KR20160104940A - 빅데이터를 이용한 이벤트 발생 정보 제공 방법 및 이벤트 발생 정보 제공 시스템 - Google Patents

빅데이터를 이용한 이벤트 발생 정보 제공 방법 및 이벤트 발생 정보 제공 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터를 이용한 이벤트 발생 정보 제공 방법 및 이벤트 발생 정보 제공 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 범죄 및 사건사고 등의 각종 이벤트 발생 상황을 수집하고 이에 기초한 각종 이벤트 발생 상황을 수집하고, 이에 기초한 위험 상황 정보를 사용자에게 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명은, 적어도 하나의 이벤트 감지 장치로부터 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신된 이벤트 데이터를 기 설정된 정형 데이터로 변환하는 단계, 상기 정형 데이터는 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보를 포함함; 제1 종류 이벤트의 발생시 제2 종류 이벤트가 발생할 확률에 대한 정보를 나타내는 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여, 상기 발생된 신규 이벤트에 기초한 다른 종류의 이벤트의 발생 확률을 획득하는 단계; 상기 신규 이벤트 발생 정보 및 상기 획득된 다른 종류의 이벤트 발생 확률에 기초하여 상기 신규 이벤트 발생 장소의 위험도를 판별하는 단계; 및 사용자에게 상기 판별 결과에 기초한 위험 상황 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법 및 이를 이용한 이벤트 발생 정보 제공 시스템을 제안한다.

Description

빅데이터를 이용한 이벤트 발생 정보 제공 방법 및 이벤트 발생 정보 제공 시스템{A Method for Providing Event Occurrence Information Using Big Data and A System for the Same}
본 발명은 빅데이터를 이용한 이벤트 발생 정보 제공 방법 및 이벤트 발생 정보 제공 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 범죄 및 사건사고 등의 각종 이벤트 발생 상황을 수집하고 이에 기초한 각종 이벤트 발생 상황을 수집하고, 이에 기초한 위험 상황 정보를 사용자에게 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터 등 다양한 형태를 포함하는 대규모의 데이터를 말한다. 빅데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 등장하게 되었다. 컴퓨터 및 처리기술이 발달함에 따라 디지털 환경에서 생성되는 빅데이터를 기반으로 분석을 수행하게 되면 질병이나 사회현상의 변화 등에 관한 새로운 시각이나 법칙을 발견할 가능성이 커지게 되었다. 따라서, 빅데이터는 사회적인 문제를 해결하는데 사용될 수 있는데, 특히 범죄 사건이나 안전 사고 등의 예방에 활용될 수 있다.
한편, 국가에서 서비스하고 있는 생활공감지도 서비스는 스마트안전귀가와 같은 서비스를 통해 사용자의 안전을 위한 위치 기반 서비스를 제공하고 있다. 스마트안전귀가는 모바일 중심의 서비스로 스마트폰 사용자가 귀가할 때 보호자에게 주기적으로 위치정보를 전송하는 서비스이다. 그러나 이러한 서비스는 시간, 장소, 환경 등에 따라 변화하는 안전요소를 실시간 적으로 반영하지 못하고, 공공안전 정책 수립 및 개인의 사건사고 예방 및 대응에는 활용하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 다양한 수단을 통해 이벤트 발생 상황에 대한 정보를 수집하고, 이에 대한 분석 데이터를 사용자에게 제공함으로 사용자가 범죄 및 안전상황에 대하여 실시간으로 파악하고 후속 피해를 줄일 수 있도록 하기 위한 목적을 가지고 있다.
또한 본 발명은 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)과 빅데이터 분석 기술을 함께 이용하여 사용자의 일상 생활에서의 안전도를 수치화하여 제공하고, 이를 통해 신뢰성 있는 공공안전 지원 서비스를 제공하기 위한 목적을 가지고 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 방법은 적어도 하나의 이벤트 감지 장치로부터 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신된 이벤트 데이터를 기 설정된 정형 데이터로 변환하는 단계, 상기 정형 데이터는 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보를 포함함; 제1 종류 이벤트의 발생시 제2 종류 이벤트가 발생할 확률에 대한 정보를 나타내는 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여, 상기 발생된 신규 이벤트에 기초한 다른 종류의 이벤트의 발생 확률을 획득하는 단계; 상기 신규 이벤트 발생 정보 및 상기 획득된 다른 종류의 이벤트 발생 확률에 기초하여 상기 이벤트 발생 장소의 위험도를 판별하는 단계; 및 사용자에게 상기 판별 결과에 기초한 위험 상황 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 시스템은, 적어도 하나의 이벤트 감지 장치로부터 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 수신하는 통신부; 상기 수신된 이벤트 데이터를 저장하는 빅데이터 DB; 상기 이벤트 데이터를 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보를 포함하는 기 설정된 정형 데이터로 변환하고, 제1 종류 이벤트의 발생시 제2 종류 이벤트가 발생할 확률에 대한 정보를 나타내는 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여, 상기 발생된 신규 이벤트에 기초한 다른 종류 이벤트의 발생 확률을 획득하는 이벤트 분석부; 및 상기 신규 이벤트 발생 정보 및 상기 획득된 다른 종류 이벤트 발생 확률에 기초하여 상기 이벤트 발생 장소의 위험도를 판별하고, 사용자에게 상기 판별 결과에 기초한 위험 상황 정보를 제공하는 위험 상황 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 이벤트 발생 전이확률 정보는 상기 정형 데이터에서의 각 이벤트 종류 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 신규 이벤트 발생 장소의 위험도는 상기 신규 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값의 합산 값에 기초하여 산출되며,
상기 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값은 상기 다른 종류의 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트 발생 확률의 곱에 의해 결정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 이벤트 감지 장치는 영상 데이터를 이용하여 상기 신규 이벤트 발생 여부를 판별하되, 상기 영상 데이터에서의 객체의 행위 분석, 객체들 간의 상호 행위 분석 및 특정 객체 검출 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 신규 이벤트 발생 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 이벤트 데이터를 수신하는 단계는, 뉴스 데이터, SNS(Social Network Service) 데이터 및 웹 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 이벤트 데이터를 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 판별된 위험도 정보를 지도상에 매핑하는 단계를 더 포함하며, 상기 사용자에게 제공되는 위험 상황 정보에는 상기 위험도 정보가 매핑된 지도 데이터가 더 포함되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 이벤트 관련 빅데이터를 이용하여 이벤트 발생간의 연쇄성을 분석할 수 있으며, 이를 통해 다양한 종류의 이벤트 발생 가능성을 예측할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 이벤트 발생 데이터를 기초로 통계적으로 산출된 위험도 정보를 사용자에게 시각적으로 제공하여 실시간 대응 체계를 마련할 수 있고, 사건사고의 피해를 최소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 시스템을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 서로 다른 종류의 이벤트 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인의 일 실시예를 나타낸 도면.
도 4는 시각적으로 표현된 본 발명의 위험 상황 정보의 일 실시예를 나타낸 도면.
도 5는 사용자 단말에서 출력되는 위험 상황 정보의 일 실시예를 나타낸 도면.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한 특정 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는, 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 시스템을 도시한 블록도이다. 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 시스템은 이벤트 감지 장치(100), 서버(200) 및 사용자 단말(300)을 포함한다.
본 발명의 이벤트 감지 장치(100)는 이벤트 발생 상황을 감지하고 이에 대한 데이터를 서버(200)에 전달한다. 본 발명에서 이벤트란 범죄, 사고, 재난 등의 다양한 사건을 총칭하는 개념의 용어로 사용된다. 일 실시예에 따르면 이벤트 감지 장치(100)는 CCTV(closed circuit television) 카메라, 적외선 카메라 등을 포함하는 영상 데이터 수집 장치일 수 있으며, 영상 촬영부(110), 영상 저장부(120), 제어부(130) 및 통신부(140)를 포함한다.
먼저, 영상 촬영부(110)는 카메라 등의 촬상 장치를 이용하여 영상 데이터를 생성한다. 만약 이벤트 감지 장치(100)가 고정형 CCTV일 경우 영상 촬영부(110)는 기 설정된 영역을 촬영하여 영상 데이터를 생성할 수 있지만, 본 발명은 이에 한정하지 않는다.
영상 저장부(120)는 영상 촬영부(110)에 의해 생성된 영상 데이터를 저장한다. 영상 저장부(120)는 하드디스크 드라이브, 플래시 메모리, RAM(Random Access Memory), SSD(Solid State Drive) 등의 다양한 디지털 데이터 저장 매체를 통해 구현될 수 있다.
제어부(130)는 이벤트 감지 장치(100)의 각 부의 동작을 제어하며, 이벤트 감지 장치(100) 내부의 데이터를 프로세싱 할 수 있다. 또한, 제어부(130)는 이벤트 감지 장치(100)의 각 부 간의 데이터 송수신을 제어할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 제어부(130)는 영상 촬영부(110)에 의해 생성된 영상 데이터를 이용하여 신규 이벤트 발생 여부를 판별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어부(130)는 영상 데이터에서의 객체의 행위 분석, 객체들 간의 상호 행위 분석, 특정 객체 검출 결과 등에 기초하여 신규 이벤트 발생 여부를 판별할 수 있으며, 구체적인 실시예는 후술하도록 한다. 신규 이벤트가 발생한 것으로 판별될 경우, 제어부(130)는 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 생성한다.
통신부(140)는 외부 단말 또는 네트워크와 다양한 유선 또는 무선의 통신 방식을 사용하여 데이터를 송/수신할 수 있다. 이때, 사용 가능한 무선 통신 방식으로는 와이파이, LTE(Long Term Evolution), 블루투스, NFC(Near Field Communication), Zigbee, 적외선 통신 등이 있으며, 본 발명은 이에 한정하지 않는다. 본 발명의 실시예에 따라 신규 이벤트가 발생할 경우, 제어부(130)는 통신부(140)를 통해 이벤트 데이터를 서버(200)로 전송한다.
한편, 본 발명의 서버(200)는 적어도 하나의 이벤트 감지 장치(100)로부터 이벤트 데이터를 수신하고, 수신된 이벤트 데이터에 기초하여 위험 상황 정보를 사용자 단말(300)에 제공한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 서버(200)는 통신부(210), 빅데이터 DB(220), 이벤트 분석부(230) 및 위험 상황 정보 제공부(240)를 포함할 수 있다.
먼저, 통신부(210)는 외부 단말 또는 네트워크와 다양한 유선 또는 무선의 통신 방식을 사용하여 데이터를 송/수신할 수 있으며, 적어도 하나의 이벤트 감지 장치(100)로부터 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 후술하는 바와 같이 서버(200)에서 생성된 위험 상황 정보를 사용자 단말(300)로 전송할 수 있다.
빅데이터 DB(220)는 다양한 디지털 데이터를 저장하며, 본 발명의 실시예에 따라 외부로부터 수신된 이벤트 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 빅데이터 DB(220)는 서버(200)의 프로세싱에 따른 또는 프로세싱에 필요한 다양한 데이터를 저장할 수 있는데, 이를 테면 후술하는 이벤트 발생 전이확률 정보 등을 저장할 수 있다. 빅데이터 DB(220)는 하드디스크 드라이브, 플래시 메모리, RAM(Random Access Memory), SSD(Solid State Drive) 등의 다양한 디지털 데이터 저장 매체를 통해 구현될 수 있다.
이벤트 분석부(230)는 수신된 이벤트 데이터를 기 설정된 정형 데이터로 변환하고, 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여 다른 종류 이벤트의 발생 확률을 함께 산출한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 정형 데이터는 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보를 포함한다. 따라서, 이벤트 분석부(230)는 다양한 형태로 수신된 이벤트 데이터에서 이벤트 종류 정보와 이벤트 발생 장소 정보를 추출하고, 추출된 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보에 기초하여 해당 이벤트 데이터를 분류 및 처리할 수 있다. 이벤트 발생 전이확률 정보는 특정 이벤트가 발생될 경우 다른 종류의 이벤트가 발생할 확률에 대한 정보를 나타내며, 이를 통해 특정 이벤트의 발생으로 인한 연쇄적인 이벤트의 발생 확률을 추정할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 이벤트 발생 전이확률 정보는 정형 데이터에서 분류된 각 이벤트 종류 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인을 이용하여 결정될 수 있으며, 이에 대한 구체적인 설명은 후술하도록 한다.
위험 상황 정보 제공부(240)는 수신된 이벤트 데이터 및 획득된 다른 종류 이벤트들의 발생 확률에 기초하여 신규 이벤트가 발생한 장소의 위험도를 판별한다. 위험 상황 정보 제공부(240)는 상기 판별 결과에 기초하여 위험 상황 정보를 생성하고 이를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 위험 상황 정보는 이벤트 발생 장소의 지도 정보를 포함할 수 있다. 즉, 위험 상황 정보 제공부(240)는 판별된 위험도 정보를 해당 이벤트 발생 장소의 지도상에 매핑하고, 위험도 정보가 매핑된 지도 데이터를 사용자에게 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 서버(200)는 이벤트 감지 장치(100)로부터 수신된 이벤트 데이터(이벤트 데이터 A)뿐만 아니라 그 밖의 다양한 형태의 이벤트 데이터(이벤트 데이터 B)를 수신할 수 있다. 예를 들면, 이벤트 데이터는 뉴스 데이터, SNS(Social Network Service) 데이터, 웹 데이터 등을 포함할 수 있으며, 공공 기관에서 제공하는 이벤트 관련 데이터, 이벤트 관련 신고 접수 데이터 등을 포함할 수도 있다. 서버(200)는 다양한 형태의 이벤트 데이터를 정형화하여 분류할 수 있다. 즉, 서버(200)는 각 이벤트 데이터로부터 이벤트 종류 정보, 이벤트 발생 장소 정보 등의 항목을 추출하며, 추출된 항목 정보에 따라 각 이벤트 데이터를 분류하여 위험 상황 정보를 생성할 수 있다.
사용자 단말(300)은 서버(200)로부터 위험 상황 정보를 수신하고, 이를 영상 및/또는 음성 정보로 출력한다. 본 발명에서 사용자 단말(300)은 다양한 형태의 디지털 디바이스, 이를 테면 스마트폰, 데스크탑, 랩탑, 태블릿 피씨, PDA(Personal Digital Assistant), 스마트 워치, HMD(Head Mounted Display) 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 발생 정보 제공 방법을 나타낸 순서도이다. 도 2의 각 단계는 도 1에 도시된 이벤트 감지 장치(100), 서버(200), 사용자 단말(300) 및 이들의 조합에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 본 발명의 이벤트 감지 장치는 영상 촬영부를 이용하여 영상을 촬영한다(S110).
다음으로, 이벤트 감지 장치는 촬영되는 영상 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 통해 신규 이벤트 발생 여부를 감지한다(S112). 본 발명의 실시예에 따르면, 이벤트 감지 장치는 다양한 방법에 의해 신규 이벤트 발생 여부를 판별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 이벤트 감지 장치는 영상 데이터에서의 객체의 행위 분석 결과에 기초하여 신규 이벤트 발생 여부를 판별할 수 있는데, 구체적으로 침입, 배회, 가상경계선 통과, 역방향 이동, 멈춤, 달리기, 쓰러짐, 도난, 방치 등의 기 설정된 행위가 검출될 경우 신규 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 이벤트 감지 장치는 영상 데이터에서의 객체들 간의 상호 행위 분석 결과에 기초하여 신규 이벤트 발생 여부를 판별할 수 있는데, 구체적으로 군집, 폭력 등의 행위가 검출될 경우 신규 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 뿐만 아니라, 이벤트 감지 장치는 영상 데이터 내에서 특정 객체가 검출되는지 여부에 기초하여 신규 이벤트 발생 여부를 판별할 수 있는데, 구체적으로 연기, 불꽃, 폭우, 낙뢰 등의 기 설정된 객체가 발견 될 경우 신규 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이 신규 이벤트가 발생한 것으로 판별될 경우, 이벤트 감지 장치는 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 생성하고 이를 서버에 전송한다(S114). 이벤트 감지 장치가 생성하는 이벤트 데이터는 자체적인 분석 결과에 따라 추정된 이벤트 종류 정보와 해당 이벤트의 발생 장소 정보를 포함하는 정형화된 데이터일 수 있으며, 또는 촬영된 영상 데이터 자체의 비정형 데이터일 수도 있다. 이벤트 감지 장치는 유/무선의 네트워크를 이용하여 이벤트 데이터를 서버로 전송한다. 일 실시예에 따르면, 이벤트 감지 장치는 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 방식을 이용하여 서버와 데이터를 송수신할 수 있으며, 신규 이벤트의 발생시 이벤트 데이터를 서버로 전송할 수 있다.
한편, 본 발명의 서버는 적어도 하나의 이벤트 감지 장치로부터 이벤트 데이터를 수신한다(S120). 전술한 바와 같이, 서버는 이벤트 감지 장치뿐만 아니라 다양한 소스를 통해 이벤트 데이터를 수신할 수 있는데, 이러한 이벤트 데이터에는 영상 데이터, 뉴스 데이터, SNS 데이터, 웹 데이터 등을 포함할 수 있으며, 공공 데이터, 신고 접수 데이터 등을 포함할 수도 있다.
여기서, 영상 데이터는 본 발명의 이벤트 감지 장치 또는 개별 사용자가 촬영하여 전송한 영상 등을 포함하며, 뉴스 데이터는 신문사나 방송국 등에서 취재한 사건사고 관련 데이터를 포함한다. 또한, SNS 데이터는 트위터, 페이스북과 같은 SNS에서 사건사고와 관련하여 실시간으로 업데이트 되는 데이터이며, 웹 데이터는 인터넷 게시글이나 블로그 등의 웹 상에서 업로드 되는 다양한 종류의 데이터를 포함한다. 공공 데이터는 경찰서, 소방서, 기상청 등과 같은 공공기관에서 제공하는 사건사고 관련 데이터이며, 신고 접수 데이터는 경찰서, 소방서 등의 공공기관에서 사건사고 신고접수를 받은 데이터를 가리킨다.
한편, 본 발명의 실시예에 따르면, 서버는 다양한 언어의 뉴스 데이터, SNS 데이터 등을 이벤트 데이터로 수신할 수 있다. 서버는 해당 언어별로 각 이벤트 데이터를 분류하거나, 각 이벤트 데이터를 하나의 언어로 번역하여 이벤트 데이터 정형화에 사용할 수 있다.
다음으로, 서버는 수신된 이벤트 데이터를 정형화한다(S122). 본 발명의 실시예에서 정형 데이터는 각 이벤트의 종류 및 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 데이터이며, 수신된 이벤트 데이터가 정형 데이터가 아닐 경우 서버는 해당 이벤트 데이터에서 상기 이벤트 종류 및 발생 장소 정보를 추출하여 이를 정형화한다. 본 발명의 정형 데이터는 이 외의 다른 항목 정보들도 포함할 수 있는데, 이를 테면 이벤트 발생 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 이와 같이, 서버는 이벤트 데이터를 수집하여 발생 시간별, 발생 공간별, 발생 유형로 분류하여 사건사고 관련 데이터의 처리 및 분석이 용이하도록 정형화를 한다.
다음으로, 서버는 정형화된 이벤트 데이터를 이용하여 이벤트 상황을 판단하고 위험도를 산출한다(S124). 서버는 정형화된 이벤트 데이터의 이벤트 종류 정보, 이벤트 발생 장소 정보 등을 이용하여 해당 이벤트의 위험도를 추정할 수 있다. 이를 위해, 서버는 이벤트 종류별로 위험도 값을 매핑한 테이블을 구비할 수 있으며, 상기 테이블을 이용하여 해당 신규 이벤트의 위험도를 산출할 수 있다. 또한 서버는 이벤트 발생 시간대별로 해당 이벤트의 위험도 값에 대한 가중치를 차등할 수 있는데, 이를 테면 이벤트 발생 시점으로부터 시간이 지날수록 해당 이벤트에 대한 위험도를 낮출 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 서버는 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여 해당 신규 이벤트 이외의 다른 종류 이벤트의 발생 확률을 획득한다. 이를 위해, 서버는 각 이벤트 종류 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인에 기초하여 결정된 전이 확률 정보를 이용할 수 있다.
서버는 신규 이벤트 발생 정보 및 다른 종류 이벤트의 발생 확률에 기초하여 신규 이벤트가 발생한 장소의 위험도를 산출한다. 더욱 구체적으로, 서버는 신규 이벤트에 대한 위험도 값과 다른 이벤트들에 대한 추정 위험도 값을 합산하여 해당 신규 이벤트가 발생한 장소의 위험도를 산출할 수 있다. 여기서, 다른 이벤트들에 대한 추정 위험도 값은 다른 종류의 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트 발생 확률의 곱에 의해 결정될 수 있다. 따라서, 신규 발생된 이벤트의 위험도 값이 높을수록, 그리고 다른 이벤트들의 전이 발생 확률이 높을수록 해당 이벤트 발생 장소의 위험도는 높게 산출된다.
다음으로, 서버는 산출된 위험도에 기초하여 위험 상황 정보를 사용자에게 제공한다(S126). 일 실시예에 따르면, 서버는 이벤트 발생 장소의 위험도가 기 설정된 값 이상일 경우 위험 상황으로 판단하고, 해당 이벤트에 대응하는 위험 상황 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 서버는 다양한 형식의 위험 상황 정보를 생성하고 이를 사용자 단말로 전송할 수 있는데, 상기 위험 상황 정보는 영상 데이터, 텍스트 데이터, 음성 데이터 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버는 이벤트가 발생한 지점의 지도 정보를 상기 위험도 정보와 조합하여 위험 상황 정보를 생성할 수 있다. 이때, 사용자 단말로 전송되는 위험 상황 정보에는 위험도 정보가 매핑된 지도 데이터가 포함될 수 있다.
사용자 단말은 서버로부터 위험 상황 정보를 수신한다(S130). 실시예에 따르면, 사용자 단말은 해당 단말의 위치 정보를 측정하여 서버에 전달할 수 있으며, 서버는 이벤트 발생 장소로부터 기 설정된 거리 이내에 위치한 사용자 단말로 해당 위험 상황 정보를 전송할 수 있다.
서버로부터 위험 상황 정보를 수신한 사용자 단말은 해당 위험 상황 정보를 출력한다(132). 이를 위해 사용자 단말은 디스플레이 유닛, 스피커 등의 영상 및/또는 음성 출력 장치를 구비할 수 있으며, 상기 출력 장치로 위험 상황 정보를 출력한다.
도 3은 서로 다른 종류의 이벤트 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인의 일 실시예를 나타내고 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 마르코프 체인에 기초하여 결정된 전이 확률 정보를 이용하여 신규 이벤트 이외의 다른 종류 이벤트의 발생 확률이 획득될 수 있다. 마르코프 체인은 시간에 따른 상태의 변화를 나타내는 확률 모델로서, 특정한 상태에서 다른 상태로 전이될 확률은 반드시 현재의 상태에 의해서만 영향을 받는다.
도 3을 참조하면 S1은 이벤트 A의 발생 상태, S2는 이벤트 B의 발생 상태, S3는 이벤트 C의 발생 상태를 나타낸다. 또한, Pij는 이벤트 Si가 발생한 상태에서 이벤트 Sj가 발생할 전이확률을 나타낸다. 즉, P12는 이벤트 A(S1)가 발생한 상태에서 이벤트 B(S2)가 발생할 전이확률을 나타내며, P31은 이벤트 C(S3)가 발생한 상태에서 이벤트 A(S1)가 발생할 전이확률을 나타낸다. 또한, P11은 이벤트 A(S1)가 발생한 상태에서 이벤트 A(S1)가 또다시 발생할 확률을 나타낸다.
본 발명의 실시예에 따르면 전체 이벤트 종류의 개수를 n이라 할 때, 총 n개의 노드를 갖는 마르코프 체인을 이용하여 다음과 같은 이벤트 발생 전이확률 행렬 P를 획득할 수 있다. 행렬 P의 각 원소 Pij는 이벤트 Si가 발생한 상태에서 이벤트 Sj가 발생할 전이확률을 나타낸다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
이며, i 및 j는 1에서 n 사이의 자연수이다.
본 발명의 서버는 상기 전이확률 행렬 P를 이용하여, 신규 발생 이벤트에 기초한 다른 종류의 이벤트 발생 확률을 획득할 수 있다. 예를 들어, 신규 이벤트 Si가 발생한 경우, 다른 종류의 이벤트 Sj가 발생할 확률은 Pij로 추정될 수 있다. 이때, 신규 이벤트 Si가 발생한 장소의 위험도 R(i)total은 다음과 같은 수식으로 산출될 수 있다.
Figure pat00003
여기서, Rk는 이벤트 Sk에 대한 위험도 값.
즉, 위험도 R(i)total은 신규 이벤트에 대한 위험도 값 Ri와, 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값의 합산 값에 기초하여 산출될 수 있다. 이때, 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값은 다른 종류의 이벤트에 대한 위험도 값 Rk와 다른 종류의 이벤트 발생 확률 Pik의 곱에 의해 결정된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전이확률 행렬 P는 각 지역의 이벤트 발생 통계에 기초하여 서로 다른 행렬 값으로 결정될 수 있다. 즉, 서버는 누적된 이벤트 데이터를 이용하여 각 지역 또는 장소 별로 전이확률 행렬을 산출하고, 신규 이벤트가 발생한 경우 해당 이벤트가 발생한 장소에 대응하는 전이확률 행렬을 이용하여 위험도를 산출할 수 있다. 따라서, 위험도 정보는 신규 이벤트의 발생 장소에 기초하여 결정될 수 있다.
한편 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 서버는 누적된 이벤트 데이터를 이용하여 각 이벤트 종류별로 통합된 발생 확률을 산출할 수 있다. 먼저, 서버는 기 설정된 시간 동안 발생한 이벤트 발생 빈도수를 이용하여, 각 이벤트 S1, S2, … , Sn이 발생할 초기 확률 P0를 다음과 같이 산출할 수 있다.
Figure pat00004
여기서, a, b, … , c는 기 설정된 시간 동안의 각 이벤트 S1, S2, … , Sn의 발생 빈도수이며, F는 상기 빈도수 a, b, … , c의 총 합이다. 또한, 상기 기 설정된 시간은 시스템 설정에 따라 결정될 수 있는데, 이를 테면 최근 3개월, 최근 6개월 등의 시간으로 결정될 수 있다.
다음으로, 서버는 각 이벤트의 초기 발생 확률 P0와, 이벤트 발생 전이확률 행렬 P를 이용하여 각 이벤트 별 통합 발생 확률을 다음과 같이 산출할 수 있다.
Figure pat00005
즉, 이벤트 Si의 통합 발생 확률 P(Si)는 각 이벤트 Sk의 초기 발생 확률 P0(Sk)와, 각 이벤트 Sk에서 Si로 전이될 전이확률 Pki를 곱한 값의 합산 값으로 결정될 수 있다. 이와 같이 결정된 각 이벤트 별 통합 발생 확률은 각 이벤트 별 위험도 정보로 이용될 수 있다. 서버는 각 이벤트 별로 산출된 통합 발생 확률이 기 설정된 값 이상일 경우, 위험 상황인 것으로 판단하고 해당 위험도 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 4는 시각적으로 표현된 본 발명의 위험 상황 정보의 일 실시예를 나타내고 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 서버는 적어도 하나의 위험도 정보(25a~25e)를 해당 이벤트의 발생 장소에 기초하여 지도상에 매핑하고, 매핑된 지도 데이터를 위험 상황 정보로 제공할 수 있다. 이때, 표시되는 위험도 정보(25a~25e)는 각 위험도 값에 따라 시각적으로 차등화 되어 표현될 수 있다. 예를 들어, 위험도가 높을수록 해당 위험도 정보(25a~25e)의 색을 진하게 표현할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 서버는 지도상에서 이벤트 발생 위험도가 높은 지역에 대한 정보를 시각적으로 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다. 서버는 이와 같이 생성된 위험 상황 정보를 사용자 단말로 전송한다.
도 5는 사용자 단말에서 출력되는 위험 상황 정보의 일 실시예를 나타내고 있다. 사용자 단말(300)은 서버로부터 위험 상황 정보를 수신하고, 이를 영상 및/또는 음성으로 출력한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 사용자 단말(300)은 GPS 신호, AP(Access Point) 신호, 비콘 신호 등을 이용하여 사용자의 위치 정보(10)를 측정할 수 있으며, 해당 사용자의 위치 주변의 위험도 정보(25)를 출력할 수 있다. 이러한 위험도 정보(25)는 지도 상에 매핑된 시각적 정보뿐만 아니라 텍스트 정보 등의 다양한 형태를 포함한다. 이때, 사용자 단말(300)은 해당 이벤트의 내용, 대응 방법, 위험도 및 이벤트 발생 위치 등을 알람 형태로 제공할 수 있다.
이상에서는 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 설명하였으나, 당업자라면 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정, 변경을 할 수 있다. 따라서 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술분야에 속한 사람이 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 해석된다.
100: 이벤트 감지 장치 200: 서버
300: 사용자 단말

Claims (12)

  1. 적어도 하나의 이벤트 감지 장치로부터 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 이벤트 데이터를 기 설정된 정형 데이터로 변환하는 단계, 상기 정형 데이터는 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보를 포함함;
    제1 종류 이벤트의 발생시 제2 종류 이벤트가 발생할 확률에 대한 정보를 나타내는 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여, 상기 발생된 신규 이벤트에 기초한 다른 종류의 이벤트의 발생 확률을 획득하는 단계;
    상기 신규 이벤트 발생 정보 및 상기 획득된 다른 종류의 이벤트 발생 확률에 기초하여 상기 이벤트 발생 장소의 위험도를 판별하는 단계; 및
    사용자에게 상기 판별 결과에 기초한 위험 상황 정보를 제공하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 이벤트 발생 전이확률 정보는 상기 정형 데이터에서의 각 이벤트 종류 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 신규 이벤트 발생 장소의 위험도는 상기 신규 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값의 합산 값에 기초하여 산출되며,
    상기 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값은 상기 다른 종류의 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트 발생 확률의 곱에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 이벤트 감지 장치는 영상 데이터를 이용하여 상기 신규 이벤트 발생 여부를 판별하되,
    상기 영상 데이터에서의 객체의 행위 분석, 객체들 간의 상호 행위 분석 및 특정 객체 검출 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 신규 이벤트 발생 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 이벤트 데이터를 수신하는 단계는,
    뉴스 데이터, SNS(Social Network Service) 데이터 및 웹 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 이벤트 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 판별된 위험도 정보를 지도상에 매핑하는 단계를 더 포함하며,
    상기 사용자에게 제공되는 위험 상황 정보에는 상기 위험도 정보가 매핑된 지도 데이터가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 방법.
  7. 적어도 하나의 이벤트 감지 장치로부터 신규 이벤트 발생 정보를 나타내는 이벤트 데이터를 수신하는 통신부;
    상기 수신된 이벤트 데이터를 저장하는 빅데이터 DB;
    상기 이벤트 데이터를 이벤트 종류 정보 및 이벤트 발생 장소 정보를 포함하는 기 설정된 정형 데이터로 변환하고, 제1 종류 이벤트의 발생시 제2 종류 이벤트가 발생할 확률에 대한 정보를 나타내는 이벤트 발생 전이확률 정보를 이용하여, 상기 발생된 신규 이벤트에 기초한 다른 종류 이벤트의 발생 확률을 획득하는 이벤트 분석부; 및
    상기 신규 이벤트 발생 정보 및 상기 획득된 다른 종류 이벤트 발생 확률에 기초하여 상기 이벤트 발생 장소의 위험도를 판별하고, 사용자에게 상기 판별 결과에 기초한 위험 상황 정보를 제공하는 위험 상황 정보 제공부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 시스템.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 이벤트 발생 전이확률 정보는 상기 정형 데이터에서의 각 이벤트 종류 간의 전이 확률을 나타내는 마르코프(Markov) 체인을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 시스템.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 신규 이벤트 발생 장소의 위험도는 상기 신규 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값의 합산 값에 기초하여 산출되며,
    상기 다른 종류의 이벤트에 대한 추정 위험도 값은 상기 다른 종류의 이벤트에 대한 위험도 값과 상기 다른 종류의 이벤트 발생 확률의 곱에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 시스템.
  10. 제7 항에 있어서,
    상기 이벤트 감지 장치는 영상 데이터를 수집하고, 수집된 영상 데이터를 이용하여 상기 신규 이벤트 발생 여부를 판별하되,
    상기 영상 데이터에서의 객체의 행위 분석, 객체들 간의 상호 행위 분석 및 특정 객체 검출 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 신규 이벤트 발생 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 시스템.
  11. 제7 항에 있어서,
    상기 이벤트 데이터는 뉴스 데이터, SNS(Social Network Service) 데이터 및 웹 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 시스템.
  12. 제7 항에 있어서,
    상기 위험 상황 정보 제공부는 상기 판별된 위험도 정보를 지도상에 매핑하고, 상기 위험도 정보가 매핑된 지도 데이터를 상기 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 이벤트 발생 정보 제공 시스템.
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