KR20180114728A - 이산화탄소 센서와 인체감지 센서를 이용한 재실자 수 예측 방법 및 시스템 - Google Patents

이산화탄소 센서와 인체감지 센서를 이용한 재실자 수 예측 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

이산화탄소 센서와 인체감지 센서를 이용한 재실자 수 예측 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 재실자 수 예측 방법은 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하는 단계; 및 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로, 추정된 재실자 수를 보정하는 단계;를 포함한다.
이에 의해, 이산화탄소 센서 외에 인체감지 센서를 이용하여 재실자 수를 예측함으로써, 밀폐된 공간이나 환기가 잘 이루어지지 않는 공간/상황에서도, 재실자의 수를 정확하게 예측할 수 있게 된다.

Description

이산화탄소 센서와 인체감지 센서를 이용한 재실자 수 예측 방법 및 시스템{Method and System for Estimating the Number of Occupants using Carbon Dioxide Sensor and Human Body Detection Sensor}
본 발명은 재실자 수 예측 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 센서를 이용한 측정/감지 결과를 이용하여 공간 내 재실자의 인원수를 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
사람은 호흡을 하면 공기 중에 이산화탄소를 배출한다. 이렇게 배출된 이산화탄소는 공간에 축적되어 농도가 높아진다. 따라서, 이산화탄소의 농도를 기반으로 공간에 재실자가 얼마나 있는지를 예측할 수 있다.
하지만, 대상 공간의 상황에 따라서 사람이 퇴실하였음에도 환기가 잘 이루어지지 않아 이산화탄소 농도가 떨어지지 않는 현상이 발생할 수 있는데, 이러한 현상은 이산화탄소 측정만으로는 정확한 재실자의 수를 예측하는 것을 어렵게 만든다.
이에, 밀폐된 공간이나 환기가 잘 이루어지지 않는 공간/상황에서도, 재실자의 수를 정확하게 예측하기 위한 방안의 모색이 요청된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 밀폐된 공간이나 환기가 잘 이루어지지 않는 공간/상황에서도, 재실자의 수를 정확하게 예측하기 위한 방안으로, 이산화탄소 센서 외에 인체감지 센서를 이용하여 재실자 수를 예측하는 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 재실자 수 예측 방법은 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하는 단계; 및 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로, 추정된 재실자 수를 보정하는 단계;를 포함한다.
보정 단계는, 재실자 중 적어도 하나가 퇴실한 것을 반영하지 못해 발생한 오차를 보정하는 것일 수 있다.
보정 단계는, 다음의 수학식을 이용하여 추정된 재실자 수를 보정하고,
Figure pat00001
여기서, X[t] = 추정단계에서 추정된 재실자 수,
Figure pat00002
,
Figure pat00003
=
Figure pat00004
,
R은 인체감지 센서의 감지 결과,
w는 윈도우 함수,
*는 컨볼루션 연산일 수 있다.
R(t)은 0 또는 1일 수 있다.
Figure pat00005
α, β 및 N은 계수일 수 있다.
β=(1-α)/2일 수 있다.
N은 재실 공간의 상태에 따라 결정되는 것일 수 있다.
Figure pat00006
k는 홉 사이즈(hop size),
m은 전체 구간 내에서의 인덱스일 수 있다.
인체감지 센서는 PIR(Passive InfraRed) 센서일 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템은 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하고, 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로 추정된 재실자 수를 보정하는 프로세서; 및 보정된 재실자 수를 출력하는 출력부;를 포함한다.
한편, 본 발명의 또다른 실시예에 따른 재실자 수 예측 방법은 이산화탄소 농도를 산출하는 단계; 산출된 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하는 단계; 및 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로, 추정된 재실자 수를 보정하는 단계;를 포함한다.
한편, 본 발명의 또다른 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템은 이산화탄소 농도를 산출하는 이산화탄소 센서; 및 산출된 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하고, 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로 추정된 재실자 수를 보정하는 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 이산화탄소 센서 외에 인체감지 센서를 이용하여 재실자 수를 예측함으로써, 밀폐된 공간이나 환기가 잘 이루어지지 않는 공간/상황에서도, 재실자의 수를 정확하게 예측할 수 있게 된다.
특히, 본 발명의 실시예들에 따르면, 대상 공간에서 사람이 퇴실하였음에도 이산화탄소 농도가 떨어지지 않는 상황에서도, 재실자의 수를 정확하게 예측하는 것을 가능하게 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템의 블럭도,
도 2는 재실자 수 보정의 개념 설명에 제공되는 도면,
도 3은 윈도우 함수를 예시한 도면,
도 4 및 도 5는, 재실자 수 예측 과정을 예시한 도면, 그리고,
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 재실자 수 예측 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템은, 이산화탄소 농도와 인체감지 결과를 이용하여 대상 공간(이를 테면, 건물, 방) 내에서의 재실자 수를 정확하게 예측하기 위한 시스템이다.
본 발명의 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템은, 이산화탄소 농도 외에 인체감지 결과를 이용하여 재실자 수를 활용함으로써, 밀폐된 공간이나 환기가 잘 이루어지지 않는 공간/상황에서, 특히, 대상 공간에서 사람이 퇴실하였음에도 이산화탄소 농도가 떨어지지 않는 상황에서도, 재실자의 수를 정확하게 예측할 수 있다.
이와 같은 기능을 수행하는 본 발명의 실시예에 따른 재실자 수 예측 시스템은, CO2 센서(110), CO2 센서 신호 처리부(120), PIR(Passive InfraRed) 센서(130), PIR 센서 신호 처리부(140), 프로세서(150) 및 출력부(160)를 포함한다.
CO2 센서(110)는 대상 공간 내에서의 이산화탄소 농도를 측정하기 위한 센서이고, CO2 센서 신호 처리부(120)는 CO2 센서(110)의 출력 신호에 대한 증폭, 잡음 제거, A/D 변환 등을 수행한다.
PIR 센서(130)는 적외선을 조사하여 재실자를 감지하는 인체감지 센서의 일종이고, PIR 센서 신호 처리부(140)는 PIR 센서(130)의 출력 신호에 대한 증폭, 잡음 제거, A/D 변환 등을 수행한다.
프로세서(150)는 CO2 센서 신호 처리부(120)를 통해 인가되는 PIR 센서(130)에 의해 측정된 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정한다. 이와 동시에, 프로세서(150)는 PIR 센서 신호 처리부(140)를 통해 인가되는 PIR 센서(130)에 의한 재실자 감지 결과를 기초로 추정된 재실자 수를 보정한다.
출력부(160)는 프로세서(150)에 의해 추정&보정된 재실자 수를 대상 공간에서의 재실자 수에 대한 예측 결과로 출력(표시, 전송)하기 위한 수단이다.
이하에서, 프로세서(150)가 이산화탄소 농도와 재실자 감지 결과를 기초로 재실자 수를 추정하고 보정하는 과정에 대해 상세히 설명한다.
프로세서(150)가 추정&보정을 통해 예측하는 재실자 수는 다음의 수학식과 같다.
Figure pat00007
X[t] : 이산화탄소 농도에 기초한 재실자 수 추정 함수
A[t] : PIR 센서 신호(재실자 감지 결과)에 기초한 필터링 함수
B[t]는 추정&보정을 통해 예측된 최종 재실자 수를 나타내는 함수
X[t], A[t] 및 B[t] 모두, 시간 t가 인덱스인 이산함수이며, B[t]는 A[t]와 X[t]의 곱으로 표현된다. 도 2에는 A[t]에 의한 보정으로 B[t]가 산출됨을 개념적으로 나타내었다.
X[t]는 이산화탄소 농도로부터 재실자 수를 추정하기 위한 함수로 다음의 수학식으로 구현할 수 있다.
Figure pat00008
X[t] : 재실자 수
C : 현재 이산화탄소 농도
C0 : 최저 이산화탄소 농도
CS : 평상 이산화탄소 농도
Q : 환기량
V : 공간 크기
M : 이산화탄소 방출량
k : 재실자 한 명의 이산화탄소 방출량
α : 환기효율
A[t]는 PIR 센서 신호(재실자 감지 결과)에 기초한 필터링 함수로 다음의 수학식과 같이,
Figure pat00009
과 w의 시간 인덱스 t에 대한 컨볼루션(*)으로 구현할 수 있다.
Figure pat00010
Figure pat00011
: PIR 센서 신호(R)를 정규화한 값,
Figure pat00012
w : 윈도우 함수,
k : 홉 사이즈(hop size),
m : 위치 인덱스, 전체 구간 내에서의 인덱스,
PIR 센서 신호 R(t)은 0 또는 1 이다.
윈도우 함수 w는 다음의 수학식으로 구현할 수 있다.
Figure pat00013
β=(1-α)/2
N : 윈도우 길이
α와 N은 재실 공간의 상태와 용도에 따라 결정/설정할 수 있다. α=0.53836로 설정한 경우의 윈도우 함수 w를 도 3에 제시하였다.
도 4에는 X[t]를 빨간 색으로, PIR 센서 신호를 검정 색으로, B[t]를 초록 색으로 각각 나타내었고, 도 5에는 A[t]를 점선으로, B[t]를 초록 색으로 각각 나타내었다.
도 4와 도 5를 통해, A[t]에 의한 재실자의 퇴실이 반영되어 X[t]가 B[t]로 보정되는 것을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 재실자 수 예측 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
재실자 수 예측을 위해, 먼저, 도 6에 도시된 바와 같이, CO2 센서(110)가 대상 공간 내에서의 이산화탄소 농도를 측정한다(S210). S210단계에서 측정된 신호는 CO2 센서 신호 처리부(120)에 의해 신호 처리된다.
그리고, PIR 센서(130)가 적외선을 조사하여 재실자를 감지한다(S220). S220단계에서 측정된 신호는 PIR 센서 신호 처리부(140)에 의해 신호 처리된다.
그러면, 프로세서(150)는 S210단계에서 측정된 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수 X[t]를 추정한다(S230).
이와 동시에, 프로세서(150)는 S220단계에서의 재실자 감지 결과를 기초로 S230단계에서 추정된 재실자 수를 보정한다(S240). 보정된 재실자 수 B[t]는 A[t]·X[t]이다.
다음, 프로세서(150)는 S230단계와 S240단계를 통해 예측한 재실자 수를 출력한다(S250).
S250단계에서 출력된 재실자 수는, 건물 내의 지능적인 냉난방 시스템 구축 등의 다양한 지능형 서비스에 활용될 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110 : CO2 센서
120 : CO2 센서 신호 처리부
130 : PIR(Passive InfraRed) 센서
140 : PIR 센서 신호 처리부
150 : 프로세서
160 : 출력부

Claims (12)

  1. 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하는 단계; 및
    인체감지 센서의 감지 결과를 기초로, 추정된 재실자 수를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    보정 단계는,
    재실자 중 적어도 하나가 퇴실한 것을 반영하지 못해 발생한 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    보정 단계는,
    다음의 수학식을 이용하여 추정된 재실자 수를 보정하고,
    Figure pat00014

    여기서, X[t] = 추정단계에서 추정된 재실자 수,
    Figure pat00015
    ,
    Figure pat00016
    =
    Figure pat00017
    ,
    R은 인체감지 센서의 감지 결과,
    w는 윈도우 함수,
    *는 컨볼루션 연산인 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    R(t)은 0 또는 1 인 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  5. 청구항 3에 있어서,
    Figure pat00018

    α, β 및 N은 계수인 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    β=(1-α)/2 인 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    N은 재실 공간의 상태에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  8. 청구항 3에 있어서,
    Figure pat00019

    k는 홉 사이즈(hop size),
    m은 전체 구간 내에서의 인덱스인 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  9. 청구항 1에 있어서
    인체감지 센서는,
    PIR(Passive InfraRed) 센서인 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  10. 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하고, 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로 추정된 재실자 수를 보정하는 프로세서; 및
    보정된 재실자 수를 출력하는 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 시스템.
  11. 이산화탄소 농도를 산출하는 단계;
    산출된 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하는 단계; 및
    인체감지 센서의 감지 결과를 기초로, 추정된 재실자 수를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 방법.
  12. 이산화탄소 농도를 산출하는 이산화탄소 센서; 및
    산출된 이산화탄소 농도를 기초로 재실자 수를 추정하고, 인체감지 센서의 감지 결과를 기초로 추정된 재실자 수를 보정하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 수 예측 시스템.
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