KR100828164B1 - Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system - Google Patents

Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system Download PDF

Info

Publication number
KR100828164B1
KR100828164B1 KR1020060102957A KR20060102957A KR100828164B1 KR 100828164 B1 KR100828164 B1 KR 100828164B1 KR 1020060102957 A KR1020060102957 A KR 1020060102957A KR 20060102957 A KR20060102957 A KR 20060102957A KR 100828164 B1 KR100828164 B1 KR 100828164B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
abnormal behavior
location
time
context
Prior art date
Application number
KR1020060102957A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20080036408A (en
Inventor
호 인
채희서
Original Assignee
고려대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 고려대학교 산학협력단 filed Critical 고려대학교 산학협력단
Priority to KR1020060102957A priority Critical patent/KR100828164B1/en
Publication of KR20080036408A publication Critical patent/KR20080036408A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100828164B1 publication Critical patent/KR100828164B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0275—Electronic Article Surveillance [EAS] tag technology used for parent or child unit, e.g. same transmission technology, magnetic tag, RF tag, RFID
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
    • G06F18/256—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data of results relating to different input data, e.g. multimodal recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10009—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves
    • G06K7/10366—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves the interrogation device being adapted for miscellaneous applications
    • G06K7/10376—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves the interrogation device being adapted for miscellaneous applications the interrogation device being adapted for being moveable
    • G06K7/10386—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves the interrogation device being adapted for miscellaneous applications the interrogation device being adapted for being moveable the interrogation device being of the portable or hand-handheld type, e.g. incorporated in ubiquitous hand-held devices such as PDA or mobile phone, or in the form of a portable dedicated RFID reader
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법 및 그 기록 매체, 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더 및 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, RFID 리더에서 복수의 RFID 태그들로부터 상기 복수의 RFID 태그들 각각의 위치 정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 RFID 태그들이 상기 수집된 각 위치 정보에 해당하는 위치에 체류하는 시간을 나타내는 시간 정보를 수집하는 단계; 및 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 수집된 위치 정보 및 상기 수집된 시간 정보를 적용하여, 상기 복수의 RFID 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계를 포함한다.The present invention relates to an abnormal behavior detection method using a tag lead system, a recording medium thereof, a reader for detecting abnormal behavior in a tag lead system, and an abnormal behavior detection system using a tag lead system. The present invention includes the steps of: collecting location information of each of the plurality of RFID tags from a plurality of RFID tags in an RFID reader; Collecting time information indicating a time at which the plurality of RFID tags stay in a location corresponding to each of the collected location information; And applying the collected location information and the collected time information to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information, thereby performing the abnormal behavior on the plurality of RFID tags. Generating prediction information.

본 발명에 의하면, 종래의 CCTV나 센서들과는 달리 범용적으로 사용되고 있는 RFID 태그와 제한 구역 내부를 커버할 수 있는 RFID 리더만 있으면 시스템 구축이 용이하고, 종래에 비정상 행동 발생 후 대응하던 수동적인 방법과는 달리, 비정상 행동이 일어날 법한 상황을 감지하고 경보함으로서 범죄나 사고 예방에 적극적으로 도움을 줄 수 있으며, 비정상 행동 예측 모델은 지속적으로 업데이트 할 수 있고 모델들이 오버랩핑 되면서 축적되어 시너지 효과를 발휘할 수 있으므로, 시스템이 보다 신뢰받을 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.According to the present invention, unlike the conventional CCTV or sensors, if only the RFID tag that is used universally and the RFID reader that can cover the inside of the restricted area is easy to build the system, and the passive method that responded after the abnormal behavior occurred in the past In contrast, by detecting and alerting to situations where abnormal behavior is likely to occur, we can actively help prevent crime or accidents, and we can continuously update abnormal behavior prediction models and accumulate synergistic effects as the models overlap. Therefore, the system can provide a more reliable service.

Description

태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법 및 그 기록 매체, 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더 및 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템 {Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system}Method for detecting abnormal behavior using tag lead system and its recording medium, reader and tag reader system for detecting abnormal behavior in tag lead system {Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium etc, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system}

도 1은 본 발명에 적용되는 SA-RFID 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a SA-RFID system applied to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템의 블럭도이다.2 is a block diagram of an abnormal behavior detection system using a tag lead system according to the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법의 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating an abnormal behavior detection method using a tag lead system according to the present invention.

도 4는 도 3의 상세 흐름도이다.4 is a detailed flowchart of FIG. 3.

도 5는 본 발명에 따라 SA-RFID 시스템을 이용하여 비정상 행동을 예측하는 체계의 작동 매커니즘은 도시한 것이다.5 illustrates the operation mechanism of the system for predicting abnormal behavior using the SA-RFID system according to the present invention.

본 발명은 감시 시스템에 관한 것으로, 특히, 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법 및 그 기록 매체, 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더 및 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a monitoring system, and more particularly, to a method for detecting abnormal behavior using a tag read system, a recording medium thereof, a reader for detecting abnormal behavior in a tag read system, and an abnormal behavior detecting system using a tag read system.

보통의 감시 시스템(CCTV)은 화면 캡쳐 그랩 보드(Capture grab board)와 고가의 카메라를 이용하고 소리는 측정하지 못하는 것이 일반적이다. 구입자는 아파트 단지 건물 통제실에서 구매하는 방식이 일반적이다. 가정에서 이러한 장비를 구비하기는 경제적으로 부담을 주게 되지만 가정에서도 집안을 모니터링 할 수 있게 되면 다양한 일을 할 수 있게 되는 큰 장점이 있다. 즉 현관에 들어오는 사람을 관찰하고 집안에 있는 아이나 노인 그리고 환자를 감시하는 기능은 유용하다. Common surveillance systems (CCTVs) use screen capture grab boards and expensive cameras and can't measure sound. Buyers usually buy them in the control rooms of apartment complexes. Having such equipment at home can be economically expensive, but being able to monitor the house at home has the big advantage of being able to do a variety of things. In other words, it is useful to observe the people who enter the porch and to monitor the children, the elderly and the patients in the house.

국내에서 인터넷이 대중화되면서 USB 웹 카메라(Web Camera)를 가진 인터넷의 인구가 확산되고 있다. 이는 최근에는 메신져 종류의 프로그램에서 화상 채팅을 지원하게 되면서 웹 카메라(Web Camera)와 음성기기 등을 가지게 된 사람들이 늘어났기 때문이다.As the Internet becomes popular in Korea, the population of the Internet with a USB web camera is spreading. This is due to the recent increase in the number of people who have a web camera and a voice device due to the support of video chat in a messenger type program.

그러나, 종래의 감시 시스템은 엘리베이터나 지하주차장 같이 정해진 구역에만 사용가능하고, 카메라의 사각지대에서 발생하는 비정상 행동을 감시할 수 없으며, CCTV나 간단한 센서등으로 인해 관리자가 실시간으로 모니터링 하여야 하고, 비정상 행동이 발생한 이후의 상황을 관찰하거나 기록할 수 있을 뿐 비정상 행동을 미리 예측하여 사전에 예방할 수 없는 문제점이 있다.However, the conventional monitoring system can be used only in designated areas such as elevators and underground parking lots, and cannot monitor abnormal behavior occurring in blind spots of cameras, and must be monitored in real time by the administrator due to CCTV or simple sensors. There is a problem that can only prevent or prevent abnormal behavior in advance by predicting or recording the situation after the occurrence of the action.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 첫번째 기술적 과제는 정해진 구역 이외에서도 사용가능하고, 사각지대를 최소화하고 관리 노력을 최소화할 수 있으며, 비정상 행동을 미리 예측하여 사전에 예방할 수 있는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법을 제공하는데 있다.Therefore, the first technical problem to be achieved by the present invention can be used outside the predetermined area, can minimize blind spots and minimize management efforts, abnormal behavior using a tag lead system that can prevent in advance by predicting abnormal behavior in advance To provide a detection method.

본 발명이 이루고자 하는 두번째 기술적 과제는 상기의 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 있다.A second technical object of the present invention is to provide a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing an abnormal behavior detection method using the tag read system on a computer.

본 발명이 이루고자 하는 세번째 기술적 과제는 상기의 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법이 적용된 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더를 제공하는데 있다.A third technical object of the present invention is to provide a reader for detecting abnormal behavior in a tag lead system to which an abnormal behavior detection method using the tag lead system is applied.

본 발명이 이루고자 하는 네번째 기술적 과제는 상기 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더가 적용된 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템을 제공하는데 있다.A fourth technical object of the present invention is to provide an abnormal behavior detection system using a tag lead system to which a reader for detecting abnormal behavior is applied in the tag lead system.

상기의 첫번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은, RFID 리더에서 복수의 RFID 태그들로부터 상기 복수의 RFID 태그들 각각의 위치 정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 RFID 태그들이 상기 수집된 각 위치 정보에 해당하는 위치에 체류하는 시간을 나타내는 시간 정보를 수집하는 단계; 및 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 수집된 위치 정보 및 상기 수집된 시간 정보를 적용하여, 상기 복수의 RFID 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계를 포함하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법을 제공한다.In order to achieve the first technical problem, the present invention comprises the steps of: collecting location information of each of the plurality of RFID tags from a plurality of RFID tags in the RFID reader; Collecting time information indicating a time at which the plurality of RFID tags stay in a location corresponding to each of the collected location information; And applying the collected location information and the collected time information to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information, thereby performing the abnormal behavior on the plurality of RFID tags. An abnormal behavior detection method using a tag read system including generating prediction information is provided.

상기의 두번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 상기의 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.In order to achieve the second technical problem, the present invention provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing an abnormal behavior detection method using the tag read system in a computer.

상기의 세번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은, 복수의 RFID 태그들로부터 위치 정보를 수집하고 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집하는 미들웨어; 상기 상황정보를 저장하는 정황 인지 데이터베이스; 상기 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환하는 리소스 메니저; 상기 변환된 상황정보를 상기 시스템에 특화된 정황 인지용 데이터로 변환하는 컴파일러; 및 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 정황 인지용 데이터를 적용하여, 상기 복수의 RFID 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 정황 인지 메니저를 포함하는 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더를 제공한다.In order to achieve the third technical problem, the present invention includes: middleware for collecting location information from a plurality of RFID tags and collecting situation information including the location information and time information at which the location information is collected; A context awareness database for storing the situation information; A resource manager for converting the situation information into a unified format of a system; A compiler for converting the converted context information into context recognition data specialized for the system; And generating the abnormal behavior prediction information for the plurality of RFID tags by applying the context recognition data to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information. It provides a reader for detecting abnormal behavior in a tag lead system including a cognitive manager.

상기의 네번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은, 복수의 사용자에게 각각 배치된 복수의 태그들, 상기 태그의 정보를 독출하는 리더를 포함하는 시스템에 있어서, 상기 리더는, 상기 복수의 태그들로부터 위치 정보를 수집하고 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집하는 미들웨어; 상기 상황정보를 저장하는 정황 인지 데이터베이스; 상기 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환하는 리소스 메니저; 상기 변환된 상황정보를 상기 시스템에 특화된 정황 인지용 데이터로 변환하는 컴파일러; 및 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 정황 인지용 데이터를 적용하여, 상기 복수의 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 정황 인지 메니저를 포함하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템을 제공한다.In order to achieve the fourth technical problem, the present invention includes a plurality of tags each arranged to a plurality of users and a reader for reading the information of the tag, wherein the reader is the plurality of tags. A middleware for collecting location information from and collecting situation information including the location information and time information at which the location information is collected; A context awareness database for storing the situation information; A resource manager for converting the situation information into a unified format of a system; A compiler for converting the converted context information into context recognition data specialized for the system; And context recognition for generating the abnormal behavior prediction information for the plurality of tags by applying the context recognition data to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information. Provided is an abnormal behavior detection system using a tag lead system comprising a manager.

RFID (Radio Frequency Identification)는 사물에 전자태그를 부착하여 해당 사물에 대한 정보를 태그에 저장하고, RFID 리더(Reader 혹은 Interrogator)는 전파를 이용하여 사물의 정보가 담긴 태그를 읽어 들이는 기술이다. 이를 이용하여 사물의 물류 관리, 보안, 위치관리, 공장 자동화, 각종 서비스에 이르기까지 다양한 분야에 응용할 수 있다. RFID는 종래의 접촉식 바코드(barcode)를 RF로 대체하여 바코드(barcode)보다 원거리에서 빠른 속도로 태그가 가려져 있더라도 읽을 수 있고, 바코드보다 많은 데이터를 태그에 읽고 써서 체계적으로 관리할 수 있으므로 보다 편리하게 이용할 수 있다.RFID (Radio Frequency Identification) is a technology that attaches an electronic tag to a thing to store information about the thing in a tag, and an RFID reader (Interrogator) reads a tag containing the information of the thing by using radio waves. It can be applied to various fields such as logistics management of things, security, location management, factory automation, and various services. RFID replaces conventional contact barcodes with RF, which makes it easier to read even if the tags are hidden at a faster distance than barcodes. Available.

도 1은 본 발명에 적용되는 SA-RFID 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a SA-RFID system applied to the present invention.

도 1에서 DPS는 데이터 프로세싱 시스템, RFID-T는 RFID 태그들을 나타낸다.In FIG. 1, DPS represents a data processing system and RFID-T represents RFID tags.

SA-RFID 시스템의 여러 가지 타입 중에 비정상 행동 감지 시스템에 적용되는 아키텍쳐는, 새로운 구성요소의 추가 없이 RFID 시스템의 개념을 유지하면서 구성요소인 RFID 리더기의 기능을 확장할 수 있는 SA-RFID 리더 기반 시스템을 변형한 형태이다. 따라서 본 발명에 따른 아키텍쳐는 SA-RFID 시스템으로의 개량 및 활용이 용이하며, 종래의 센서 네트워크 기반의 아키텍처들에 비해 시스템의 복잡도가 높지 않다는 장점을 지닌다. 또한 RFID 태그 정보 판독과 단말내의 상황 정보를 하나의 구성요소가 수집함으로써 채널의 일관성을 유지할 수 있다는 장점도 지닌다.Among the various types of SA-RFID systems, the architecture applied to the abnormal behavior detection system is a SA-RFID reader based system that can extend the function of the RFID reader as a component while maintaining the concept of the RFID system without adding new components. It is a modified form. Therefore, the architecture according to the present invention has the advantage that it is easy to improve and utilize the SA-RFID system, and that the complexity of the system is not high compared to conventional sensor network based architectures. In addition, the RFID tag information reading and the situation information in the terminal is collected by one component has the advantage of maintaining the channel consistency.

이 아키텍처는 RFID 리더기와 DPS간의 원격 통신 기능, 태그 정보 수집 및 단말기내의 정보 수집 기능 등의 추가적인 기능들을 지니게 된다.This architecture will have additional features such as remote communication between RFID reader and DPS, tag information collection and information collection in the terminal.

도 2는 본 발명에 따른 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템의 블럭도이다.2 is a block diagram of an abnormal behavior detection system using a tag lead system according to the present invention.

비정상 행동 감지 시스템의 코어 부분인 정황 인지 미들웨어(Situation-Aware Middleware, 210)는 소형 단말형태인 RFID 리더(200)에 맞게 재구성된 구조를 갖는다.Situation-Aware Middleware (210), which is a core part of the abnormal behavior detection system, has a structure reconfigured for the RFID reader 200 in the form of a small terminal.

도 2에서 볼 수 있듯이, 정황 인지 미들웨어(210)는 주변 상황 정보를 저장하기 위한 정황 인지 데이터 베이스(SA DB, 211)와 데이터 및 각종 리소스를 처리하기 위한 리소스 메니저(Resource Manager, 212), 가공된 데이터를 정황 인지 메니저(Situation-Aware Manager, 214)가 처리할 수 있는 SA-IDL 형태로 변환하는 극소형 컴파일러(213) 즉, SA-IDL pico Compiler, 용자가 원하는 형태의 서비스를 제공할 수 있도록 상황에 대한 판단과 처리를 종합하여 수행하는 정황 인지 메니저(214)를 포함한다. As can be seen in Figure 2, context aware middleware 210 is a context aware database (SA DB) 211 for storing the surrounding context information (Resource Manager, 212), processing for processing data and various resources, processing The small-scale compiler 213 that converts the data into a SA-IDL form that can be processed by the context-aware manager 214, that is, the SA-IDL pico compiler, can provide a service of the type desired by the user. A context awareness manager 214 that performs a combination of judgment and processing on the situation.

미들웨어(220)는 복수의 태그(250)로부터 위치 정보를 수집하고, 수집된 위치 정보 및 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집한다.The middleware 220 collects location information from the plurality of tags 250 and collects situation information including the collected location information and time information at which the location information is collected.

정황 인지 데이터 베이스(211)는 태그(250)로부터 전송된 상황정보를 저장하고 이미 사용된 종래 정보를 함께 관리하는 SA-RFID 시스템에 특화된 데이터 베이스이다. 정황 인지 데이터베이스(211)는 미들웨어(220)에 의해 수집된 상황정보를 저장한다.The context aware database 211 is a database specialized in the SA-RFID system that stores the context information transmitted from the tag 250 and manages the previously used information together. The context awareness database 211 stores the situation information collected by the middleware 220.

리소스 메니저(212)는 정황 인지 데이터 베이스(211)로부터 전송된 태그 관 련 정보와 모바일과 연동되어 제공되는 각종 정보를 수집하고 처리하기 위한 부분이다. 특히, 리소스 메니저(212)는 형식이나 내용면에서 많은 차이점을 지니고 있는 데이터들을 종합하기 때문에 각각의 정보들을 통일된 형태로 변환하는 래핑(wrapping)이나 정보의 수준을 맞추는 레벨링(leveling) 작업을 담당한다. 리소스 메니저(212)는 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환한다.The resource manager 212 is a part for collecting and processing tag related information transmitted from the context aware database 211 and various kinds of information provided in connection with a mobile. In particular, the resource manager 212 aggregates data having a lot of differences in format and content, and thus is responsible for wrapping or leveling tasks for converting each piece of information into a unified form. do. The resource manager 212 converts the context information into a unified format of the system.

극소형 컴파일러(213)는 리소스 메니저(212)에서 전송된 데이터나 정보를 정황 인지 메니저(214)가 판단 및 추론 할 수 있도록 정황인지 인터페이스 정의 언어로 컴파일하는 작업을 담당한다. 일반적인 컴파일러는 소형 단말형태인 RFID-리더에서 작업을 수행하기에는 시스템 내에서 차지하는 규모나 비중이 너무 방대하므로 정황 인지 데이터 베이스(211)와 마찬가지로 SA-RFID 시스템에 특화된 극소형 컴파일러를 사용한다. 극소형 컴파일러(213)는 변환된 상황정보를 시스템에 특화된 정황 인지용 데이터로 변환한다. 이때, 정황 인지용 데이터는 상황정보를 정황 인지 메니저(214)가 판단 및 추론 할 수 있도록 정황인지 인터페이스 정의 언어로 컴파일한 데이터이다.The very small compiler 213 is responsible for compiling the data or information transmitted from the resource manager 212 into the context-aware interface definition language so that the context-aware manager 214 can determine and infer. The general compiler uses a very small compiler specialized for the SA-RFID system like the context-aware database 211 because the size or weight of the system is too large to perform work in the RFID-reader of the small terminal form. The very small compiler 213 converts the converted context information into context specific data. In this case, the context recognition data is data compiled by the context recognition interface definition language so that the context information manager can determine and infer the context information.

정황 인지 메니저(214)는 극소형 컴파일러(213)로부터 전송받은 컴파일된 데이터를 이용하여 사용자가 원하는 형태의 서비스를 제공할 수 있도록 상황에 대한 판단과 처리를 종합하여 최종 결정하는 작업을 담당한다. 이처럼 상황에 맞는 판단작업을 수행하고 Multi-modal information 처리를 위해 다중 추론 엔진이 사용될 수 있다. 정황 인지 메니저(214)는 정황 인지용 데이터를 예측 모델에 적용하여 비정상 행동 예측 정보를 생성한다.The context aware manager 214 is in charge of the final decision by integrating the judgment and processing of the situation so that the user can provide the desired type of service by using the compiled data received from the micro compiler 213. In this way, the multi-inference engine can be used to perform the judgment work for the situation and to process the multi-modal information. Context aware manager 214 applies context aware data to a predictive model to generate abnormal behavior prediction information.

바람직하게는, 도 2의 시스템에 태그로부터 수집된 정보들을 이용하여 태그가 가리키는 사용자에 대한 정보를 출력하는 ONS 서버(290)를 더 포함할 수 있다.Preferably, the system of FIG. 2 may further include an ONS server 290 for outputting information on the user indicated by the tag using the information collected from the tag.

도 3은 본 발명에 따른 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법의 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating an abnormal behavior detection method using a tag lead system according to the present invention.

먼저, 리더에서 복수의 RFID 태그로부터 위치 정보를 수집하고, 위치 정보 및 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집한다(310 과정).First, the reader collects location information from a plurality of RFID tags, and collects situation information including location information and time information from which the location information is collected (step 310).

다음, 수집된 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환한다(320 과정).Next, the collected situation information is converted into a unified format of the system (step 320).

다음, 시스템의 극소형 컴파일러를 이용하여 변환된 상황정보를 정황 인지용 데이터로 변환한다(330 과정).Next, the transformed context information is converted into context recognition data using a very small compiler of the system (step 330).

마지막으로, 정황 인지용 데이터를 예측 모델에 적용하여 비정상 행동 예측 정보를 생성한다(340 과정). 이때, 비정상 행동 예측 정보는 태그가 주로 체류하는 위치, 특정 위치 체류 시간 등을 종합하여 판단된 결과이다. 이 과정(340 과정)은 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보 및 시간 정보가 예측 모델에서 정하는 조건에 해당하는지 판단하는 과정이다.Finally, abnormal behavior prediction information is generated by applying context awareness data to the prediction model (step 340). In this case, the abnormal behavior prediction information is a result determined by combining the location where the tag mainly stays, the specific location dwell time, and the like. This process (340) is a process of determining whether the location information and time information included in the context recognition data corresponds to the condition determined by the prediction model.

도 4는 도 3의 상세 흐름도이다.4 is a detailed flowchart of FIG. 3.

먼저, 리더에서 복수의 RFID 태그로부터 위치 정보를 수집한다(410 과정). 이 과정(410 과정)은 리더에서 태그로부터 수신한 신호의 세기에 따라 태그의 위치를 추정하는 방법, 감시 대상인 공간상에 배치된 복수의 리더 중 태그와 가장 가까운 리더의 위치를 기준으로 태그의 현재 위치를 추정하는 방법, 태그가 감시 대상인 공간 상을 움직일 때 위치 정보를 태그에 갱신시키는 방법 등을 이용할 수 있 다.First, the reader collects location information from a plurality of RFID tags in step 410. This process (step 410) is a method of estimating the position of the tag according to the strength of the signal received from the tag in the reader, the current of the tag based on the position of the reader closest to the tag among the plurality of readers arranged in the space to be monitored A method of estimating the position, a method of updating the position information to the tag when the tag moves on the space to be monitored, and the like can be used.

태그의 위치 정보가 수집되면, 위치 정보 및 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집한다(415 과정).When the location information of the tag is collected, the situation information including the location information and the time information on which the location information is collected is collected (step 415).

다음, 수집된 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환한다(420 과정).Next, the collected situation information is converted into a unified format of the system (step 420).

다음, 시스템의 극소형 컴파일러를 이용하여 변환된 상황정보를 정황 인지용 데이터로 변환한다(430 과정).Next, the transformed situation information is converted into context recognition data using a very small compiler of the system (step 430).

정황 인지용 데이터가 생성되면, 예측 모델을 이용하여 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들 중 특정 위치에서 시간 정보가 임계 시간을 초과하는지 판단한다(440 과정). 이때, 특정 위치에서 상기 시간 정보가 임계 시간을 초과하면, 특정 위치에 비정상적인 시간 동안 체류하는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성한다(445 과정).When the context awareness data is generated, it is determined whether the time information exceeds a threshold time at a specific position among the locations indicated by the location information included in the context awareness data using the prediction model (step 440). At this time, if the time information at a specific location exceeds a threshold time, abnormal behavior prediction information indicating staying at a specific time for an abnormal time is generated (step 445).

다음, 예측 모델을 이용하여 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들의 평균과 상이한 위치에서 시간 정보가 임계 시간을 초과하는지 판단한다(450 과정). 위와 같은 상이한 위치에서 시간 정보가 임계 시간을 초과하면, 인적이 드문 위치에서 비정상적인 시간 동안 체류하는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성한다(455 과정).Next, the prediction model determines whether the time information exceeds a threshold time at a location different from the average of the locations indicated by the location information included in the context awareness data (step 450). If the time information at the above different locations exceeds the threshold time, abnormal behavior prediction information indicating that the human stays for an abnormal time in the rare location is generated (step 455).

다음, 예측 모델을 이용하여 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들이 특정 위치에 집중되는지 판단한다(460 과정). 위치 정보가 가리키는 위치들이 특정 위치에 집중되면, 특정 위치에 비정상적으로 많은 인파가 몰려 있는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성한다(465 과정).Next, the prediction model determines whether the locations indicated by the location information included in the context recognition data are concentrated at a specific location (step 460). When the locations indicated by the location information are concentrated at a specific location, abnormal behavior prediction information indicating that a large number of abnormal crowds are gathered at the specific location is generated (step 465).

이상의 과정(440-465 과정)에서, 예측 모델은 업데이트 가능하고, 하나 이상의 예측 모델들의 조합으로 구성될 수 있다. 따라서, 이상의 과정(440-465 과정) 이외에 다른 조건의 판단 과정 및 이에 해당하는 비정상 행동 예측 정보가 부가될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진자에게는 자명한 사항이다.In the above process (steps 440-465), the prediction model is updatable and may be composed of a combination of one or more prediction models. Therefore, it is obvious to those of ordinary skill in the art that the determination process of other conditions and corresponding abnormal behavior prediction information may be added in addition to the above process (steps 440 to 465).

도 5는 본 발명에 따라 SA-RFID 시스템을 이용하여 비정상 행동을 예측하는 체계의 작동 매커니즘은 도시한 것이다.5 illustrates the operation mechanism of the system for predicting abnormal behavior using the SA-RFID system according to the present invention.

이때, RFID-T는 태그, RFID-R은 리더, SA-core는 정황 인지 코어, DPS는 데이터 프로세싱 시스템, User는 사용자를 나타낸다. SA-core는 상술한 정황 인지 미들웨어를 나타낸다.In this case, RFID-T represents a tag, RFID-R represents a reader, SA-core represents a context aware core, DPS represents a data processing system, and User represents a user. SA-core represents the context aware middleware described above.

RFID-T로부터 수집 가능한 위치정보와, 태그를 수집할 때 얻을 수 있는 시간정보를 RFID-R은 지역 내 정보를 통합 수집하는 DPS로 전송한다. 제한된 장소 내의 유저들로부터 정보를 제공받은DPS는 시간에 따른 일반유저들의 위치정보를 암호화해서 RFID-R에게 다시 전송한다. 이렇게 전송된 Iall를 RFID-R 내부의 SA Middleware에서 자신의 정보와 비교 판단하여 최종 산출물인 Ip를 사용자에게 제공하게 된다. Ip가 제공하는 주변의 비정상 행동 예측 정보를 통해 사용자는 공공장소 같은 제한된 장소에서 자신의 안전을 보장받을 수 있게 된다. The location information that can be collected from the RFID-T and the time information that can be obtained when the tag is collected are transmitted to the DPS, which collectively collects information in the region. After receiving information from users in the restricted location, the DPS encrypts the location information of general users over time and sends it back to the RFID-R. Thus the transmission of all I in SA Middleware internal RFID-R compared to their information and determined to thereby provide the final product of I p to the user. The surrounding abnormal behavior prediction information provided by I p enables the user to be guaranteed his safety in limited places such as public places.

최종 산출물인 Ip가 판단되는 기준은 지속된 연구를 통해서 확장시킬 수 있다.The criteria for determining the final output, I p , can be extended through continued research.

본 발명에 적용될 수 있는 모델의 일 예는 다음과 같다.An example of a model that can be applied to the present invention is as follows.

첫째, 일정한 Tlocation에 Ttime이 일정 시간 초과하면, 특정장소에 비정상적인 시간 동안 체류하는 것으로 간주하고, 비정상적인 행동으로 판단한다.First, if a certain location T T time greater than a period of time, and considered to be abnormal during the residence time in a certain place, it is determined as abnormal behavior.

둘째, Iall과 상이한 Tlocation에 Ttime이 일정 시간 초과하면, 인적이 드문 곳에 비정상적으로 체류하는 것으로 간주하고, 비정상 행동으로 판단한다.Second, if T time exceeds a certain time in a T location different from I all , it is regarded as abnormally staying in a rare place, and is determined to be abnormal behavior.

셋째, 일정한 Tlocation과 Iall의 정보가 상당수 일치하면, 특정장소에 비정상적으로 많은 인파가 몰려있는 것으로 간주하고, 비정상 상태로 판단한다. Third, if a certain number of T location information and I all match, it is assumed that abnormally large crowds are gathered in a specific place, and it is determined as an abnormal state.

본 발명에 따른 비정상행동 감지 실패율은 다음의 표 1과 같다. Abnormal behavior detection failure rate according to the present invention is shown in Table 1 below.

측정 횟수Number of measurements 평균 에러Mean error 320320 66

감지 실패율은 매우 작으며 감지 실패의 원인은 태그의 인식 범위가 작기 때문에 발생했다. 이러한 에러를 줄이기 위해서는 RFID-R 과 RFID-T 사이의 원활하고 신뢰성있는 통신이 기기적으로 보장되어야 한다. The detection failure rate is very small and the cause of the detection failure is due to the small recognition range of the tag. To reduce this error, smooth and reliable communication between RFID-R and RFID-T must be guaranteed mechanically.

본 발명에 적용되는 SA-RFID 시스템을 통한 비정상행동 예측 방법은 범용적으로 사용되고 있는 RFID 태그와 제한 구역 내부를 커버할 수 있는 RFID 리더만 있으면 시스템 구축이 용이하기 때문에, 특별한 장소 특성의 제약 없이 유동적으로 같은 시스템을 여러 곳에 설치 할 수 있는 장점이 있다. The abnormal behavior prediction method through the SA-RFID system applied to the present invention is easy to construct the system only if the RFID tag that can cover the inside of the limited area and the RFID tag that is used universally, it is flexible without restriction of special place characteristics As a result, the same system can be installed in multiple places.

또한, 주변의 정황을 미루어 비정상 행동을 미리 예측할 수 있는 예측 모델은 CCTV를 계속 지켜보고 있어야 하는 상황처럼 인간이 개입되는 종래의 노력이 필요 없을 뿐만 아니라, 비정상 행동 발생 후 대응하던 수동적인 방법과는 달리, 비 정상 행동이 일어날 법한 상황을 감지하고 경보함으로써, 범죄나 사고 예방에 적극적으로 도움을 줄 수 있다. In addition, the predictive model that can predict abnormal behaviors in advance by surrounding circumstances does not require conventional efforts involving humans, such as the situation where CCTVs must be constantly watched. Alternatively, by detecting and alerting to situations where abnormal behavior is likely to occur, active help in crime or accident prevention can be achieved.

또한 앞에서도 언급했지만 이러한 비정상 행동 예측 모델은 지속적으로 업데이트 할 수 있고, 모델들이 오버랩핑 되면서 축적되어 시너지 효과를 발휘할 수 있으므로, 시스템이 보다 신뢰받을 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.In addition, as mentioned above, such an abnormal behavior prediction model can be continuously updated, and the model can be accumulated as overlapping to exert synergy effect, thereby providing a more reliable service for the system.

바람직하게는, 본 발명의 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있다.Preferably, a program for executing an abnormal behavior detection method using the tag read system of the present invention may be provided by recording a program for executing in a computer on a computer-readable recording medium.

본 발명은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.The invention can be implemented via software. When implemented in software, the constituent means of the present invention are code segments that perform the necessary work. The program or code segments may be stored on a processor readable medium or transmitted by a computer data signal coupled with a carrier on a transmission medium or network.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 테이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data is stored which can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording devices include ROM, RAM, CD-ROM, DVD ± ROM, DVD-RAM, magnetic tape, floppy disks, hard disks, optical data storage devices, and the like. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer devices so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변 형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and variations can be made therefrom. However, such modifications should be considered to be within the technical protection scope of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 종래의 CCTV나 센서들과는 달리 범용적으로 사용되고 있는 RFID 태그와 제한 구역 내부를 커버할 수 있는 RFID 리더만 있으면 시스템 구축이 용이하고, 주변의 정황을 미루어 비정상 행동을 미리 예측할 수 있는 예측 모델은 종래에 비정상 행동 발생 후 대응하던 수동적인 방법과는 달리, 비정상 행동이 일어날 법한 상황을 감지하고 경보함으로서 범죄나 사고 예방에 적극적으로 도움을 줄 수 있으며, 비정상 행동 예측 모델은 지속적으로 업데이트 할 수 있고 모델들이 오버랩핑 되면서 축적되어 시너지 효과를 발휘할 수 있으므로, 시스템이 보다 신뢰받을 수 있는 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, unlike the conventional CCTV or sensors, if only the RFID tag that is used universally and the RFID reader that can cover the inside of the restricted area is easy to build the system, abnormal behavior due to the surrounding situation The predictive model that can predict the abnormal behavior can actively help to prevent crime or accident by detecting and alerting to the situation where abnormal behavior is likely to occur, unlike the manual method that was previously responded after abnormal behavior occurred. The model can be continuously updated and accumulated as the models overlap, so that the synergy can be exerted, so that the system can provide more reliable services.

Claims (14)

RFID 리더에서 복수의 RFID 태그들로부터 상기 복수의 RFID 태그들 각각의 위치 정보를 수집하는 단계;Collecting location information of each of the plurality of RFID tags from the plurality of RFID tags in an RFID reader; 상기 복수의 RFID 태그들이 상기 수집된 각 위치 정보에 해당하는 위치에 체류하는 시간을 나타내는 시간 정보를 수집하는 단계; 및Collecting time information indicating a time at which the plurality of RFID tags stay in a location corresponding to each of the collected location information; And 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 수집된 위치 정보 및 상기 수집된 시간 정보를 적용하여, 상기 복수의 RFID 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계를The abnormal behavior prediction for the plurality of RFID tags is applied by applying the collected location information and the collected time information to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information. To generate the information 포함하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.Abnormal behavior detection method using a tag lead system comprising. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 수집된 위치 정보 및 상기 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환하는 단계; 및Converting the situation information including the collected location information and the collected time information into a unified format of a system; And 상기 시스템의 컴파일러를 이용하여 상기 변환된 상황정보를 정황 인지용 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하고,Converting the converted context information into context recognition data using a compiler of the system, 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계는,Generating the abnormal behavior prediction information, 상기 정황 인지용 데이터를 상기 예측 모델에 적용함으로써 상기 복수의 RFID 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.And generating abnormal behavior prediction information for the plurality of RFID tags by applying the context awareness data to the prediction model. 제 2 항에 있어서, 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계는,The method of claim 2, wherein generating the abnormal behavior prediction information comprises: 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보 및 시간 정보가 상기 예측 모델에서 정하는 조건에 해당하는지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.And determining whether the location information and the time information included in the context recognition data correspond to a condition defined by the prediction model. 제 2 항에 있어서, 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계는,The method of claim 2, wherein generating the abnormal behavior prediction information comprises: 상기 예측 모델을 이용하여 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들 중 특정 위치에서 상기 시간 정보가 임계 시간을 초과하는지 판단하는 단계; 및Determining whether the time information exceeds a threshold time at a specific location among the locations indicated by the location information included in the context awareness data using the prediction model; And 상기 특정 위치에서 상기 시간 정보가 상기 임계 시간을 초과하면, 상기 특정 위치에 비정상적인 시간 동안 체류하는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.And generating abnormal behavior prediction information indicating that the time information at the specific location exceeds the threshold time, indicating that the specific time stays at the specific location for an abnormal time. . 제 2 항에 있어서, 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계는,The method of claim 2, wherein generating the abnormal behavior prediction information comprises: 상기 예측 모델을 이용하여 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들의 평균과 상이한 위치에서 상기 시간 정보가 임계 시간을 초과하는지 판단하는 단계; 및Determining whether the time information exceeds a threshold time at a location different from an average of locations indicated by location information included in the context awareness data using the prediction model; And 상기 상이한 위치에서 상기 시간 정보가 상기 임계 시간을 초과하면, 상기 상이한 위치에서 비정상적인 시간 동안 체류하는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.Generating abnormal behavior prediction information indicating that the time information at the different location exceeds the threshold time, the abnormal behavior prediction information indicating staying at the different location for an abnormal time. . 제 2 항에 있어서, 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계는,The method of claim 2, wherein generating the abnormal behavior prediction information comprises: 상기 예측 모델을 이용하여 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들이 특정 위치에 집중되는지 판단하는 단계; 및Determining whether the locations indicated by the location information included in the context recognition data are concentrated on a specific location using the prediction model; And 상기 위치 정보가 가리키는 위치들이 특정 위치에 집중되면, 상기 특정 위치에 비정상적으로 상기 복수의 RFID 태그들이 몰려 있는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.And generating abnormal behavior prediction information indicating that the plurality of RFID tags are abnormally concentrated at the specific location when the locations indicated by the location information are concentrated at a specific location. Behavior detection method. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 모델은,The method of claim 1, wherein the prediction model, 업데이트 가능하고, 하나 이상의 예측 모델들의 조합으로 구성되는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 방법.An updateable, abnormal behavior detection method using a tag lead system comprising a combination of one or more prediction models. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the method of claim 1 on a computer. 복수의 RFID 태그들로부터 위치 정보를 수집하고 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집하는 미들웨어;Middleware for collecting location information from a plurality of RFID tags and collecting situation information including the location information and time information at which the location information is collected; 상기 상황정보를 저장하는 정황 인지 데이터베이스;A context awareness database for storing the situation information; 상기 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환하는 리소스 메니저;A resource manager for converting the situation information into a unified format of a system; 상기 변환된 상황정보를 상기 시스템에 특화된 정황 인지용 데이터로 변환하는 컴파일러; 및A compiler for converting the converted context information into context recognition data specialized for the system; And 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 정황 인지용 데이터를 적용하여, 상기 복수의 RFID 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 정황 인지 메니저를Context recognition to generate the abnormal behavior prediction information for the plurality of RFID tags by applying the context recognition data to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information. Manager 포함하는 태그 리드 시스템에서 비정상 행동을 감지하는 리더.A reader that detects anomalous behavior in the containing tag lead system. 복수의 사용자에게 각각 배치된 복수의 태그들, 상기 태그의 정보를 독출하는 리더를 포함하는 시스템에 있어서,In the system comprising a plurality of tags each disposed to a plurality of users, the reader for reading the information of the tag, 상기 리더는,The leader, 상기 복수의 태그들로부터 위치 정보를 수집하고 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보가 수집된 시간 정보를 포함하는 상황정보를 수집하는 미들웨어;Middleware for collecting location information from the plurality of tags and collecting situation information including the location information and time information at which the location information is collected; 상기 상황정보를 저장하는 정황 인지 데이터베이스;A context awareness database for storing the situation information; 상기 상황정보를 시스템의 통일된 형식으로 변환하는 리소스 메니저;A resource manager for converting the situation information into a unified format of a system; 상기 변환된 상황정보를 상기 시스템에 특화된 정황 인지용 데이터로 변환하는 컴파일러; 및A compiler for converting the converted context information into context recognition data specialized for the system; And 비정상적 행동을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 위치 정보 및 시간 정보의 조합에 따라 생성하는 예측 모델에 상기 정황 인지용 데이터를 적용하여, 상기 복수의 태그들에 대한 상기 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 정황 인지 메니저를Context awareness manager for generating the abnormal behavior prediction information for the plurality of tags by applying the context recognition data to a prediction model that generates abnormal behavior prediction information indicating abnormal behavior according to a combination of location information and time information. To 포함하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템.An abnormal behavior detection system using a tag lead system comprising a. 제 10 항에 있어서, 상기 정황 인지 메니저는,The method of claim 10, wherein the context awareness manager, 상기 예측 모델을 이용하여 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들 중 특정 위치에서 상기 시간 정보가 임계 시간을 초과하는지 판단하고 상기 특정 위치에서 상기 시간 정보가 상기 임계 시간을 초과하면 상기 특정 위치에 비정상적인 시간 동안 체류하는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템.The predictive model is used to determine whether the time information exceeds a threshold time at a specific position among the points indicated by the position information included in the context awareness data, and when the time information exceeds the threshold time at the specific position, An abnormal behavior detection system using a tag lead system, characterized by generating abnormal behavior prediction information indicating staying at a specific location for an abnormal time. 제 10 항에 있어서, 상기 정황 인지 메니저는,The method of claim 10, wherein the context awareness manager, 상기 예측 모델을 이용하여 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들의 평균과 상이한 위치에서 상기 시간 정보가 임계 시간을 초과하는지 판단하고 상기 상이한 위치에서 상기 시간 정보가 상기 임계 시간을 초과하면 상기 상이한 위치에서 비정상적인 시간 동안 체류하는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템.The predictive model is used to determine whether the time information exceeds a threshold time at a location different from the average of locations indicated by the context information included in the context awareness data, and when the time information at the different location exceeds the threshold time. Generating abnormal behavior prediction information indicative of staying for an abnormal time at the different location. 제 10 항에 있어서, 상기 정황 인지 메니저는,The method of claim 10, wherein the context awareness manager, 상기 예측 모델을 이용하여 상기 정황 인지용 데이터에 포함된 위치 정보가 가리키는 위치들이 특정 위치에 집중되는지 판단하고 상기 위치 정보가 가리키는 위치들이 특정 위치에 집중되면 상기 특정 위치에 비정상적으로 상기 복수의 태그들이 몰려 있는 것을 나타내는 비정상 행동 예측 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템.By using the prediction model, it is determined whether the locations indicated by the location information included in the context recognition data are concentrated at a specific location. When the locations indicated by the location information are concentrated at a specific location, the plurality of tags are abnormally located at the specific location. An abnormal behavior detection system using a tag lead system, characterized in that for generating abnormal behavior prediction information indicative of the gathering. 제 10 항에 있어서, 상기 예측 모델은,The method of claim 10, wherein the prediction model, 업데이트 가능하고, 하나 이상의 예측 모델들의 조합으로 구성되는 것을 특징으로 하는 태그 리드 시스템을 이용하는 비정상 행동 감지 시스템.An abnormal behavior detection system using a tag read system, which is updatable and consists of a combination of one or more prediction models.
KR1020060102957A 2006-10-23 2006-10-23 Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system KR100828164B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060102957A KR100828164B1 (en) 2006-10-23 2006-10-23 Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060102957A KR100828164B1 (en) 2006-10-23 2006-10-23 Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080036408A KR20080036408A (en) 2008-04-28
KR100828164B1 true KR100828164B1 (en) 2008-05-08

Family

ID=39574839

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020060102957A KR100828164B1 (en) 2006-10-23 2006-10-23 Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100828164B1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002042276A (en) 2000-07-24 2002-02-08 Kobishi Denki Kk Communication device for home care
KR20030043178A (en) * 2001-11-27 2003-06-02 바이오인포메틱스 주식회사 System and method for managing silver town using wireless communication
KR20050082247A (en) * 2004-02-18 2005-08-23 고등기술연구원연구조합 Positioning system by using rfid
KR20050098557A (en) * 2004-04-07 2005-10-12 주식회사 팬택 Position auto notification service method of safeguard man
KR20060091124A (en) * 2005-02-14 2006-08-18 에스케이 텔레콤주식회사 Method and system for managing ward by using rfid

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002042276A (en) 2000-07-24 2002-02-08 Kobishi Denki Kk Communication device for home care
KR20030043178A (en) * 2001-11-27 2003-06-02 바이오인포메틱스 주식회사 System and method for managing silver town using wireless communication
KR20050082247A (en) * 2004-02-18 2005-08-23 고등기술연구원연구조합 Positioning system by using rfid
KR20050098557A (en) * 2004-04-07 2005-10-12 주식회사 팬택 Position auto notification service method of safeguard man
KR20060091124A (en) * 2005-02-14 2006-08-18 에스케이 텔레콤주식회사 Method and system for managing ward by using rfid

Also Published As

Publication number Publication date
KR20080036408A (en) 2008-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10614627B2 (en) Holographic technology implemented security solution
US10635888B2 (en) Smart-security digital system, method and program
US20170053504A1 (en) Motion detection system based on user feedback
KR100696728B1 (en) Apparatus and method for sending monitoring information
WO2013147889A1 (en) Recognition-based security
JP5780569B1 (en) Digital loss defense security system, method and program
US9336444B2 (en) System and method for occupancy detection using differential image sensing and optical markers
KR20110130033A (en) Active image monitoring system using motion pattern database, and method thereof
US20240161592A1 (en) Proactive loss prevention system
JP2014197330A (en) Security device, security method and program
KR20220000172A (en) An apparatus and a system for providing a security surveillance service based on edge computing and a method for operating them
KR20220000216A (en) An apparatus for providing a security surveillance service based on deep learning distributed processing
KR100828164B1 (en) Method for detecting abnormal behavior with tag read system and Recording medium thereof, Apparatus for reading tag with detecting abnormal behavior and System for detecting abnormal behavior with tag read system
US9111237B2 (en) Evaluating an effectiveness of a monitoring system
KR102596695B1 (en) Unmanned store operation system and unmanned store management method
JP2002133558A (en) Communication method of monitoring signal, and communication device of monitoring signal
KR20220000209A (en) Recording medium that records the operation program of the intelligent security monitoring device based on deep learning distributed processing
CN112949442A (en) Abnormal event pre-recognition method and device, electronic equipment and monitoring system
KR20220000424A (en) A camera system for providing a intelligent security surveillance service based on edge computing
KR20210057332A (en) Smart Mirror Based Behavior Pattern Management System
KR20220000175A (en) A method for operating of intelligent security surveillance service providing apparatus based on edge computing
WO2019142566A1 (en) Monitored person monitoring support system and monitored person monitoring support method
Yan et al. Safety live environment enhancement for older adult by using the behavior prediction model
JP2002135760A (en) Communication method and communication apparatus of monitoring signal
KR102450140B1 (en) Apparatus and method for generating multi-layer monitoring information on monitoring area

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120319

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130405

Year of fee payment: 6

LAPS Lapse due to unpaid annual fee