10)의 센서에 의해 들어오는 것을 인식했음에도 불구하고, 어떤 사람이 그 위치로 들어왔다는 것을 집(12) 내로 사용자(22)가 들어온 즉시 주 사용자(22)에게 알리지 않아도 된다는 것을 의미한다. 그 대신, 장치(10) 및 시스템(14)은 그 위치로 들어온 사람이 주 사용자(22)인 것 같다고 가정할 수 있고, 그러므로 그 사용자가 그 위치에 있다는 것을 앱 또는 무선 네트워크를 통해 확인하고, 스스로 무장 해제할 수 있도록, 예컨대, 45초와 같은 다른 사전 결정된 설정 시간 동안 기다려야 한다.
사용자에 대한 다른 정보는 앱을 통해 전송될 수 있고, 다른 사용자가 앱을 사용할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제3자를 그들의 네트워크 내의 승인된 사용자로서 추가한다면, 그 제3자는 그들 자신의 사용자 장치(24)에 앱을 다운로드할 수 있고, 사용자의 시스템을 무장시키거나 무장 해제시키기 위해 장치(10)의 동일한 근접도 기반의 지리적 위치 추적(geolocation) 서비스를 사용할 수 있다.
하나의 예에서, 사용자에 의해 인증되면, 다른 사용자들이 제1 주 사용자(22)를 변경하지 않고 장치(10)를 자동으로 무장 또는 무장 해제할 수 있는 사용자의 네트워크 상의 1차, 2차, 또는 3차 사용자로서 목록화될 수 있다. 2차 사용자는 집(12) 내의 가족 구성원 또는 일상적으로 거주하는 다른 사람일 수 있다.
하나의 예에서, 정보는 '타임라인'의 이벤트로 저장될 수 있지만, 주 사용자(22)는 이것이 보안 사건에서 처럼 안내받지 않을 것이다. 타임라인은 아래에 더 설명된다. 장치(10) 및 시스템(14)과 상호작용하는데 다른 당사자를 포함시킴으로써, 그들의 물리적 네트워크 내에 그저 각자 있을 때보다 보안성이 더 높아지게 된다. 그것은 큰 그룹의 사람들이 한 환경 내에서 '신뢰된' 것으로 목록화된 소셜 구성체(social construct)가 된다. 이러한 그룹 보안 또는 소셜 보안 구성체는 사람들이 서로를 보호하기 위해 함께 작업하는 방식을 향상시킨다. 함께 하나의 공동체로서 역할함으로써, 기술을 통해 가능해진, 더 넓은 공동체는 더 안전하게 된다.
게다가, 셀 폰의 지리적 위치를 추적함으로써, 집 내의 다른 우선순위(preference)가 제어될 수 있다. 예를 들어, 장치(10)는 집 내의 다른 서비스에 대한 허브로서 역할 할 수 있고, 우선순위는 시스템에서 식별된 상이한 사람에 대하여 상이하게 작용할 수 있다. 보안 및 안전 관점에서 볼 때, 특정 조치 및 통지는 폰의 지리적 위치 및 그 위치 내에 사람들의 접근의 확인에 맞추어 조정된다. 계정의 개인 소유자는 그 개인에 대한 우선순위를 설정할 수 있다. 조치는 특정한 통지일 수 있다 - 예컨대, 어떤 사람의 아이의 위치가 활성화된다면, 그 사람은 그들의 아이가 오고 가는 시간 라인 또는 그래프를 수신할 수 있다. 즉, 사람에 따라 특정한 조치가 있을 수 있다.
이벤트는 하나 또는 수개의 센서, 카메라(이미지 센서(60)), 및/또는 마이크로폰(76)에 대하여, 장치(10)에 의해 모니터되는 위치 내에서의 기준으로부터의 이탈 또는 사전 결정된 세트의 기준으로부터의 이탈이다. 본 발명의 실시예에 따른, 장치(10)가 놓여 있는 집 또는 다른 그러한 위치에서 무엇이 정상적인지 또는 평범한 것인지, 그리고 무엇이 비정상적인지 또는 특이한 것인지 또는 일탈인지 알도록 시스템을 학습시키는 몇가지 방법이 존재한다.
프리셋 파라미터
시스템(14)은 무엇이 정상적인 것이고 무엇이 이벤트 또는 사건을 구성하는지에 관한 특정 파라미터 또는 기준을 정의할 수 있다. 예를 들어, 시스템(14)은 어떤 임계값보다 높은 온도를 통지해야 한다고 정의할 수 있다. 파라미터는 장치(10) 및 집(12)의 지리적 위치를 기초로 할 수 있다. 예를 들어, 높은 평균 온도 및/또는 습도를 가지는 지리적 위치 내의 온도 파라미터 및/또는 습도 기준은 낮은 평균 온도 및/또는 습도를 가지는 지리적 위치 내의 온도 파라미터 및/또는 습도 기준보다 더 높을 수 있다. 또한, 온도 파라미터는 오늘 날짜를 기초로 계절별로 변경될 수 있다. 공기 질 파라미터 레벨은 시스템(14)에 의해 유사하게 정의될 수 있다. 시스템(14)에 의해 설정되는 파라미터는 센서 데이터의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 온도 및 습도 및/또는 공기 질 모두가 사전 결정된 레벨을 초과할 때에만 통지가 전송될 수 있다. 기준 및 파라미터는, 예컨대, 데이터베이스 내에 시스템(14)에 의해 저장될 수 있다. 존재한다면, 장치(10)에 의해 적용될 기준 및 파라미터들은, 예컨대, RAM(82) 및/또는 플래시 메모리(84) 또는 다른 그러한 메모리 내에 저장하기 위해, 시스템(14)에 의해 네트워크(16)를 통해 장치로 다운로딩될 수 있다.
사용자 파라미터
주 사용자(22)는 무엇이 이벤트로 간주되는지, 및 통지가 전송되어야 하는 시기에 대한 특정 파라미터 및 기준을 설정할 수 있다. 사용자(22)에 의해 설정된 파라미터는 상술한 바와 같이 하나 이상의 센서에 적용될 수 있다. 파라미터 및 기준은 또한 센서 데이터 및 환경의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 주 사용자(22)는 그들이 오직 집에 아무도 없고 특정 데시벨(decibel) 초과의 소음이 있을 때에만 이벤트를 보고 받기를 원한다고 규정할 수 있다. 또는, 주 사용자(22)는 주 사용자(22)가 보고 받기를 원하는 또는 다른 사람이 보고 받기 원하는, 특정 사람이 집(12)으로 들어오는 임의의 시간을 규정할 수 있다. 다른 예에서, 주 사용자(22)는 특정 사람 또는 사용자가 집에 있고 온도가 특정 값 위로 또는 아래로 변하는 임의의 시간에, 주 사용자가 통지를 받도록 결정할 수 있다. 이는 단지 사용자가 설정할 수 있는 파라미터 및 기준의 예시일 뿐이다. 사용자 파라미터는 아래에 더 설명한 바와 같이, 사용자 정의 파라미터 및 기준을 정하기 위해 주 사용자(22)에게 질문이 제공되는 온보딩(on-boarding) 프로세스 동안 및/또는 온보딩 후에 설정될 수 있다.
사용자 습관, 행동, 및 피드백을 통한 학습
사용자 파라미터 및 프리셋 파라미터와 더불어, 장치(10) 및/또는 시스템(14)은 집 내에서의 정상적인 움직임이 무엇인지 더 정의하기 위해, 사용자의 집(12) 내에서의 사용자의 행동 및 움직임으로부터 학습하도록 구성된다. 시스템(14) 내의 프로세싱 장치(18) 및/또는 장치(10) 내의 프로세싱 장치(58)는 데이터베이스(20) 및 RAM(82) 또는 플래시 메모리(84) 또는 다른 적절한 메모리 또는 저장 장치와 같은 각각의 저장 장치에 저장된 소프트웨어에 의해 학습하도록 구성될 수 있다.
학습 프로세스는 일주일 및 하루를 기준으로 하여 집 내의 사람들이 들어오고 나가는 것과 같이, 집 내에서 기본 패턴으로 시작할 수 있다. 대부분의 사람들은 장치(10) 및/또는 시스템(14)에 의해 이해될 수 있는 어느 정도의 표준 행동을 가진다. 예를 들어, 시스템(14)은 사용자 입력을 기초로, 또는 집 내의 하나 이상의 장치(10) 상의 하나 이상의 센서에 의해 몸무게 및 활동을 감지함으로써, 및/또는 지리적 위치 데이터에 의해 집(12)에 얼마나 많은 사람이 있는지 그리고 그들이 누구인지 알 수 있다. 그들이 요일별로 그 위치로 들어오고 나가는 시간과 같이, 이러한 사람들의 각각의 패턴이 존재한다. 2-4주에 걸쳐, 각각의 사람들이 일정 기간동안 규칙적으로 행동했다면, 그 사람에 대한 패턴이 구축될 수 있다. 어떤 사람이 특정 시간에 집(12)에 들어오는 것, 다음 번에 그 사람이 패턴에 따라 집으로 들어오는 것과 같이, 패턴에 따르는 그 사람의 행동을 주 사용자가 여러번 통지 받았다면, 주 사용자는 그 이벤트를 삭제하여, 주 사용자는 그 이벤트에 대한 통지를 받지 않을 것이다. 이 이벤트는 미래의 참조를 위해, 예컨대, 타임라인 내에 저장될 수 있고, 이는 필요하다면, 요청에 따라 주 사용자(22)에 제공될 수 있다.
패턴은 센서 데이터를 기초로 하여 집 또는 다른 위치의 환경적 특성에 대해서 구별될 수 있다. 예를 들어, 온도, 습도, 및/또는 공기 질과 관련된 패턴은 일정 기간의 시간에 걸쳐 온도, 습도 및/또는 공기 질 센서로부터의 데이터를 비교함으로써 구별될 수 있다.
시스템(14)은 예컨대, 주어진 위치에서의 사용자의 행동 및 그 위치에서의 행동 수준에 대하여 학습하기 위해 동영상 형태일 수 있는 이미지 센서(60)로부터의 데이터를, 마이크로폰(76)으로부터의 오디오 입력, 및/또는 온도/습도 센서(90/88)로부터의 온도 및 습도 입력과 함께 사용할 수 있다. 이는 시스템(14)이 집(12) 내의 주어진 방 안과 같이, 정해진 위치에서 정상적인 수준의 행동을 판단하는 것을 가능하게 한다. 높은 활동이 주중 또는 주말의 특정 시간에 정상적이고, 예컨대, 시스템(14)이 이러한 시간 중 하나에서 매우 약한 활동이 존재한다고 판정한다면, 예컨대, 그것은 사용자가 휴가를 갔기 때문일 수 있고, 또는 잠재적인 문제가 존재할 수도 있다. 시스템(14)은 이러한 정상에서의 이탈을 식별하고, 주 사용자(22)에게 안내한다. 그 다음, 사용자(22)는 그 안내에 대해 대략적으로 응답할 수 있다.
게다가, 한 위치 내의 한 장치(10)가 패턴을 탐지하면, 그 패턴은 그 위치 내의 모든 장치에 대하여 설정될 수 있다. 하나의 장치(10)가 또한 다른 장치에 의한 패턴을 깰 수도 있다. 예를 들어, 하나의 장치(10)는 움직임을 탐지하지 못해서, 어떤 시간 동안 집(12)에 아무도 없다고 생각할 수 있고, 그 집 내의 다른 장치(10)는 그 입력이 각각의 위치 기준으로 계산되어, 제2 장치로부터의 입력이 제1 장치의 패턴을 이긴다. 시스템(14)는 한 위치에서, 현재 활동 및 행동 패턴을 판정하기 위해 복수의 장치(10)로부터의 정보를 축적한다.
한 위치 내의 사람의 신분은 각각의 사람에 대하여 학습된 패턴을 기초로 시스템(14)에 의해 판정될 수 있다. 이러한 패턴들은 이미지 센서(60) 및 PIR 센서(72)로부터 수신된 데이터에 의해 판정된 사용자의 대체적인 사이즈 및 무게, 예컨대, PIR 센서에 의해 판정되는 그 사람에 의해 발생된 열의 레벨, 예컨대, 마이크로폰(76)에 의해 탐지되는 사람의 목소리, 이미지 센서에 의해 수집된 데이터를 기초로 하는 사용자의 얼굴 또는 다른 패턴 인식, 학습딘 패턴을 기초로 하는 사용자의 행동 패턴, 또는 장치(10) 내의 다양한 센서를 통해 결정되는 다른 사람 특정 데이터를 포함한다. 사람 인식은 사고에 대한 개인 특정 응답이 존재하는지 판정하기 위해 누가 집에 있는지 알기 위해, 그 위치의 개인 구성원의 행동 및 패턴을 판정하기 위해 중요하다.
이미지 센서(60)에 의해 수집된 동영상 데이터 및 PIR 센서(72)에 의해 탐지된 동물의 대략적인 크기 및 형상을 보여주는 적외선 열을 기초로 한 위치에 애완동물의 존재, 뿐만 아니라, 예컨대, 애완동물 및 움직임에 덜 민감한 동영상의 일부분을 강조함으로써, 어느 동영상 픽셀을 센시타이징(sensitizing) 및 디센시타이징(de-sensitizing)하는 것은 애완동물이 지속적으로 지나다니는 영역에 존재해야 한다. 온보딩 동안 사용자에게 제공되는 질문들이 애완동물을 인식하기 위해 센서 데이터와 함께 사용될 수 있다. 애완동물이 홈 시큐리티 시스템에서 오경보의 흔한 원인임을 이해해야 한다. 애완동물의 존재를 인식하기 위해 학습함으로써, 오경보가 감소될 수 있다.
시스템(14) 및 장치(10)가 학습하게 하는 한 방법은 집(12) 또는 집 활동의 일부분에 상태 점수를 제공하는 것이다. 예를 들어, 사용자의 집(12) 또는 집 내의 특정 방이 전형적으로 특정 날짜의 특정 시간에 마이크로폰(76)에 의해 탐지된 소음, 이미지 센서(60)에 의해 기록된 동영상에서 발견된 모션, 및/또는 T/H 센서(90/88)에 의해 탐지된 온도/습도 변동을 기초로 매우 시끄럽고 매우 활동적이라면, 예컨대, 집(12) 또는 그 집 내의 방은 그 날짜의 그 시간에 10/10의 활동 점수를 할당받을 수 있다. 활동 점수는, 예를 들어, 그 점수가 적용 가능한 특정 날짜의 시간 기간, 그 점수가 적용 가능한 방, 및 사용자 및/또는 사용자의 집에 대한 식별 정보와 연관지어져 시스템(14) 내의 데이터베이스(20)에 저장될 수 있다. 하나의 예로서, 현재 활동 점수가 시간 기간 내에서 예상되는 점수보다 20% 아래로 낮아진다면, 주 사용자(22)는 경보를 받을 수 있다. 그 대신 다른 비율의 이탈 또는 범위가 사용될 수도 있다.
다른 예에서, 노인이 혼자 살고 있는 집(12)은, 예컨대, 2의 낮은 활동 점수를 가질 수 있다. 노인의 집(12) 내의 활동 점수가 갑자기 5로 상승한다면, 그 또한 가택 침입과 같은 잠재적 문제를 나타내는 것일 수 있고, 또는 그 활동 점수의 상승은, 예컨대, 손자의 방문에 의해 야기된 것일 수도 있다. 노인 사용자 및/또는 그 사람의 백업 컨택트에게 현저한 활동량의 변화를 알림으로써, 사용자 또는 백업 컨택트는 집 내에 문제가 있는지 없는지 시스템에게 알려줄 수 있다.
한 위치의 다른 특징은, 예컨대, 온도, 습도, 및/또는 공기 질에 대한 점수와 같이, 다른 센서 데이터를 기초로 하는 점수를 할당 받을 수 있다. 센서 자신 및 함께 작동하는 센서들 모두 점수를 매김으로써, 시스템(14)은 집(12) 또는 다른 위치에서 무엇이 정상이고 정상이 아닌지의 더 분명하고 완전한 그림을 제공할 수 있고, 그에 따라 응답할 수 있다.
장치(10) 및/또는 시스템(14)는 센서 데이터가 처리되는 방법을 재조정(recalibrating)함으로써 학습 가능할 수 있다. 예를 들어, 장치(10) 및/또는 시스템(14)은, 예컨대, 프로세싱 장치에 연결된 하나 이상의 센서에 의해 수집된, 위치에 대한 하나 이상의 데이터 조각을 기초로, 프로세싱 장치(58) 및/또는 프로세싱 장치(18)가 그 위치에 대한 데이터를 처리하는 방법을 조절함으로써, 학습 가능할 수 있다.
온보딩 프로세스(on-boarding process)
본 발명의 실시예는 학습 기반의 온보딩 프로세스를 포함한다. 본 발명의 하나의 실시예에서, 최초 2주와 같은 이 제품의 초기 소유 단계 동안, 예컨대, 장치(10)가 위치하는 집(12) 또는 다른 환경에 대한 정보를 결정하기 위해, 아래와 같은 주기적인 질문을 포함한 신속 학습 기간이 존재한다.
당신의 주소가 무엇입니까?
당신의 집에 얼마나 많은 사람이 살고 있습니까?
어른은 몇명입니까?
아이는 몇명입니까?
애완동물이 있습니까?
애완동물이 있다면, 그 마리이며 그 타입은 무엇입니까?
당신이 통상적으로 출근하는 시간은 몇시입니까?
당신이 통상적으로 퇴근하는 시간은 몇시입니까?
(규칙적인 일정의 미팅 또는 운동과 같은) 평소보다 늦게 또는 일찍 집에 도착하는 날짜가 있습니까?
당신의 아이가 등교하는 시간은 몇시입니까?
당신의 아이가 통상적으로 하교하는 시간은 몇시입니까?
당신의 아이가 평소보다 늦게 집에 도착하게 만드는 규칙적인 활동을 하고 있습니까?
가정부, 개를 산책시키는 사람 등과 같은, 임의의 요일에 규칙적으로 방문하는 사람이 있습니까?
당신의 우편이 배달되는 시간은 몇시입니까?
당신의 신문이 배달되는 시간은 몇시입니까?
당신은 에어컨을 사용하고 있습니까? 그러하다면, 그것이 스케쥴에 따라 작동합니까? 그러하다면, 스케쥴은 무엇입니까?
당신의 온도조절 장치가 스케쥴에 따라 작동합니까? 그러하다면, 스케쥴은 무엇입니까?
당신의 백업 컨택트는 누구입니까?
상기 질문들은 단지 예시일 뿐이며 반드시 이 포맷으로 사용자(22)에게 제공될 필요는 없다. 이 질문들은 수집되는 것이 바람직할 수 있는 정보 및 가능한 질문들의 내용을 나타낸다. 이 질문들은 드롭다운 메뉴 및/또는 사용자 입력 단어, 이름, 시간 등을 다루는 윈도우와 함께 복수의 선택 질문으로서, 및/또는 빈 질문지를 채우는 것으로서 제공될 수 있다.
사용자(22)가 반드시 모든 질문에 대답할 필요는 없지만, 더 많은 질문에 대답할수록, 시스템(14)이 하루 중 상이한 시간, 및 요일에 집(12) 또는 집의 일부분 또는 다른 환경에서의 정상 활동을 더 빨리 학습할 것이다. 이러한 질문에 대한 대답은 학습 소프트웨어에게 보고될 것이다. 예를 들어, 시스템(14)이 이제 사용자의 애완동물 보유 여부를 알고 있으므로, 애완동물과 사용자 및 다른 가족 구성원을 구별하는 것이 필요하다.
또한, 환경에 대하여 학습된 것이 무엇인지 확인하기 위한 주기적인 질문들이 주 사용자(22)에게 제공될 수도 있다. 예를 들어, 시스템(14)은 하나의 패턴을 들어오고 나가는 사용자 패턴으로서 추론한 후, 그 활동 패턴 또는 학습이 정확한지 확인하기 위해 사용자에게 물어볼 수 있다. 더욱 상세하게는, 장치(10)가 사람들이 기상하는 것, 어른들이 출근 및 퇴근하는 것, 아이들이 등교 및 하교하는 것, 신문, 세탁물, 및/또는 우편과 같은 배달 등, 온보딩 질문에 대한 사용자의 대답에 의해 처리되지 않았던 특정 시간에 발생하는 것과 같은 특정 활동을 일정 기간의 일 또는 주 동안 살펴보았다면, 시스템(14)은 사용자에게 그 활동 패턴 또는 학습이 정확한지 확인하도록 사용자에게 요청할 수 있다. 이러한 학습은 관측된 행동 및 사용자에게 미리 물어본 질문의 조합을 포함할 수 있다. 예컨대, 다른 패턴은 하루 간의 온도, 습도, 및/또는 공기 질 변화에 관한 것일 수 있다.
점수 및 보상 기반의 인센티브 학습
이 장치가 얼마나 많이 학습했는지 및 개인의 행동을 실제로 이해하기 위해 얼마나 많이 남아 있는지 에 대한 '충족 점수(completeness score)"를 제공하는 것은, 예컨대, 주 사용자(22)가 더 많은 질문에 대답하도록 장려할 수 있다. 일련의 수 주에 걸쳐, 장치(10)가 주 사용자의 패턴을 관찰하였고, 사용자가 대답한 다수의 질문을 가지고 있다면, 시스템(14)은, 예컨대, 학습이 80% 달성되었다는 것과 같은, 충족 점수를 사용자에게 제공함으로써, 시스템이 사용자의 환경을 아는 것에 얼마나 근접했는지 사용자(22)에게 알려줄 수 있다. 시스템(14)은 항상 학습 중일 수 있고, 새로운 패턴을 학습할 수 있으므로, 이 충족 점수는 지속적으로 높아질 것이다. 이 점수는 자연 언어를 포함하여, 퍼센트 또는 다른 형태로 제공될 수 있다.
제공된 질문에 대답하는 것 뿐만 아니라, 예컨대, 지역 경찰(28), 소방서(32), 및 구급차 서비스(34)의 신분을 확인하는, 백업 컨택트(26)로서 사용자의 친구 및 가족을 추가하는 것과 같은 다른 행동과 같이 온보딩 프로세스 학습 프로세스의 일부로서 사용자가 수행해야 하는 다양한 작업에 대하여, 충족도의 퍼센트 또는 다른 이러한 점수가 또한 수여될 수 있다.
보상은 프로파일의 충족도를 기초로 할 수 있다. 예를 들어, 온보드 프로세스의 충족도의 대가로서 데이터베이스(20) 내에 추가 저장공간을 제공할 수 있다. 이러한 추가 저장공간은, 예컨대, 사용자가 관심있는 동영상 클립을 저장하기 위해 사용될 수 있다.
데이터 활동 점수
장치(10)가 그 센서들로부터 데이터를 수집할 때, 그 데이터 또한 센서 활동 점수를 받을 수 있다. 이 점수는, 적어도 부분적으로, 하나의 센서로부터의 특정 포인트의 데이터, 복수의 센서로부터의 데이터 세트 및 그 위치에 대하여 학습된 것이 무엇인지를 기초로 한다. 움직임의 빈도 또는 평균 온도와 같은, 하루 및 일주일에 걸친 방 또는 집의 패턴을 학습한 후, 이 장치는 특정 위치에서 그리고 하루 중 특정 시간 동안 정상인 것으로 간주되는 활동 또는 이벤트의 기준선을 결정할 수 있다. 새로운 데이터가 장치의 센서에 의해 획득된 때, 그 데이터의 해당 활동 점수는 잠재적인 위협을 식별하기 위해 그 장치가 그 하루 중 시간 및 요일에 정상인 것으로 학습했던 것의 기준선을 중심으로 판정된다. 데이터는 시스템(14) 및/또는 장치(10)에 의한 패턴 또는 패턴들과 비교되고, 예컨대, 정상 패턴으로부터의 이탈 정도가 판정될 수 있다. 이러한 이탈은, 예컨대, 퍼센트 이탈로 표현될 수 있다. 이탈 정도는 또한 1-10 또는 1-100의 스케일로 적용될 수도 있다. 더 높은 퍼센트 이탈 또는 해당 활동 점수는 집의 정상 기준선으로부터 더 큰 이탈을 반영한다. 센서 활동 점수는 또한 온도와 같은 특정 센서가, 예컨대, 주 사용자(22)에 의해 설정된 임계값 또는 기준선 패턴으로부터 벗어난 때 집의 물리적 환경의 편안함 정도를 나타낼 수 있다. 사용자는, 예컨대, 이러한 이탈을 이탈의 정도에 대한 퍼센트 또는 점수로서 보고받을 수 있다.
동작하는 동안, 장치(10)는 켜져 있는 동안 또는 다른 시간 주기 동안 모든 센서로부터 데이터를 계속 수집할 수 있다. 센서 데이터는 또한 규칙적으로 또는 규칙적이지 않은 시간 간격으로, 주기적으로 수집 및 저장될 수 있다. 수집된 데이터 중 일부 또는 모두는 장치(10) 상의 프로세싱 장치(58)에 의해 분석될 수 있고, 및/또는 분석 또는 추가 분석을 위해 네트워크(16)를 통해 시스템(14)으로 전송될 수 있다. 수집 및 저장된 데이터는 지속적으로 또는 규칙적으로 또는 심지어 규칙적이지 않은 시간 간격으로 분석을 위해 시스템(14)으로 전송될 수 있다. 데이터 또는 데이터 파일은 보안 소켓 층(SSL) 커넥션과 같은 암호화된 채널을 따라, 그것을 보낸 장치의 식별정보를 포함하는 메타데이터와 함께, 장치(10)에 의해 시스템(14)으로 전송될 수 있다. 수집된 데이터는, 예컨대, 복수의 개별 데이터 스트림으로 또는 다른 포맷으로 전송될 수 있다.
도 18 및 19는 장치(10)에 의해 탐지된 이벤트에 응답하는 장치(10) 및 시스템(14)의 동작 방법(400)의 예를 도시한다. 단계(402)에서, 하나 이상의 센서가 트리거되고, 및/또는 모션이 탐지된다. 이 예에서, 단계(404)에서, 예컨대, 임계값을 초과하거나 하나의 패턴으로부터 벗어나는 것과 같이, 탐지된 데이터가 기준을 충족하는지 여부를 기초로, 장치(10)는 탐지된 데이터가 추가 분석될 필요가 있는 "이벤트"로 정의되어야 하는지 여부를 판정한다. 그렇지 않다면, 추가 액션이 취해지지 않는다. 그러하다면, 장치(10)는 추가 분석을 위해 단계(406)에서 탐지된 데이터 및 그 이벤트와 관련된 다른 정보를 네트워크(16)를 통해 시스템(14)으로 전송한다. 장치(10)에 의해 전송된 데이터는 이벤트를 트리거하는 센서 또는 센서들로부터의 데이터, 및 시스템(14)이 그 이벤트를 트리거하는 센서로부터의 데이터를 해석하는데 도움을 줄 수 있는 다른 센서로부터의 데이터를 포함한다. 예를 들어, 온도 센서(90)가 트리거되면, 동영상 클립도 시스템(14)으로 전송될 수 있다. 장치(10), 사용자(22), 집(12), 집내의 장치의 위치 등과 관련된 식별 정보도 전송될 수 있다.
이 예에서, 시스템(14)은 단계(408)에서 수신된 데이터를 기초로 그 이벤트가 생명 또는 안전 사고인지 여부를 판정한다. 생명 또는 안전 이벤트는 온도 센서(90)에 의한 고온의 탐지, 공기 질 센서(94)에 의해 감지된 매우 나쁜 공기 질의 탐지, 마이크로폰(76)에 의해 측정된 과도하고 급격한 소음의 탐지 등일 수 있다. 탐지된 특성은, 예컨대, 탐지된 특성이 생명을 위협하는 것인지 판정하기 위해 임계값 또는 다른 그러한 기준과 비교될 수 있다. 이러한 이벤트는 센서 측정값의 조합도 기초로 할 수 있다.
이벤트가 생명 안전 이벤트라면, 단계(410)에서, 누군가 집에 있는지 판정된다. 시스템(14)는, 예컨대, 이미지 센서(60), PIR 센서(72), 마이크로폰(76), 및 사용자 장치(24)의 지리적 위치를 기초로 하여 누군가 집에 있는지 여부를 알 수 있다.
누군가 집에 있다면, 시스템(14)은 그 이벤트를 긴급으로 처리하고, 단계(412)에서, 예컨대, 이메일, 텍스트, 및 전화를 통해 주 사용자(22)와 백업 컨택트(26)에게 동시에 연락한다. 주 사용자(22)는 그들이 연락 받을 방법을 결정할 수 있다. 이벤트의 종류에 따라 상이한 백업 컨택트가 연락 받을 수 있다.
단계(414)에서, 주 사용자(22) 또는 백업 컨택트(26)가 사전 결정된 시간 기간 내에 대답하였는지 판정한다. 사전 결정된 시간은, 예컨대, 1 분 일 수 있다. 그러하다면, 단계(416)에서 연락받은 사람 중 한 명이 그 이벤트를 오경보로서 삭제하였는지 여부를 판정한다. 그러하다면, 그이벤트는 삭제되고, 본 방법은 단계(418)에서 종료한다.
단계(416)에서 그 이벤트가 삭제되지 않았다면, 시스템(14)은 단계(218)에서 그 이벤트에 따라 경찰(28), 소방서(30), 및/또는 구급차 서비스(32), 경찰 및/또는 소방서에 전화를 거는 것과 같은, 추가 조치를 취할 것이다. 시스템(14)은 장치(10)가 사이렌(86)도 활성화하게 할 수 있다.
주 사용자(22) 또는 백업 컨택트(26)가 응답하지 않는다면, 단계(414)에서, 그들은 재통지를 받고, 본 방법은 단계(414)로 복귀한다. 주 사용자(22) 또는 백업 컨택트(26)가 재통지 후에도 단계(414)에서 응답하지 않는다면, 시스템(14)은 바로 단계(420)로 진행하여 경찰, 소방서, 또는 구급차를 호출할 수 있다.
단계(410)에서, 집에 아무도 없지만 단계(424)에서 야간이라고 판정된다면, 시스템은 여전히 그 이벤트를 긴급으로 처리하고 단계(412)로 진행할 수 있다.
단계(408)에서, 시스템(14)이 그 이벤트가 생명을 위협하는 이벤트는 아니라고 판정한다면, 또는 단계(424)에서 야간이 아니라고 판정한다면, 주 사용자는 단계(428)에서 통지를 받는다. 주 사용자(22)가 단계(430)에서, 예컨대, 1분과 같은 사전 결정된 시간 기간 내에 응답한다면, 단계(432)에서 주 사용자는 그 이벤트를 오경보로서 삭제할 것인지 결정한다. 그러하다면, 그 경보는 단계(418)에서 상술한 바와 같이 제거된다.
단계(432)에서, 주 사용자(22)가 그 이벤트를 오경보로서 삭제하지 않았다면, 본 방법은 단계(434)으로 가 상술한 바와 같이 경찰 등에게 연락한다.
주 사용자(22)가 사전 결정된 시간 내에 응답하지 않는다면, 단계(434)에서 백업 컨택트(26)가 통지 받는다. 단계(432)에서, 백업 컨택트가 그 이벤트를 오경보로서 삭제할지 여부를 판단할 수 있다. 그러하다면, 그 이벤트는 단계(418)에서 삭제된다. 그렇지 않다면, 시스템은 단계(434)에서 경찰, 소방서, 및/또는 구급차 서비스에 연락한다.
단계(426-436)는 통지를 주 사용자(22)에서, 백업 컨택트(26), 경찰 등으로 단계적으로 확대할 수 있는 방법의 예를 보여준다. 이러한 단계적 확대 프로시저는 시스템(14) 및/또는 사용자 우선순위에 의해 결정될 수 있다. 주 사용자(22)는, 예컨대, 주 사용자(22)가 통지에 응답 및 해결하는데 실패한 후 백업 컨택트가 경보를 받기 전까지의 시간 기간을 설정할 수 있다. 주 사용자에 의해 설정될 수 있는 다른 단계적 확대 정책은: 단계적으로 확대되는 경보의 타입(즉, 특정 샌서로부터의 경보만 해결을 위해 백업 컨택트에게 전송된다); 모든 백업 컨택트가 처음에 연락받지 않았을 때, 백업 컨택트(26)들 간의 단계적 확대 간의 시간; 주 사용자와 백업 컨택트가 모두 이벤트를 해소하지 않으면 자동으로 사이렌을 울릴지 여부; 아무도 응답하지 않으면 (서비스 플랜에 참가한 사용자에 대한 콜 센터 백업을 통해) 관계자(authorities)에게 경보할지 여부를 포함한다.
도 20a는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 이벤트가 탐지된 때 장치(10) 및/또는 시스템(14)의 동작 방법(500)의 다른 예이다. 본 예에서, 장치(10)는 시스템(14)에 의해 수행되는 학습 단계를 제외한 방법(500)의 모든 단계를 수행한다.
단계(502)에서, 이벤트가 탐지된다. 단계(504)에서, 그 이벤트가 온도/습도 및/또는 공기 질 센서에 의해 탐지된 이벤트와 같이, 센서 관련 이벤트인지 판정된다. 그러하다면, 단계(506)에서 장치(10)는 그 이벤트가 경보를 보내기 위한 사전 결정된 기준과 일치하는지 판정한다. 상술한 바와 같이, 사전 결정된 기준은 임계값과 같이, 시스템 정의 기준이다. 그러하다면, 장치(10)는 단계(508)에서 사용자(22)에게 경보를 전송하고, 본 방법은 단계(510)에서 종료한다.
단계(506)에서, 장치(10)가 그 이벤트가 사전 결정된 기준과 일치하지 않다고 판정하면, 장치(10)는 단계(512)에서, 그 이벤트가 사용자 정의 기준과 일치하는지 판정한다. 상술한 바와 같이, 사용자 정의 기준은 주 사용자(22)에 의해 설정된 기준이다. 즉, 주 사용자(22)는 장치(10) 및/또는 시스템(14)에게 특정 기준이 충족될 때 통지를 보내야 한다고 알릴 수 있다. 사용자 정의 기준은 상술한 바와 같이 셋업 시 및 동작하는 동안 시스템(14)이 요청한 질문에 사용자가 응답함으로써 주 사용자(22)에 의해 정의될 수 있다. 단계(512)에서, 장치(10)는 그 이벤트가 사용자 정의 활동을 충족한다고 판정하면, 단계(508)에서, 주 사용자(22)에게 경보가 전송된다. 주 사용자(22)가 예컨대, 도 19에 도시된 바와 같이, 그리고 상술한 바와 같이 사전 결정된 시간 기간 동안 응답하지 않으면, 단계적 확대가 뒤따른다.
장치(10)가 그 이벤트가 사용자 정의 기준과 관련없다고 판단하면, 단계(416)에서 경보가 전송되고, 단계(518)에서 그 이벤트는 학습을 위해 시스템(14)에 제출된다.
단계(504)에서, 이벤트가 장치(10)에 의해 센서 관련 이벤트라고 판정되지 않는다면, 단계(516)에서 장치(10)는 그 이벤트가 집(12)으로 들어오는 사람과 같은 접근 관련 이벤트인지 판정한다. 그러하다면, 장치(10)는 단계(520)에서 사용자가 접근 이벤트를 안내받기를 원하는지 판정한다. 그러하다면, 단계(420)에서, 이 장치에 의해 경보가 전송되고, 그 이벤트는 단계(418)에서 학습을 위해 시스템(14)으로 제출된다. 그렇지 않다면, 단계(422)에서 경보는 전송되지 않고, 그 이벤트는 학습을 위해 시스템(14)으로 제출된다.
이벤트가 센서 관련 이벤트, 접근 관련 이벤트, 또는 사정 정의된 기준 관련 이벤트가 아니라면, 이 시스템은 또한 그 이벤트로부터 학습할 수 있다. 이 이벤트는 갑작스러운 행방불명의 모션 또는 소음 등과 같이, 카메라/이미지 센서(60) 및/또는 마이크로폰(76)에 의해 수집된 데이터와 관련된 것일 수 있다. 이 이벤트는 주 사용자(22)에게 제공될 수 있고, 사용자는 그 이벤트를 삭제 또는 정의하는 정보를 입력할 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(14)은 주 사용자가 어떤 이벤트를 보고 받기 원하는지, 그리고 주 사용자가 어떤 이베트를 보고 받는 것을 원하지 않는지 학습한다.
예를 들어, 동영상은 마루 부근의 작은 무게의 움직임을 보여줄 수 있다. 주 사용자에게 제공된 때, 사용자는 이러한 무게를 애완동물이라고 식별할 수 있다. 사용자가 마루 부근의 작은 무게의 움직임을 애완 동물이라고 2 또는 3회 식별한 후, 시스템(14)은 다음번에 유사한 움직이는 무게가 식별된 때에는 경보를 전송하지 않도록 학습한다.
다른 예에서, 특정 크기 및 형상의 사람이 월요일 오전 9 내지 10시에 집으로 들어올 수 있다. 경보가 사용자에게 전송되고, 사용자는 그 경보를 해제한다. 동일한 이벤트가 다음 두번의 월요일에도 발생하고, 그 또한 사용자에 의해 해제된다. 그 다음, 시스템(14)은 다음 번에 동일한 크기 및 형상의 동일한 사람이 월요일 오전 9-10시 사이에 집으로 들어올 때 경보를 반드시 보내야 하는지 주 사용자(22)에게 물어볼 수 있다.
다른 예에서, 공통의 저주파수 소음이 7일 이상 연달아 탐지될 수 있다. 시스템(14)은 이것은 정상 수준이라고 학습할 수 있고, 소음 레벨이 이러한 통상 수준을 초과하여 갑자기 치솟을(spike) 때에만, 이러한 스파이크가, 예컨대, 시스템(14)에 의해 미리 설정된 프리셋 임계값을 초과하지 않는다 하더라도, 경보를 전송할 수 있다.
다른 예에서, 시스템(14)은 7일 동안 매일 동일한 시간에 큰 소음을 탐지할 수 있다. 매일 주 사용자(22)는 소음 이벤트를 삭제한다. 다음날 시스템(14)이 동일한 시간에 동일한 소리를 탐지하면, 사용자에게 경보를 보내지 않는다.
상술한 설명에서 방법(400)의 모든 단계는 장치(10)가 수행하지만, 장치(10) 및 시스템(14) 모두 방법의 단계를 수행할 수 있다. 예를 들어, 장치(10)는 시스템(14)에 의해 수행되는 학습 단계(414 및 422)를 제외한 모든 단계를 수행할 수 있다. 다른 예에서, 시스템(14)은 단계(408 및 416)에서 경보를 보내도록 구성되어 있다. 다른 예에서, 장치(10)는 이벤트를 탐지하고, 그 이벤트와 관련된 정보를 시스템(14)에 제공하고, 시스템(14)은 방법(400)의 나머지 단계를 수행한다. 다른 예에서, 장치(10)는 모든 센서로부터 수집된 모든 데이터를 시스템(14)에 제공하고, 시스템(14)은 이벤트가 발생했는지 판단하고, 방법(400)의 다른 모든 단계를 수행한다.
장치(10) 및 시스템(14)을 언급하였지만, 본 예에서 장치(10)에 의해 취해지는 액션들은 메모리에 저장된 애플리케이션과 같은 소프트웨어의 제어 하에서, 프로세싱 장치(58)에 의해 수행되고, 시스템(14)에 의한 액션들은 메모리에 저장된 적절한 소프트웨어의 제어 하에서, 프로세싱 장치(16)에 의해 수행될 수 있음을 이해해야 한다. 상술한 바와 같이, 시스템(14)은 별개의 엔티티(entity)일 수도 있고, 또는 클라우드 기반의 프로세싱 시스템일 수도 있다.
도 20b는 본 발명의 하나의 실시예에 다른 학습 프로시저(600)의 다른 예이다. 데이터는 단계(602)에서, 장치(10) 내의 센서로부터 수신된다. 이 데이터는 그 데이터의 시간 및 날짜를 시작시키는 것은 물론, 예컨대, 데이터를 탐지한 장치 및 사용자의 집 내의 장치의 위치와 같은 정보를 식별하는 시간 스탬프를 포함한다.
시간 스탬프는 단계(504)에서 저장되고, 단계(506)에서 분석되어 잠재적인 패턴을 식별한다. 패턴은 공지된 방법에 의해 식별될 수 있다.
두 가지 예가 플로우차트(600)로 설명된다.
제1 옵션(A)은:
1) 각각의 센서에 대하여, 24시간 기간에 걸친 센서 값의 곡선을 정의하는 단계;
2) 시간 기간에 걸쳐, 각각의 센서에 대한 잠재적 패턴을 도출하기 위해 곡선을 비교하는 단계; 및
3) 센서 그룹 또는 시간 기간에 대한 잠재적 패턴을 도출하기 위해 상이한 센서에 대한 곡선을 비교하는 단계를 포함한다.
제2 옵션(B)는:
1) 24시간을 15분 증분과 같은, 사전 결정된 시간 증분으로 분할하는 단계;
2) 매일, 각각의 사전 결정된 시간 증분에서 각각의 센서에 대한 평균 센서 값을 비교하는 단계;
3) 각각의 시간 증분에서, 평균 센서 값이 사전 결정된 범위 내에 있는지 판정하는 단계; 및
4) 그러하다면, 그 시간 증분 내의 잠재적 패턴을 정의하는 단계;
5) 매일, 각각의 시간 증분에서 상이한 센서에 대한 평균 센서 값을 비교하는 단계;
6)그 시간 증분에서, 적어도 2개의 상이한 센서에 대한 평균 센서 값이 사전 결정된 범위 내에 있는지 판정하는 단계; 및
7) 그러하다면, 그 시간 증분 내의 잠재적인 멀티-센서 패턴을 정의하는 단계를 포함한다.
단계(606)에서, 패턴이 식별된 후, 주 사용자는 단계(508)에서 잠재적 패턴을 확인할 것을 요청받는다. 사용자에 의해 패턴이 확인되면, 그것은 단계(612)에서 저장된다. 확인되지 않으면, 그것은 저장되지 않는다.
현재 센서 데이터는 단계(620)에서 저장된 패턴과 비교된다. 현재 센서 데이터가 사전 결정된 크기만큼 패턴으로부터 벗어난다면, 사용자에게 단계(622)에서 알린다. 센서 데이터가 사전 결정된 크기만큼 패턴으로부터 벗어나지 않았다면, 사용자는 단계(624)에서, 보고 받지 않는다.
이러한 이탈을 보고 받은 사용자의 응답은 또한 상술한 바와 같이 추가적인 학습을 위해 학습 알고리즘에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 주 사용자(22)가 특정 이탈을 수차례 통지 받았고, 매번 사용자가 그 통지를 삭제했다면, 시스템(14)은 사용자가 그러한 통지를 받기를 원하는지 여부를 사용자에게 물을 수 있다. 사용자의 응답이 '아니오'이며, 동일한 이탈에 대한 통지는 다시 전송되지 않을 것이다.
동영상 프로세싱
장치(10)의 이미지 센서(60)에 의한 한 위치의 모니터링 동안, 그 위치에서의 환경 내에서 아무것도 일어나지 않아서 이미지가 변하지 않는 긴 시간 기간이 존재할 수 있다. 예를 들어, 집에 아무도 없을 수 있고, 모니터되고 있는 방에 아무도 없고 아무도 들어오지 않을 수 있고, 또는 예컨대, 사람이 자고 있거나 텔레비전을 시청하는 것과 같이, 방안에 있는 사람이 그들이 방안에 있는 시간 중 적어도 일부 동안 움직이지 않을 수 있다. 본 발명의 실시예에 따라, 이미지 센서(60)에 의해 기록되는 동영상은 장치(10)의 프로세싱 장치(58) 및/또는 시스템(14)의 프로세싱 장치(18)에 의해 분석된다. 본 발명의 하나의 실시예에 따라, 동영상은 장치(10)의 프로세싱 장치(58)에 의해 먼저 분석되고, 관심있는 동영상 프레임이 식별된 때, 그들은 시스템(14)의 프로세싱 장치(18)에 의한 추가 분석을 위해 집(12)를 통해 시스템(14)으로 전송된다.
도 21은 이 실시예에서, 동영상 프로세싱에 참여하는 장치(10)의 컴포넌트의 예의 개략적인 다이어그램이다. 도 22는 동영상 프로세싱에 참여하는 시스템(14)의 컴포넌트의 예의 개략적인 다이어그램이다. 이미지 센서(60)에 의해 수집된 데이터는 2개의 동일한 스트림 내에서 프로세싱 장치(58)로 제공된다. 프로세싱 장치(58)의 디지털 신호 프로세서(702) 또는 별도의 디지털 신호 프로세서는 하나의 스트림 내의 동영상을 압축하고, 압축된 스트림을 저장 버퍼(704) 내에 저장한다. 저장 버퍼는, 예컨대, RAM(82) 또는 다른 그러한 메모리 내에 있을 수 있다. 예컨대, MPEG-4 동영상 압축이 사용될 수 있다.
압축되지 않은 제2 스트림은 프로세싱 장치(58)의 동영상 분석 모듈(706)로 이미지 센서(60)에 의해 제공된다. 동영상 분석 모듈(706)은 동영상의 프레임 내의 움직임과 같은, 시스템(14)에 의한 추가 프로세싱의 변경 가치가 존재하는지 판정하는 소프트웨어 모듈이다.
동영상 분석 모듈(706)은 그 동영상 내의 변화의 크기를 정량화할 수 있고, 장치와 시스템(14) 간의 사용 가능한 대역폭을 포함하는 가중치 적용된 함수일 수 있는 "흥미" 점수를 계산한다. 이 가중치 적용 함수는 시스템(14)으로부터의 정보/명령을 기초로 갱신될 수 있다. 흥미 점수는 버퍼 워커 모듈(708)에 제공될 수 있다. 버퍼 워커 모듈(708)은 압축된 프레임이 추가 분석을 위해 시스템(14)으로의 업로드를 위해 업로드 버퍼로 전송되어야 하는지 판정하는 소프트웨어 모듈이다.
한 덩어리(chunk)의 동영상에 대한 흥미 점수가 임계값보다 크다면, 예컨대, 버퍼 워커 모듈은 대응하는 덩어리의 압축된 동영상을 네트워크(16)를 통해 시스템(14)으로 업로드하기 위해, 그 동영상을 버퍼 저장공간(704)으로부터 업로드 버퍼(706)로 이동시킨다. 동영상 덩어리는, 예컨대, 와이파이 또는 이더넷에 의해 시스템(14)으로 업로드될 수 있다. 그 점수가 임계값보다 작다면 아무것도 하지 않는다. 버퍼 워커(708)가 버퍼 저장공간(704)이 거의 꽉 차 있다고 알린 때, 그것은 버퍼에 최대 정보를 저장하기 위해 최소 흥미 점수, 가장 오래된 동영상, 또는 다른 기준으로 동영상을 삭제한다.
시스템(14)으로 업로드된 동영상 덩어리는 네트워크(16)를 통해 도 22 내의 동영상 인그레스 모듈(712)에 의해 수신된다. 동영상 인그레스 모듈(712)은 동영상 덩어리를 동영상 프로세싱을 위해 프로세싱 장치(18)의 동영상 프로세싱 모듈(713)에 제공한다. 프로세싱은 "들어오는 것", "나가는 것", "횡단하는 것", "일어서는 것"과 같은 모션 특성화(714), 세그멘테이션(716), 및 특징 추출(718)을 포함할 수 있다. 이러한 프로세싱은 별개의 엔티티에 의해 또는클라우드 기반 시스템에 의해 수행될 수 있음을 이해해야 한다.
세그멘테이션(716)은 다수의 프레임에 걸쳐, 움직이지 않는 배경에 대하여 움직이는 대상을 정의한다. 특징 추출(718)에서, 움직이는 물체의 인식을 용이하게 할 수 있는 분할된 볼륨으로부터 특정한 특징이 추출된다. 더불어, 특징화를 위한 배경의 움직이지 않는 부분으로부터 특징이 추출된다.
동영상 프로세싱 모듈(713)의 출력은 학습 모듈(720)에 제공되는데, 이는 움직이는 물체를 식별하기 위해 인식을 수행한다. 그 다음, 통지 모듈(722)은 주 사용자(22) 또는 백업 컨택트(26)와 같은 다른 당사자가 식별된 움직이는 물체를 보고 받을 필요가 있는지 판정한다. 그러하다면, 통지 모듈(722)은 주 사용자(22) 및 백업 컨택트(26)가 지정한 방식으로 네트워크(16)를 통해, 주 사용자(22) 또는 다른 그러한 당사자에게 통지를 전송한다. 그렇지 않다면, 통지는 전송되지 않는다.
학습 모듈(720)은 또한 지속적으로 변하는 텔레비전 화면 또는 천장 팬(fan)과 같이, 흥미 점수의 계산으로부터 그들을 제거하기 위해 이미지의 일부를 가리거나, 또는 흥미 점수의 임계값을 조절하기 위해, 네트워크(16)를 통해 장치(10) 내의 버퍼 워커(708)에 피드백을 제공할 수 있다. 움직이는 동안, TV 또는 팬은 전형적으로 관심있는 것이 아니고, 배경의 일부로 간주될 수 있다. 움직이는 물체를 성공적으로 식별할만큼 충분한 데이터가 제공되지 않는다면, 예컨대, 추가 분석을 위해 더 많은 동영상 데이터가 시스템(14)에 제공되도록 임계값이 낮춰질 수 있다. 이는 시스템(14)이, 예컨대, 동일한 사람을 식별하기 위해 사용자에게 계속 질문할 필요가 있다면, 분명해질 수 있다. 시스템(14)이 효율적이고 즉각적인 분석을 위해서 너무 많은 데이터가 제공되고 있다고 판단하면, 또는 움직이는 물체가 더 적은 데이터로도 지속적으로 그리고 성공적으로 식별될 수 있다고 판단되면, 임계값은 상승될 수 있다.
온보딩 단계 동안 또는 한 섹션의 동영상 내의 이동하는 물체가 식별될 수 없을 때, 학습 모듈(720)은 그 동영상 또는 이미지를 그 동영상 내의 물체가 사람인지, 아이인지, 또는 애완동물인지 식별해달라는 요청과 함께 주 사용자(22)에게 전송할 수 있다. 사람 또는 아이라면, 시스템(14)은 또한 사람 또는 아이의 식별을 요청할 수 있다. 주 사용자(22)는 또한 사용자가 그 사람, 아이, 또는 애완동물의 존재/움직임을 보고 받고자 원하는지 질문을 받을 수도 있다. 주 사용자(22)로부터의 피드백을 기초로, 시스템(14)은 집 또는 다른 위치에 살고 있는 사람 또는 방문한 사람의 식별을 학습한다. 시스템(14)은 또한 주 사용자가 탐지된 움직임을 보고 받기를 원하지 않을 때, 그리고 사용자가 탐지된 움직임을 보고 받기를 원할 때를 학습한다.
장치(10)에서 수행되는 오퍼레이션으로 돌아가면, 동영상 분석 모듈(706)은 수신된 동영상이, 예컨대, 현재 프레임 또는 프레임의 일부분을, 이전 프레임 또는 프레임의 일부분과 비교함으로써 옴직임을 나타내는지 판정할 수 있다. 하나의 예에서, 그리드(grid)가 하나의 이미지 상에 중첩될 수 있다. 그리드 내의 각각의 포인트에 대하여, 8×8 또는 다른 크기의 픽셀 패치(patch)가 형성되고, 이전 또는 이후 프레임 내의 동일한 포인트 부근의 동일한 크기의 픽셀 패치와 비교된다. 프레임 간의 차이는 그 프레임 내의 하나 이상의 물체의 움직임을 나타낼 수 있다. 모션 백터가 프레임 마다 생성될 수 있다. MPEG-4 동영상 비교와 마찬가지로, 움직임이 존재하지 않는다면, 모션 백터는 하나의 패치 내에서 제로(0)이고, 0이 아닌 모션 백터를 가진 이전 패치는 후속 패치와 비교를 위해 미루어 진다.
다른 예에서, 컴퓨터 비전에 사용되는 것과 같은, 특징 탐지 및 인식 기술이 동영상 분석 모듈(706)에 의해 사용된다. 이 예에서는 그리드 대신, 고대비(high contrast) 영역이 조용한 이미지 영역(salient image area)을 식별하기 위해, 프레임 내에서 식별된다. 대부분의 조영한 이미지 영역은 각각의 프레임 내에서 식별될 수 있다. 조용한 이미지 영역은 움직임을 탐지하기 위해 프레임 마다 비교된다. 움직임을 보이는 프레임들은 동영상 분석 모듈(706)에 의해 더 높은 흥미 점수를 부여 받는다.
버퍼 워커에 의해 흥미 점수와 비교되는 임계값은 장치에 의해 설정될 수 있고, 및/또는 네트워크(16)를 통해 시스템(14)에 의해 제공될 수도 있다. 이 임계값은 상술한 바와 같이 시스템(14)에 의해 변경될 수 있다.
시스템(14)으로 돌아가, 인식 동안, 본 예에서 모션 분석 모듈은 프레임 내의 움직임이 발생하는 "위치"를 판정하고, 물체 분석 모듈은 "무엇"이 움직이고 있는지 판정한다. 움직이는 "블라브(blob)"는 프레임에 걸쳐 움직이는 것으로 식별될 수 있고, 움직이는 블라브의 모션 특징(motion signature)은, 예컨대, 150 프레임과 같은 복수의 프레임에 걸쳐 움직이는 백터를 정의함으로써 판정될 수 있다. 유사한 모션들을 함께 그룹화하기 위해 모든 세트의 벡터의 클러스터링(clustering)이 수행될 수 있다. 이러한 클러스터는 미래의 모션이 비교될 "모션 시그니처"의 사전(dictionary)의 기초를 형성할 수 있다.
이 사전 내의 모션 시그니처들은 또한 학습 프로세스 동안 발전되고 사용자 입력에 의해 이름 붙여진 시그니처들과 비교될 수 있고, 또는 모든 장치 내에서 인식된 모든 모션에 대한 비교될 수 있다. 애완동물에 대한 모션 시그니처들은 아이 및 어른의 모션 시그니처와 상이할 것이다. 들어오고 나가는 시그니처들은 다수의 위치에 걸쳐 공통적인 특성(trait)을 가질 것이다. 모션 시그니처들은 속도, 이 또한 사전에 저장될 수 있는 움직이는 물체의 걸음걸이 및/또는 크기와 같은 모션 신호를 고려할 수 있다. 주 사용자(22)는 학습/온보딩 단계 동안, 및 추후 식별되지 않은 움직이는 블라브가 탐지된 때 움직이는 물체 또는 블라브를 식별하도록 요청 받을 수 있다. 예컨대, 사전에 포함하는 것은 텀 빈도(term frequency)-인버스 다큐먼트 빈도(inverse document frequency) 및/또는 K-민즈 트레이닝(K-means training)을 기초로 할 수 있다. 그것의 시그니처가 사전에 저장될 수 있는, 중요하고 흔하게 발생하는 관심 피처(움직이는 블라브)는, 예컨대, 문을 열고 닫는 것, 사람이 방에 들어오고 나가는 것, 애완동물이 방을 통해 걷거나 뛰는 것을 포함한다.
제2 사전은 동영상으로부터 추출될 수 있는, 색상, 가장자리, 코너 등과 같은 피처(feature)들을 저장하기 위해 생성될 수 있다. 이 사전은 사람 및 애완동물과 같은, 대상을 인식하기 위해 무언가 움직이고 있는 것의 "무슨" 피처를 저장하는데, 동영상 내의 그들의 모션 또는 위치와 무관하다.
학습 프로세스 및 움직이는 대상을 식별하는 것의 성과를 기초로 동영상 프로세싱을 향상시키기 위해, 임의의 하나의 또는 모든 모션 인식, 세그멘테이션, 또는 피처 추출 단계 동안, 학습 모듈(720)로부터 동영상 프로세싱 모듈(713)로 피드백이 제공될 수 있다.
다른 센서로부터의 데이터를 포함하는 동영상 파일 및 다른 데이터 파일은 그것을 보내온 장치의 식별정보를 포함하는 메타데이터와 함께, 보안 소켓 층(SSL) 연결과 같은 암호화된 채널을 따라, 장치(10)에 의해 시스템(14)으로 전송될 수 있다. 본 발명에 따라, 장치(10)는 오디오, 동영상, 및 센서 데이터를 동시에 전송한다. 이것이, 예컨대, 복수의 독립적인 센서를 포함할 수 있는 현재 사용 가능한 집 오토메이션 시스템과 상이한 점이다. 장치(10)는 시스템(14)에 의한 신속한 응답을 용이하게 하는 완전한 데이터세트를 전송할 수 있다. 동시에 집(12) 또는 다른 위치에서 동작하는 복수의 장치(10)가 존재한다면, 그들은 시스템(14)으로 전송할 다양한 센서 데이터를 동시에 컴파일하도록 동작할 수 있다.
현재 동영상 파일 및 온도, 습도, 공기 질 등과 같이, 센서로부터의 현재 데이터를 포함하는, 장치(10)의 현재 상태는 장치의 식별정보, 지리적 위치에 의해 결정된 장치의 위치, 및 주 사용자의 식별정보와 연관지어져 데이터베이스(20)에 저장될 수 있다. 장치(10)의 이전 상태는 또한, 예컨대, 학습을 용이하게 하기 위해, 데이터베이스(20) 또는 다른 그러한 저장 장치 또는 데이터베이스에 저장될 수 있다. 백업 컨택트, 가족 구성원, 그룹 맴버, 및 통지 규칙 또한 장치(10) 및 주 사용자(22)의 식별정보와 연관지어져 데이터베이스에 저장될 수 있다. 하나의 예로서, 동영상은 별도의 데이터베이스에 저장되고, 그 동영상에 대한 포인터는 다른 상태 정보와 연관지어 저장될 수 있다.
도 23은 앱에 의해 디스플레이되는, 주 사용자(22)의 사용자 장치(22)에 제공되는 통지(750)의 예이다. 통지(750)는 이벤트의 설명(752) 및 이벤트가 발생한 위치를 포함한다. 본 예에서는, 거실에서 움직임이 탐지되었다. 통지는 또한, 이 이벤트의 시간(754)(여기서는, 2:12PM)을 포함한다. 통지(750)는 무엇이 그 이벤트(756)를 트리거했는지(여기서는, 모션 탐지) 서술한다. 그 이벤트가 발생한 거실의 이미지(758)가 보여진다. 이미지를 클릭하면, 그 이벤트의 동영상이 재생된다. 또한, 움직임이 발생한 방의 현재 동영상을 볼 수 있는 아이콘(760)이 제공된다. 주 사용자(22)에게 조치 옵션을 제공하기 위한 다른 아이콘(762)이 제공된다. 조치 옵션은, 예컨대, 그 이벤트를 오경보로서 삭제하는 것, 백업 컨택트(26)에게 연락하는 것, 또는 경찰(28), 소방서(30) 또는 구급차(32)에 연락하는 것을 포함할 수 있다.
도 24는 사람이 집에 도착했고 그 시간을 설명하는, 사용자 장치(24)에 디스플레이된 통지(770)의 한 예이다. 이 통지는 또한 각각 T/H 센서(90/88), 공기 질 센서(94) 및 마이크로폰(76)을 기초로 한 현재 온도, 습도, 공기 질, 및 그 방 내의 소음을 포함한다.
제스처 및 소리 기반의 사용자 입력된 액션들
상술한 바와 같이, 주 사용자(22)는 그들의 스마트폰 또는 웹 인터페이스로부터 앱을 통해 장치(10)를 제어할 수 있다. 장치(10)는 또한 액티브 및 패시브 액션들을 통해 사용자에 의해 제어될 수 있다. 장치를 제어할 수 있는 액티브 액션들은, 예컨대, 음성 명령 및 물리적 제스처를 포함한다. 또한 음성/소리 및 제스처 액션의 조합은 장치를 제어하기 위한 명령을 생성할 수 있다. 소리는 마이크로폰(76)에 의해 탐지될 수 있고, 제스처는 이미지 센서(60)에 의해 탐지될 수 있다. 하나의 예에서, 주 사용자 또는 다른 가족 구성원들은, 예컨대, 경찰 또는 소방서와 같은 당국에 연락하기 위해, 또는 백업 사용자에게 연락하기 위해 보안 경보를 호출할 수 있다. 사용자가 낮은 레벨의 경보를 발행하기 위해 구두 명령을 지정하는 것, 또는 높은 레벨의 경보를 발행하기 위해 특정한 손 제스처를 지정하는 것과 같이, 특정 액션이 원하는 결과를 기초로 하여 맞춤 설정될 수 있다. 음성 인식 시술은 당업계에 공지된 바와 같이, 명령을 인식하기 위해 시스템을 학습시키는데 사용될 수 있다. 제스처 인식 기술은 당업계에 공지된 바와 같이, 제스처를 인식하기 위해 사용될 수 있다.
사용자는 또한 패시브 액션을 통해 장치를 제어할 수 있다. 움직임 및 동영산 신호는 패시브 액션을 판정한다. 하나의 예로서, 주 사용자는 장치(10) 및/또는 시스템(14)이 얼굴 인식을 통해 주 사용자를 인식한 후 장치를 무장해제 시키기 위해 장치(10)의 전방으로 걸어올 수 있다. 장치(10)는 또한 특정한 움직임이 정상적인 것인지 또는 일상적인 것을 벗어난 것인지 나타내기 위해 이미지 센서(60)로부터의 입력을 기초로 방향을 감지할 수 있다.
타임라인
이벤트가 시스템(14) 및/또는 장치(10)에 의해 저장된 때, 그것은 그들의 위치에서의 활동의 '타임라인'으로 사용자에게 보여질 수 있다. 타임라인은 한 위치에서 장치(10) 또는 복수의 장치(10)에 의해 캡쳐된 시간 기간에 걸쳐 주어진 위치에서 발생했던 이벤트의 선형의 발생시간 순서의 스케쥴이다. 타임라인은 네트워크(16)를 통해 시스템(14) 및/또는 장치(10)로부터 사용자 장치로 제공되는 정보를 기초로, 앱을 통해 사용자 장치(24) 상에 디스플레이된다. 타임라인은 주 사용자(22)가 장치 또는 장치들(10)에 의해 캡쳐된 사용자 정의된 위치에서의 모든 활동의 개요를 신속하게 얻는 것을 가능하게 한다. 타임라인은 사용자가 앱의 제어 하에서 이벤트와 이전 통지 사이에서 토글하는 것을 허용한다.
타임라인은, 예컨대, 2 타입의 이벤트, 인게이지먼트(engagement) 엔트리, 및 이벤트 엔트리로 이루어질 수 있다. 인게이지먼트 통지는 주 사용자(22) 또는 가족 구성원(신뢰받은 사용자)과 같은 다른 사용자가 장치(10)와 상호작용할 때 발생된다. 이벤트 통지는 장치(10)가 무장되고 비정상적인 어떤 것을 탐지했을 때 발생된다.
인게이지먼트 엔트리는 특정 위치에 있는 사용자와 장치(10)의 인게이지먼트를 캡처한다. 예를 들어, 인게이지먼트 엔트리는 주 사용자가 집에 도착하거나 집에서 출발할 때 발생된다. 다른 인게이지먼트 통지는 아래에 설명한 바와 같이 장치 모드 변경, 시스템에 의해 자동으로 또는 주 사용자(22)에 의한 개시 여부(예컨대, "장치가 지금 무장되어 있음") 또는 "앰버가 장치를 비활성화하였음"), 주 사용자가 준비되었는지 여부(아래에 더 상세하게 설명됨), 주 사용자가 통지 설정을 변경했는지 여부(예컨대, "저스틴이 1시간 동안 모든 통지를 중단시켰음"); 또는 주 사용자가 이벤트를 해결한 시간을 포함한다.
타임라인은 주 사용자가 이벤트 통지를 관리하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 주 사용자(22)는 어떤 센서가 이벤트 생성을 트리거 했는지 볼 수 있고; 단일 위치에 복수의 장치가 있는 경우에 집 내의 어떤 장치가 이벤트 생성을 트리거 했는지 학습하고; 이벤트가 트리거된 시간을 학습하고; (원격으로 기록하기 위해 카메라를 능동적으로 사용했던) 다른 주 사용자가 "라이브"로 한 때부터 동영상 클립을 보고; (GPS 위치를 통해) 누가 언제 어디서부터 고 라이브 했는지 보고; 이벤트의 심각성을 보고; 타임라인에 대한 액세스와 함께 다른 사용자에 대한 엔트리 상에 코멘트를 남기고; 사용자가 이벤트에 응답했던 방법을 보고; 내 환경이 정상이라고 확신하게 하는 센서 판독값을 보고; 각각의 이벤트의 하이 레벨 뷰 및 상세한 화면을 보고; 각각의 이벤트에 대한 센서 상세정보를 보고; 각각의 이벤트 동안 어떤 사용자가 집에 있었는지 학습하고; 각각의 이벤트가 지속된 시간을 학습하고; 이벤트로부터의 동영상을 보고; 이벤트로부터 통지의 상태를 알고; 이벤트를 사회적으로 공유하고; 이벤트 리포트(센서 데이터, 이벤트 타임라인, 동영상 등)를 다운로드하고; 이벤트를 중요하게 마킹하고; 이벤트 동영상 및 상세내용을 이메일로 보내거나 텍스트로 작성하고 및/또는 타임라인에 액세스하여 다른 사용자를 위한 피드백을 남길 수 있다.
타임라인은 장치(10)가 주 사용자(22)에게 잠재적 보안 위협을 알렸던 위치에 이벤트를 포함할 수 있다. 타임라인은 또한, 예컨대, 주 사용자가 특정 이벤트를 통지받는 것을 원하지 않았거나, 또는 이벤트의 심각도의 부족으로 인해, 주 사용자(22)에게 통지하지 않았던 이벤트를 포함할 수도 있다.
도 25는 시스템(24) 및/또는 장치(10)로부터 수신된 데이터로부터, 앱을 통해 사용자 장치(24)에 의해 디스플레이될 수 있는 이벤트의 타임라인(800)의 한 예이다. 타임라인은 장치(10)의 위치(802), 여기서는, "브룩클린 아파트먼트", 현재 시간(804), 날짜(오늘)(806), 및 그날까지(8) 발생한 이벤트의 개수(808)를 식별한다. 3개의 이벤트가 각각의 이벤트의 시간(810) 및 이벤트의 요약(812)과 함께 나열되어 있다. 타임라인(800)은 현재 디스플레이되지 않은 추가적인 이벤트를 보기 위해 사용자에 의해 스크롤될 수 있다. 타임라인은 또한 그 이벤트를 이전에 보았던 것인지 있는지(814) 나타낸다.
도 26은 통지의 타임라인(820)이다. 이틀 간의 통지가 도시되어 있고, 타임라인은 추가적인 통지를 디스플레이하기 위해 스크롤될 수 있다.
복수의 주 사용자(22)가 하나 이상의 장비를 공유하는 경우에, 각각의 사용자의 타임라인은 다소 상이하게 나타날 수 있고, 그들에게 커스터마이징될 수 있다. 백업 컨택트(26) 및 다른 당사자들은, 주 사용자(22)가 허락했다면, 타임라인에 대한 액세스를 가질 수 있다.
각각의 사용자에 대하여 무엇이 정상적인 것이고 또는 비정상적인 것인지에 대하여 특정하게 맞춤된, 물리적 위치 내의 당신의 삶의 타임라인의 이러한 개념은 이미지 센서(60), 마이크로폰(76), 및 다른 센서와 함께 긴밀하게 협력 작동하는, 센서 관점에서부터 하나의 물리적 위치에서 무엇이 일어나고 있는지 요약한다. 예를 들어, 장치(10) 및 시스템(14)은 (계정에 링크된 모바일 장치상의 지리적 위치 추적 서비스, 얼굴 인식, 및/또는 사용자 패턴을 이용하여) 어떤 위치에 누가 있는지, T/H 센서(90/88)를 기초로 하여 내부의 그리고 공공적으로 사용 가능한 날씨 정보를 통해 외부의 온도 및 습도가 얼마인지, 마이크로폰(76) 및 다른 셀서를 통해 어떤 노이즈 및 활동이 발생하고 있는지, 그리고 모든 이러한 활동들이 정상적인지 아닌지 알 수 있다. 이러한 활동들은 그들의 관련된 '정상임' 또는 '비정상임'과 함께, 타임라인 상에 개략적으로 표시될 수 있고, 여기서 주 사용자(22)는 그것이 그들의 삶에 영향을 주는지, 및 영향을 얼마나 주는지 이해하기 위해 각각의 이벤트를 신속하게 조사할 수 있고, 비정상적인 이벤트의 발생을 통지받을 수 있다.
장치(10) 및/또는 시스템(14)은 주어진 위치에서 발생했던 '하루' 또는 '일주일의 생활'의 요약을 제공하여, 그 주동안 그 위치에서 발생했던 것의 매우 신속한 동영상 클립 뷰 및 이해를 제공할 수 있다. 사용자는 일주일, 하루, 또는 다른 시간 기간의 동양상 클립 시놉시스를 이메일로 받을 수 있다.
주 사용자(22)는 또한 임의의 그들의 위치로부터 그들의 장치(10)에 액세스하여, 그 장치로부터 라이브 스트리밍 동영상을 볼 수 있고, 이는 그들을 "라이브"로 바꿀 수 있게 한다. 그들은 그 위치에서의 현재 센서 판독값, 및 누가 그 시간에 집에 있는지 나갔는지 알 수 있다. 주 사용자(22)는 동영상 및 대응하는 센서 데이터를 저장하기 위하 옵션을 가진다.
클립 라이브러리는 사용자가 그들이 시스템(14)이 그들을 위해 저장하기를 원하는플래그 달린 동영상 클립을 저장하는 것을 가능하게 한다. 이는 그들이 강도의 클립에 대하여 통지 받았던 이벤트의 클립을 포함할 수 있는데, 이는 추후에 법정에서 또는 경찰 리포트를 위해 사용될 수 있다. 사용자는 알만한 가치가 있는, 예컨대, 또한 저장할만한 어떤 것을 하고 있는 가족 애완동물의 가볍게 즐길 수 있는 클립과 같은, 해피 이벤트의 클립을 요청할 수 있다. 앱을 통해 클립을 플래깅하는 것은 그 클립을 그들을 위해 데이터베이스(20)에 또는 시스템(14) 상의 다른 저장 장치에 저장한다. 클립 라이브러리는 하나의 위치에 속한다. 주 사용자는 저장된 클립을 그들의 클립 라이브러리로부터, 예컨대, 페이스북 및 트위터와 같은 소셜 네트워크와 공유할 수 있다.
도 27은 한 위치에서 하루 또는 일주일의 생활을 발생시키는 방법(900)의 한 예이다. 단계(902)에서, 이미지 센서(60)와 같은 동영상 카메라를 포함하는 장치(10)를 모니터링함으로써 한 위치가 모니터된다. 단계(904)에서, 주 사용자(22)는 그 위치에서의 이벤트를 통지 받는다. 사용자는 상술한 바와 같이, 시스템(14)에 의해 통지 받을 수 있다. 단계(906)에서, 그 위치에서의 각각의 이벤트와 관련된 동영상 클립이 사용자에게 보고되고 저장된다. 동영상 클립은 상술한 바와 같이 장치(10)에 의해 시스템(14)에 업로드될 수 있다. 단계(906)에서, 동영상 클립은 시스템(14)에 의해 데이터베이스(20) 또는 다른 저장 장치에 저장될 수 있다.
단계(908)에서, 동영상 클립들은 사용자의 요청시 시스템(14)에 의해 저장된다. 사용자(22)는 특정 동영상 클립들이 사용자 장치(24) 상의 앱을 통해 저장되도록 요청할 수 있다.
단계(910)에서, 시스템(14)은 앱을 통해, 지정된 시간 기간에 걸쳐 저장된 동영상 클립을 제공해달라는 사용자(22)로부터의 요청을 수신한다. 시스템은 단계(910)에서 저장된 동영상 클립을 검색하고, 단계(912)에서 그것들을 사용자 장치(24) 상에 디스플레이하기 위해 사용자에게 제공한다. 동영상 클립들은, 예컨대, 단일 파일로 컴파일되어 이메일을 통해 전송될 수도 있다. 앱은 주 사용자(22)에 의해 요청된 때, 그 동영상을 열고 디스플레이한다.
센서 데이터 추세
앱은 또한 사용자가 장치(10) 내의 센서들로부터의 센서 데이터 추세를 보는 것을 허용하여, 주 사용자(22)가 그들의 위치 내 특정 센서에 대한 시각적 데이터를 볼 수 있다. 예를 들어, 공기 질 센서가 트리거되면, 경보, 명령(예컨대, 밖으로 나가시오, 창문을 여시오 등), 및 액션 호출(독성 제어를 호출하려면 여기를 누르시오) 이전에, 공기 질의 측정값, 센서가 꺼진 때의 동영상 및 오디오 클립, 공기 질이 어떤지의 히스토리 차트를 나타내는 그래프가 시스템(14)에 의해 생성되고, 주 사용자(22)에게 전송된다.
시간이 흐름에 따라, 시스템(14)에 의해 개발된 환경 센서 데이터에 대한 통찰력이 각각의 주 사용자(22)에게 전송될 수 있다. 센서 데이터는 유사한 상황에 처한 주 사용자(22)로부터 센서 데이터에 의해 판정된 평균 판독값의 기준점이 될 것이다. 예를 들어, "집에 아무도 없을 때 당신의 온도는 평균 76도이다." 당신의 도시의 대부분의 집소유자는 집에 아무도 없을 때 그들의 내부 온도를 대략 70도로 유지한다. 주 사용자(22)는 또한 센서 데이터를 볼 수 있고, 그것을 이전 시간 프레임과 비교할 수 있다(즉, 이번달 대 지난달) 주 사용자(22)는 또한 특정 센서로부터 데이터 사이에서 토글하는 능력을 가질 수 있는데, 이는 그들과 관련된 센서에 대한 그래프를 보여주고, 그들에게 관심없는 센서 데이터 및 대응 그래프를 숨길 수 있다.
지리적 위치 추적(geo-location)
지리적 위치 추적은, 예컨대, 한 위치에 접근하거나, 들어오거나, 떠나는 사람을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 지리적 위치 추적은 또한 주 사용자(22) 및, 예컨대, 가족 구성원과 같은 다른 사람의 위치를 판정하기 위해 장치(10) 및/또는 시스템(14)에 입력을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 지리적 위치 추적 서비스는 대부분의 스마트폰 또는 스마트폰 모바일 장치에서 사용 가능하다. 장치(10) 및 시스템(14)의 무장해제 및 무장은 지리적 위치를 기초로 할 수 있다. 예를 들어, 장치(10)/시스템(14)은 사람이 모니터되는 위치에 접근하거나 들어오고 있다는 통지를 발행하고, 주 사용자(22)가 그 위치에 또는 그 부근에 있다고 판정된 때, 사용자가 원한다면, 무장해제될 수 있다. 본 예에서, 통지가 전송되지 않았지만, 데이터는 여전히 수집될 수 있다. 이와 유사하게, 주 사용자(22)가 한 위치를 떠나고 있다고 판정된 때, 장치(10)/시스템(14)은, 사용자가 원한다면, 통지를 제공하도록 무장된다.
주 사용자(22)가 그들의 집(12) 또는 장치(10)가 놓여 있는 다른 위치 둘레의 선택 반경에 전근하기 시작할 때, 그것은 사용자가 그 영역 내에 있고, 그들이 들어오는 것을 '준비'하도록 홈 네트워크에 신호를 전송할 것이다. '준비'된 이것은 그 위치로 들어가는 사람이 사용자일 가능성이 크기 때문에, 움직임 알람의 경보로의 진입시 즉시 사용자에게 통지하지 않고, 예컨대, 앱 또는 무선 네트워크를 통해 사용자가 그 위치에 있다고 확인하고 스스로 무장해제시키기 위한 다른 사전 결정된 설정 시간(예컨대, 45초)을 기다리도록 장치(10)/시스템(13)에 알린다.
예컨대, 가족 구성원과 같이, 주 사용자(22)에 의해 지정된 다른 사용자의 지리적 위치도 또한 사용자에게 경보하지 않고 장치(10)/시스템(14)을 무장 또는 무장해제할 수 있다. 이러한 정보는 '타임라인' 내에 저장될수 있으나, 보안 사고로서 통지할 필요는 없다.
사용자 장치(24)를 지리적 위치 추적함으로써, 집(12) 내의 다른 우선순위가 또한 제어될 수 있다. 예를 들어, 우선순위는 집 내에 누가 있는지에 따라 상이할 수 있다. 보안 및 안전 관점에서 볼 때, 특정 액션 및 통지는 폰의 지리적 위치 및 그 위치 내의 개인들의 근접도의 확인에 맞추어 조절될 수 있다. 계정의 개인 소유자들은 그 개인에 대한 우선순위를 설정할 수 있다. 액션은 특정한 통지일 수 있다. 예를 들어, 주 사용자의 아이의 위치가 활성화되면, 주 사용자(22)는 그 아이의 활동의 타임라인 또는 그래프를 수신할 수 있다.
지리적 위치 추적은 다양한 방식으로 수행될 수 있다. 하나의 예에서, 모바일 장치와 같은 사용자 장치(24)는 예컨대, GPS 좌표를 이용하여 사용자 집(12)을 중심으로 주변의 넓은 영역(~1 Km)을 모니터할 수 있다. 사용자 장치(24)가 자신이 이러한 큰 영역으로 들어가는 것을 인식한 때, 그것은 BLTE 장치를 이용하여 만들어진 미니 지오 펜스(geo-fence)인 아이비콘(iBeacon)이라 불리는 더 작은 영역을 검색하기 시작한다. 사용자 장치(24)가 아이비콘을 인식한 때, 그것은 통지를 무장 해제하기 위해 시스템(14)에 HTTPS 요청을 전송한다.
다른 예에서, 모바일 사용자 장치(22)는 그것이 큰 모니터되는 영역으로 들어갔음을 인식한 때, 블루투스 저전력 장치인 장치(10)를 검색하기 시작한다. 사용자 장치(24)에 접속된 때, BTLE 장치(10)는 주변 장치가 되고, 사용자 장치(24)는 중앙 장치가 된다. 사용자 장치(24)는 백그라운드에서 주변장치에 대한 검색을 계속한다. 사용자 장치(24)가 주변장치를 탐지한 때, 그것은 그것이 사용자 장치(10)인지 검증하고, 시스템(14)에 통지를 무장해제하라는 HTTPS 요청을 전송한다.
다른 장치(10)의 주 사용자(22)일 수도 있고, 또는 주 그룹 내의 백업 컨택트(26)가 되도록 준비될 수 있는 보조 사용자도 마찬가지로 주 사용자(22)에 의해 설정된 기준을 기초로 하여, 그 장치의 보안 및 통지를 무장 및 무장해제하기 위해 사용될 수 있다.
제3자 정보 및 API
본 발명의 다른 실시예에 따라, 시스템(14)은 사용자의 위치를 학습하기 위해, 그리고, 예컨대, 누가 잠재적 백업 컨택트가 될 수 있는지 학습하기 위해, 페이스북 또는 링크드인(Linkedln)과 같은, 시스템과 제3자 간의 접속을 가능하게 할 수 있다. 사용자가 그들의 페이스북 계정을 시스템(14)에 접속하면, 예컨대, 이 시스템은 페이스북 내의 그들의 모든 친구의 이미지를 스캔할 수 있고, 주 사용자에게 그들이 백업 컨택트(26)로서 지정되어야 하는지 물어볼 수 있다. 스캔된 이미지를 기초로, 예컨대, 페이스북 상의 친구들이 집(12)으로 들어온다면, 이미지 센서(60)에 의해 캡처된 이미지 또는 동영상을 매칭시키고, 그것을 스캔된 이미지와 비교함으로써, 장치(10) 및 시스템(14)은 페이스북 상의 친구들을 인식할 수 있다. 주 사용자(22)는 그 다음 그들의 집(12)으로 누가 들어왔는지 보고 받을 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 시스템(14)은 그들 자신의 장치(10)의 다른 사용자 및 대중들이, 그들 자신의 환경을 더 잘 이해하기 위해, 일반화되고 익명화된 데이터는 물론 개인의 생활에 대한 특정 데이터를 모두 수집하는 것을 허용하기 위해 API를 생성할 수 있다. 이러한 오픈 시큐리티 플랫폼(open security platform)은 시스템(14)에 접속하는 장치를 만들고자 하는 및/또는 다른 보안 관련 이점 또는 보안과 무관한 이점을 위해 시스템(14)의 형태를 이용하고자 하는 다른 시큐리티 회사에 의해 사용될 수도 있다.
본 시스템에 의해 획득 및 사용될 수 있는 다른 제3자 정보는 날씨를 포함한다. 예를 들어, 온도, 습도, 및 공기 질 임계값은, 예컨대, 현지 날씨를 기초로 시스템(14)에 의해 변경될 수 있다.
현지 범죄 경보 또한 시스템(14)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 시스템(14)은 통지를 제공받을 필요 없는 사용자 우선순위 상태의 환경 하에서, 그 영역 내에서 최근에 범죄가 증가했다는 것을 알게 된다면, 주 사용자(22)에 통지를 전송할 수 있다.
공동체 감시(community watch)
본 발명의 다른 실시예는 사용자가 시스템 내에 포함하도록 선택한 사용자의 소셜 그룹/친구, 가족 또는 이웃과 본 시스템 간의 상호작용이다. 주 사용자(22)는 사용자 장치(24) 상의 앱을 통해, 주 사용자가 그들의 '소셜 그룹'으로서 알고 있는 사람을 지정할 수 있고, 이러한 사용자들은 주 사용자 통지에 대한 백업으로서 식별한다. 이러한 백업은 타임라인 펄스펙티브로부터 서로의 집을 살펴보기 위해 함께 일하고, 서로의 안전 및 보안을 감시하는 것을 돕는 특정 '그룹' 내에 놓여진다. 시스템(14)은 또한, 예컨대, 페이스북 상에 주 사용자(22)의 친구로서 식별된 사람들을 자동으로 지정할 수 있다.
이러한 그룹들은 어디든 2사람 내지 10사람 이상일 수 있지만, 한 공동체의 사람들이 보안 관점에서 응답할 수 있는 작은 소셜 써클이 되도록 의도될 수 있다. 그룹의 맴버들은 시스템(14)/장치(10)로부터 통지를, 주 사용자(22) 다음에, 또는 높은 우선순위의 통지의 경우에 주 사용자와 동시에, 수신한다. 이는 시스템에 대한 정확하고 신속한 응답이 존재함을 보장하기 위해 복수의 사람들이 통지에 응답할 수 있는 클라우드 소스 응답(crowd sourced response)을 가능하게 한다. 게다가, 주 사용자(22)는 주사용자 상태를 양도할 수 있고, 사전 결정된 시간 기간에 걸쳐 장치를 구성하는 소프트웨어 및 하드웨어 상으로 소유권 및 컨트롤을 보내기 위해 일시적인 "키"를 제공할 수 있다. 이러한 디지털 키는 주 사용자의 집을 일시적 게스트에게 임대한 때와 같이, 주 사용자 이외의 다른 누군가 집에 있거나 집을 이용하고 있을 때, 장치(10)에 대한 일시적인 접근권한을 수령인이 가지게 허용할 수 있고, 또는 주 사용자가 휴가중이고 주사용자의 집을 체크하기 위해 가족 구성원의 친구에게 접근권을 제공하는 것을 허용할 수 있다.
다른 예에서, 주 사용자(22)가 사전 결정된 길이의 시간 후 통지에 응답하지 않는다면, 예컨대, 그 통지는 시스템(14)에 의해 그 그룹 내의 일부 또는 모든 멤버들에게 전송될 수 있다. 그 그룹의 멤버들은, 예컨대, 그 위치에서 무엇이 일어나는지 볼 수 있거나, 또는 그 통지를 일으킨 것의 작성된 설명을 볼 수 있다. 주 사용자(22)는 얼마나 많은 정보를 그 그룹의 멤버들이 수신할지 적절한 우선순위를 설정함으로써 정할 수 있다. 복수의 그룹 멤버는 그 다음 가상의 이웃 또는 가상의 공동체 감시로서 사건을 해결하기 위해 함께 일할 수 있고, 안전 또는 보안 관련 사건에 응답하고 반응할 책임을 공유한다.
주 사용자의 소셜 그룹 내의 개인들은 사고를 해결하기 위해, 또는 사고 또는 이벤트에 응답하기 위해 앱을 통해 직접적으로 또는 간접적으로 조취를 취할 수 있다. 주 사용자(22)도 복수의 그룹의 한 멤버일 수 있다. 한 그룹은, 예컨대, 그들의 위치 또는 다른 위치에 2명의 사용자 또는, 집 소유자 및 보조 가족 구성원을 포함할 수 있다. 그룹 멤버는 또한 그 그룹 내의 다른 멤버들의 타임라인에 접근권한을 가질 수 있고, (그룹 설정 및 우선순위에 따라) 그 그룹으로부터 멤버를 추가하거나 뺄 수 있다. 이러한 그룹은 사람들이 그들의 부모, 아이, 이웃, 및 친구와 같이, 보안 또는 안전에 대하여 그들을 도울 것으로 이미 알고 신뢰하는 사람을 데리고 오는 방식이다.
게다가, 그룹은 아파트 건물 또는 사무실과 같은 건물의 일부분의 물리적 건물의 일부 또는 모든 거주자를 포함할 수 있다. 이 그룹은 확인된 사건, 또는 온도, 습도, 및 공기 질 판독값과 같은 제한된 정보를 공유할 수 있다. 빌딩 또는 사무실의 복수의 멤버들은 사무실 내의 장치에 대한 전력공급을 공유하고, 통지 또는 응답을 공유한다. 그들의 물리적 위치에서 일어나고 있는 것을 아는 것은 그 그룹의 모든 멤버에게 유익할 것이다. 사람은 그들이 장치 또는 멤버쉽을 가지고 있지 않다 하더라도, 그 그룹의 멤버일 수 있다. 예를 들어, 그들은 누군가의 백업일 수 있고, 여전히 다른 사람의 시큐리티 내에 참가할 능력을 가진다. 그러나, 이러한 경우에, 그들은 그들 자신의 입력을 가지지 않을 수 있다.
그룹은 또한 하나의 공동체일 수 있고, 경찰 또는 다른 당국에 대한 입력을 포함할 수 있다. 이 그룹의 멤버들은 누군가 또는 무엇이 사용자에 의해 확인된 때, 또는 높은 열, 일산화탄소, 또는 다른 생명-안전 관련 이벤트가 탐지된 때, 즉각적인 통지를 수신해야 것이다. 적절한 정부 당국 또는 비정부 지원 회사/엔티티가 사건이 평범하지 않을 것 같을 때 그 사건을 알리고/보고하기 위해 장치(10) 및/또는 시스템(15)으로부터 직접적으로 또는 간접적으로 연락을 받을 수 있다. 대안으로서, 장치(10)/시스템(14)은 통지가 주 사용자 또는 그룹 멤버에 의해 수신확인되지 않는다면, 당국에 경보를 보내도록 주 사용자(22)에 의해 설정될 수 있다. 제2 레이어는
서로 감시하는 한 무리의 이웃 이외의 제2 레이어(layer)는 시스템(14)과 현지 당국 사이의 상호작용이다. 경찰 또는 다른 당국으로 이어주는 전용 소프트웨어 앱 또는 웹사이트는 장치(10)에 의해 수집된 데이터, 범죄 관련 데이터 및 다른 안전 정보를 사용자 집에서부터 관련 그룹으로 직접 보낼 수 있다. 적절한 정부 당국 또는 비정부 지지 회사 및 엔티티는 비정상적인 것 같은 사건을 알리고 보고하기 위해 장치(10) 또는 시스템(14)으로부터 직접 또는 간접적으로 연락을 받을 수 있다. 대안으로서, 장치(10) 및/또는 시스템(14)은 통지가 주 사용자 또는 그룹 멤버에 의해 수신확인이 되지 않는 다면, 절절 한 설정을 통해, 당국에 경보를 보내도록 주 사용자에 의해 설정될 수 있다.
사용자 앱
상술한 바와 같이, 주 사용자(22) 및 사용자에 의해 허가 받았다면, 다른 사용자는, 장치 내의 애플리케이션을 통해, 그들의 모바일 장치 또는 랩탑 또는 데스크 탑 컴퓨터와 같은 다른 프로세싱 장치를 통해, 장치(10) 및 시스템(14)과 통신할 수 있다. 이러한 앱으로부터, 사용자는 장치에 대한 설정을 제어하고, 비정상적인 어떤 것이 발생했을 때 통지를 수신하고, 적절한 방식으로 응답할 수 있는 능력을 가진다. 모바일 애플리케이션의 특징은 누군가의 짐에서 무엇이 일어나는지의 전체적인 화면을 제공하고, 다양한 상황에 있는 누군가의 집을 효과적으로 감시하기 위해 필요한 도구를 제공하기 위해 일제히 작동한다.
특정 통지는 사용자의 모바일 장치, 태블릿, 컴퓨터 또는 다른 웹 접속된 장치 상의 사용자에게 전달된다. 메시지는 사용자의 선호도를 기초로 이메일, 전화, 텍스트, 또는 앱 메시지를 통해 전송될 수 있다. 장치(10) 및 시스템(14)으로부터의 입력을 기초로, 통지 및 경보는 시스템에 의해 발생된 관련 사건을 사용자에게 알리기 위해 사용자에게 푸시된다.
다른 타입의 통지는 장치 통지를 포함한다. 사람의 상호작용에 의해 생성되지 않은 시스템 관련 통지가 존재한다. 예컨대, 장치 통지는 시스템이 전력을 손실하거나, 시스템이 인터넷으로부터 연결이 끊어진 때 사용자에게 전송될 수 있다. 또한, 장치 기능과 무관한, 사용자에게 전달될 몇 가지 분류의 통지가 존재한다. 제3자의 날씨 정보; 서비스 플랜에 대한 지불을 위한 리마인더; 할당된 데이터 저장공간이 용량에 도달했다는 통지; SDK/API 관련 통지; 소프트웨어 업데이터; 백업 초대의 확인; 백업 컨택트에게로 통지를 확대하는 시기; 및/또는 추가적인 사용자 통지의 확인과 같은, 비장치, 사람과의 상호작용이 아닌, 생성된 통지가 존재한다.
커스텀 모드
장치(10) 및 시스템(14)는 상이한 동작 모드에서 상이하게 동작할 수 있다. 동작 모드는 홈 모드, 어웨이 모드, 야간 모드, 프라이버시 모드, 및/또는 휴가 모드를 포함할 수 있다. 예컨대, 모드들은 장치(10) 상에서 용량성 스위치(114)를 통해 및/또는 사용자 장치(24) 내의 앱을 통해 직접 변경될 수 있다. 예컨대, 각각의 모드는 RGB LED(96)에 의해 디스플레이되는 색상에 의해 표현될 수도 있다.
야간 모드 동안, 장치(10) 및 시스템(14)은 여전히 사용자의 집을 감시하도록 활성화될 수 있으나, 사용자에게 모든 이벤트의 인스탠스(instance)를 알리지는 않는다. 예를 들어, 사용자는 장치(10)가 움직임을 탐지한 때, 또는 온도의 높은 상승과 같은 중요 경보만 수신하고, 모든 다른 경보들은 다음날 아침까지, 설정된 또는 그 이후 시간 동안 미루도록 야간 모드를 설정할 수 있다.
휴가 모드에서, 장치(10) 및 시스템(14)은 높은 경보 모드로 될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 이벤트를 해결하기 위해 사용자 또는 백업를 기다리는 대신, 모션이 탐지된 때 사이렌(86)을 자동으로 울릴 수 있다. 게다가, 에스컬레이션(escalation) 우선순위는 중단되고, 주사용자(22) 및 백업 컨택트가 동시에 통지를 수신한다.
게다가, 휴가 모드에서, 주 사용자는 사전 결정된 시간 기간 동안 백업 컨택트 또는 다른 당사자에게 장치(10) 및 시스템(14)에 대한 소유권 및 컨트롤을 제공하기 위해, 주 사용자 상태를 양도하고, 일시적 디지털 "키"를 제공할 수 있다.
이러한 디지털 키는 또한 주 사용자 외의 다른 누군가가 집에 있거나 집을 이용하는 경우에 장치(10)에 대한 일시적인 접근권한을 수령인이 가지도록 허용할 수 있다. 예를 들어, 주 사용자의 집이 일시적인 게스트에게 임대된 때, 또는 주 사용자가 휴가중일 때 주 사용자의 집을 확인하기 위해 가족 구성원의 친구에게 접근권한을 줄 수 있다.
여기 서술된 본 발명의 실시예들은 단지 예시일 뿐이고, 당업자들은 서술된 실시예의 형태가 아래의 청구항에 정의된 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 변경될 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (152)

  1. 감시 장치로서,
    단일 하우징;
    한 위치의 이미지들을 수집하기 위한, 상기 하우징에 의해 지지되는 카메라;
    상기 위치의 온도를 탐지하기 위한, 상기 하우징에 의해 지지되는 온도 센서; 및
    상기 위치 내의 공기의 질을 감지하기 위한, 상기 하우징에 의해 지지되는 공기 질 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    프로세싱 장치를 더 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는 상기 온도 센서로부터 수집된 온도 데이터가 온도 임계값을 초과하는지 여부를 판정하도록 구성되어 있고; 그리고
    상기 온도 데이터가 상기 온도 임계값을 초과한다면, 상기 온도 임계값이 초과되었다는 지시를 제공하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    프로세싱 장치를 더 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는 상기 카메라로부터 수집된 데이터가 움직임 임계값을 초과하는지 여부를 판정하도록 구성되어 있고; 그리고
    상기 카메라 데이터가 상기 움직임 임계값을 초과한다면, 상기 움직임 임계값이 초과되었다는 지시를 제공하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    수집된 데이터를 추가 프로세싱을 위해 네트워크로 전송하기 위한 송신기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  5. 제 2 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 카메라, 온도 센서 및 공기 질 센서로부터의 데이터를 실질적으로 동시에 전송하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    프로세싱 장치를 더 포함하고
    상기 프로세싱 장치는 상기 공기 질 센서에 의해 탐지된 공기 질이 공기 질 임계값을 초과하는지 여부를 판정하도록 구성되어 있고, 그리고
    상기 공기 질 데이터가 상기 공기 질 임계값을 초과한다면, 제2 임계값이 초과되었다는 지시를 제공하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 하우징 내에 지지된 열적으로 격리된 챔버를 더 포함하고, 상기 온도 센서는 상기 열적으로 격리된 챔버 내에 지지되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 공기 질 센서를 더 포함하고, 상기 공기 질 센서는 상기 열적으로 격리된 챔버 내에 보관되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  9. 제 2 항에 있어서, 상기 카메라는 이미지 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 이미지 센서에 의해 수집된 동영상을 분석하여, 상기 동영상 내에서 움직임이 보이는지 여부를 판정하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 적어도 잠재적으로 모션이 있다고 식별된 동영상을 추가 프로세싱을 위해 네트워크로 전송하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  12. 제 1 항에 있어서, 오디오 케이블을 수용하기 위해 상기 하우징에 의해 지지되는 오디오 포트를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 하우징에 의해 지지되는:
    적외선 센서;
    적어도 하나의 액추에이팅 장치; 및
    상기 적어도 하나의 액추에이팅 장치에 의해 상기 적외선 센서에 전방으로 선택적으로 이동 가능한 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 하우징에 의해 지지되는 제2 필터를 더 포함하고, 상기 제2 필터는 상기 적어도 하나의 액추에이팅 장치에 의해 상기 적외선 센서의 전방으로 선택적으로 이동 가능한 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  15. 제 1 항에 있어서, 공기 질 센서, 주변 광 센서, 습도 센서, 적외선 센서, 가속도계, 일산화탄소 센서, 및 이산화탄소 센서로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 하나의 센서를 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 센서는 동일한 상기 하우징에 의해 지지되는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  16. 제 1 항에 있어서, 상기 하우징에 의해 지지되는, 청각, 시각, 및/또는 촉각 신호 발생 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 신호 발생 장치는 사이렌을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  18. 제 1 항에 있어서, 상기 온도 센서는 습도 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  19. 감시 장치로서,
    단일 하우징;
    하나의 위치의 각각의 특성을 탐지하기 위한, 상기 하우징에 의해 지지되는 복수의 센서;
    상기 하우징 내의 프로세싱 장치; 및
    상기 복수의 센서에 의해 수집된 데이터를 저장하기 위한, 상기 하우징 내의 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  20. 제 19 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 한 시점에 또는 한 시간 인터벌 내에 각각의 센서에 의해 수집된 데이터의 스냅샷(snapshot)을 저장하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  21. 제 19 항에 있어서, 상기 하우징에 의해 지지되지 않은 추가 센서 없이 상기 위치를 감시하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  22. 제 19 항에 있어서, 상기 하우징 외부에, 상기 위치에 제2 프로세싱 장치 없이 상기 위치를 감시하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  23. 제 19 항에 있어서, 적어도 하나의 시간 기간에 걸쳐 상기 센서에 의해 상기 위치에 대한 데이터를 지속적으로 수집하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  24. 제 23 항에 있어서, 주기적으로 수집된 데이터를 분석을 위해 네트워크로 지속적으로 제공하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  25. 제 19 항에 있어서, 상기 센서에 의해 상기 위치에 대한 데이터를 주기적으로 수집하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  26. 제 19 항에 있어서, 설치 없이 상기 위치 내에서 동작하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  27. 제 26 항에 있어서, 상기 위치에 유선 설치 없이 상기 위치 내에서 동작하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  28. 제 19 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 네트워크로 복수의 데이터 스트림을 전송하도록 구성되어 있고, 각각의 데이터 스트림은 각각의 센서에 의해 수집된 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  29. 제 19 항에 있어서,
    상기 프로세싱 장치는 임의의 복수의 센서로부터 수집된 센서 데이터가 각각의 센서에 대한 각각의 임계값을 초과하는지 여부를 판정하도록 구성되어 있고; 그리고
    상기 임의의 센서로부터 수집된 상기 데이터가 상기 임계값을 초과한다면, 각각의 임계값이 초과되었다는 지시를 제공하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  30. 제 29 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    네트워크를 통해 시스템으로부터 적어도 하나의 임계값을 수신하고; 그리고
    임계값이 초과된다면 상기 시스템에 상기 네트워크를 통해 알리도록 구성되어 있는것을 특징으로 하는 감시 장치.
  31. 제 19 항에 있어서, 상기 임계값은 상기 감시 장치에 의해 상기 시스템에 제공된 이전 데이터, 복수의 위치에서 복수의 장치에 의해 제공된 데이터, 제3자 소스의 정보, 및/또는 상기 시스템으로의 사용자 입력을, 적어도 부분적으로, 기초로 하여 상기 시스템에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  32. 제 19 항에 있어서, 주변의 이미지를 수집하기 위한, 동일한 상기 하우징에 의해 지지되는 카메라를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  33. 제 19 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은:
    이미지 센서, 온도 센서, 공기 질 센서, 주변 광 센서, 습도 센서, 적외선 센서, 가속도계, 일산화탄소 센서, 및 이산화탄소 센서로 이루어진 그룹으로부터 선택된 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  34. 감시 장치로서,
    하우징;
    상기 하우징에 의해 형성된 열적으로 격리된 챔버; 및
    상기 감시 장치가 놓여진 위치의 온도를 탐지하기 위해 상기 열적으로 격리된 챔버 내에서 상기 하우징에 의해 지지되는 온도 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  35. 제 34 항에 있어서, 상기 위치 내의 공기의 질을 감지하기 위해, 상기 열적으로 격리된 챔버 내에서 상기 하우징에 의해 지지되는 공기 질 센서를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 열적으로 격리된 챔버는 적어도 부분적으로 상기 하우징 내에 있고;
    상기 온도 센서는 상기 하우징 내에 있고; 그리고
    상기 하우징은 외부 공기가 열적으로 격리된 챔버로 흐르는 것을 가능하게 하도록 상이 하우징을 통과하는 배출구를 형성하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 열적으로 격리된 챔버는 상기 배출구를 통해 상기 챔버 내로 공기가 흐르는 것을 가능하게 하기 위해 상기 배출구 부근에 있는 제1 개구 단부; 및
    상기 하우징의 내부로 개방된 제2 개구 단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  38. 제 34 항에 있어서, 상기 열적으로 격리된 챔버는 열 반사 재료를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  39. 제 38 항에 있어서, 상기 열 반사 재료는 구리 및/또는 마일러(mylar)를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  40. 제 38 항에 있어서,
    제1 배출구는 상기 열적으로 격리된 챔버로의 공기 흐름을 허용하고; 그리고, 상기 하우징은 상기 하우직 밖으로의 공기 흐름을 허용하기 위한 제2 배출구를 더 형성하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  41. 제 34 항에 있어서, 상기 하우징의 내측면은 광택 처리된 양극산화 알루미늄을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  42. 제 34 항에 있어서, 제1 개구는 제2 개구보다 큰 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  43. 제 42 항에 있어서, 상기 열적으로 격리된 챔버는 상기 제1 개구에서 상기 제2 개구로 갈수록 안쪽으로 점점 가늘어지는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
  44. 위치를 감시하는 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세싱 장치; 및
    메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    위치에서 센서로부터 수집된 데이터를 수신하고;
    상기 데이터를 상기 메모리에 저장하고;
    상기 저장된 데이터를 분석하고;
    적어도 하나의 기준을, 적어도 일부, 기초로 하여 당사자에게 통지를 제공할지 여부를 판정하고; 그리고
    상기 적어도 하나의 기준이 충족되면 통지를 전송하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  45. 제 4 항에 있어서, 적어도 일부의 기준은 상기 위치에서 상기 센서로부터 이전에 수신된 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  46. 제 44 항에 있어서, 상기 센서 중 적어도 일부는 상기 위치의 각각의 특징에 관한 데이터를 수집하고, 상기 프로세서는:
    상기 데이터를 분석하여, 일정 시간 기간에 걸친, 상기 위치의 적어도 하나의 특성과 관련된 적어도 하나의 패턴을 도출하고;
    상기 위치의 하나 이상의 특성에 관한 후속하여 수신된 데이터가 도출된 패턴으로부터 이탈하는지 여부를 판정하고; 그리고
    이탈이 존재한다면, 통지를 전송하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  47. 제 44 항에 있어서, 상기 당사자는 상기 시스템의 주 사용자, 상기 시스템의 백업 사용자, 콜 센터, 경찰, 구급차, 및 소방서 중 하나 이상인 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  48. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    미래에 동일한 이탈을 사용자에게 알리라는 명령, 또는 미래에 동일한 이탈을 상기 사용자에게 알리지 말라는 명령을 상기 사용자로부터 수신하고;
    상기 명령을 저장하고;
    그 후에 동일한 이탈의 존재를 판정하고;
    상기 저장된 명령을 확인하고; 그리고
    상기 저장된 명령을 기초로 상기 동일한 이탈에 대한 통지를 상기 사용자에게 전송하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  49. 제 45 항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 통지에 응답하지 않는다면, 미래에 동일한 이탈을 백업 사용자에게 알리라는 명령을 상기 사용자로부터 수신하고;
    상기 명령을 저장하고;
    그 후에 동일한 이탈의 존재를 판정하고;
    상기 저장된 명령을 확인하고; 그리고
    상기 사용자가 사전 결정된 시간 기간 내에 상기 통지에 응답하지 않는다면, 상기 저장된 명령을 기초로, 동일한 이탈에 대한 통지를 상기 백업 사용자에게 전송하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  50. 제 44 항에 있어서, 적어도 하나의 패턴은 상기 위치에서 단일 센서에 의해 탐지된 단일 특성을 기초로 하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  51. 제 44 항에 있어서, 적어도 하나의 패턴은 상기 위치에서 복수의 센서에 의해 탐지된 복수의 특성을 기초로 하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  52. 제 51 항에 있어서, 상기 복수의 센서는 단일 장치의 하우징에 의해 지지되는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  53. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    복수의 위치로부터 수집된 데이터를 수신하고; 그리고
    상기 위치로부터 수집된 데이터 및 상기 복수의 위치로부터 수집된 데이터를 기초로 하여 상기 위치의 적어도 하나의 특징에 관한 적어도 하나의 패턴을 도출하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  54. 제 44 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특성은 상기 위치 내의 움직임을 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  55. 제 44 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특성은 온도, 습도, 공기 질, 주변 광, 움직임, 일산화탄소, 및 이산화탄소로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  56. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 위치에 대하여 사용자에게 질문을 제공하고;
    상기 질문에 대한 대답을 상기 메모리에 저장하고;
    상기 위치로부터 수집된 데이터 및 상기 질문에 대한 대답을 기초로 상기 위치의 적어도 하나의 특성에 관한 적어도 하나의 패턴을 도출하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  57. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 특성에 대한 패턴을 기초로 상기 특성에 대한 적어도 하나의 임계값을 도출하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  58. 제 57 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 위치에 있는 감시 장치에 상기 특성에 대한 적어도 하나의 임계값을 제공하도록 더 구성되어 있고,
    상기 감시 장치는 상기 특성에 대한 상기 적어도 하나의 임계값을 저장하고,
    상기 감시 장치에 의해 수집된 데이터를 상기 적어도 하나의 임계값과 비교하고, 그리고
    상기 적어도 하나의 임계값이 초과되면, 상기 시스템에 메시지를 전송하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  59. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    네트워크를 통해, 제3자 정보에 액세스하고; 그리고
    상기 제3자 정보를, 적어도 일부, 기초로 하여 패턴을 도출 또는 수정하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  60. 제 59 항에 있어서, 상기 제3자 정보는 날씨 정보 및/또는 상기 위치 부근의 범죄 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  61. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    후속하여 수신된 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 기존 패턴을 수정하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  62. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    사용자로부터의 입력을, 적어도 일부, 기초로 하여 기존 패턴을 수정하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  63. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 시스템의 동작 모드를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 사용자에게 이탈을 알릴지의 여부를 판정하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  64. 제 63 항에 있어서, 상기 동작 모드는 홈 모드, 어웨이 모드, 야간 모드, 프라이버시 모드, 및/또는 휴가 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  65. 제 44 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 패턴으로부터 이탈의 정도를 판정하고; 그리고
    상기 사용자에게 상기 이탈의 정도를 알리도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  66. 제 65 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 이탈의 정도에 점수를 할당하고; 그리고
    상기 사용자에게 상기 점수를 알리도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  67. 제 44 항에 있어서, 상기 데이터는 상기 프로세싱 장치로부터 멀리 떨어진 위치에 있는 센서로부터 수집되는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  68. 위치를 감시하는 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세싱 장치; 및
    메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    복수의 장치로부터 수집된 데이터를 수신하고;
    상기 데이터를 상기 메모리에 저장하고;
    상기 복수의 위치로부터 수집된 상기 데이터를 분석하여:
    상기 복수의 위치로부터 수집된 상기 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 특성에 대한 임계값을 정하고;
    상기 위치의 특성과 관련된 후속하여 수신된 데이터가 상기 임계값을 초과하는지 여부를 판정하고; 그리고
    상기 후속하여 수신된 데이터가 상기 임계값을 초과한다면, 당사자에게 통지를 전송하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  69. 제 68 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    미래에 동일한 이탈을 사용자에게 알리라는 명령, 또는 미래에 동일한 이탈을 상기 사용자에게 알리지 말라는 명령을 상기 사용자로부터 수신하고;
    상기 명령을 저장하고;
    그 후에 동일한 이탈의 존재를 판정하고;
    상기 저장된 명령을 확인하고; 그리고
    상기 저장된 명령을 기초로 동일한 이탈에 대한 통지를 상기 사용자에게 전송하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  70. 제 69 항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 통지에 응답하지 않는다면, 미래에 동일한 이탈을 백업 사용자에게 알리라는 명령을 상기 사용자로부터 수신하고;
    상기 명령을 저장하고;
    그 후에 동일한 이탈의 존재를 판정하고;
    상기 저장된 명령을 확인하고; 그리고
    상기 사용자가 사전 결정된 시간 기간 내에 상기 통지에 응답하지 않는다면, 상기 저장된 명령을 기초로, 동일한 이탈에 대한 통지를 상기 백업 사용자에게 전송하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  71. 제 68 항에 있어서, 시간 기간에 걸쳐, 상기 위치의 적어도 하나의 특성에 관한 패턴을 판정하기 위해 상기 데이터를 분석하도록 더 구성되어 있는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  72. 위치를 감시하는 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세싱 장치; 및
    메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    상기 위치에 대한 하나 이상의 질문을 사용자에게 제공하고;
    상기 질문에 대한 대답을 상기 메모리에 저장하고;
    상기 저장된 대답을 분석하여, 시간 기간에 걸친, 상기 위치의 적어도 하나의 특성에 관한 적어도 하나의 패턴을 도출하고;
    상기 위치로부터 수집된 데이터를 수신하고;
    상기 위치의 하나 이상의 특성에 관한 상기 수신된 데이터가 시간 기간에 걸쳐 도출된 패턴으로부터 이탈하는지 여부를 판정하고; 그리고
    이탈이 존재한다면, 당사자에게 통지를 전송하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  73. 제 72 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세싱 장치는 네트워크를 통해 사용자 장치에 상기 질문들을 제공하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  74. 제 72 항에 있어서, 복수의 위치들이 상기 사용자와 연관되어 있고, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 사용자와 연관된 하나의 위치와 관련된 질문의 대답을 상기 사용자와 연관된 다른 위치에 적용하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  75. 제 72 항에 있어서, 복수의 감시 장치가 하나의 위치를 감시하고 있고, 상기 적어도 하나의 프로세싱 장치는:
    질문에 대한 대답을 상기 복수의 감시 장치에 적용하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  76. 제 72 항에 있어서, 상기 질문은 가족 구성원, 애완동물, 구성원의 스케쥴, 다른 가족 스케쥴, 및/또는 가전 제품 및 유틸리티 사용여부(utility usage)에 관한 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  77. 제 72 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 시스템의 동작 모드를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 사용자에게 이탈을 알릴지의 여부를 판정하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  78. 제 72 항에 있어서, 상기 동작 모드는 홈 모드, 야간 모드, 어웨이 모드, 프라이버시 모드, 및 휴가 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  79. 위치를 감시하는 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세싱 장치; 및
    하나의 위치에 있는 적어도 하나의 사람과 연관된 데이터를 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    상기 위치로부터 수집된 데이터를 수신하고;
    상기 수집된 데이터를 저장된 데이터와 비교하고; 그리고
    상기 비교를 기초로 상기 위치 내의 사람을 식별하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  80. 제 78 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    이전에 수신된 이미지 데이터를 상기 위치에 있는 적어도 하나의 사람과 연관짓고;
    상기 수신된 데이터를 상기 위치에 있는 각각의 사람과 연관되고 상기 카메라로부터 이전에 수신된 데이터와 비교하고; 그리고
    상기 카메라로부터의 상기 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 위치에 있는 사람을 식별하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  81. 제 80 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 위치에 있는 적어도 하나의 추가 센서로부터 추가 데이터를 수신하고;
    상기 추가 데이터를 상기 메모리에 저장된 데이터와 비교하고; 그리고
    상기 카메라로부터의 상기 데이터와 상기 추가 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 위치에 있는 사람을 식별하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  82. 제 80 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 위치에 있는 적어도 하나의 추가 센서로부터 사람의 식별정보에 관한 사용자로부터의 입력을 수신하고;
    상기 입력을 상기 사람과 연관된 데이터와 관련지어 상기 메모리에 저장하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  83. 제 79 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 위치에 있는 사람의 지리적 위치를, 적어도 일부, 기초로 하여 사용자를 식별하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  84. 위치를 감시하는 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세싱 장치; 및
    메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    위치의 특성에 관한 적어도 하나의 임계값을 정하고;
    네트워크를 통해, 상기 위치의 적어도 하나의 특성에 관하여 상기 위치로부터 수집된 데이터를 수신하고;
    상기 데이터를 메모리에 저장하고;
    상기 적어도 하나의 특성과 관련된 상기 저장된 데이터를 상기 적어도 하나의 임계값과 비교하고;
    상기 비교된 데이터가 상기 적어도 하나의 임계값을 초과하면, 당사자에게 상기 네트워크를 통해 알리도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 시스템.
  85. 위치를 감시하는 방법으로서,
    하나의 위치에 있는 센서에 의해 수집된 데이터를 수신하는 단계;
    상기 데이터를 분석하여, 기준을, 적어도 일부, 기초로 하여 통지를 당사자에게 제공할지 여부를 판정하는 단계; 및
    임의의 기준이 충족되면 사용자에게 통지를 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 방법.
  86. 제 85 항에 있어서, 적어도 일부의 기준은 상기 위치에 있는 상기 센서로부터 이전에 수신된 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 방법.
  87. 제 86 항에 있어서,
    시간 기간 동안 상기 위치의 적어도 하나의 특성에 관한 적어도 하나의 패턴을 식별하기 위해 수신된 데이터를 분석하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 패턴은 적어도 하나의 센서로부터 이전에 수신된 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하는 것인, 상기 수신된 데이터를 분석하는 단계;
    상기 적어도 하나의 센서로부터의 현재 데이터가 상기 패턴으로부터 이탈하는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 현재 데이터가 상기 패턴으로부터 이탈한다는 통지를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 방법.
  88. 제 85 항에 있어서,
    사전 결정된 기준, 사용자 정의된 기준, 복수의 위치로부터 수집된 데이터를 기초로 하는 기준을 기초로 하여 기준을 정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치를 감시하는 방법.
  89. 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법으로서,
    복수의 센서에 의해 위치를 감시하는 단계;
    프로세싱 장치에 의해 상기 복수의 센서로부터의 데이터를 수집하는 단계; 및
    네트워크를 통해, 사용자 디바이스 상에 디스플레이하기 위해, 상기 프로세싱 장치에 의해 네트워크를 통해 복수의 센서 중 적어도 일부에 의해 수신된 데이터를 기초로, 상기 위치의 상태의 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  90. 제 89 항에 있어서, 상기 복수의 센서 중 적어도 하나로부터 수집된 데이터와 관련된 기준이 충족된다면, 각각의 정보가 제공되는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  91. 제 90 항에 있어서, 적어도 일부의 기준은 임계값을 초과하는 것, 및/또는 시간 기간에 걸친 상기 복수의 센서 중 하나 이상에 의해 수집된 데이터의 패턴으로부터 이탈하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  92. 제 90 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서에 대한 기준이 충족되는지 판정하는 단계; 및
    각각의 임계값을 초과하는 데이터를 수집한 적어도 하나의 센서 및 각각의 기준을 충족시키지 않는 데이터를 수집한 적어도 하는 센서를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  93. 제 92 항에 있어서, 상기 센서 중 하나는 카메라를 포함하고, 상기 센서 중 다른 센서는 온도 센서, 습도 센서, 모션 센서, 공기 질 센서, 및/또는 가속도계를 포함하고, 상기 방법은:
    상기 온도 센서, 습도 센서, 모션 센서, 공기 질 센서, 및/또는 가속도계 중 적어도 하나로부터 수집된 데이터가 각각의 기준을 충족하는지 판정하는 단계; 및
    상기 충족된 기준과 관련된 정보를 제공하는 단계; 및
    상기 기준을 충족하는 데이터가 수집된 시간에, 상기 카메라에 의해 수집된 데이터로부터 동영상을 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  94. 제 93 항에 있어서, 상기 정보는 각각의 기준을 초과하는 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  95. 제 94 항에 있어서,
    상기 기준을 충족시키는 데이터 및 상기 기준을 충족시키지 않는 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 정보에 대한 상기 사용자로부터의 응답을 수신하는 단계; 및
    상기 응답을, 적어도 일부, 기초로 하여 후속 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  96. 제 92 항에 있어서, 제공된 정보를 사용자 장치상에 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  97. 제 96 항에 있어서, 상기 정보가 제공된 순서대로 사용자가 상기 정보를 스크롤할 수 있게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  98. 제 96 항에 있어서,
    상기 위치 내의 복수의 감시 장치에 의해 수집된 데이터를 기초로 상기 사용자에게 정보를 제공하는 단계;
    상기 복수의 장치 중 적어도 일부로부터 수집된 데이터를 기초로 제공된 정보를, 상기 정보가 제공된 순서대로 상기 사용자가 스크롤할 수 있게 하는 단계; 또는
    상기 복수의 장치 중 적어도 일부의 장치 각각으로부터 수집된 데이터를 기초로 제공된 정보 사이에서 상기 사용자가 토글할 수 있게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  99. 제 96 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 복수의 상이한 위치 내의 복수의 감시 장치에 의해 수집된 데이터를 기초로 상기 사용자에게 정보를 제공하는 단계; 및
    특정 장치로부터의 정보를, 상기 정보가 제공된 순서대로 상기 사용자가 스크롤할 수 있게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  100. 제 96 항에 있어서, 상기 정보 중 적어도 일부는 상기 사용자의 지리적 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  101. 제 89 항에 있어서, 적어도 하루 동안, 상기 정보가 제공된 순서대로 사용자가 정보를 스크롤할 수 있게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  102. 제 89 항에 있어서, 단일 장치 내의 복수의 센서에 의해 상기 위치를 감시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 방법.
  103. 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템으로서,
    프로세싱 장치; 및
    메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    하나의 위치 내의 센서에 의해 수집된 데이터를 수신하고; 그리고
    네트워크를 통해, 복수의 센서 중 적어도 하나에 의해 수집된 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 위치의 상태에 대한 정보를 사용자에게 제공하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  104. 제 103 항에 있어서, 상기 복수의 센서 중 적어도 하나로부터 수집된 데이터에 대한 기준이 충족된 때, 각각의 업데이트가 제공되는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  105. 제 104 항에 있어서, 적어도 일부의 기준을 충족시키는 것은 임계값을 초과하는 것 및/또는 정상 패턴으로부터 이탈하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  106. 제 104 항에 있어서,
    적어도 하나의 센서에 대한 기준이 충족되는지 여부를 판정하는 것; 및
    기준이 충족되지 않은 적어도 하나의 센서를 포함하여, 복수의 센서과 관련된 갱신 정보를 제공하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  107. 제 106 항에 있어서, 센서 중 하나는 카메라를 포함하고, 다른 센서는 온도 센서, 습도 센서, 모션 센서, 공기 질 센서, 및/또는 가속도계를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    상기 온도 센서, 습도 센서, 모션 센서, 공기 질 센서, 및/또는 가속도계 중 적어도 하나로부터의 기준이 충족되는지 여부를 판정하고; 그리고
    초과된 기준과 관련된 정보를 제공하도록 더 구성되어 있고,
    상기 업데이트는 상기 카메라에 의해 수집된 데이터로부터의 동영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  108. 제 107 항에 있어서, 상기 정보는 각각의 기준을 초과하는 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  109. 제 108 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 기준을 충족시키는 데이터 및 상기 기준을 충족시키지 못한 데이터를, 적어도 일부, 기초로 하여 상기 업데이트에 대한 상기 사용자로부터의 응답을 수신하고; 그리고
    상기 응답을, 적어도 일부, 기초로 하여 후속 정보를 제공하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  110. 제 104 항에 있어서, 복수의 시간에 제공된 정보를 디스플레이하도록 구성된 사용자 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  111. 제 110 항에 있어서, 상기 사용자 장치는 정보가 제공된 순서대로 사용자가 업데이트를 스크롤할 수 있게 하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  112. 제 111 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 위치 내의 복수의 감시 장치에 의해 수집된 데이터를 기초로 상기 사용자에게 정보를 제공하도록 구성되어 있고; 그리고
    상기 사용자 장치는, 상기 정보가 제공된 순서대로 상기 복수의 장치로부터의 정보를 상기 사용자가 스크롤할 수 있게 하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  113. 제 110 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 사용자와 연관된 복수의 상이한 위치에 있는 복수의 감시 장치에 의해 수집된 데이터를 기초로 상기 사용자에게 정보를 제공하도록 구성되어 있고; 그리고
    상기 사용자 장치는, 상기 정보가 제공된 순서대로 특정 장치로부터의 정보를 상기 사용자가 스크롤할 수 있게 하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  114. 제 110 항에 있어서, 적어도 일부의 정보는 상기 사용자의 지리적 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  115. 제 103 항에 있어서, 상기 사용자 장치는 상기 정보가 제공된 순서대로 사용자가 상기 정보를 스크롤할 수 있게 하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  116. 제 103 항에 있어서, 단일 장치 내의 복수의 센서에 의해 상기 위치를 감시하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  117. 제 116 항에 있어서, 상기 사용자 장치는 적어도 일주일 동안의 업데이트를, 상기 업데이트가 제공된 순서대로 사용자가 스크롤할 수 있게 하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  118. 제 115 항에 있어서, 상기 사용자 장치는 상기 사용자 장치 상에 저장된 앱을 통해 상기 정보를 디스플레이하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 감시되는 환경에 대한 정보를 제공하는 시스템.
  119. 위치로부터의 동영상 클립을 사용자 장치에 제공하는 방법으로서,
    동영상 카메라를 포함하는 감시 장치에 의해 한 위치를 감시하고, 상기 위치에서의 이벤트를 사용자에게 알리는 단계;
    상기 사용자가 보고 받았던, 상기 위치에서의 각각의 이벤트와 관련된 제1 동영상 클립을 저장하는 단계;
    상기 사용자의 요청시 상기 위치의 제2 동영상 클립을 저장하는 단계;
    상기 사용자로부터, 일정 시간 기간에 걸친 상기 위치의 저장된 동영상 클립의 제공 요청을 수신하는 단계;
    상기 저장된 동영상 클립을 검색하는 단계; 및
    상기 검색된 동영상 클립을 디스플레이하기 위해 사용자 장치에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치로부터의 동영상 클립을 사용자 장치에 제공하는 방법.
  120. 모바일 사용자 장치에 의해 위치 내의 보안 장치의 동작을 제어하는 방법으로서,
    모바일 사용자 장치를 통해, 관심 위치 주변 영역을 감시하는 단계;
    상기 위치 내에, 위치를 감시하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함하는 적어도 하나의 보안 장치를 제공하는 단계;
    상기 사용자 장치에 의해, 상기 사용자 장치가 상기 영역으로 들어왔음을 인식하는 단계;
    상기 사용자 장치에 의해, 상기 영역 내의 보안 장치를 검색하는 단계;
    상기 보안 장치를 탐지하는 단계; 및
    적어도 일부의 보안 기능 및/또는 센서를 무장해제하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 사용자 장치에 의해 위치 내의 시큐리티 장치의 동작을 제어하는 방법.
  121. 제 120 항에 있어서, 통지들은 프로세싱 시스템에 의해, 네트워크를 통해 전송되고, 그리고
    적어도 일부의 보안 기능을 무장해제하는 단계는 상기 사용자 장치로 적어도 일부의 통지를 전송하지 않는 단계를 포함하고; 그리고
    통지 전송을 중단하라는 명령은 상기 프로세싱 시스템으로, 상기 네트워크를 통해 전송되는 것을 특징으로 하는 모바일 사용자 장치에 의해 위치 내의 시큐리티 장치의 동작을 제어하는 방법.
  122. 제 120 항에 있어서, 상기 보안 장치를 검색하는 단계는 블루투스 장치에 대하여 검색하는 단계를 포함하고; 그리고
    상기 보안 장치를 탐지하는 단계는 상기 블루투스 장치를 탐지하는 단계를 포함하고;
    상기 방법은:
    상기 블루투스 장치가 상기 사용자의 보안 장치라는 검증을 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 사용자 장치에 의해 위치 내의 시큐리티 장치의 동작을 제어하는 방법.
  123. 제 120 항에 있어서,
    상기 사용자 장치에 의해, 상기 사용자가 상기 영역을 떠나고 있음을 인식하는 단계; 및
    적어도 일부의 보안 기능 및/또는 센서를 무장시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 사용자 장치에 의해 위치 내의 시큐리티 장치의 동작을 제어하는 방법.
  124. 제 123 항에 있어서, 적어도 일부의 보안 기능을 무장시키는 단계는 상기 사용자 장치에 적어도 일부의 통지를 전송하는 단계를 포함하고; 그리고
    통지를 전송하라는 명령은 네트워크를 통해 상기 프로세싱 시스템으로 전송되는 것을 특징으로 하는 모바일 사용자 장치에 의해 위치 내의 시큐리티 장치의 동작을 제어하는 방법.
  125. 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법으로서,
    하나의 시스템에 의해, 그룹의 임의의 멤버와 연관된 한 위치에서 발생하는 이벤트의 통지를 수신할 사람의 그룹을 정의하는 단계;
    상기 시스템에 의해, 상기 그룹의 멤버들이 통지받을 필요가 있는, 보안 이벤트가 적어도 잠재적으로 발생했는지 판정하는 단계; 및
    네트워크를 통해, 상기 그룹의 멤버들에게 상기 보안 이벤트를 통지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  126. 제 125 항에 있어서,
    상기 적어도 잠재적인 보안 이벤트의 제1 당사자에게 통지를 제공하는 단계; 및
    상기 제1 당사자가 상기 통지에 사전 결정된 시간 기간 내에 응답하지 않는다면, 상기 그룹의 멤버들에게 통지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  127. 보안 감시 시스템을 동작시키는 시스템으로서,
    프로세싱 장치; 및
    메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    하나의 시스템에 의해, 그룹의 임의의 멤버와 연관된 한 위치에서 발생하는 이벤트를 통지받을 사람의 그룹을 정의하고;
    상기 시스템에 의해, 상기 그룹의 멤버들이 통지받을 필요가 있는 보안 이벤트가 적어도 잠재적으로 발생했는지 판정하고; 그리고
    상기 그룹의 멤버들에게 상기 보안 이벤트를 네트워크를 통해 통지하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 시스템.
  128. 제 127 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는:
    상기 적어도 잠재적인 보안 이벤트의 통지를 제1 당사자에게 제공하고; 그리고
    상기 제1 당사자가 상기 통지에 사전 결정된 시간 기간 내에 응답하지 않는다면, 상기 그룹의 멤버들에게 통지하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 시스템.
  129. 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법으로서,
    한 위치에서의 주 사용자를 정하는 단계;
    상기 주 사용자로부터의 입력을 기초로 하여 적어도 하나의 백업 사용자를 정하는 단계;
    상기 주 사용자가 통지받아야 할 이벤트가 발생했는지 판정하는 단계;
    상기 주 사용자에게 상기 이벤트를 통지하는 단계; 및
    상기 주 사용자가 사전 결정된 시간 기간 내에 상기 통지에 응답하지 않는다면, 상기 적어도 하나의 백업 사용자에게 상기 이벤트를 통지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  130. 제 129 항에 있어서,
    상기 주 사용자로부터의 입력을 기초로 복수의 백업 사용자를 정하는 단계;
    상기 주 사용자가 사전 결정된 시간 기간 내에 상기 통지에 응답하지 않는다면, 상기 복수의 백업 사용자 중 적어도 일부에게 상기 이벤트를 통지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  131. 제 130 항에 있어서,
    상기 백업 사용자의 위치를 판정하는 단계; 및
    상기 백업 사용자의 위치를 기초로 상기 복수의 백업 사용자 중 한명에게 연락하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  132. 제 131 항에 있어서,
    상기 백업 사용자의 위치를 기초로 순차적으로 상기 백업 사용자들에게 연락하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  133. 제 129 항에 있어서, 상기 주 사용자 및 백업 사용자가 상기 통지에 응답하지 않는다면, 경찰 및/또는 소방서에 통지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  134. 제 133 항에 있어서,
    콜 센터에 의해 경찰, 소방서, 및/또는 구급차 서비스에 통지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  135. 제 129 항에 있어서, 콜 센터에 의해 상기 주 사용자 및 적어도 하나의 백업 사용자에게 연락하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  136. 제 130 항에 있어서, 사용자 우선순위에 의해 정해진 순서대로 상기 백업 사용자들에게 연락하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템을 동작시키는 방법.
  137. 보안 감시 시스템으로서,
    프로세싱 장치; 및
    상기 시스템의 주 사용자 및 상기 주 사용자에 대한 백업 컨택트의 식별정보를 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 프로세싱 장치는:
    상기 주 사용자가 통지 받아야 할 이벤트가 한 위치 내에서 발생했는지 판정하고;
    네트워크를 통해 상기 위치에서의 이벤트를 주 사용자에게 통지하고; 그리고
    상기 네트워크를 통해, 상기 주 사용자가 사전 결정된 시간 기간 내에 응답하지 않는다면, 적어도 하나의 백업 컨택트에게 통지하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  138. 제 137 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 주 사용자로부터의 입력을 기초로 복수의 백업 컨택트를 정하고; 그리고 상기 주 사용자가 상기 이벤트에 대하여 사전 결정된 시간 기간 내에 응답하지 않으면, 상기 복수의 백업 컨택트 중 적어도 하나에게 상기 이벤트를 통지하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  139. 제 138 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 백업 컨택트들의 위치를 판정하고; 그리고 상기 복수의 백업 컨택트 중 한 백업 컨택트의 위치를 기초로 상기 한 백업 컨택트에게 연락하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  140. 제 139 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 백업 컨택트들의 위치를 기초로 순서대로 상기 백업 컨택트들에게 연락하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  141. 제 137 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 주 사용자 및 상기 백업 컨택트가 상기 통지에 응답하지 않으면 경찰, 소방서, 및/또는 구급차 서비스에 통지하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  142. 제 141 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 경찰, 소방서, 및/또는 구급차에 통지하도록 콜 센터에 명령하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  143. 제 137 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 상기 주 사용자 및 적어도 하나의 백업 컨택트에게 콜 센터에 의해 연락하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  144. 제 138 항에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 사용자 우선순위에 의해 정해진 순서대로 상기 백업 컨택트들에게 연락하도록 더 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템.
  145. 네트워크를 통해, 사용자 장치에 의해 제어되도록 감시 장치를 구성하는 방법으로서,
    오디오 케이블을 통해, 상기 사용자 장치를 설정될 상기 감시 장치에 접속시키는 단계;
    상기 오디오 케이블을 통해, 상기 사용자 장치로부터 상기 감시 장치로, 무선 네트워크로 네트워크 패스워드를 제공하는 단계;
    상기 감시 장치를 상기 무선 네트워크에 접속시키는 단계; 및
    상기 사용자 장치가 상기 무선 네트워크를 통해, 상기 감시 장치 및 상기 프로세싱 장치와 상호작용할 수 있도록, 프로세싱 장치에 의해 상기 사용자 장치에 상기 감시 장치를 연결하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 사용자 장치에 의해 제어되도록 감시 장치를 구성하는 방법.
  146. 제 145 항에 있어서, 상기 사용자 장치는 모바일 사용자 장치인 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 사용자 장치에 의해 제어되도록 감시 장치를 구성하는 방법.
  147. 제 146 항에 있어서, 상기 모바일 사용자 장치는 와이파이 네트워크 및/또는 셀룰러 네트워크에 접속 가능한 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 사용자 장치에 의해 제어되도록 감시 장치를 구성하는 방법.
  148. 제 145 항에 있어서,
    보안 통신을 위해 상기 감시 장치와 상기 사용자 장치 사이에 암호 키를 발행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 사용자 장치에 의해 제어되도록 감시 장치를 구성하는 방법.
  149. 네트워크를 통해, 제2 사용자 장치에 의해 제어되도록 제1 장치를 구성하는 방법으로서,
    오디오 케이블을 통해, 상기 제2 사용자 장치를 설정된 상기 제1 장치에 접속시키는 단계;
    상기 오디오 케이블을 통해, 상기 제2 사용자 장치로부터 상기 제1 장치로의 무선 네트워크에 네트워크 패스워드를 제공하는 단계;
    상기 제1 장치를 상기 무선 네트워크에 접속시키는 단계; 및
    상기 제2 사용자 장치가 상기 무선 네트워크를 통해 상기 제1 장치 및 프로세싱 장치와 상호작용할 수 있도록, 상기 프로세싱 장치에 의해 상기 제2 사용자 장치에 상기 제1 장치를 연결시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 제2 사용자 장치에 의해 제어되도록 제1 장치를 구성하는 방법.
  150. 제 149 항에 있어서, 상기 사용자 장치는 모바일 사용자 장치인 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 제2 사용자 장치에 의해 제어되도록 제1 장치를 구성하는 방법.
  151. 제 150 항에 있어서, 상기 모바일 사용자 장치는 와이파이 네트워크 및/또는 셀룰러 네트워크에 접속 가능한 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 제2 사용자 장치에 의해 제어되도록 제1 장치를 구성하는 방법.
  152. 제 149 항에 있어서,
    보안 통신을 위해 상기 제1 장치와 상기 제2 사용자 장치 사이에 암호 키를 발행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크를 통해, 제2 사용자 장치에 의해 제어되도록 제1 장치를 구성하는 방법.
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