KR20200093183A - 투톤 레이더 방식을 이용한 휴먼 상태 모니터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents

투톤 레이더 방식을 이용한 휴먼 상태 모니터링 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

투톤 레이더 방식을 이용한 휴먼 상태 모니터링 시스템 및 그 방법이 개시된다. 휴먼 상태 모니터링 방법은 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신하는 단계; 상기 반사 신호들을 변환하여 상기 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성하는 단계; 상기 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출하여 상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계; 상기 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 상기 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출하는 단계; 및 상기 도플러 특징 벡터를 기초로 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

투톤 레이더 방식을 이용한 휴먼 상태 모니터링 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING HUMAN CONDITION USING TWO-TONE RADAR}
본 발명은 투톤 레이더를 이용하여 휴먼의 움직임 및 생체 신호를 모니터링하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
휴먼 상태 모니터링은 차량에 탑승자를 모니터링 하거나, 집안에 혼자 살고 있는 노인들의 생사를 모니터링 하거나, 사무실이나 방에 사람의 존재여부를 모니터링 하거나, 혹은 최근에 사회적 이슈가 되고 있는 주차한 차량 내 방치한 아이를 모니터링하는 방법이다. 사람(휴먼)의 움직임을 모니터링하는 종래의 기술은 도플러 레이더, 펄스 레이더 중 하나를 이용하고 있다.
그러나, 모니터링하는 타겟이 움직이지 않을 경우, 타겟이 휴먼인지, 또는 타겟이 휴먼이면서 휴식을 취하는 중인지, 아니면 잠이 든 것 인지, 아니면 정말 무슨 문제 (기절 또는 죽음)가 발생했는지 판단이 필요하다. 따라서, 타겟의 움직임 이외에도 호흡, 맥박과 같은 생체 신호 모니터링이 필요하다.
휴먼의 움직임과 휴먼의 생체 신호를 모두 모니터링하는 종래의 기술은 임펄스 레이더를 이용한 방법과 도플러 레이더를 이용한 방법이 있다.
임펄스 레이더를 이용한 방법은 광대역 대역폭을 이용하여 펄스 폭이 매우 좁은 송신 신호를 사용하므로 정밀 거리 측정이 가능하여 휴먼의 호흡에 따른 흉부의 미세 거리 변화까지도 모니터링이 가능하다. 그러나, 임펄스 파형을 생성하고 수신하는 기술이 어려워서 제작 난이도가 높다는 한계가 있었다.
또한, 도플러 레이더를 이용한 방법은 단일 주파수의 사인파 신호를 송신 후, 수신 신호를 분석하고, 수신 신호에 도플러 성분이 발생하는 경우, 움직임이 있음을 판단하는 방법으로, 거리 측정은 불가능하여 모니터링 정밀도에 한계가 있었다.
따라서, 임펄스 레이더를 이용한 방법에 비하여 낮은 난이도로 타겟을 모니터링하여 타겟의 존재 여부, 및 타겟이 휴먼, 이동 객체, 정기 객체 중 어느 것인지를 판단할 수 있는 방법이 요청되고 있다.
본 발명은 서로 다른 주파수의 레이더 신호를 사용하는 레이더 장치를 이용하여 타겟의 존재 여부, 및 타겟이 휴먼, 이동 객체, 정기 객체 중 어느 것인지를 판단하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법은 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신하는 단계; 상기 반사 신호들을 변환하여 상기 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성하는 단계; 상기 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출하여 상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계; 상기 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 상기 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출하는 단계; 및 상기 도플러 특징 벡터를 기초로 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법의 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계는, 상기 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하는 단계; 상기 도플러 스펙트럼들의 모양을 유지하며 SNR을 증가시키는 단계; 및SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하거나, 상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법의 상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계는, 상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 미만이고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법은 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 단계; 상기 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출하는 단계; 및 상기 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법은 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임 정보를 기초로 타겟과 레이더 장치 간의 거리를 계산하는 단계; 및 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하지 않는 경우, 타겟이 존재하지 않는 것으로 판단하고 휴먼 상태 모니터링을 중단하는 단계를 더 포함하고, 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 단계는, 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하는 경우, 수행될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 장치는 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신하고, 상기 반사 신호들을 변환하여 상기 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성하는 도플러 스펙트럼 생성부; 상기 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출하여 상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 움직임 정보 추출부; 상기 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 상기 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부; 및 상기 도플러 특징 벡터를 기초로 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단하는 휴먼 판단부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 장치의 움직임 정보 추출부는, 상기 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하고, 상기 도플러 스펙트럼들의 모양을 유지하며 SNR을 증가시키며, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하거나, 상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 장치의 움직임 정보 추출부는, 상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 미만이고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 장치는 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 위상 변화량 추출부를 더 포함하고, 상기 특징 벡터 추출부는, 상기 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출하며, 상기 휴먼 판단부는, 상기 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 장치는 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임 정보를 기초로 타겟과 레이더 장치 간의 거리를 계산하고, 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하지 않는 경우, 타겟이 존재하지 않는 것으로 판단하고 휴먼 상태 모니터링을 중단하는 타겟 존재 여부 확인부를 더 포함하고, 상기 위상 변화량 추출부는, 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하는 경우, 구동하여 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 서로 다른 주파수의 레이더 신호를 사용하는 레이더 장치를 이용하여 타겟의 존재 여부, 및 타겟이 휴먼, 이동 객체, 정기 객체 중 어느 것인지를 판단할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 의하면, 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 기초로 SNR을 증가시키거나, 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하여 움직임 정보를 추출하고, 움직임 정보에 따라 움직임 여부를 판단함으로써, 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 의하면, 타겟이 움직이지 않는 경우, 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호들의 위상 변화량을 이용하여 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법의 움직임 정보 추출 및 움직임 여부 판단 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 과정을 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법은 휴먼 상태 모니터링 시스템의 휴먼 상태 모니터링 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 시스템을 나타내는 도면이다.
휴먼 상태 모니터링 시스템은 레이더 장치(101)과 휴먼 상태 모니터링 장치(100)로 구성될 수 있다.
레이더 장치(101)는 서로 다른 주파수의 레이더 신호들을 송출하고, 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 이때, 레이더 장치(101)는 송신 안테나가 서로 다른 주파수의 레이더 신호들을 전송하고, 복수의 수신 안테나들을 이용하여 반사 신호들을 각각 수신할 수 있다. 예를 들어, 레이더 장치(101)는 복수의 송신 안테나들을 포함하고, 송신 안테나들 각각이 서로 다른 주파수의 레이더 신호들을 송출하는 투톤 방식의 레이더 장치일 수 있다. 또한, 레이더 장치(101)는 하나의 송신 안테나에서 서로 다른 주파수의 레이더 신호들을 송출하며, 주파수 별로 레이더 신호를 송출하는 시간을 다르게 설정한 레이더 장치일 수도 있다.
휴먼 상태 모니터링 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이 도플러 스펙트럼 생성부(110), 움직임 정보 추출부(120), 특징 벡터 추출부(130), 휴먼 판단부(140), 타겟 존재 여부 확인부(150), 및 위상 변화량 추출부(160)를 포함할 수 있다. 이때, 도플러 스펙트럼 생성부(110), 움직임 정보 추출부(120), 특징 벡터 추출부(130), 휴먼 판단부(140), 타겟 존재 여부 확인부(150), 및 위상 변화량 추출부(160)는 서로 다른 프로세서, 또는 하나의 프로세서에서 수행되는 프로그램에 포함된 각각의 모듈일 수 있다.
도플러 스펙트럼 생성부(110)는 레이더 장치(101)로부터 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신할 수 있다. 그리고, 도플러 스펙트럼 생성부(110)는 수신한 반사 신호들을 변환하여 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도플러 스펙트럼 생성부(110)는 반사 신호들을 푸리에 변환하여 도플러 스펙트럼들을 생성할 수 있다.
움직임 정보 추출부(120)는 도플러 스펙트럼 생성부(110)가 생성한 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출하여 타겟의 움직임 여부를 판단할 수 있다.
도플러 스펙트럼들이 기 설정된 크기이상의 값인 경우, 타겟이 이동 타겟이거나, 타겟에 움직임이 있다고 판단할 수 있다. 그러나, 신호대 잡음비(SNR)이 낮거나 타겟 움직임이 기준 이하로 적은 경우, 도플러 스펙트럼들의 값만으로는 타겟이 이동 타겟이거나, 타겟에 움직임이 있다고 판단할 수 없다. 따라서, 움직임 정보 추출부(120)는SNR을 증가시킨 도플러 스펙트럼, 또는 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계 중 적어도 하나를 이용하여 움직임 여부를 판단할 수 있다.
이때, 움직임 정보 추출부(120)는 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산할 수 있다. 또한, 움직임 정보 추출부(120)는 도플러 스펙트럼들의 모양을 유지하며 SNR을 증가시킬 수 있다. 그리고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하거나, 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 이상인 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 특징 벡터 추출부(130)를 구동시킬 수 있다.
또한, 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 미만이고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 타겟 존재 여부 확인부(150), 또는 위상 변화량 추출부(160)를 구동시킬 수 있다.
특징 벡터 추출부(130)는 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출할 수 있다.
휴먼 판단부(140)는 특징 벡터 추출부(130)가 추출한 도플러 특징 벡터를 기초로 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
타겟 존재 여부 확인부(150)는 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 타겟의 움직임 정보를 기초로 타겟과 레이더 장치 간의 거리를 계산할 수 있다. 그리고, 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하지 않는 경우, 타겟 존재 여부 확인부(150)는 타겟이 존재하지 않는 것으로 판단하고 모니터링을 중단할 수 있다. 또한, 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하는 경우, 타겟 존재 여부 확인부(150)는 타겟이 존재하는 것으로 판단하고 위상 변화량 추출부(160)를 구동할 수 있다.
실시예에 따라 휴먼 상태 모니터링 장치(100)에 타겟 존재 여부 확인부(150)가 포함되지 않을 수 있다. 이때, 타겟 존재 여부 확인부(150)가 포함되지 않고, 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 위상 변화량 추출부(160)를 구동시킬 수 있다.
위상 변화량 추출부(160)는 레이더 장치(101)로부터 반사 신호들을 수신할 수 있다. 그리고, 위상 변화량 추출부(160)는 수신한 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출할 수 있다.
이때, 특징 벡터 추출부(130)는 위상 변화량 추출부(160)가 추출한 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그리고, 휴먼 판단부(150)는 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
휴먼 상태 모니터링 장치(100)는 서로 다른 주파수의 레이더 신호를 사용하는 레이더 장치(101)를 이용하여 타겟의 존재 여부, 및 타겟이 휴먼, 이동 객체, 정기 객체 중 어느 것인지를 판단할 수 있다.
이때, 휴먼 상태 모니터링 장치(100)는 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 기초로 SNR을 증가시키거나, 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하여 움직임 정보를 추출하고, 움직임 정보에 따라 움직임 여부를 판단함으로써, 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 휴먼 상태 모니터링 장치(100)는 타겟이 움직이지 않는 경우, 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호들의 위상 변화량을 이용하여 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법을 도시한 플로우차트이다.
단계(210)에서 도플러 스펙트럼 생성부(110)는 레이더 장치(101)로부터 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신할 수 있다.
단계(220)에서 도플러 스펙트럼 생성부(110)는 단계(210)에서 수신한 반사 신호들을 변환하여 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성할 수 있다.
단계(230)에서 움직임 정보 추출부(120)는 단계(220)에서 생성한 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출할 수 있다. 이때, 타겟의 움직임 정보는 움직임 정보 추출부(120)가 계산한 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계, 또는 움직임 정보 추출부(120)가 SNR을 증가시킨 도플러 스펙트럼 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계(240)에서 움직임 정보 추출부(120)는 단계(230)에서 추출한 움직임 정보를 이용하여 타겟의 움직임 여부를 판단할 수 있다. 타겟의 움직임이 존재하2는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 특징 벡터 추출부(130)를 구동시키며 단계(250)를 수행할 수 있다. 또한, 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 위상 변화량 추출부(160)를 구동시키며 단계(270)를 수행할 수 있다.
단계(250)에서 특징 벡터 추출부(130)는 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 특징 벡터 추출부(130)는 SNR을 증가시킨 도플러 스펙트럼을 마이크로 도플러 방법에 적용하여 도플러 특징 벡터를 추출할 수 있다. 이때, 타겟이 사람인 경우, 특징 벡터 추출부(130)는 사람의 다양한 컴포넌트(팔, 다리와 같은 신체 부위)로부터 각각 도플러 성분을 추출할 수 있다. 반면, 타겟이 일반 객체인 경우, 특징 벡터 추출부(130)는 일반 객체로부터 뾰족한 하나의 도플러 성분을 추출할 수 있다.
또한, 특징 벡터 추출부(130)는 휴먼의 반신호의 크기와 주파수 분포가 시간에 따라 변화하는 특징을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출할 수 있다. 사람이 움직이는 경우, 반사율이 변화하고, 사람의 몸통, 팔, 다리와 같은 다양한 컴포넌트의 개별 움직임에 따라 컴포넌트 각각의 속도값들도 변화할 수 있다. 이때, 반사율과 컴포넌트 각각의 속도값들의 변화에 따라 도플러 스펙트럼의 분포가 넓어지거나 감소하는 식으로 모양이 변화하며, 특징 벡터 추출부(130)는 도플러 스펙트럼의 분포 변화를 도플러 특징 벡터로 추출할 수 있다.
단계(260)에서 휴먼 판단부(140)는 단계(250)에서 추출한 도플러 특징 벡터를 기초로 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단계(250)에서 마이크로 도플러 방법을 사용한 경우, 휴먼 판단부(140)는 도플러 특징 벡터에 포함된 도플러의 개수를 확인할 수 있다. 그리고, 타겟의 다양한 컴포넌트로부터 각각 도플러 성분이 추출되어 도플러 특징 벡터에 복수의 도플러 성분이 포함된 경우, 휴먼 판단부(140)는 타겟을 휴먼으로 판단할 수 있다. 또한, 도플러 특징 벡터에 뾰족한 하나의 도플러 성분이 포함된 경우, 휴먼 판단부(140)는 타겟을 이동 객체로 판단할 수 있다.
또한, 단계(250)에서 휴먼의 반신호의 크기와 주파수 분포가 시간에 따라 변화하는 특징을 이용한 경우, 휴먼 판단부(140)는 도플러 특징 벡터를 이용하여 반사율 및 도플러 스펙트럼의 분포가 변화하였는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 반사율 및 도플러 스펙트럼의 분포가 변화한 경우, 휴먼 판단부(140)는 타겟을 휴먼으로 판단할 수 있다. 또한, 반사율 및 도플러 스펙트럼의 분포가 변화하지 않고 일정한 값을 유지하는 경우, 휴먼 판단부(140)는 타겟을 이동 객체로 판단할 수 있다
단계(270)에서 위상 변화량 추출부(160)는 레이더 장치(101)로부터 반사 신호들을 수신할 수 있다. 그리고, 위상 변화량 추출부(160)는 수신한 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출할 수 있다.
단계(280)에서 특징 벡터 추출부(130)는 단계(270)에서 추출한 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출할 수 있다. 이때, 생체 신호는 사람의 호흡, 또는 심박에 의한 변화를 나타내는 신호이므로, 생체 신호 특징 벡터는 사람의 호흡, 또는 심박과 같은 미세한 움직임에 따른 특징 벡터일 수 있다.
예를 들어, 호흡, 또는 심박에 의하여 사람의 흉부가 위치한 몸통은 미세한 움직임을 가지게 된다. 그리고, 호흡기, 심장 관련 질환이나 운동과 같이 사람의 호흡과 심박에 영향을 주는 조건이 없다면 호흡, 또는 심박에 의한 몸통의 미세한 움직임은 주기 패턴을 가질 수 있다. 따라서, 타겟의 생체 신호 특징 벡터는 주기 패턴을 가지는 타겟의 미세한 움직임을 나타내는 벡터일 수 있다.
단계(290)에서 휴먼 판단부(150)는 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 특징 벡터 추출부(130)가 주기 패턴을 가지는 타겟의 미세한 움직임을 나타내는 벡터인 생체 신호 특징 벡터를 추출한 경우, 휴먼 판단부(150)는 타겟을 휴먼으로 판단할 수 있다. 반면, 특징 벡터 추출부(130)가 생체 신호 특징 벡터를 추출하지 못한 경우, 휴먼 판단부(150)는 타겟을 정지 객체로 판단할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 방법의 움직임 정보 추출 및 움직임 여부 판단 과정을 도시한 플로우차트이다. 도 3의 단계(310) 내지 단계(320)는 도 2의 단계(230)에 포함되고, 도 3의 단계(330) 내지 단계(360)는 도 2의 단계(240)에 포함될 수 있다.
단계(310)에서 움직임 정보 추출부(120)는 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산할 수 있다.
단계(320)에서 움직임 정보 추출부(120)가 도플러 스펙트럼의 모양을 유지하며, SNR을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 움직임 정보 추출부(120)는 단계(220)에서 생성된 도플러 스펙트럼들의 합을 계산하여 도플러 스펙트럼의 모양을 유지하며, SNR을 증가시킬 수 있다.
단계(330)에서 움직임 정보 추출부(120)는 단계(320)에서 SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다. SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 단계(340)를 수행하고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 단계(350)를 수행할 수 있다.
단계(340)에서 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
단계(350)에서 움직임 정보 추출부(120)는 단계(310)에서 계산한 상관 관계를 이용하여 도플러 스펙트럼들 간의 유사도를 검색할 수 있다. 그리고, 움직임 정보 추출부(120)는 검색한 유사도가 임계값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 유사도가 임계값 이상인 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 단계(340)를 수행하고, 유사도가 임계값 미만인 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 단계(360)를 수행할 수 있다.
단계(3690)에서 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 휴먼 상태 모니터링 과정을 도시한 도면이다.
단계(410)에서 도플러 스펙트럼 생성부(110)는 중심 주파수 fc1의 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호X1(t)와 중심 주파수 fc2의 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호X2(t)를 ADC (Analog Digital Converter)를 통해 샘플링할 수 있다.
단계(420)에서 도플러 스펙트럼 생성부(110)는 단계(410)에서 샘플링된 반사 신호X1(t)와 반사 신호X2(t)를 푸리에 변환하여 도플러 스펙트럼Y1(f)와 Y2(f)를 생성할 수 있다.
단계(420)에서 움직임 정보 추출부(120)는 도플러 스펙트럼 생성부(110)가 생성한 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출할 수 있다. 이때, 움직임 정보 추출부(120)는 수학식 1을 이용하여 도플러 스펙트럼 Y1(f)와 Y2(f) 간의 상관 관계 R(f)를 계산할 수 있다.
Figure pat00001
이때, s 값은 Y1(f) 또는 Y2(f) 스펙트럼에서 최소 주파수부터 최대 주파수의 값을 가질 수 있다. 즉, 수학식 1은 Y1(f)을 고정시킨 상태에서, Y2(f)값을 주파수 도메인에서 조금씩 시프트(shift) 시키며 곱셈을 전개하는 방법을 나타낼 수 있다. 그리고, 움직임 정보 추출부(120)는 수학식 1에 따라 계산된 R(s)의 최종값에서 s를 f로 치환하여 상관 관계 R(f)를 계산할 수 있다.
그리고, 움직임 정보 추출부(120)는 도플러 스펙트럼 Y1(f)와 Y2(f) 간의 상관 관계에 따라 도플러 스펙트럼 Y1(f)와 Y2(f) 간의 유사도가 임계값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 도플러 스펙트럼 Y1(f)와 Y2(f) 간의 유사도가 임계값 이상인 경우, 특정 주파수 fD에서 상관 관계R(f)의 값이 뾰족하게 돌출하여 도플러 스펙트럼 모양이 유지되지 않을 수 있다.
또한, 움직임 정보 추출부(120)는 수학식 2를 이용하여 도플러 스펙트럼들의 모양을 유지하며 SNR을 2배로 증가시킬 수 있다.
Figure pat00002
단계(440)에서 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. SNR이 증가된 도플러 스펙트럼인 S(f)에 기준값 이상의 값이 존재하거나, R(f)이 임계값 이상으로 돌출되어 도플러 스펙트럼 모양이 유지되지 않은 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 또한, R(f)이 임계값 미만이고, S(f)에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 움직임 정보 추출부(120)는 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 움직임 정보 추출부(120)는 S(f)에서 가장 크기가 큰 값에 해당하는 주파수 fD 또는, R(f)에서 돌출된 위치의 주파수 fD를 이동 객체 또는 휴먼의 대표 도플러 주파수로 설정할 수 있다.
단계(450)에서 특징 벡터 추출부(130)는 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출할 수 있다. 이때, 특징 벡터 추출부(130)는 각 프레임마다 생성된 S(f)를 누적하여 프레임 시간에 따른 도플러 스펙트럼 모양을 마이크로 도플러 영상으로 생성할 수 있다. 그리고, 특징 벡터 추출부(130)는 마이크로 도플러 영상으로 도플러 특징 벡터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 타겟이 사람인 경우, 특징 벡터 추출부(130)는 사람의 다양한 컴포넌트(팔, 다리와 같은 신체 부위)로부터 각각 도플러 성분을 추출할 수 있다. 반면, 타겟이 일반 객체인 경우, 특징 벡터 추출부(130)는 일반 객체로부터 뾰족한 하나의 도플러 성분을 추출할 수 있다.
단계(460)에서 휴먼 판단부(140)는 단계(450)에서 추출한 도플러 특징 벡터를 기초로 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 휴먼 판단부(140)는 도플러 특징 벡터에 포함된 도플러의 개수를 확인할 수 있다. 그리고, 타겟의 다양한 컴포넌트로부터 각각 도플러 성분이 추출되어 도플러 특징 벡터에 복수의 도플러 성분이 포함된 경우, 휴먼 판단부(140)는 타겟을 휴먼으로 판단할 수 있다. 또한, 도플러 특징 벡터에 뾰족한 하나의 도플러 성분이 포함된 경우, 휴먼 판단부(140)는 타겟을 이동 객체로 판단할 수 있다.
단계(470)에서 타겟 존재 여부 확인부(150)는 레이더 장치(101)가 설치된 공간 안에 타겟이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.
타겟 존재 확인부(150)는 타겟이 존재하지 않는 상태에서 레이더 장치(101)가 설치된 공간의 고정된 오브젝트인 배경과 레이더 장치(101) 간의 거리를 측정하여 배경 거리로 저장할 수 있다. 예를 들어, 레이더 장치(101)가 설치된 공간이 차량이면, 배경은 차량의 내벽과 좌석일 수 있다. 또한, 레이더 장치(101)가 설치된 공간이 집의 방인 경우, 배경은 방의 벽 및 방에 배치된 가구일 수 있다.
그리고, 단계(471)에서 타겟 존재 여부 확인부(150)는 타겟의 움직임 정보를 기초로 타겟과 레이더 장치 간의 거리인 타겟 거리를 계산할 수 있다.
다음으로, 단계(472)에서 타겟 존재 여부 확인부(150)는 타겟 거리와 배경 거리를 비교할 수 있다.
타겟 거리와 배경 거리가 동일한 경우, 타겟 존재 여부 확인부(150)는 타겟이 레이더 장치(101)가 설치된 공간에서 기존에 존재하던 배경이고, 휴먼, 이동객체, 또는 정지 객체와 같이 레이더 장치(101)가 설치된 공간에 추가된 오브젝트가 아닌 것으로 판단하여 모니터링을 중단할 수 있다. 또한, 타겟 거리와 배경 거리가 다른 경우, 타겟 존재 여부 확인부(150)는 레이더 장치(101)가 설치된 공간에 배경 이외의 오브젝트인 타겟이 존재하는 것으로 판단하고 단계(480)를 수행할 수 있다.
단계(480)에서 위상 변화량 추출부(160)는 레이더 장치(101)로부터 반사 신호X1(t)와 반사 신호X2(t)를 수신할 수 있다. 그리고, 위상 변화량 추출부(160)는 반사 신호X1(t)와 반사 신호X2(t) 각각의 위상 변화량을 추출할 수 있다.
단계(485)에서 특징 벡터 추출부(130)는 단계(480)에서 추출한 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출할 수 있다.
단계(490)에서 휴먼 판단부(150)는 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명은 서로 다른 주파수의 레이더 신호를 사용하는 레이더 장치를 이용하여 타겟의 존재 여부, 및 타겟이 휴먼, 이동 객체, 정기 객체 중 어느 것인지를 판단할 수 있다. 이때, 본 발명은 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 기초로 SNR을 증가시키거나, 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하여 움직임 정보를 추출하고, 움직임 정보에 따라 움직임 여부를 판단함으로써, 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 본 발명은 타겟이 움직이지 않는 경우, 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 타겟에 반사된 반사 신호들의 위상 변화량을 이용하여 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
101: 레이더 장치
100: 휴먼 상태 모니터링 장치
110: 도플러 스펙트럼 생성부
120: 움직임 정보 추출부
130: 특징 벡터 추출부
140: 휴먼 판단부
160: 위상 변화량 추출부

Claims (10)

  1. 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신하는 단계;
    상기 반사 신호들을 변환하여 상기 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성하는 단계;
    상기 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출하여 상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계;
    상기 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 상기 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출하는 단계; 및
    상기 도플러 특징 벡터를 기초로 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단하는 단계
    를 포함하는 휴먼 상태 모니터링 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계는,
    상기 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하는 단계;
    상기 도플러 스펙트럼들의 모양을 유지하며 SNR을 증가시키는 단계; 및
    SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하거나, 상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단하는 단계
    를 포함하는 휴먼 상태 모니터링 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 단계는,
    상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 미만이고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단하는 단계
    를 더 포함하는 휴먼 상태 모니터링 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 단계;
    상기 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출하는 단계; 및
    상기 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단하는 단계
    를 더 포함하는 휴먼 상태 모니터링 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임 정보를 기초로 타겟과 레이더 장치 간의 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하지 않는 경우, 타겟이 존재하지 않는 것으로 판단하고 휴먼 상태 모니터링을 중단하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 단계는,
    상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하는 경우, 수행되는 휴먼 상태 모니터링 방법.
  6. 서로 다른 주파수의 레이더 신호들이 각각 타겟에 반사된 반사 신호들을 수신하고, 상기 반사 신호들을 변환하여 상기 반사 신호들 각각에 대응하는 도플러 스펙트럼을 생성하는 도플러 스펙트럼 생성부;
    상기 도플러 스펙트럼을 기초로 타겟의 움직임 정보를 추출하여 상기 타겟의 움직임 여부를 판단하는 움직임 정보 추출부;
    상기 타겟의 움직임이 존재하는 경우, 상기 도플러 스펙트럼을 이용하여 도플러 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부; 및
    상기 도플러 특징 벡터를 기초로 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 이동 객체인지 여부를 판단하는 휴먼 판단부
    를 포함하는 휴먼 상태 모니터링 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 움직임 정보 추출부는,
    상기 도플러 스펙트럼들 간의 상관 관계를 계산하고, 상기 도플러 스펙트럼들의 모양을 유지하며 SNR을 증가시키며, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하거나, 상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하는 것으로 판단하는 휴먼 상태 모니터링 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 움직임 정보 추출부는,
    상기 상관 관계를 이용하여 검색한 도플러 스펙트럼들 간의 유사도가 임계값 미만이고, SNR이 증가된 도플러 스펙트럼에 기준값 이상의 값이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 것으로 판단하는 휴먼 상태 모니터링 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 위상 변화량 추출부
    를 더 포함하고,
    상기 특징 벡터 추출부는,
    상기 위상 변화량들을 기초로 타겟의 생체 신호 특징 벡터를 추출하며,
    상기 휴먼 판단부는,
    상기 생체 신호 특징 벡터를 기초로 타겟이 상기 타겟이 휴먼인지, 또는 정지 객체인지 여부를 판단하는 휴먼 상태 모니터링 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 타겟의 움직임이 존재하지 않는 경우, 상기 타겟의 움직임 정보를 기초로 타겟과 레이더 장치 간의 거리를 계산하고, 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하지 않는 경우, 타겟이 존재하지 않는 것으로 판단하고 휴먼 상태 모니터링을 중단하는 타겟 존재 여부 확인부
    를 더 포함하고,
    상기 위상 변화량 추출부는,
    상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리가 변화하는 경우, 구동하여 상기 반사 신호들 각각의 위상 변화량을 추출하는 휴먼 상태 모니터링 장치.
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