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문제 정의
- 본 논문에서는 기존에 보편적으로 사용되고 연구 되었던 초음파 센서가 아닌 보다 다양한 초음파 센서를 이용하여 최적의 스마트 홈 시큐리티 시스템을 제안한다. 제안하는 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템은 마이크로 컨트롤러인 라즈베리 파이3를 이용하여 설계하였기 때문에 누구나 쉽게 제작이 가능하였다.
제안 방법
- 문의 개 상태를 확인하기 위해 초음파 센서의 최대값을 5cm로 책정하여 5cm 이상일 경우 문이 열린 상태로 판단하였다. 개폐여부를 판단한 후 보다 정확하게 침입 여부를 판단하기 위해 별도의 초음파 센서를 사용하여 침입 여부를 판단하였으며, 별도의 초음파 센서는 초기화 작업에서 미리 저장한 초기 데이터와 비교를 하여 피사체와 거리가 가까워진 경우 침입자가 존재하는 것으로 판단하도록 하였다. 침입자가 존재하는 경우 서보모터를 조정하여 카메라 영상을 촬영한다.
- 제안하는 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템은 마이크로 컨트롤러인 라즈베리 파이3를 이용하여 설계하였기 때문에 누구나 쉽게 제작이 가능하였다. 또한, 다양한 초음파 센서를 이용하여 각 위치에 적합한 초음파 센서 모듈을 제안하였다.
- 적은 양의 센서들로 홈 시큐리티를 구성하였기 때문에 복잡한 장비 설치 등이 요구 되지 않았고, 누구나 쉽게 제작이 가능하도록 하였다. 또한, 두 개의 초음파 센서를 이용하여, 두개의 초음파 센서, 적외선 센서를 이용한 기존 논문 라즈 베리 파이2 기반의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템과 동일한 동작을 하였다.
- 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템의 메인 프로세서는 오픈소스 기반 라즈베리파이3를 사용하였고, 출입문의 개폐 여부를 판단하기 위해 초음파 센서를 사용하였다. 또한, 카메라의 촬영과 침입자의 판별에 대한 신뢰도 높은 데이터를 위해 별도의 초음파 센서를 사용 하였다. 센서의 데이터와 촬영된 영상을 저장하기 위해 웹서버를 구축하였다.
- 모니터링 시스템본 논문에서 제안 된 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템의 효율성 검증을 위해 초음파 센서 HC-SR04와 HG-M40DNI, HG-M40DB를 이용하여 출입문 개폐 여부 실험과 침입자 감지 실험을 진행 하였다. 그림 3은 각각의 초음파 센서들의 스펙을 나타낸다.
- 스마트 홈 시큐리티 시스템이 시작 될 때, 두 개의 초음파 센서는 초기화를 진행되도록 하였으며, 침입자 판별을 위해 사용된 초음파 센서는 초기화를 진행 하면서 초기 장애물에 대한 거리를 저장하도록 하였다. 문의 개 상태를 확인하기 위해 초음파 센서의 최대값을 5cm로 책정하여 5cm 이상일 경우 문이 열린 상태로 판단하였다. 개폐여부를 판단한 후 보다 정확하게 침입 여부를 판단하기 위해 별도의 초음파 센서를 사용하여 침입 여부를 판단하였으며, 별도의 초음파 센서는 초기화 작업에서 미리 저장한 초기 데이터와 비교를 하여 피사체와 거리가 가까워진 경우 침입자가 존재하는 것으로 판단하도록 하였다.
- 본 논문에서 실험한 세 개의 초음파 센서는 물체에 부딪혀서 돌아오는 시간의 차이를 이용하여 물체까지의 거리를 측정한다. 하지만 라즈베리 파이에 송신된 신호는 음속의 속도로 출력되기 때문에 침입 판단을 위해서는 일련의 변환 식이 필요로 한다.
- 본 논문에서 제안한 스마트 홈 시큐리티 시스템은 마이크로 컨트롤러와 센서를 이용하여 침입자를 판별 하고, 사용자의 PC 및 스마트 디바이스를 통해 모니터링 하도록 설계하였다. 그리고 두 개의 두 개의 센서를 이용하여 실시간으로 침입 여부를 판단하고 파이 카메라와 서보모터를 제어함으로서 보다 높은 신뢰도와 안정적인 모니터링을 할 수 있는 장점이 있다.
- 본 논문에서는 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 설계하였으며, 실제 마이크로 프로세서인 라즈 베리 파이3와 이에 호환되는 초음파 센서 HC-SR04와 HG-M40DNI, HG-M40DB를 이용하여 각 위치에 가장 적합한 초음파 센서를 선정 하였으며, 해당 센서를 이용 하여 구현함으로써 기존의 홈 시큐리티 시스템에 비해 적은 양의 센서들로 침입자를 판별하였다. 적은 양의 센서들로 홈 시큐리티를 구성하였기 때문에 복잡한 장비 설치 등이 요구 되지 않았고, 누구나 쉽게 제작이 가능하도록 하였다.
- 본 논문에서는 최적의 스마트 홈 시큐리티를 위해 카메라와 서보모터의 위치를 카메라의 시야각과 비슷한 지향 각을 가진 초음파 센서 HG-M40DB와 동일하게 위치하여 침입자의 침입여부를 판단하여 바로 영상을 촬영할 수 있도록 하였다. 또한, 초음파 센서에 피사체가 판단되는 경우 카메라를 구동하기 때문에 카메라의 에너지와 영상 저장공간을 효율적으로 활용할 수 있었다.
- 또한, 카메라의 촬영과 침입자의 판별에 대한 신뢰도 높은 데이터를 위해 별도의 초음파 센서를 사용 하였다. 센서의 데이터와 촬영된 영상을 저장하기 위해 웹서버를 구축하였다. 웹 서버를 사용하여 저장된 센서 데이터와 촬영된 영상은 인터넷이 가능한 모든 원격지에서 사용자가 PC 및 스마트 디바이스를 통해 모니터링을 할 수 있도록 설계하였다.
- 스마트 홈 시큐리티 시스템이 시작 될 때, 두 개의 초음파 센서는 초기화를 진행되도록 하였으며, 침입자 판별을 위해 사용된 초음파 센서는 초기화를 진행 하면서 초기 장애물에 대한 거리를 저장하도록 하였다. 문의 개 상태를 확인하기 위해 초음파 센서의 최대값을 5cm로 책정하여 5cm 이상일 경우 문이 열린 상태로 판단하였다.
- 센서의 데이터와 촬영된 영상을 저장하기 위해 웹서버를 구축하였다. 웹 서버를 사용하여 저장된 센서 데이터와 촬영된 영상은 인터넷이 가능한 모든 원격지에서 사용자가 PC 및 스마트 디바이스를 통해 모니터링을 할 수 있도록 설계하였다.
- 그림 6 (b)는 초음파 센서로 출입문이 열린 상태를 나타내고 별도의 초음파 센서를 이용하여 침입자를 판단하는 센서 데이터를 나타낸다. 침입자를 판단하기 위해 비교적 지향 각이 넓은 초음파 센서 HG-M40DB를 사용하여 판단하였다.
- 그림 3과 같이 세 개의 초음파 센서들의 데이터 신뢰도를 측정하기 위해 실험 환경을 구현하였다. 해당 실험에서는 정면에 위치하는 물체 측정에 대해 주변 물체대한 정확도와 주변 물체의 측정에 대한 정확도를 중점으로 실험을 진행하였다.
대상 데이터
- 그림 6은 초음파 센서들의 센서 데이터를 나타낸다. 그림 6 (a)는 출입문의 닫힘 상태를 나타내고 있으며, 그림 4 (b)를 참고하여 출입문 개폐여부를 판단하는 가장 적합한 지향 각을 가지고 있는 초음파 센서 HG-M40DNI를 사용하였다. 초음파 센서 HG-M40DNI 의 지향 각은 비교적 정면으로 되어있기 때문에 주변 장애물에 많은 간섭을 받지 않고 신뢰도 높은 출입문의 개폐여부를 판단할 수 있었다.
- 기존 보안 장비에 사용되는 센서는 보편적으로 적외선 센서, 초음파 센서를 사용하였다. 하지만 현재 여러 연구소나 기업체에서 다양한 센서들을 출시하여 IoT 디바이스들이 개발 중에 있다.
이론/모형
- 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템의 메인 프로세서는 오픈소스 기반 라즈베리파이3를 사용하였고, 출입문의 개폐 여부를 판단하기 위해 초음파 센서를 사용하였다. 또한, 카메라의 촬영과 침입자의 판별에 대한 신뢰도 높은 데이터를 위해 별도의 초음파 센서를 사용 하였다.
성능/효과
- 그림 4는 각 세 개의 초음파 센서의 지향 각을 나타낸다. 그림 4 (a) 초음파 센서 HC-SR04의 지향 각으로 보편적인 범위를 가지고 있었다. 그림 4 (b)는 HG-M40DNI의 지향 각으로 좁은 범위를 측정하기 때문에 침입자의 침입여부를 보다는 출입문의 개폐 여부를 판단하는데 적합하였으며, 그림 4 (c)는 HG-M40DB의 지향 각으로 넒은 범위를 측정한다.
- 또한, 기존의 논문과 동일하게 서보모터와 조이스틱을 이용하여 카메라의 사각지대를 촬영 할 수 있었으며, 웹서버를 통해 사용자는 자신이 위치하고 있는 원격지에서 실시간으로 모니터링이 가능하였다.
- 표 2는 기존 아두이노를 이용한 논문인 “Design and Implementation of Arduino-based Efficient Home Security Monitoring System”에서 제안된 홈 시큐리티 시스템과 본 논문에서 제안한 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 비교 하였을 때, 여러 개의 센서들을 이용하는것 보다 정확히 필요한 위치에 알맞은 센서를 위하였기 때문에 적은 비용으로 최적의 신뢰도 높은 데이터를 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 사용한 초음파 센서 HG-M40DB는 카메라의 시야각과 비슷한 지향 각을 가지고 있어 카메라가 침입자를 촬영하는데 효율적인 배치를 할 수 있었다. 라즈베리 파이2 기반의 스마트홈 시큐리티 모니터링 시스템의 성능을 비교·분석한 결과이다.
- 초음파 센서 HG-M40DNI는 비교적 지향 각의 범위가 좁기 때문에 정면에 있는 물체의 거리를 측정하는데 데이터 오차 값이 다른 초음파 센서들에 비해 낮았다. 또한, 초음파 센서 HG-M40DB는 지향 각이 넓어 주변에 놓여진 물체의 거리를 측정하여 정면에 있는 물체의 거리를 측정하는데 부적합하지만 넓은 범위를 탐색하면서 침입자의 침입을 판단하기에는 적합하였다.
- 본 논문에서는 최적의 스마트 홈 시큐리티를 위해 카메라와 서보모터의 위치를 카메라의 시야각과 비슷한 지향 각을 가진 초음파 센서 HG-M40DB와 동일하게 위치하여 침입자의 침입여부를 판단하여 바로 영상을 촬영할 수 있도록 하였다. 또한, 초음파 센서에 피사체가 판단되는 경우 카메라를 구동하기 때문에 카메라의 에너지와 영상 저장공간을 효율적으로 활용할 수 있었다.
- 그림 6 (a)는 출입문의 닫힘 상태를 나타내고 있으며, 그림 4 (b)를 참고하여 출입문 개폐여부를 판단하는 가장 적합한 지향 각을 가지고 있는 초음파 센서 HG-M40DNI를 사용하였다. 초음파 센서 HG-M40DNI 의 지향 각은 비교적 정면으로 되어있기 때문에 주변 장애물에 많은 간섭을 받지 않고 신뢰도 높은 출입문의 개폐여부를 판단할 수 있었다. 그림 6 (b)는 초음파 센서로 출입문이 열린 상태를 나타내고 별도의 초음파 센서를 이용하여 침입자를 판단하는 센서 데이터를 나타낸다.
- 표 2는 기존 아두이노를 이용한 논문인 “Design and Implementation of Arduino-based Efficient Home Security Monitoring System”에서 제안된 홈 시큐리티 시스템과 본 논문에서 제안한 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 비교 하였을 때, 여러 개의 센서들을 이용하는것 보다 정확히 필요한 위치에 알맞은 센서를 위하였기 때문에 적은 비용으로 최적의 신뢰도 높은 데이터를 얻을 수 있었다.
후속연구
- 9%의 성장세를 보인다고 발표했다. 향후 2016년에는 290억 달러 규모를 형성할 것으로 예상하였으며, 국내 시장 규모는 2012년 4,240억 원에서 연 평균 8.7%로 성장하여 2016년에는 6,334억 원이 될 전망이다. 이렇듯 스마트 홈 관련 시큐리티에 대한 관심이 전 세계적으로 높아지면서 CCTV 감시 시스템, 집안 모니터링 시스템, 출입 감지 시스템, 외출안전 시스템 등 다양한 부분으로 연구가 진행되고 있다.
- 향후 과제로는 초음파 센서 뿐만 아니라 다양한 센서를 이용하여 최적의 홈 시큐리티 시스템에 대해 연구하고자 하며, 웹 서버와 클라이언트를 구분하여 IoT 표준에 맞춘 미들웨어를 이용하여 시스템을 설계하고, 센서 데이터와 알람을 이용하는데 표준 메시지 프로토콜을 이용 하여 구현하고자 한다.
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