KR20170001083A - 재실자 유무 판단 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 건물 내 보안, 침입, 감시용으로 설치된 개별 센서들의 측정 데이터를 취합하여 종합적으로 분석하고 경우에 따라 보정을 수행하여 실시간 반영함으로써 센서의 특성 및 한계를 보완하여 정확한 재실자의 유무 또는 인원을 판단할 수 있는 재실자 유무 판단 시스템 및 방법을 제공한다.

Description

재실자 유무 판단 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING OCCUPANTS IN BUILDING}

본 발명은 건물 내 재실자의 유무 및 인원을 정확하게 파l악하기 위한 재실자 유무 판단 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 도심의 인구 증가와 건축기술의 발전으로 인해 고층 또는 대규모의 건물이 늘어나고 있다.

고층 또는 대규모의 건물에서는 재난이 발생하게 되면 건물의 특성 상 피난 사건이 오래 걸리고, 혼잡성이 증가하게 된다. 또한, 대피로를 찾지 못하여 건물 내에 재실자가 있음에도 불구하고 건물 내 재실자의 유무 또는 위치에 대한 정보를 확인할 수 없어 구조에 어려움을 겪고 있다.

따라서, 재난 발생 시 빠른 대처방법을 제시해 주고 인명피해를 최소화하기 위한 방안이 필요하다.

이러한 필요성에 의해 종래에는 건물의 출입구, 사무실 구역에 RFID(Radio Frequency InDentification) 센서, CCTV(Closed Circuit TeleVision), 인체감지센서(pyroelectric infrared sensor: PIR 센서) 등을 설치하고 각 센서를 통해 감지한 데이터에 기초하여 재실자의 유무를 판단하는 기술이 제안되고 있다.

그런데, RFID센서를 이용한 방법은 2인 이상의 단체가 입/퇴실하는 경우, ID카드 유실, 퇴실 시 ID카드를 인식하지 않는 등의 오용에 의해 데이터가 왜곡되어 정확한 출입 데이터를 측정하기가 어렵다.

CCTV를 이용한 방법은 특정 영역을 통과하는 사람들의 얼굴을 연속으로 검출하여 분석함으로써 설치된 영역에 대하여 입퇴실(출입) 인원을 정확하게 카운팅할 수 있는 장점이 있지만, 프라이버시 문제로 오피스 내에 설치하기 힘든 문제점이 있다. 따라서, 종래 CCTV를 이용한 방법은 재실 여부를 판단하기 위한 데이터를 측정하는 데 한계가 있다.

인체감지센서를 이용한 방법은 보통 인체감지센서를 건물의 천정에 설치하고 일정 영역에 인체의 존재 여부를 식별하는 것으로 재실 유무를 정확히 판단할 수 있다. 하지만, 재실자의 수를 카운팅할 수는 없으며, 화재 시 연기와 화염에 의해 인체감지센서가 영향을 받게 되면 재실 유무에 대한 판단에도 영향을 미칠 수 있다는 문제점이 있다.

관련 선행기술문헌으로는 등록특허공보 10-1442658호(발명의 명칭: 대피시뮬레이션을 제공하는 재난대피 시스템 및 방법, 등록일: 2014년 09월 15일)가 있다.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 건물 내 보안, 침입, 감시용으로 설치된 개별 센서들의 측정 데이터를 취합하여 종합적으로 분석하고 경우에 따라 보정을 수행하여 실시간 반영함으로써 센서의 특성 및 한계를 보완하여 정확한 재실자의 유무 또는 인원을 판단할 수 있는 재실자 유무 판단 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 재실자 유무 판단 시스템은, 건물 내 출입구, 층별, 또는 일정 구역에 설치되어 재실자의 출입 여부 또는 재실 유무를 측정하는 서로 다른 종류의 다수의 측정 센서; 상기 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 수신하여 취합하는 데이터 수신부; 상기 데이터 수신부로부터 상기 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 유무를 판단하는 재실자 유무 판단부를 포함한다.

또한, 본 발명의 재실자 유무 판단 시스템은, 상기 데이터 수신부로부터 상기 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 출입 위치를 분석하고, 상기 출입 위치와 대응되는 출입구, 층별 또는 일정 구역의 출입 인원을 카운팅하는 출입 여부 분석부를 더 포함하고, 상기 재실자 유무 판단부가 상기 출입 여부 분석부를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 해당 층별, 일정 구역에 존재하는 재실자 인원을 산출한다.

상기 다수의 측정 센서는, 상기 건물 내 출입구 또는 일정 구역에 설치되어 재실자의 출입 여부를 감지하는 RFID센서; 상기 건물 내 출입구, 각 층의 비상구 또는 엘리베이터에 설치되어 해당 출입구, 층간 출입하는 재실자를 촬영하는 CCTV; 상기 건물의 일정 구역에 설치되어 재실자의 유무를 감지할 수 있는 인체감지 센서를 포함한다.

상기 출입 여부 분석부는, 상기 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터로부터 재실자 ID 및 출입 위치를 식별하여 출입 여부를 분석하고, 상기 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터로부터 상기 건물 내 출입구 또는 층별 출입 여부를 분석하고 각 층간 이동 인원을 분석하는 것을 특징으로 한다.

상기 재실자 유무 판단부는, 상기 인체 감지 센서를 통해 감지된 측정 데이터로부터 일정 구역 내 재실자의 유무를 판단하고, 재실자가 감지된 경우 상기 일정 구역 또는 상기 일정 구역을 포함하는 층에 설치된 RFID 센서 또는 CCTV의 측정 데이터를 이용하여 최종 재실자 수를 예측한다.

이때, 상기 재실자 유무 판단부는, 상기 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터와 상기 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터에 대한 가중치를 다르게 부여하여 하기 [수학식]에 의해 최종 재실자 수를 산출할 수 있다.

[수학식]

재실자 수 = a × (RFID 센서에 의한 재실자 수) + b × (CCTV에 의한 재실자 수)

(단, a, b는 가중치이고 a<b 임)

또한, 상기 재실자 유무 판단부는, 상기 층이 2개 이상의 구역으로 구분되는 경우 상기 각 구역별 재실자의 비중을 반영하여 상기 최종 재실자 수를 산출할 수 있다.

상기 재실자 유무 판단 시스템은, 상기 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터에 기초하여 각 층간 이동 인원을 체크하고 상기 이동 인원을 상기 재실 여부 판단부를 통해 산출된 재실자 수로부터 차감하여 보정하는 보정부를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 재실자 유무 판단 시스템은, 상기 재실 여부 판단부를 통해 산출된 최종 재실자 수 또는 상기 RFID 센서로부터 산출된 RFID 재실자 수가 상기 CCTV로부터 산출된 CCTV 재실자 수를 초과하는 지 여부를 판단하고, 초과하면 상기 최종 재실자 수 또는 상기 RFID 재실자 수를 상기 CCTV로부터 산출된 CCTV 재실자 수로 보정하는 보정부를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 재실자 유무 판단 시스템은, 상기 CCTV로부터 산출된 CCTV 재실자 수가 상기 RFID 센서로부터 산출된 RFID 재실자 수를 비정상적으로 초과하는 경우 상기 RFID 재실자 수에 대한 가중치를 상향 보정하고, 상기 CCTV 재실자 수에 대한 가중치를 하향 보정하는 보정부를 더 포함할 수 있다.

한편, 상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 재실자 유무 판단 방법은, 건물 내 출입구, 층별, 또는 일정 구역에 설치되어 재실자의 출입 여부 또는 재실 유무를 측정하는 서로 다른 종류의 다수의 측정 센서를 이용하여 재실자 유무를 판단하는 시스템에서의 방법으로서, 상기 시스템이 데이터 수신부를 통해 상기 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 수신하여 취합하는 단계; 상기 시스템의 재실자 유무 판단부가 상기 데이터 수신부로부터 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 유무를 산출하는 단계를 포함한다.

상기 재실자의 유무를 산출하는 단계 이전에, 상기 시스템의 출입 여부 분석부가 상기 데이터 수신부로부터 상기 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 출입 위치를 분석하는 단계; 상기 시스템의 출입 여부 분석부가 상기 출입 위치와 대응되는 출입구, 층별 또는 일정 구역의 출입 인원을 카운팅하는 단계를 더 포함하고, 상기 재실자의 유무를 산출하는 단계에서 상기 시스템의 재실자 유무 판단부가 상기 출입 여부 분석부를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 해당 층별, 일정 구역에 재실자 인원을 산출할 수 있다.

상기 건물 내 재실자의 출입 위치를 분석하는 단계는, 상기 시스템의 출입 여부 분석부가 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터로부터 재실자 ID 및 출입 위치를 식별하여 출입 여부를 분석하는 단계; 상기 시스템의 출입 여부 분석부가 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터로부터 상기 건물 내 출입구 또는 층별 출입 여부를 분석하고 각 층간 이동 인원을 분석하는 단계를 포함한다.

상기 재실 유무 또는 인원을 산출하는 단계는, 상기 재실자 유무 판단부가 건물 내 일정 구역에 설치되어 있는 상기 인체 감지 센서의 측정 데이터로부터 재실자의 유무를 판단하는 단계; 재실자가 감지된 경우 상기 재실자 유무 판단부가 상기 일정 구역 또는 상기 일정 구역을 포함하는 층에 설치된 RFID 센서 또는 CCTV의 측정 데이터를 이용하여 하기 [수학식]에 의해 최종 재실자 수를 산출하는 단계를 포함한다.

[수학식]

재실자 수 = a × (RFID 센서에 의한 재실자 수) + b × (CCTV에 의한 재실자 수)

(단, a, b는 가중치이고 a<b 임)

또한, 본 발명의 재실자 유무 판단 방법은, 상기 재실자가 감지된 경우 상기 재실자 유무 판단부가 상기 건물 내 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는지 확인하는 단계를 더 포함하고, 상기 최종 재실자 수를 산출하는 단계에서, 상기 재실자 유무 판단부가 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는 경우 각 구역별 재실자의 비중을 반영하여 상기 최종 재실자 수를 산출한다.

본 발명에 따르면, 다수의 측정 센서들의 측정 데이터를 취합하여 종합적으로 분석함으로써 각 측정 센서가 가지고 있는 한계를 보완하고 보다 정확한 재실자의 유무 또는 인원을 판단할 수 있다.

따라서, 본 발명은 건물의 화재, 재난 시 도어 또는 배연창의 자동 개폐를 제어하는 데 활용하거나, 보안을 위한 방범 관리 등으로 활용할 수 있다.

또한, 본 발명은 다수의 측정 센서들을 이용한 분석 알고리즘을 제공함으로써 기존 건물에 구축되어 있거나 범용적으로 사용되는 다수의 측정 센서들을 그대로 활용할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 CCTV를 통해 촬영된 측정 데이터로부터 각 층간을 이동하는 인원을 차감하고, 각 센서로부터 산출된 측정 데이터에 대하여 오류를 보정하여 실시간 반영함으로써 각 개별 센서를 이용한 재실자 예측 방법 보다 더욱 정확하게 재실자 수를 산출할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 재실자 유무 판단 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 재실자 유무 판단 시스템을 이용하여 재실자 유무를 판단하는 방법을 설명하기 위한 전체 흐름도이다.
도 3은 도 2의 방법에서 다수의 측정 센서를 이용하여 출입 여부를 분석하는 과정을 구체적으로 설명하는 흐름도이다.
도 4는 도 2의 방법에서 다수의 측정 센서를 이용하여 재실자 유무를 판단하는 과정을 구체적으로 설명하는 흐름도이다.
도 5는 도 2의 방법에서 층간 이동하는 인원으로 인해 발생하는 오차를 보정하는 알고리즘을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 도 2의 방법에서 다수의 측정 센서를 이용하여 산출된 최종 재실자 수의 오류를 보정하기 위한 흐름도이다.
도 7 및 8은 도 2의 방법에서 개별 센서로부터 산출된 재실자 수의 오류를 보정하기 위한 흐름도이다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 재실자 유무 판단 시스템을 나타낸 구성도이다.

본 발명의 실시예에 따른 재실자 유무 판단 시스템은 건물 출입구, 층별, 일정 구역에 설치되는 다수의 측정 센서(100)와, 데이터 수신부(200), 출입 여부 분석부(300), 재실자 유무 판단부(400), 보정부(500), 데이터베이스(600)를 포함한다.

다수의 측정 센서(100)는 출입 여부 또는 재실 유무를 감지하기 위한 것으로, 건물 출입구 또는 일정 구역(사무실 등)에 설치되어 재실자의 출입 여부를 감지하는 RFID 센서(110), 일정 구역에는 설치되지 못하고 건물 출입구 또는 각 측의 비상구, 엘리베이터에 설치되는 CCTV(120), 인체감지센서로서 각 일정 구역에 설치되어 재실 유무를 감지하는 PIR 센서(130), 일정 통신 범위 내에 존재하는 재실자의 유무 및 위치까지 파악이 가능한 블루투스(bluetooth; 140) 등을 포함한다. 이처럼, 본 발명에서 다수의 측정 센서(100)는 서로 다른 종류의 센서들로 구성되는 것을 특징으로 한다.

데이터 수신부(200)는 다수의 측정 센서(100)로부터 감지된 측정 데이터를 수신하여 취합하고, 측정 데이터의 분석을 위해 데이터 종류에 따라 출입 여부 분석부(300) 또는 재실 여부 판단부(400)로 전달한다.

출입 여부 분석부(300)는 데이터 수신부(200)로부터 다수의 측정 센서(100)를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받고 전달받은 측정 데이터를 데이터베이스(600)에 저장된 센서 설치 정보(610) 및 건물 출입 정보(620)에 기초하여 출입 여부를 분석한다. 또한, 출입 여부 분석부(300)는 출입이 있는 경우 해당 출입 위치에 대응되는 출입구, 층별, 또는 일정 구역에 대하여 출입하는 인원의 숫자를 카운팅한다.

예컨대, 본 발명의 실시예에 따른 출입 여부 분석부(300)는 다수의 측정 센서(100) 중 RFID 센서(110), CCTV(120)로부터 감지된 측정 데이터에 기초하여 출입 여부를 분석할 수 있다. 즉, 출입 여부 분석부(300)는 건물 출입구 또는 각 구역의 사무실 입구에 설치된 RFID 센서(110)의 측정 데이터로부터 RFID 게이트를 통과하는 인원의 ID 및 출입 위치를 식별하여 출입 여부를 분석할 수 있다. 또한, 출입 여부 분석부(300)는 CCTV(120)로부터 감지된 측정 데이터로부터 지하 주차장 및 1층, 각 층의 비상계단을 통해 출입하는 재실자와 각 층의 엘리베이터에 승하탑하는 재실자를 분석하고 재실자의 숫자를 카운팅할 수 있다. 또한 출입 여부 분석부(300)는 CCTV(120)로부터 감지된 측정 데이터로부터 각 층간 이동 인원을 분석할 수 있다.

본 실시예에서, RFID 센서의 측정 데이터로부터 즉, 태그 정보로부터 재실자 ID를 식별하고 출입 여부를 분석하는 구체적인 프로세스는 RFID를 이용한 위치 식별, 출입 여부 식별하는 기술 분야로부터 변형하여 용이하게 적용할 수 있을 것이다. 또한, CCTV를 통해 촬영된 영상 데이터로부터 재실자의 특징점(얼굴 등)을 인식하고 특징점을 통해 재실자의 출입 여부, 이동 여부를 분석하는 구체적인 프로세스 또한 CCTV를 이용한 비디오 분석 기술을 기반으로 구현할 수 있으므로 이에 대한 상세 구성은 생략한다.

센서 설치 정보(610)는 다수의 측정 센서(100)가 설치된 건물 출입구, 층별, 또는 일정 구역의 위치 정보를 포함한다. 건물 출입 정보(620)는 다수의 측정 센서(100)로부터 감지된 측정 데이터를 이용하여 건물 내 출입한 인원 정보를 모델링한 통계 데이터이다.

재실자 유무 판단부(400)는 데이터 수신부(200)로부터 다수의 측정 센서(100)를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받고 측정 데이터 및 출입 여부 분석부(300)를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 해당 층별, 구역에 따라 재실자의 유무 또는 인원을 산출한다.

특히, 재실자 유무 판단부(400)는 데이터 수신부(200)로부터 인체감지센서(130)를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 일정 구역 내 재실자의 유무를 판단하고, 그 판단 결과에 따라 재실자 수를 산출할 수 있다. 즉, 재실자가 있는 것으로 판단되면 재실자 유무 판단부(400)가 일정 구역 또는 일정 구역이 포함된 층 RFID 센서(110) 및 CCTV(120)의 측정 데이터를 이용하여 해당 구역별 최종 재실자 수를 산출하고, 재실자가 감지되지 않으면 재실자 유무 판단부(400)가 재실자 없음으로 판단하고 재실자 유무 로직을 수행하지 않는다.

한편, 인체감지센서(130)가 없는 경우 재실자 유무 판단부(400)는 일정 주기 또는 화재나 재난 등의 유사시에 출입 여부 분석부(300)를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 재실자의 유무 또는 인원을 산출할 수 있다.

산출 방법은 해당 층 전체가 단일 사무실 구역인 경우 하기 [수학식 1]과 같이 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터와 CCTV로부터 감지된 측정 데이터를 합산하여 사무실별 재실 인원을 산출할 수 있다.

이때, 센서들의 특성 및 기능에 따라 정확한 측정 데이터에 비중을 두기 위해 각 센서별로 가중치를 다르게 부여하여 적용할 수 있다.

[수학식 1]

재실자 수 = a × (RFID 센서에 의한 재실자 수) + b × (CCTV에 의한 재실자 수)

(단, a, b는 가중치이고 a<b 임)

본 실시예에서는 RFID센서 및 CCTV의 경우 RFID 센서의 오용으로 CCTV가 더 정확하게 재실 인원을 측정할 수 있다는 특성을 반영하여 CCTV의 가중치 b를 더 크게 부여할 수 있다. 예컨대, a가 0.2, b는 0.8로 최적화된 경우 이는 RFID 센서의 오용에 의해 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터가 CCTV보다 훨씬 부정확함을 의미한다. 이 경우 a가 0.2보다 크거나 작아지면 재실 인원 데이터와의 차이가 커진다.

각 센서별 가중치 a, b는 다수의 측정 센서(100)에 포함되는 센서 종류에 따라 산정되며, 특히 다수의 측정 센서(100)를 이용하여 모델링한 건물 출입 정보의 정확도에 따라 산정될 수 있다.

한편, 해당 층이 2개 이상의 사무실 구역으로 구분되는 경우 재실자 유무 판단부(400)는 하기 [수학식 2]와 같이 CCTV로부터 감지된 측정 데이터에 각 구역별 재실자의 비중을 반영하여 산출할 수 있다.

[수학식 2]

재실자 수 = a × (RFID 센서에 의한 재실자 수) + {b × (CCTV에 의한 재실자 수) × (각 구역별 비중)}

각 구역별 비중 = 해당 구역의 RFID 측정값 / {(A구역의 RFID 측정값) + (B구역의 RFID 측정값) + …}

(단, a, b는 가중치이고 a<b 임)

일반적으로 RFID 센서는 해당 사무실 구역의 재실 인원을 측정할 수 있으므로 사무실 구역이 여러 개일 경우에도 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터를 그대로 적용할 수 있다. 이에 반해, CCTV는 사무실 구역의 재실 인원을 카운팅할 수 없고, 층 전체(사무실, 복도, 화장실, 기타 등)의 인원을 카운팅할 수 있으므로 2개 이상의 구역으로 구분된 경우 CCTV의 측정 데이터에 대한 보완이 필요하다. 따라서 위 [수학식 2]에서는 CCTV에 대한 가중치 이외에 해당 사무실 구역의 재실자 비중을 추가 반영한 것이다.

해당 사무실 구역의 재실자 비중은 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터를 참조하여 산정할 수 있다. 즉, A구역, B구역 등 해당 층의 모든 사무실 구역에 대한 RFID 센서의 재실자 수 총합을 분모로 하고, 해당 구역의 RFID 재실자 수를 분자로 하면 해당 사무실 구역의 재실자 비중이 층 전체 재실자 수 대비 얼마나 되는지 알 수 있다.

한편, 보정부(500)는 재실자 유무 판단부(400)를 통해 산출된 최종 재실자 수를 보정하여 최종값으로 출력하거나, 재실자 유무 판단부(400)로 피드백하여 위 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 보정계수 또는 보정된 재실자 수를 실시간 반영한다.

일 예로, 보정부(500)는 재실자 유무 판단부(400)를 통해 산출된 최종 재실자 수에서 실제 사무실 구역에 존재하지 않고 이동하는 인원에 대한 오차를 보정할 수 있다.

건물 내 총 인원은 다수의 측정 센서(100) 중 CCTV(120)로부터 감지된 각 층별 인원과 이동 중인 인원을 포함한다. 따라서, 이동 중인 인원의 수는 건물 내 총 인원 수에서 CCTV(120)로 감지된 각 층별 인원 수를 차감하면 된다. 차감된 값에 해당 구역의 재실자 비중을 곱하면 해당 구역에 대한 이동 인원 수가 산정된다. 이를 도식으로 나타내면 아래 [표 1]과 같다.

[표 1]

다른 예로, 보정부(500)는 재실자 유무 판단부(400)를 통해 산출된 최종 재실자 수의 자체 오류를 보정한다.

재실자 유무 판단부(400)에서 [수학식 1] 또는 [수학식 2]를 이용하여 산출된 최종 재실자 수가 CCTV로부터 측정된 재실자 수보다 크면 오류에 해당된다. 왜냐하면 해당 층의 재실자 수는 CCTV로부터 측정된 재실자 수를 초과할 수 없기 때문이다. 이 경우, 보정부(500)는 재실자 유무 판단부(400)에서 산출된 최종 재실자 수가 CCTV로부터 측정된 재실자 수보다 초과하는지 여부를 판단하고, 초과하면 최종 재실자 수를 CCTV로부터 측정된 재실자 수로 보정함으로써 오류를 보정한다.

만약 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는 경우, 보정부(500)는 아래 [표 2]에 도시한 바와 같이 재실자 유무 판단부(400)에서 산출된 최종 재실자 수에서 CCTV로부터 측정된 재실자 수를 차감하고 차감된 값에 각 구역별 재실자 비중을 곱하여 오류를 보정할 수 있다.

[표 2]

또 다른 예로, 보정부(500)는 각 센서로부터 산출된 재실자 수의 오류를 보정하여 재실 유무 또는 인원 산출 시 보다 정확한 데이터를 적용할 수 있도록 한다.

대표적으로 RFID 센서로부터 산출된 재실자 수가 CCTV로부터 산출된 재실자 수보다 많은 경우 오류이다. CCTV로부터 산출된 재실자 수는 층 전체에 대한 인원이고, RFID 센서로부터 산출된 재실자 수는 층 전체 또는 세부적으로 사무실 구역의 재실자 수에 대한 인원이므로 CCTV로부터 산출된 재실자 수보다 많을 순 없다. 이러한 오류는 주로 RFID의 오용으로 인한 현상인데, 즉 사무실 퇴실자가 RFID 체크를 하지 않아서 RFID 센서로부터 산출된 재실자 수가 계속 증가한 채로 남아있기 때문에 발생할 수 있다. 따라서, 보정부(500)는 이의 오류를 보정하기 위하여 아래 [표 3]과 같이 RFID 센서로부터 산출된 재실자 수는 무시하고 CCTV로부터 산출된 재실자 수로 재실자 수를 보정한다. 그리고, 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는 경우에는 CCTV로부터 측정된 재실자 수에 각 구역별 재실자 비중을 곱하여 오류를 보정할 수 있다.

또한, 보정부(500)가 이동 인원에 대한 보정을 추가적으로 수행할 수 있다.

[표 3]

또 다른 예로, 보정부(500)는 CCTV로부터 산출된 재실자 수에 대하여 오류를 보정한다.

예를 들어 CCTV로부터 산출된 재실자 수가 RFID 센서로부터 산출된 재실자 수보다 비정상적으로 많은 경우가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 해당 층의 복도나 화장실의 이용이 증가해서 CCTV 측정 상으로는 층별 인원이 줄지 않지만 사무실 재실자 수가 줄어드는 경우 발생할 수 있다. 이를 보정하기 위해 보정부(500)는 RFID 센서에 대한 가중치를 상향 보정하고 CCTC에 대한 가중치를 하향 보정하여 해결할 수 있다. 이를 도식으로 나타내면 아래 [표 4]와 같다.

[표 4]

그럼 이상의 구성에 기초하여 재실자 유무 또는 인원을 판단하는 방법에 대하여 구체적으로 살펴본다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 재실자 유무 판단 시스템을 이용하여 재실자 유무를 판단하는 방법을 설명하기 위한 전체 흐름도이고, 도 3은 도 2의 방법에서 다수의 측정 센서를 이용하여 출입 여부를 분석하는 과정을 구체적으로 설명하는 흐름도, 도 4는 도 2의 방법에서 다수의 측정 센서를 이용하여 재실자 유무를 판단하는 과정을 구체적으로 설명하는 흐름도이다.

먼저 도 2를 참조하면, S100 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템이 다수의 측정 센서로부터 감지된 데이터를 취합하여 해당 건물의 출입 정보를 모델링화한다.

모델링 방법은 임의 재실자가 건물에 몇 시부터 출근하고, 화장실, 흡연, 타 사무실 출입, 엘리베이터 승하탑, 계단 출입, 외근, 1층 로비 이용, 단체 입퇴실 등의 방법으로 랜덤하게 상주 인원의 이동을 고려하여 모델링할 수 있다. 이러한 모델링을 통해 건물의 입출 현황, 이동 현황, 재실 현황 등을 통계적으로 파악할 수 있다.

다음 S200 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템이 데이터 수신부에서 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 수신하여 취합한다.

다음 S300 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 출입 여부 분석부가 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 데이터 수신부로부터 전달받고 전달받은 측정 데이터를 모델링한 건물 출입 정보에 기초하여 출입 여부를 분석한다.

구체적으로, 출입 여부의 분석 과정은 도 3에 나타낸 바와 같이 RFID 센서인지 CCTV 인지에 따라 구분할 수 있다(S310, S340).

RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터가 수신되면 출입 여부 분석부가 데이터베이스에 저장되어 있는 센서 설치 정보 및 건물 출입 정보에 기초하여 측정 데이터(태그 정보)로부터 재실자 ID 및 출입 위치를 식별한다(S320). 그리고 식별한 출입 위치에 대응하여 층별, 구역별 출입 여부를 판단한다(S330).

CCTV로부터 감지된 측정 데이터가 수신되면 출입 여부 분석부가 측정 데이터로부터 출입구, 층별 출입 여부를 판단하고, 층간 이동 현황을 검출할 수 있다(S350).

다음 S400 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 출입 여부 분석부가 해당 출입 위치에 대응되는 출입구, 층별, 일정 구역을 식별하고 해당 출입구, 층별, 일정 구역에 출입하는 인원의 숫자를 카운팅한다.

다음 S500 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 재실자 유무 판단부가 데이터 수신부로부터 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받고, 측정 데이터 및 출입 여부 분석부를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 해당 층별, 구역에 따라 재실자의 유무 또는 인원을 산출한다. 이를 통해 재실 유무 또는 재실자 수를 예측할 수 있다.

다음 S600 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 상기 재실자 유무 판단부를 통해 산출된 재실자 수에 대하여 산출 오차 및 오류를 체크하여 보정한다. 보정은 오류 유형에 따라 다양한 보정 알고리즘을 적용한다. 이에 대해서는 하기 도 5 내지 도 8을 참조한다.

한편, 상기 S500 단계에서, 재실자의 유무 또는 인원을 산출하는 과정은 도 4에서 예시한 프로세스를 통해 수행될 수 있다.

S510 단계에서, 재실자 유무 판단부가 인체감지센서(PIR센서)로부터 On의 신호가 있는지를 확인한다. On 신호는 인체를 감지한 것으로 해당 구역에 재실자가 있음으로 판단한다.

Off 신호이면 S520 단계에서, 재실자 유무 판단부가 해당 구역에 재실자가 없는 것으로 판단하고 재실자 수의 산출 로직을 수행하지 않는다.

이처럼, 재실자 유무 판단부는 먼저 인체감지센서로부터 감지된 측정 데이터로부터 해당 구역에 재실자가 있는지 없는지를 판단하고, 그 판단 결과에 따라 재실자 수를 산출한다.

S530 단계에서, 재실자 유무 판단부가 해당 층이 여러 사무실 구역으로 구분되어 있는지 체크한다.

S540 단계에서, 재실자 유무 판단부는 단일 구역의 경우, RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터와 CCTV로부터 감지된 측정 데이터를 합산하여 구역별 재실자 수를 산출한다. 여기서, 각 센서들의 특성 및 기능에 따라 가중치(a, b)를 부여하여 적용할 수 있다.

S550 단계에서, 재실자 유무 판단부는 복수 구역의 경우 CCTV로부터 감지된 측정 데이터에 각 구역별 재실자의 비중을 반영하여 산출한다. 즉, CCTV로부터 감지된 측정 데이터에 각 구역별 재실자의 비중을 곱하고 곱한 값에 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터를 합산하여 산출할 수 있다. 각 구역별 재실자의 비중은 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터를 참조하여 산정할 수 있다.

본 발명은 이러한 과정들을 거쳐 RFID 센서, CCTV, 인체감지센서 등 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 종합적으로 분석함으로써 보다 정확한 재실 유무 및 인원을 예측할 수 있다.

도 5는 본 발명의 재실자 유무 판단 방법에서 층간 이동하는 인원으로 인해 발생하는 오차를 보정하는 알고리즘을 설명하는 흐름도이다.

S610 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 각 층의 비상구 엘리베이터 등에 설치된 다수의 측정 센서로부터 촬영된 측정 데이터 및 기 저장된 건물 출입 정보에 기초하여 각 층간 이동하는 인원을 체크한다. 예컨대, 다수의 측정 센서는 CCTV를 이용할 수 있다.

S611 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 재실자 유무 판단부를 통해 산출된 재실자 수에서 각 층별 이동 인원을 차감하고, 차감된 값에 해당 구역의 재실자 비중을 반영하여 보정한다. 여기서, 각 층별 이동 인원에 해당 구역의 재실자 비중을 곱하면 구역별 이동 인원 수가 산정된다.

S612 단계에서, 보정된 재실자 수를 최종 재실자 수로 산출한다.

도 6은 본 발명의 재실자 유무 판단 방법에서 다수의 측정 센서를 이용하여 산출된 최종 재실자 수의 자체 오류를 보정하기 위한 흐름도이다.

S620 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 재실자 유무 판단부를 통해 산출된 재실자 수에 대하여 오류가 있는지를 먼저 확인한다.

즉, S621 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 재실자 유무 판단부를 통해 산출된 재실자 수가 CCTV만을 이용하여 산출된 재실자 수를 초과하는 지 판단한다. 이때, 해당 층을 기준으로 비교한다.

판단 결과 초과하지 않는 경우, 정상으로 판정한다.

판단 결과 초과하는 경우, S622 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 오류로 판정한다.

이후 S623 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는지 체크한다.

단일 구역의 경우, S624 단계에서, 보정부가 재실자 유무 판단부를 통해 산출된 재실자 수를 CCTV만을 이용하여 산출된 층별 재실자 수로 보정한다.

복수 구역의 경우, S625 단계에서, 보정부가 CCTV로부터 측정된 재실자 수에 각 구역별 재실자 비중을 곱하여 오류를 보정한다.

도 7 및 8은 본 발명의 재실자 유무 판단 방법에서 개별 센서로부터 산출된 재실자 수의 오류를 보정하기 위한 흐름도이다.

S630 단계에서, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 각 개별 센서로부터 산출된 재실자 수에 오류가 있는지를 확인한다. 이를 테면, 다수의 측정 센서 중 RFID 센서로부터 측정된 재실자 수와 CCTV로부터 측정된 재실자 수를 서로 비교하여 오류가 가장 많은 RFID센서에 대하여 오류 여부를 확인할 수 있다.

S631 단계에서, RFID 센서로부터 측정된 재실자 수가 CCTV로부터 측정된 재실자 수보다 많은지를 판단한다. 일반적으로 RFID 센서로부터 측정된 재실자 수는 층 전체 또는 층 내 사무실 구역에 대한 재실 인원이므로 CCTV로부터 측정된 재실자 수보다 많을 순 없다.

S632 단계에서, 보정부가 판단 결과 RFID 센서로부터 측정된 재실자 수가 CCTV로부터 측정된 재실자 수보다 많으면 오류로 판정한다.

S633 단계에서, 보정부가 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는지 체크한다.

단일 구역의 경우, S634 단계에서, 보정부가 RFID 센서로부터 측정된 재실자 수를 CCTV로부터 산출된 재실자 수로 보정한다.

복수 구역의 경우, S635 단계에서, 보정부가 CCTV로부터 측정된 재실자 수에 각 구역별 재실자 비중을 곱하여 오류를 보정한다.

이때, 보정부가 각 구역에 존재하지 않고 해당 층을 이동하는 인원에 대해서도 추가적으로 반영하여 보정할 수 있다.

한편, 재실자 유무 판단 시스템의 보정부가 CCTV로부터 산출된 재실자 수에 대하여 오류가 있는 경우 이를 보정할 수 있다.

도 8을 참조하면, S640 단계에서, 보정부가 CCTV로부터 산출된 재실자 수가 RFID 센서로부터 산출된 재실자 수보다 비정상적으로 예컨대, 30% 초과하는지 여부를 확인한다. 이는 해당 층의 복도나 화장실의 이용이 증가해서 CCTV 측정 상으로는 층별 인원이 줄지 않지만 사무실 재실자 수가 줄어드는 경우 발생할 수 있다.

확인 결과 CCTV로부터 산출된 재실자 수가 RFID 센서로부터 산출된 재실자 수를 초과하지 않으면 정상으로 판정하고, 초과하는 경우 S641 단계와 같이 오류로 판정한다.

이후 S642 단계에서, 보정부가 각 센서의 가중치를 보정한다. 이를 테면 RFID 센서에 대한 가중치를 상향 보정하고 CCTC에 대한 가중치를 하향 보정하여 현 재실자 수를 산출하는 수학식 1 및 2에 적용한다.

이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과하며, 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석 되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.

100: 다수의 측정 센서 110: RFID 센서
120: CCTV 130: PIR 센서
140: 블루투스(bluetooth) 200: 데이터 수신부
300: 출입 여부 분석부 400: 재실자 유무 판단부
500; 보정부 600: 데이터베이스
610: 센서 설치 정보 620: 건물 출입 정보

Claims (15)

1. 건물 내 출입구, 층별, 또는 일정 구역에 설치되어 재실자의 출입 여부 또는 재실 유무를 측정하는 서로 다른 종류의 다수의 측정 센서;
   상기 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 수신하여 취합하는 데이터 수신부; 및
   상기 데이터 수신부로부터 상기 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 유무를 판단하는 재실자 유무 판단부
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 데이터 수신부로부터 상기 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 출입 위치를 분석하고, 상기 출입 위치와 대응되는 출입구, 층별 또는 일정 구역의 출입 인원을 카운팅하는 출입 여부 분석부를 더 포함하고,
   상기 재실자 유무 판단부가
   상기 출입 여부 분석부를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 해당 층별, 일정 구역에 존재하는 재실자 인원을 산출하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 다수의 측정 센서는,
   상기 건물 내 출입구 또는 일정 구역에 설치되어 재실자의 출입 여부를 감지하는 RFID센서;
   상기 건물 내 출입구, 각 층의 비상구 또는 엘리베이터에 설치되어 해당 출입구, 층간 출입하는 재실자를 촬영하는 CCTV;
   상기 건물의 일정 구역에 설치되어 재실자의 유무를 감지할 수 있는 인체감지 센서
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 출입 여부 분석부는,
   상기 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터로부터 재실자 ID 및 출입 위치를 식별하여 출입 여부를 분석하고,
   상기 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터로부터 상기 건물 내 출입구 또는 층별 출입 여부를 분석하고 각 층간 이동 인원을 분석하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
5. 제3항에 있어서,
   상기 재실자 유무 판단부는,
   상기 인체 감지 센서를 통해 감지된 측정 데이터로부터 일정 구역 내 재실자의 유무를 판단하고, 재실자가 감지된 경우 상기 일정 구역 또는 상기 일정 구역을 포함하는 층에 설치된 RFID 센서 또는 CCTV의 측정 데이터를 이용하여 최종 재실자 수를 예측하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 재실자 유무 판단부는,
   상기 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터와 상기 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터에 대한 가중치를 다르게 부여하여 하기 [수학식]에 의해 최종 재실자 수를 산출하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   [수학식]
   재실자 수 = a × (RFID 센서에 의한 재실자 수) + b × (CCTV에 의한 재실자 수)
   (단, a, b는 가중치이고 a<b 임)
   
7. 제5항에 있어서,
   상기 재실자 유무 판단부는,
   상기 층이 2개 이상의 구역으로 구분되는 경우 상기 각 구역별 재실자의 비중을 반영하여 상기 최종 재실자 수를 산출하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터에 기초하여 각 층간 이동 인원을 체크하고 상기 이동 인원을 상기 재실 여부 판단부를 통해 산출된 재실자 수로부터 차감하여 보정하는 보정부
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
9. 제5항에 있어서,
   상기 재실 여부 판단부를 통해 산출된 최종 재실자 수 또는 상기 RFID 센서로부터 산출된 RFID 재실자 수가 상기 CCTV로부터 산출된 CCTV 재실자 수를 초과하는 지 여부를 판단하고, 초과하면 상기 최종 재실자 수 또는 상기 RFID 재실자 수를 상기 CCTV로부터 산출된 CCTV 재실자 수로 보정하는 보정부
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
   
10. 제6항에 있어서,
    상기 CCTV로부터 산출된 CCTV 재실자 수가 상기 RFID 센서로부터 산출된 RFID 재실자 수를 비정상적으로 초과하는 경우 상기 RFID 재실자 수에 대한 가중치를 상향 보정하고, 상기 CCTV 재실자 수에 대한 가중치를 하향 보정하는 보정부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 시스템.
    
11. 건물 내 출입구, 층별, 또는 일정 구역에 설치되어 재실자의 출입 여부 또는 재실 유무를 측정하는 서로 다른 종류의 다수의 측정 센서를 이용하여 재실자 유무를 판단하는 시스템에서의 방법으로서,
    상기 시스템이 데이터 수신부를 통해 상기 다수의 측정 센서로부터 감지된 측정 데이터를 수신하여 취합하는 단계;
    상기 시스템의 재실자 유무 판단부가 상기 데이터 수신부로부터 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 유무를 판단하는 단계
    를 포함하는 재실자 유무 판단 방법.
    
12. 제11항에 있어서,
    상기 재실자의 유무를 산출하는 단계 이전에,
    상기 시스템의 출입 여부 분석부가 상기 데이터 수신부로부터 상기 다수의 측정 센서를 통해 감지된 측정 데이터를 전달받아 상기 건물 내 재실자의 출입 위치를 분석하는 단계;
    상기 시스템의 출입 여부 분석부가 상기 출입 위치와 대응되는 출입구, 층별 또는 일정 구역의 출입 인원을 카운팅하는 단계를 더 포함하고,
    상기 재실자의 유무를 산출하는 단계에서 상기 시스템의 재실자 유무 판단부가 상기 출입 여부 분석부를 통해 카운팅한 출입 인원에 기초하여 해당 층별, 일정 구역에 재실자 인원을 산출하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 방법.
    
13. 제12항에 있어서,
    상기 건물 내 재실자의 출입 위치를 분석하는 단계는,
    상기 시스템의 출입 여부 분석부가 RFID 센서로부터 감지된 측정 데이터로부터 재실자 ID 및 출입 위치를 식별하여 출입 여부를 분석하는 단계;
    상기 시스템의 출입 여부 분석부가 CCTV로부터 촬영된 측정 데이터로부터 상기 건물 내 출입구 또는 층별 출입 여부를 분석하고 각 층간 이동 인원을 분석하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 방법.
    
14. 제13항에 있어서,
    상기 재실 유무 또는 인원을 산출하는 단계는,
    상기 재실자 유무 판단부가 건물 내 일정 구역에 설치되어 있는 상기 인체 감지 센서의 측정 데이터로부터 재실자의 유무를 판단하는 단계;
    재실자가 감지된 경우 상기 재실자 유무 판단부가 상기 일정 구역 또는 상기 일정 구역을 포함하는 층에 설치된 RFID 센서 또는 CCTV의 측정 데이터를 이용하여 하기 [수학식]에 의해 최종 재실자 수를 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 방법.
    [수학식]
    재실자 수 = a × (RFID 센서에 의한 재실자 수) + b × (CCTV에 의한 재실자 수)
    (단, a, b는 가중치이고 a<b 임)
    
15. 제14항에 있어서,
    상기 재실자가 감지된 경우 상기 재실자 유무 판단부가 상기 건물 내 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는지 확인하는 단계를 더 포함하고,
    상기 최종 재실자 수를 산출하는 단계에서,
    상기 재실자 유무 판단부가 해당 층이 2개 이상의 구역으로 구분되어 있는 경우 각 구역별 재실자의 비중을 반영하여 상기 최종 재실자 수를 산출하는 것을 특징으로 하는 재실자 유무 판단 방법.
    

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