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PIR 센서 기반 침입감지 시스템

Intruder Detection System Based on Pyroelectric Infrared Sensor

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.26 no.5, 2016년, pp.361 - 367  

정연우 (홍익대학교 전자전기공학부) ,  (홍익대학교 전자전기공학부) ,  조성원 (홍익대학교 전자전기공학부) ,  정선태 (숭실대학교 스마트시스템소프트웨어학과)

초록
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기존 디지털 출력 방식의 PIR 센서를 이용한 침입감지 시스템은 사람이 아닌 다른 물체에 대한 침입 탐지 오류가 많았다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여 아날로그 출력 방식의 PIR 센서 기반 침입 감지 시스템을 제안한다. 아날로그 방식 PIR 센서는 임계값을 기준으로 이진 출력값 대신, 일정 범위 내의 다양한 전압 준위로 출력값을 내보낸다. 아날로그 PIR 센서를 이용하여 획득된 신호의 샘플링된 신호값으로부터 FFT(Fast Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel-frequency cepstrum codfficents)을 이용하여 신호의 주파수 성분을 추출하여, 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 특징벡터로 사용된다. 다양한 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 대한 신호 패턴들을 학습한 인공 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별하게 된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The intruder detection system using digital PIR sensor has the problem that it can't recognize human correctly. In this paper, we suggest a new intruder detection system based on analog PIR sensor to get around the drawbacks of the digital PIR sensor. The analog type PIR sensor emits the voltage out...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 PIR 센서 기반의 침입 감지 시스템 성능을 향상하기 위한 방식으로 아날로그 신호를 이용하여 PIR 신호 처리 및 패턴 분류 알고리즘을 기술하였다.
  • 본 논문에서는 오동작을 보완하기 위해서 새로운 유형의 PIR 센서기반 침입 감지 알고리즘을 제안한다. 2절에서는 PIR 센서를 이용한 감지 신호 획득에 대하여 설명하고, 3절에서 제안하는 PIR 센서 기반 침입감지 시스템에 대하여 기술한다.
  • 본 논문의 목적은 PIR 센서 신호 분류에 최적의 신호처리 방법을 분석하는 것이다. 이를 위한 가장 일반적인 방법은 학습에 사용된 자료와는 별도로 다른 테스트 데이터를 이용하여 신호 패턴 분류 정확도를 평가하는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
프레넬 렌즈의 장점은 무엇입니까? 초전소자에 적외선을 모아주기위해 프레넬 렌즈를 사용한다. 프레넬 렌즈의 장점은 매우 얇은 구조로도 볼록렌즈와 동일한효과를 얻을 수 있다. 또한 사용용도에 따라 다양한 형태의 렌즈들이 존재한다.
PIR이 오동작을 하는 경우는 무엇입니까? 기존 PIR이 오동작의 하는 요인으로 임계치를 기반을 둔 방식으로 침입 감지 여부를 판단하기 때문이다. 정해놓은 임계치를 넘으면 디지털 논리값 HIGH 값 1을 출력하며 이 경우 침입으로 감지한다. 그렇지 않은 경우, LOW 값 0을 출력하며 침입으로 감지하지 않는다. 판단의 기준인 임계값은 물체와 상황에 따라 상이하기 때문에 오작동을 발생한다[2].
초전형 적외선센서란 무엇입니까? 초전형 적외선센서(PIR: Pyroelectric Infraredred)는 적외선 흡수시 물질 내의 분극(Polarization)변화로 전하가 유기되어 기전력이 발생하는 초전효과를 이용한 센서이다. 초전형 적외선센서는 주변환경과 원적외선를 발생하는 물체(사람, 동물 등)와의 원적외선 차이를 감지하며, 이를 이용하여 사람 또는 동물 등의 움직임 검출이 가능한 센서 제작이 가능하다[1].
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참고문헌 (11)

  1. Shpter, Pinhas, "Passive infrared motion detector and method", US Patent 6, 215,399, November10 1997 

  2. Shpter, Pinhas, "Infrared motion detection signal sampler", US Patent 6, 111,256, April 10 ,1997 

  3. D. W. Kim and M. M. Han, "Data Fusion Algorithm based on Inference for Anomaly Detection in the Next-Generation Intrusion Detection", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.26, No.3, pp.233-238, June 2016. 

  4. J. H. Park, H. G. Yeom, B. G. Jung, I. H. Jang and K. B. Sim, "Soundsource Localization and Tracking System of Intruder for Intelligent Surveillance System", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.17, No.6, pp.786-791, December 2007. 

  5. H. S. Lee, J. Y. Song, E. Y. Kim, C. H. Lee and D. H. Park, "Intrusion Detection System Based on Multi-Class SVM", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.15, No.3, pp.282-288, June 2005. 

  6. S. Soliman and M. Srinath, "Continuous and Discrete Signals and System", Prentice Hall, 1998. 

  7. L. Muda, M. Begam and I. Elamvazuthi, "Voice Recognition Algorithms using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Dynamic Time Warping (DTW) Techniques", JOURAL OF COMPUTING, Vol. 2, ISSUE 3, MARCH 2010. 

  8. N. Dave, "Feature Extraction Methods LPC, PLP and MFCC in Speech Recognition", International Journal for Advance Research in Engineering and Technology, Vol. 1, ISSUE VI, July 2013. 

  9. H. S. Lee, Y. H. Im, J. Y. Park and D. H. Park, "Adaptive Intrusion Detection System Based on SVM and Clustering", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 13, No. 2, pp. 237-242, April 2003. 

  10. O. Jesus and M. Hagan, "Backpropagation Algorithms for a Broad Class of Dynamic Networks, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 18, No. 1, January 2007. 

  11. K. B. Sim, J. W. Yang, D. W. Lee, D. I. Seo and Y. S. Choi, "Adaptive Intrusion Detection Algorithm based on Learning Algorithm", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.14, No.1, pp.75-81, February 2004. 

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