KR20230137797A - 방역을 위해 살균액을 분사하는 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 방역을 위해 살균액을 분사하는 장치에 관한 것이다.
본 발명의 다양한 실시예는, 공기 살균 장치에 관한 것으로, 특히 공기에 포함된 초미세 먼지를 제거함과 동시에 나노입자의 세균 및 바이러스를 효과적으로 사멸하여 공기를 깨끗이 정화하고 공기 살균 장치를 통과하는 사용자에게 살균액을 효율적으로 분사할 수 있는 공기 살균 장치에 관한 것이다.
본 발명의 다양한 실시예는, 공기 살균 장치에 관한 것으로, 특히 공기에 포함된 초미세 먼지를 제거함과 동시에 나노입자의 세균 및 바이러스를 효과적으로 사멸하여 공기를 깨끗이 정화하고 공기 살균 장치를 통과하는 사용자에게 살균액을 효율적으로 분사할 수 있는 공기 살균 장치에 관한 것이다.
Description
본 발명의 다양한 실시예는, 방역을 위해 살균액을 분사하는 장치에 관한 것으로, 특히 공기에 포함된 초미세 먼지를 제거함과 동시에 나노입자의 세균 및 바이러스를 효과적으로 사멸하여 공기를 깨끗이 정화하고 공기 살균 장치를 통과하는 사용자에게 살균액을 효율적으로 분사할 수 있는 공기 살균 장치에 관한 것이다.
공기 중의 바이러스는 비말 및 재비산을 통해 감염이 확산되고, 고농도 미세먼지의 발생이 바이러스 확산과 연관되어 있다는 발표 등으로 인해 공기 중의 바이오 에어로졸의 제거와 나노 입자 크기의 미생물인 바이러스를 제거하는 기술이 중요해지고 있다. 이러한 공기 중의 바이러스와 같은 유해 미생물을 효과적으로 포집하기 위한 헤파필터와 정전집진이 대표적인 기술이라 할 수 있다. 여기서, 위험한 미생물을 사멸하기 위해 필터에 항균기능을 코팅한 항균필터기술이 적용된 공기정화기의 경우는, 이온 클러스터를 필터 전단에 발생시켜 필터에 부착된 미생물과 이온을 반응시켜 사멸하는 항균기술과 플라즈마에 미생물을 통과시켜 사멸하는 살균기술 등을 포함한다.
공기를 살균하는 동작 또는 사용자에게 살균액을 분사하는 동작 중 하나만을 수행할 경우에는 공기를 정화시키기 위한 살균 효과가 크지 않을 수 있다. 또한, 출입자의 신체 사이즈(예: 키)나 출입자의 재방문 정도를 고려하지 않고, 살균액을 무분별하게 분사할 경우 살균액을 낭비할 수 있는 문제점이 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 공기 살균 장치는, 공기 정화 동작을 수행하면서, 사용자의 키에 기반하여 살균액을 분사하기 위한 노즐의 각도를 조절하고, 사용자의 재방문 여부에 기반하여 분사할 살균액의 양을 조절할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라서, 공기 살균 장치는 살균액 저장통 내의 살균액을 분사하기 위하여 회전 가능한 복수의 연무 노즐들을 외부에 구비하고, 공기를 흡입하기 위한 흡기구 및 정화된 공기를 배출시키기 위한 배기구를 구비하는 하우징, 상기 살균액 저장통과 연결되어 상기 살균액을 초음파 발생기로 연무화하고, 상기 살균액을 공급호스를 통하여 상기 복수의 연무 노즐들로 제공하는 연무생성탱크, 상기 흡기구를 통해 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지와, 공기 중에 포함된 세균 및 바이러스가 서로 분리되는 입자 분리부, 상기 입자 분리부를 통과한 공기 중에 포함된 먼지가 포집되는 헤파필터와, 세균 및 바이러스가 포집되는 전기집진필터를 포함하는 정전 집진부, 상기 정전 집진부에 UVC를 조사하여 세균 및 바이러스를 살균하는 자외선 살균부, 상기 자외선 살균부를 통과한 공기가 살균되는 광촉매 필터, 상기 광촉매 필터를 통과한 공기에 포함된 세균 및 바이러스의 밀도를 증가시켜 세균 및 바이러스를 살균하는 플라즈마 살균부, 상기 플라즈마 살균부를 통과한 공기에 포함된 유해 가스, 오존, 및 잔류 활성종을 흡수하는 활성종 필터, 상기 흡기구 측에 마련되어 상기 흡기구로 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지, 유해가스, 세균, 및 바이러스 중 적어도 하나를 감지하는 입구 공기질 센서, 2D 카메라 및 3D 깊이 카메라를 포함하는 카메라 모듈, 디스플레이, 및 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 공기를 정화하면서, 상기 공기 살균 장치를 통과한 출입자 수 및 영상 광고를 상기 디스플레이를 통하여 표시하고, 상기 3D 깊이 카메라를 이용하여 상기 공기 살균 장치에 접근하는 사용자의 키를 측정하고, 상기 측정된 키에 대응하도록 상기 복수의 연무 노즐들의 각도를 조절하고 -상기 측정된 키가 제1 임계값 미만인 경우, 상기 복수의 연무 노즐들 중 일부의 노즐들이 비활성화됨-, 상기 2D 카메라를 통하여 획득한 상기 사용자를 촬영한 제1 영상을 이용하여, 상기 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자인지 여부를 판단하고, 상기 사용자가 재방문한 사용자인 경우, 상기 입구 공기질 센서에 의하여 측정된 공기질의 오염도가 제2 임계값 이하이면 상기 살균액을 미리 정해진 제1 양으로 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고, 상기 제2 임계값을 초과하면 상기 살균액을 미리 정해진 제2 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고, 및 상기 사용자가 재방문한 사용자가 아닌 경우, 상기 살균액을 미리 정해진 제3 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하도록 설정되고, 상기 미리 정해진 제3 양은 상기 미리 정해진 제2 양 보다 많고, 상기 미리 정해진 제2 양은 상기 미리 정해진 제1 양보다 많을 수 있다.
상기 프로세서는: 상기 3D 깊이 카메라를 통하여, 상기 사용자를 포함하지 않은 배경영상 및 상기 사용자를 포함하는 객체영상을 획득하고, 상기 배경영상 및 상기 객체영상에 기초하여 이진화영상을 생성하고, 상기 이진화영상으로부터 상기 사용자의 얼굴의 중심 좌표와 상기 사용자의 최상단좌표 및 최하단좌표를 검출하고, 상기 최상단좌표로부터 보정된 최상단좌표를 결정하고, 상기 보정된 최상단좌표 및 상기 최하단좌표에 기초하여 상기 사용자의 키를 추정하고, 및 복수의 이진화영상들 각각으로부터 검출된 상기 사용자의 키 추정치를 누적하여 상기 사용자의 키를 측정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따라, 정전 집진부를 통하여 입자 크기 별로 오염 물질을 분류하여 자외선 살균, 플라즈마 살균을 수행함으로써 공기 정화 효과를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 살균액을 분사하여 사용자에게 존재하는 오염 물질을 효과적으로 제거하고, 사용자의 신체 사이즈 및 재방문 여부를 고려하여 살균액을 효율적으로 분사할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 공기 살균 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 공기 살균 장치의 형태를 나타내는 실시예이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 공기 살균 장치가 동작하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4a는 다양한 실시예들에 따른 차영상 및 이진화영상을 나타내는 도면이다.
도 4b는 다양한 실시예들에 따른 사용자의 키를 측정하기 위한 이진화영상의 일부분을 나타내는 도면이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 공기 살균 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 공기 살균 장치의 형태를 나타내는 실시예이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 공기 살균 장치가 동작하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4a는 다양한 실시예들에 따른 차영상 및 이진화영상을 나타내는 도면이다.
도 4b는 다양한 실시예들에 따른 사용자의 키를 측정하기 위한 이진화영상의 일부분을 나타내는 도면이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 공기 살균 장치(101)의 블록도이다. 도 2는 다양한 실시예들에 따른, 공기 살균 장치의 형태를 나타내는 실시예이다.
공기 살균 장치(101)는 하우징(미도시), 연무생성탱크(111), 입자 분리부(112), 정전 집진부(113), 자외선 살균부(114), 광촉매 필터(115), 플라즈마 살균부(116), 활성종 필터(117), 카메라 모듈(120), 디스플레이(130), 프로세서(140), 메모리(150), 전력 관리 모듈(160), 및 센서 모듈(170)을 포함할 수 있다.
하우징(미도시)은, 일측에 살균액 저장통을 구비하고, 상기 살균액 저장통 내의 살균액을 분사하기 위하여 회전 가능한 복수의 연무 노즐들을 외부에 구비하고, 공기를 흡입하기 위한 흡기구 및 정화된 공기를 배출시키기 위한 배기구를 구비할 수 있다. 복수의 연무 노즐들은, 프로세서(140)의 신호를 받아 다양한 각도로 조절되어 사용자에 살균액을 분사할 수 있다. 하우징은, 게이트 형태 또는 벽걸이/천정부착 형태로 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 공기 살균 장치(101)는 게이트 형태(201)의 하우징으로 구성되거나 벽걸이/천정부착 형태(202, 203)의 하우징으로 구성될 수 있다.
연무생성탱크(111)는, 내부에 초음파 발생기를 포함하고, 일측에 공급호스가 구비되어 복수의 연무노즐들의 후방 가지관과 연결되도록 형성될 수 있다. 연무생성탱크(111)는 살균액 저장통과 연결되어 살균액을 초음파 발생기로 연무화할 수 있다. 연무생성탱크(111)는 초음파 발생기에 의하여 연무 또는 기화 형태로 생성된 기류 형태의 살균액 운무(안개)가 공급호스를 통하여 복수의 연무노즐들로 제공할 수 있다.
입자 분리부(112)는, 먼지(A) 입자와 세균 및 바이러스(B) 입자를 크기 별로 분리하여 각각의 유효한 포집 메카니즘을 갖는 구간으로 분리하여 보내는 역할을 할 수 있다. 입자 분리부(112)는, 흡기구를 통해 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지(A)와, 공기 중에 포함된 세균 및 바이러스(B)가 서로 분리되도록 하는 역할을 한다. 입자 분리부(112)(100)는 먼지(A) 보다 입자 크기가 더 작은 세균 및 바이러스(B)와 이보다 입자의 크기가 더 큰 먼지(A)를 크기 별로 분리할 수 있다. 다시 말해, 입자 분리부(112)를 통해 약 1 내지 20㎛의 크기로 이루어진 먼지(A) 입자와, 약 0.1 내지 0.5㎛의 크기로 이루어진 세균 및 바이러스(B) 입자가 분리될 수 있다.
정전 집진부(113)는, 입자 분리부(112)를 통과한 공기 중에 포함된 먼지와, 세균 및 바이러스를 포집하여 이를 제거하는 역할을 할 수 있다. 정전 집진부(113)에는, 극 초미세 먼지(PM1.0이하)가 집진되는 헤파필터와 전기집진필터가 수평으로 병렬 배치될 수 있다. 헤파필터와 전기집진필터는 정전 집진부(113)에 착탈가능하게 수직으로 슬롯 장착될 수 있다. 입자 분리부(112)를 통과한 먼지가 포함된 공기는 헤파필터로 유입되고, 입자 분리부(112)를 통과한 세균 및 바이러스가 포함된 공기는 전기집진필터로 각각 유입될 수 있다. 한편, 전기집진필터는, 집진 전극이 상호 교차된 구조로 이루어진 집진 전극부와, 이러한 집진 전극의 극성을 선택하는 스위칭부를 포함하여 구성될 수 있다. 전기집진필터의 집진 전극은 순서적인 상호 교차 구조를 가지고 전기장 필드를 형성할 수 있다. 전기집진필터는, 고압의 대면적으로 이루어진 집진 전극부에서 복수로 구성된 플러스(+) 집진 전극과, 복수로 구성된 마이너스(-) 집진 전극이 서로 교차 배열될 수 있다. 통상적으로 플러스(+)로 대전된 공기 중의 오염 입자는 마이너스(-) 집진 전극으로 집진되고, 마이너스(-)로 대전된 나노입자는 플러스(+)의 집진 전극으로 집진될 수 있다. 전기집진필터의 스위칭부는, 프로세서(140)의 신호를 받아 집진 전극의 극성을 변경하여 전하를 띤 입자를 교차적으로 집진시킬 수 있으며 대전할 수도 있다.
자외선 살균부(114)는, 정전 집진부(113)에 UVC를 조사하여 정전 집진부(113)에 포집된 세균 및 바이러스를 살균할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 자외선 살균부(114)는, 광촉매 필터(115)에 UVC를 조사하여 광촉매 필터(115)에 흡착된 세균 및 바이러스를 살균할 수 있다. 자외선 살균부(114)는, 정전 집진부(113)에 집진된 세균이나 바이러스를 살균하는 기능을 하며, 통상 UVC 파장의 LED 또는 램프를 사용할 수 있으며, 광촉매 필터(115)에 근접되게 배치되어 광촉매 필터(115)에 살균 기능을 부여할 수 있다. 자외선 살균부(114)는, 정전 집진부(113)의 전체 면적과 정전 집진부(113)의 집진 전극 내벽에 효과적으로 광을 조사하며, 광촉매 필터(115)에 자외선을 동시 조사하도록 구성되며, 프로세서(140)에 의해 살균 주기가 제어될 수 있다. 자외선 살균부(114)는 조사된 UVC가 정전 집진부(113) 내부를 완벽히 조사될 수 있도록 복수의 면광원 구조로 자외선 광원을 포함할 수 있고, 자외선 광원은 광촉매 필터(115)에 직접 혹은 간접적으로 재 조사될 수 있다.
광촉매 필터(115)는, 자외선 살균부(114)를 통과한 공기에 포함된 가스를 분해 및 공기를 살균할 수 있다. 광촉매 필터(115)는, 정전 집진부(113)에서 집진된 세균 및 바이러스 이외의 오염된 공기가 통과되는 통로에 설치될 수 있다. 광촉매 필터(115)에 근접하게 위치한 자외선 살균부(114)에 의한 광촉매 표면 반응을 통해 OH 라디칼을 발생시켜 살균 기능을 갖고, 광촉매 필터(115)에 근접하게 위치한 플라즈마 살균부(116)에 의해 발생한 플라즈마 OH 라디칼은 광촉매 반응을 더욱 활성화시켜 살균 기능을 강화할 수 있다. 그리고, 미생물은 광촉매 필터(115)의 다공성 탈습층을 통해 비말 수분이 포집되고, 미생물은 광촉매 반응 효과로 살균되며, 탈습층을 통과한 나노입자의 미생물은 복수의 플라즈마 살균부(116)로 유입되어 살균될 수 있다. 이러한 광촉매 필터(115)는, 공기에 포함된 입자상의 물질 중, 침과 같은 액체성의 큰 비말 입자를 효과적으로 제거하기 위한 다공성 흡착 성능과 수분을 흡착시키고, 재 비산된 바이러스를 살균할 수 있다. 다공성 흡착층은, 광촉매 소재와 분리된 섬유 혹은 세라믹 등의 유무기 소재 구조체일 수 있다. 이때, 다공성 흡착층과 광촉매 소재는 일체화 된 구조체일 수 있다.
플라즈마 살균부(116)는, 정전 집진부(113) 및/또는 광촉매 필터(115)를 통과한 공기에 포함된 세균 및 바이러스를 살균할 수 있다. 플라즈마 살균부(116)에는, 공기가 유입되는 공기 유입구와, 공기 유입구를 통해 유입되는 공기가 배출되는 공기 배출구가 각각 형성될 수 있다. 공기 유입구와 공기 배출구 사이에는 상호 이격하여 대응하는 플라즈마 전극 사이를 공기가 통과하는 플라즈마 영역(zone)이 형성될 수 있다. 플라즈마 영역은, 단면상에서 상호 일정 곡률 반경을 갖는 벤츄리(venturi) 구조로 형성될 수 있다. 플라즈마 살균부(116)는, 플라즈마를 발생하는 플라즈마 전극 간에 고밀도의 플라즈마 영역이 형성되는데, 오염된 공기가 효율적으로 흐르게 하도록 단면상에서 상호 일정 곡률 반경을 갖는 벤츄리 구조의 전단에 배치된 전단 플라즈마 전극과 후단에 배치된 후단 플라즈마 전극으로 구성될 수 있다. 플라즈마 전극은, 전단과 후단으로 배치되고 전단의 플라즈마 전극은 광촉매를 활성화 하면서 바이러스를 살균시키는 기능을 갖으며, 전단 플라즈마 전극을 통과한 공기는 벤츄리 구조을 통해 후방의 고밀도 플라즈마 영역으로 들어가서 직접 살균 반응을 시키게 된다. 플라즈마 살균부(116)는, 세균, 바이러스 및 곰팡이를 제거하는 OH 라디칼을 발생하는 전단 플라즈마 전극과, 오염된 공기를 고밀도 플라즈마 영역으로 흐르게 유도하는 벤츄리 구조외, 후단 플라즈마 전극으로 구성될 수 있다. 고압의 플라즈마 전극 사이에서 방전으로 발생한 OH 라디칼은 공기 중의 수분의 분해를 통해서 발생한다. 공기 중의 수분은 센서부의 습도 센서에 의해 측정되어 플라즈마 전극이 효과적인 플라즈마를 발생시킬 수 있도록 프로세서(140)에 의해 제어될 수 있다. OH 라디칼(H2O+e -> OH+H)은 고밀도 플라즈마 영역에서 오염된 공기 속의 바이러스나 세균과 직접 반응하여 효율적인 살균 효과를 갖으며, 독립된 복수의 플라즈마 전극 배치하여 공간 살균을 효과적으로 할 수도 있다.
활성종 필터(117)는, 플라즈마 살균부(116)를 통과한 공기에 포함된 세균, 바이러스, 분해된 유해 가스 분자, 오존 및 잔류 활성종을 최종적으로 흡수(흡착)할 수 있다. 활성종 필터(117)는, 공지된 것처럼 탈취 성능이 우수하고 오존과 반응하여 CO₂로 변환하는 활성탄 알갱이 또는 부직포 형태의 통기성이 우수한 활성탄 필터가 사용될 수 있다.
카메라 모듈(120)은, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(120)은 2D 카메라 및 3D 깊이(depth) 카메라를 포함할 수 있다. 2D 카메라는 기존의 이미지 센서를 사용하는 일반적인 카메라(예: 스마트폰 카메라, CCTV 카메라)를 의미할 수 있다. 3D 깊이 카메라는 3차원 공간 상에 광을 조사하고 3차원 공간 상의 물체로부터 반사되어 되돌아오는 반사광을 수신할 수 있다. 그리고 광의 출사 후 반사광의 수신 시점까지의 시간 정보를 이용하여 물체의 깊이 정보를 검출할 수 있다. 3D 깊이 카메라는 TOF(Time Of Flight) 카메라를 구비하고, TOF의 카메라는 in phase receptor와 out phase receptor로 구성된 이미지센서와 광을 출사하는 발광다이오드로 구성될 수 있다. 또한 발광다이오드로부터 모듈레이션(modulation)되며 출사된 광에 동기하여 이미지센서가 활성화되는데, 발광다이오드가 턴온된 상태에서는 in phase receptor가 활성화되고, 발광다이오드가 턴오프된 상태에서는 out phase receptor가 활성화 될 수 있다. 그리고 in phase receptor와 out phase receptor 들은 시간차를 두고 서로 다른 시점에 활성화되므로 물체와의 거리에 따라서 수신되는(누적되는) 광량에 차이가 발생하게 되고 이러한 광량에 차이를 비교하여 물체와의 거리를 측정할 수 있다.
디스플레이(130)는, 패널, 홀로그램 장치, 프로젝터, 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널은 터치 패널과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 패널은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 공기 살균 장치(101)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다.
프로세서(140)는, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(140)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(140)는, 예를 들면, SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 프로세서(140)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(140)는 도 1에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부를 포함할 수도 있다. 프로세서(140)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
메모리(150)는, 내장 메모리 또는 외장 메모리를 포함할 수 있다. 내장 메모리는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리는 다양한 인터페이스를 통하여 공기 살균 장치(101)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
전력 관리 모듈(160)은 공기 살균 장치(101)의 전력을 관리할 수 있다. 전력 관리 모듈(160)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다.
센서 모듈(170)은, 물리량을 계측하거나 공기 살균 장치(101)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(170)은, 예를 들면, 입구 공기질 센서를 포함할 수 있고, 입구 공기질 센서는 흡기구 측에 마련되어 흡기구로 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지, 유해가스, 세균, 및 바이러스 중 적어도 하나의 오염 정도를 감지할 수 있다. 센서 모듈(170)은 생체 센서, 온/습도 센서, 조도 센서, 또는 UV(ultra violet) 센서 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서 모듈(170)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 공기 살균 장치(101)는 프로세서(140)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(170)을 제어하도록 구성된 프로세서(140)를 더 포함하여, 프로세서(140)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(170)을 제어할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 공기 살균 장치(예: 도 1의 공기 살균 장치(101))가 동작하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4a는 다양한 실시예들에 따른 차영상 및 이진화영상을 나타내는 도면이다. 도 4b는 다양한 실시예들에 따른 사용자의 키를 측정하기 위한 이진화영상의 일부분을 나타내는 도면이다.
301 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 공기 살균 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(140))는 입자 분리부(112), 정전 집진부(113), 자외선 살균부(114), 광폭매 필터, 플라즈마 살균부(116), 및 활성종 필터(117)를 이용하여 공기를 정화하면서, 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(130))를 통하여 공기 살균 장치(101)를 통과한 출입자 수 및 영상 광고를 표시할 수 있다. 예를 들어, 공기 살균 장치(101)는 공기 살균 장치(101)의 관리자에 의하여 미리 지정된 영상을 표시하거나 상기 공기 살균 장치(101)의 통신 모듈(미도시)을 통하여 수신된 영상을 디스플레이(130)를 통하여 표시할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 공기 살균 장치(101)는 카메라 모듈(120) 또는 근접 센서와 같은 구성요소를 이용하여 공기 살균 장치(101)를 지나치거나 공기 살균 장치(101)를 통과한 출입자 수를 카운팅할 수 있고, 상기 출입자 수를 디스플레이(130)를 통하여 표시할 수 있다.
303 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 공기 살균 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(140))는 카메라 모듈(120)에 포함된 3D 깊이 카메라를 이용하여 공기 살균 장치(101)에 접근하는 사용자의 키를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 3D 깊이 카메라를 통하여, 프로세서(140)의 제어 하에 촬영 공간 상에 객체(사용자)가 존재하지 않은 상태에서 촬영된 배경영상을 획득할 수 있고, 획득한 배경영상을 메모리(150)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 3D 깊이 카메라를 통하여 프로세서(140)의 제어 하에 객체(사용자)가 존재하는 상태에서 촬영된 객체영상을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 객체영상과 배경영상을 서로 비교하여 차영상(difference image)(예: 도 4a의 (a))을 생성하고 차영상에 기초하여 이진화영상(binary image)(예: 도 4a의 (b))을 생성할 수 있다. 한편 도 4a의 (b)를 참조하면, 이진화영상에서 측정 대상자의 발 주변의 바닥이 객체로 이진화되는 문제가 발생하고 이는 키 추정 시 오차를 발생시킬 수 있다. 따라서 공기 살균 장치(101)는 이진화영상을 생성할 때, 차 영상에서 깊이 차이가 기 설정치 이하인 화소 값을 가지는 화소의 화소 값을 0mm로 설정하여 이진화영상(예: 도 4a의 (c))을 생성함으로써 전술한 발 주변의 바닥이 객체로 이진화 됨에 따른 오차 발생을 방지할 수 있다. 그리고 여기서의 기 설정치 이하의 화소 값은 100mm가 될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니고 사용자에 의하여 변경 가능한 셋팅 값이 될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 이진화영상으로부터 사용자의 얼굴의 중심 좌표와 사용자의 최상단좌표 및 최하단좌표를 검출하고, 상기 최상단좌표로부터 보정된 최상단좌표를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 4b를 참조하면, 공기 살균 장치(101)는 이진화 영상의 첫번째 화소의 기준 좌표(0, 0)를 기준으로 중심 수평라인에 대응하는 첫번째 화소의 좌표(0, gap)에서부터 우측으로 중심 수평라인을 따라 화소들의 화소 값을 탐색할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 화소들의 화소 값에 기초하여 제1 임계치 이상으로 화소 값이 증가하는 화소의 좌표 값을 최초객체검출지점의 좌표 값(left, gap)으로 지정하고 다음으로 제2 임계치 이하로 화소 값이 감소하는 화소의 좌표 값을 최초배경검출지점의 좌표 값(right, gap)으로 지정할 수 있다. 그리고 여기서의 제1 기 설정치와 제2 기 설정치는 서로 동일한 값이 될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다. 공기 살균 장치(101)는 최초객체검출지점의 좌표 값(left, gap)과 최초배경검출지점 좌표 값(right, gap)을 결정한 후 이들 좌표 값의 중심 좌표 값((left+right)/2=mid, gap)을 사용자의 얼굴의 중심 좌표로 결정할 수 있다. 한편 중심 수평라인 상에서 좌측에서 우측으로 탐색하는 것을 예로 들어 설명하였으나 이에 한정하는 것은 아니고 우측에서 좌측으로 탐색할 수도 있다. 공기 살균 장치(101)는 상기 중심 좌표를 지나고 중심 수평 라인과 수직한 중심 수직 라인 상의 최상단 좌표를 사용자의 최상단좌표(mid, 0) 좌표로 지정할 수 있고 상기 중심 수직 라인 상의 최하단 좌표를 사용자의 최하단 좌표로 지정할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 최상단좌표(mid, 0)의 y축 좌표 값에 k 값을 더한 보정된 최상단좌표(mid, k) 좌표를 결정할 수 있다. 즉 측정 대상자의 정수리 부근의 머리카락이 존재하는 부위는 키에 해당하지 않고 잡음이 많이 발생하므로 머리 끝에서 중심 수직 라인을 따라 아래로 k 좌표값만큼 아래에 위치한 좌표를 보정된 최상단좌표(mid, k)로 지정하여 잡음에 따른 오차를 보정할 수 있다. 그리고 여기서의 k는 3이 될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니고 측정 대상자의 성별 등에 따라 다르게 설정될 수 있는 셋팅값이다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 상기 보정된 최상단좌표 및 상기 최하단좌표에 기초하여 사용자의 키를 추정할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 보정된 최상단좌표(mid, k)와 최하단좌표를 3D 깊이 카메라를 원점으로 하는 3차원 좌표계로 변환할 수 있다. 그리고 변환된 최상단좌표의 화소를 H(xc, yh, hz), 변환된 최하단좌표의 화소를 F(xc, yf, zf)라 할 때 두 점 사이의 실제 거리(즉, 사용자의 키)는 아래의 수학식 1을 충족할 수 있다.
[수학식 1]
[수학식 1]에서 yh, zh는 보정된 최상단좌표(x, y)를 깊이정보검출부를 원점으로 하는 3차원 좌표계로 변환한 후의 변환된 보정된 최상단좌표(xc, yh, hz)의 yh, zh이고, yf, zf는 변환된 최하단좌표(xc, yf, zf)의 yf, zf이다.
측정 대상자와 3D 깊이 카메라 사이의 거리에 따라 객체영상 내에서 일정하게 객체의 크기가 증가하므로, 공기 살균 장치(101)는 보정식인 아래의 [수학식 2]에 따라 보정된 사용자의 키를 추정할 수 있다.
[수학식 2]
[수학식 2]에서 heightc는 보정된 키 추정 값이고, height는 보정전의 키 추정 값이며, depthc는 깊이정보검출부로부터 측정 대상자인 객체까지의 거리를 의미하고, depthc는 3D 깊이 카메라에 의하여 검출될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 복수의 이진화영상들 각각으로부터 검출된 사용자의 키 추정치를 누적하여 사용자의 키를 측정할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 이진화영상 마다 결정된 키 추정값을 누적하여 누적평균을 결정할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 모든 이진화영상들의 키 추정값 중에서 프로세서(140)에서 정한 범위 내의 프레임들에 대한 키 추정값 만을 누적하여 누적평균을 결정함으로써 키 추정 값의 정확도를 향상시킬 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 누적평균계산제외정보에 기초하여 누적된 키 추정 값에서 최대값 보다 j 값 이상으로 작은 값은 올바르지 않은 값으로 간주하여 누적평균 계산 시 제외함으로써 키 추정 값의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다. 이 경우, j 값은 예를 들어 5cm가 될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니고 미리 설정된 값이 될 수 있으며 사용자가 변경 가능한 셋팅 값이 될 수 있다.
305 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 공기 살균 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(140))는 측정된 사용자의 키에 대응하도록 복수의 연무 노즐들의 각도를 조절할 수 있다. 예를 들어, 공기 살균 장치(101)는 살균액이 사용자에게 고르게 분사될 수 있는 최적의 각도 정보를 각각의 키에 대응시켜 미리 저장할 수 있고, 특정 키가 측정될 경우, 특정 키에 대응하는 각도로 복수의 연무 노즐들의 방향을 전환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 측정된 사용자의 키가 제1 임계값 미만인 경우, 복수의 연무 노즐들 중 일부의 노즐들을 비활성화시킬 수 있다. 예를 들어, 측정된 사용자의 키가 제1 임계값(예: 120cm) 미만에 해당하는 어린이일 경우, 공기 살균 장치(101)는 전체 연무 노즐들 중에서 최상단에 위치하는 미리 지정된 개수의 연무 노즐들을 비활성화 하여 적은 양으로도 사용자에게 골고루 살균액을 분사할 수 있다.
307 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 공기 살균 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(140))는 2D 카메라를 통하여 획득한 사용자를 촬영한 제1 영상을 이용하여, 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 사용자들이 공기 살균 장치(101)를 통과할 때마다 상기 사용자들을 촬영한 복수의 영상들을 수집할 수 있고, 수집된 복수의 영상들을 메모리(150)에 저장할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 수집된 복수의 영상들 내의 객체(사용자)에 대한 질감 피처 및 형태 피처의 추출을 위한 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성(merge)하기 위한 기준에 따라 인덱스로 변환하여 해당 영상에 인덱싱한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 수집된 복수의 영상들의 객체를 프로세싱할 수 있다. 이는 다른 텍스트 정보에 의존하지 않고, 영상을 기준으로 객체를 레이블링하고 나아가 영상 내의 객체의 유사도를 기준으로 검색 결과를 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 공기 살균 장치(101)는 수집된 복수의 영상들의 특징을 추출하고, 검색을 효율성을 위해 복수의 영상들의 특징 정보를 구조화 (indexing)할 수 있다. 보다 구체적으로 공기 살균 장치(101)는 복수의 영상들의 특징 영역을 탐지(Interest Point Detection)할 수 있다. 특징 영역이란, 복수의 영상들 사이의 동일 유사 여부를 판단하기 위한 복수의 영상들의 특징에 대한 기술자, 즉 특징 기술자(Feature Descriptor)를 추출하는 주요 영역을 말한다. 일 실시예에 따르면 이러한 특징 영역은 복수의 영상들이 포함하고 있는 윤곽선, 윤곽선 중에서도 코너 등의 모퉁이, 주변 영역과 구분되는 블롭(blob), 복수의 영상들의 변형에 따라 불변하거나 공변하는 영역, 또는 주변 밝기보다 어둡거나 밝은 특징이 있는 극점일 수 있으며 복수의 영상들의 패치(조각) 또는 복수의 영상들의 프레임 전체를 대상으로 할 수 있다. 나아가 공기 살균 장치(101)는 특징 영역에서 특징 기술자를 추출(Descriptor Extraction)할 수 있다. 특징 기술자는 복수의 영상들의 특징들을 벡터 값으로 표현한 것이다. 이러한 특징 기술자는 해당 영상에 대한 특징 영역의 위치, 또는 특징 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일 또는 패턴 정보를 이용하여 계산할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 특징 영역의 밝기 값, 밝기의 변화 값 또는 분포 값 등을 벡터로 변환하여 계산할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 영상들에 대한 특징 기술자는 위와 같이 특징 영역에 기반한 지역 기술자(Local Descriptor) 뿐 아니라, 전역 기술자(Global descriptor), 빈도 기술자(Frequency Descriptor), 바이너리 기술자(Binary Descriptor) 또는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)로 표현될 수 있다. 보다 구체적으로, 특징 기술자는 복수의 영상들 전체 또는 복수의 영상들을 임의의 기준으로 분할한 구역 각각, 또는 특징 영역 각각의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴 정보 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 전역 기술자 (Global descriptor)를 포함할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 미리 구분한 특정 기술자들이 복수의 영상들에 포함되는 횟수, 종래 정의된 색상표와 같은 전역적 특징의 포함 횟수 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 빈도 기술자 (Frequency Descriptor), 각 기술자들의 포함 여부 또는 기술자를 구성하는 각 요소 값들의 크기가 특정값 보다 크거나 작은지 여부를 비트 단위로 추출한 뒤 이를 정수형으로 변환하여 사용하는 바이너리 기술자 (Binary descriptor), 신경망(Neural Network)의 레이어에서 학습 또는 분류를 위해 사용되는 영상정보를 추출하는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 영상들로부터 추출한 특징 정보 벡터를 낮은 차원으로 변환할 수 있다. 예를 들어 인공신경망을 통해 추출된 특징 정보는 고차원 벡터 정보에 해당하며, 검색에 요구되는 리소스를 고려하여 적정한 범위의 낮은 차원 벡터로 변환하는 것이 적절하다. 이를 위해 공기 살균 장치(101)는 수집한 복수의 영상들에서 텍스처 피처(즉, 질감 피처)와 형태 피처를 추출하고, 상기 피처의 벡터값을 합성(merge)하여 하나의 기술자로 해당 영상을 표현할 수 있다. 상기 특징 텍스처 피처는 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 추출되며, 형태 피처는 HOG 필터를 이용하여 추출될 수 있다. 이후 생성된 특징 정보 벡터는 해당 영상에 인덱싱 될 수 있다. 텍스처 피처를 추출하고, 상기 텍스처 피처의 벡터를 계산하는 동작 및 형태 피처를 추출하고, 상기 형태 피처의 벡터를 계산하는 동작은 이하의 [수학식 3] 및 [수학식 4]를 통하여 후술하도록 한다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 사용자가 공기 살균 장치(101)에 접근할 때, 이후의 검색을 위해 사용자를 촬영한 제1 영상을 프리 프로세싱할 수 있다. 제1 영상에 대한 프리 프로세싱은 이후의 이미지 프로세싱과 달리, 검색을 위해 제1 영상 자체의 스케일을 미리 설정된 포멧에 따라 변경하거나 사이즈를 변경하거나 해상도를 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 제1 영상 또는 제1 영상 내의 객체(사용자)를 그레이 스케일로 변환할 수 있다. 공기 살균 장치(101)는 상기 제1 영상에서 텍스처 피처 및 형태 피처를 추출할 수 있으며, 해당 피처는 색상 값에 종속되지 않기 때문에 채도 값과 명암 값만 존재하는 그레이 스케일로 변환하는 것이 이후의 프로세싱에 소요되는 자원의 양을 줄일 수 있기 때문이다.
공기 살균 장치(101)는 가버 필터(Gabor Filter)를 제1 영상 내의 사용자에 적용하여 텍스처 피처를 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 공기 살균 장치(101)는 제1 영상을 주파수 공간으로 변환하고 가버 필터링하여 텍스처 피처를 추출할 수 있다. 이미지에서 질감, 즉 텍스처 정보는 그 영상의 특징을 나타내는 중요한 시각적 특징 중의 하나로서 오랫동안 연구되어 왔다. 이러한 이미지의 질감 피처는 이미지에서 레이블을 추출하고, 추출된 레이블을 인덱싱하고(indexing) 및 요약화(abstraction)하는 데 있어서, 주요한 하위레벨 기술자(descriptor)로 이용될 수 있다. 또한, 상기 이미지의 텍스처 피처는 타일 또는 직물 데이터베이스에서의 내용기반 검색에 중요하게 이용될 수 있다. 상기 가버 필터는 이미지로부터 피처 벡터를 추출하기 위해 사용되는 알고리즘으로 가우시안 함수에 의한 밴더 패스 필터에 해당한다. 상기 가버 필터(gabor filter)는 아래의 [수학식 3]을 따라 제1 영상 내의 객체(사용자)로부터 텍스처 피처에 대한 2차원 벡터를 추출할 수 있다.
[수학식 3]
또한, 공기 살균 장치(101)는 제1 영상 내의 객체로부터 형태 피처를 추출할 수 있다. 예를 들어, 공기 살균 장치(101)는 HOG 알고리즘을 적용하여 상기 형태 피처를 추출할 수 있다. HOG 피처는 다양한 버전이 존재할 수 있으나, 주된 컨셉은 객체의 로컬 피처를 계산하고, 상기 객체의 특징을 강도 균등분포를 이용하여 이미지에서 객체의 형태 피처를 추출하는 알고리즘이다. 공기 살균 장치(101)는 아래의 [수학식 4]를 따라 제1 영상 내의 객체로부터 형태 피처에 대한 저차원 벡터를 추출할 수 있다.
[수학식 4]
Dx = [-1 0 1] and Dy = [-1 0 1]T
Ix = I* Dx and Iy = I* Dy
이후 공기 살균 장치(101)는 추출한 피처에 대한 벡터를 합성(merge)하여 데이터베이스 내의 복수의 영상들 내의 객체들(사용자들)과의 유사도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 복수의 영상들 내의 객체들의 특징 기술자들의 집합을 검색하여, 복수의 영상들과 제1 영상의 동일 유사 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 공기 살균 장치(101)가 모든 범주를 기준으로 각 범주에 해당하는 복수의 영상들 내의 객체의 정보를 데이터베이스에 역으로 인덱싱 한 경우, 복수의 영상들 중에서 제1 영상의 특징 기술자들이 가장 많이 가리키는 특정 영상을 선정하는 방식으로 검색을 처리할 수 있다. 이러한 검색을 통해 공기 살균 장치(101)는, 특정 영상 내의 객체(사용자)의 특징 기술자 벡터 값과 제1 영상 내의 객체(사용자)의 특징 기술자 벡터 값 사이의 거리가 미리 설정된 임계값 이내인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 아래의 [수학식 5]에 따라 제1 영상 내의 객체 벡터와 특정 영상 내의 객체 벡터의 거리값을 계산할 수 있고, 이에 기초하여 수집된 복수의 영상들 중에서 제1 영상 내의 객체와 임계치 이상의 유사도를 갖는 특정 영상 내의 객체를 검색할 수 있다.
[수학식 5]
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 제1 영상을 획득한 시점으로부터 미리 정해진 시간 이전의 기간 동안 수집된 복수의 영상들 중에서 제1 영상 내의 객체(사용자)와 임계치 이상의 유사도를 갖는 객체를 포함하는 영상이 존재하면, 제1 영상 내의 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자인 것으로 결정할 수 있고, 제1 영상 내의 객체(사용자)와 임계치 이상의 유사도를 갖는 객체를 포함하는 영상이 존재하지 않으면, 제1 영상 내의 사용자가 재방문한 사용자가 아닌 것으로 결정할 수 있다.
309 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 공기 살균 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(140))는 제1 영상 내의 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자인 경우, 입구 공기질 센서에 의하여 측정된 공기질의 오염도가 제2 임계값 이하이면 살균액을 미리 정해진 제1 양으로 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고, 제2 임계값을 초과하면 살균액을 미리 정해진 제2 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미리 정해진 제2 양은 미리 정해진 제1 양보다 많을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공기 살균 장치(101)는 공기 살균 장치(101)에 구비된 입구 공기질 센서에 의하여 측정된 공기질의 오염도가 제2 임계값 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 이는 잠깐 전에 방문하고 다시 방문한 사용자일지라도 잠시 건물 밖을 나갔다가 다시 돌아오는 등의 상황에서 상기 재방문 사용자에 의한 공기 오염도가 일정 수치 이상 증가할 경우, 이러한 재방문 사용자에게는 살균액의 양을 증가시켜 분사할 필요가 있기 때문이다. 따라서, 공기 살균 장치(101)는 305 동작에 따라 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 이용하여, 공기질의 오염도가 제2 임계값 이하이면 살균액을 미리 정해진 제1 양으로 분사하고, 상기 오염도가 제2 임계값을 초과하면 살균액을 미리 정해진 제2 양만큼 분사할 수 있다.
311 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 공기 살균 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(140))는 제1 영상 내의 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자가 아닌 경우, 살균액을 미리 정해진 제3 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미리 정해진 제3 양은 미리 정해진 제2 양 보다 많을 수 있다. 이는 사용자가 재방문한 사용자가 아니거나, 또는 재방문한 사용자이더라도 미리 정해진 시간을 초과하여 재방문한 사용자일 경우에는 상기 사용자에 대한 오염도가 높은 것으로 가정할 수 있기 때문이다.
다양한 실시예들에 따라서, 공기 살균 장치는 살균액 저장통 내의 살균액을 분사하기 위하여 회전 가능한 복수의 연무 노즐들을 외부에 구비하고, 공기를 흡입하기 위한 흡기구 및 정화된 공기를 배출시키기 위한 배기구를 구비하는 하우징, 상기 살균액 저장통과 연결되어 상기 살균액을 초음파 발생기로 연무화하고, 상기 살균액을 공급호스를 통하여 상기 복수의 연무 노즐들로 제공하는 연무생성탱크, 상기 흡기구를 통해 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지와, 공기 중에 포함된 세균 및 바이러스가 서로 분리되는 입자 분리부, 상기 입자 분리부를 통과한 공기 중에 포함된 먼지가 포집되는 헤파필터와, 세균 및 바이러스가 포집되는 전기집진필터를 포함하는 정전 집진부, 상기 정전 집진부에 UVC를 조사하여 세균 및 바이러스를 살균하는 자외선 살균부, 상기 자외선 살균부를 통과한 공기가 살균되는 광촉매 필터, 상기 광촉매 필터를 통과한 공기에 포함된 세균 및 바이러스의 밀도를 증가시켜 세균 및 바이러스를 살균하는 플라즈마 살균부, 상기 플라즈마 살균부를 통과한 공기에 포함된 유해 가스, 오존, 및 잔류 활성종을 흡수하는 활성종 필터, 상기 흡기구 측에 마련되어 상기 흡기구로 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지, 유해가스, 세균, 및 바이러스 중 적어도 하나를 감지하는 입구 공기질 센서, 2D 카메라 및 3D 깊이 카메라를 포함하는 카메라 모듈, 디스플레이, 및 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 공기를 정화하면서, 상기 공기 살균 장치를 통과한 출입자 수 및 영상 광고를 상기 디스플레이를 통하여 표시하고, 상기 3D 깊이 카메라를 이용하여 상기 공기 살균 장치에 접근하는 사용자의 키를 측정하고, 상기 측정된 키에 대응하도록 상기 복수의 연무 노즐들의 각도를 조절하고 -상기 측정된 키가 제1 임계값 미만인 경우, 상기 복수의 연무 노즐들 중 일부의 노즐들이 비활성화됨-, 상기 2D 카메라를 통하여 획득한 상기 사용자를 촬영한 제1 영상을 이용하여, 상기 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자인지 여부를 판단하고, 상기 사용자가 재방문한 사용자인 경우, 상기 입구 공기질 센서에 의하여 측정된 공기질의 오염도가 제2 임계값 이하이면 상기 살균액을 미리 정해진 제1 양으로 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고, 상기 제2 임계값을 초과하면 상기 살균액을 미리 정해진 제2 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고, 및 상기 사용자가 재방문한 사용자가 아닌 경우, 상기 살균액을 미리 정해진 제3 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하도록 설정되고, 상기 미리 정해진 제3 양은 상기 미리 정해진 제2 양 보다 많고, 상기 미리 정해진 제2 양은 상기 미리 정해진 제1 양보다 많을 수 있다.
다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 3D 깊이 카메라를 통하여, 상기 사용자를 포함하지 않은 배경영상 및 상기 사용자를 포함하는 객체영상을 획득하고, 상기 배경영상 및 상기 객체영상에 기초하여 이진화영상을 생성하고, 상기 이진화영상으로부터 상기 사용자의 얼굴의 중심 좌표와 상기 사용자의 최상단좌표 및 최하단좌표를 검출하고, 상기 최상단좌표로부터 보정된 최상단좌표를 결정하고, 상기 보정된 최상단좌표 및 상기 최하단좌표에 기초하여 상기 사용자의 키를 추정하고, 및 복수의 이진화영상들 각각으로부터 검출된 상기 사용자의 키 추정치를 누적하여 상기 사용자의 키를 측정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 이진화영상으로부터 기설정된 수평라인을 따라 화소들의 화소 값을 탐색하면서 제1 임계치 이상으로 화소 값이 증가하는 화소의 좌표 값을 최초객체검출지점의 좌표 값으로 지정하고, 제2 임계치 이하로 화소 값이 감소하는 화소의 좌표 값을 최초배경검출지점의 좌표 값으로 지정하고, 상기 최초객체검출지점의 좌표 값과 상기 최초배경검출지점의 좌표 값의 중심 좌표 값을 상기 얼굴의 중심 좌표로 결정하고, 상기 중심 좌표 값을 지나고 상기 수평라인과 수직한 수직라인의 최상단 화소의 좌표를 상기 최상단좌표로 결정하고, 상기 수직라인의 최하단 화소의 좌표를 상기 최하단좌표로 결정하고, 상기 최상단 좌표에서 상기 수직라인을 따라 아래로 임계치만큼 내려간 지점의 좌표를 상기 보정된 최상단좌표로 결정하고, 및 아래의 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 따라 상기 사용자의 키를 추정하도록 설정될 수 있다.
[수학식 1]
[수학식 1]에서 yh, zh는 보정된 최상단좌표(x, y)를 깊이정보검출부를 원점으로 하는 3차원 좌표계로 변환한 후의 변환된 보정된 최상단좌표(xc, yh, hz)의 yh, zh이고, yf, zf는 변환된 최하단좌표(xc, yf, zf)의 yf, zf이다.
[수학식 2]
[수학식 2]에서 heightc는 보정된 키 추정 값이고, height는 보정전의 키 추정 값이며, depthc는 깊이정보검출부로부터 측정 대상자인 객체까지의 거리이다.
다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 공기 살균 장치를 통과한 사용자들을 포함하는 복수의 영상들을 수집하고, 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들의 영상을 질감 피처 및 형태 피처 추출을 위한 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 인덱스로 변환하여 상기 사용자들의 영상에 인덱싱한 데이터베이스를 구축하고, 및 상기 제1 영상 내의 상기 사용자의 영상을 상기 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 변환한 값을 이용하여 상기 데이터베이스를 검색하도록 설정되고, 상기 특정 기준은, 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들의 영상 및 상기 제1 영상 내의 상기 사용자의 영상으로부터 상기 질감 피처를 추출하고, 상기 질감 피처의 벡터를 계산하기 위하여 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들의 영상 및 상기 제1 영상 내의 상기 사용자의 영상에 아래의 [수학식 3]을 적용할 수 있다.
[수학식 3]
다양한 실시예들에 따라서, 상기 특정 기준은 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들의 영상 및 상기 제1 영상 내의 상기 사용자의 영상으로부터 상기 형태 피처를 추출하고, 상기 형태 피처를 계산하기 위하여, 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들의 영상 및 상기 제1 영상 내의 상기 사용자의 영상에 아래의 [수학식 4]를 적용할 수 있다.
[수학식 4]
Dx = [-1 0 1] and Dy = [-1 0 1]T
Ix = I* Dx and Iy = I* Dy
다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들과 상기 제1 영상 내의 상기 사용자의 유사도를 계산하기 위하여, 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 수집된 복수의 영상들 내의 상기 사용자들과 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 제1 영상 내의 상기 사용자 사이의 거리 값을 아래의 [수학식 5]를 적용하여 계산하도록 설정될 수 있다.
[수학식 5]
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (1)
- 살균액을 분사하는 장치에 있어서,
살균액 저장통 내의 살균액을 분사하기 위하여 회전 가능한 복수의 연무 노즐들을 외부에 구비하고, 공기를 흡입하기 위한 흡기구 및 정화된 공기를 배출시키기 위한 배기구를 구비하는 하우징;
상기 살균액 저장통과 연결되어 상기 살균액을 초음파 발생기로 연무화하고, 상기 살균액을 공급호스를 통하여 상기 복수의 연무 노즐들로 제공하는 연무생성탱크;
상기 흡기구를 통해 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지와, 공기 중에 포함된 세균 및 바이러스가 서로 분리되는 입자 분리부;
상기 입자 분리부를 통과한 공기 중에 포함된 먼지가 포집되는 헤파(HEPA)필터와, 세균 및 바이러스가 포집되는 전기집진필터를 포함하는 정전 집진부;
상기 정전 집진부에 UVC(ultraviolet C)를 조사하여 세균 및 바이러스를 살균하는 자외선 살균부;
상기 자외선 살균부를 통과한 공기가 살균되는 광촉매 필터;
상기 광촉매 필터를 통과한 공기에 포함된 세균 및 바이러스의 밀도를 증가시켜 세균 및 바이러스를 살균하는 플라즈마 살균부;
상기 플라즈마 살균부를 통과한 공기에 포함된 유해 가스, 오존, 및 잔류 활성종을 흡수하는 활성종 필터;
상기 흡기구 측에 마련되어 상기 흡기구로 흡입되는 공기 중에 포함된 먼지, 유해가스, 세균, 및 바이러스 중 적어도 하나를 감지하는 입구 공기질 센서;
2D 카메라 및 3D 깊이(depth) 카메라를 포함하는 카메라 모듈;
디스플레이(display); 및
프로세서(processor); 를 포함하되,
상기 프로세서는:
상기 장치를 통과한 출입자 수 및 영상 광고를 상기 디스플레이를 통하여 표시하고,
상기 3D 깊이 카메라를 이용하여 상기 장치에 접근하는 사용자의 키를 측정하고,
상기 측정된 키에 대응하도록 상기 복수의 연무 노즐들의 각도를 조절하되, 상기 측정된 키가 제1 임계값 미만인 경우 상기 복수의 연무 노즐들 중 일부의 노즐들이 비활성화되고,
상기 2D 카메라를 통하여 획득한 상기 사용자를 촬영한 제1 영상을 이용하여, 상기 사용자가 미리 정해진 시간 이내에 재방문한 사용자인지 여부를 판단하고,
상기 사용자가 재방문한 사용자인 경우, 상기 입구 공기질 센서에 의하여 측정된 공기질의 오염도가 제2 임계값 이하이면 상기 살균액을 미리 정해진 제1 양(amount)으로 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고, 상기 제2 임계값을 초과하면 상기 살균액을 미리 정해진 제2 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하고,
상기 사용자가 재방문한 사용자가 아닌 경우, 상기 살균액을 미리 정해진 제3 양만큼 분사하도록 상기 각도가 조절된 복수의 연무 노즐들을 제어하도록 설정되고,
상기 미리 정해진 제3 양은 상기 미리 정해진 제2 양 보다 많고, 상기 미리 정해진 제2 양은 상기 미리 정해진 제1 양보다 많게 설정되는, 살균액을 분사하는 장치.
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