[논문]User Density Estimation System at Closed Space using High Frequency and Smart device

Chung, Myoungbeom

doi:10.9708/jksci.2017.22.11.049

문제 정의

따라서 본 논문에서는 실내 특정 공간에서 사용자 밀집도 측정을 위해 스마트 기기에 내장된 마이크와 실내 공간에 설치된 스피커에서 출력할 수 있는 고주파를 이용한 새로운 사용자 밀집도 측정 시스템을 제안한다. 스마트 기기에 내장된 마이크는 사람들이 일반적으로 들을 수 있는 가청주파수 범위인 20Hz ~ 22kHz를 인식할 수 있으며, 애플리케이션을 이용해 수신된 소리를 분석하여 특정 신호를 검출할 수 있다[6].
본 논문에서는 스마트 기기의 내장 마이크와 실내 공간에 설치된 스피커 및 이를 송출할 수 있는 서버를 이용하여 새로운 방법의 사용자 밀집도 측정 시스템을 제안하였다. 그리고 실험을 통해 제안 애플리케이션과 서버 시스템이 실내 특정 공간에 위치한 스마트 기기들에 한 쌍의 고주파를 송출하여, 스마트 기기의 종류와 상관없이 그 고주파 값을 검출해 내고 서버로 그 값을 전달함으로서 그 공간에 위치한 스마트 기기가 몇 대인지,즉 그 공간에 위치한 사용자 인원수를 정확히 측정할 수 있는 것을 확인하였다.
그리고 이와 같은 방법들의 단점을 개선하면서 Chung은 고주파와 WiFi를 이용하여 근거리에 위치한 스마트 기기들 간에 데이터를 공유하는 방법을 제안하였다[14]. 이 방법은 데이터 전송을 위한 신호 값으로 3개의 고주파를 이용하는데, 2개의 변하지 않는 기반 신호와 1개의 변경 되는 Low-latency를 사용한 것으로 고주파를 이용해 많은 데이터를 보내는 목적보다 스마트 기기에 특정 신호를 보내는 것에 목적을 두었다. 즉, 고주파를 이용한 기존 방법들은 대부분 스마트 기기에서 현재 위치에 있으면서 고주파와 같은 특정 신호를 받는 순간 그 신호를 분석한 후 스마트 기기의 상태, GPS 정보 등을 서버로 보내어 별도의 동작을 수행하는 기술들이 점차 제안되었다.

제안 방법

즉, 제안한 애플리케이션의 k초 시간에 따라 고주파 인식의 정확성이 차이가 있을 것으로 예상하여 본 논문에서는 최적화된 k를 구하기 위해 다음과 같은 환경의 실험을 진행하였다. 가로 7m×세로 4m 연구실 공간에 스피커를 한쪽 끝에 설치 한 후 대각선 반대쪽 끝에 스마트 기기를 두고 애플리케이션을 실행하여 k초 시간 변화에 따른 검출 실험을 각각 100회 시도 하였다.
가로 7m×세로 4m 연구실 공간에 스피커를 한쪽 끝에 설치 한 후 대각선 반대쪽 끝에 스마트 기기를 두고 애플리케이션을 실행하여 k초 시간 변화에 따른 검출 실험을 각각 100회 시도 하였다.
즉, 이러한 한 쌍의 고주파가 서버의 프로그램을 통해 스피커로 송출이 이루어지며, 실내 특정 공간에 위치한 스마트 기기들은 내장 마이크를 통해 18kHz 이상의 한 쌍의 고주파가 주변에 존재하는지를 지속적으로 확인한다. 그리고 고주파가 검출되는 경우 반복 검증을 위해 일정 시간(m초) 동안 검출 동작을 대기한 후 다시 한 번 검출 동작을 수행하여 초기 검출한 고주파 쌍과 같은 값인지를 확인 한다. Fig.
데이터를 전송 받은 서버에서는 수신 받은 스마트 기기들이 인식한 한 쌍 고주파 값과 스피커에서 발생한 고주파 값의 일치 여부를 확인한다. 그리고 동일한 값을 갖는 스마트 기기들의 GPS 정보 값들과 스피커의 위치가 정의된 GPS 값 간의 거리를 계산하여 임계 거리(r) 이내에 있는지를 확인한다. 이때 거리 값 계산은 유클리디안 디스턴스(Euclidean Distance)를 이용하며, 임계 거리 이내에 위치한 스마트 기기들의 개수를 확인하여 스피커가 위치한 실내공간의 사용자 인원수를 파악함으로서 본 시스템은 실내 특정 공간에서의 사용자 밀집도를 측정한다.
이때유클리디안 디스턴스의 임계값 r은 10m 이내로 설정하였으며, 100회 중 95% 정확성을 나타내는 이유는 네 번째 i6 즉, 주머니 속에 있는 스마트 기기의 고주파 인식 어려움이 동일한 이유로 작용한 것이다. 그리고 마지막 실험으로 벽을 경계로 한두 개의 연구실(지금까지 실험한 동일한 연구실과 유사한 구조를 갖는 스피커가 설치되지 않은 같은 크기의 연구실)에 스마트 기기를 각각 5대씩 두고 앞선 실험과 같은 방법으로 총 100회 시도 하였다. 이때 임계값 r은 10m 이내로 설정하였으며, 그 결과는 Fig.
데이터를 전송 받은 서버에서는 수신 받은 스마트 기기들이 인식한 한 쌍 고주파 값과 스피커에서 발생한 고주파 값의 일치 여부를 확인한다. 그리고 동일한 값을 갖는 스마트 기기들의 GPS 정보 값들과 스피커의 위치가 정의된 GPS 값 간의 거리를 계산하여 임계 거리(r) 이내에 있는지를 확인한다.
6초 이하에서는 평균 95회 검출되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서버의 스피커에서 출력하는 한 쌍의 고주파와 애플리케이션의 k 값을 3.0초하여 사용자 밀집도 측정 실험을 진행하였다.
본 장에서는 고주파를 이용한 사용자 밀집도 측정을 위해 개발한 스마트 기기 기반 애플리케이션을 소개하며, 제안 애플리케이션과 서버 시스템을 이용하여 사용자 밀집도 측정 실험 및 그 결과를 분석한다. 먼저 스피커로부터 발생한 한 쌍의 고주파를 인식하고 검출하는 스마트 기기 기반 애플리케이션의 화면구성은 Fig.
그리고 스마트 기기의 상태는 모두 애플리케이션을 실행한 상태로, 책상 위, 의자 위, 옷걸이에 걸려 있는 상의 안주머니, 컴퓨터 모니터 앞, 바닥 등에 임의 위치에 놓았다. 스피커 한 쌍의 고주파를 통해 스마트 기기를 통한 밀집도 검출 실험은 총 100회 시도 하였으며, Fig. 7은 실험에 대한 결과를 각 스마트 기기 별로 나타낸 것이다.
다음으로 같은 공간에 위치한 각각의 스마트 기기들은 수신된 소리를 분석하여 지정된 신호가 검출된 경우 즉시 서버로 검출 정보를 전송함으로 해당 스마트 기기가 특정 공간에 있다는 것을 알려주고 서버는 이러한 정보들을 실시간 수집하여 통계를 냄으로서 그 신호가 발생하는 공간에 모여 있는 스마트 기기의 개수를 파악할 수 있으며, 이를 통해 실내 특정 공간에 밀집 인원을 측정할 수 있다. 우리는 제안 시스템의 성능을 확인하기 위해 스마트 기기 기반 고주파 검출 애플리케이션을 개발하였으며, 스마트 기기에 고주파 송출 및 특정 공간 밀집 인원 통계 처리를 위한 서버를 구축하여 총 10대의 스마트 기기를 이용한 밀집도 측정 실험을 진행하였다. 그리고 실험 결과 평균 95% 이상의 정확도를 나타냄으로 제안 방법이 실내 특정 공간에서의 사용자 밀집도 측정에 효과적인 것을 확인 하였다.
그리고 동일한 값을 갖는 스마트 기기들의 GPS 정보 값들과 스피커의 위치가 정의된 GPS 값 간의 거리를 계산하여 임계 거리(r) 이내에 있는지를 확인한다. 이때 거리 값 계산은 유클리디안 디스턴스(Euclidean Distance)를 이용하며, 임계 거리 이내에 위치한 스마트 기기들의 개수를 확인하여 스피커가 위치한 실내공간의 사용자 인원수를 파악함으로서 본 시스템은 실내 특정 공간에서의 사용자 밀집도를 측정한다.
스마트 기기에 내장된 마이크는 사람들이 일반적으로 들을 수 있는 가청주파수 범위인 20Hz ~ 22kHz를 인식할 수 있으며, 애플리케이션을 이용해 수신된 소리를 분석하여 특정 신호를 검출할 수 있다[6]. 이때 특정 신호는 시중에 판매되고 있는 기본적인 스피커를 사용하며, 고주파를 이용한 스마트 안내 애플리케이션, 데이터 통신 등과 같은 기존 연구에서 사용했던 18kHz ~ 22kHz 구간의 두 개의 고주파를 사용하여 신호가 발생하는 공간에 있는 사람들로 하여금 그 소리를 인식하지 않도록 한다. 다음으로 같은 공간에 위치한 각각의 스마트 기기들은 수신된 소리를 분석하여 지정된 신호가 검출된 경우 즉시 서버로 검출 정보를 전송함으로 해당 스마트 기기가 특정 공간에 있다는 것을 알려주고 서버는 이러한 정보들을 실시간 수집하여 통계를 냄으로서 그 신호가 발생하는 공간에 모여 있는 스마트 기기의 개수를 파악할 수 있으며, 이를 통해 실내 특정 공간에 밀집 인원을 측정할 수 있다.

대상 데이터

사용자 밀집도 측정 실험은 스마트 기기 총 10대(iPhone 7,iPhone 6, Galaxy s7 등)를 이용하였으며, 실험 환경은 앞선 연구실 공간을 동일하게 사용하였다. 스피커에 한 쌍의 고주파를 송출하고, 스마트 기기들로부터 GPS 정보와 고주파 값을 수신하는 서버 환경은 Apache 2.
이때 서버에서 발생하는 18kHz 이상의 특정 고주파 한 쌍은 18kHz ~ 22kHz 범위에서 100 Hz 단위로 총 41개 중 2개를 선별하여 송출한다. 단, 한 쌍의 고주파 선별 시 근접 고주파를 선택한 경우 각 주파수 간의 간섭에 의한 오류가 발생 할 수 있 기 때문에 두 주파수는 최소 600hz 이상 차이를 둔다.

성능/효과

우리는 제안 시스템의 성능을 확인하기 위해 스마트 기기 기반 고주파 검출 애플리케이션을 개발하였으며, 스마트 기기에 고주파 송출 및 특정 공간 밀집 인원 통계 처리를 위한 서버를 구축하여 총 10대의 스마트 기기를 이용한 밀집도 측정 실험을 진행하였다. 그리고 실험 결과 평균 95% 이상의 정확도를 나타냄으로 제안 방법이 실내 특정 공간에서의 사용자 밀집도 측정에 효과적인 것을 확인 하였다. 즉, 제안 시스템은 사람들에게 들리지 않는 고주파 영역과 스마트 기기의 마이크를 이용하여 실내 특정 공간의 사용자 밀집도를 정확히 측정할 수 있는 기술로써, 최근 급성장하고 있는 VR 카페, 스크린 야구존, 스포츠체험형 게임장, 볼링펍 등과 같은 밀실 구조의 특정 공간에서 사람들의 안전을 위한 유용한 기술이 될 것이다.
본 논문에서는 스마트 기기의 내장 마이크와 실내 공간에 설치된 스피커 및 이를 송출할 수 있는 서버를 이용하여 새로운 방법의 사용자 밀집도 측정 시스템을 제안하였다. 그리고 실험을 통해 제안 애플리케이션과 서버 시스템이 실내 특정 공간에 위치한 스마트 기기들에 한 쌍의 고주파를 송출하여, 스마트 기기의 종류와 상관없이 그 고주파 값을 검출해 내고 서버로 그 값을 전달함으로서 그 공간에 위치한 스마트 기기가 몇 대인지,즉 그 공간에 위치한 사용자 인원수를 정확히 측정할 수 있는 것을 확인하였다. 즉, 제안 시스템은 실내 특정 공간에서 스마트 기기를 지닌 사용자 밀집도를 측정하는 유용한 시스템이 될 것이며, 기존 연구들의 단점들을 극복하여 최근 VR 카페, 스크린 야구존, 스포츠체험형 게임장, 볼링펍 등 다양한 곳에서 사용자의 안전을 위한 유용한 기술로 활용 될 수 있을 것이다.
다음으로 10대의 스마트 기기가 서버로 보낸 GPS 데이터와 검출한 고주파 데이터 값을 바탕으로 3장에서 제안한 고주파 값 일치 여부 및 유클리디안 디스턴스를 이용한 실험 결과는 95회 모두 10대가 동일한 곳에 있는 것으로 표시되었다. 이때유클리디안 디스턴스의 임계값 r은 10m 이내로 설정하였으며, 100회 중 95% 정확성을 나타내는 이유는 네 번째 i6 즉, 주머니 속에 있는 스마트 기기의 고주파 인식 어려움이 동일한 이유로 작용한 것이다.
즉, 바로 옆 공간임에도 다른 특정 밀집 공간으로 구분됨에 따라 스피커가 위치한 연구실의 신호 전달 및 밀집도 결과에 영향을 미치지 않는 것을 확인 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 애플리케이션과 서버 시스템은 실내 특정 공간에서 스마트 기기 사용자들의 밀집도를 파악할 수 있는 유용한 시스템이다.
8에서 왼쪽의 Speaker ○은 스피커가 위치한 연구실의 스마트 기기들이 고주파를 인식하여 GPS 정보와 고주파 값을 보낸 횟수를 표현한 것이며, 오른쪽의 Speaker ×는 스피커가 위치하지 않은 벽을 사이에 둔 연구실에서의 스마트 기기들의 보낸 횟수를 표현한 것이다. 왼쪽의 스피커가 있는 공간의 경우 100회 중 iPhone 6s가 96회 데이터를 전달함으로써 96%의 정확성을 나타내는 것을 볼 수 있으며, 오른쪽의 스피커가 설치되지 않은 곳에서는 모든 스마트 기기가 실험을 진행하는 시간 동안 스피커 신호가 벽을 사이에 둔 연구실에는 전달되지 않아 데이터 전송이 모두 0인 것을 확인 할 수 있다. 즉, 바로 옆 공간임에도 다른 특정 밀집 공간으로 구분됨에 따라 스피커가 위치한 연구실의 신호 전달 및 밀집도 결과에 영향을 미치지 않는 것을 확인 할 수 있다.

후속연구

또한 한 건물 내에서도 어느 곳이 더욱 밀집되어 있는지에 대한 부분적 밀집 유무를 판단할 수 있는 서버 시스템의 시각적 개발을 연구할 것이다. 그리고 본 연구에서는 스마트 기기를 10대로 한정하였으나, 보다 많은 스마트 기기들이 함께 모여 있는 경우에도 제안 애플리케이션과 서버 시스템이 정확히 동작하는지에 대한 추가 연구가 필요하다. 따라서 여러 실내 공간에 더 많은 스마트 기기들이 존재하는 복합 실내 공간별 사용자 밀집도 추적 시스템에 관한 연구를 진행함으로써 본 제안 방법이 실 생활에 사용자의 안전을 위한 유용한 기술로 활용될 수 있도록 할 것이다.
그리고 본 연구에서는 스마트 기기를 10대로 한정하였으나, 보다 많은 스마트 기기들이 함께 모여 있는 경우에도 제안 애플리케이션과 서버 시스템이 정확히 동작하는지에 대한 추가 연구가 필요하다. 따라서 여러 실내 공간에 더 많은 스마트 기기들이 존재하는 복합 실내 공간별 사용자 밀집도 추적 시스템에 관한 연구를 진행함으로써 본 제안 방법이 실 생활에 사용자의 안전을 위한 유용한 기술로 활용될 수 있도록 할 것이다.
추후 연구로는 제안 애플리케이션과 서버 시스템을 이용한 사용자 밀집도 측정 실험을 한 공간이 아닌 동일 건물 여러 공간에서도 동시에 각 실내 공간별 사용자 밀집도를 정확히 측정할 수 있는 서버 시스템을 추가 구현하여 실험을 진행할 것이며, 이와 동시에 측정 정확도를 높일 수 있는 방안을 연구할 것이다. 또한 한 건물 내에서도 어느 곳이 더욱 밀집되어 있는지에 대한 부분적 밀집 유무를 판단할 수 있는 서버 시스템의 시각적 개발을 연구할 것이다. 그리고 본 연구에서는 스마트 기기를 10대로 한정하였으나, 보다 많은 스마트 기기들이 함께 모여 있는 경우에도 제안 애플리케이션과 서버 시스템이 정확히 동작하는지에 대한 추가 연구가 필요하다.
그리고 실험 결과 평균 95% 이상의 정확도를 나타냄으로 제안 방법이 실내 특정 공간에서의 사용자 밀집도 측정에 효과적인 것을 확인 하였다. 즉, 제안 시스템은 사람들에게 들리지 않는 고주파 영역과 스마트 기기의 마이크를 이용하여 실내 특정 공간의 사용자 밀집도를 정확히 측정할 수 있는 기술로써, 최근 급성장하고 있는 VR 카페, 스크린 야구존, 스포츠체험형 게임장, 볼링펍 등과 같은 밀실 구조의 특정 공간에서 사람들의 안전을 위한 유용한 기술이 될 것이다.
그리고 실험을 통해 제안 애플리케이션과 서버 시스템이 실내 특정 공간에 위치한 스마트 기기들에 한 쌍의 고주파를 송출하여, 스마트 기기의 종류와 상관없이 그 고주파 값을 검출해 내고 서버로 그 값을 전달함으로서 그 공간에 위치한 스마트 기기가 몇 대인지,즉 그 공간에 위치한 사용자 인원수를 정확히 측정할 수 있는 것을 확인하였다. 즉, 제안 시스템은 실내 특정 공간에서 스마트 기기를 지닌 사용자 밀집도를 측정하는 유용한 시스템이 될 것이며, 기존 연구들의 단점들을 극복하여 최근 VR 카페, 스크린 야구존, 스포츠체험형 게임장, 볼링펍 등 다양한 곳에서 사용자의 안전을 위한 유용한 기술로 활용 될 수 있을 것이다.
추후 연구로는 제안 애플리케이션과 서버 시스템을 이용한 사용자 밀집도 측정 실험을 한 공간이 아닌 동일 건물 여러 공간에서도 동시에 각 실내 공간별 사용자 밀집도를 정확히 측정할 수 있는 서버 시스템을 추가 구현하여 실험을 진행할 것이며, 이와 동시에 측정 정확도를 높일 수 있는 방안을 연구할 것이다. 또한 한 건물 내에서도 어느 곳이 더욱 밀집되어 있는지에 대한 부분적 밀집 유무를 판단할 수 있는 서버 시스템의 시각적 개발을 연구할 것이다.

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