KR20240070747A - 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼 - Google Patents

Abstract

실시예는 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼에 관한 것이다.
구체적으로, 이러한 구성은 엣지형 Iot센서 모듈을 이용하여 방문객 패턴 분석을 수행하고, 이상 체류 패턴을 감지하며, 소음 감지 센서 등을 활용하여 실증 지역의 심야 시간대 등에서 방문자 등의 소음 패턴 등을 감지함으로써, 다양한 각종 재난과 안전 상황 등을 판단한다. 그리고 또한, 이상 체류자를 탐지한 경우에는 실증 장비에 연결한 스피커와 디스플레이를 통해 위험상황을 표출하는 상황알림을 수행하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 또한 이러한 센서로부터 수집 및 분석한 정보를 기반으로 안전상황을 판단하는 포맷을 구성하고, 이러한 안전 상황에 따라 상이하게 경보를 결정하며, 다양한 상황별로 각기 알림을 제공한다.
특히, 이 안전상황을 판단할 경우, 다양한 각종 장소별로 대응하여 센서를 즉, 주변 상태를 설정하여, 주변 상태별로(또는, 주변 상태 행태의 유형별로) 맞게 신속히 안전상황을 판단한다. 예를 들어, 이러한 센서에는 온도와 습도, 소음, 진동 센서 등을 포함하며, 각 장소에 맞게 센서 유형을 즉, 주변 상태 행태의 유형을 설정하여 이에 맞게 판단하도록 한다.
따라서, 이를 통해, 정상적 상황 인지를 통한 신속한 위험 상황의 인지 및 대응 체계를 확보하고, 예를 들어, 특정 장소에서의 장시간 움직임 없음과 위험 장소 접근(진입) 등의 상황인지를 통해 신속 대응 체계를 확보함으로써, 신속한 구호와 구조를 한다.
특히, 이러한 경우, 전술한 바대로 다양한 각종 장소에 맞게 주변 상태를 특정하여 맞춤 방식으로 상황인지를 보다 원활하고 신속하게 수행함으로써, 보다 더 나은 구조를 하도록 한다.

Description

사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼{Platform for management employing working of diagnosis to IoT and big data}

본 명세서에 개시된 내용은 다양한 장소에서 예를 들어, 주택가 주변이나 산책로 등에서 각종 위험 상황이 발생할 경우, 관리 장치에서 적절한 상황 인식을 수행하여 대응할 수 있도록 하는 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

일반적으로, 최근들어 생활이 복잡해지고 빠르게 바뀌면서 공공안전에 여러 어려움들이 발생하며, 그래서 이에 대한 관심도 여러 면에서 보이고 있는 상황이다. 그리고, 이러한 상황으로 방송과 미디어 공공복지 및 재난안전 분야에 대한 움직임도 많이 볼 수 있는 실정이다.

그래서, 이러한 점을 살펴볼 때, 다양한 환경에서 예를 들어, 제조 및 복잡한 장소(생활공간) 등에서 외부로부터의 여러 가지 상황을 적절하게 탐지, 인식하여, 원활하게 대응할 수 있는 관련 기술 확보가 유용할 듯 하다.

한편, 이러한 기술로는 종래에 CCTV 및 영상 분석 기술을 중심으로 한 것이고, 재난과 사회 안전 서비스의 경우에 주로 사용하고 있었으며, 사물인터넷 기반 안전 서비스 개발 등에 따라 시스템 도입 비용 절감과 제품 대체 효과를 기대할 수 있을 것이다.

그리고, 이러한 기술을 살펴보면, 안전 서비스 등을 위해서 센서 데이터 수집을 위한 플랫폼 기술은 관리 장치와 제조데이터 수집 디바이스 분야로 크게 분류한다. 또한, 관리 장치는 생산영역에서 안전과 보안, 서비스 등을 제공하는 솔루션으로 개발하고, 또는 생산과 품질, 운영 등을 처리하는 제조 과정에 활용한다. 그리고, 제조데이터 수집 디바이스는 디바이스 측면으로 개발하고 세부 장비 개발과 연계한 센서와 제어시스템의 주요 부분은 개발이 쉽지 않는 실정이다.

이에 더하여, IoT 기술도 이전과 다르게 보안영역에서는 경량 디바이스 기능을 제공하는 경량 IoT 보안 게이트웨이 및 HW 제약ㅇ성능 등이 상이한 점을 해결하는 기기 맞춤형 보안방식과 경량/저전력용 보안 HW 모듈 등의 기술을 개발할 수 있다.

그래서, 사물인터넷 센서의 활용 등을 통해 위험을 사전에 예방하고 보안이 안전한 서비스를 제공하는 것도 바람직하다.

예를 들어, 주변에 주택가가 있는 관광지와 야간통행이 금지하는 해변 산책로, 낚시 금지 장소 등에서 관광객 등의 위험상황을 인지하고 실시간으로 위험 상황을 알릴 수 있는 모니터링 및 시스템으로 활용할 수 있다.

그리고, 또한 이를 활용하여 관광지 뿐만 아니라 안전을 위한 이상징후 상황 인지 및 알림을 수행하는 분야에도 활용할 수 있을 것이다.

이러한 배경의 선행기술문헌은 아래의 문헌 정도이다.

(특허문헌 0001) KR1020150074060 A

(특허문헌 0002) KR1020180061841 A

참고적으로, 상기 문헌 1은 IoT 보안을 위한 제어 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 개략적으로 IoT 기반 네트워크에서 IoT 센서와 서버 간에 패킷의 이상 행위를 탐지하여 제어하는 기술에 관한 것이다.

그리고, 문헌 2도 IoT 기기 자동 제어를 위한 엣지-클라우드 시스템에 관한 것으로, IoT 센서 신호의 패턴과 상황을 통해 특정 상태가 발생하면 이를 제어하는 정도의 특징을 나타낸다.

개시된 내용은, 다양한 상황에서 각종 위험이 있을 경우, 관리자 측에서 미리 위험상황을 진단하여 제공하거나, 위험상황을 신속하게 일괄파악하도록 하는 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼을 제공하고자 한다.

실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼은,

엣지형 Iot센서 모듈을 이용하여 방문객 패턴 분석을 수행하고, 이상 체류 패턴을 감지하며, 소음 감지 센서 등을 활용하여 실증 지역의 심야 시간대 등에서 방문자 등의 소음 패턴 등을 감지함으로써, 다양한 각종 재난과 안전 상황 등을 판단한다. 그리고 또한, 이상 체류자를 탐지한 경우에는 실증 장비에 연결한 스피커와 디스플레이를 통해 위험상황을 표출하는 상황알림을 수행하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 또한 이러한 센서로부터 수집 및 분석한 정보를 기반으로 안전상황을 판단하는 포맷을 구성하고, 이러한 안전 상황에 따라 상이하게 경보를 결정하며, 다양한 상황별로 각기 알림을 제공한다.

특히, 이 안전상황을 판단할 경우, 다양한 각종 장소별로 대응하여 센서를 즉, 주변 상태를 설정하여, 주변 상태별로(또는, 주변 상태 행태의 유형별로) 맞게 신속히 안전상황을 판단한다. 예를 들어, 이러한 센서에는 온도와 습도, 소음, 진동 센서 등을 포함하며, 각 장소에 맞게 센서 유형을 즉, 주변 상태 행태의 유형을 설정하여 이에 맞게 판단하도록 하는 것을 특징으로 한다.

실시예들에 의하면, 정상적 상황 인지를 통한 신속한 위험 상황의 인지 및 대응 체계를 확보하고, 예를 들어, 특정 장소에서의 장시간 움직임 없음과 위험 장소 접근(진입) 등의 상황인지를 통해 신속 대응 체계를 확보함으로써, 신속한 구호와 구조를 한다.

특히, 이러한 경우, 전술한 바대로 다양한 각종 장소에 맞게 주변 상태를 특정하여 맞춤 방식으로 상황인지를 보다 원활하고 신속하게 수행함으로써, 보다 더 나은 구조를 할 수 있도록 한다.

도 1 내지 도 3은 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼을 개념적으로 설명하기 위한 도면
도 4는 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼에 적용한 시스템을 전체적으로 도시한 도면
도 5는 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼의 구성을 도시한 블록도
도 6은 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼의 동작을 순서대로 도시한 플로우 차트

도 1 내지 도 3은 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼을 개념적으로 설명하기 위한 도면이다.

구체적으로는, 도 1은 이러한 구성의 전체적인 개념도이고, 도 2는 기본 개념도이며, 도 3은 이러한 구성의 시각화 고도화를 보여주는 도면이다.

도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 일실시예는 먼저, 주변에 주택가가 있는 관광지와 야간통행을 금지한 산책로 등의 다수의 상이한 장소별로 각기 설치한 온/습도 센서와 소음/진동 센서 등의 IoT센서 모듈과, 전광판 장치, 스피커 장치를 포함한다. 그리고, 원격지 상에 IoT 플랫폼과 관리 정보처리장치를 포함한다.

구체적으로는, 이러한 일실시예의 시스템은 이러한 경우, 각각의 장소 내에 엣지형 Iot센서 모듈을 이용하여 방문객 패턴 분석을 수행하고, 이상 체류 패턴을 감지하며, 소음 감지 센서 등을 활용하여 실증 지역의 심야 시간대 등에서 방문자 등의 소음 패턴 등을 감지함으로써, 다양한 각종 재난과 안전 상황 등을 판단한다. 그리고 또한, 이상 체류자를 탐지한 경우에는 실증 장비에 연결한 스피커와 디스플레이를 통해 해당 장소에서 위험상황을 표출하는 상황알림을 수행한다.

이러한 시스템은 주요한 특징을 살펴보면, 이러한 경우에 기존 제품의 단점(대용량과 보안 등)을 해결할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반으로, 대용량의 비정형 정보 처리 및 보안의 취약점을 개선한다.

그리고 또한, 이러한 경우에 있어서, 재난 상황 현장에 알리기 위한 재난 경보와 엣지형 센서간의 연동 인터페이스를 별도로 제공하기도 한다(참고로, 보다 구체적인 것은 아래에서 설명함).

한편, 이에 더하여, 일실시예는 비정상적 상황 인지를 통한 위험 상황의 인지 및 신속 대응 방안을 확보하고, 예를 들어, 특정 장소에서의 장시간 움직임 없음과 위험 장소 접근(진입) 등을 통해 신속 대응 방안을 확보함으로써, 신속한 구호와 구조를 한다.

이를 위해, 와이파이 센서를 통해 체류자 정보 예를 들어, 체류자/체류시간 정보 등을 수집한다. 그런데, 이러한 경우, 종래의 와이-파이 탐지 센서는 사용자가 와이-파이를 키거나 AP에 접속을 한 상태에서 정보를 수집하는 방식이다. 그래서, 상대적으로 낮은 계수 정확도를 제공한다.

그러나, 제안 센서는 와이-파이를 오프한 상태에서도 미세하게 발신하는 시그널을 높은 수준으로 탐지하는 방안을 활용하고 있으며, 최근의 스마트폰에서 랜덤 맥 사용에 대응하여 맥 디-랜드미제이션(De-Randamization)을 적용하여 중복탐지를 하지 않고 동일한 장치로 인식하여 외부의 침입 감지에 효과적으로 적용한다. 보다 상세한 설명은 아래의 도 6을 참조하여 하기도 한다.

다른 한편으로, 추가적으로 이러한 일실시예에 따른 구성은 전술한 바의 센서로부터 수집 및 분석한 정보를 기반으로 재난상황을 판단하는 포맷을 구성하고, 이러한 재난 상황에 따른 경보를 결정하며, 다양한 상황에 따른 알림 기능을 제공한다.

예를 들어, 이러한 경우에 와이-파이 신호 탐지는 비어 있어야 하는 장소에 위치한 사람과 같은 비정상적인 활동을 감지할 수 있지만 이러한 비정상적인 활동은 위치 및 시나리오에 따라 다르다. 예를 들어, 호수 근처 새벽 3시에 1시간 이상 머문다면 경고를 발생하기만 하고, 복잡한 장소에서 동일한 상황일 경우에는 정상 행동으로 간주한다.

그리고, 이러한 경우에 이러한 비정상 행동에 대한 시나리오는 별도로 정의한다.

그래서, 이를 통해 일실시예는 장소와 사람의 행태 등에 대한 정보 학습 및 진단 등을 통한 상황맞춤 방식의 안전 케어를 제공하고, 보급에 따른 재난 및 안전 사고 발생에 따른 피해를 최소화한다.

한편, 이에 더하여 이러한 일실시예는 또한 이러한 센서로부터 수집 및 분석한 정보를 기반으로 안전상황을 판단하는 포맷을 구성하고, 이러한 안전 상황에 따라 상이하게 경보를 결정하며, 다양한 상황별로 각기 알림을 제공한다.

특히, 이 안전상황을 판단할 경우, 다양한 각종 장소별로 대응하여 센서를 즉, 주변 상태를 설정하여, 주변 상태별로(또는, 주변 상태 행태의 유형별로) 맞게 신속히 안전상황을 판단한다. 예를 들어, 이러한 센서에는 온도와 습도, 소음, 진동 센서 등을 포함하며, 각 장소에 맞게 센서 유형을 즉, 주변 상태 행태의 유형을 설정하여 이에 맞게 판단하도록 한다.

그래서, 이를 통해 일실시예는 이러한 경우, 전술한 바대로 다양한 각종 장소에 맞게 주변 상태를 특정하여 맞춤 방식으로 상황인지를 보다 원활하고 신속하게 수행함으로써, 보다 더 나은 구조를 할 수 있도록 한다.

예를 들어, 이러한 구성은 도 2와 같이, 센싱 정보 활용 및 응용 서비스 지원을 위한 고도화 즉, 중앙 관리 고도화를 통해 만든다. 이를 위해, 개략적인 구성으로서는 크게 어플리케이션과 서버, 게이트웨이로 분류하여 상세하게 만든다. 또한 이기종을 지원하도록 하며, 시각화 고도화를 위한 인터페이스도 같이 제공하도록 한다(도 3 참조).

도 4는 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼에 적용한 시스템을 전체적으로 도시한 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 일실시예의 시스템은 다수의 상이한 장소별로 각기 설치한 온/습도와 소음/진동 등에 대한 IoT센서 모듈(100-1~100-n)과 와이파이 센서(110-1~110-n) , 전광판 장치(120-1~120-n) 및 스피커 장치(130-1~130-n), IoT 플랫폼(200), 관리 정보처리장치(300)를 포함한다.

상기 IoT센서 모듈(100-1~100-n)은 주변에 주택가가 있는 관광지와 야간통행을 금지한 산책로 등의 다수의 상이한 장소별로 예를 들어, a 장소와 b 장소, ... , n 장소에 설치한 것으로, 각각의 장소 내에 온도와 습도, 소음 등을 측정하여 주변 상태정보를 관리 정보처리장치(300)를 통해 관리자 등에게 제공한다.

상기 와이파이 센서(110-1~110-n)는 각각의 장소별로 설치하여 각각의 장소 내에 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 와이파이 신호를 관리 정보처리장치(300)를 통해 제공하는 것이다. 그래서, 이를 통해 관리 정보처리장치(300)에서 체류자에 대한 정보를 예를 들어, 심야 시간대에 인적이 드문 곳에 체류자가 있는지 등을 파악한다.

상기 전광판 장치(120-1~120-n)는 일실시예에 따른 시스템인 재난 경고 정보로부터 구체적으로는, 관리 정보처리장치(300)를 통해 상황 알림 메시지를 수신하고, 이를 표시 매체를 통해 출력해서 경보를 제공한다.

상기 스피커 장치(130)는 일실시예에 따른 재난 경고로부터(관리 정보처리장치(300))를 통해 상황 알림 메시지를 수신하고, 이를 출력해서 경보를 알림한다.

상기 IoT 플랫폼(200)은 센서 모듈(!00)에서 관리 정보처리장치(300)로 전구간 정보 전달 및 관리를 할 수 있도록 한다. 그리고, 이러한 경우, 관리 정보처리장치(300)에서 센싱 정보를 저장하기 위한 것이며, 해당 리소스 등록과 검색, 수정 등 디바이스 관리에 관한 기능을 제공한다. 부가적으로, 이러한 장치 등은 각기 자가망 예를 들어, TCP/IP망 등을 통해 연결하기도 한다.

상기 관리 정보처리장치(300)는 상기 IoT센서 모듈(100-1~100-n)과 와이파이 센서(110-1~110-n)로부터 각 장소의 주변 상태와 체류자에 대한 정보를 수집해서, 이상 상태를 확인한 경우에 해당하는 장소의 전광판 장치(120-1~120-n)와 스피커 장치(130-1~130-n)로 경보 방송을 제공한다. 그리고 또한, 관리 정보처리장치(300)는 이러한 경우에, 해당하는 장소 내에 설비 기기로 제어명령을 전달하여 환기와 조명, 냉난방 등의 상태를 적절하게 조정하기도 한다. 부가적으로, 이러한 관리 정보처리장치(300)는 각 설비 기기 등의 동작을 원격지에서 관리자가 원하는 대로, 예를 들어 스케쥴 또는 이벤트 발생 여부에 따라 임의로 제어하기도 한다. 이에 더하여, 상기 관리 정보처리장치(300)는 이러한 센서로부터 수집 및 분석한 정보를 기반으로 재난상황을 판단하며, 이러한 재난 상황에 따른 경보를 결정하며, 다양한 상황에 따른 알림 기능을 제공한다. 그리고, 이러한 경우 상기 관리 정보처리장치(300)는 이러한 정보 등과 관련하여 외부기관을 미리 등록해서 연계하여 더 나은 서비스를 제공하기도 하며, 병원 정보처리장치와 경찰서 정보처리장치 등이기도 하다. 부가적으로, 상기 관리 정보처리장치(300)는 지도기반 실시간 모니터링 및 알림을 수행해서, 수치와 지도를 통해 각 장소의 주변 상태와 체류자 상황을 쉽게 알려주고, 운용상황과 이력 등을 나타내기도 한다.

도 5는 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼(즉, 관리 정보처리장치)의 구성을 도시한 블록도이다.

도 5에 도시한 바와 같이, 일실시예에 따른 관리 정보처리장치(300)는 크게, 인터페이스부(301)와 제어부(302), 데이터베이스(303), 키신호 입력부(304) 및 표시부(305)를 포함한다.

상기 인터페이스부(301)는 각각의 장소별로 위치한 IoT센서 모듈(100)과 와이파이 센서(110), 전광판 장치(120) 및 스피커 장치(130)에 연결하고, 여러 설비 기기(140)와도 연결하여 다양한 각종 장소 주변 상태 정보와 체류자 정보(체류시간정보 포함)를 수집하고 경보방송과 설비제어를 한다.

상기 제어부(302)는 이러한 각 장소 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보를 각각의 설정 정상 상태정보와 비교하여 이상 여부에 따라 상기 IoT 플랫폼(200)을 통해 전광판 장치(120)와 스피커 장치(130)에 경고방송정보를 제공한다. 그리고, 제어부(302)는 이러한 경우에 설비 기기(140)에 제어명령을 원격지에서 제공한다. 이에 더하여, 상기 제어부(302)는 이러한 수집 및 분석한 정보를 기반으로 재난상황을 판단하며, 이러한 재난 상황에 따른 경보를 결정하며, 다양한 상황에 따른 알림 기능을 제공한다. 구체적으로는, 먼저 제어부(302)는 a) 원격지에서 제어할 경우에, 내부에서 주변 상태 행태와 방문자 행태를 다수의 상이한 장소와 상황별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 축적하여 산출하는 재난/안전 관리모델을 미리 등록한다. 상기 주변 상태 행태와 상기 방문자 행태는 상기 장소와 상황별로 상이한 위치와 시나리오에 따라 구분하여 산출한다. b) 그리고 나서, 이러한 장소별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보를 입력받을 경우마다, 상기 재난/안전 관리모델로부터 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태를 각각의 설정 정상 행태와 비교한다. c) 상기 비교 결과, 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태가 각각의 설정 정상 행태에 해당하는 경우에 경고방송정보와 제어명령을 제공하지 않고, 각각의 설정 정상 행태에 해당하지 않는 경우에는 경고방송정보와 제어명령을 제공한다. 이러한 경우, 이러한 재난/안전 관리모델은 아래와 같이 만들어지기도 한다.

즉, 상기 재난/안전 관리모델은 아래와 같다.

a) 먼저 원격지에서 제어할 경우에, 상기 장소별로 각각의 상황마다 주변 상태 행태와 방문자 행태를 다수의 상이한 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 분류하여 학습하는 모델을 정의한다.

그리고 또한, 상기 학습 모델을 분류할 경우에는, 다수의 상이한 위치와 시작 시간, 끝나는 시간, 기기 종류, 기기 등록 여부를 포함한 N개의 변수로 만들도록 한 벡터로부터 학습 파라메터를 분류한다.

아울러, 주변 상태 행태를 정의할 경우, 다수의 상이한 장소별로 각기 맞게 대응하여 온도/습도/소음/진동 센서를 포함한 센서 유형에 따른 주변 상태 행태의 유형을 설정 분류해서, 각각의 주변 상태 행태에 대한 유형별로서 조합하여 해당 정보를 추출한다.

b) 그래서, 다수의 상이한 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 주변 상태 행태와 방문자 행태별로 특징을 나타내는 데이터셋을 각기 추출한다.

그리고 또한, 상기 주변 상태 행태의 특징을 나타내는 데이터셋을 추출할 경우, 각각의 장소별로 대응하는 주변 상태 행태의 유형에 따른 특징 정보를 추출한다.

c)다음, 상기 데이터셋을 다수의 상이한 장소와 시간대, 주변 상태, 상황정보를 반영하여 속성 처리한다.

d) 그리고 상기 속성 처리한 정보를 기초로 해서, 상기 학습 모델별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 주변 상태 행태와 방문자 행태의 속성을 결정한다.

e) 상기 결정 정보를 정규화한다.

f) 그래서, 상기 정규화 정보를 기초로 해서 각각의 학습 모델별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 주변 상태 행태와 방문자 행태를 설정한다.

즉, 주변 상태 행태와 방문자 행태를 산출하기 위해 주변 상태 행태와 방문자 행태의 독립 변수와, 각 장소 주변에 대한 주변 상태 행태별로의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보의 종속 변수를 설정한다.

g) 그리고 나서, 이러한 설정 정보를 학습 및 훈련 데이터 만든다.

h) 그래서, 상기한 정보로부터 해당 포맷을 만든다.

상기 데이터베이스(303)는 각종 센서 모듈과 전광판 장치, 스피커 장치 등의 장치정보를 등록하고, 각 장소 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보 등을 데이터베이스화하여 등록한다. 그리고, 추가적으로 상기 데이터베이스(303)는 운용상황과 이력 등을 저장하고, 전술한 학습모델 정보를 저장하기도 한다.

상기 키신호 입력부(304)는 이렇게 재난상황 판단과 상황 알림 동작을 수행할 경우에, 사용자 키 조작에 따라 각종 설정정보를 예를 들어, 장소설정과, 이상확인용 정상상태정보 등의 모니터링용 정보 등을 입력받아 여러 기능을 수행하도록 한다.

상기 표시부(305)는 이렇게 재난상황 판단과 상황 알림 동작을 수행할 경우에, 화면에 각종 알림정보를 예를 들어, 이상여부 메시지와 운용상황 및 이력 등을 나타내어 관리자가 쉽게 알 수 있도록 한다.

도 6은 일실시예에 따른 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼의 동작을 순서대로 도시한 플로우 차트이다.

도 6에 도시한 바와 같이, 일실시예는 먼저, 다수의 상이한 장소별로 각기 설치한 다수의 온도 센서와 습도 센서, 소음 센서, 진동 센서를 포함하여 각각의 장소 주변의 상태를 감지하는 IoT센서 모듈에 연결하여, 각 장소 주변의 상태정보를 수집한다(S601).

각각의 장소별로 설치하여 각 장소 내에 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 와이파이 신호를 제공하는 와이파이 센서와도 연결하여, 각 장소 주변의 체류자 정보 및 체류시간정보를 수집한다(S602).

그래서, 이러한 IoT센서 모듈과 상기 와이파이 센서에 의해 전달받은 각 장소 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보를 각각의 설정 정상 상태정보와 비교한다(S603).

그리고, 비교한 정보에 따라 이상 여부를 판별하여(S604) 해당하는 설정 경고방송정보 또는 제어정보를 원격지에서 제공하도록 한다(S605).

이러한 상태에서, 일실시예에 따라 아래의 동작을 수행한다.

a) 먼저, 원격지에서 제어할 경우에, 내부에서 주변 상태 행태와 방문자 행태를 다수의 상이한 장소와 상황별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 축적하여 산출하는 전술한 바의 재난/안전 관리모델을 미리 등록한다.

그리고 또한, 상기 주변 상태 행태와 상기 방문자 행태는 상기 장소와 상황별로 상이한 위치와 시나리오에 따라 구분하여 산출한다.

b) 다음으로는, 상기 장소별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보를 입력받을 경우마다, 전술한 재난/안전 관리모델로부터 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태를 각각의 설정 정상 행태와 비교한다.

c) 상기 비교 결과, 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태가 각각의 설정 정상 행태에 해당하는 경우에 경고방송정보와 제어명령을 제공하지 않고, 각각의 설정 정상 행태에 해당하지 않는 경우에는 경고방송정보와 제어명령을 제공한다.

이상과 같이, 일실시예는 엣지형 Iot센서 모듈을 이용하여 방문객 패턴 분석을 수행하고, 이상 체류 패턴을 감지하고, 소음 감지 센서 등을 활용하여 실증 지역의 심야 시간대 등에서 방문자 등의 소음 패턴 등을 감지함으로써, 다양한 각종 재난과 안전 상황 등을 판단한다. 그리고 또한, 이때, 이상 체류자 탐지시 실증 장비에 연결한 스피커와 디스플레이를 통해 위험상황을 표출하는 상황알림을 수행한다.

그래서, 이를 통해 이러한 수집 및 분석한 정보를 기반으로 안전상황을 판단하는 포맷을 구성하고, 이러한 안전 상황에 따라 상이하게 경보를 결정하며, 다양한 상황별로 각기 알림을 제공한다.

특히, 이 안전상황을 판단할 경우, 다양한 각종 장소별로 대응하여 센서를 즉, 주변 상태를 설정하여, 주변 상태별로(또는, 주변 상태 행태의 유형별로) 맞게 신속히 안전상황을 판단한다. 예를 들어, 이러한 센서에는 온도와 습도, 소음, 진동 센서 등을 포함하며, 각 장소에 맞게 센서 유형을 즉, 주변 상태 행태의 유형을 설정하여 이에 맞게 판단하도록 한다.

따라서, 이를 통해 일실시예는 정상적 상황 인지를 통한 신속한 위험 상황의 인지 및 대응 체계를 확보하고, 예를 들어, 특정 장소에서의 장시간 움직임 없음과 위험 장소 접근(진입) 등의 상황인지를 통해 신속 대응 체계를 확보함으로써, 신속한 구호와 구조를 한다.

특히, 이러한 경우, 전술한 바대로 다양한 각종 장소에 맞게 주변 상태를 특정하여 맞춤 방식으로 상황인지를 보다 원활하고 신속하게 수행함으로써, 보다 더 나은 구조를 할 수 있도록 한다.

다른 한편, 이러한 방법은 아래의 동작을 부가적으로 수행하기도 한다.

먼저, 각종 소음과 진동 등의 감지 센서를 포함하여 각각의 장소 주변의 상태를 감지하는 IoT센서 모듈(100)에 연결하여, 각 장소 주변의 상태정보를 수집한다.

각각의 장소별로 설치하여 각 장소 내에 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 와이파이 신호를 제공하는 와이파이 센서(110)와도 연결하여, 각 장소 주변의 체류자 정보 및 체류시간정보를 수집한다.

그래서, 이러한 IoT센서 모듈(100)과 상기 와이파이 센서(110)에 의해 전달받은 각 장소 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보를 각각의 설정 정상 상태정보와 비교한다.

그리고, 비교한 정보에 따라 이상 여부를 판별하여 해당하는 설정 경고방송정보 또는 제어정보를 원격지에서 제공하도록 한다.

그리고, 이러한 경우, 일실시예에 따라 각각의 모듈에서 수집한 정보를 관리자 측에 제공함에 있어서, 아래의 방식을 통해 다양한 장소에서 신속하고 원활하게 해당 정보를 각기 보안 처리하여 엣지 측에서 적절하게 분산 전송함으로써, 제공하도록 한다.

구체적으로는, 수집한 정보를 제공할 경우, 먼저 전술한 바와 같이, 다수의 상이한 장소별로 각기 해당하는 센서 모듈 개수별로서(n개) 각기 부분 비밀 키를 만들어서 대상 장치가 공유한다.

다음, 이러한 정보를 주고받을 경우, 분산 정보에 대해서 이 정보를 스크램블로 하여 배타적 논리합을 해서 암호 처리를 한다. 그리고 나서, 이러한 스크램블에 대하여 자동적인 소멸을 배타적 논리합 특징을 이용하여 수행하여 전송함으로써, 다양한 장소에 맞게 정보를 분산 제공할 수 있도록 한다.

한편, 이러한 상태에서 일실시예에 따라 관리 정보처리장치(300)에서 아래의 동작을 수행한다.

a) 원격지에서 제어할 경우에, 내부에서 주변 상태 행태와 방문자 행태를 다수의 상이한 장소와 상황별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 축적하여 산출하는 전술한 바의 재난/안전 관리모델을 미리 등록한다.

그리고, 상기 주변 상태 행태와 상기 방문자 행태는 상기 장소와 상황별로 상이한 위치와 시나리오에 따라 구분하여 산출한다.

b) 다음, 상기 장소별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보를 입력받을 경우마다, 상기 재난/안전 관리모델로부터 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태를 각각의 설정 정상 행태와 비교한다.

c) 상기 비교 결과, 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태가 각각의 설정 정상 행태에 해당하는 경우에 경고방송정보와 제어명령을 제공하지 않고, 각각의 설정 정상 행태에 해당하지 않는 경우에는 경고방송정보와 제어명령을 제공한다.

이상과 같이, 일실시예는 엣지형 Iot센서 모듈을 이용하여 방문객 패턴 분석을 수행하고, 이상 체류 패턴을 감지하고, 소음 감지 센서 등을 활용하여 실증 지역의 심야 시간대 등에서 방문자 등의 소음 패턴 등을 감지함으로써, 다양한 각종 재난과 안전 상황 등을 판단한다. 그리고 또한, 이때, 이상 체류자 탐지시 실증 장비에 연결한 스피커와 디스플레이를 통해 위험상황을 표출하는 상황알림을 수행한다.

그리고, 이러한 수집한 정보를 제공받을 경우, 이를 기반으로 안전상황을 판단하는 포맷을 구성하고, 이러한 안전 상황에 따라 상이하게 경보를 결정하며, 다양한 상황별로 각기 알림을 제공한다.

특히, 이렇게 다양한 장소에서 관리자 측으로 정보를 주고받을 경우, 다수의 상이한 장소별로 각기 해당하는 모듈 개수별로서 부분 비밀 키를 만들어서 공유하고, 이를 스크램블로 해당 정보와 배타적 논리합 특징을 이용하여 연산한다. 그리고, 정보를 주고받을 경우마다 배타적 논리합의 특징에 따라 스크램블을 소멸해서 상용의 암호 정보를 예를 들어, AES 정보를 전송하도록 한다.

따라서, 이를 통해 일실시예는 주변에 주택가가 있는 관광지와 야간통행을 금지한 산책로 등에서 정상적 상황 인지를 통해 위험 상황의 인지 및 신속 대응 방안을 찾을 수 있도록 한다.

그리고 또한, 다수의 장소에서 모듈들을 여러 개 사용할 경우, 아래의 방식으로부터 분산 정보로와 암호 처리를 수행함으로써, 많은 장소에서 모듈을 여러 개 사용하는 상황에 맞게 정보를 원활하게 처리할 수 있도록 한다.

추가적으로 이러한 체류자 정보 수집용 맥 어드레스 비식별화 구성은 아래와 같다.

먼저, 상기 와이파이 센서는 아래의 동작을 수행한다.

a) 상기 와이파이 신호를 센싱하는 탐지 조건을 ■ 와이파이가 특정 AP에 접속한 상태, ■ 와이파이가 켜져 있으나 AP에 접속하지 않은 상태, ■ 와이파이가 꺼져 있는 상태로 구분한다.

b) 다음, 이러한 상태에서 와이파이 네트워크에 접속한 경우에는 체류자 단말기의 리얼 맥 어드레스를 사용하고, 와이파이 네트워크에 접속하지 않은 경우에는 랜덤 맥 어드레스를 사용한다.

c) 그리고 나서, 상기 랜덤 맥 어드레스로 체류자 단말기를 인식할 경우에는, 설정 디랜드마이징(Derandomization) 포맷으로부터 랜덤 맥 어드레스를 그룹핑화하여, 하나의 체류자 단말기로 인식한다.

d) 그래서, 상기 체류자 단말기로 인식한 후에, 설정 단일 경로 해시(One-Way Hash) 암호화 포맷으로부터 체류자 단말기의 맥 어드레스를 비식별화해서 상기 관리 정보처리장치로 전송한다.

아울러, 이러한 정보를 전송할 경우, 다수의 상이한 사용자 단말기와 운용 포맷 및 라우터 유형별로 조합하여 각기 맞게 대응하여 발신하도록 하는 임시 맥 어드레스를 만들어서, 맥 어드레스의 해시 테이블을 기반으로 제조 이름을 만든 정보와 전송한다. 그리고 또한, 라우터 장비 여부에 대해서는 와이파이 메시지의 유형을 기반으로 판단한다.

그래서, 이를 통해 상기 관리 정보처리장치는 이에 따라서 아래의 동작을 수행한다.

즉, 상기 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보를 제공받을 경우에, 상기 비식별화 체류자 단말기의 맥 어드레스를 기초로 하여 체류자 정보 및 체류시간정보를 수집하여 방문자 행태를 획득한다.

301 : 인터페이스부 302 : 제어부
303 : 데이터베이스 304 : 키신호 입력부
305 : 표시부

Claims (2)

1. 다수의 상이한 장소별로 각기 대응하여 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 이상 여부를 판별하기 위한 사용자 설정정보를 입력받는 키신호 입력부;
   다수의 상이한 장소별로 각기 설치한 다수의 온도 센서와 습도 센서, 소음 센서, 진동 센서를 포함하여 각각의 장소 주변의 상태를 감지하는 IoT센서 모듈에 연결하여, 각 장소 주변의 상태정보를 수집하고,
   각각의 장소별로 설치하여 각 장소 내에 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 와이파이 신호를 제공하는 와이파이 센서에도 연결하여, 각 장소 주변의 체류자 정보 및 체류시간정보를 수집하는 I/F부;
   각 장소별로 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보를 저장하는 데이터베이스;
   상기 키신호 입력부에 의해 입력받은 사용자 설정정보에 따라 상기 IoT센서 모듈과 상기 와이파이 센서에 의해 전달받은 각 장소 주변의 상태정보와 체류자 정보 및 체류시간정보를 각각의 설정 정상 상태정보와 비교하여,
   비교한 정보에 따라 이상 여부를 판별하여 해당하는 설정 경고방송정보 또는 제어정보를 원격지에서 제공하도록 하는 메인 처리부; 및
   상기 메인 처리부에 의해 경고방송정보 또는 제어정보를 표시하는 표시부; 를 포함하고,
   
   상기 메인 처리부는,
   a) 원격지에서 제어할 경우에, 주변 상태 행태와 방문자 행태를 다수의 상이한 장소와 상황별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 축적하여 산출하는 재난/안전 관리모델을 미리 등록하고,
   상기 주변 상태 행태와 상기 방문자 행태는 상기 장소와 상황별로 상이한 위치와 시나리오에 따라 구분하여 산출하며,
   b) 상기 장소별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보를 입력받을 경우마다, 상기 재난/안전 관리모델로부터 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태를 각각의 설정 정상 행태와 비교하여,
   c) 상기 비교 결과, 현재 주변 상태 행태와 방문자 행태가 각각의 설정 정상 행태에 해당하는 경우에 경고방송정보와 제어명령을 제공하지 않고, 각각의 설정 정상 행태에 해당하지 않는 경우에는 경고방송정보와 제어명령을 제공하고,
   
   여기에서, 상기 재난/안전 관리모델은,
   a) 상기 원격지에서 제어할 경우에, 상기 장소별로 각각의 상황마다 주변 상태 행태와 방문자 행태를 다수의 상이한 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따라 분류하여 학습하는 모델을 정의하고,
   상기 학습 모델을 분류할 경우에는, 다수의 상이한 위치와 시작 시간, 끝나는 시간, 기기 종류, 기기 등록 여부를 포함한 N개의 변수로 만들도록 한 벡터로부터 학습 파라메터를 분류하고,
   상기 주변 상태 행태를 정의할 경우, 다수의 상이한 장소별로 각기 맞게 대응하여 온도/습도/소음/진동 센서를 포함한 센서 유형에 따른 주변 상태 행태의 유형을 설정 분류해서, 각각의 주변 상태 행태에 대한 유형별로서 조합하여 해당 정보를 추출하며,
   b) 다수의 상이한 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 주변 상태 행태와 방문자 행태별로 특징을 나타내는 데이터셋을 각기 추출하고,
   상기 주변 상태 행태의 특징을 나타내는 데이터셋을 추출할 경우, 각각의 장소별로 대응하는 주변 상태 행태의 유형에 따른 특징 정보를 추출하며,
   c) 상기 데이터셋을 다수의 상이한 장소와 시간대, 주변 상태, 상황정보를 반영하여 속성 처리하며,
   d) 상기 속성 처리한 정보를 기초로 해서, 상기 학습 모델별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 주변 상태 행태와 방문자 행태의 속성을 결정하고,
   e) 상기 결정한 정보를 정규 처리해서,
   f) 상기 정규 처리한 정보를 기초로 해서 각각의 학습 모델별로 각 장소 주변의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보에 따른 주변 상태 행태와 방문자 행태를 설정하여,
   주변 상태 행태와 방문자 행태를 산출하기 위해 주변 상태 행태와 방문자 행태의 독립 변수와, 각 장소 주변에 대한 주변 상태 행태별로의 상태정보와 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보의 종속 변수를 설정하고,
   g) 상기 설정 정보를 학습 및 훈련 데이터로 만드는 것; 을 특징으로 하는 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 와이파이 센서는,
   a) 상기 와이파이 신호를 센싱하는 탐지 조건을 ■ 와이파이가 특정 AP에 접속한 상태, ■ 와이파이가 켜져 있으나 AP에 접속하지 않은 상태, ■ 와이파이가 꺼져 있는 상태로 구분하고,
   b) 상기 상태에서 와이파이 네트워크에 접속한 경우에는 체류자 단말기의 리얼 맥 어드레스를 사용하고, 와이파이 네트워크에 접속하지 않은 경우에는 랜덤 맥 어드레스를 사용하고,
   c) 상기 랜덤 맥 어드레스로 체류자 단말기를 인식할 경우에는, 설정 디랜드마이징(Derandomization) 포맷으로부터 랜덤 맥 어드레스를 그룹핑화하여, 하나의 체류자 단말기로 인식하며,
   d) 상기 체류자 단말기로 인식한 후에, 설정 단일 경로 해시(One-Way Hash) 암호화 포맷으로부터 체류자 단말기의 맥 어드레스를 비식별화해서 상기 관리 정보처리장치로 전송하고,
   e) 상기 맥 어드레스를 전송할 경우, 다수의 상이한 사용자 단말기와 운용 포맷 및 라우터 유형별로 조합하여 각기 맞게 대응하여 발신하도록 하는 임시 맥 어드레스를 만들어서, 맥 어드레스의 해시 테이블을 기반으로 제조 이름을 만든 정보와 전송하며,
   라우터 장비 여부에 대해서는 와이파이 메시지의 유형을 기반으로 판단하고,
   
   또한, 상기 메인 처리부는,
   상기 체류자의 체류자 정보 및 체류시간정보를 제공받을 경우에, 상기 비식별화 체류자 단말기의 맥 어드레스를 기초로 하여 체류자 정보 및 체류시간정보를 수집하여 방문자 행태를 획득하는 것; 을 특징으로 하는 사물인터넷과 빅데이터 기반의 예측기술을 활용한 통합데이터 관리 플랫폼.