KR102039569B1 - 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법 - Google Patents

마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 마이크로웨이브 모션센서를를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 관한 것으로 보다 세부적으로는 마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호를 연속적으로 송신하는 제 1단계와 상기의 송신 신호가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호를 수신하는 제 2단계와 상기의 송신 신호와 수신 신호를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형을 생성하는 제 3단계와 상기의 주파수 파형을 메모리에 저장하는 제 4단계와 상기의 제 1 내지 4단계를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계와 마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계를 수행하여 생성되는 주파수 파형을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계로 구성되어 감지 대상이 되는 사람 또는 동물에게 자극을 가하지 않으므로 감지 대상에게 불쾌감이나 신체적 훼손을 가하지 않으면서 사람인지 동물인지 정확하게 구별할 수 있는 효과가 있다.

Description

마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법{Method Of Identifying Human Being And Animal Using Microwave Motion Sensor}
본 발명은 마이크로웨이브 모션센서를를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 관한 것으로 보다 세부적으로는 마이크로웨이브 모션센서(Microwave Motion Sensor)에서 감지된 신호를 이용하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 보다 정확하게 구별할 수 있는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법으로 방범, 조명, 냉난방기, 통합에너지 관리시스템 등에서 감지 수단으로 구성된다.
일반적으로, 보안장비는 사용 용도에 따라 사람 또는 동물이 보안에 대상이 되는 지역 또는 시설에 접근하면 이에 대하여 경고, 알람 등의 이벤트를 발생시킨다. 이를 위하여 실시간 영상 정보를 확인할 수 있는 CCTV나 적외선 센서, 압력 센서 등과 같은 다양한 센서를 통하여 사람 또는 동물의 접근을 감지한다.
그러나, CCTV의 경우 보안 담당자가 계속하여 CCTV에서 전송되는 영상 데이터를 모니터링해야 하며, 사람 또는 동물의 접근을 감지하는 각종 센서들은 사람 또는 동물의 무게나 움직임 등의 변화를 통하여 감지함으로 사람과 동물의 접근을 구별하지 못하는 문제점이 있다.
또한, 상기한 바와 같은 문제점으로 인하여 24시간 감시 인력이 소요되며 불필요한 이벤트 발생에 따른 보안 시스템의 오작동과 전력 손실이 발생한다.
이를 해결하기 위하여 대한민국 등록특허공보 제10-1449485호에서는 본 명세서 도 1에 도시되어 있는 바와 같이 사람과 동물의 감각을 선택적으로 자극 시키기 위한 자극신호를 발생하여, 감지 대상에 제공하는 감지대상 자극부 및 상기 자극 신호에 대한 상기 감지대상의 반응을 감지하여, 상기 감지대상이 사람인지 동물인지를 식별하는 감지대상 식별부로 구성되는 사람 및 동물 식별 장치 및 방법이 게시되어 있으나 이는 사람과 동물의 감각을 선택적으로 자극하기 위하여 청각, 후각, 시각 등에 자극을 가함으로 감지 대상에게 불쾌감이나 자극의 정도에 따라 신체적 피해를 가할 수 있는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1449485호(2014.10.02)
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본원발명에서는 감지 대상이 되는 사람 또는 동물에게 자극을 가하지 않으므로 감지 대상에게 불쾌감이나 신체적 훼손을 가하지 않으면서 사람인지 동물인지 정확하게 구별할 수 있도록 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
목적을 달성하기 위한 구성으로는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 있어서, 마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호를 연속적으로 송신하는 제 1단계와 상기의 송신 신호가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호를 수신하는 제 2단계와 상기의 송신 신호와 수신 신호를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형을 생성하는 제 3단계와 상기의 주파수 파형을 메모리에 저장하는 제 4단계와 상기의 제 1 내지 4단계를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계와 마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계를 수행하여 생성되는 주파수 파형을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법이다.
본 발명의 다른 특징으로는 상기의 제 3단계에서 송신 신호와 수신 신호를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리와 속도 정보를 생성하며, B가 주파수 변화 대역폭(sweep bandwidth)이고, Tm이 주파수 변화 단위 시간(sweep time)이고, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이고, c는 광속(3*108 m/s)이며, λ은 주파수 파장(wavelength)일 때,
감지 대상의 거리(R)는
Figure 112019057140393-pat00001
, 감지 대상의 속도(vr)는
Figure 112019057140393-pat00002
이다.
본 발명의 또 다른 특징으로는 상기의 제 4단계에서는 감지 대상의 거리에 따른 각각의 송신 신호와 수신 신호의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time)이 주파수 파형과 함께 저장되고, 상기의 제 5단계에서 주파수 파형과 함께 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류되어 데이터 베이스에 저장되며, 상기의 제 6단계에서 감지 대상이 접근하면 제 1 내지 제 3단계(가 수행되어 해당 감지 대상 거리에 따른 송신 신호와 수신 신호의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터와 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별한다.
상기한 바와 같이, 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법은 감지 대상이 되는 사람 또는 동물에게 자극을 가하지 않으므로 감지 대상에게 불쾌감이나 신체적 훼손을 가하지 않으면서 사람인지 동물인지 정확하게 구별할 수 있는 효과가 있다.
또한, 감지 대상이 증가할수록 사람과 동물을 분류할 수 있는 각종 데이터가 증가하여 사용에 따라 신뢰성 있는 식별 방법으로 정보통신기술을 활용한 각종장치에 감지수단 및 사물인터넷 구축에 큰 효과가 있다.
도 1은 기존의 사람 및 동물 식별 장치의 개념도.
도 2는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에서의 주파수 파형 도면.
도 3은 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법의 포괄 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에서의 세부 순서도.
도 2는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 통하여 주파수 파형(30)을 생성하는 도면이고, 도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법의 순서도로서 이를 참고하여 본원발명의 구성을 설명하면 하기와 같다.
마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 있어서,
마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호(10)를 연속적으로 송신하는 제 1단계(S10);와 상기의 송신 신호(10)가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호(20)를 수신하는 제 2단계(S20);와 상기의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형(30)을 생성하는 제 3단계(S30);와 상기의 주파수 파형(30)을 메모리에 저장하는 제 4단계(S40);와 상기의 제 1 내지 4단계(S10 ~ S40)를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형(30)을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계(S50);와 마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계(S10 ~ S30)를 수행하여 생성되는 주파수 파형(30)을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형(30)과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계(S60);로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법이다.
상기의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 사용 주파수는 10.525GHz를 이용하고 획득된 신호는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 변조를 통하여 도 2의 a와 같이 연속적인 시간에 따른 주파수 변화를 그래프화 한다.
이때, 송신 신호(10)가 마이크로웨이브 모션센서에서 송신되어 감지 대상에 반사된 수신 신호(20)가 마이크로웨이브 모션센서로 입력되는 사이에 걸리는 시간은 2R/c로써 여기서 R은 마이크로웨이브 모션센서와 감지 대상 사이의 거리이며, c는 광속으로 3*108 m/s이다.
그리고, 이를 통하여 상기의 제 3단계(S30)에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리(R)와 속도 (vr)정보를 생성하며 도 2의 b와 같이 송신 신호(10)와 수신 신호(20)가 혼합된 주파수 파형(30)을 생성한다.
이때, τ는 라운드 트립 지연(round trip delay)으로, 송신 신호(10)가 마이크로웨이브 모션센서에서 송신되어 감지 대상에 반사된 수신 신호(20)가 마이크로웨이브 모션센서로 입력되는 사이에 걸리는 시간이며, Tm은 주파수 변화 단위 시간(sweep time)으로, 송신 신호(10) 또는 수신 신호(20)의 주파수가 최소 주파수(minimum frequency)인 f 0 에서 증가하여 첨두치(Peak level)까지 걸리는 시간이다.
또한, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이다.
그리고, 상기의 제 3단계(S30)에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리(R)와 속도 (vr)정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, B가 주파수 변화 대역폭(sweep bandwidth)이고, Tm이 주파수 변화 단위 시간(sweep time)이고, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이고, c는 광속(3*108 mm/s)이며, λ은 주파수 파장(wavelength)일 때,
감지 대상의 거리(R)는
Figure 112019057140393-pat00003
, 감지 대상의 속도(vr)는
Figure 112019057140393-pat00004
인 것을 특징으로 한다.
상기 제 3단계(S30)에서 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency) 값 f v 가 60~150Hz 범위에서 수렴 감지될 시 이는 사람의 흉상부위로 구분하여 정보를 저장하고 상기 제 4단계(S40)에서 감지 대상의 거리(R)와 속도(vr) 정보를 획득할 시 속도(vr)는 1~10Km/h의 범위를 사람의 이동 속도로 한정하여 이를 통해 0~200Hz 범주 외 측정된 수치의 도플러 주파수 f v 는 노이즈로 처리한다. 이와 같이 사람의 흉상부위의 도플러 주파수 변화 값을 실제 측정 값을 통해 사람으로 구분될 수 있는 정보를 한정함으로써 정확도를 향상시킬 수 있도록 하고 이를 통해 오인식률을 개선할 수 있게 된다.
그리고, 상기의 제 4단계(S40)에서는 감지 대상의 거리에 따른 각각의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time)이 주파수 파형(30)과 함께 저장되고,
상기의 제 5단계(S50)에서 주파수 파형(30)과 함께 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류되어 데이터 베이스에 저장되며, 상기의 제 6단계(S60)에서 감지 대상이 접근하면 제 1 내지 제 3단계(S10 ~ S30)가 수행되어 해당 감지 대상 거리에 따른 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형(30)을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터와 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 6단계(S60)에서 주파수 대역을 출력 시 각 진폭의 첨두치가 주파수 11Hz에서 142, 18Hz에서 77.9, 26Hz에서 65.5, 29Hz에서 74.6의 값을 가질 때 이를 사람의 기준 패턴 정보로 구분되어 저장될 수 있다.
상기의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형(30)을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터는 감지 대상의 움직임이 사람인지 동물인지에 따라 분류될 수 있을 정도로 독특한 신호 파형의 시퀀스를 생성하고 이를 통하여 데이터 베이스를 구축할 수 있다.
이에 더하여 심장과 호흡 시 발생하는 주파수에 마이크로웨이브를 방사하여 두 파의 상호 간섭 유도에 따른 파형을 통해 맥박수를 획득하여 저장하는 제 4-1단계(S41)가 포함될 수 있고 상기 정보를 바탕으로 사람의 맥박 범위를 1분에 60~100회로 한정하여 비교할 수 있도록 하여 식별 대상이 사람인지의 여부를 구분할 수 있게 하여 결과의 오차를 최소화할 수 있도록 한다.
또한, 데이터 베이스 구축 후에도 감지 대상이 누적될수록 상기의 데이터들이 메모리에 저장되고 이를 데이터 베이스에 업데이트하여 사람과 동물을 식별하는 데에 신뢰성 향상의 효과가 있다.
본 발명은 특정의 실시 예 및 적용 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 첨부된 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화 가능하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
10. 송신 신호 20. 수신 신호
30. 주파수 파형 S10. 제 1단계
S20. 제 2단계 S30. 제 3단계
S40. 제 4단계 S41. 제 4-1단계
S50. 제 5단계 S60. 제 6단계

Claims (4)

  1. 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 있어서,
    마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호(10)를 연속적으로 송신하는 제 1단계(S10);와
    상기의 송신 신호(10)가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호(20)를 수신하는 제 2단계(S20);와
    상기의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형(30)을 생성하는 제 3단계(S30);와
    상기의 제 3단계(S30)에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리(R)와 속도(vr)정보를 생성하는 것을 특징으로 하고,
    B가 주파수 변화 대역폭(sweep bandwidth)이고, Tm이 주파수 변화 단위 시간(sweep time)이고, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이고, c는 광속(3*108 m/s)이며, λ은 주파수 파장(wavelength)일 때,
    감지 대상의 거리(R)는
    Figure 112019057140393-pat00005
    , 감지 대상의 속도(vr)는
    Figure 112019057140393-pat00006
    인 특징으로 제공하며.
    상기의 주파수 파형(30)을 메모리에 저장하는 제 4단계(S40);와
    상기의 제 4단계(S40)에서는 감지 대상의 거리에 따른 각각의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time)이 주파수 파형(30)과 함께 저장되고,
    상기의 제 1 내지 4단계(S10 ~ S40)를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형(30)을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계(S50);와
    상기의 제 5단계(S50)에서 주파수 파형(30)과 함께 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류되어 데이터 베이스에 저장되며,
    마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계(S10 ~ S30)를 수행하여 생성되는 주파수 파형(30)을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형(30)과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계(S60);로 이루어지고,
    상기 제 2단계(S20)에서 송신 신호(10)가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호(20)는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 변조를 통하여 연속적인 시간에 따른 주파수 변화를 나타내는 것을 특징으로 하며,
    상기의 제 6단계(S60)에서 감지 대상이 접근하면 제 1 내지 제 3단계(S10 ~ S30)가 수행되어 해당 감지 대상 거리에 따른 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형(30)을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터와 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하되,
    상기 제 3단계(S30)에서 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency) 값 f v 가 60~150Hz 범위에서 수렴 감지될 시 이는 사람의 흉상부위로 구분하여 정보를 저장하고,
    상기 제 4단계(S40)에서 감지 대상의 거리(R)와 속도(vr) 정보를 획득할 시 속도(vr)는 1~10Km/h의 범위를 사람의 이동 속도로 한정하여 이를 통해 0~200Hz 범주 외 측정된 수치의 도플러 주파수 f v 는 노이즈로 처리하는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 6단계(S60)에서 주파수 대역을 출력 시 각 진폭의 첨두치가 주파수 11Hz에서 142, 18Hz에서 77.9, 26Hz에서 65.5, 29Hz에서 74.6의 값을 가질 때 이를 사람의 기준 패턴 정보로 저장하는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 송신 신호(10)의 사용 주파수는 10.525GHz로 이용되는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.
  4. 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,
    심장과 호흡 시 발생하는 주파수에 마이크로웨이브를 방사하여 두 파의 상호 간섭 유도에 따른 파형을 통해 맥박수를 획득하여 저장하는 제 4-1단계(S41)를 포함하는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.
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