기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
Current indoor intrusion detection and location tracking methods have the weakness in seamless operations in tracking the objective because the object must possess a communicating device and the limitation of the single cell size (approximate $100cm{\times}100cm$) exits. Also, the utiliza...
Current indoor intrusion detection and location tracking methods have the weakness in seamless operations in tracking the objective because the object must possess a communicating device and the limitation of the single cell size (approximate $100cm{\times}100cm$) exits. Also, the utilization of CCTV technologies show the shortcomings in tracking when the object disappear the area where the CCTV is not installed or illumination is not enough for capturing the scene (e.g. where the context-awarded system is not installed or low illumination presents). Therefore, in this paper we present an improved in-door tracking system based on sensor networks. Such system is built on a simulated scenario and enables us to detect and extend the area of surveillance as well as actively responding the emergency situation. Through simulated studies, we have demonstrated that the proposed system is capable of supplementing the shortcomings of signal cutting, and of estimating the location of the moving object. We expect the study will improve the better analysis of the intruder behavior, the more effective prevention and flexible response to various emergency situations.
Current indoor intrusion detection and location tracking methods have the weakness in seamless operations in tracking the objective because the object must possess a communicating device and the limitation of the single cell size (approximate $100cm{\times}100cm$) exits. Also, the utilization of CCTV technologies show the shortcomings in tracking when the object disappear the area where the CCTV is not installed or illumination is not enough for capturing the scene (e.g. where the context-awarded system is not installed or low illumination presents). Therefore, in this paper we present an improved in-door tracking system based on sensor networks. Such system is built on a simulated scenario and enables us to detect and extend the area of surveillance as well as actively responding the emergency situation. Through simulated studies, we have demonstrated that the proposed system is capable of supplementing the shortcomings of signal cutting, and of estimating the location of the moving object. We expect the study will improve the better analysis of the intruder behavior, the more effective prevention and flexible response to various emergency situations.
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문제 정의
본 논문에서는 로드셀이 장착된 센서 네트워크 노드를 제작하여 기존 플로어의 무게에 가중된 데이터를 기반으로 침입자 탐지와 미리 지정된 위치에 설치된 노드의 좌표 값으로 대상의 이동 경로 파악을 가능하게 하고, 침입자의 움직임이 감지되면 이동된 노드의 좌표 범위와 감지된 시간을 계산하여 침입자의 보행상태를 추정 가능한 시스템을 제안하였다. 그림 4는 본 논문에서 제한하는 전체 시스템 흐름도를 나타내었다.
제안 방법
(3) 객체의 보행상태 추정 항목으로 구성하여 각 20회씩 측정하여 유효성을 검증하였다.
(4) 저전력 통신을 위한 직비(Zigbee) 모듈을 부착하여 1:n 통신이 가능한 통합 모듈을 제작하였다.
기존 시스템의 문제점을 보완하고자 객체의 힘(응력) 작용을 통해 얻어지는 변화 값을 이용하여 움직임에 대한 추측 데이터를 수집한 뒤 무선으로 전송할 수 있도록 센서 노드를 설계하여 수집된 데이터를 바탕으로 단일 표면적에 발생된 부하의 시간차를 계산하고 침입자의 이동 경로를 추정 및 유효성을 증명하기 위하여 통합노드 모듈 설계 상 바닥이 플로어 형태인 특정 공간으로 제한을 두었으며 제한된 영역 내 대상의 침입 탐지와 이동 경로 추정의 유효성 검증을 위해 테스트 베드의 연구 모형을 실내로 한정하고, 테스트 베드의 환경은 각각의 플로어 셀이 설치되어 있는 35.8㎡ 공간의 환경에서 실험을 진행하였다.
본 논문에서 지정된 공간에 설치된 플로어의 기본 무게와 침입 탐지 시 플로어의 하중 변화를 측정해야 한다.
본 논문에서는 로드셀에서 응력의 작용을 통해 얻어지는 전기적인 신호를 기반으로 객체의 침입 탐지를 예상하고, 플로어 셀의 단일 표면적에 발생된 부하를 통해 객체의 이동경로 파악 및 보행상태를 추정할 수 있는 연구를 테스트 베드 내 실험을 통하여 증명 및 검증을 하였다.
실측된 플로어의 무게(약 25㎏)와 건장한 성인 한명의 평균 몸무게(약 85㎏)를 초과한(도합 약 105㎏) 범위를 계산하여 합산된 총합 약 0㎏ ∼ 160㎏ 범위를 측정할 수 있는 로드셀을 싱크(Sink)에 미리 지정된 위치에 설치하여 하나의 셀의(약 60cm * 60cm 이하 플로어 셀) 좌표 값을 기반으로 대상의 이동 경로를 파악하고 침입자의 움직임이 감지된 플로어 셀의 좌표 영역과 이전에 감지된 플로어 셀의 시간차를 계산하여 침입자의 보행상태(느리게 걷기, 빠르게 걷기, 느리게 뛰기, 빠르게 뛰기)를 추정 계산하며 긴박한 상황에 대한 정황을 포착할 수 있는가에 중점을 두고 연구 진행을 하였다.
로드셀의 정확한 측정의 최적 조건인 23℃ 에서 작동 시 초기 무부하 상태(Zero balance) 값 보정을 수행하도록 되어 있다. 이에 따라 제안하는 시스템에서는 약 500ms 단위로 연속 측정이 가능하도록 설계하였다.
성능/효과
기존 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 GPS 신호 및 특정 신호를 인식할 수 있는 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점 및 주변 사물의 신호 간섭으로 정확도가 떨어지게 되며, 단일 셀(Cell)(약 100cm * 100cm)의 공간 내에 존재하는 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다.[4] 이러한 방법을 해결하기 위하여 영상처리기법인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수 등으로 객체 탐지에 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e. g. 상황인식 시스템이 설치 되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 즉각 대응할 수 없는 경우)서비스를 받을 수 없다.[5]
노드에서 데이터를 받은 결과 로드셀의 데이터 시트와 출력 전압이 약 240㎷정도 차이가 있었으나, 본 연구의 목적은 정확한 무게 측정이 아니므로 각 객체 영역별 하중 전압이 명확히 구분될 수 있기 때문에 이동경로 추정에 문제가 없었다.
후속연구
(3) 신호의 단절 및 사물의 위치에 따른 위치 추정에 대한 손실 발생 시 이를 보완하는 것이 가능하다고 사료된다.
(5) 플로어 셀 별 이동경로의 시간차이를 파악하여 보행상태(느리게 걷기, 빠르게 걷기, 느리게 뛰기, 빠르게 뛰기 등)를 추정할 수 있을 것으로 판단한다.
향후 본 연구를 지속 발전할시 위급한 상황에 따른 침입자에 대한 행동 패턴을 정밀하게 분석하여 환경적인 상황을 즉각 추정하고, 이를 통하여 실내의 보안 감시 체계의 단점을 보완할 수 있을 것으로 예측한다.[15]
현재 구축된 플로어 셀은 하나의 로드셀로서 플로어 평면에서 얻어지는 부하의 값의 신호만으로 60cm * 60cm의 전체를 포함하게 되어 다중 객체의 판단이 떨어지게 된다. 향후에는 이를 보완하고자 셀의 하부 각 모서리 점(Anchor Point)과 중앙 점(Center Point)을 구분 짓고 총 5개의 3축 로드셀 포인트를 X 형태로 분산시켜 로드 셀의 변위각에 따른 평균값을 축척하여 위치 정확성 및 다중 객체의 추정이 가능하리라 판단한다. 이번 연구를 통하여 실내의 위치 추정의 단점으로 제시되고 있는
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
로드셀은 무엇인가?
로드셀은 외부의 응력에 의하여 물리적인 비례로 변화하는 탄성체와 이를 전기적인 신호로 바꿔주는 스트레인 게이지(Strain Gauge), 자왜식, 자이로식 등을 이용한 하중 감지 센서(Transducer)이다.[6] 로드셀의 작동 원리는 센서에 힘을 가하거나, 하중에 의한 변형이 일어날 경우 탄성 변형체(Elastic Strain Member) 감지부에서 발생하는 물리적 변형이 스트레인게이지를 통하여 전기저항으로 변화하고, 전기회로(Wheatstone Bridge)를 구성하여 정밀한 전기 신호로 변환시켜 물체의 하중을 측정하게 된다.
태그를 기반으로 하는 위치 추정 방법이 위치를 추정하는 방법은 무엇인가?
객체의 위치를 추정하기 위해 일반적으로 위성 신호(GPS;Global Positioning System)를 사용하는 방법과 태그를 기반으로 하는 위치 추정 방법이 사용되고 있으며, 이러한 방법 모두 삼각측량(Triangulation Method)의 원리를 통하여 시작 지점과 마지막 지점의 거리를 계산하는 과정의 반복으로 대략적인 위치를 파악할 수 있다.[2]
유비쿼터스 센서 네트워크의 대표적인 기술 중 하나인 직비(Zigbee)의 특징은 무엇인가?
4 표준의 물리 계층을 근간으로 개인 통신망(PAN;Personal Area Network) 용도를 위해 만들어졌다.[11] 독립적 역할을 수행, 개인통신망의 네트워크 참여 및 요청, 직비 노드의 검색 및 자체 보안에 관련하여 여러 가지 기능의 능동적인 네트워크 환경을 구축할 수 있다.[12]
참고문헌 (15)
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T. Park, M. Yang, T. Baek, "Design and Assembling of Load and Strain Measuring Equipment using Strain Gage and A/D Converter", Korean Society Of Precision Engineering, Vol 2006, pp.293-294, 2006. http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE00846267
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