초록 ▼

본 발명은 확률 이론에 기반하는 다중 센서 데이터 융합 방법을 이용한 상황 추론 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 관심 구성의 신뢰성 변화 패턴에 기초하여 센서의 정보를 결합하여 획득한 정보에 상응하는 가중치를 부여하여 동적 상황을 추론하는 것에 관한 것이다.본 발명의 상황 추론 시스템은 다중 센서 데이터 융합을 이용한 상황 추론 시스템에 있어서, 상기 상황을 감지하기 위한 복수 개의 센서부; 상기 복수 개의 센서부의 조합으로 이루어진 관심 구성의 각각의 시간대에서 BPA(Basic probability assign

본 발명은 확률 이론에 기반하는 다중 센서 데이터 융합 방법을 이용한 상황 추론 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 관심 구성의 신뢰성 변화 패턴에 기초하여 센서의 정보를 결합하여 획득한 정보에 상응하는 가중치를 부여하여 동적 상황을 추론하는 것에 관한 것이다.본 발명의 상황 추론 시스템은 다중 센서 데이터 융합을 이용한 상황 추론 시스템에 있어서, 상기 상황을 감지하기 위한 복수 개의 센서부; 상기 복수 개의 센서부의 조합으로 이루어진 관심 구성의 각각의 시간대에서 BPA(Basic probability assignment)에 기초한 DST(Dempster-Shafer evidence theory)를 적용하여 신뢰성을 연산을 연산하고 상기 연산된 신뢰성에 가중치를 적용하는 가중치 조정부; 및 상기 가중치 조정부로부터 출력된 각각의 시간대의 결과를 이용하여 관심 구성의 신뢰성 데이터를 융합하고, 상기 융합된 신뢰성 데이터를 이용하여 동적 상황에서 신뢰성을 추정하는 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.본 발명의 상황 추론 시스템 및 상황 추론을 위한 가중치 부여 방법에 의하면, 하나의 센서를 이용하지 않고 이기종의 센서에 BPA를 적용하고 DST를 통하여 멀티 센서 데이터 융합함으로 더 높은 레벨의 상황 추론을 할 수 있다는 효과를 가진다.

대표청구항 ▼

다중 센서 데이터 융합을 이용한 상황 추론 시스템에 있어서,상기 상황을 감지하기 위한 복수 개의 센서부;상기 복수 개의 센서부의 조합으로 이루어진 관심 구성의 각각의 시간대에서 BPA(Basic probability assignment)에 기초한 DST(Dempster-Shafer evidence theory)를 적용하여 신뢰성을 연산하고 상기 연산된 신뢰성에 가중치를 적용하는 가중치 조정부; 및상기 가중치 조정부로부터 출력된 각각의 시간대의 결과를 이용하여 관심 구성의 신뢰성 데이터를 융합하고, 상기 융합된 신뢰성 데이터를 이용하

다중 센서 데이터 융합을 이용한 상황 추론 시스템에 있어서,상기 상황을 감지하기 위한 복수 개의 센서부;상기 복수 개의 센서부의 조합으로 이루어진 관심 구성의 각각의 시간대에서 BPA(Basic probability assignment)에 기초한 DST(Dempster-Shafer evidence theory)를 적용하여 신뢰성을 연산하고 상기 연산된 신뢰성에 가중치를 적용하는 가중치 조정부; 및상기 가중치 조정부로부터 출력된 각각의 시간대의 결과를 이용하여 관심 구성의 신뢰성 데이터를 융합하고, 상기 융합된 신뢰성 데이터를 이용하여 동적 상황에서 신뢰성을 추정하는 서버를 포함하되 상기 동적상황에서의 신뢰성 추정은 하기 수학식에 의해 연산되며,상기 가중치 조정부는 상기 가중치를 각각의 시간대에서 발생하는 관심 구성의 이벤트 회수와 반복되어 기록된 이벤트의 숫자에 기초하여 센서 노드에 가중치를 할당하며 상기 가중치(W2)는 인 것을 특징으로 하는 확률 이론에 기반하는 다중 센서 데이터 융합 방법을 이용한 상황 추론 시스템.