KR20170018805A - 권한 없는 사람들을 식별하기 위한 센서 입력들의 상관 - Google Patents

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KR20170018805A
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로버트 비. 로크
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타이코 파이어 앤 시큐리티 게엠베하
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Abstract

물리적 침입 감지/경보를 관리하기 위한 네트워킹된 시스템은 프로세서 디바이스들 및 상기 프로세서 디바이스들과 통신하는 메모리를 포함하는 상위 계층의 서버 디바이스들, 상위 계층 서버들과 통신하는 중간 계층의 게이트웨이 디바이스들, 및 완전 기능 노드들을 포함하는 하위 레벨 계층의 디바이스들을 포함하고, 상기 기능 노드들 중 적어도 일부는 노드 함수들을 제공하는 루틴들을 실행하는 애플리케이션 계층, 및 상기 하위 계층의 디바이스들을 관리하는 디바이스를 포함하고, 상기 디바이스는 상기 기능 노드들 중 적어도 일부의 각각에서 상기 애플리케이션 계층을 제어하기 위해 상태 기계를 실행하는 프로그램 관리자를 인스턴스화한다.

Description

권한 없는 사람들을 식별하기 위한 센서 입력들의 상관{CORRELATION OF SENSORY INPUTS TO IDENTIFY UNAUTHORIZED PERSONS}
우선권 주장
이 출원은, 35 U.S.C. §119(e)의 규정에 따라, "Wireless Sensor Network"라는 명칭으로, 2014년 4월 2일에 출원된, 예비 미국 특허 출원 61/973,962, 및 "Wireless Sensor Network"라는 명칭으로, 2014년 2월 28일에 출원된, 예비 미국 특허 출원 61/946,054, 및 "Correlation of Sensory Inputs to Identify Unauthorized Persons"라는 명칭으로, 2014년 8월 20일에 출원된, 실용 미국 특허 출원 14/463,765에 대한 우선권을 주장하며, 상기 선행 출원들의 전체 내용이 본원에 참고로 포함된다.
이 설명은 이 설명은 상업용 또는 주거용 구내에 설치된 보안, 침입 및 경보 시스템들에 사용되는 것들과 같은 센서 네트워크들의 동작에 관한 것이다.
사업체들 및 주택 소유자들이 그들의 구내에서 경보 조건들을 감지하고 그 조건들을 모니터링 스테이션에 또는 보안 시스템의 권한 있는 사용자들에 신호로 알리기 위한 보안 시스템을 갖는 것은 흔한 일이다. 보안 시스템들은 종종 여러 가지 센서들에 전기적으로 또는 무선으로 연결되는 침입 감지 패널을 포함한다. 그러한 센서 타입들은 전형적으로 (문 또는 창문이 열렸는지를 결정하기 위해 이용되는) 움직임 감지기들, 카메라들, 및 근접 센서들을 포함한다. 전형적으로, 그러한 시스템들은 이 센서들 중 하나 이상으로부터, 모니터되고 있는 특정 조건이 변하였거나 또는 불안전하게 된 것을 지시하는 매우 단순한 신호(전기적으로 개방 또는 폐쇄)를 수신한다.
전형적인 침입 시스템들은 건물의 출입문들을 모니터링하도록 설정될 수 있다. 문이 단단히 잠길 때, 근접 센서는 자기 접촉(magnetic contact)을 감지하고 전기적으로 폐회로를 생성한다. 문이 열릴 때, 근접 센서는 회로를 개방하고, 경보 조건이 발생한 것(예를 들어, 열린 출입문)을 지시하는 신호를 패널에 송신한다. 실내 및 실외에서, 건물들 및 시설들에의 접근을 통제하기 위해 정부 단체들, 회사들, 교육 기관들, 등등은 직원들, 계약자들, 학생들, 등등에게 자격 증명들을 발행한다. 고의로 또는 고의 아니게, 접근을 획득하기 위해 보안 시스템들을 우회하는 개인들을 식별하고 찾아내는 것은 어렵다.
자격 증명들에 관한 종래의 해법들은 접근 문제들을 다루기 위해 비디오 감시와 같은 기술들에 주력하였다. 그러나, 일단 어떤 사람이 접근을 획득하면, 유효한 자격 증명들이 있는 사람들과 유효한 자격 증명들이 없는 사람들을 구별하는 것은 어렵거나 불가능하다.
물리적 침입 감지/경보 모니터링을 위한 시스템의 일 양태에 따르면, 프로세서 디바이스들 및 상기 프로세서 디바이스들과 통신하는 메모리를 포함하는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함하고, 자격 증명들 또는 배지들로부터의 센서 입력을 비디오와 상관시키고, 모니터되는 구내 내의 자격 증명들 또는 배지들로부터의 센서 입력들을 수신하고, 상기 구내의 도처에 배치된 카메라들 및 다른 영상 캡처 디바이스들로부터 비디오 정보를 수신하고, 이 자격 증명들 또는 배지들로부터의 상기 수신된 센서 입력들을 상기 수신된 비디오와 계속해서 상관시키도록 구성된다.
이하의 내용 중 하나 이상은 이 양태의 범위 내의 실시예들 중 일부이고, 시스템은 있을 수 있는 자격 증명이 없는 개인(non-credentialed individual)의 존재를 감지하는 하나 이상의 알고리즘들을 적용하고 적어도 상기 자격 증명이 없는 개인을 추적하고 상기 자격 증명이 없는 개인의 위치에 대해 당국에 알리기 위해 제어 센터에 송신할 경보를 생성하도록 더 구성된다. 상기 시스템은 특정 구역 내의 사람들의 수를 식별하기 위해 비디오 인식을 적용하고 해당 데이터를 하나 이상의 원격 배지 판독기들로부터의 데이터와 상관시켜 모니터되는 구역 내의 개인들의 그룹에서 적절히 배지가 있는 개인들의 수를 식별하도록 더 구성된다. 상기 시스템은 상기 구역 내의 개인들의 수와 판독된 배지들 또는 자격 증명들의 수 사이의 불일치를 결정하도록 더 구성된다. 상기 시스템은 상기 구내의 도처에서 모든 개인들 및 그들의 움직임들을 계속해서 추적하고, 그 움직임들을 유효한 자격 증명들 또는 배지들의 상이한 판독값들과 상관시켜 하나 이상의 자격 증명이 없는 개인들을 격리하도록 더 구성된다. 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은 동적으로 변경될 수 있는 노드 함수들을 제공하는 루틴들을 실행하는 애플리케이션 계층을 포함한다. 상기 노드들 중 적어도 일부는 카메라들이고 다른 것들은 자격 증명 판독기들이다. 상기 노드들 중 특정 노드들은 캡처된 비디오의 프레임들에 비디오 인식을 적용하여 상기 캡처된 프레임들에 나타나는 개인들에 대응하는 특징들을 인식하고 그 영상 내의 사람들의 수를 결정하도록 구성된다. 상기 특정 노드들 중 하나 이상에서, 상기 특정 노드들 중 상기 하나 이상은 개인들의 수에 대응하는 특징들을 찾기 위해 적용되는 상기 비디오 인식 알고리즘을 변경하도록 구성된다. 상기 시스템은 상이한 개인들에 의해 취해진 경로들을 동일한 또는 상이한 카메라들/판독기들의 세트들로부터의 유효한 자격 증명들 또는 배지들의 상이한 판독값들과 상관시키도록 더 구성된다.
하나 이상의 양태들은 이하의 이점들 중 하나 이상을 제공할 수 있다.
RFID, BLE(Bluetooth low energy), 휴대폰들로부터의 MAC 주소들, NFC, 등등과 같은 기술들을 이용하는 자격 증명들 또는 배지들로부터의 센서 입력을 비디오와 상관시키는 것에 의해; 유효한 자격 증명들이 없는 개인들을 식별 및 추적할 수 있다. 비디오 인식을 이용하여 특정 구역 내의 사람들의 수를 식별한다. 원격 판독 배지를 이용하여 직원 움직임을 추적하고 그것을 유효한 ID의 움직임과 상관시키는 것에 의해 적절히 배지가 있는 직원들을 식별한다. 일단 배지가 없는 개인이 유효한 직원으로부터 분리되면, 얼굴, 홍채와 같은 생체 인식 또는 단지 비디오 인식을 이용하여 개인(들)을 추적하고 당국이 개입할 수 있게 한다.
본 발명의 하나 이상의 실시예의 상세 사항들이 첨부 도면들 및 이하의 설명에서 제시된다. 본 발명의 다른 특징들, 목적들, 및 이점들은 설명 및 도면들로부터, 그리고 청구항들로부터 분명하다.
도 1 예시적인 네트워킹된 보안 시스템의 개략도이다.
도 2는 상관 알고리즘의 흐름도이다.
도 3은 예시적인 추적 프로세스의 흐름도이다.
도 4는 예시적인 네트워킹된 보안 시스템의 컴포넌트들의 블록도이다.
본 명세서에서는 보안/침입 및 경보 시스템들을 포함하는(그러나 이에 한정되지 않는) 다양한 컨텍스트들에서 사용될 수 있는 네트워크 특징들의 예들이 설명된다. 예시적인 보안 시스템들은 여러 가지 센서들에 전기적으로 또는 무선으로 연결되는 침입 감지 패널을 포함할 수 있다. 그러한 센서 타입들은 움직임 감지기들, 카메라들, 및 근접 센서들(예를 들어, 문 또는 창문이 열렸는지를 결정하기 위해 이용되는 것뿐만 아니라 다른 센서 타입들)을 포함할 수 있다. 전형적으로, 그러한 시스템들은 이 센서들 중 하나 이상으로부터, 모니터되고 있는 특정 조건이 변하였거나 또는 불안전하게 된 것을 지시하는 비교적 단순한 신호(전기적으로 개방 또는 폐쇄)를 수신한다.
예를 들어, 전형적인 침입 시스템들은 건물의 출입문들을 모니터링하도록 설정될 수 있다. 문이 단단히 잠길 때, 근접 센서는 자기 접촉(magnetic contact)을 감지하고 전기적으로 폐회로를 생성한다. 문이 열릴 때, 근접 센서는 회로를 개방하고, 경보 조건이 발생한 것(예를 들어, 열린 출입문)을 지시하는 신호를 패널에 송신한다.
데이터 수집 시스템들은 주택 안전 모니터링과 같은, 일부 응용들에서 더 흔해지고 있다. 데이터 수집 시스템들은 무선 센서 네트워크들 및 무선 디바이스들을 이용하고, 원격 서버 기반 모니터링 및 보고 생성을 포함할 수 있다. 아래에 더 상세히 설명하는 바와 같이, 무선 센서 네트워크들은 일반적으로 컴퓨팅 디바이스들 사이에 유선 및 무선 링크들의 조합을 이용하고, 무선 링크들은 통상적으로 최하위 레벨 연결들(예를 들어, 최종-노드(end-node) 디바이스 대 허브/게이트웨이)에 이용된다. 예시적인 네트워크에서, 네트워크의 에지(무선으로-연결된) 계층(tier)은 특정 기능들을 갖는 리소스-한정된 디바이스들로 구성된다. 이 디바이스들은 소량 내지 적당한 양의 처리 능력 및 메모리를 가질 수 있고, 전원이 배터리일 수 있으므로, 많은 시간을 절전 모드(sleep mode)에서 보냄으로써 에너지를 절약할 필요가 있다. 전형적인 모델은 에지 디바이스들이 일반적으로 허브-앤-스포크-스타일(hub-and-spoke-style) 아키텍처에서 각각의 최종-노드가 그것의 부모 노드와 직접 통신하는 단일 무선 네트워크를 형성하는 것이다. 부모 노드는, 예를 들어, 게이트웨이 상의 액세스 포인트 또는 서브-코디네이터(sub-coordinator)일 수 있고, 이것은, 다시, 액세스 포인트 또는 또 다른 서브-코디네이터에 연결된다.
이제 도 1을 참조하면, 무선 센서 네트워크(WSN)에 대한 예시적인 (글로벌) 분산 네트워크(10) 토폴로지가 도시되어 있다. 도 1에서 분산 네트워크(10)는 계층들 또는 계층적 레벨들(12a-12c)의 세트로 논리적으로 분할된다.
네트워크의 상위 계층 또는 계층적 레벨(12a)에는 인터넷 프로토콜들과 같은 확립된 네트워킹 기술들을 이용하여 함께 네트워킹된 또는 인터넷을 이용하지 않거나 인터넷의 일부를 이용하는 사설 네트워크들일 수 있는 "클라우드 컴퓨팅" 패러다임을 실행하는 서버들 및/또는 가상 서버들(14)이 배치된다. 그 서버들(14)에서 실행되는 애플리케이션들은 웹 인터넷 네트워크들 XML/SOAP, RESTful 웹 서비스, 및 HTTP 및 ATOM과 같은 다른 애플리케이션 계층 기술들과 같은 다양한 프로토콜들을 이용하여 통신할 수 있다. 분산 네트워크(10)는 도시되고 아래에 논의된 바와 같이 디바이스들(노드들) 사이에 직접 링크들을 갖는다.
분산 네트워크(10)는 개별 건물들 및 구조물들 내에 중앙의, 편리한 장소들에 위치하는 게이트웨이들(16)을 수반하는, 본 명세서에서 중간 계층이라고 불리는, 제2의 논리적으로 분할된 계층 또는 계층적 레벨(12b)을 포함한다. 이 게이트웨이들(16)은 상위 계층의 서버들(14)과 통신하며 그 서버들은 독립형 전용 서버들이든 및/또는 웹 프로그래밍 기법들을 이용하여 클라우드 애플리케이션들을 실행하는 클라우드 기반 서버들이든 상관없다. 중간 계층 게이트웨이들(16)은 또한 로컬 영역 네트워크(17a)(예를 들어, 이더넷 또는 802.11) 및 셀룰러 네트워크 인터페이스들(17b) 양쪽 모두를 갖는 것으로 도시되어 있다.
분산 네트워크 토폴로지는 또한 완전 기능(fully-functional) 센서 노드들(18)(예를 들어, 무선 디바이스들, 예를 들어, 송수신기들 또는 일부 구현들에서는 단지 송신기들 또는 수신기들을 포함하는 센서 노드들, 도 1에서 "F"로 표시됨)뿐만 아니라 한정된(constrained) 무선 센서 노드들 또는 센서 최종-노드들(20)(도 1에서 "C"로 표시됨)을 수반하는 디바이스들의 하위 계층(에지 계층)(12c) 세트를 포함한다. 일부 실시예들에서 유선 센서들(도시되지 않음)이 분산 네트워크(10)의 양태들에 포함될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 한정된 컴퓨팅 디바이스들(20)은 다른 컴퓨팅 디바이스들에 비하여 실질적으로 적은 영구 및 휘발성 메모리를 갖는 디바이스들이고, 감지 시스템의 센서들이다. 현재 한정된 디바이스들의 예들은 약 1 메가바이트 미만의 플래시/영구 메모리, 및 10-20 킬로바이트 미만의 RAM/휘발성 메모리를 갖는 것들일 것이다. 이 한정된 디바이스들(20)은 이런 식으로 구성되는데; 일반적으로 비용/물리적 구성 고려 사항들 때문이다.
전형적인 네트워크에서, 네트워크의 에지(무선으로-연결된) 계층(tier)은 특정 기능들을 갖는 매우 리소스-한정된 디바이스들로 구성된다. 이 디바이스들은 소량 내지 적당한 양의 처리 능력 및 메모리를 갖고, 종종 전원이 배터리이므로, 많은 시간을 절전 모드에서 보냄으로써 에너지를 절약할 필요가 있다. 전형적인 모델은 에지 디바이스들이 일반적으로 허브-앤-스포크-스타일 아키텍처에서 각각의 최종-노드가 그것의 부모 노드와 직접 통신하는 단일 무선 네트워크를 형성하는 것이다. 부모 노드는, 예를 들어, 게이트웨이 상의 액세스 포인트 또는 서브-코디네이터일 수 있고, 이것은, 다시, 액세스 포인트 또는 또 다른 서브-코디네이터에 연결된다.
각각의 게이트웨이는 그 액세스 포인트에 물리적으로 부착되고 무선 네트워크의 다른 노드들과의 무선 연결 포인트를 제공하는 액세스 포인트(완전 기능 노드 또는 "F" 노드)를 구비한다. 도 1에 도시된 링크들(번호가 없는 라인들로 예시됨)은 디바이스들 사이의 직접(단일-홉(hop) 네트워크 계층) 연결들을 나타낸다. (도 1에 도시된 3개의 계층들 각각에서 기능하는) 정식 네트워킹 계층은 일련의 이 직접 링크들과 함께, 경로 지정(routing) 디바이스들을 이용하여, 네트워크를 통하여 하나의 디바이스에서 또 다른 디바이스로 메시지들(분열된(fragmented) 또는 분열되지 않은(non-fragmented))을 송신한다.
WSN(10)은 하위 계층 디바이스들(18 및 20)에서 실행되는 애플리케이션 계층에 대해 상태 기계 접근법을 구현한다. 그러한 접근법의 특정한 구현의 예가 아래에 논의된다. 상태 기계에서의 상태들은 합동하여 실행되는 함수들의 세트들로 구성되며, 이 함수들은 특정한 하위 계층 디바이스의 상태 기계에서의 상태들을 변경하기 위해 개별적으로 삭제되거나 치환되거나 추가될 수 있다.
WSN 상태 함수 기반 애플리케이션 계층은 디바이스를 재부팅하지 않고 (디바이스의 부팅 후에) 개개의 함수들의 로딩 및 실행을 허용하는(소위 "동적 프로그래밍(dynamic programming)")(도시되지 않은, 그러나 위에 언급한 예비 출원들에 개시된 것과 같은) 에지 디바이스 운영 시스템을 이용한다. 다른 구현들에서, 에지 디바이스들은 다른 운영 시스템들을 이용할 수도 있는데, 단 그러한 시스템들이 에지 디바이스들의 재부팅 없이 바람직한 (디바이스의 부팅 후에) 개개의 함수들의 로딩 및 실행을 허용한다면 그러하다.
이제 도 2를 참조하면 분산 네트워크(10) 내에 배치된 하나 이상의 컴퓨터들에서 실행되는 프로세스(30)가 도시되어 있다. 대안적인 배열들에서, 프로세스(30)는 비디오 데이터 및 감지된 자격 증명 데이터가 컴퓨터(들)에 공급된다면 위에 설명된 분산 네트워크(10) 외에 임의의 다른 배열에서 이용될 수 있다. 프로세스(30)는 RFID, BLE(Bluetooth low energy), 휴대폰들로부터의 MAC 주소들, NFC, 등등과 같은 기술들을 이용하는 자격 증명들 또는 배지들로부터의 센서 입력을 캡처된 비디오와 상관시킨다.
프로세스(30)는 하나 이상의 컴퓨터들에서 실행되고, 모니터되는 구내 내의 자격 증명들 또는 배지들로부터의 센서 입력들을 수신한다(32). 도 1의 노드들 중 일부와 같은 센서들은 센서의 범위를 통과하는 개인이 전형적으로 휴대하는 자격 증명 태그의 존재를 감지한다. 이 센서들은 모니터되는 구내의 도처에 분산되어 있는 RFID(radio frequency identification)를 이용하여 동작하는 회로, BLE(Bluetooth® low energy) 피어 투 피어 디바이스들, 휴대폰들로부터의 MAC 주소들, 및 스마트폰들에 대한 표준들의 세트를 이용하여 동작하는 NFC(near field communication) 디바이스들 서로 접촉하거나 서로 근접시키는 것에 의해 서로 무선 통신을 수립하는 유사한 디바이스들, 등등을 포함하는 배지/태그 디바이스들로부터 신호들을 수신한다. 프로세스(30)는 또한 구내의 도처에 분산되어 있는 카메라들 및 다른 영상 캡처 디바이스들로부터 비디오 정보를 수신한다(34). 프로세스(30)는 있을 수 있는 자격 증명이 없는 개인의 존재를 감지하는 하나 이상의 알고리즘들을 계속해서 적용하여 이 자격 증명들 또는 배지들로부터의 상기 수신된 센서 입력들, 등등을 수신된 비디오와 계속해서 상관시킨다.
프로세스(30)는 특정한 모니터되는 구역에 대하여 개인들, 특히 유효한 자격 증명들 또는 배지들이 없는 개인들을 추적하려고 한다. 프로세스(30)는 있을 수 있는 자격 증명이 없는 개인의 존재를 감지하는 하나 이상의 알고리즘들을 적용하고, 적어도 자격 증명이 없는 개인을 추적하고(38), 구내 내에 자격 증명이 없는 개인의 존재에 대해 당국에 알리고(40), 계속해서 입력들을 처리하여 자격 증명이 없는 개인의 추적을 특정한, 예를 들어, 핀포인트 위치로 격리하고 자격 증명이 없는 개인의 격리된 위치에 대해 당국에 알린다(42).
도 2의 처리 동안, 도 1의 노드들 중 다양한 것들이 자격 증명이 없는 개인의 추적 또는 일반적으로 자격 증명이 있는 개인들의 추적과 관련되게 될 수 있다. 따라서, 도 1의 서버들 또는 다른 시스템들은 하위 계층들에서 수행되는 함수들(도시되지 않음)에 대한 업데이트들을 생성할 수 있고, 이 노드들은 이 새로운 또는 업데이트된 함수들을 수신하고(46) 변경된 함수를 도 2의 처리에 적용할 수 있다(48).
이제 도 3을 참조하면 도 3의 추적 프로세스(30)의 알고리즘 처리(60)의 예가 도시되어 있다. 모니터되고 있는 구내 내에 카메라들이 분산된다. 일반적으로, 도 2의 처리(36)가 상세히 도시된다. 구역 내의 하나의 카메라가 비디오를 캡처하고 캡처된 비디오의 프레임들에 비디오 인식을 적용한다(62). 비디오 인식은 예를 들어, 상기 캡처된 프레임들에 나타나는 개인들에 대응하는 특징들을 인식하기 위해 이용된다. 비디오 인식은 영상 내의 사람들의 수를 결정하고, 여기서 영상은 카메라에 의해 캡처된 구역에 상관된다. 이 접합점에서 적용되는 비디오 인식은 처리를 절약하기 위해 또는 그러한 처리가 하위 계층 내의 노드들에서 수행되게 하기 위해 다소 엉성(coarse)할 수 있는데, 그 이유는 그것이 개인들의 수에 대응하는 특징들을 찾기만 하면 되기 때문이다.
네트워크(10) 내의 노드들 중 하나일 수 있는 원격 배지 판독기는 비디오 프레임들에서 캡처된 구역과 일치하는, 또는 겹치는 또는 달리 그 구역에 상관될 수 있는 범위를 갖는다. 이 원격 배지 판독기 및 카메라는 현재의 세트로서 간주될 수 있다.
컴퓨터(들)는 배지 판독기의 동작의 범위 내에 있는 개인들로부터 배지/태그 데이터를 수신한다(64). 원격 배지 판독기 및/또는 컴퓨터(들)는 원격 배지 판독기의 동작의 범위 내의 영역을 통과하는 배지가 있는 개인들의 수를 결정한다(66). 원격 배지 판독기에 의해 캡처된 구역이 카메라에 의해 캡처된 구역과 일치한다면, 이 데이터는 처리될 수 있고, 그렇지 않다면 비디오 프레임들에서 캡처된 구역을 카드 판독기의 범위 내의 구역과 상관시키기 위해 일부 상관(도시되지 않음)이 필요할 수 있다.
컴퓨터는 프레임들에서 인식된 개인들의 수를 판독기로부터의 수신된 배지들의 수와 비교한다. 프로세스(60)가 구역 내의 개인들의 수와 배지들(또는 자격 증명들)의 수 사이에 불일치가 있는 것을 결정하면, 프로세스(60)는 캡처된 비디오의 프레임들에 비디오 인식을 계속해서 적용하고(62), 배지/태그를 수신하고(64), 카메라들/판독기들의 현재의 세트 또는, 필요에 따라, 카메라들/판독기들의 상이한 세트들을 이용하여, 인식된 개인들의 수에 대하여 배지 판독기들의 범위 내의 영역을 통과하는 배지가 있는 개인들의 수를 결정하는 것(66)에 의해, 모든 그 개인들 및 구내의 도처에서의 그들의 움직임들을 계속해서 추적한다(68)(일반적으로, 도 2의 처리(38)). 이 접합점에서, 프로세스는 전체 프로세스(도 2에서와 같은)에 대해 아래에 논의된 바와 같이, 또는 상이한 노드-레벨 처리 및 감지(도 3)를 위한 노드들을 업데이트하기 위해, 업데이트된 알고리즘들에 대한 요청들을 송신할 수 있다.
프로세스(60)는 상이한 개인들에 의해 취해진 경로들을 동일한 또는 상이한 카메라들/판독기들의 세트들로부터의 유효한 자격 증명들 또는 배지들의 상이한 판독값들과 상관시킨다.
예를 들어, 이 접합점에서 더 복잡한 인식 알고리즘들, 예를 들어, 얼굴 인식, 등등이 이용될 수 있다. 또한, 추적된 개인들에 대한 프로세스를 트레이닝하기 위해 네트워크 내의 다른 노드들에 처리 알고리즘들이 송신될 수 있고 여기서 이 알고리즘들이 송신되는 노드들은 구내를 통한 이동의 방향/경로들의 추정 또는 예측에 기초하여 선택된다.
어떤 지점에서 개인들이 오고 감에 따라, 배지/자격 증명이 없는 개인이 개별적으로 또는 작은 그룹으로 격리될 수 있고, 그 후 프로세스는 해당 개인에 대해 추적을 집중할 것이다. 불일치가 존재하는 처리 내의 임의의 지점에서 경보가 발생될 수 있다. 프로세스가 새로운 개인들의 존재를 감지하고 개인들의 그룹으로부터 이전에 추적된 개인들의 이탈을 감지함에 따라, 프로세서는 하나 이상의 유효한 자격 증명들이 없는 개인들을 여전히 계속해서 추적하고 있다. 특히 더 강력한 알고리즘들이 이용되는 경우, 캡처된 비디오에서 새로이 추가된 개인들이 인식될 수 있고, 이탈하는 개인들은 그들의 태그들/자격 증명들의 유효한 판독값에 의해 주목될 수 있다. 어떤 개인이, 유효한 태그가 판독되었어야 했을 때, 유효한 태그가 판독되지 않고 이탈한다면, 그 사람은 자격 증명이 없는 개인일 가능성이 높다.
앞서 언급한 바와 같이, 도 1의 네트워크(10)를 이용하여, 처리 동안, 도 1의 노드들 중 다양한 것들이 도 2의 추적과 관련되게 되는 것이 가능하다. 따라서, 도 1의 서버들 of 도 1 또는 다른 시스템들은 하위 계층들 예를 들어, 그러한 노드들에서 수행되는 함수들(도시되지 않음)에 대한 업데이트들을 생성할 수 있다. 하위 계층에 있는 이 노드들은 이 새로운 또는 업데이트된 함수들을 수신하고(46) 변경된 함수를 도 2의 처리 내에서 노드들에 의해 수행되는 처리에 적용한다(48).
업데이트된 처리의 예들은 비디오 정보를 처리하는 비디오 카메라들 또는 노드들에 더 복잡한 인식 알고리즘들을 송신하는 것을 포함한다. 다른 예들은 도 1의 노드들 중 특정 노드들이 자격 증명이 없는 개인의 추적 또는 일반적으로 자격 증명이 있는 개인들의 추적과 관련되게 되는 IP 주소 판독 센서들일 수 있다는 것이다.
따라서, 도 1의 서버들 또는 다른 시스템들은 하위 계층들에서 수행되는 함수들(도시되지 않음)에 대한 업데이트들을 생성할 수 있고, 이 노드들은 이 새로운 또는 업데이트된 함수들을 수신하고(46) 변경된 함수를 도 2의 처리에 적용한다(48). 이전에 추적된 개인들이 이탈함에 따라, 카드 판독기들은 자격 증명들을 결정/감지할 수 있고 프로세스는 그들이 유효하게 자격 증명이 있는지를 결정하고 만약 그렇다면, 그 이탈한 개인들에 대한 추적을 종료할 수 있다. 한편 새로운 추적된 개인들이 합류함에 따라, 카드 판독기들은 자격 증명들을 결정/감지할 수 있고 프로세스는 그들이 유효하게 자격 증명이 있는지를 결정하고 만약 그렇다면, 그 새로운 개인들에 대한 추적을 종료할 수 있다. 이떤 지점에서 자격 증명이 없는 개인은 하나의 또는 소수의 개인들로 격리될 수 있고, 그의/그들의 위치(들)가 식별될 수 있다. 프로세스는 당국에 물리적으로 개입하도록 통지하는 메시지를 생성하여 송신하고 그 메시지는 이용 가능한 위치 정보를 포함한다.
노드들은 메인프레임 워크 스테이션, 퍼스널 컴퓨터, 서버, 휴대용 컴퓨팅 디바이스, 또는 명령어들을 실행하고, 네트워크에 연결하고, 네트워크를 통하여 데이터 패킷들을 전송할 수 있는 임의의 다른 타입의 지능형 디바이스와 같은, 임의의 적절한 타입의 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 구현될 수 있다. 노드들은 네트워크에서 사용하기 위한 데이터 패킷들을 생성, 수신, 및 송신하기 위해 임의의 적절한 컴퓨터 프로그램들을 실행할 수 있다.
도 4는 도 1 내지 도 3에 관하여 설명된 WSN의 특징들을 갖는 그리고 본 명세서에서 설명된 다양한 기능들을 갖는 보안 시스템의 예를 나타낸다. 도 4에 도시된 바와 같이, 상관 처리는 어떤 한정된 노드들(이 노드들은 완전 기능 노드들일 수도 있지만)로부터 입력들을 수신한다. 이 입력들은 자격 증명 정보 및 비디오 정보를 포함할 수 있고, 상관 처리는 네트워크를 통하여 송신되는 상관된 결과들을 생성할 수 있다. 컨텍스트 관리 처리는 어떤 한정된 노드들(이 노드들은 완전 기능 노드들일 수도 있지만)로부터 입력들, 예를 들어, 자격 증명 정보 및 비디오 및 그룹화 정보를 수신하고, 컨텍스트 처리를 수행하고 결과들은 네트워크를 통하여 송신된다. 네트워크는 비상 출구 표시기들의 동작; 비상 카메라들뿐만 아니라 분산 규칙 처리 및 규칙 엔진/메시징 처리를 지원한다. 범위 확장기들이 예를 들어, 게이트웨이들과 함께 사용되고, 실시간 로케이션 시스템이 도시된 바와 같은 다양한 센서들(예를 들어, 한정된 타입)로부터 입력들을 수신한다. 서버들은 클라우드 컴퓨팅 구성을 통해 WSN에 인터페이스하고 일부 네트워크들의 부분들이 서브-넷들로서 실행될 수 있다.
센서들은 센서들의 범위 내의 구역에 어떤 것이 감지되었다는 표시 외에, 해당 표시가 어떤 것일 수 있는지를 평가하기 위해 이용될 수 있는 상세한 추가적인 정보를 제공하여 침입 감지 패널이 특정한 센서로의 입력들의 광범위한 분석을 수행할 필요가 없다.
예를 들어, 움직임 감지기는 방에서 움직이는 온열 동체(warm body)가 사람의 것인지 애완동물의 것인지를 결정하기 위해 그 동체의 열 신호(heat signature)를 분석하도록 구성될 수 있다. 그 분석의 결과들은 감지된 동체에 관한 정보를 전달하는 메시지 또는 데이터일 것이다. 따라서 다양한 센서들을 이용하여 소리, 움직임, 진동, 압력, 열, 영상, 및 등등을, 적절한 조합으로 감지하여 침입 감지 패널에서 진정한 또는 확인된 경보 조건을 감지한다.
인식 소프트웨어를 이용하여 인간인 물체들과 동물인 물체들을 구별할 수 있고; 또한 얼굴 인식 소프트웨어를 비디오 카메라들에 내장하고 경계 침입이 인식된, 권한 있는 개인의 결과였는지를 확인하는 데 이용할 수 있다. 그러한 비디오 카메라들은 프로세서 및 메모리를 포함하고 카메라에 의한 입력들(캡처된 영상들)을 처리하고 비디오 카메라에 의해 캡처된 개인의 인식 또는 인식의 부재에 관한 정보를 전달하는 메타데이터를 생성하는 인식 소프트웨어를 포함할 것이다. 그 처리는 또한 대안적으로 또는 추가적으로 비디오 카메라에 의해 캡처된/모니터된 구역 내의 개인의 특성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 상황에 따라서는, 그 정보는 경계 침입의 특성들을 제공하는 센서로의 입력들에 대해 향상된 분석을 수행한 향상된 움직임 감지기들 및 비디오 카메라들로부터 수신된 메타데이터이거나 또는 물체의 인식을 수립하려고 하는 매우 복잡한 처리의 결과로 생기는 메타데이터일 것이다.
센서 디바이스들은 다수의 센서들을 통합하여 더 복잡한 출력들을 생성할 수 있고 이에 따라 침입 감지 패널은 그것의 처리 능력들을 이용하여 환경의 가상 영상들 또는 신호들을 구성함으로써 환경을 분석하는 알고리즘들을 실행하여 침입의 타당성에 관한 지능적인 판단을 할 수 있다.
메모리는 침입 감지 패널의 프로세서에 의해 이용되는 프로그램 명령어들 및 데이터를 저장한다. 메모리는 랜덤 액세스 메모리 및 판독 전용 메모리의 적합한 조합일 수 있고, 적합한 프로그램 명령어들(예를 들어, 펌웨어 또는 운영 소프트웨어), 및 구성 및 운영 데이터를 호스팅할 수 있고 파일 시스템 또는 다른 것으로서 조직될 수 있다. 저장된 프로그램 명령어는 하나 이상의 사용자를 인증하기 위한 하나 이상의 인증 프로세스를 포함할 수 있다. 패널의 메모리에 저장된 프로그램 명령어들은 네트워크 통신들 및 데이터 네트워크와의 연결들의 수립을 가능하게 하는 소프트웨어 컴포넌트들을 더 저장할 수 있다. 소프트웨어 컴포넌트들은, 예를 들어, 인터넷 프로토콜(IP) 스택뿐만 아니라, 인터페이스들 및 키패드를 포함하는, 다양한 인터페이스들에 대한 드라이버 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 연결의 수립 및 네트워크를 통한 통신에 적합한 다른 소프트웨어 컴포넌트들은 통상의 기술자들에게 명백할 것이다.
메모리에 저장된 프로그램 명령어들은, 구성 데이터와 함께, 패널의 전체 동작을 제어할 수 있다.
모니터링 서버는 하나 이상의 처리 디바이스(예를 들어, 마이크로프로세서들), 네트워크 인터페이스 및 메모리(모두 예시되지 않음)를 포함한다. 모니터링 서버는 물리적으로 랙 장착형 카드의 형태를 취할 수 있고 하나 이상의 운영자 단말기(도시되지 않음)와 통신할 수 있다. 예시적인 모니터링 서버는 SURGARD™ SG-System III Virtual, 또는 유사한 시스템이다.
각각의 모니터링 서버의 프로세서는 각각의 모니터링 서버에 대한 컨트롤러의 역할을 하고, 각각의 서버와 통신하고, 그것의 전체 동작을 제어한다. 프로세서는 모니터링 서버의 전체 동작을 제어하는 프로세서 실행가능 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하거나, 또는 그러한 메모리와 통신할 수 있다. 적합한 소프트웨어는 각각의 모니터링 서버가 경보들을 수신하고 적절한 액션들이 발생하게 하도록 할 수 있다. 소프트웨어는 적합한 인터넷 프로토콜(IP) 스택 및 애플리케이션들/클라이언트들을 포함할 수 있다.
중앙 모니터링 스테이션의 각각의 모니터링 서버는 IP 주소 및 포트(들)와 관련될 수 있고 이것에 의해 각각의 모니터링 서버는 경보 이벤트들, 등등을 처리하기 위해 제어 패널들 및/또는 사용자 디바이스들과 통신한다. 모니터링 서버 주소는 정적일 수 있으며, 따라서 항상 모니터링 서버 중 특정한 하나를 침입 감지 패널들에게 식별할 수 있다. 대안적으로, 동적인 주소들이 이용되고, 정적인 도메인 이름들과 관련되고, 도메인 도메인 이름 서비스를 통하여 확인될 수 있다.
네트워크 인터페이스 카드는 네트워크와 인터페이스하여 착신 신호들을 수신하고, 예를 들어 이더넷 네트워크 인터페이스 카드(NIC)의 형태를 취할 수 있다. 서버들은 컴퓨터들, 씬-클라이언트들, 또는 다른 유사한 것일 수 있고, 그것에 경보 이벤트를 나타내는 수신 데이터가 인간 운영자들에 의한 처리를 위해 전달된다. 모니터링 스테이션은 데이터베이스 엔진의 제어를 받는 데이터베이스를 포함하는 가입자 데이터베이스를 더 포함하거나, 또는 그 가입자 데이터베이스에 액세스할 수 있다. 이 데이터베이스는 모니터링 스테이션에 의해 서비스를 제공받는 패널과 같은 패널들에 대한 다양한 가입자 디바이스들/프로세스들에 대응하는 항목들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 프로세스들 및 이들의 다양한 수정들(이하에서는 "프로세서들"이라고 불림)의 전부 또는 일부는, 적어도 부분적으로, 컴퓨터 프로그램 제품을 통해, 즉, 데이터 처리 장치, 예를 들어, 프로그램 가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들에 의한 실행을 위해, 또는 그 데이터 처리 장치의 동작을 제어하기 위해 컴퓨터 및/또는 머신 판독가능 저장 디바이스들인 하나 이상의 유형의, 물리적 하드웨어 저장 디바이스들에 유형적으로 구현된 컴퓨터 프로그램을 통해 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하는, 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있고, 그것은 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛으로서 전개되는 것을 포함하여, 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터에서 또는 하나의 장소에 있는 다수의 컴퓨터들에서 실행되도록 전개되거나 또는 다수의 장소들에 걸쳐 분산되고 네트워크에 의해 상호 연결될 수 있다.
프로세스들을 구현하는 것과 관련된 액션들은 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서가 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하여 보정(calibration) 프로세스의 함수들을 수행하는 것에 의해 수행될 수 있다. 그 프로세스들의 전부 또는 일부는 특수 목적 논리 회로, 예를 들어, FPGA(field programmable gate array) 및/또는 ASIC(application-specific integrated circuit)으로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서들은, 예로서, 범용 및 특수 목적 양쪽 모두의 마이크로프로세서들, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 저장 영역 또는 랜덤 액세스 저장 영역 또는 양쪽 모두로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터(서버를 포함함)의 구성요소들은 명령어들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 저장 영역 디바이스를 포함한다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한 데이터를 저장하기 위한 대용량 저장 디바이스들, 예를 들어, 자기, 광자기, 또는 광 디스크들과 같은, 하나 이상의 머신 판독가능 저장 매체를 포함하거나, 또는 그로부터 데이터를 수신하거나, 그것에 데이터를 전송하거나, 또는 양쪽 모두를 수행하도록 기능적으로 연결될 것이다.
컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구현하기에 적합한 유형의 물리적 하드웨어 저장 디바이스들은 예로서, 반도체 저장 영역 디바이스들, 예를 들어, EPROM, EEPROM, 및 플래시 저장 영역 디바이스들; 자기 디스크들, 예를 들어, 내장 하드 디스크들 또는 이동식 디스크들; 광자기 디스크들; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는, 모든 형태의 비휘발성 스토리지, 및 휘발성 컴퓨터 메모리, 예를 들어, 정적 및 동적 RAM과 같은 RAM뿐만 아니라, 소거 가능 메모리, 예를 들어, 플래시 메모리를 포함한다.
또한, 도면들에 도시된 논리 흐름들은 바람직한 결과들을 달성하기 위해, 도시된 특정한 순서, 또는 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 또한, 다른 액션들이 제공될 수 있거나, 또는 설명된 흐름들로부터, 액션들이 제거될 수 있고, 다른 컴포넌트들이 설명된 시스템들에 추가되거나, 그로부터 제거될 수 있다. 마찬가지로, 도면들에 도시된 액션들은 상이한 개체들에 의해 수행되거나 또는 통합될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 상이한 실시예들의 구성요소들을 조합하여 위에 구체적으로 제시되지 않은 다른 실시예들을 형성할 수 있다. 구성요소들은 본 명세서에서 설명된 프로세스들, 컴퓨터 프로그램들, 웹 페이지들, 등등의 동작에 악영향을 미치지 않고 그들로부터 생략될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명된 기능들을 수행하기 위해 다양한 별개의 구성요소들을 하나 이상의 개별 구성요소로 조합할 수 있다.
본 명세서에서 구체적으로 설명되지 않은 다른 구현들도 이하의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (10)

  1. 물리적 침입 감지/경보 모니터링을 위한 시스템으로서,
    프로세서 디바이스들 및 상기 프로세서 디바이스들과 통신하는 메모리를 포함하는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함하고,
    자격 증명들(credentials) 또는 배지들로부터의 센서 입력을 비디오와 상관시키고;
    모니터되는 구내(premises) 내의 자격 증명들 또는 배지들로부터의 센서 입력들을 수신하고;
    상기 구내의 도처에 배치된 카메라들 및 다른 영상 캡처 디바이스들로부터 비디오 정보를 수신하고;
    이 자격 증명들 또는 배지들로부터의 상기 수신된 센서 입력들을 상기 수신된 비디오와 계속해서 상관시키도록 구성되는, 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    있을 수 있는 자격 증명이 없는 개인의 존재를 감지하는 하나 이상의 알고리즘들을 적용하고;
    적어도 상기 자격 증명이 없는 개인을 추적하고;
    상기 자격 증명이 없는 개인의 위치에 대해 당국(authorities)에 알리기 위해 제어 센터에 송신할 경보를 생성하도록 구성되는, 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    특정 구역 내의 사람들의 수를 식별하기 위해 비디오 인식을 적용하고 해당 데이터를 하나 이상의 원격 배지 판독기들로부터의 데이터와 상관시켜 모니터되는 구역 내의 개인들의 그룹에서 적절히 배지가 있는 개인들의 수를 식별하도록 구성되는, 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 구역 내의 개인들의 수와 판독된 배지들 또는 자격 증명들의 수 사이의 불일치를 결정하도록 더 구성되는, 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 구내의 도처에서 모든 개인들 및 그들의 움직임들을 계속해서 추적하고;
    그 움직임들을 유효한 자격 증명들 또는 배지들의 상이한 판독값들과 상관시켜 하나 이상의 자격 증명이 없는 개인들을 격리하도록 더 구성되는, 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은 동적으로 변경될 수 있는 노드 함수들을 제공하는 루틴들을 실행하는 애플리케이션 계층을 포함하는, 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 노드들 중 적어도 일부는 카메라들이고 다른 것들은 자격 증명 판독기들인, 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 노드들 중 특정 노드들은:
    캡처된 비디오의 프레임들에 비디오 인식을 적용하여 상기 캡처된 프레임들에 나타나는 개인들에 대응하는 특징들을 인식하고;
    그 영상 내의 사람들의 수를 결정하도록 더 구성되는, 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 특정 노드들 중 하나 이상에서, 상기 특정 노드들 중 상기 하나 이상은:
    개인들의 수에 대응하는 특징들을 찾기 위해 적용되는 상기 비디오 인식 알고리즘을 변경하도록 구성되는, 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상이한 개인들에 의해 취해진 경로들을 동일한 또는 상이한 카메라들/판독기들의 세트들로부터의 유효한 자격 증명들 또는 배지들의 상이한 판독값들과 상관시키도록 구성되는, 시스템.
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