KR20170018808A - 무선 센서 네트워크에서의 컨텍스트 특정 관리 - Google Patents

무선 센서 네트워크에서의 컨텍스트 특정 관리 Download PDF

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KR20170018808A
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KR
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폴 비. 라스밴드
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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 노드들 및 한정된 노드들을 포함하는 하위 레벨 계층의 디바이스들을 포함한다. 네트워킹된 디바이스는 자격 증명들 또는 배지들로부터 센서 입력들을 수신하고, 수신된 자격 증명 데이터와 연관된 개인들의 가상 그룹들을 결정하고 그룹핑 정보에 규칙들을 적용하여 가상 그룹들 내의 개인들을 추적 및 감지하도록 구성되는 디바이스이다.

Description

무선 센서 네트워크에서의 컨텍스트 특정 관리{CONTEXT SPECIFIC MANAGEMENT IN WIRELESS SENSOR NETWORK}
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 "Context Specific Management in Wireless Sensor Network"라는 명칭으로, 2014년 8월 20일에 출원된, 실용 미국 특허 출원 14/463,733에 대한 우선권을 주장하며, 상기 선행 출원들의 전체 내용이 본원에 참고로 포함된다.
이 설명은 특정 침입 시스템에서 보안 시스템의 작동과 관련된다.
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.
정부 기관, 기업, 교육 기관 등이 직원, 계약자, 학생 등에게 자격 증명을 발행하여, 건물과 시설, 실내와 실외에 대한 액세스를 제어한다. 의도적으로 또는 비 의도적으로, 액세스하기 위해 보안 시스템을 우회하는 개인들은, 식별하고 찾기가 어렵다. 애플리케이션들은 건물 또는 다양한 목적을 위한 다른 타입의 현장에서 개인들(사람들)의 위치 및 배치와 관련된 데이터 및 정보를 이용할 수 있다.
애플리케이션들의 예들에서의 무선 센서 네트워크들은 영역 액세스 제어(도어록, 등), 침입 감지(도어록, 윈도우록, 근접성-감지), 소방 안전(연기 감지기) 등을 포함한다. 무선 네트워크들은 또한 다양한 삼각 측량 및 범위법을 이용하여 건물 안에 또는 사이트에 있는 사람들의 위치를 추적하는데 사용될 수 있다. 하이-레벨 정보의 추론이, 데이터가 모니터된 영역 내에 있는 개인들의 장소들과 관련되어 있기 때문에, 무선 센서 네트워크에서의 노드들로부터의 원시 데이터 센서 출력들 및 보고들로부터 유용한 정보를 유도하기 위한 기법들을 제공함으로써 낮은 레벨의 센서 데이터로부터 결정될 수 있는 기법들이 개시된다.
한 양태에 따르면, 물리적 침입 감지/경보 모니터링을 위한 네트워킹된 시스템은, 모니터된 구내에 있는 자격 증명들 및 배지들로부터 센서 입력을 수신하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함하고, 상기 수신된 입력들로부터 시간 기간들에 걸쳐 서로에 대한 개인들의 상대적 근접성을 결정함으로써 상기 수신된 자격 증명 데이터와 연관된 개인들의 가상 그룹들을 결정하고, 상기 결정된 개인들의 가상 그룹들을 태그 위치들의 리스트 내에 저장하고, 구성가능 지속시간의 시간 프레임들에 걸쳐, 가상 그룹 멤버쉽이 변함에 따라 각각의 가상 그룹에 대한 태그 위치들의 리스트를 변경함으로써 가상 그루핑들을 수정하며, 그리고 상기 그루핑 정보에 설정된 규칙들을 적용하여 상기 가상 그룹 내의 개인들을 추적 및 감지한다.
추가의 양태에 따르면, 모니터된 영역 내의 물리적 침입의 감지 방법은, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 모니터된 구내에 있는 자격 증명들 및 배지들로부터 센서 입력을 수신하는 단계, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 수신된 입력들로부터 시간 기간들에 걸쳐 서로에 대한 개인들의 상대적 근접성을 결정함으로써 상기 수신된 자격 증명 데이터와 연관된 개인들의 가상 그룹들을 결정하는 단계, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 결정된 개인들의 가상 그룹들을 태그 위치들의 리스트 내에 저장하는 단계, 구성가능 지속시간의 시간 프레임들에 걸쳐, 가상 그룹 멤버쉽이 변함에 따라 각각의 가상 그룹에 대한 태그 위치들의 리스트를 변경함으로써 가상 그루핑을 수정하는 단계, 및 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 그루핑 정보에 설정된 규칙들을 적용하여 상기 가상 그룹 내의 개인들을 추적 및 감지하는 단계를 포함한다.
다음의 장점들 중 하나 이상이 상기 양태들 중 하나 이상에 의해 제공될 수 있다.
상기 접근법은 구성가능 지속시간의 상대적으로 짧은 시간 프레임들에 걸쳐 개인들을 가상 그룹들 내에 그루핑한다. 해당 그루핑 정보의 사용으로, 기법 기능성은 그룹들 내의 개인들의 상태를 결정한다. 상기 그루핑들은 새로운 정보가 개인들의 현재 위치와 관련하여 이용 가능하게 될 때 실시간으로 상기 그루핑들이 형성, 해제, 그렇지 않으면 변경된다는 점에서 동적이다. 상기 그룹들은 특정 개인이 과거 경험으로부터 유추된 일정한 정도의 확실성/불확실성을 갖는 그룹에 배정될 수 있다는 점에서 "퍼지(fuzzy)"이다. 개인들의 그룹들의 이러한 관리는 값을 낮은 레벨 애플리케이션들에 제공한다. 상기 접근법은 단일 장치 내에 상주하는 또는 많은 장치들 위에 분포되어 있는 규칙들 또는 규칙들의 세트들(복합 규칙들)(즉, 애플리케이션 계층에서 최종-노드들의 세트, 또는 네트워크 노드들과 호스트들의 다른 조합들의 소프트웨어)을 이용하여, 가상 그룹 멤버쉽에 대한 테스트를 포함한 것을 바로 규정한다. 이러한 규칙들은 실시간 코드 재배치 및 실행(동적 프로그래밍)을 이용하여, 다양한 디바이스들 내에 로딩된 애플리케이션 코드 모듈들을 이용하여 구현되고 시간에 걸쳐 변할 수 있다.
본 발명의 하나 이상의 실시예들의 세부사항은 이하 첨부된 도면 및 설명에 명시된다. 본 발명의 다른 특징들, 목적들, 및 장점들이 설명 및 도면들로부터, 그리고 특허청구범위로부터 명백하다.
도 1은 예시적인 네트워킹된 보안 시스템의 개략도이다.
도 2는 컨텍스트 특정 관리 처리를 묘사하는 흐름도이다.
도 3은 컨텍스트 특정 관리 처리의 특정 이용을 묘사하는 흐름도이다.
도 4는 컨텍스트 특정 관리 처리에 대한 데이터 수신을 묘사하는 흐름도이다.
도 5는 컨텍스트 특정 관리 처리를 실행하는 디바이스의 블록도이다.
도 6은 예시적인 네트워킹된 보안 시스템의 컴포넌트들의 블록도이다.
본 명세서에서는 보안/침입 및 경보 시스템들을 포함하나, 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 센서들의 타입들은 (문 또는 창문이 열렸는지를 결정하기 위해 이용되는) 움직임 감지기들, 카메라들, 및 근접 센서들을 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 건물 내의 출입문들을 모니터링하도록 설정될 수 있다. 문이 단단히 잠기면, 근접 센서는 자기 콘택(magnetic contact)을 감지하고 전기적으로 폐회로를 생성한다. 문이 열리면, 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 좀 더 일반적이게 된다. 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, 충전된 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 잘 설정된 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 통신한다. 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 적어도 송신기들을 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 리소스-한정된 디바이스들로 구성된다. 이 디바이스들은 소량 내지 적당한 양의 처리 능력 및 메모리를 갖고, 종종 충전된 배터리이므로, 많은 그들의 시간을 슬립 모드에서 보냄으로써 에너지를 절약할 것을 요구하고 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-코디네이터(sub-coordinator)일 수 있고, 이것은, 다시, 액세스 포인트 또는 또 다른 서브-코디네이터에 연결된다.
각각의 게이트웨이는 그 액세스 포인트에 물리적으로 부착되고 무선 네트워크의 다른 노드들에의 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 디바이스로부터 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 위해서 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, 컨텍스트 특정 관리는 구성가능 지속시간의 비교적 짧은 시간 프레임들에 걸쳐 가상 그룹들로의 개인들의 그루핑을 수반하고, 개인들, 예를 들어, 권한이 없는 영역의 비-자격 증명된 개인들 또는 자격 증명된 개인들, 등을 추적 및 감지하기 위해 그루핑 정보의 사용을 수반한다. 컨텍스트 특정 관리는 상술한 바와 같이 센서들로부터 취득된 정보를 이용할 수 있다. 그루핑들의 지속시간은 고정되고, 미리 선택되거나 사용자-선택 가능하다. 컨텍스트 특정 관리 처리는 도 1에서 언급된 임의의 시스템들 또는 등가 시스템들에서 실행될 수 있다.
컨텍스트 특정 관리는 다음과 같이 설명될 수 있다. 3명의 개인들이 건물에서 복도를 내려오고 있고, 그들 각각은 태그 판독 센서에 의해 판독될 때 배지 또는 태그가 배정된 개인을 식별하는 데이터를 가진 메시지를 생성하는 무선 네트워크 노드를 포함하는 명칭 태그 또는 배지를 착용하고 있다. 이 판독 데이터는 배지(WSN 최종-노드)를 착용한 각각의 개인이 복도를 내려오고 건물 전체를 이동할 때 하나 이상의 태그 판독 센서들로부터 서버 또는 게이트웨이에 의해 수신된다(32). 배지가 네트워크에서 센서 노드들에 의해 판독될 때(도 1), 정확한 배지 위치들은 다각화, TX 전력 레벨 스위핑, 및/또는 다른 방법들의 조합들과 같은 다양한 기법에 의해 결정될 수 있어(34), 일부 정의된 정밀도로 건물 복도의 배지의 위치를 정확히 찾아낸다. (정밀도의 정도는 주로 개별적 센서 노드들의 수, 스페이싱, 정확도, 등과 관련되고, 마찬가지로 그와 같은 노드들의 범위 및 커버리지 관련되고, 그러므로 특정한 구현이다).
메시지들은 모바일 노드들(명칭 배지 노드들)에 의해 생성되고 상기에서 논의된 무선 네트워크 내의 다른 센서 네트워크 노드들에 전달된다. 도 1의 네트워크의 실시예에서, 네트워크 내의 노드들(예를 들어, 고정된 서브-코디네이터 노드들, 위치 참조 포인트들의 역할을 하는 고정된 위치들에서의 다른 최종 노드 기타 등등)은 상위 계층, 예를 들어, 제1 및 제2 계층들(tiers)에서 시스템들의 지속적 관여 없이 이러한 메시지들을 처리한다. 그러나, 적시에, 원료 메시지들 및/또는 노드들로부터의 메시지들을 처리하여 제공된 결과들은 네트워크 내의 하나 이상의 네트워크 게이트웨이들에 전송된다. 예를 들어, 서버에서, 서버는 그룹 식별자 애플리케이션을 실행한다. 다른 네트워크들을 이용하여, 상이한 배열들이 가능하다.
그러므로, 시간 기간(아마도 30 내지 60 초) 이후에, 노드들로부터의 입력들이 서버에 의해 수신되고 서버에서 실행하는 그룹 식별자 애플리케이션(36)은 3명의 개인들 각각의 위치를 계산하고 여러번 재-계산한다(38). 이러한 그룹 식별자 애플리케이션은 노드들 사이에 및 노드들과 게이트웨이 사이에 패스된 메시지들로부터 구축된 태그 위치들의 리스트 "태그 위치 리스트"를 계속해서 스캐닝하고(40), 3개의 배지 노드들과 관련된 상관성 - 즉 그들이 일련의 상이한 위치들 및/또는 시간들마다 전반적인 시스템(즉, 동일한 일반적 영역에서)의 위치 해상도의 완전히 범위 내에 또는 거의 범위 내에 있는 것으로 결정하고, 그것의 전류 임계값 및 로직에 따라 그룹 식별자 애플리케이션은 3명의 개인들로 구성된 가상 그룹을 생성한다(42).
이러한 가상 그루핑은 컴퓨터 스토리지 상에, 예를 들어 그룹과 연관된 태그, 각각의 태그가 판독된 위치, 즉 "태그 위치" 및 태그 "시간"을 판독하는 시간을 포함하는 데이터베이스 등에 저장된 레코드 또는 다른 구조(표로서 아래에 도시된)이고, 이것을, 그룹 식별자 애플리케이션이 시간에 따라 유지한 태그 위치 리스트에 입력한다. 태그 위치 리스트는 많은 상이한 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 태그 위치 리스트는 아래와 같이 리스트를 포함할 수 있다:
Figure pct00001
가상 그룹들은 태그 정보를 검사함으로써 생성되고 그러한 그룹들은 아래 표와 같이 추적될 수 있다:
Figure pct00002
태그들은 이 태그, 예를 들어, 부서 정보 등의 배정된 사용자 또는 소유주를 포함하는 연관된 정보를 가지고 있을 것이다.
Figure pct00003
이들 가상 그루핑은 수신된 데이터 및 데이터에 적용된 특정/규칙들에 따라 새로운 가상 그루핑들이 추가되고 오래된 가상 그루핑들이 삭제됨에 따라 지속적으로 업데이트 및 수정된다.
상기 그루핑들은 새로운 정보가 여러 개인들의 현재 위치가 수반된 것과 관련하여 이용 가능하게 될 때 실시간으로 상기 그루핑들이 형성, 해제, 그렇지 않으면 변경된다는 점에서 동적이다. 상기 그루핑들은 또한 특정 개인이 과거 경험으로부터 유추된 일정한 정도의 확실성/불확실성을 갖는 그룹에 배정될 수 있다는 점에서 "퍼지"이다(적용된 인공 지능의 용어를 빌림).
규칙들은 가상 그루핑들을 결정하기 위해 설정될 수 있다. 예를 들어, (하나의 위치 계산 주기 동안 위치들이 예를 들어 15 초마다 건물 내의 모든 사람들에 대해 재계산되는 경우) 제시간의 매우 짧은 순간에 또 다른 개인에 근접하여 있다고 관측된 한 개인은 실제 그룹에 있는 비교적 작은 기회를 가지고 있다(즉, 동일한 2명의 개인들이 다음 위치 계산 주기에 동일한 위치에 있을 작은 기회가 있다). 2명의 개인들이 2개의 연속 계산 주기들 동안 동일한 위치에서 식별되는 경우 그들이 제3 계산 주기에서 함께 관측될 것이라는 어느 정도 큰 기회가 있다(즉, 2개의 주기들은 함께, 1 주기가 함께 제2 주기를 함께 추론하는 것보다 더 큰 성과를 갖는 제3 주기를 추론한다). 상대적 기회들 또는 N 내지 N+1 상관성은 그룹 식별자 애플리케이션 또는 다른 계산 모듈들에 의해 역사적 데이터 및 회귀 기법을 이용하여 계산될 수 있다.
한 구현 예에서, 사용자는 애플리케이션 구성 동안 임계값을 공급할 수 있고, 예를 들면 2명의 개인들이 다음 위치 계산 주기에서 함께 관측될 기회가 90%인 경우 그들은 공통 가상 그룹의 정의 멤버(definition member)들에 의한 것이다.
상기 컨텍스트 특정 관리는 또한 단일 디바이스 내에 상주하는 또는 많은 디바이스들 위에 분포되어 있는 규칙들 또는 규칙들의 세트들(복합 규칙들)(즉, 애플리케이션 계층에서 최종-노드들의 세트, 또는 네트워크 노드들과 호스트들의 다른 조합들의 소프트웨어)을 이용하여, 가상 그룹 멤버쉽에 대한 테스트를 포함한 것을 바로 규정한다. 이러한 규칙들은 실시간 코드 재배치 및 실행(동적 프로그래밍)을 이용하여, 다양한 디바이스들 내에 로딩된 애플리케이션 코드 모듈들을 이용하여 구현되고 시간에 걸쳐 변할 수 있다.
보다 상세하게는, 하나의 고정된 기반구조 노드가 시간 1에서 2개의 모바일 노드들을 함께 식별하고, 제2 고정된 기반구조 노드는 시간 2에서 동일한 2개의 모바일 노드들을 함께 식별하면, 동일한 2개의 모바일 노드들이 2개의 연속적인 위치 계산 주기들 동안 함께 관측된 것을 그룹 식별자 애플리케이션이 인식하는 것이 가능하기 전에 데이터는 풀(pooled)되거나 비교된다. 이것은 고정된 노드 2에 의해 메시지가 전송된 후에는 고정된 노드 1에서 행해질 수 있거나 그것은 고정된 노드 1에 의해 메시지가 전송된 후에는 고정된 노드 2에서 행해질 수 있거나 그것은 메시지가 고정된 노드 1 및 고정된 노드 2의 양쪽에 의해 전송된 후에는 일부 다른 노드(예를 들어, 공통 서브-코디네이터와 같은 부모 노드)에서 행해질 수 있다.
가상 그룹들을 규정하는 프로세스는 모바일 노드가 상당한 위치 변경을 할 때마다 브로드캐스트 모드에서 보고하는 네트워크 내의 각각의 고정된 노드에 의해 유사하지만 더 복합적 방식으로 행해질 수 있다. 브로드캐스트 메시지들의 수집은 모든 노드들의 세트에 의해 모니터될 수 있고, 각각의 노드는 모바일 태그들이 메시지를 해당 노드에 전송했고 세트 내의 노드들이 해당 노드를 통보했고 세트 내의 노드들이 해당 노드 세트에 의해 일정한 수의 연속적인 위치 계산 주기들 동안 모바일 태그들을 관측한 해당 노드에 의해 실행된 처리에 기초하여 가상 그룹들의 자신의 리스트를 유지할 수 있다. (이러한 리스트들은 일부 고정된 노드들이 범위 제한들 때문에 다른 고정된 노드를 반드시 들을 수는 없기 때문에, 또는 메시지들이 통신 간섭 등으로 인해 놓치기 때문에 각각의 고정된 노드에 대해 전부 동일하지는 않을 것이다). 또 다른 방식은 시간에 걸쳐 개별적 모바일 노드 위치의 모든 공개된 보고들을 모니터링하고, 매트릭스 계산들을 이용하여 2개 이상의 모바일 노드들의 위치들의 상관성들을 결정하기 위한 중심 애플리케이션을 위한 것이다.
컨텍스트 특정 관리를 위한 애플리케이션 로직은 연관 예상(associative expectation)을 기초로 연관(association)들을 수행하는데, 이는 사람 1이 사람 2와 일정 기간 동안 여행을 하고, 사람 2가 사람 3과 일정 기간(반드시 동일한 시간일 필요는 없음) 동안 여행을 하면, 사람 1이 사람 3과 연관될 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 사람 1이 빈번하게 사람 2와 함께 관측되고, 사람 2가 빈번하게 사람 3과 함께 관측되면(그러나 사람 1이 반드시 사람 3과 직접 관측되지 않더라도), 사람 1은 사람 3을 안다고 추론될 수 있다.
이제 도 3을 참조하면, 어떤 점에서는 알람 이벤트가 비상 상태, 예를 들어, 건물 화재 및 대피 명령과 연관된다(임의의 상태가 존재할 수 있고, 이것은 단지 설명일 뿐이다). 건물 밖에서 소방 대장 및 그의/그녀의 부하 직원이 모두가 건물을 벗어났는지를 결정하려고 한다. 간단한 레벨에서, 소방수에 의해 사용된 컴퓨터 태블릿에서 실행되는 애플리케이션은 화재 시에 어떠한 배지들이 건물 안에서 여전히 활성적이었는지를 결정하기 위해 태그 위치 리스트를 액세스하고(52), 그리고 배지들이 건물 안에서 여전히 활성적인 가능한 범위까지 액세스한다. 게다가, 태블릿에서 실행되는 애플리케이션은 그룹 식별자 애플리케이션을 찾아보고 가상 그룹들이 경보 시에 존재했는지를 결정할 수 있고(56), 각각의 가상 그룹의 모든 멤버들이 건물을 떠난 것으로 관측되었고 또는 결과적으로 외부(또는 마찬가지로 중요한 것은, 가상 그룹의 증인/공동 멤버에 의해 입증된 건물 내부에서 그들의 마지막으로 알려진 위치)에서 보였는지를 결정하기 위해 개인들을 찾아보고 다른 가상 그루핑들로부터 데이터를 찾아본다. 그러므로 이러한 데이터는 건물 내의 사람들의 안전한 탈출에 관하여 그들의 조회들(58)에 대한 입력으로서 이용된다.
도 4를 참조하면, 모든 위치 데이터가 단일 물리적 디바이스에 반드시 상주할 필요는 없다. 예를 들어, 하나의 고정된 기반 구조 노드가 어떤 사람의 위치(모바일 최종 노드들)에 대한 데이터를 가질 수 있고(62), 반면에 다른 고정된 기반 구조 노드들(64)은 동시에 다른 모바일 노드들, 또는 어떤 다른 시간에 동일한 모바일 노드들에 대한 데이터를 가질 수 있다. 그룹 식별자 애플리케이션은 그룹이 특정된 신뢰도 임계값 내에 존재하는지를 결정하기 위해서 가상 그룹들 및 예기되는 그룹들에 대한 정보를 공유하기 위해 이들 및 다른 고정된 기반 구조 노드들로부터의 메시지를 이용할 수 있다(66).
일부 구현들에서, 카메라에 의해 캡처된 비디오 정보는 상호 관련시키기 위해 태그 리스트 정보와 함께 이용될 수 있고 개인들의 컨텍스트 특정 위치들을 더 관리한다.
노드들은, 메인프레임 워크 스테이션, 개인용 컴퓨터, 서버, 휴대용 컴퓨팅 디바이스와 같은, 컴퓨팅 디바이스의 임의의 적절한 타입, 또는 명령어들을 실행하고, 네트워크에 연결되고, 네트워크를 통하여 데이터 패킷을 전송할 수 있는 지능형 디바이스의 임의의 다른 타입을 이용하여 구현될 수 있다. 노드들은 네트워크에서 사용하기 위한 데이터 패킷들을 생성, 수신, 및 전송하기 위해 임의의 적절한 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다.
도 5를 참조하면, 컨텍스트 특정 관리 처리(75)를 실행하는 디바이스(70)에 대한 예시적 회로가 도시된다. 디바이스(70)는 프로세서(74), 메모리(76), 및 스토리지(78)를, 버스(73) 또는 비슷한 상호접속을 통해 연결된 네트워크 인터페이스(80) 및 다른 인터페이스(82)와 함께 포함한다. 디바이스(70)는 컨텍스트 특정 관리 처리의 실행을 위한 임의의 상기 노드를 대표할 수 있다. 또한, 컨텍스트 특정 처리에 의해 생성된 데이터의 사용을 위해 그룹 식별자 애플리케이션 및 태그 리스트에 액세스하기 위한 디바이스는 비슷한 회로를 가지고 있지만, 도 3 및 4에서 논의된 것에 해당하는 처리로 구성된다.
도 6은 도 1 내지 도 5에 관하여 설명된 WSN의 특징들을 갖는 그리고 본 명세서에서 설명된 다양한 기능들을 갖는 보안 시스템의 예를 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이, 상관 관계 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 관계 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 그루핑 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 영역에 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, 등을, 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 영역 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 설정하려고 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 침입(breach)의 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 한 명 이상의 사용자들을 인증하기 위한 하나 이상의 인증 프로세스들을 포함할 수 있다. 패널의 메모리에 저장된 프로그램 명령어들은 네트워크 통신들 및 데이터 네트워크에의 연결들의 설정을 허용하는 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 설정 및 네트워크를 통한 통신에 적합한 다른 소프트웨어 컴포넌트들은 통상의 기술자들에게 명백할 것이다.
메모리에 저장된 프로그램 명령어들과 함께, 구성 데이터는 패널의 전체 동작을 제어할 수 있다.
모니터링 서버는 하나 이상의 처리 디바이스들(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 단말기들(도시되지 않음)과 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 연관될 수 있고 이것에 의해 각각의 모니터링 서버는 경보 이벤트들, 등을 처리하기 위해 제어 패널들 및/또는 사용자 디바이스들과 통신한다. 모니터링 서버 주소는 정적일 수 있으며, 따라서 항상 모니터링 서버 중 특정한 하나를 침입 감지 패널들에 대해 식별할 수 있다. 대안적으로, 동적인 주소들이 이용되고, 정적인 도메인 명칭들과 연관되고, 도메인 명칭 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 수신된 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 엔트리들을 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 디바이스들에서 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 포함하는, 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터에서 또는 하나의 사이트에 있는 다수의 컴퓨터들에서 실행되도록 전개되거나 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분산되고 네트워크에 의해 상호 연결될 수 있다.
프로세스들을 구현하는 것과 연관된 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)로서 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 포함)의 구성요소들은 명령어들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서들 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 저장 영역 디바이스들을 포함한다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한 데이터를 저장하기 위한 대용량 저장 디바이스들, 예를 들어, 자기, 광자기 디스크들, 또는 광 디스크들과 같은, 하나 이상의 머신 판독가능 저장 매체를 포함하거나, 또는 그로부터 데이터를 수신하거나, 그것에 데이터를 전송하거나, 또는 양쪽 모두를 수행하도록 동작적으로 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, 등의 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 (12)

  1. 물리적 침입 감지/경보 모니터링을 위한 네트워킹된 시스템으로서,
    프로세서 디바이스들 및 상기 프로세서 디바이스들과 통신하는 메모리를 포함하는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함하며, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은,
    모니터된 구내 내의 자격 증명들(credentials) 및 배지들(badges)로부터 센서 입력들을 수신하고;
    상기 수신된 입력들로부터 시간 기간들에 걸쳐 서로에 대한 개인들의 상대적 근접성(relative proximity)을 결정함으로써 상기 수신된 자격 증명 데이터와 연관된 개인들의 가상 그룹들을 결정하고;
    상기 결정된 개인들의 가상 그룹들을 태그 위치들의 리스트 내에 저장하고;
    구성가능 지속시간의 시간 프레임들에 걸쳐, 가상 그룹 멤버쉽이 변함에 따라 각각의 가상 그룹에 대한 태그 위치들의 리스트를 변경함으로써 가상 그루핑들을 수정하며,
    그루핑 정보에 설정된 규칙들을 적용하여 상기 가상 그룹 내의 개인들을 추적 및 감지하도록 구성되는 네트워킹된 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 개인들의 위치들은 복수의 자격 증명 판독 디바이스들로부터의 자격 증명 데이터의 다각법(triangulation) 및/또는 TX 전력 레벨 스위핑에 의해 결정되는 네트워킹된 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 메시지들은 모니터된 구내 내의 명칭 배지 노드들과 다른 센서 네트워크 노드들 사이에 전달되는 네트워킹된 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 시간 기간 후에 상기 네트워크 게이트웨이에서 실행중인 애플리케이션은 상기 개인들 각각의 위치를 계산하고 그룹 식별자 애플리케이션은 태그 위치들의 리스트를 스캔하는 네트워킹된 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 그루핑들은 새로운 정보가 상기 개인들의 현재 위치와 관련하여 이용 가능하게 될 때 실시간으로 상기 그루핑들이 형성, 해제, 및 그렇지 않으면 변경된다는 점에서 동적인 네트워킹된 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 그루핑들은 특정 개인이 과거 경험으로부터 유추된 특정한 정도의 확실성/불확실성을 갖는 그룹에 배정될 수 있다는 점에서 "퍼지”인 네트워킹된 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은 가상 그룹 멤버쉽에 대한 테스트를 규정하기 위해 규칙들을 적용하도록 더 구성되는 네트워킹된 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은 상기 네트워킹된 시스템 내의 단일 디바이스인 네트워킹된 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은 최종 노드들의 세트 및 네트워크 노드들과 호스트들의 조합들의 복수의 분산 디바이스들인 네트워킹된 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 컨텍스트 특정 규칙들 또는 규칙들의 세트들은 상기 디바이스들 내에 로딩되고 실시간 코드 재배치 및 실행을 이용하여 시간에 따라 변하는 애플리케이션 코드 모듈들인 네트워킹된 시스템.
  11. 모니터된 영역 내의 물리적 침입의 감지의 방법으로서, 상기 방법은,
    하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 모니터된 구내 내의 자격 증명들 또는 배지들로부터 센서 입력들을 수신하는 단계;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 수신된 입력들로부터 시간 기간들에 걸쳐 서로에 대한 개인들의 상대적 근접성을 결정함으로써 상기 수신된 자격 증명 데이터와 연관된 개인들의 가상 그룹들을 결정하는 단계;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 결정된 개인들의 가상 그룹들을 태그 위치들의 리스트 내에 저장하는 단계;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 구성가능 지속시간의 시간 프레임들에 걸쳐, 가상 그룹 멤버쉽이 변함에 따라 각각의 가상 그룹에 대한 태그 위치들의 리스트를 변경함으로써 상기 가상 그루핑들을 수정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 그루핑 정보에 설정된 규칙들을 적용하여 상기 가상 그룹 내의 개인들을 추적 및 감지하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해, 상기 규칙들의 수정들을 수신하는 단계; 및
    상기 규칙들에 대해 행해진 상기 수정들에 따라 상기 네트워크 상의 센서들을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 방법.
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