KR101644443B1 - 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 및 시스템 - Google Patents

시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템은
보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 사람 관련 데이터를 감지하는 센서 모듈을 포함하는 상황 감지부; 상기 상황 감지부에서 감지할 감지영역 및 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건을 설정하고 시공적 상황데이터에 의한 사람 감지 조건인 사람 개체 데이터를 설정하며, 상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하여 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 통신망을 통해 외부 단말기로 송신하는 상황 인식부; 상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터와 상황 인식부에서 설정된 감지영역 데이터와 감지할 사람의 시공적 이벤트 조건 데이터와 사람 개체 데이터를 저장하는 저장부; 현재 시간 정보를 수신하는 시간 데이터 수신부; 및 감지할 영역과 사람 개체 데이터와 이벤트 조건을 설정하는 시공적 상황데이터를 입력하는 입력부;를 포함한다.

Description

시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 및 시스템 {Warning method and system using prompt situation information data}
본 발명은 시공적 상황데이터를 이용한 자율 경고 기술에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경에서 적어도 하나 이상의 센서 모듈을 포함하는 감지부를 통해 상기 주변 상황 신호를 감지하고 입력받아 보안 및 방범에 관한 이벤트 신호와 상기 환경에 따른 시간과 공간적인 상황별 조건을 결합한 상황데이터를 이용하여 어떤 상황인지를 판단하고 보안/방범 관련 단체의 관제 센터 또는 도움을 줄 수 있는 사람에게 자율적으로 경고 신호를 송신하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 보안/방범을 위한 방법은 보안/방범 담당자에 의한 인위적인 감시방식과 감시카메라를 이용한 원격감시방식과 개인이 휴대하는 단말기의 센서를 이용한 위험 상황 송신 방식이 있다. 한편, 감시카메라를 이용한 원격감시방식은 감시 주체가 사람인 수동방식과 감시 주체가 기계적 시스템인 완전 자동방식이 있다.
인위적인 감시방식의 경우, 방범현장의 해당 방범 담당자나 사설 보안방범업체의 요원들에 의해 인위적인 감시가 이루어진다.
그러나 현재 대부분의 국가가 보안방범이 필요한 영역에 비해 해당 방범요원이 절대적으로 부족한 실정이고, 사설 보안방범업체에 위탁하기 위해서는 경제적 부담이 큰 현실적 문제가 있다.
이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 대부분의 국가에서는 방범현장에 감시카메라를 설치하여 감시카메라를 이용한 원격 감시방식을 실시하고 있으며, 개인이 휴대하기 간편한 스마트폰 등에 보안 프로그램을 설치하여 개인의 보안 관련 정보를 보안 관련 기관의 관제 PC로 전송하는 서비스가 매년 증가하고 있다.
그러나 개인이 휴대하는 단말기의 센서를 이용한 위험 상황 송신 방식의 경우 센서 위주로 위험 상황을 감지하는데 한계가 있어 큰 기대효과를 충분히 보기 어렵기 때문에 개인용 보안 분야의 경우 더욱 정확한 감지 방법이 필요한 실정이다.
어떤 특정 행위나 사건이 일어나는 것을 감지하는 영상 감시 시스템은 사람 추적을 이용한 연구 분야 중에서도 가장 중요하게 인식되고 있다.
그 이유는 사회가 발전할수록 공공 장소뿐 아니라 개인 공간에서도 개인 및 시설물의 안전에 대한 중요성이 높이 인식되고 있기 때문이다.
현대 사회가 정보화, 무인화, 자동화, 전산화의 성격이 증가함에 따라 자신과 사업장의 안전성 문제에 대한 경고가 지속적으로 대두되고 있다. 따라서 자신과 사업장의 재산 및 안전을 보호, 관리하기 위한 노력이 계속되고 있으며, 주요 시설물 및 관공서, 학교, 기업, 가정에 이르기까지 보안의 중요성과 범위가 넓어져 가고 있어 영상 감시 시스템의 중요성과 개발의 필요성이 요구되고 있다.
이러한 영상 감시 시스템의 대표적인 예로 네트워크 카메라(CCTV)를 이용한 관제(또는 감시) 시스템이 있으며, 상기 CCTV 관제 시스템은 영상 입력 기술, 영상 전송 기술 및 영상 출력 기술의 발전과 함께 급격히 진화하고 있다.
최근의 CCTV 관제 시스템은 복수의 카메라들로부터 입력된 영상들을 관제 센터 내에 배치된 여러 개의 모니터상에 출력하거나 하나의 모니터상에 격자 모양의 여러 영상들을 배열하여 출력한다. 그러면, 운용자 또는 관리자는 상기 모니터상에 출력된 영상들을 관찰하면서 감시 활동을 수행한다.
그런데 상기 관제 시스템에 사용되는 네트워크 카메라의 수가 갈수록 증가하고 있으며, 이에 따라 상기 관제시스템상에 입력되는 영상 데이터의 양이 많이 증가하고 있다. 이러한 영상 데이터의 증가는 네트워크상에 전송부하로 작용하여 영상의 품질을 떨어뜨리게 된다.
가령, 상기 네트워크 카메라의 개수가 100개 이상이 되면, 상기 스크린상에 모든 영상들을 한꺼번에 출력하지 못하고 전체 영상을 순환하는 방식으로 출력하게 되며, 또한 출력되는 영상들의 해상도가 떨어지는 문제가 발생한다.
또한, 상기 네트워크 카메라의 개수가 증가할수록 입력되는 영상들의 개수가 증가하기 때문에 모니터상의 2차원 영상들이 어디를 보고 있는지 서로 비슷하게 보이므로 영상에 대한 이해도가 떨어지는 문제가 발생한다. 따라서, 증가하는 영상 데이터에 대한 신속한 처리 및 사용자에 의한 효율적 감시를 위한 지능형 관제 시스템에 대한 개발이 요구된다.
한편, 운용자 또는 관리자가 상기 모니터상에 출력된 영상들을 관찰하면서 감시 활동을 수행하는 종래의 방식은 사람의 지속적인 관찰에 의존하므로 비효율적이며, 집중력 저하로 인하여 감시 대상이 되는 이상 상황을 놓칠 우려가 높아짐에 따라 지능형 감시 시스템이 개발되어 지속적인 연구가 이루어져 왔다.
지능형 감시 시스템은 카메라로부터 입력되는 영상을 실시간으로 분석하여 움직임이 있는 객체를 감지, 추적 및 분류하는 시스템을 말한다.
특히 객체가 보안 정책에 해당하는 이벤트를 발생시켰는지 여부를 판단하여 관리자에게 실시간으로 그에 관한 정보를 제공하고, 관련 데이터 및 이벤트 정보를 저장한 후 사후 관리 및 예방의 기능을 극대화시킬 수 있다.
최근의 객체 감지 및 추적 시스템은 객체의 이동에 비해 특정 장면 또는 상황을 분석하는 데 초점을 맞추어 연구되고 있다.
예를 들면, 사람 형태의 모델로 이루어진 학습집합을 기초로 영상 내에 존재하는 객체의 외곽성분을 분석하여 학습집합 내에서 가장 비슷한 모델을 추정하는 동적 형태 모델(Active Shape Model : ASM)이 제안되었다.
또한, 영상으로부터 사람 형태의 실루엣을 추출하고, 분석을 통한 모델 기반 알고리즘을 제안하여 겹침 현상과 같은 문제를 해결하는 방법이 제안된 바 있으며, 사람을 모델로 한 실시간 블럽(Blob) 추적 알고리즘도 제안되었다.
또 다른 종래의 방법으로는 영상 내에 존재하는 객체들의 특징으로 웨이블릿을 이용하여 패턴을 만들고, 이를 통계적으로 분석하여 SVM(Support Vector Machine)을 이용하는 방법이 있으며, 보행자를 인식하기 위해 보행자의 패턴 및 보행자가 아닌 패턴을 나누어 생성함으로써 단순하면서도 빠른 Adaboost 알고리즘을 사용하는 방법이 있다.
그 외에 효과적이고 정확하게 객체를 검출하며 데이터 분석에 따른 접근을 시도하기 위한 다양한 방법들이 제안된 바 있으나, 객체가 발생시키는 특정한 상황을 목표로 하여 영상을 분석하는 방법에 대한 연구는 아직 충분하지 않은 실정이다.
여기서, 객체가 발생시키는 특정한 상황에 대한 상황정보는 사용자가 상호작용을 하는 시점에 가용한 거의 모든 정보이며, 응용 운영환경의 일부로 응용이 감지할 수 있는 정보를 포함한다. 이러한 지능적 환경(Smart Environment)을 구현하기 위해서는 온도, 습도, 조도, 압력, 가속도, 기울기, 카메라, IR(Infrared Ray), 가시광선, Motion, 자기장 등 다양한 종류와 기능을 가진 센서들로부터의 상황인지 정보수집이 필요하다. 특히 사물의 위치는 이를 위한 중요한 정보가 되므로 많은 서비스가 연구되고 있다.
상황인지를 위해서는 누가(Object), 어디서, 무엇을 하고 있는지에 대한 인지가 필요하다.
현재로선 "누가"에 대한 정보를 인지하기 위해서는 Pervasive Computing 환경에서 중요한 요소인 추적하고자 하는 물체의 각각의 ID를 식별하여야 한다.
최근 비디오 영상 시퀀스에서의 자동물체인식 및 추적기술은 무인감시, 지능형 교통시스템, 군용시스템 등 많은 분야에서 응용되고 있고, 화면상에 나타나는 추적물체의 숫자 파악, 경계선 침입, 정해진 행동패턴의 인식은 가능하지만, 추적하고자 하는 물체의 ID를 식별할 수 없다는 문제점이 있다.
한편, "무엇을"에 대한 정보를 인지하기 위해서는 정확한 위치와 행동 패턴을 인식하여야 한다. 그러나 영상을 이용한 정보처리는 조명, 그림자, 노이즈의 간섭에 의해 특징추출에 어려움이 있다.
따라서, Pervasive Computing 환경에서 다양하고 유용한 서비스 구현을 위한 상황인지 시스템을 구축하기 위해 보다 효과적으로 누가, 어디서, 무엇을 하고 있는지에 대한 상황정보 인식 기술의 개발필요성이 대두된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 위치, 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 적어도 하나 이상의 주변 상황 정보를 감지하는 센서 모듈을 포함하는 상황 감지부를 통해 상기 주변 상황을 감지하여 보안 및 방범에 관한 이벤트 데이터를 상기 환경에 따른 공간적 상황별 데이터와 시간이라는 수단을 통해 얻어지는 복수의 시간대별 상황데이터를 결합하여 보다 정확하고 신속하게 외부 시스템 및 휴대 단말기로 경고하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 위치, 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 적어도 하나 이상의 주변 상황 정보를 감지하는 센서 모듈을 포함하는 상황 감지부를 통해 상기 주변 상황을 감지하여 보안 및 방범에 관한 이벤트 데이터를 상기 환경에 따른 공간적 상황별 데이터와 시간이라는 수단을 통해 얻어지는 복수의 시간대별 상황데이터를 결합하여 보다 정확하고 신속하게 외부 시스템 및 휴대 단말기로 경고하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 의한 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템은,
보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 위치, 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 적어도 하나 이상의 사람 관련 데이터를 감지하는 센서 모듈을 포함하는 상황 감지부; 상기 상황 감지부에서 감지할 감지영역과 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건을 설정하고 시공적 상황데이터에 의한 사람 감지 조건인 사람 개체 데이터를 설정하며, 상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하여 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망을 통해 외부 단말기로 송신하는 상황 인식부; 상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터와 상황 인식부에서 설정된 감지영역 데이터와 감지할 사람의 시공적 이벤트 조건 데이터와 사람 개체 데이터를 저장하는 저장부; 현재 시간 정보를 수신하는 시간 데이터 수신부; 및 감지할 영역과 사람 개체 데이터와 이벤트 조건 등을 설정하는 시공적 상황데이터를 입력하는 입력부;를 포함한다.
본 발명에 의한 상기 시간 데이터 수신부는 상기 상황 감지부에서 상기 사람이 감지되는 순간 상기 상황 인식부에서 상기 시공적 상황데이터와 상기 사람의 사람 개체 데이터를 상기 사람의 감지 데이터와 비교하여 이벤트가 발생했는지 판단하기 위해 필요한 정확한 시간 데이터를 수신하게 된다.
본 발명에 의한 상기 상황 인식부에 의해 설정되는 상기 사람의 감지 조건인 사람 개체 데이터는 월선/침투/절도/폭행/납치하는 사람의 예상되는 시공적 상황별 활동 패턴에 따른 상기 사람의 이미지, 동작, 음성, 발소리 및 특징적인 이동 속도/방향, 상기 사람이 내는 소음 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 임계값으로 구성한다.
본 발명에 의한 상기 상황 인식부에 의해 설정되는 이벤트 조건은,
가. 월선/침투 감지 조건
(A) 사람 개체로 판단된 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
(A-1) 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황이 감지되거나, 또는 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향으로 이동하는 상황이 감지되는 조건을 만족하는 경우,
나. 물품의 도난 사고 감지 조건
(B) 사람 개체로 판단된 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
(B-1) 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황이 감지되거나, 또는 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 일정 크기의 물체와 결합하여 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 B 조건 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되는 조건을 만족하는 경우,
다. 폭행/납치 사고 감지 조건
(C) 사람 개체로 판단된 적어도 둘 이상의 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 운용자가 설정한 일정 거리 이하로 서로 접근해 운용자가 설정한 일정 속도 미만으로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
(C-1) 상기 조건 C 조건의 상태에서 시공적 상황데이터를 기반으로 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 일정 시간 이상 감지된 운용자가 설정한 사람의 비명 소리 또는 폭력 관련 소음 기준을 넘어선 이후, 일정 시간 이하 내로 상기 비명 소리 및 폭력 관련 소음이 다시 감지되거나 또는 웃음소리가 적어도 한 번 이상 감지되지 않는 조건을 만족하는 경우,
(C-2) 상기 C 조건의 상태에서 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는 경우,
(C-3) 상기 C 조건의 상태에서 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터이고 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는 경우,
(C-4) 상기 C-3 조건의 상태에서 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 상기 조건(C-2)의 일정 데이터보다 일정 수준 낮은 상태인 경우, 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람이 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 설치된 스마트폰을 보유하고 있고, 이때, 상기 단말기의 상황 인식부가 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처로 경고 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 횟수 이상 수신하지 않는 경우,
상기 조건(C-3)의 상태에서 상기 단말기 스마트 폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 멀어지는 데이터가 운용자가 설정한 일정시간 이상 감지되거나, 또는 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료되거나, 또는 상기 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료된 상황의 데이터가 상기 관계인의 단말기(C)로 송출된 시점으로부터 운용자가 설정한 일정 시간 이상 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)을 작동시키지 않는 경우 중에서 어느 하나를 충족할 경우,
1차로 상기 단말기에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처로 경보 신호를 송출하게 되고, 이때 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수 이상 수신하지 않을 경우에 2차로 상기 스마트폰에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 자동으로 운용자가 설정한 일정한 연락처로 경보 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수 이상 수신하지 않는 조건인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법은, (1) 상기 상황 인식부에서 상기 상황 감지부의 센서모듈을 통해 감지영역의 사람 관련 데이터가 입력되는지를 판단하는 단계; (2) 상기 상황 인식부에서 입력된 사람 관련 데이터와 이미 설정된 사람 개체 데이터와 비교해 상기 입력된 사람 관련 데이터가 상기 사람 개체인지를 판단하는 단계; (3) 상황 인식부가 상기 사람 관련 데이터가 상기 사람 개체로 판단된 감지영역이 월선/침투 감지영역, 물품의 도난 사고 감지영역, 폭행/납치 감지영역 중에서 어느 영역 인지를 판단한 후, 상기 사람 개체 데이터를 저장부에 저장하는 단계; (4) 감지영역이 월선/침투 감지영역일 경우에는 상기 감지된 사람 관련 데이터와 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계; (5) 감지영역이 물품의 도난 사고 감지영역일 경우에는 상기 감지된 사람 관련 데이터와 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계; (6) 감지영역이 폭행/납치 감지영역일 경우에는 상기 감지된 사람 관련 데이터와 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계; 및 (7) 상기 상황 인식부에서 월선/침투 이벤트, 물품의 도난 사고 이벤트, 폭행/납치 이벤트 중 어느 하나의 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망을 통해 외부 단말기로 경고 신호를 송신하는 단계;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 보안/방범 이벤트는,
가. 월선/침투 이벤트, 나. 물품의 도난 사고 이벤트, 다. 폭행/납치 사고 이벤트가 있으며, 이들 이벤트는 서브루틴들로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 상기 시공적 상황데이터는 상기 사람의 다른 생물과 구별되는 특정 시간대별 생리학적 패턴 및 사회학적 패턴 데이터, 상기 사람의 감지된 장소에 대한 시간대별 범죄율 데이터, 상기 장소의 상기 사람이 상기 장소에서 특정 시간대에서 취하는 범죄 상황에서의 생리학적 행동 패턴 및 사회학적 행동 패턴 데이터, 상기 장소에서의 범죄 상황과 관련된 특정 행동 패턴 데이터, 상기 사람의 범죄 상황에 대한 통계적 데이터로서 경고 상황 검출을 위한 필터링 및 패턴 매칭과 추론이 가능하도록 구성되며, 상기 상황 인식부의 이벤트 감지를 위한 임계값을 정하는 기준 데이터로 사용되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 상기 상황 인식부의 경고 신호를 송신할 외부 단말기는 CCTV 관제 센터의 관제용 PC 또는 경찰 상황실 또는 스마트폰으로서 상기 상황 인식부의 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건에 의해 경고 신호를 수신하게 되며, 상기 외부 단말기의 연락번호는 상기 입력부를 통해 운용자가 직접 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템은 보안/방범 서비스를 제공받고자 하는 개인의 스마트폰(SP) 또는 보안/방범 서비스를 제공받고자 하는 개인 또는 기업 또는 단체 또는 군부대의 CCTV 관제용 PC(30)에 설치 및 운용이 가능한 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 상기 운용자가 설정한 사람 개체 데이터 중에서 사람을 감지하기 위한 상황별 이미지 데이터는, 사람의 외형과 유사한 모양의 긴 타원으로 설정되거나, 또는 사람의 머리 부분과 유사한 작은 원과 사람의 머리 부분 이하의 몸통 부분과 유사한 긴 타원형이 결합한 모양으로 설정되거나, 또는 사람의 머리 부분과 유사한 작은 원과 사람의 머리 부분 이하의 몸통 부분과 비슷한 긴 직사각형이 결합한 모양으로 설정되는 것을 특징으로 하며, 이때 긴 타원형이나 긴 직사각형의 최상단에 상대적으로 작고 둥근 모양의 도형이 접해 있는 특징의 도형일 경우, 상기 긴 타원형이나 긴 직사각형의 상황이 지면과 수직에 가까운 형태이면 이동 속도가 '걷거나 달리는 속도'로 감지(16-1)되어야 사람으로 감지되고, 또는 상기 긴 타원형이나 긴 직사각형이 지면과 평행에 가까운 형태이면 이동 속도가 '기어가는 속도'로 감지(16-2)되어야 사람으로 감지되고, 또는 상기 이미지 데이터가 둥근 원형일 경우, 상기 도형의 상황이 '한 곳에 운용자가 설정한 일정 시간 이상 머무르고 있는 것'으로 감지(16-3)되어야 사람으로 감지하며, 상기 조건(16-1 내지 16-3) 이외의 경우는 '동물로 감지'하는 것을 특징으로 하며, 상기 이미지 데이터를 기준으로 상기 사람을 감지하기 위한 상기 상황 감지부의 센서 모듈은 카메라 센서, 모션센서 중 어느 하나 이상의 센서 모듈을 통해 감지하고, 상기 사람의 '걷거나 달리는 속도'를 감지하기 위한 센서 모듈은 카메라 센서, 마이크, 진동 센서 중 어느 하나 이상의 모듈을 통해 감지하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면 보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 적어도 하나 이상의 사람 관련 데이터를 감지하여 시공적 상황데이터와 결합하여 보안 및 방범에 관한 이벤트 데이터인지를 판단하고 자율적으로 경고함으로써 실시간으로 신속한 대응이 가능하다.
또한, 영상 데이터 이외의 다양한 시공적 상황데이터를 이용함으로써 보다 적은 컴퓨터 리소스 만으로도 높은 수준의 정확한 경고상황 판단이 가능하여 기존의 영상보안 시스템의 단점을 극복할 수 있으며, 시스템 구축 비용을 크게 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 국경의 철책 주변을 감시하기 위해 동작하는 상황을 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 침입 및 폭행을 감지하는 상황을 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 납치를 감지하는 상황을 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 중 월선/침투 감지 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 중 물품 도난 사고 감지 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 중 폭력/납치 감지 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.
우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
먼저, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 및 시스템에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템의 블록도이다.
본 발명에 의하면 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)은,
보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 위치, 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 적어도 하나 이상의 사람 관련 데이터를 감지하는 센서 모듈(10)을 포함하는 상황 감지부(20); 상기 상황 감지부에서 감지할 감지영역(L21~L23)과 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건을 설정하고 시공적 상황데이터에 의한 사람(S401~S403) 감지 조건인 사람 개체 데이터를 설정하며, 상기 상황 감지부(20)에서 감지된 사람 관련 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하여 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망(40)을 통해 외부 단말기(C)로 송신하는 상황 인식부(30); 상기 상황 감지부(20)에서 감지된 사람 관련 데이터와 상황 인식부(30)에서 설정된 감지영역(L21~L23) 데이터와 감지할 사람(S401~S403)의 시공적 이벤트 조건 데이터와 사람 개체 데이터를 저장하는 저장부(32); 현재 시간 정보를 수신하는 시간 데이터 수신부(33); 및 감지할 영역과 사람 개체 데이터와 이벤트 조건 등을 설정하는 시공적 상황데이터를 입력하는 입력부(31);를 포함한다.
센서 모듈(10)은 다양한 형태의 CCTV 카메라 또는 스마트폰 등의 휴대용 단말기에 부착된 GPS(15), 모션 센서(적외선 센서, 초음파 센서. 마이크로웨이브 센서)(13), 가속도센서(14), 자이로센서(16), 조도 센서, 진동 센서(17), 마이크(12), 카메라 센서(11)를 구비할 수 있으며, 보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경을 감지한다.
상기 상황 인식부(30)에 의해 설정되는 상기 사람(S401 내지 S403)의 감지 조건인 사람 개체 데이터는 월선/침투/절도/폭행/납치하는 사람(S401 내지 S403)의 예상되는 시공적 상황별 활동 패턴에 따른 상기 사람의 이미지(M21 내지 M26), 동작, 음성, 발소리 및 특징적인 이동 속도/방향, 상기 사람(S401 내지 S403)이 내는 소음 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 임계값으로 설정한다.
상기 운용자가 설정한 사람 개체 데이터 중에서 사람(S401 내지 S403)을 감지하기 위한 상황별 이미지 데이터(M21 내지 M26)는, 사람의 외형과 유사한 모양의 긴 타원으로 설정되거나, 또는 사람의 머리 부분과 유사한 작은 원과 사람의 머리 부분 이하의 몸통 부분과 유사한 긴 타원형이 결합한 모양(M21 내지 M26 참조)으로 설정되거나, 또는 사람의 머리 부분과 유사한 작은 원과 사람의 머리 부분 이하의 몸통 부분과 비슷한 긴 직사각형이 결합한 모양으로 설정되는 것을 특징으로 하며, 이때 긴 타원형이나 긴 직사각형에 상기 도형의 최상단에 상대적으로 작고 둥근 모양의 도형이 접해 있는 특징의 도형일 경우, 상기 감지된 사람의 상황이 상기 도형이 지면과 수직에 가까운 형태(M23)이면서 이동 속도가 '걷거나 달리는 속도'로 감지(16-1)되어야 하고, 또는 상기 도형이 지면과 평행에 가까운 형태(M22)이면 이동 속도가 '기어가는 속도로 감지(16-2)'되어야 하고, 또는 둥근 원형일 경우, 상기 감지된 사람의 상황이 '한 곳에 운용자가 설정한 일정 시간(예를 들면, 5분 등) 이상 머무르고 있는 것'으로 감지(16-3)되어야 하며, 상기 조건(16-1 내지 16-3) 이외의 경우는 '동물(A)로 감지'하는 것으로 한다.
상기 시공적 상황데이터는 상기 사람의 다른 생물과 구별되는 특정 시간대별 생리학적 패턴(예를 들면, 늦은 밤 10시 이후에는 잠을 자는 패턴 등) 및 사회학적 패턴 데이터(예를 들면, 아침 8시에서 9시경은 출근하는 패턴 등), 상기 사람의 감지된 장소에 대한 시간대별 범죄율 데이터(예를 들면, 특정 어린이 놀이터의 범죄율이 오후 4시 이후에 급격히 증가하는 데이터 등), 상기 장소의 상기 사람이 상기 장소에서 특정 시간대에서 취하는 범죄상황에서의 생리학적 행동 패턴(예를 들면, 상기 놀이터에 어울리지 않는 성인 남자가 범죄를 저지를 경우 걸음걸이가 갑자기 빨라지는 패턴 등) 및 사회학적 행동 패턴 데이터(예를 들면, 영업시간이 끝난 상점 앞에 서성거린다는 것은 사회학적으로 매우 어색한 행동 패턴 등), 상기 장소에서의 범죄 상황과 관련된 특정 행동(예를 들면, 상기 놀이터에서 키가 작은 어린이와 키가 큰 어른이 서로 떨어져 있다가 갑자기 서로 접근한 후 5분 정도 머물다가 함께 이동하는 등) 패턴 데이터, 상기 사람의 범죄 상황에 대한 통계적 데이터로서 경고 상황 검출을 위한 필터링 및 패턴 매칭과 추론이 가능하도록 구성되며, 상기 상황 인식부의 이벤트 감지를 위한 임계값을 정하는 기준 데이터로 사용되며, 이로 인해 상기 보안 및 방범 상황에 대한 보다 정확하고 신속한 경고를 할 수 있게 된다.
기존의 보안/방범용 영상 감시 장비의 영상을 이용한 정보처리는 조명, 그림자, 노이즈의 간섭에 의해 특징추출에 어려움이 있었다. 더욱이 획득되는 영상데이터만으로 폭력, 도난 등의 상황을 추론하기 때문에 정확한 결과를 얻기가 매우 어려웠으며, 많은 리소스가 필요하다는 문제점이 있었다.
즉, 보안/방범용 감시 장비에서 감지된 사람의 행동 영상만으로는 폭력, 납치, 도난 등의 상황을 사람 대신에 시스템이 추론한다는 것은 매우 어렵고 많은 비용이 필요하기 때문에 이를 개선하기 위해서는 여러 가지 정보를 동시에 파악할 수 있는 특징을 가진 시간이라는 데이터와 공간이라는 데이터를 획득해야만 한다.
사람은 동물과 구별되는 생리학적 패턴이 있으며, 또한 사회 생활을 하기 때문에 직업과 주변 환경에 따른 시간대별 사회학적 패턴이 있다.
예를 들어 어떤 사람은 아침 8시에 기상하는 반면, 어떤 사람은 오후 2시에 기상하는 사람이 있다. 그리고 어떤 상점은 밤 10시에 문을 닫으며, 어떤 상점은 24시간 내내 문을 여는 곳이 있다. 이때, 밤 10시에 문을 닫는 상점이 있고 누군가 밤 11시에 그 상점 출입문 앞에서 한 참을 서성거린다면 상점 주인 입장에서는 그 사람이 의심스러울 수밖에 없는 것이다.
즉, 무인 감시 장비를 통해 서성거리는 영상 데이터와 밤 10시에 문을 닫는 상점 주인의 사회생활 패턴 데이터 및 밤 11시라는 시간 데이터와 밤 11시에 대부분 집에 있어야 하는 일반적인 생리학적 패턴 데이터가 결합(시공적 상황데이터)함으로 해서 '의심스러운 상황'을 어렵지 않게 획득할 수 있는 것이다.
이와 같은 시공적 상황데이터를 무인 감시장비에서 판단해 상점 주인의 단말기로 경고 신호를 전송해 주면 상점 주인은 그 상점으로 달려와 문제를 해결하게 될 것이다. 만약 상기 무인 감시장비에서 획득된 데이터가 영상 데이터가 유일했다면 시스템이 사람을 대신해서 '의심스러운 상황'을 판단하기에 큰 어려움이 있었을 것이다.
또 다른 예로서 대한민국 휴전선 철책 지대에 누군가가 월남을 시도하고 있는 상황을 가정할 수 있다. 이때, GOP 철책 여러 곳에는 CCTV가 설치되어 운용되고 있는데 새벽 2시경에 월남을 시도하려는 사람이 감지됐다면 획득 가능한 데이터는 다음과 같다.
1. 감지 시간 데이터 : 감지 시간이 철책 근무자들이 순찰하는 시간 이외라면 거의 100% 월남을 시도하는 사람이다.
2. 감지 영상 데이터 : 감시 장비에서 복잡한 제스처 인식이나 행동 패턴 인식을 할 필요가 없으며 단순하게 감지된 물체의 외형이 타원형에 가깝다는 수준의 데이터만 검출하면 된다. 왜냐하면, '순찰하지 않는 시간'이라는 데이터와 결합되어 판단하기 때문에 상기 시간에 사람 형상의 물체가 감지됐다면 거의 100% 월남을 시도하는 사람이다.
3. 공간 데이터 : GOP 철책이라는 공간은 지나다니는 사람이 철책 근무자들 이외에는 없는 사회학적 패턴이 있다.
4. 이동 속도 데이터 : 상기 월남을 시도하는 사람은 상기 공간에서 은밀하게 움직여야하는 생리적 패턴이 있다. 본능적으로 천천히 움직여야 발각되지 않는다는 것을 알고 있는 것이다. 그렇기 때문에 은밀하고 매우 느린 속도로 움직이는 사람 형상의 물체가 감지됐다면 누가 봐도 발각되는 것을 원치 않는 종류의 사람이 거의 100% 확실하다. 즉, 사람이 감지되면 안되는 특정 시간과 특정 장소에서 어떤 특정 사람이 감지됐다면 매우 '의심스러운 사람'으로 분류하는 것이 바람직하며, 상기 시공적 상황데이터는 상기와 같은 '의심스러운 사람'을 즉각적으로 감지하기 위해 구비된다.
이처럼 종래의 지능형 영상분석만으로는 100% 정확도를 확보할 수 없는 상황에서 영상 데이터와 공간 데이터, 시간 데이터, 생리학적 패턴 데이터, 사회학적 패턴 데이터의 결합(시공적 상황데이터)으로 인해 감지율이 100%에 가까운 정확도를 구현할 수 있게 되는 것이다.
또한, 본 발명의 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)은 영상데이터를 최대한 단순하게 분석해도 다른 데이터(시공적 상황데이터)와 결합하여 높은 정확도로 상황분석을 할 수 있다.
또한, 본 발명은 주변 상황데이터를 감지하고 비교하여 이벤트가 발생했는지를 판단하는 과정이 비교적 매우 적은 리소스 만으로도 가능하며 종래의 지능형 영상분석 시스템의 영상분석 및 추론으로 판단한 결과에 비해 더욱 정확한 감지를 구현할 수 있음으로써 고비용의 무인 감시 장비 구축 비용을 크게 절감할 수 있는 효과도 기대할 수 있다.
상황인식부(30)는 감지영역(L21 내지 L23)을 설정하고 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건을 설정하고, 시공적 상황데이터에 의한 사람(S401 내지 S403) 감지 조건인 사람 개체 데이터를 설정하며, 상기 상황 감지부(20)에서 감지된 주변 상황데이터를 설정된 감지영역(L21 내지 L23) 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하여 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망(40)을 통해 외부 단말기(C)로 송신하게 된다.
상기 외부 단말기(C)는 CCTV 관제 센터의 관제용 PC 또는 경찰 상황실 또는 스마트폰으로서 상기 상황 인식부(30)의 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건에 의해 경고 신호(40)를 수신하게 되고, 상기 외부 단말기(C)의 연락번호는 상기 입력부(31)를 통해 운용자가 직접 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 상기 상황 인식부(30)에 의해 설정되는 이벤트 조건은,
가. 월선/침투 이벤트 조건
(A) 사람 개체(M21)로 판단된 사람(S401)이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역(L21) 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동(M22)하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
(A-1) 상기 조건(A)의 상태에서 감지된 사람(S402)이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 조건(A)의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황(S403)이 감지되거나, 또는 상기 조건(A)의 상태에서 감지된 사람(S402)이 감지영역(L21, L1) 밖이나 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향(V3)으로 이동하는 상황(S403)이 감지되는 조건을 만족하는 경우,
나. 물품의 도난 사고 이벤트 조건
(B) 사람 개체(M24)로 판단된 사람(S501)이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역(L22) 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
(B-1) 상기 조건(B)의 상태에서 감지된 사람(M24)이 감지영역(L22)의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 조건(B)의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황(M24)이 감지되거나, 또는 상기 조건(B)의 상태에서 감지된 사람(M24)이 감지영역 내부로 진입한 상황(S501)에서 일정 크기의 물체와 결합하여 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되거나(미도시), 또는 상기 조건(B)의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되는 조건을 만족하는 경우(미도시),
다. 폭행/납치 사고 이벤트 조건
(C) 사람 개체(M25, M26)로 판단된 적어도 둘 이상의 사람(S601, S602)이 운용자가 설정한 일정 시간에 운용자가 설정한 일정 거리 이하로 서로 접근해 운용자가 설정한 일정 속도 미만으로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
(C-1) 상기 조건 C 조건의 상태에서 시공적 상황데이터를 기반으로 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 일정 시간 이상 감지된 운용자가 설정한 사람의 비명 소리 또는 폭력 관련 소음 기준을 넘어선 이후, 일정 시간 이하 내로 상기 비명 소리 및 폭력 관련 소음이 다시 감지되거나 또는 웃음소리가 적어도 한 번 이상 감지되지 않는 조건을 만족하는 경우,
(C-2) 상기 C 조건의 상태에서 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터(예를 들면 폭력 관련 소음을 80db로 설정하는 등)가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지(예를 들면, 10초 등)되는 경우,
(C-3) 상기 C 조건의 상태에서 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터(예를 들면, 차 문닫는 소리 등)이고 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터(예를 들면, 상기 차량의 문 닫는 소음이 감지된 후 5분 후부터 탑승자의 비명소리나 가해자의 폭력 상황의 소음이 감지되는 등)가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지(예를 들면, 5분 등)되는 경우,
(C-4) 상기 C-3 조건의 상태에서 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 운용자가 설정한 상기 조건(C-2)의 일정 데이터보다 일정 수준 낮은 상태(예를 들면, 운용자가 폭행 관련해 설정한 소음 기준에 미달 될 경우 등)인 경우, 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)이 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(C)이 설치된 스마트폰(SP)을 보유하고 있고, 이때, 상기 단말기(C)의 상황 인식부(30)가 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경고 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 횟수 이상 수신하지 않는 경우(예를 들면, 폭력 상황 소음에는 미달하는 수준이라 확인하는 차원에서 도움을 줄 수 있는 자가 연락을 취했는데 피해자가 받지 않는 경우로서 폭력관련 소음에 미달하더라도 전화를 받지 않기 때문에 폭력 상황으로 간주할 수 있다),
(C-5) 상기 조건(C-3)의 상태에서 상기 스마트폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 멀어지(예를 들면, 500m 이탈 등)는 데이터가 운용자가 설정한 일정시간 이상 감지되거나, 또는 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료되거나, 또는 상기 비정상 종료 상황데이터가 상기 관계인의 단말기(C)로 송출된 시점으로부터 운용자가 설정한 일정 시간 이상(예를 들면, 1분 등) 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템을 작동시키지 않는 경우 중에서 어느 하나를 충족할 경우,
1차로 상기 스마트폰(SP)에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경보 신호를 송출하게 되고, 이때 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인(C)으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간(예를 들면, 5초 등) 및 횟수 이상 수신하지 않을 경우에 2차로 상기 스마트폰(SP)에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 자동으로 운용자가 설정한 일정한 연락처(C)로 경보 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인(C)으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간(예를 들면, 5초 등) 및 횟수 이상 수신하지 않는 조건인 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 월선/침투를 감지하는데 있어서 사건 발생이 높은 시간대를 설정시,
상기 감지영역이 특정 국가의 국경일 경우는 상기 국경의 수비를 담당하는 군인들이 상기 국경을 순찰하는 영상이 감지되는 시간 이외의 시간(예를 들면, 오후 3시 ~ 오후 3시 10분 등)으로 설정하고, 또는 특정 국가 주요 시설일 경우는 상기 시설의 철책이나 경계벽 주변에 평균적으로 사람이 없어야 하는 시간대(예를 들면, 저녁 9시~ 아침 7시 등)로 설정하고, 또는 특정 국가의 논이나 밭일 경우는 평균적으로 침투가 빈번한 시간대(예를 들면, 새벽 4시 ~ 새벽 6시 등)로 설정하고, 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실일 경우는 평균적으로 사람이 드나들면 안 되는 시간대(예를 들면, 저녁 7시 ~ 아침 7시 등)로 설정하고, 또는 특정 국가의 초등학교일 경우는 평균적으로 초등학생 이외의 사람이 감지되면 안 되는 시간대(예를 들면, 아침 8시 ~ 오후 4시 등)로 설정할 수 있으며,
또한, 상기 물품 도난 사고를 감지하는데 있어서 사건 발생이 높은 시간대를 설정시,
감지영역의 상황이 상기 감지영역의 담당자가 상기 감지영역 주변을 주기적으로 순찰하는 곳일 경우는 상기 담당자가 상기 감지영역을 순찰하는 영상이 감지되는 시간 이외의 시간으로 설정(예를 들면, 밤 10시 ~ 밤 10시 10분 등)하고, 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 많은 사람이 오고 가는 곳일 경우는 상기 감지 영역의 주변에 평균적으로 사람이 없어야 하는 시간대로 설정(예를 들면, 새벽 1시 ~ 새벽 4시 등)하고, 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 사람이 드물게 오고 가는 곳일 경우는 평균적으로 침투가 빈번한 시간대로 설정(예를 들면, 새벽 2시 ~ 새벽 4시 등)하고, 또는 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실의 경우는 평균적으로 사람이 감지되면 안 되는 시간대로 설정(예를 들면, 밤 10시 ~ 아침 6시 등)하고, 또는 특정 국가의 초등학교의 경우는 평균적으로 초등학생 이외의 사람이 감지되면 안 되는 시간대로 설정(예를 들면, 아침 8시~오후 4시 등)할 수 있으며,
또한, 상기 폭행/납치 사고를 감지하는데 있어서 사건 발생이 높은 시간대를 설정시,
감지영역의 상황이 상기 감지영역의 담당자가 상기 감지영역 주변을 주기적으로 순찰하는 곳일 경우는 상기 담당자가 상기 감지영역을 순찰하는 영상이 감지되는 시간 이외의 시간으로 설정하고(예를 들면, 2시~2시 10분 등), 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 많은 사람이 오고 가는 곳일 경우는 상기 감지영역의 주변에 평균적으로 사람이 없어야 하는 시간대로 설정(예를 들면, 새벽 1시~새벽5시 등)하고, 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 사람이 드물게 오고 가는 곳일 경우는 평균적으로 폭행/납치 사고가 빈번한 시간대(예를 들면, 새벽 4시 등)로 설정하고, 또는 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실의 경우는 평균적으로 사람이 감지되면 안 되는 시간대(예를 들면, 새벽 1시~새벽 5시 등)로 설정할 수 있는 것을 특징으로 한다.
특히, 조건 (C-3)의 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터는 차량의 문을 닫는 소리(S602)를 포함하며, 조건(C-5)의 상기 스마트폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 멀어지는 데이터의 감지는 조건(C-3)의 조건이 충족된 직후, 상기 스마트폰의 화면에 사전에 설정한 폭행/납치 가해자가 알지 못하도록 상기 경고 상황 진행과 관련 없는 '질문' 창이 뜨게 되며(도 S604 참조, 만약 가해자가 피해자의 단말기를 탈취했는데 경고 송신 상황이 노출되면 피해자에게 위해를 가할 수 있는 경우로 피해자를 보호하기 위해 경고 상황이 진행되는 것을 노출하지 않기 위해 전혀 관련 없는 '질문' 창을 띄우는 것이다), 상기 질문에 대해 사전에 설정한 답변을 일정한 시간 이내에 하지 않거나 답변이 틀릴 경우가 2회 연속일 경우에 경고 상황으로 감지되는 것을 특징으로 한다.
상기 B-1 조건의 감지영역(L21, L1) 밖이나 내부로 진입한 상황에서 상기 상황 인식부(30)에 의해 설정되는 상기 감지된 사람(S401)의 이동하는 상황의 이벤트 조건은,
특정 국가의 국경이나 특정 국가 주요 시설에 설치되어 있는 철책 (S404)또는 경계 벽을 월선(S402)할 경우에 상기 사람(S402)의 이동 속도가 일정 속도 이하(예를 들면, 시속 100m 등)이고 조용하며, 이동 방향이 철책에서 점점 멀어지고(V3), 또는 논이나 밭에 설치되어 있는 철책이나 경계 벽을 월선하는 대상은 상기 논이나 밭에서 재배하는 농작물이 저가일 경우(예를 들면, 옥수수 밭 등)에 있어서, 사람보다 작고 전체적인 형태가 타원형(A1, A22)에 가깝고(A21, A22), 이동 속도가 일정 속도 이상이며(예를 들면, 시속 10km 등), 동물 특유의 음성이 있고, 상기 농작물을 훼손하는 과정에 이동 속도가 일정 속도 이하(예를 들면, 시속 1km 등)이며, 상기 농작물이 고가일 경우에 있어서 사람 개체로서 이동 속도가 일정 속도 이하(예를 들면, 시속 2km 등)이며, 이동 시 상기 철책이나 경계 벽에서 점점 멀어지고, 또는 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실을 침입하는 경우에 있어서, 사람 개체로 이동속도가 일정 속도 이하(예를 들면, 시속 1km 등)이거나, 침입 후 도주할 경우는 일정 속도 이상(예를 들면, 시속 7km 등)인 것을 특징으로 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 국경의 철책(S404) 주변을 감시하기 위해 동작하는 상황을 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 2를 참고하면, 본 발명의 상황 감지부(20)는 상황 인식부(30)를 통해 GOP 철책(S404)의 특정 부분을 감지영역(L21)으로 설정하고 경계선(L1) 내부로 월선하는 사람(S401)을 감지(단계 S410)하여 월선자(S402)의 월선 이벤트가 발생(단계 S460)하면 구비된 유무선 통신망(40)을 통해 주변 근무 초소(C)로 경고 신호(단계 S800)를 보내도록 설정한다. 상기 GOP 철책(S404)은 순찰담당 군인들이 주기적으로 철책을 순찰하면서 지나가는 사회학적 패턴이 있다. 여기서 상황 감지부(20)는 상기 철책 순찰 시간을 제외한 시간 동안 감지 영역(L21)을 감지하게 된다. 순찰하는 시간 이외의 시간에 사람이 감지가 되면 그 사람은 월남하는 사람일 확률은 거의 100%이다.
도 3은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 침입 및 폭행을 감지하는 상황을 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 상황 감지부(20)는 상황 인식부(30)를 통해 설정된 은행 출입문의 특정 부분을 감지영역(L22)으로 감지하고 은행 내부로 침입하는 사람(S501)을 감지(단계 S510)하여 침입자(S502)의 침입 이벤트가 발생(단계 S560)하면 구비된 유무선 통신망(40)을 통해 주변 경찰 상황실(C)로 경고 신호(단계 S800)를 보내도록 설정한다. 상기 은행은 오후 4시 이후에는 영업을 중단하고 문을 닫는 사회학적 패턴이 있다. 여기서 상황 감지부(20)는 감지 영역(L22)을 상기 은행의 문닫는 시간 이후로 감지하게 된다. 문닫은 시간 이외의 시간에 사람이 감지가 되면 그 사람은 침입하는 사람일 확률은 거의 100%이다.
도 4는 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 납치를 감지하는 상황을 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 사용자 개인의 안전을 목적으로 상기 사용자의 스마트(SP)폰에 설치된 경우로서 상기 스마트폰(SP)의 상황 감지부(20)는 스마트폰(SP)의 카메라 센서(11), 마이크(12), 모션 센서(13), 가속도 센서(14), GPS, 자이로 센서(16) 등 다양한 센서 모듈을 구비할 수 있으며, 상기 스마트폰(SP)의 상황 인식부(30)를 통해 사용자 주변을 감지영역(예를 들면, 사용자를 중심으로 3m 반경 등)으로 설정할 수 있고 택시에 승차(S602)를 하는 예를 들어 설명할 수 있다. 이때, 택시 좌석에 앉는 즉시 차문을 닫게 되어 있으며(S603), 상기 상황 감지부의 마이크(12)는 상기 문닫는 소리를 감지(단계 S610)하여 운전사의 납치 이벤트가 발생(S660 내지 S680)하면 구비된 유무선 통신망(40)을 통해 주변 경찰 상황실(C)로 경고 신호(S800)를 보내도록 설정한다. 차문을 닫은 후 집으로 향하는 경로를 벗어나기 시작한다면 그 기사는 납치하는 사람일 확률이 매우 높아지게 된다.
도 5는 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 우선 상기 상황 인식부(30)에서는 상기 상황 감지부(20)의 센서모듈(10)을 통해 감지영역(L21 내지 L23)의 사람관련 데이터가 입력되는지를 판단한다(S100).
판단 결과 상기 사람 데이터가 입력되면, 이미 설정된 사람 개체 데이터와 비교해 상기 입력된 사람이 사람 개체인지를 판단한다(단계 S200).
상술한 단계(S200)을 통해 상기 입력된 사람이 사람 개체인 것으로 판단되면 상황 인식부(30)는 상기 감지영역(L21 내지 L23)이 월선/침투 감지영역, 물품의 도난 사고 감지영역, 폭행/납치 감지영역 중에서 어느 영역 인지를 판단한 후, 상기 사람 개체 데이터를 저장부(32)에 저장한다(단계 S300).
상술한 단계(S300)의 판단결과 월선/침투 감지영역일 경우에는 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단한다(단계 S400).
상술한 단계(S300)의 판단결과 물품의 도난 사고 감지영역일 경우에는 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단한다(단계 S500).
상술한 단계(S300)의 판단결과 폭행/납치 감지영역일 경우에는 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단한다(단계 S600).
이제 상술한 단계(S400 내지 S600)를 통해 월선/침투 이벤트, 물품의 도난 사고 이벤트, 폭행/납치 이벤트 중 어느 하나의 이벤트가 발생한 것으로 판단되면(단계 S750) 유무선 통신망(40)을 통해 외부 단말기(C)로 경고 신호를 송신한다(단계 S800).
이제 도 6을 참고하여 도 5의 월선/침투 감지 단계(S400)를 상세하게 설명한다.
도 6은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 중 월선/침투 감지 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6을 참고하면, 상기 상황 인식부(30)는 상황 감지부(20)에서 감지된 사람 관련 데이터(단계 S410)를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단한다(단계 S420).
상술한 단계(단계 S420)의 판단결과 사람 개체(M21)일 경우에는 상기 사람 개체(M21)로 판단된 사람(S401)이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역(L21) 근처의 운용자가 설정한 일정 거리(예를 들면, 철책 라인으로부터 3m 이하 등)에서 운용자가 설정한 운용자가 설정한 일정 속도 이하(예를 들면, 시속 500m의 느린 속도 등)로 이동(M22)하고 있는 것으로 감지되는 A 조건을 만족하는지를 판단한다(단계 S430).
판단 결과 상기 A 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터(단계 S440, 단계 S450)를 기반으로 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람(S402)이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황(예를 들면, 철책을 절단하는 상황으로 감지영역에 접한 상황 등)이 감지(S401)되거나, 또는 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과(예를 들면, 철책을 넘거나 절단해 통과한 경우 등)해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황(S403)이 감지되거나, 또는 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람(S402)이 감지영역(L21, L1) 밖이나 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향(V3)으로 이동(예를 들면, 철책을 통과해 도주하는 상황 등)하는 상황(S403)이 감지되는 A-1 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S460).
그리고 상술한 단계(S460)가 상기 A-1 조건을 만족하는 경우 월선/침투 상황으로 판단하고 상기 단계 이후를 반복하여 수행한다.
이제 도 7을 참고하여 도 5의 물품의 도난 사고 감지 단계(S500)를 상세하게 설명한다.
도 7은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 중 물품 도난 사고 감지 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7을 참고하면, 상기 상황 인식부(30)는 상황 감지부(20)에서 감지된 사람 관련 데이터(단계 S510)를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단한다(단계 S520).
상술한 단계(단계S520)의 판단 결과 사람 개체(M24)일 경우에는 상기 사람 개체(M24)로 판단된 사람(S501)이 운용자가 설정한 일정 시간(예를 들면, 전 직원이 퇴근한 오후 9시 이후부터 출근 시간인 다음날 오전 7시 등)에 감지영역(L22) 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동(예를 들면, 시속 500m 이하로 천천히 이동 등)하고 있는 것으로 감지되는 B 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S530).
판단 결과 상기 B 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터(단계 S540, 단계 S550)를 기반으로 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람(M24)이 감지영역(L22)의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지(예를 들면, 출입문에 도달해 침입하기 위해 손잡이를 잡음으로 해서 출입문과 접한 상황 등)되거나, 또는 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역(L22) 가장 외곽을 통과(예를 들면, 출입문을 열고 침입을 한 상태 등)해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황(M24)이 감지되거나, 또는 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람(M24)이 감지영역 내부로 진입한 상황(S501)에서 일정 크기의 물체와 결합(예를 들면, 훔친 물건을 들고 있는 상태 등)하여 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동(예를 들면, 훔친 물건을 들고 도주하기 때문에 시속 7km 이상의 속도로 이동하는 상태 등)하는 상황이 감지되거나(미도시), 또는 상기 B 조건 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되는 B-1 조건을 만족하는 경우(미도시)인지를 판단한다(단계 S560).
그리고 상술한 단계(S560)가 상기 B-1 조건을 만족하는 경우 물품의 도난 사고 감지 상황으로 판단하고 상기 단계 이후를 반복하여 수행한다.
이제 도 8을 참고하여 도 5의 폭력/납치 감지 단계(S600)를 상세하게 설명한다.
도 8은 본 발명의 한 실시 예에 따른 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법 중 폭력/납치 감지 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8을 참고하면, 상기 상황 인식부(30)는 상황 감지부(20)에서 감지된 사람 관련 데이터(단계 S610)를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단한다(단계 S620).
상술한 단계(단계 S620)의 판단 결과 상기 발생한 이벤트가 사람 개체(M25, M26)일 경우에는 상기 사람 개체(M25, M26)로 판단된 적어도 둘 이상의 사람(S601, S602)이 운용자가 설정한 일정 시간(예를 들면, 사람들이 없어야 할 시간 등)에 운용자가 설정한 일정 거리 이하(예를 들면, 폭행 상황 전단계로 1m 이하의 거리 등)로 서로 접근해 운용자가 설정한 일정 속도 미만(예를 들면, 시속 500m 등)으로 이동하고 있는 것으로 감지되는 C 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S630).
상술한 단계(단계 S630)의 판단 결과 상기 C 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터(단계 S640, 단계 S650)를 기반으로 상기 C 조건의 상태에서 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 일정 시간 이상 감지된 운용자가 설정한 사람의 비명 소리 또는 폭력 관련 소음 기준(예를 들면, 80db 이상 등)을 넘어선 이후, 일정 시간 이하 내로 상기 비명 소리 및 폭력 관련 소음이 다시 감지되거나 또는 웃음소리가 적어도 한 번 이상 감지(예를 들면, 친구들 간에 장난하는 상황 등)되지 않는 C-1 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S660).
상술한 단계(단계 S630)의 판단결과 상기 C 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터(단계 S640, 단계 S650)를 기반으로 상기 C 조건의 상태에서 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지(예를 들면, 10초 등)되는 C-2 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S670).
상술한 단계(단계 S630)의 판단결과 상기 C 조건을 만족시킬 경우, 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터(예를 들면, 40db 이상의 차 문닫는 소리 등)이고 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터(예를 들면, 비명 소리 또는 폭력 관련 소음 등)가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는 C-3 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S680).
상술한 단계(단계 S680)의 판단결과 상기 C-3 조건을 만족시킬 경우, 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)으로부터 운용자가 설정한 상기 C-2의 일정 데이터보다 일정 수준 낮은 상태(예를 들면, 폭력 관련 소음 기준을 80db로 설정한 상태에서 상기 상태 미만인 경우 등)인 경우, 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람(S601, S602)이 상기 제 1항의 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 설치된 스마트폰(SP)을 보유하고 있고(예를 들면, 폭행을 당하는 사람 등), 이때, 상기 단말기의 상황 인식부(30)가 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경고 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인(C)으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 횟수 이상 수신하지 않는 C-4 조건을 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S690).
상술한 단계(단계 S680)의 판단결과 상기 C-3 조건의 상태에서,
상기 스마트폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 멀어지는 데이터가 운용자가 설정한 일정시간 이상 감지되거나, 또는 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료되거나, 또는 상기 비정상 종료 상황데이터가 상기 관계인의 단말기(C)로 송출된 시점으로부터 운용자가 설정한 일정 시간 이상(예를 들면, 1분 등) 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템을 작동시키지 않는 경우 중에서 어느 하나를 충족할 경우,
1차로 상기 단말기에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경보 신호를 송출하게 되고, 이때 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수 이상 수신하지 않을 경우에 2차로 상기 스마트폰에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 자동으로 운용자가 설정한 일정한 연락처로 경보 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간(예를 들면, 5초 등) 및 횟수 이상 수신하지 않는 조건인 C-5를 만족하는 경우인지를 판단한다(단계 S700).
그리고 상술한 단계(단계 S660 내지 단계 S700)가 상기 조건(C-1 내지 C-5)을 만족하는 경우 폭행/납치 감지 상황으로 판단하고 상기 단계 이후를 반복하여 수행한다.
S : 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템
SP : 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템이 설치된 스마트폰
10 : 센서 모듈 20 : 상황 감지부
21 : 케이블선 L21~L23 : 감지 영역
30 : 상황 인식부 31 : 입력부
32 : 저장부 33 : 시간 데이터 수신부
40 : 유무선 통신망 C : 외부 단말기
V1 : 제 1 순찰방향 V2 : 제 2 순찰 방향
S401~S403 : 사람 S404 : 국경 철책
L1 : 경계선 L2 : L1과 직교하는 가상의 선
M21~M26 : 사람 이미지 데이터를 설정한 도형
A21~A22 : 동물 이미지 데이터를 설정한 도형
A : 동물

Claims (21)

  1. 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템으로서,
    보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 위치, 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 적어도 하나 이상의 사람 관련 데이터를 감지하는 센서 모듈을 포함하는 상황 감지부;
    상기 상황 감지부에서 감지할 감지영역 및 상기 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건을 설정하고 상기 시공적 상황데이터에 의한 사람 감지 조건인 사람 개체 데이터를 설정하며, 상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 상기 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 상기 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하여 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망을 통해 외부 단말기로 송신하는 상황 인식부;
    상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터와 상기 상황 인식부에서 설정된 감지영역 데이터와 상기 시공적 상황데이터와 감지할 사람의 상기 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터와 상기 사람 개체 데이터를 저장하는 저장부;
    현재 시간 정보를 수신하는 시간 데이터 수신부; 및
    감지할 영역과 사람 개체 데이터와 이벤트 조건을 설정하는 상기 시공적 상황데이터를 입력하는 입력부;를 포함하되,
    상기 시공적 상황데이터는 상기 사람의 다른 생물과 구별되는 특정 시간대별 생리학적 패턴 및 사회학적 패턴 데이터, 상기 사람의 감지된 장소에 대한 시간대별 범죄율 데이터, 상기 장소의 상기 사람이 상기 장소에서 특정 시간대에서 취하는 범죄 상황에서의 생리학적 행동 패턴 및 사회학적 행동 패턴 데이터, 상기 장소에서의 범죄 상황과 관련된 특정 행동 패턴 데이터, 상기 사람의 범죄 상황에 대한 통계적 데이터로서 경고 상황 검출을 위한 필터링 및 패턴 매칭과 추론이 가능하도록 구성되며, 상기 상황 인식부의 이벤트 감지를 위한 임계값을 정하는 기준 데이터로 사용되고,
    상기 사람관련 데이터는 상기 상황 감지부에 의해 감지된 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 상기 시공적 상황데이터에 의한 사람 감지 조건인 사람 개체 데이터에 의해 감지된 데이터인 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서, 상기 상황 인식부의 경고 신호를 송신할 외부 단말기는 CCTV 관제 센터의 관제용 PC 또는 경찰 및 군부대의 상황실 또는 스마트폰으로서 상기 상황 인식부의 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건에 의해 경고 신호를 수신하게 되며, 상기 외부 단말기의 연락번호는 상기 입력부를 통해 운용자가 직접 설정하는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템은 보안/방범 서비스를 제공받고자 하는 개인의 스마트폰(SP) 또는 보안/방범 서비스를 제공 받고자 하는 개인 또는 기업 또는 단체 또는 군부대의 CCTV 관제용 PC(30)에 설치 및 운용이 가능한 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 시간 데이터 수신부는 상기 상황 감지부에서 상기 사람이 감지되는 순간 상기 상황 인식부에서 상기 시공적 상황데이터와 상기 사람의 사람 개체 데이터를 상기 사람의 감지 데이터와 비교하여 이벤트가 발생했는지 판단하기 위해 정확한 시간 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 상황 인식부에 의해 설정되는 상기 사람의 감지 조건인 사람 개체 데이터는 월선/침투/절도/폭행/납치하는 사람의 예상되는 시공적 상황별 활동 패턴에 따른 상기 사람의 이미지, 동작, 음성, 발소리 및 이동 속도/방향, 상기 사람이 내는 소음 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 임계값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 상황 인식부에 의해 설정되는 시공적 상황별 활동 패턴에 따른 이벤트 조건은 월선/침투 감지 조건, 물품의 도난 사고 감지 조건 및 폭행/납치 사고 감지 조건 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 월선/침투 감지 조건은
    (A) 사람 개체로 판단된 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
    (A-1) 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황이 감지되거나, 또는 상기 A 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향으로 이동하는 상황이 감지되는 조건을 만족하는 경우인 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 물품의 도난 사고 감지 조건은
    (B) 사람 개체로 판단된 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
    (B-1) 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황이 감지되거나, 또는 상기 B 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 일정 크기의 물체와 결합하여 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 B 조건 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되는 조건을 만족하는 경우인 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 폭행/납치 사고 감지 조건은
    (C) 사람 개체로 판단된 적어도 둘 이상의 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 운용자가 설정한 일정 거리 이하로 서로 접근해 운용자가 설정한 일정 속도 미만으로 이동하고 있는 것으로 감지되는 조건을 만족하는 경우,
    (C-1) 상기 조건 C 조건의 상태에서 시공적 상황데이터를 기반으로 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 일정 시간 이상 감지된 운용자가 설정한 사람의 비명 소리 또는 폭력 관련 소음 기준을 넘어선 이후, 일정 시간 이하 내로 상기 비명 소리 및 폭력 관련 소음이 다시 감지되거나 또는 웃음소리가 적어도 한 번 이상 감지되지 않는 조건을 만족하는 경우,
    (C-2) 상기 C 조건의 상태에서 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는 경우,
    (C-3) 상기 C 조건의 상태에서 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터이고 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는 경우,
    (C-4) 상기 C-3 조건의 상태에서 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 상기 조건(C-2)의 일정 데이터보다 일정 수준 낮은 상태인 경우, 상기 사람 개체로 판단된 사람 중 적어도 하나 이상의 사람이 상기 제 1항의 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 설치된 스마트폰(SP)을 보유하고 있고, 이때, 상기 스마트폰(SP)의 상황 인식부(30)가 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경고 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 횟수 이상 수신하지 않는 경우,
    (C-5) 상기 조건(C-3)의 상태에서 상기 스마트폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 멀어지는 데이터가 운용자가 설정한 일정시간 이상 감지되거나, 또는 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료되거나, 또는 상기 경고 시스템(S)이 일정의 종료과정을 거치지 않고 종료된 상황의 데이터가 상기 관계인의 단말기(C)로 송출된 시점으로부터 운용자가 설정한 일정 시간 이상 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)을 작동시키지 않는 경우 중에서 어느 하나를 충족할 경우, 1차로 상기 스마트폰(SP)에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경보 신호를 송출하게 되고, 이때 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수이상 수신하지 않을 경우에 2차로 상기 스마트폰(SP)에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 자동으로 운용자가 설정한 일정한 연락처(C)로 경보 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수 이상 수신하지 않는 조건인 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 월선/침투를 감지하는데 있어서 사건 발생이 높은 시간대를 설정 시,
    상기 감지영역이 특정 국가의 국경일 경우는 상기 국경의 수비를 담당하는 군인들이 상기 국경을 순찰하는 영상이 감지되는 시간 이외의 시간으로 설정하고, 또는 특정 국가 주요 시설일 경우는 상기 시설의 철책이나 경계벽 주변에 평균적으로 사람이 없어야 하는 시간대로 설정하고, 또는 특정 국가의 논이나 밭일 경우는 평균적으로 침투가 빈번한 시간대로 설정하고, 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실일 경우는 평균적으로 사람이 드나들면 안 되는 시간대로 설정하고, 또는 특정 국가의 초등학교일 경우는 평균적으로 초등학생 이외의 사람이 감지되면 안 되는 시간대로 설정하는 것을 특징으로 하고,
    상기 물품의 도난 사고를 감지하는데 있어서 사건 발생이 높은 시간대를 설정 시,
    감지영역의 상황이 상기 감지영역의 담당자가 상기 감지영역 주변을 주기적으로 순찰하는 곳일 경우는 상기 담당자가 상기 감지영역을 순찰하는 영상이 감지되는 시간 이외의 시간으로 설정하고, 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 많은 사람이 오고 가는 곳일 경우는 상기 감지 영역의 주변에 평균적으로 사람이 없어야 하는 시간대로 설정하고, 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 사람이 드물게 오고 가는 곳일 경우는 평균적으로 침투가 빈번한 시간대로 설정하고, 또는 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실의 경우는 평균적으로 사람이 감지되면 안 되는 시간대로 설정하고, 또는 특정 국가의 초등학교의 경우는 평균적으로 초등학생 이외의 사람이 감지되면 안 되는 시간대로 설정하는 것을 특징으로 하고,
    상기 폭행/납치 사고를 감지하는데 있어서 사건 발생이 높은 시간대를 설정 시,
    감지영역의 상황이 상기 감지영역의 담당자가 상기 감지영역 주변을 주기적으로 순찰하는 곳일 경우는 상기 담당자가 상기 감지영역을 순찰하는 영상이 감지되는 시간 이외의 시간으로 설정하고,
    또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 많은 사람이 오고 가는 곳일 경우는 상기 감지영역의 주변에 평균적으로 사람이 없어야 하는 시간대로 설정하고, 또는 상기 감지영역을 별도로 순찰하는 담당자는 없고 사람이 드물게 오고 가는 곳일 경우는 평균적으로 폭행/납치 사고가 빈번한 시간대로 설정하고, 또는 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실의 경우는 평균적으로 사람이 감지되면 안 되는 시간대로 설정하는 것을 특징으로 하는 시 공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  12. 제 8항에 있어서,
    감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황에서 상기 상황 인식부에 의해 설정되는
    상기 감지된 사람의 이동하는 상황의 이벤트 조건은,
    특정 국가의 국경이나 특정 국가 주요 시설에 설치되어 있는 철책 또는 경계 벽을 월선할 경우에 상기 사람의 이동 속도가 일정 속도 이하이고 조용하며, 이동 방향이 철책에서 점점 멀어지고, 또는 논이나 밭에 설치되어 있는 철책이나 경계 벽을 월선하는 대상은 상기 논이나 밭에서 재배하는 농작물이 저가일 경우에 있어서, 사람보다 작고 전체적인 형태가 타원형에 가깝고, 이동 속도가 일정 속도 이상이며, 동물 특유의 음성이 있고, 상기 농작물을 훼손하는 과정에 이동 속도가 일정 속도 이하이며, 상기 농작물이 고가일 경우에 있어서 사람 개체로서 이동 속도가 일정 속도 이하이며, 이동 시 상기 철책이나 경계 벽에서 점점 멀어지고, 또는 특정 국가의 가정집이나 상점 또는 사무실을 침입하는 경우에 있어서, 사람 개체로 이동속도가 일정 속도 이하이거나, 침입 후 도주할 경우에는 일정 속도 이상인 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  13. 제 10항에 있어서,
    조건(C-3)의 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터는 차량의 문을 닫는 소리를 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  14. 제 10항에 있어서,
    조건(C-5)의 상기 스마트폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 멀어지는 데이터의 감지는 조건(C-3)이 감지된 직후, 상기 스마트폰(SP)의 화면에 사전에 설정한 폭행/납치 가해자가 알지 못하도록 상기 경고 상황 진행과 관련 없는 '질문' 창이 뜨게 되며, 상기 질문에 대해 사전에 설정한 답변을 일정한 시간 이내에 하지 않거나 답변이 틀릴 경우가 2회 연속일 경우에 경고 상황으로 감지되는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  15. 제 6항에 있어서,
    운용자가 설정한 사람 개체 데이터 중에서 사람을 감지하기 위한 상황별 이미지 데이터는,
    사람의 외형과 유사한 모양의 긴 타원으로 설정되거나, 또는 사람의 머리 부분과 유사한 작은 원과 사람의 머리 부분 이하의 몸통 부분과 유사한 긴 타원형이 결합한 모양으로 설정되거나, 또는 사람의 머리 부분과 유사한 작은 원과 사람의 머리 부분 이하의 몸통 부분과 비슷한 긴 직사각형이 결합한 모양으로 설정되는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 긴 타원형이나 긴 직사각형의 최상단에 상대적으로 작고 둥근 모양의 도형이 접해 있는 특징의 도형일 경우, 상기 긴 타원형이나 긴 직사각형도형의 상황이 지면과 수직에 가까운 형태이면 이동 속도가 '걷거나 달리는 속도'로 감지(16-1)되어야 사람으로 감지되고 상기 긴 타원형이나 긴 직사각형이 지면과 평행에 가까운 형태이면 이동 속도가 '기어가는 속도'로 감지(16-2)되어야 사람으로 감지되고,
    상기 이미지 데이터가 둥근 원형일 경우, '한 곳에 운용자가 설정한 일정 시간 이상 머무르고 있는 것'으로 감지(16-3)되어야 사람으로 감지되며, 상기 조건 (16-1 내지 16-3) 이외의 경우는 '동물'로 감지하는 것을 특징으로 하는 시 공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 이미지 데이터를 기준으로 상기 사람을 감지하기 위한 상기 상황 감지부의 센서 모듈은 카메라 센서, 모션센서 중 어느 하나 이상의 센서 모듈을 통해 감지하고, 상기 사람의 '걷거나 달리는 속도'를 감지하기 위한 센서 모듈은 카메라 센서, 마이크, 진동 센서 중 어느 하나 이상의 모듈을 통해 감지하는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템.
  18. 보안 및 방범을 위해 월선, 침투, 도난, 폭력, 납치 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생한 환경의 위치, 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 적어도 하나 이상의 사람 관련 데이터를 감지하는 센서 모듈을 포함하는 상황 감지부;
    상기 상황 감지부에서 감지할 감지영역 및 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건을 설정하고 상기 시공적 상황데이터에 의한 사람 감지 조건인 사람 개체 데이터를 설정하며, 상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 상기 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 상기 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하여 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망을 통해 외부 단말기로 송신하는 상황 인식부;
    상기 상황 감지부에서 감지된 사람 관련 데이터와 상기 상황 인식부에서 설정된 감지영역 데이터와 상기 시공적 상황데이터와 감지할 사람의 상기 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터와 상기 사람 개체 데이터를 저장하는 저장부;
    현재 시간 정보를 수신하는 시간 데이터 수신부; 및
    감지할 영역과 사람 개체 데이터와 이벤트 조건을 설정하는 상기 시공적 상황데이터를 입력하는 입력부;를 포함하되,
    상기 시공적 상황데이터는 상기 사람의 다른 생물과 구별되는 특정 시간대별 생리학적 패턴 및 사회학적 패턴 데이터, 상기 사람의 감지된 장소에 대한 시간대별 범죄율 데이터, 상기 장소의 상기 사람이 상기 장소에서 특정 시간대에서 취하는 범죄 상황에서의 생리학적 행동 패턴 및 사회학적 행동 패턴 데이터, 상기 장소에서의 범죄 상황과 관련된 특정 행동 패턴 데이터, 상기 사람의 범죄 상황에 대한 통계적 데이터로서 경고 상황 검출을 위한 필터링 및 패턴 매칭과 추론이 가능하도록 구성되며, 상기 상황 인식부의 이벤트 감지를 위한 임계값을 정하는 기준 데이터로 사용되고,
    상기 사람관련 데이터는 상기 상황 감지부에 의해 감지된 영상, 음성, 진동, 동작 및 환경 정보 중 상기 시공적 상황데이터에 의한 사람 감지 조건인 사람 개체 데이터에 의해 감지된 데이터이며,
    상기 사람 개체 데이터는 예상되는 시공적 상황별 활동 패턴에 따른 상기 사람의 이미지, 동작, 음성, 발소리 및 이동 속도/방향, 상기 사람이 내는 소음 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 임계값인 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템의 경고 방법으로서,
    (1) 상기 상황 인식부에서 상기 상황 감지부의 센서모듈을 통해 감지영역의 사람 관련 데이터가 입력되는지를 판단하는 단계;
    (2) 상기 상황 인식부에서 입력된 사람 관련 데이터와 이미 설정된 사람 개체 데이터와 비교해 상기 입력된 사람 관련 데이터가 상기 사람 개체인지를 판단하는 단계;
    (3) 상황 인식부가 상기 사람 관련 데이터가 상기 사람 개체로 판단된 감지영역이 월선/침투 감지영역, 물품의 도난 사고 감지영역, 폭행/납치 감지영역 중에서 어느 영역 인지를 판단한 후, 상기 사람 관련 데이터를 저장부에 저장하는 단계;
    (4) 감지영역이 월선/침투 감지영역일 경우에는 상기 감지된 사람 관련 데이터와 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;
    (5) 감지영역이 물품의 도난 사고 감지영역일 경우에는 상기 감지된 사람 관련 데이터와 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;
    (6) 감지영역이 폭행/납치 감지영역일 경우에는 상기 감지된 사람 관련 데이터와 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계; 및
    (7) 상기 상황 인식부에서 월선/침투 이벤트, 물품의 도난 사고 이벤트, 폭행/납치 이벤트 중 어느 하나의 이벤트가 발생한 것으로 판단되면 유무선 통신망을 통해 외부 단말기로 경고 신호를 송신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 단계(4)는,
    (4-1) 상기 단계(2)의 판단결과, 상기 사람이 감지된 지역이 월선/침투 감지영역일 경우, 상기 상황 인식부는 상황 감지부에서 감지된 사람 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;
    (4-2) 상기 단계(4-1)의 판단결과, 사람 개체일 경우에는 상기 사람 개체로 판단된 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는지를 판단하는 단계;
    (4-3) 상기 단계(4-2)의 판단 결과, 상기 단계(4-2)의 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터를 기반으로 감지된 사람이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 단계(4-2)의 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황이 감지되거나, 또는 상기 단계(4-2)의 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향으로 이동하는 상황이 감지되는지를 판단하는 단계;
    (4-4) 상기 단계(4-3)의 판단결과, 상기 단계(4-3)의 조건을 만족하는 경우 월선/침투 상황으로 판단하고 상기 단계(7)으로 진행하도록 하고, 상기 단계(4-3)의 판단결과, 상기 단계(4-3)의 조건을 미만족하는 경우 상기 단계(4-1)로 진행하는 단계; 를 포함하여 이루어지고,
    상기 단계(4-1) 내지 단계(4-4)는 설정 조건 충족시까지 순차적으로 반복하여 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법.
  20. 제 18항에 있어서, 상기 단계(5)은,
    (5-1) 상기 단계(2)의 판단결과, 상기 사람이 감지된 지역이 물품 도난 사고 감지 영역일 경우, 상기 상황 인식부는 상황 감지부에서 감지된 사람 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;
    (5-2) 상기 단계(5-1)의 판단 결과, 사람 개체일 경우에는 상기 사람 개체로 판단된 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 감지영역 근처의 운용자가 설정한 일정 거리에서 운용자가 설정한 일정 속도 이하로 이동하고 있는 것으로 감지되는지를 판단하는 단계;
    (5-3) 상기 단계(5-2)의 판단 결과, 상기 단계(5-2)의 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터를 기반으로 감지된 사람이 감지영역의 가장 외곽에 접하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 단계(5-2)의 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 가장 외곽을 통과해 감지영역 밖이나 내부로 진입한 상황이 감지되거나, 또는 상기 단계(5-2)의 조건의 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 일정 크기의 물체와 결합하여 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되거나, 또는 상기 단계(5-2)의 조건 상태에서 감지된 사람이 감지영역 내부로 진입한 상황에서 운용자가 설정한 일정 방향과 일정 속도 이상으로 이동하는 상황이 감지되는지를 판단하는 단계;
    (5-4) 상기 단계(5-3)의 판단 결과, 상기 단계(5-3)의 조건을 만족하는 경우 물품의 도난 사고 감지 상황으로 판단하고 상기 단계(7)로 진행하도록 하고, 상기 단계(5-3)의 판단결과, 상기 단계(5-3)의 조건을 미만족하는 경우 상기 단계(5-1)로 진행하는 단계; 를 포함하여 이루어지고,
    상기 단계(5-1) 내지 단계(5-4)는 설정 조건 충족시까지 순차적으로 반복하여 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법.
  21. 제 18항에 있어서, 상기 단계(6)는,
    (6-1) 상기 단계(2)의 판단결과, 상기 사람이 감지된 지역이 폭력/납치 감지영역일 경우, 상기 상황 인식부는 상황 감지부에서 감지된 사람 데이터를 설정된 감지영역 데이터, 시공적 상황데이터에 의한 이벤트 조건 데이터, 사람 개체 데이터와 비교해 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;
    (6-2) 상기 단계(6-1)의 판단결과, 상기 발생한 이벤트가 사람 개체일 경우에는 상기 사람 개체로 판단된 적어도 둘 이상의 사람이 운용자가 설정한 일정 시간에 운용자가 설정한 일정 거리 이하로 서로 접근해 운용자가 설정한 일정 속도 미만으로 이동하고 있는 것으로 감지되는지를 판단하는 단계;
    (6-3) 상기 단계(6-2)의 판단결과, 상기 단계(6-2)의 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터를 기반으로 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람으로부터 일정 시간 이상 감지된 운용자가 설정한 사람의 비명 소리 또는 폭력 관련 소음 기준을 넘어선 이후, 일정 시간 이하 내로 상기 비명 소리 및 폭력 관련 소음이 다시 감지되거나 또는 웃음소리가 적어도 한 번 이상 감지되지 않는 경우인지를 판단하는 단계;
    (6-4) 상기 단계(6-2)의 판단결과, 상기 단계(6-2)의 조건을 만족시킬 경우, 시공적 상황데이터를 기반으로 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는지를 판단하는 단계;
    (6-5) 상기 단계(6-2)의 판단결과, 상기 단계(6-2)의 조건을 만족시킬 경우, 운용자가 설정한 차량과 관련된 데이터이고 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 일정 데이터가 운용자가 설정한 일정 시간 이상 감지되는지를 판단하는 단계;
    (6-6) 상기 단계(6-5)의 판단결과, 상기 단계(6-5)의 조건을 만족시킬 경우, 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람으로부터 운용자가 설정한 상기 단계(6-4)의 일정 데이터보다 일정 수준 낮은 상태인 경우, 상기 감지된 적어도 하나 이상의 사람이 상기 제 1항의 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S))이 설치된 스마트폰(SP)을 보유하고 있고, 이때, 상기 스마트폰(SP)의 상황 인식부(30)가 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경고 신호를 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 횟수 이상 수신하지 않는지를 판단하는 단계;
    (6-7) 상기 단계(6-5)의 판단결과, 상기 단계(6-5)의 조건을 만족시킬 경우에 있어서,
    상기 스마트폰(SP)이 일정 지역 주변을 맴돌거나 벗어나는 데이터가 운용자 가 설정한 일정시간 이상 감지되거나, 또는 상기 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료되거나, 또는 상기 경고 시스템(S)이 일정의 종료단계를 거치지 않고 종료된 상황의 데이터가 상기 관계인의 단말기(C)로 송출된 시점으로부터 운용자가 설정한 일정 시간 이상 상기 제 1항의 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)을 작동시키지 않는 경우 중에서 어느 하나를 충족할 경우,
    1차로 상기 스마트폰(SP)에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 자동으로 운용자가 설정한 일정 연락처(C)로 경보 신호를 송출하게 되고, 이때 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수 이상 수신하지 않을 경우에 2차로 상기 스마트폰(SP)에 설치된 시공적 상황데이터를 이용한 경고 시스템(S)이 자동으로 운용자가 설정한 일정한 연락처(C)로 경보 신호를 다시 송출해서 운용자가 설정한 상기 연락처(C)의 관계인으로부터 수신되는 신호를 운용자가 설정한 일정 시간 및 횟수 이상 수신하지 않는지를 판단하는 단계;
    (6-8) 상기 단계(6-3, 6-4, 6-6, 6-7)의 판단결과, 상기 단계(6-3, 6-4, 6-6, 6-7)의 각각의 조건을 만족하는 경우 폭행/납치 감지 상황으로 판단하고 상기 단계(7)로 진행하도록 하고, 상기 단계(6-3, 6-4, 6-6, 6-7)의 판단결과, 상기 단계(6-3, 6-4, 6-6, 6-7)의 조건을 미만족하는 경우 상기 단계(6-1)로 진행하는 단계; 를 포함하여 이루어지고,
    상기 단계(6-1) 내지 단계(6-8)는 설정 조건 충족시까지 순차적으로 반복하여 수행하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 시공적 상황데이터를 이용한 경고 방법.
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