환경잡음신호의 주파수특성 분석에 의한 전자보안펜스의 신뢰성 향상 Reliability Improvement of the Electronic Security Fence Using Friction Electricity Sensor by Analyzing Frequency Characteristic of Environmental Noise Signal원문보기
외곽 침입 탐지를 위한 전자보안 펜스 시스템은 광망, 장력, 자력 등 다양한 시스템이 개발되어 국가 보안시설에 설치되고 있으나, 실외에 설치가 되는 시스템으로 환경 잡음에 따른 오경보의 발생에 따라 현장적용에 불편함이 크다. 본 논문에서 연구하는 마찰대전 방식의 전자보안펜스 시스템은 침입에 따른 감지 성능뿐 아니라, 경제성, 시공편리성, 유지보수 측면에서 많은 장점을 가지고 있으나, 환경 잡음에 따른 신뢰성 개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 환경 잡음에 따른 오경보 감소에 대한 연구를 하는 것이다. 기존의 마찰대전 방식 전자보안펜스 시스템은 펜스 침입 신호의 크기를 분석하여 침입 경보를 결정했으나 강풍과 같은 환경잡음에 의해서도, 동일한 신호의 크기가 발생되어 오경보의 해석에 어려움이 있었다. 오경보 감소방안 연구를 위해 서울시립대학교 교내의 온실 실험실 Fence 위에 시스템을 설치하였고, 환경잡음 신호와의 관계를 분석하기 위해 온도, 풍속, 습도 등에 대한 데이터를 별도로 수집하였다. 수집된 신호는 고속푸리에 변환FFT(Fast Fourier Transform)를 이용해 주파수 특성을 분석하여, 침입신호와 환경잡음신호를 구분하는 알고리즘으로 개선하였다. 제안된 신호침입 알고리즘의 적용 전 후 데이터를 수집, 분석한 결과, 알고리즘 적용 후, 약 98%의 개선이 있음을 확인하였다. 실제 주요보안 시설에 설치할 경우 주변 잡음신호에 대해 신뢰성을 향상할 수 있는 알고리즘인 것을 확인하였다.
외곽 침입 탐지를 위한 전자보안 펜스 시스템은 광망, 장력, 자력 등 다양한 시스템이 개발되어 국가 보안시설에 설치되고 있으나, 실외에 설치가 되는 시스템으로 환경 잡음에 따른 오경보의 발생에 따라 현장적용에 불편함이 크다. 본 논문에서 연구하는 마찰대전 방식의 전자보안펜스 시스템은 침입에 따른 감지 성능뿐 아니라, 경제성, 시공편리성, 유지보수 측면에서 많은 장점을 가지고 있으나, 환경 잡음에 따른 신뢰성 개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 환경 잡음에 따른 오경보 감소에 대한 연구를 하는 것이다. 기존의 마찰대전 방식 전자보안펜스 시스템은 펜스 침입 신호의 크기를 분석하여 침입 경보를 결정했으나 강풍과 같은 환경잡음에 의해서도, 동일한 신호의 크기가 발생되어 오경보의 해석에 어려움이 있었다. 오경보 감소방안 연구를 위해 서울시립대학교 교내의 온실 실험실 Fence 위에 시스템을 설치하였고, 환경잡음 신호와의 관계를 분석하기 위해 온도, 풍속, 습도 등에 대한 데이터를 별도로 수집하였다. 수집된 신호는 고속푸리에 변환 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용해 주파수 특성을 분석하여, 침입신호와 환경잡음신호를 구분하는 알고리즘으로 개선하였다. 제안된 신호침입 알고리즘의 적용 전 후 데이터를 수집, 분석한 결과, 알고리즘 적용 후, 약 98%의 개선이 있음을 확인하였다. 실제 주요보안 시설에 설치할 경우 주변 잡음신호에 대해 신뢰성을 향상할 수 있는 알고리즘인 것을 확인하였다.
A passive type of fence security system was developed, which was based on electric charge detection technique. The implemented fence security system was installed at outskirts of greenhouse laboratory in the University of Seoul. The purpose of this research is to minimize false alarms by analyzing e...
A passive type of fence security system was developed, which was based on electric charge detection technique. The implemented fence security system was installed at outskirts of greenhouse laboratory in the University of Seoul. The purpose of this research is to minimize false alarms by analyzing environmental noise. The existing system determines the intrusion alarm by analyzing the power of amplified signal, but the alarm was seriously affected by natural strong wind and heavy rainfall. The SAU(Signal Analysis Unit) sends input signals to remote server which displays intrusion alarm and stores all the information in database. The environmental noise such as temperature, humidity and wind speed was separately gathered to analyze a correlation with input signal. The input signal was analyzed for frequency characteristic using FFT(Fast Fourier Transform) and the algorithm that differentiate between intrusion alarm and environmental noise signal is improved. The proposed algorithm is applied for the site for one month as the same as the existing algorithm and the false alarm data was gathered and analyzed. The false alarm number was decreased by 98% after new algorithm was applied to the fence. The proposed algorithm improved the reliability at the field regarding environmental noise signal.
A passive type of fence security system was developed, which was based on electric charge detection technique. The implemented fence security system was installed at outskirts of greenhouse laboratory in the University of Seoul. The purpose of this research is to minimize false alarms by analyzing environmental noise. The existing system determines the intrusion alarm by analyzing the power of amplified signal, but the alarm was seriously affected by natural strong wind and heavy rainfall. The SAU(Signal Analysis Unit) sends input signals to remote server which displays intrusion alarm and stores all the information in database. The environmental noise such as temperature, humidity and wind speed was separately gathered to analyze a correlation with input signal. The input signal was analyzed for frequency characteristic using FFT(Fast Fourier Transform) and the algorithm that differentiate between intrusion alarm and environmental noise signal is improved. The proposed algorithm is applied for the site for one month as the same as the existing algorithm and the false alarm data was gathered and analyzed. The false alarm number was decreased by 98% after new algorithm was applied to the fence. The proposed algorithm improved the reliability at the field regarding environmental noise signal.
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제안 방법
환경잡음신호와 오경보 건수와의 상관관계 및 유체 운동량 방정식을 통한 펜스의 영향을 해석한 결과 바람에 의해 센서 케이블이 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. FFT를 통해 신호의 특성 주파수 분석에 의한 오경보 필터링 알고리즘을 적용한 후, 1개월(2014년 12월 11일∼2105년 1월10일)간의 데이터를 동일한 장소에서 수집하여, 침입알람의 성능을 유지하면서, 풍속에 따른 오경보 알람의 영향이 최소화 되는지에 대한 실험을 진행하였으며, 그림 12는 오경보 건수와 평균풍속의 산포도이다.
고속 푸리에 변환 FFT에 의해 주파수 크기 및 특성을 분석한 알고리즘을 전자 보안 펜스모델에 적용하여 침입시험 및 오경보 알람에 대한 데이터를 수집하였다. 데이터 수집은 알고리즘 적용 전후의 데이터를 수집하였고, 수집된 오경보 알람과 주변 환경 잡음신호인 기온, 강우, 습도, 풍속과의 상관성을 확인하였다. 그림 9의 왼쪽은 관제 소프트웨어의 메인화면이고, 오른쪽은 침입신호 발생 시에 침입과 오경보 알람을 확인할 수 있도록 옥상에 설치된 IP카메라의 영상화면이다.
바람, 우천과 같은 자연 환경의 변화에 대한 전자보안펜스의 영향을 분석하고, 주변 잡음신호에 대한 신호 특성과 주파수 분포 특성을 분석하였다. 주파수 분포 특성에 의해서 침입으로 인해 발생되는 신호와 바람, 우천 등의 자연 환경의 변화로 인하여 발생되는 신호에 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다.
실제의 구현에서는 디지털변환 부에서 주파수 분석의 신뢰성을 향상시키기 위해서 정해진 주기 시간에 ADC의 SOC(Start of Conversion) 신호를 발생시켜 정확한 주기로 신호를 표본화 하였다. 입력된 신호에 대해서 이산푸리에 변환 방정식을 표현하면 아래의 식 (7), (8), (9), (10)과 같이 표현되며, 고성능 신호처리 프로세서를 이용해 고속 푸리에 변환 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행하였다.
[2] 그러나, 10 노트(kn) 이상의 바람, 강우 등과 같은 환경잡음에 대해서는 오경보가 발생하였다. 이에 기존 시스템에 주파수 분석을 위한 FFT (Fast Fourier Transform) 기능을 추가하여, 침입에 의한 센서 케이블의 부분적인 충격에 의한 신호와 환경잡음에 의한 케이블의 전체적인 진동에 의한 신호의 진폭 및 주파수 성분을 분석하고자 하였다.
침입 알람과 바람의 진동에 따른 주파수 특성을 분석하고, 그에 따른 알고리즘 적용 후 오경보 건수의 감소를 확인할 수 있었다. 전체 오경보 건수의 감소로 인해, 일평균풍속에 의한 상관성이 없는 것을 확인하였으나, 일최대 4건의 오경보에 대한 발생 시간 및 발생 시점의 풍속을 비교해 시시각각 변화하는 바람에 의한 펜스 알람의 오경보를 확인하고자 별도의 풍속계를 설치한 후 실험을 진행하였다. 그림 13은 오경보가 발생한 1시간 동안의 순간최대 풍속 그래프이며, 순간풍속이 최대인 경우에 발생한 것을 볼 수 있었다.
대상 데이터
서울시립대학교의 교내 펜스가 설치되어 있는 온실 실험실 펜스에 센서케이블을 부착해 그림 8과 같이 전자 보안 펜스모델을 구축하고, SAU를 현장에 설치하여 실시간으로 침입 감지를 원격 수신하였다. SAU와 연구실 사이에는 Wifi로 연결하였으며, IP카메라는 연구실로 직접 연결하여 시스템을 구축하였다.
3을 사용하였다. 알고리즘 적용 전 1개월(2014년 10월15일 ∼2014년 11월14일) 동안의 평균온도, 최저기온, 최고기온, 강수량, 평균풍속, 상대습도 및 오경보 건수에 대한 데이터를 수집하였다. 수집된 환경 잡음 데이터와 오경보 건수와의 선형관계의 강도와 방향을 확인하기 위해서 상관분석(Correlation Analysis)을 하였으며, 상관계수 식은 (12)와 같다.
데이터처리
알고리즘 적용 전 1개월(2014년 10월15일 ∼2014년 11월14일) 동안의 평균온도, 최저기온, 최고기온, 강수량, 평균풍속, 상대습도 및 오경보 건수에 대한 데이터를 수집하였다. 수집된 환경 잡음 데이터와 오경보 건수와의 선형관계의 강도와 방향을 확인하기 위해서 상관분석(Correlation Analysis)을 하였으며, 상관계수 식은 (12)와 같다. 상관계수는 r로 표현하고, -1≤ r ≤ 1이다.
이론/모형
고속 푸리에 변환 FFT에 의해 주파수 크기 및 특성을 분석한 알고리즘을 전자 보안 펜스모델에 적용하여 침입시험 및 오경보 알람에 대한 데이터를 수집하였다. 데이터 수집은 알고리즘 적용 전후의 데이터를 수집하였고, 수집된 오경보 알람과 주변 환경 잡음신호인 기온, 강우, 습도, 풍속과의 상관성을 확인하였다.
실제의 구현에서는 디지털변환 부에서 주파수 분석의 신뢰성을 향상시키기 위해서 정해진 주기 시간에 ADC의 SOC(Start of Conversion) 신호를 발생시켜 정확한 주기로 신호를 표본화 하였다. 입력된 신호에 대해서 이산푸리에 변환 방정식을 표현하면 아래의 식 (7), (8), (9), (10)과 같이 표현되며, 고성능 신호처리 프로세서를 이용해 고속 푸리에 변환 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행하였다. N=128로 하였으며, 윈도우 함수는 식 (11)와 같이 사각윈도우(Rectangular Window) 함수를 사용하였다.
성능/효과
바람, 우천과 같은 자연 환경의 변화에 대한 전자보안펜스의 영향을 분석하고, 주변 잡음신호에 대한 신호 특성과 주파수 분포 특성을 분석하였다. 주파수 분포 특성에 의해서 침입으로 인해 발생되는 신호와 바람, 우천 등의 자연 환경의 변화로 인하여 발생되는 신호에 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 주파수 특성을 분석하여 오경보를 제거하는 알고리즘을 현장에 적용 시, 오경보가 월 1160건에서 19건으로 약 98% 줄어드는 것을 확인하였다.
주파수 분포 특성에 의해서 침입으로 인해 발생되는 신호와 바람, 우천 등의 자연 환경의 변화로 인하여 발생되는 신호에 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 주파수 특성을 분석하여 오경보를 제거하는 알고리즘을 현장에 적용 시, 오경보가 월 1160건에서 19건으로 약 98% 줄어드는 것을 확인하였다. 그러나 자연 환경의 변화에 대해 여전히 오경보가 발생하고 있으며, 이에 대한 해결을 위해 Fence에 풍향 풍속 센서를 침입감지 보안 Fence에 같이 부착하여 실시간으로 바람의 세기와 크기를 별도로 수신하여, 바람의 영향을 실시간으로 제거하는 새로운 기술을 적용하는 추가적인 연구가 필요하다.
후속연구
주파수 특성을 분석하여 오경보를 제거하는 알고리즘을 현장에 적용 시, 오경보가 월 1160건에서 19건으로 약 98% 줄어드는 것을 확인하였다. 그러나 자연 환경의 변화에 대해 여전히 오경보가 발생하고 있으며, 이에 대한 해결을 위해 Fence에 풍향 풍속 센서를 침입감지 보안 Fence에 같이 부착하여 실시간으로 바람의 세기와 크기를 별도로 수신하여, 바람의 영향을 실시간으로 제거하는 새로운 기술을 적용하는 추가적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
외곽 울타리 침입 감지시스템의 외부 침입센서는 어떻게 분류되는가?
중요시설 경계를 위한 외곽 울타리 침입 감지시스템의 외부 침입센서는 크게 두 가지로 분류된다. 첫 번째는 울타리 라인을 따라서 부착하는 형태의 센서와 지중에 설치하는 센서이며, 두 번째는 개활지를 감시하는 Volumetric Sensor와 비디오 센서이다.[1] 본 논문에서는 중요 경계 구역에 대한 외부 침입 감지와 관련해, 인가받지 않은 사람이 경계 보안 펜스를 침입하는 것을 펜스에 부착된 센서로 감지하고, 주변에 설치된 감시 카메라로 확인할 수 있는 통합관제 운영 시스템을 제안 한다.
광망 방식, Microphonic 케이블 방식과 비교할 때 마찰 대전 방식의 전자보안 펜스 방식의 장점은 무엇인가?
[1] 본 논문에서는 중요 경계 구역에 대한 외부 침입 감지와 관련해, 인가받지 않은 사람이 경계 보안 펜스를 침입하는 것을 펜스에 부착된 센서로 감지하고, 주변에 설치된 감시 카메라로 확인할 수 있는 통합관제 운영 시스템을 제안 한다. 펜스 부착 방식의 센서 케이블 중에서 마찰 대전 방식의 전자보안 펜스 방식은 광망 방식, Microphonic 케이블 방식과 비교할 때, 제품가격, 설치비 및 유지보수 비용에서 강점을 가지고 있는 방식이다. 정전용량식으로 센서 케이블의 마찰 기전력의 변화에 따른 미세한 전하량을 감지하는 안전하고 신뢰성 있는 새로운 기술로서 서로 다른 2가지 유형의 물질을 서로 마찰시키면 대전이 발생하며, 이와 같은 현상을 마찰대전 현상 (Triboelectric effect)라고 한다.
마찰대전 현상이란 무엇인가?
펜스 부착 방식의 센서 케이블 중에서 마찰 대전 방식의 전자보안 펜스 방식은 광망 방식, Microphonic 케이블 방식과 비교할 때, 제품가격, 설치비 및 유지보수 비용에서 강점을 가지고 있는 방식이다. 정전용량식으로 센서 케이블의 마찰 기전력의 변화에 따른 미세한 전하량을 감지하는 안전하고 신뢰성 있는 새로운 기술로서 서로 다른 2가지 유형의 물질을 서로 마찰시키면 대전이 발생하며, 이와 같은 현상을 마찰대전 현상 (Triboelectric effect)라고 한다.[2～4] 센서 케이블의 마찰 대전에 의해서 발생된 전하를 감지, 증폭, 처리, 분석하는 신호분석장치 SAU (Signal Analysis Unit)를 그림 1과 같이 개발하였다.
참고문헌 (11)
NISE East Electronic Security Systems Engineering Division "Perimeter Security Sensor Technology Handbook" North Charleston, South Carolina, pp 9,15 1997.
Odgerel Ayurzana "Fence Security System based on Electrostatic Charge Detection Technique", Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.1 No.2, pp851-858 2011.
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Kim Sung Won, Song Oak Young "Study for security system of Railroad bed structure using optical fiber" Korean railway conference, pp.1-6, October 2004.
Mary Lynn Garcia "The Design and Evaluation of Physical Protection Systems" 2nd Edition, Butterworth-Heinemann pp.69-71, 2007.
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Min-Su Kim, Chung-Min Lee, Yeong-Seuk Kim, "Design of 0.5V Low-Voltage 2-Stage Operational Amplifier", The Institute of Electronics and Information Engineers pp. 8-10, June 2014.
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