WO2024010366A1 - Space monitoring system and space monitoring method using acoustic signal - Google Patents

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WO2024010366A1
WO2024010366A1 PCT/KR2023/009511 KR2023009511W WO2024010366A1 WO 2024010366 A1 WO2024010366 A1 WO 2024010366A1 KR 2023009511 W KR2023009511 W KR 2023009511W WO 2024010366 A1 WO2024010366 A1 WO 2024010366A1
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frequency
difference value
section
space
frequency response
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PCT/KR2023/009511
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김재환
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김재환
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    • G08B13/16—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10K—SOUND-PRODUCING DEVICES; METHODS OR DEVICES FOR PROTECTING AGAINST, OR FOR DAMPING, NOISE OR OTHER ACOUSTIC WAVES IN GENERAL; ACOUSTICS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G10K11/00—Methods or devices for transmitting, conducting or directing sound in general; Methods or devices for protecting against, or for damping, noise or other acoustic waves in general
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    • G10K11/26—Sound-focusing or directing, e.g. scanning
    • G10K11/34—Sound-focusing or directing, e.g. scanning using electrical steering of transducer arrays, e.g. beam steering
    • G—PHYSICS
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    • G10K15/00—Acoustics not otherwise provided for
    • G10K15/08—Arrangements for producing a reverberation or echo sound
    • G10K15/10—Arrangements for producing a reverberation or echo sound using time-delay networks comprising electromechanical or electro-acoustic devices

Definitions

  • the present invention relates to a space monitoring system and space monitoring method using acoustic signals.
  • the frequency response spectra for each measurement period for the space to be monitored are compared in individual frequency units or frequency sections, and the degree and change pattern of the difference is analyzed to determine the physical state of the space to be monitored easily, quickly, and accurately.
  • Presents techniques that can be used.
  • a spatial situation monitoring sensor technology has been proposed that uses acoustic signals to detect various situations such as intrusion of outsiders, fire outbreaks, and gas leaks in indoor spaces.
  • the measured sound pressure spectrum fluctuates beyond the standard value, it can be determined that an event has occurred in the space to be monitored. However, in order to determine the type of event that occurred in the monitored space, for example, whether it is the movement of an object or a change in temperature, the variation pattern of the sound pressure spectrum must be observed.
  • An infrared sensor is used as an example to explain what is needed to accurately observe the variation pattern of the sound pressure spectrum.
  • an infrared sensor installed in an automatic door only needs to measure whether there is a warm object in front of the door. At this time, the infrared sensor only needs to measure the amount or change in infrared rays flowing into the sensor. In other words, one pixel of the infrared sensor is sufficient to check whether an event has occurred.
  • the infrared sensor has only one pixel, the occurrence of an event can be known, but the type of event cannot be distinguished. For example, it is impossible to tell whether the warm object in front of the door is a person or an animal. However, in the case of military infrared cameras, it is necessary to distinguish whether a warm object that appears at night is a person or an animal. In this case, two elements are needed. First, the number of pixels must be sufficiently large. Second, the resolution must be sufficiently high, and for this to happen, the monitoring area detected by one pixel must be small. If one pixel detects an area of 1m*1m, it will be impossible to distinguish between humans and animals, and if one pixel detects an area of 1cm*1cm, it will be possible to distinguish between people and animals.
  • acoustic sensors In order for an acoustic sensor to determine whether an event has occurred, it only needs to determine whether or not there is a change in the sound pressure spectrum or the degree of the change. Therefore, measuring the sound pressure spectrum 2 to 3 times may be sufficient. However, in order to determine whether the type of event is movement or temperature change, the 'pattern' of spectrum fluctuation over time must be observed. In order to clearly observe the 'pattern', two elements are inevitably required. First, the number of spectrum measurements must be sufficiently large, and second, the spectrum measurement time interval must be sufficiently narrow.
  • the time required is 100 to 150 seconds. Therefore, the measurement speed becomes slower.
  • the spectrum is measured once every 5 seconds, it is difficult to accurately determine the type of event because the time interval between measurement points is too large. In other words, the resolution is too low to properly express the change pattern of the spectrum over time. For example, if an intruder moves at a speed of 2 m per second and the change in spectrum needs to be expressed every time the intruder's position changes by 10 cm, the spectrum must be measured 20 times per second according to the prior art. However, it is realistically impossible to measure the spectrum once every 0.05 seconds.
  • the spatial situation monitoring sensor can detect the fact that the event itself has occurred.
  • it inevitably requires a long time to distinguish whether the type of event is an object's movement or a temperature change, and furthermore, because the resolution is low, there is a problem that the accuracy of distinguishing the event type is not guaranteed.
  • the present invention was created to solve the problems of the prior art as described above, and it is possible to more quickly, more accurately, and more easily distinguish the type of event that occurred in the space to be monitored while observing the change pattern of the spectrum.
  • One embodiment of the space monitoring method using an acoustic signal according to the present invention includes a frequency response measurement step of emitting an acoustic signal to a space to be monitored for each measurement cycle and receiving the acoustic signal to obtain a frequency response spectrum for each measurement cycle; A difference value calculation step of comparing the frequency response spectrum of a specific period and the comparison target frequency response spectrum in individual frequency units or frequency section units to calculate a difference value for each individual frequency unit or frequency section unit; A difference value storage step of matching the difference value to one or more of the corresponding frequency or the corresponding measurement time and storing it in a database; And it may include a spatial situation determination step of determining the situation of the space to be monitored based on the degree of change or change pattern of the difference value according to frequency or measurement time.
  • the difference value calculation step compares the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of at least one other measurement cycle, and the difference value storage step stores the difference value at the corresponding frequency or corresponding measurement time, at a specific period. It can be stored by matching the measurement time section of the frequency response spectrum of one cycle with the measurement time section of the frequency response spectrum of another measurement cycle.
  • the frequency response measurement step emits a single sound acoustic signal whose frequency changes continuously or stepwise over time into the space to be monitored, and the spatial situation determination step is performed during the first frequency section or the first time section. If the degree of scattering of the difference value is maintained below the first standard and then exceeds the second standard during the second frequency section or the second time section, the degree of scattering of the difference value is maintained below the first standard. It can be determined that there is a change in the physical shape of the monitored space.
  • the spatial situation determination step may be performed when the dispersion of the difference value during the third frequency section or the third time section exceeds the third standard, and the physical shape in the monitored space in the third frequency section or the third time section is It can be judged that there is a change in .
  • the spatial situation determination step may be performed when the dispersion of the difference value during the fourth frequency section or the fourth time section exceeds the fourth standard, and the fifth frequency section or the fourth time section included within the fourth frequency section or the fourth time section. If the dispersion of the difference value during the 5 time interval is less than the fifth standard, it may be determined that there is a temperature change in the monitored space in the fourth frequency interval or the fourth time interval.
  • an embodiment of the space monitoring system using acoustic signals emits acoustic signals to the space to be monitored for each measurement cycle, receives the acoustic signals, measures the frequency response spectrum for each measurement cycle, and measures the frequency response for a specific cycle.
  • Frequency response measurement means for comparing the spectrum in correspondence with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units, and calculating a difference value for each individual frequency unit or frequency section unit;
  • Database construction means for matching the difference value to one or more of the corresponding frequency or the corresponding measurement time and storing it in a database;
  • it may include a spatial situation determination means for determining the situation of the space to be monitored based on the degree of change or change pattern of the difference value according to frequency or measurement time.
  • the frequency response measurement means compares the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of at least one other measurement period, and the database building means stores the difference at the corresponding frequency or the corresponding measurement time or a specific period. It can be stored by matching the measurement time interval of the frequency response spectrum of and the measurement time interval of the frequency response spectrum of another measurement cycle.
  • the frequency response measuring means emits a single sound acoustic signal whose frequency changes continuously or stepwise over time into the space to be monitored
  • the spatial situation determining means emits a single sound signal whose frequency changes continuously or stepwise with time
  • the spatial situation determining means emits a single sound signal whose frequency changes continuously or stepwise with time. If the dispersion of the difference value is maintained below the first standard and the dispersion of the difference value exceeds the second standard during the second frequency section or the second time section, the monitoring target space is displayed in the second frequency section or the second time section. It can be judged that there is a change in physical shape.
  • the spatial situation determination means is configured to determine a physical shape in the monitored space in the third frequency section or the third time section when the dispersion of the difference value during the third frequency section or the third time section exceeds the third standard. It can be judged that there is a change in .
  • the spatial situation determination means determines that the dispersion of the difference value during the fourth frequency section or the fourth time section exceeds the fourth standard, and the fifth frequency section or the fourth time section included within the fourth frequency section or the fourth time section. If the dispersion of the difference value during the 5 time interval is less than the fifth standard, it may be determined that there is a temperature change in the monitored space in the fourth frequency interval or the fourth time interval.
  • the frequency response spectra for each measurement period for the space to be monitored are subdivided into individual frequency units or frequency section units and compared, and the degree of change in the difference value and change pattern are analyzed.
  • the time interval or frequency interval of the calculated difference value is sufficiently narrow, it is possible to quickly and accurately distinguish between types of events such as movement and temperature changes that occur within the space to be monitored.
  • Figure 1 shows a configuration diagram of an embodiment of a space monitoring system according to the present invention.
  • Figure 2 shows a configuration diagram of an embodiment of the frequency response measurement means of the space monitoring system according to the present invention.
  • Figure 3 shows a configuration diagram of an embodiment of the database construction means of the space monitoring system according to the present invention.
  • Figure 4 shows a configuration diagram of an embodiment of the space situation determination means of the space monitoring system according to the present invention.
  • Figure 5 shows a flow chart of one embodiment of the space monitoring method according to the present invention.
  • Figure 6 shows an example of obtaining a frequency response spectrum in the present invention.
  • Figure 7 shows an example of extracting measurement values in individual frequency units or frequency section units in the present invention.
  • Figure 8 shows an example of extracting a difference value through frequency-specific comparison between frequency response spectra in the present invention.
  • Figure 9 shows an example of a multidimensional data table for difference values in the present invention.
  • Figure 10 shows an example of the degree of variation and variation pattern of difference values for different event types in the present invention.
  • 11 to 14 show an example of determining a movement event of an object in a space to be monitored in the present invention.
  • Figure 15 shows an example of determining a temperature change event in a space to be monitored in the present invention.
  • Figures 16 to 18 show an example of determining an event in a space to be monitored using a multidimensional data table for difference values in the present invention.
  • the frequency response (FR) of space referred to in the present invention refers to the measurement of a single sound acoustic signal whose frequency changes with time in the monitored space or a complex sound containing multiple frequency components whose frequency does not change with time. This is the sound pressure or phase by frequency measured by receiving the sound signal after emitting it in each cycle.
  • a graph showing the sound pressure or phase measured during one measurement cycle according to frequency is called a frequency response spectrum (FRS).
  • the present invention presents a technology that can identify the fact that an event has occurred and the type of event more accurately in a faster time. .
  • Figure 1 shows a configuration diagram of an embodiment of a space monitoring system using acoustic signals according to the present invention.
  • the spatial monitoring system may include a frequency response measurement unit 100, a database construction unit 200, a spatial situation determination unit 300, etc.
  • the frequency response measuring means 100 can measure the frequency response of a space to be monitored at every measurement cycle and obtain a frequency response spectrum for the space.
  • the frequency response measuring means 100 may compare the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum to be compared and calculate the difference value in individual frequency units or frequency section units.
  • sound pressure or phase can be measured by comparing measurements in individual frequency units or frequency sections extracted from a frequency response spectrum of a certain period with measurements in individual frequency units or frequency sections extracted from a frequency response spectrum of a different period or a reference frequency response spectrum.
  • the difference value for each frequency can be calculated. That is, in the present invention, the two spectra can be compared for each corresponding frequency and the difference value for each frequency of sound pressure or phase can be calculated.
  • the database building means 200 may organize, process, and store the measurements for each frequency of each measurement cycle extracted from the frequency response measurement means 100.
  • the database building means 200 can organize, process, and store the difference values for each frequency calculated by the frequency response measurement means 100.
  • the database building means 200 may match and store each difference value with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of a specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of another measurement cycle. . That is, the database building means 200 can create a multidimensional data table for difference values and store it. The database building means 200 can build a database by updating a multidimensional data table with the difference value calculated for each new measurement cycle.
  • the spatial situation determination means 300 may determine the situation of the space to be monitored based on the measurement value or difference value generated by the frequency response measurement means 100. At this time, the spatial situation determination means 300 utilizes the measurement information and difference value information stored in the database construction means 200 to accurately distinguish the type of event that occurred in the space to be monitored in a faster time to determine the situation of the space to be monitored. You can judge. As an example, the spatial situation determination means 300 may determine the event situation of the space to be monitored based on the degree of change and change pattern of the difference value during the selected frequency section or time section.
  • Figure 2 shows a configuration diagram of an embodiment of the frequency response measurement means of the space monitoring system according to the present invention.
  • the frequency response measuring unit 100 may include a frequency response measuring unit 110, a measurement value extracting unit 130, a difference calculating unit 150, etc.
  • the frequency response measurement unit 110 includes an acoustic signal emitter 111, an acoustic signal processor 113, an acoustic signal receiver 115, etc., and measures the frequency response of the space to be monitored through acoustic signals. can do.
  • the frequency response measurement unit 110 may emit an acoustic signal to the space to be monitored at each measurement cycle and receive the acoustic signal to measure the frequency response of the space for each measurement cycle.
  • the sound signal emitter 111 may include a means for emitting sound signals, such as a speaker, and emit sound signals into a space to be monitored.
  • the acoustic signal emitter 111 may emit various types of acoustic signals.
  • the sound signal emitter 111 may emit only a single frequency sound at a specific time, but may emit a single sound sound signal whose frequency continuously changes or changes in steps over time.
  • an acoustic signal of a complex sound containing a plurality of frequency components whose frequency does not change over time may be emitted.
  • the acoustic signal receiver 115 may include various measurement means such as a microphone capable of measuring sound pressure, sound intensity, etc.
  • the acoustic signal emitter 111 and the acoustic signal receiver 115 may be composed of one device and placed at the same location, or the acoustic signal emitter 111 and the acoustic signal receiver 115 may be composed of different devices and mutually interact with each other. It may be spaced apart and placed in a different location.
  • the acoustic signal processor 113 may provide an acoustic signal to be emitted to the space to be monitored to the acoustic signal emitter 111. Additionally, the acoustic signal processor 113 may measure the frequency response of the space based on the acoustic signal received by the acoustic signal receiver 115.
  • the acoustic signal processor 113 converts the received acoustic signal into the frequency domain through Fourier transform (FT) or fast Fourier transform (FFT) to frequency of the space. You can measure the response and obtain a frequency response spectrum from it.
  • FT Fourier transform
  • FFT fast Fourier transform
  • the sound signal is a single sound whose frequency changes continuously or in stages over time
  • the sound pressure or phase value that changes over time can be measured and replaced with a sound pressure or phase value that changes depending on the frequency.
  • the acoustic signal processor 113 can immediately measure the frequency response of the space without performing Fourier transform on the received acoustic signal. And from this, the frequency response spectrum can be obtained.
  • the measurement value extractor 130 may extract a measurement value for sound pressure or phase in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum. Measurements extracted from the measurement value extraction unit 130 for each measurement cycle may be transmitted to the database construction means 200 and stored.
  • the difference calculation unit 150 may calculate a difference value by comparing the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units.
  • the difference calculation unit 150 divides the measurements extracted from the frequency response spectrum of a specific period and the measurements extracted from the frequency response spectrum of a different period or the reference frequency response spectrum into respective corresponding individual frequency units or frequency section units. By comparing, the difference value can be calculated.
  • the difference value calculation unit 150 may calculate a difference value by comparing the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of a plurality of other measurement periods.
  • the difference value can be calculated by comparing the frequency response spectrum of the current cycle with the frequency response spectrum of several previous cycles, such as the frequency response spectrum just one cycle ago and the frequency response spectrum two cycles ago.
  • the difference value calculated by the difference value calculation unit 150 may be organized and stored in the database building means 200.
  • Figure 3 shows a configuration diagram of an embodiment of the database construction means of the space monitoring system according to the present invention.
  • the database building means 200 may include a measurement information processing unit 210, a difference information processing unit 220, a data management unit 230, a database 250, and the like.
  • the database 250 may be composed of a single integrated storage medium, or may be composed of a storage medium separated into a measurement information storage unit 260 and a difference information storage unit 270. Additionally, the database 250 may be configured by selectively or jointly applying a permanent storage medium such as a hard disk or a temporary storage medium such as a buffer.
  • the measurement information processing unit 210 may work in conjunction with the frequency response measurement means 100 to organize measurements extracted from the frequency response spectrum for each measurement period into individual frequency order or measurement time order and store them in the database 250.
  • the measurement information processing unit 210 may store the measurement information in the measurement information storage unit 260 in correspondence to the corresponding frequency or the corresponding measurement time.
  • the difference value information processing unit 220 may receive difference value information in conjunction with the frequency response measurement means 100, organize and process it, and store it in the difference value information storage unit 270.
  • the difference value information processing unit 220 combines each difference value with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of the compared specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of the other compared measurement cycle. You can store them by matching them.
  • the difference value information processing unit 230 may update the database by reflecting the new difference value information.
  • the data management unit 230 may maintain and manage data stored in the measurement value information storage unit 260 and the difference value information storage unit 270.
  • the data management unit 230 performs measurement Measurement information with an older cycle can be sequentially removed from the measurement information storage unit 260.
  • the data management unit 230 may determine if the number of difference information stored in the difference information storage unit 270 exceeds the preset retention number or if the retention time of the stored difference information exceeds the preset retention time. In this case, difference value information with an older measured period may be sequentially removed from the difference value information storage unit 260.
  • the database building means 200 can organize and process measurement value information and difference value information, including the configurations described above, and store them cumulatively, providing the stored data when determining the situation of the space to be monitored.
  • the spatial situation determination means 300 may include a data analysis unit 310, an event situation determination unit 330, a situation information provision unit 350, etc.
  • the data analysis unit 310 may receive difference value information calculated by comparing a plurality of frequency response spectra from the database building means 200. And the data analysis unit 310 can analyze the degree of change in the difference value and the change pattern.
  • the event situation determination unit 330 may determine the situation of the target space based on the analysis result of the data analysis unit 310.
  • the event situation determination unit 330 may determine the situation of the space to be monitored by comparing analysis results such as the degree of change in the difference value and change pattern with judgment standard information.
  • the situation information provider 350 may provide status information of the space to be monitored as determined by the event situation determination unit 330 to the user or administrator.
  • the status information provided by the status information provider 350 may include various event status information, such as an intrusion or fire into the space to be monitored. Additionally, the situation information provider can provide a multi-dimensional data table image that visually represents the situation of the current surveillance target space.
  • the present invention proposes a space monitoring method using acoustic signals.
  • the space monitoring method according to the present invention will be examined with reference to the embodiment of the space monitoring system according to the present invention described above.
  • the comparison when comparing the measured spectrum with the spectrum to be compared, the comparison is not made in units of spectrum, but in units of frequencies constituting the spectrum.
  • a spectrum consists of 100 points representing sound pressure in 1Hz increments starting from 1001Hz to 1100Hz.
  • a spectrum consisting of 100 points was compared with a comparison target spectrum consisting of 100 points to calculate a difference value. For example, if the two spectra differ by 2.4%, one difference value of 2.4% was extracted.
  • each sound pressure value for each of the 100 frequencies constituting one spectrum is compared with the corresponding 100 sound pressure values for each frequency of the spectrum to be compared, and 100 difference values are extracted. Therefore, if the time to measure the spectrum consisting of 100 points is 5 seconds, the sound pressure value corresponding to one frequency is extracted every 0.05 seconds, and therefore, according to the present invention, one difference value is calculated at intervals of 0.05 seconds.
  • one difference value is generated every 5 seconds, but in the present invention, one difference value is generated every 0.05 seconds, making it possible to determine the type of event occurring in the space to be monitored much more quickly and accurately. do. We will look at specifically how this is possible below.
  • FIG. 5 shows a flowchart of one embodiment of a space monitoring method according to the present invention.
  • the frequency response measuring means 100 may measure the frequency response of a space to be monitored (S110) and obtain a frequency response spectrum based on this (S120).
  • the frequency response measuring means 100 may emit and receive an acoustic signal to a space to be monitored every measurement cycle.
  • the sound signal may be a composite sound signal composed of a plurality of frequency components whose frequency does not change with time, or a single sound sound signal whose frequency changes continuously or stepwise with time.
  • the frequency response measuring means 100 may measure the frequency response of the space for each measurement period based on the received acoustic signal, and obtain a frequency response spectrum for the sound pressure or phase for each measurement period based on this.
  • Figure 6 shows a case of obtaining a frequency response spectrum using an acoustic signal whose frequency continuously changes with time.
  • the frequency response measuring means 100 can emit an emission sound 411 whose frequency continuously changes from fmin to fmax during the measurement period from time t S to t E into the space to be monitored, as shown in (a) of FIG. 6. there is.
  • the sound pressure level of the sound emitted by the frequency response measurement means 100 into the space to be monitored is at a frequency that continuously changes from fmin to fmax during the measurement period from time t S to t E , as shown in (b) of FIG. 6.
  • the size 413 can be set to be the same.
  • FIG. 6 shows the frequency response spectrum 415 measured by the frequency response measurement means 100 receiving sound in the space to be monitored, where the frequency of the emitted sound during the measurement period t S to t E is fmin. Since it continuously changes from fmax, the frequency response spectrum 415 can be measured by corresponding the sound pressure of the received sound to the frequency from fmin to fmax during the measurement period from time t S to t E.
  • the acoustic signal received by the acoustic signal receiver 115 of the frequency response measurement means 100 is the sum of numerous signals reflected and refracted from various parts of the space to be monitored and entered into the receiver, so the received acoustic signal is the physical signal of the space to be monitored. influenced by the environment. Therefore, even though the size of the sound 411 emitted by the frequency response measurement means 100 into the space to be monitored is the same (413) for each frequency, the frequency response spectrum obtained by the frequency response measurement means 100 in the space to be monitored ( 415) appears in different sizes depending on the frequency.
  • the frequency response measurement means 100 may extract a measurement value for the sound pressure or phase value in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum acquired for each measurement cycle (S130). An example of extracting measured values in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum will be described with reference to FIG. 7.
  • the frequency response measuring means 100 emits a single sound acoustic signal 421 whose frequency changes stepwise from f1 to f6 during the measurement period from time t1 to t7 into the space to be monitored, This is a case where the frequency response spectrum 423 is obtained using the sound received in the monitored space.
  • the frequency response measurement means 100 may extract sound pressure value measurements 424 in individual frequency units from the frequency response spectrum 423.
  • the emission sound 421 changes in frequency stepwise from f1 to f6 during the measurement period from time t1 to t7, for each individual frequency unit (f1 to f6) on the corresponding frequency response spectrum 423.
  • Each measurement value 424 can be extracted.
  • the frequency response measuring means 100 emits a single sound acoustic signal 425 whose frequency continuously changes from fmin to fmax during the measurement period from time t1 to t7 into the space to be monitored, This is a case where the frequency response spectrum 427 is acquired using the sound received in the space subject to monitoring.
  • the frequency response measurement means 100 divides the frequency response spectrum 427 into frequency sections and calculates the average or representative value of the sound pressure value for each frequency section (f1 to f2, f2 to f3, etc.) for each frequency section. Measurements (428) can be extracted
  • the frequency response measurement means 100 provides the extracted measurements to the database construction means 200, and the database construction means 200 organizes and processes the measurements and stores the measurements by matching them to the corresponding frequency or measurement time for each measurement cycle. You can.
  • the frequency response measuring means 100 may correspond and compare the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units, and calculate the difference value for each individual frequency unit or frequency section unit (S140). there is.
  • the frequency response measuring means 100 extracts measurements in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum of a specific cycle, and extracts measurements from the frequency response spectrum of one or more other cycles stored in the database building means 200. By comparing measurements in individual frequency units or frequency sections, the difference value can be calculated for each individual frequency unit or frequency section.
  • the frequency response measuring means 100 extracts measurements in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum of a specific period, and compares them with measurements for individual frequency units or frequency section units in the reference frequency response spectrum. The difference value can be calculated for each individual frequency unit or frequency section unit.
  • the reference frequency response spectrum may be a frequency response spectrum that can be measured in a calm state where no event occurs in the space to be monitored.
  • the measurement values 432 extracted in each individual frequency unit from the frequency response spectrum 431 of the current measurement cycle and each individual frequency unit in the frequency response spectrum 433 of the immediately previous measurement cycle can be calculated by matching the extracted measured values 434 for each individual frequency unit.
  • the frequency response spectrum 431 of the current measurement cycle can be matched and compared in individual frequency units with the frequency response spectrum 433 of the immediately previous measurement cycle, and the calculated difference value can be obtained as shown in (b) of FIG. 8. there is. Similar to this process, the difference value can be calculated by comparing the frequency response spectrum of a specific measurement cycle with the reference frequency response spectrum.
  • the calculated difference value can be provided to the database building means 200, and the database building means 200 can process, organize, and store the difference value (S150).
  • the database construction means 200 stores the difference value by matching it with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of the compared specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of the other compared measurement cycle. You can. Furthermore, the database building means 200 can create and store a multidimensional data table for difference values.
  • Figure 9 shows an example of a multidimensional data table for difference values in the present invention.
  • the frequency response of the space is measured with the emission of a single sound whose frequency continuously changes from 3098 Hz to 4078 Hz with a measurement period of 6 seconds, and the frequency response spectra are compared to calculate the difference in frequency sections at 0.3 second intervals.
  • data tables 510 and 520 are shown for the difference values calculated by comparing the frequency response spectrum of the current cycle with the frequency spectra up to the previous 10th measurement cycle in units of individual frequency sections.
  • the b value 511 is the center frequency of each frequency section unit and represents individual frequencies from 4000 Hz to 4076 Hz, and the individual frequencies may be replaced by the measurement time for the corresponding frequency in the current measurement cycle. .
  • the b value 511 can be implemented as a data table by matching the measurement time to the frequency.
  • the a value 513 represents the measurement time interval for the measurement time of the frequency response spectrum of another measurement cycle compared with the measurement time of the frequency response spectrum of a specific cycle. In other words, it indicates the frequency response measurement time 6 seconds prior to the current cycle, which is the previous cycle, and sequentially displays the frequency response measurement time 60 seconds prior to the previous 10th cycle.
  • FIG. 9 (a) of FIG. 9 is an example of a data table 510 in which difference values are color-coded, and FIG. 9 (b) is an example of a data table 520 that shows difference values by bar height.
  • the difference value (515, 525) between the frequency-specific measurement value of a specific measurement cycle and the frequency-specific measurement value of the measurement cycle 6 seconds ago can be displayed by color coding or bar height distinction, and in this way, the difference from the current cycle to the cycle 60 seconds ago Values can be color-coded or bar height-coded to create a multidimensional data table.
  • FIG. 9 shows a data table of difference values compared by comparing the frequency response spectrum of a specific measurement cycle with the frequency response spectrum of a plurality of other measurement cycles.
  • This data table is generated one for each measurement cycle to provide a higher-dimensional A data table can be created. That is, although not shown in FIG. 9, a data table can be created using each of the plurality of measurement cycles as a specific cycle, and a higher-dimensional data table can be created by applying the c value to each specific cycle as another axis. there is. And the database building means 200 can update the multidimensional data table by reflecting the difference value obtained at each new measurement cycle.
  • the spatial situation determination means 300 determines the degree of variation or variation pattern of the difference value based on the difference value compared to the frequency response spectra for each measurement cycle stored in the database (S160) and based on this, determines the degree of change or change pattern that occurred in the space to be monitored.
  • the event situation can be determined (S170).
  • the spatial situation determination means 300 can determine the degree of change or change pattern of the difference value during the selected frequency section or time section to immediately determine the occurrence of an event in the space to be monitored and at the same time determine the type of event.
  • Figure 10 shows an example of the degree of variation and variation pattern of difference values for different event types in the present invention.
  • the frequency response spectrum of the space to be monitored is measured using a single sound acoustic signal whose frequency changes with time at each measurement cycle, and the frequency response spectrum of the current measurement cycle is compared with the frequency response spectrum of other measurement cycles. This is the case where the difference value is calculated.
  • FIG. 10 shows the difference between the frequency response spectrum of the current measurement period and the frequency response spectrum of the period 6 seconds ago
  • (b) of FIG. 10 shows the frequency response spectrum of the current measurement period and the frequency response spectrum of 30 seconds. It shows the difference value compared to the frequency response spectrum of the previous cycle
  • Figure 10(c) shows the difference value compared to the frequency response spectrum of the current measurement cycle and the frequency response spectrum of the cycle 60 seconds ago.
  • the graph on the left in FIG. 10 shows the degree of change in the difference value and the change pattern when there was no movement for the past 60 seconds in the space to be monitored and then sudden movement occurred at the current time. Since there was no movement 6 seconds ago, 30 seconds ago, and 60 seconds ago, the spectra measured at this time are similar to each other. Therefore, when the currently measured spectrum is compared with the spectrum 6 seconds ago, 30 seconds ago, and 60 seconds ago, the shape of the difference value is similar. For example, if an intrusion occurs in the space to be monitored and the intruder is moving in the space to be monitored, the difference value appears as a sudden change or fluctuation within the overall G1 range.
  • the graph on the right shows the degree of change in the difference value and the change pattern when a fire broke out 60 seconds ago in the space to be monitored and the temperature continued to rise.
  • the temperature change is not large for a period of time close to 6 seconds, so the difference value calculated by comparing the current time to 6 seconds ago does not change significantly overall and fluctuates at a certain level within the G2 range.
  • the temperature rises steadily over time so the larger the measurement time interval of the compared spectrum, the larger the temperature difference between the two points in time.
  • the difference value calculated by comparing the current point in time to 30 seconds ago shows a greater overall change and changes in a form similar to a sinusoidal curve within the G3 range, and compares the current point in time to 60 seconds ago.
  • the difference value calculated thus shows a fairly large change overall and changes in a form similar to a sine curve within the G4 range.
  • the frequency response spectrum measured in the space to be monitored shifts frequency to the left (in case of cooling) or right (in case of heating) in proportion to the temperature change.
  • the frequency shift is also small, so the difference d in frequency units between the two spectra is also small (650).
  • the frequency shift also increases proportionally, so not only does the difference d in frequency units between the two spectra increase, but also the frequency shift inevitably causes d to become negative in some frequency regions and positive in other frequency regions. There is none, and therefore, when looking at the entire spectrum section, d alternates between negative and positive sections, similar to a sine curve (670).
  • the difference value d is similar to a sinusoidal curve, and the period in which it fluctuates is similar to the period of the frequency response spectrum.
  • the shape of the frequency response spectrum is like a sine curve
  • the shape of the difference value d that appears when a frequency shift occurs also becomes a sine curve, and its period is the same as the period of the frequency response curve.
  • the type of event that occurred in the space to be monitored can be determined very quickly and accurately. can do.
  • the difference value as shown in FIG. 11 is calculated.
  • the difference value is shown as a line for convenience of explanation, but in reality, the difference value appears as a dot corresponding to each frequency, as shown in FIGS. 12 to 14.
  • Figures 11 to 14 show the difference values corresponding to the corresponding measurement times, and the measurement times can be replaced with the corresponding frequencies.
  • the difference value can be stored in the database by matching one or more of the frequency or the measurement time. If the specific measurement period and the frequency are known, the measurement time corresponding to the frequency can be known. Conversely, Knowing the corresponding measurement time allows you to know the specific measurement period and corresponding frequency.
  • A represents a calm state in which no meaningful situation has occurred in the space to be monitored.
  • the process by which the spatial situation determination means 300 determines the situation of the space to be monitored will be examined.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may analyze the degree of variation and variation pattern of the difference value 720 while scanning the difference value in time order. In the case of FIG. 12, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 scans the difference value in time order and can determine whether the difference value is within the first reference range S1 during a certain time interval P1. .
  • the first reference range S1 can be set by determining the degree of variation in the difference value while the space to be monitored is calm.
  • the first reference range S1 can be set differently to reflect the situation of the space to be monitored.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines that each difference value 721 is within the first reference range S1 during the first time interval P1, so that during this first time interval P1 It can be determined that the space subject to surveillance is in a peaceful state.
  • the first time interval P1 may be selected as a time interval long enough to determine that the space to be monitored is in a calm state. For example, it is difficult to hastily judge that the space is in a calm state just because the difference value measured within the monitored space did not change significantly for one second continuously. This is because, for example, if an intruder moves within the space to be monitored and stops for several seconds, the difference value for several seconds may remain within the standard range even though the space to be monitored is not in a calm state. On the other hand, if there is no significant change in the measured difference value for more than 5 minutes, the monitored space can be judged to be in a calm state without movement.
  • the boundary condition for determining that there is no movement within the space to be monitored can be appropriately set according to the characteristics of the space to be monitored.
  • the boundary conditions at this time must meet two criteria. (1) for a certain period of time, and (2) the amount of change in the difference value must be maintained below a certain level.
  • the first time period P1 may be a relatively long time, for example, 10 seconds or more. If the measurement period of one spectrum is 6 seconds, the first time interval P1 may be a long time corresponding to multiple measurement periods. This first time interval P1 can be appropriately set according to the situation of the space to be monitored.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates the degree of scattering of the difference value during the first time interval P1 and analyzes the degree of variation and variation pattern of the difference value based on this. You can.
  • Indexes expressing dispersion include, for example, standard deviation, variance, absolute deviation, range, and interquartile range.
  • root mean square error Root Mean Square Deviation or Root Mean Square Error used in linear regression analysis is included as one of the indices expressing dispersion. Using the root mean square error as an index of dispersion can improve detection accuracy, especially when temperature changes occur in the monitored space.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may calculate a dispersion of the difference value 721 during the first time interval P1 and analyze whether the dispersion of the difference value is maintained below the first standard.
  • the first standard may be, for example, a value that is 1.1 to 3 times D0.
  • the appropriate threshold value for various standards described below, including the first standard, may vary greatly depending on the user or intended use. If you want to reduce false positives from a sensor, you can set the threshold high, which inevitably increases the probability of false negatives occurring. Conversely, if you want to lower the probability of non-detection, you can set the threshold low, but in this case, the probability of false detection inevitably increases. However, for example, for certain purposes, false detections are not a big problem, but non-detection cases can lead to fatal results. Conversely, false positives can be a very annoying problem for some users. Therefore, the specific threshold value is inevitably different depending on the characteristics of the space to be monitored and the user, the purpose of sensor use, and the severity of false detections and non-detection, etc.
  • the event situation determination unit 330 of the space situation determination means 300 may determine that the space to be monitored is currently in a calm state. At this time, how long P1 is set or how large the first standard of the scatter plot is set can be set appropriately depending on the purpose of use of the sensor and the spatial situation, as described above.
  • B represents a state in which the space to be monitored is maintained in a calm state and then an intrusion occurs for the first time.
  • the space situation determination means 300 determines the situation of the space to be monitored.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines that the difference value is not large during the first time section P1, and then in the second time section P2 following the first time section. You can see that the difference value is increasing.
  • how much the first time section P1 should be set is the same as discussed above.
  • the second time interval P2 must be set to a time interval suitable for determining 'whether or not an intrusion occurred for the first time' according to the purpose, so for example, a time interval of 0.1 to 5 seconds can be selected depending on the spatial situation or detection purpose. You can.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines that the dispersion of the difference value 731 during the first time interval P1 is less than the first standard, while the difference value during the second time interval P2 is less than the first standard. If the dispersion of values exceeds the second standard, it may be determined that movement first occurred in the second time interval P2 in the space to be monitored. At this time, the second standard can be set to a value equal to or greater than the first standard.
  • various indices or various concepts can be used to set standards for determining whether the first movement has occurred within the monitored space.
  • this judgment method can be included as a type of judgment method using a scatter diagram.
  • the above judgment method can be said to be a type of ‘judgment method based on the scatter plot’. For example, if the 'absolute value of the difference d' is used as an index representing the dispersion and the width of the second time interval P2 is minimized, the two expression methods become completely identical.
  • the present invention differs from the prior art in two ways.
  • it can be known that the event first occurred in the second time interval P2 and furthermore, it can be known that the type of event is an intrusion.
  • C is a difference value change pattern when it can be determined that there is movement within the space to be monitored, although it cannot be said that movement occurred for the first time.
  • the second standard can be set relatively low because there is a sharp contrast between the calm state and the state when movement first occurs.
  • the third standard it would be desirable for the third standard, as a criterion for determining that the current intrusion is maintained, to be larger than the second standard.
  • the third standard can be made the same as the second standard.
  • the dispersion of the difference value is bound to be small, whereas if there is movement, the dispersion of the difference value is bound to be high.
  • how high the dispersion rate is when it is appropriate to sound an alarm needs to be set differently depending on the characteristics of the space being monitored and the user, the purpose of use, and the severity of false and non-detection, etc.
  • Figure 14 shows the change in difference value according to measurement time. As seen above, the measurement time can be replaced by the corresponding frequency.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may identify a third time interval P3 in which the difference value exceeds the third reference range S3 and fluctuates between rising and falling.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may analyze the degree and change pattern of the difference value 740 during the third time section (or frequency section) P3.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates a scatter diagram for the difference value 741 during the third time (frequency) section P3, and the scatter diagram of the difference value exceeds the third standard. If so, it can be determined that there is movement within the space to be monitored. At this time, it has been described above that the third standard can be set to a value slightly larger than the second standard, for example.
  • the third time (frequency) section P3 in order to distinguish cases where there is movement in the space to be monitored from cases where there is a temperature change, the third time (frequency) section P3 must be narrower than the section where a change in the difference value may occur due to a temperature change. do.
  • a narrow section is set so that the difference value cannot change significantly even if there is a temperature change. If a change in the difference value is measured in this narrow section, it can be determined that there is movement in the space to be monitored.
  • the width of the section where the difference value can change significantly when there is a temperature change is proportional to the width of the peak in the frequency response spectrum. Therefore, the third time (frequency) section P3 should be smaller than the width of the peak of the frequency response spectrum, and preferably less than 20% of the peak width.
  • the third time interval P3 can be set to the time required for the intruder to move to a certain extent, for example, about 0.1 to 5 seconds.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines the difference while the absolute value average of the difference value 741 exceeds the first average reference AVE 1 during the third time interval P3.
  • M1 whose value 741 changes from a negative value to a positive value
  • M2 whose value 741 changes from a positive value to a negative value
  • FIGS. 11 to 14 are illustrated and explained with difference values according to the measurement time
  • the measurement time may be changed according to the frequency.
  • the frequency in each measurement cycle can be matched to the measurement time corresponding to the frequency in the measurement cycle, so if necessary, the measurement time can be changed to the frequency to express the change in the difference value. .
  • the temperature change due to a fire, etc. in the space subject to monitoring shows a significant overall change as the difference value changes in a form similar to a sine curve over time.
  • FIG. 15 shows a case where the difference value 750 is calculated by comparing the frequency response spectrum at the current time after the fire occurs while the fire is in progress with the frequency response spectrum before the fire occurs.
  • Figure 15 shows the change in difference value according to measurement time, but it has been seen above that each measurement time can be replaced with the corresponding frequency.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may scan the difference value and identify a fourth time (or frequency) section P4 in which the overall change in the difference value changes similar to a sine curve.
  • a fourth time (or frequency) section P4 in which the overall change in the difference value changes similar to a sine curve.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates a scatter diagram for the difference value 750 during the fourth time (frequency) section P4, and Analyze whether the dispersion of the difference value exceeds the fourth standard.
  • the fourth standard must indicate that an event has occurred in the space to be monitored, so for example, it may have a value similar to the third standard.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates a scatter plot of the difference value during the fifth time (frequency) section P5 included in the fourth time (frequency) section, and the fifth time (frequency) section ( Frequency) It can be analyzed whether the dispersion of the difference value during section P5 is less than the fifth standard.
  • the fifth time (frequency) section P5 is a time (frequency) section suitable for observing that there is no sudden change in the difference value.
  • the P5 section is longer than the width of the peak. It should be small, preferably less than 20% of the peak width.
  • the fifth standard is a standard that determines that the variation in the difference value is not large compared to the case of an intrusion, it would be desirable to set it at a level similar to or slightly larger than the first standard, for example.
  • the accuracy of temperature change judgment can be improved.
  • the 'distance from the average of each difference value' is relatively large in the scatter plot in the 5th time (frequency) section, if the 'distance from the regression line of each difference value' is small, the change pattern of the difference value d This is because it is close to a sine curve, and therefore it can be determined that there has been a temperature change. Therefore, for example, when measuring the dispersion in another time interval or frequency interval, the standard deviation can be used, and when evaluating the dispersion in the fifth time (frequency) interval, the root mean square error used in linear regression analysis can be used.
  • the difference value is sine. Since it means that there is a pattern of change in shape, the data analysis unit 310 of the space situation determination means 300 can determine that a temperature change exists in the space to be monitored.
  • the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates the average and absolute value of the difference value 751 during the fourth time (frequency) section P4, , it can be analyzed whether the average of the absolute values of the difference values exceeds the second average standard AVE 2 and the average of the difference values is less than the third average standard AVE 3.
  • M1 where the difference value 751 changes from a negative value to a positive value
  • M2 which changes from a positive value to a negative value
  • the situation of the space to be monitored can be determined using a multidimensional data table for difference values.
  • 9 and 16 to 18 show an example of determining an event in a space to be monitored using a multidimensional data table for difference values in the present invention.
  • the matters of creating and storing multidimensional data tables such as those shown in FIGS. 16 to 18 have been previously described with reference to FIG. 9 and the like, so detailed description will be omitted.
  • yellow indicates a case where the difference value d is close to 0
  • red indicates a positive number with a large difference value
  • blue indicates a negative number with a large difference value.
  • FIG. 9 it can be seen that there is no overall difference between the spectra measured in the current measurement cycle and the past measurement cycle. In other words, a calm state is maintained in the space subject to monitoring, with no movement or temperature change.
  • the difference values are continuously disordered and fluctuate significantly since 60 seconds from the current time. If the spatial situation determination means 300 applies the process of determining an event through the previous embodiment, it can be determined that there is a change in the physical shape in the space to be monitored. More specifically, it can be determined that there is continuous movement of the object. For example, this may be a case where a person is continuously moving in the space being monitored.
  • the multidimensional data tables 830 and 840 shown in FIG. 17 show that the difference value changes slightly at a certain level in the section before the 4036 Hz frequency, but the difference value begins to fluctuate significantly from the 4036 Hz frequency, and the difference value changes significantly up to 4076 Hz. Indicates pattern 835. If the spatial situation determination means 300 applies the process of determining an event through the previous embodiment, it can be determined that there is a change in the physical shape of the space to be monitored. More specifically, it can be determined that a calm state was maintained in the section before the 4036Hz frequency, and that movement of an object occurred for the first time in the space subject to measurement and monitoring around the 4036Hz frequency. For example, this may be the case when an intruder enters the space being monitored.
  • the multidimensional data tables 850 and 860 shown in FIG. 18 show that the difference value calculated by comparing the current measurement period with the previous measurement period 60 seconds has a shape 870 similar to a sinusoidal curve. And if you look at the difference value calculated by comparing the measurement cycle that gradually approaches the current measurement cycle from 60 seconds ago to the current measurement cycle, you can see a pattern in which the change in the difference value gradually decreases (851, 852, 853, 861, 862, 863 ) appears as If the degree of change in the difference value and the change pattern are determined by applying the process by which the spatial situation determination means 300 determines an event according to the previous embodiment, it can be determined that there is a temperature change in the space to be monitored. More specifically, the fire broke out 60 seconds ago, so it can be determined that the fire is currently actively in progress.
  • the time when the first intrusion into the monitored space occurred can be accurately determined (for example, P2 in Figure 13).
  • a relatively narrow time (frequency) section e.g., P3 in Figure 14
  • the relatively narrow time (frequency) section For example, if the dispersion of the difference value in P5) of Figure 15 is low, it can be determined that a temperature change has occurred.
  • the frequency response spectra for each measurement period for the space to be monitored are compared in individual frequency units or frequency section units, and the degree of change in the difference value and change pattern are analyzed.
  • the change pattern of the difference value is provided in a visual data table so that even non-experts can understand it intuitively and easily.

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Abstract

The present invention relates to a space monitoring system and space monitoring method using an acoustic signal. The present invention provides a technology enabling easy, prompt, and accurate determination of a situation of a space to be monitored, through comparison, in units of individual frequencies or units of frequency intervals, between frequency response spectrums for each measurement period for the space to be monitored, and analysis of a change degree and a change pattern of difference values of the comparison.

Description

음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템 및 공간 감시 방법 Space monitoring system and space monitoring method using acoustic signals
본 발명은 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템 및 공간 감시 방법에 대한 것이다. 본 발명에서는 감시 대상 공간에 대한 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼들을 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 비교하고, 그 차이값의 변화 정도와 변화 패턴을 분석하여, 감시 대상 공간의 물리적 상태를 쉽고 빠르며 정확하게 판단할 수 있는 기술을 제시한다.The present invention relates to a space monitoring system and space monitoring method using acoustic signals. In the present invention, the frequency response spectra for each measurement period for the space to be monitored are compared in individual frequency units or frequency sections, and the degree and change pattern of the difference is analyzed to determine the physical state of the space to be monitored easily, quickly, and accurately. Presents techniques that can be used.
음향 신호를 이용하여 실내 공간 내의 외부인 침입, 화재 발생, 가스 누출 등 다양한 상황을 감지하는 공간 상황 감시 센서 기술이 제시되고 있다. A spatial situation monitoring sensor technology has been proposed that uses acoustic signals to detect various situations such as intrusion of outsiders, fire outbreaks, and gas leaks in indoor spaces.
종래의 기술은, 측정 주기마다 복수 주파수의 음향을 감지 대상 공간으로 방출하고, 음향을 수신하여, 수신된 음향의 음압 스펙트럼을 얻는다. 이와 같이 측정된 음압 스펙트럼을 특정 기준 음압 스펙트럼과 비교하여, 스펙트럼의 변화의 정도와 변화의 패턴을 바탕으로 대상 공간의 상황을 판단한다. In the conventional technology, sound of multiple frequencies is emitted to a sensing target space at each measurement period, the sound is received, and a sound pressure spectrum of the received sound is obtained. The sound pressure spectrum measured in this way is compared with a specific reference sound pressure spectrum, and the situation of the target space is judged based on the degree and pattern of change in the spectrum.
만일 측정된 음압 스펙트럼이 기준치 이상으로 변동되었다면, 감시 대상 공간에 어떤 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 그런데 감시 대상 공간에 발생한 이벤트의 종류가 무엇인지, 예컨대 물체의 이동인지 아니면 온도의 변화인지 여부를 파악하기 위해서는 음압 스펙트럼의 변동 패턴을 관찰해야 한다. If the measured sound pressure spectrum fluctuates beyond the standard value, it can be determined that an event has occurred in the space to be monitored. However, in order to determine the type of event that occurred in the monitored space, for example, whether it is the movement of an object or a change in temperature, the variation pattern of the sound pressure spectrum must be observed.
음압 스펙트럼의 변동 패턴을 정확하게 관찰하기 위해 필요한 것이 무엇인지 설명하기 위해서 적외선 센서를 예로 든다. 가령, 자동문에 설치된 적외선 센서는 문 앞에 따뜻한 물체가 있는지 여부만 측정하면 된다. 이때 적외선 센서는 센서로 유입되는 적외선의 양 또는 변화량만 측정하면 된다. 즉, 이벤트의 발생 여부를 확인하기 위해서는 적외선 센서의 픽셀은 하나이면 충분하다. An infrared sensor is used as an example to explain what is needed to accurately observe the variation pattern of the sound pressure spectrum. For example, an infrared sensor installed in an automatic door only needs to measure whether there is a warm object in front of the door. At this time, the infrared sensor only needs to measure the amount or change in infrared rays flowing into the sensor. In other words, one pixel of the infrared sensor is sufficient to check whether an event has occurred.
그런데 적외선 센서의 픽셀이 하나인 경우, 이벤트의 발생 사실은 알 수 있지만 이벤트의 종류를 구별할 수 없다. 예컨대 문 앞에 있는 따뜻한 물체가 사람인지 동물인지 구별이 불가능하다. 하지만 군사용 적외선 카메라의 경우 밤에 나타난 따뜻한 물체가 사람인지 아니면 동물인지 구별할 필요가 있다. 이 경우 두 가지 요소가 필요하다. 첫째로, 픽셀의 수가 충분히 많아야 한다. 둘째로, 해상도가 충분히 높아야 하는데, 이를 위해서는 하나의 픽셀이 감지하는 감시 대상 면적이 작아야 한다. 만일 하나의 픽셀이 1m*1m 면적을 감지한다면 사람과 동물의 구별이 불가능할 것이고, 하나의 픽셀이 1cm*1cm 면적을 감지한다면 사람과 동물의 구별이 가능할 것이다. However, if the infrared sensor has only one pixel, the occurrence of an event can be known, but the type of event cannot be distinguished. For example, it is impossible to tell whether the warm object in front of the door is a person or an animal. However, in the case of military infrared cameras, it is necessary to distinguish whether a warm object that appears at night is a person or an animal. In this case, two elements are needed. First, the number of pixels must be sufficiently large. Second, the resolution must be sufficiently high, and for this to happen, the monitoring area detected by one pixel must be small. If one pixel detects an area of 1m*1m, it will be impossible to distinguish between humans and animals, and if one pixel detects an area of 1cm*1cm, it will be possible to distinguish between people and animals.
음향 센서의 경우도 이와 동일하다. 음향 센서가 이벤트의 발생 여부를 파악하기 위해서는 음압 스펙트럼의 변동 '여부'나 변동의 '정도'만 파악하면 된다. 따라서 음압 스펙트럼을 2~3회 측정한 것으로도 충분할 수 있다. 그런데 그 이벤트의 종류가 움직임인지 아니면 온도변화인지를 파악하기 위해서는 시간에 따른 스펙트럼의 변동 '패턴'을 관찰해야 하는데, '패턴'을 명확하게 관찰하기 위해서는 필연적으로 2가지 요소가 필요하다. 첫째로, 스펙트럼의 측정 횟수가 충분히 많아야 하고, 둘째로, 스펙트럼 측정 시간 간격이 충분히 좁아야 한다.The same is true for acoustic sensors. In order for an acoustic sensor to determine whether an event has occurred, it only needs to determine whether or not there is a change in the sound pressure spectrum or the degree of the change. Therefore, measuring the sound pressure spectrum 2 to 3 times may be sufficient. However, in order to determine whether the type of event is movement or temperature change, the 'pattern' of spectrum fluctuation over time must be observed. In order to clearly observe the 'pattern', two elements are inevitably required. First, the number of spectrum measurements must be sufficiently large, and second, the spectrum measurement time interval must be sufficiently narrow.
종래 기술을 적용하여 감시 대상 공간에서 5초 측정 주기로 한번씩 음압 스펙트럼을 측정하는 경우를 예로 들면, 가령 스펙트럼의 변동 패턴을 관찰하기 위해서 20~30회의 측정 포인트가 필요하다면 이에 필요한 시간은 100~150초가 되므로, 그만큼 측정 속도가 늦어진다. For example, in the case where conventional technology is applied to measure the sound pressure spectrum once in a 5-second measurement period in a monitored space, for example, if 20 to 30 measurement points are needed to observe the change pattern of the spectrum, the time required is 100 to 150 seconds. Therefore, the measurement speed becomes slower.
한편, 만일 5초마다 스펙트럼을 한 번씩 측정한다면, 측정 포인트 사이의 시간 간격이 너무 크기 때문에, 이벤트의 종류를 정확하게 판단하기 어렵다. 즉, 시간에 따른 스펙트럼의 변동 패턴을 적절히 표현하기에는 해상도가 너무 낮다. 예를 들어서 침입자가 초속 2m의 속도로 움직이는데, 침입자의 위치가 10cm 변할 때마다 스펙트럼의 변동 사실을 표현해야 한다면, 종래 기술에 의하면 1초에 20회 스펙트럼을 측정해야 한다. 그러나 0.05초마다 한번씩 스펙트럼을 측정하는 것은 현실적으로 불가능하다. On the other hand, if the spectrum is measured once every 5 seconds, it is difficult to accurately determine the type of event because the time interval between measurement points is too large. In other words, the resolution is too low to properly express the change pattern of the spectrum over time. For example, if an intruder moves at a speed of 2 m per second and the change in spectrum needs to be expressed every time the intruder's position changes by 10 cm, the spectrum must be measured 20 times per second according to the prior art. However, it is realistically impossible to measure the spectrum once every 0.05 seconds.
정리하면, 종래 기술에 따른 공간 상황 감시 센서는 이벤트 발생 사실 자체는 감지할 수 있다. 하지만 그 이벤트의 종류가 물체의 움직임인지 아니면 온도변화인지 등을 구별하기 위해서는 필연적으로 긴 시간이 필요하고, 나아가 해상도가 낮기 때문에 이벤트 종류 구별의 정확성이 보장되지 않는 문제가 있다.In summary, the spatial situation monitoring sensor according to the prior art can detect the fact that the event itself has occurred. However, it inevitably requires a long time to distinguish whether the type of event is an object's movement or a temperature change, and furthermore, because the resolution is low, there is a problem that the accuracy of distinguishing the event type is not guaranteed.
종래의 음향을 이용한 공간 감시 센서의 경우, 이벤트 발생 사실 자체는 감지할 수 있으나, 그 이벤트의 종류를 구별하기가 어렵고, 시간이 많이 소요되는 문제가 있다.In the case of a conventional space monitoring sensor using sound, the fact that an event has occurred can be detected, but there is a problem in that it is difficult to distinguish the type of the event and it takes a lot of time.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 스펙트럼의 변화 패턴을 관찰하면서, 보다 빨리, 보다 정확하게, 그리고 보다 쉽게 감시 대상 공간에서 발생된 이벤트의 종류를 구별해 낼 수 있는 기술을 제시한다.The present invention was created to solve the problems of the prior art as described above, and it is possible to more quickly, more accurately, and more easily distinguish the type of event that occurred in the space to be monitored while observing the change pattern of the spectrum. Presents existing technology.
본 발명의 목적은 전술한 바에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있다. The object of the present invention is not limited to the above, and other objects and advantages of the present invention that are not mentioned can be understood by the following description.
본 발명에 따른 음향 신호를 이용한 공간 감시 방법의 일실시예는, 측정 주기별로 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하고 음향 신호를 수신하여 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼을 획득하는 주파수 응답 측정 단계; 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대응시켜 비교하여, 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출하는 차이값 산출 단계; 상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간 중 어느 하나 이상에 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 차이값 보관 단계; 및 주파수 또는 측정 시간에 따른 차이값의 변동 정도 또는 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 공간 상황 판단 단계를 포함할 수 있다.One embodiment of the space monitoring method using an acoustic signal according to the present invention includes a frequency response measurement step of emitting an acoustic signal to a space to be monitored for each measurement cycle and receiving the acoustic signal to obtain a frequency response spectrum for each measurement cycle; A difference value calculation step of comparing the frequency response spectrum of a specific period and the comparison target frequency response spectrum in individual frequency units or frequency section units to calculate a difference value for each individual frequency unit or frequency section unit; A difference value storage step of matching the difference value to one or more of the corresponding frequency or the corresponding measurement time and storing it in a database; And it may include a spatial situation determination step of determining the situation of the space to be monitored based on the degree of change or change pattern of the difference value according to frequency or measurement time.
바람직하게는 상기 차이값 산출 단계는, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 적어도 하나 이상의 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 비교하며, 상기 차이값 보관 단계는, 상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관할 수 있다.Preferably, the difference value calculation step compares the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of at least one other measurement cycle, and the difference value storage step stores the difference value at the corresponding frequency or corresponding measurement time, at a specific period. It can be stored by matching the measurement time section of the frequency response spectrum of one cycle with the measurement time section of the frequency response spectrum of another measurement cycle.
일례로서, 상기 주파수 응답 측정 단계는, 시간에 따라 지속적 또는 단계적으로 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하며, 상기 공간 상황 판단 단계는, 제1 주파수 구간 또는 제1 시간 구간 동안 차이값의 산포도(degree of scattering)가 제1 기준 미만으로 유지되다가 제2 주파수 구간 또는 제2 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제2 기준을 초과하는 경우, 제2 주파수 구간 또는 제2 시간 구간에 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다.As an example, the frequency response measurement step emits a single sound acoustic signal whose frequency changes continuously or stepwise over time into the space to be monitored, and the spatial situation determination step is performed during the first frequency section or the first time section. If the degree of scattering of the difference value is maintained below the first standard and then exceeds the second standard during the second frequency section or the second time section, the degree of scattering of the difference value is maintained below the first standard. It can be determined that there is a change in the physical shape of the monitored space.
일례로서, 상기 공간 상황 판단 단계는, 제3 주파수 구간 또는 제3 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제3 기준을 초과하는 경우, 제3 주파수 구간 또는 제3 시간 구간에 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다.As an example, the spatial situation determination step may be performed when the dispersion of the difference value during the third frequency section or the third time section exceeds the third standard, and the physical shape in the monitored space in the third frequency section or the third time section is It can be judged that there is a change in .
일례로서, 상기 공간 상황 판단 단계는, 제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제4 기준을 초과하고, 제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간 내에 포함되는 제5 주파수 구간 또는 제5 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제5 기준 미만인 경우, 제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간에 상기 감시 대상 공간 상에서 온도 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다.As an example, the spatial situation determination step may be performed when the dispersion of the difference value during the fourth frequency section or the fourth time section exceeds the fourth standard, and the fifth frequency section or the fourth time section included within the fourth frequency section or the fourth time section. If the dispersion of the difference value during the 5 time interval is less than the fifth standard, it may be determined that there is a temperature change in the monitored space in the fourth frequency interval or the fourth time interval.
또한 본 발명에 따른 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템의 일실시예는, 측정 주기별로 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하고 음향 신호를 수신하여 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼을 측정하고, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대응시켜 비교하여, 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출하는 주파수 응답 측정 수단; 상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간 중 어느 하나 이상에 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 데이터베이스 구축 수단; 및 주파수 또는 측정 시간에 따른 차이값의 변동 정도 또는 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 공간 상황 판단 수단을 포함할 수 있다.In addition, an embodiment of the space monitoring system using acoustic signals according to the present invention emits acoustic signals to the space to be monitored for each measurement cycle, receives the acoustic signals, measures the frequency response spectrum for each measurement cycle, and measures the frequency response for a specific cycle. Frequency response measurement means for comparing the spectrum in correspondence with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units, and calculating a difference value for each individual frequency unit or frequency section unit; Database construction means for matching the difference value to one or more of the corresponding frequency or the corresponding measurement time and storing it in a database; And it may include a spatial situation determination means for determining the situation of the space to be monitored based on the degree of change or change pattern of the difference value according to frequency or measurement time.
바람직하게는 상기 주파수 응답 측정 수단은, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 적어도 하나 이상의 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 비교하며, 상기 데이터베이스 구축 수단은, 상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관할 수 있다.Preferably, the frequency response measurement means compares the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of at least one other measurement period, and the database building means stores the difference at the corresponding frequency or the corresponding measurement time or a specific period. It can be stored by matching the measurement time interval of the frequency response spectrum of and the measurement time interval of the frequency response spectrum of another measurement cycle.
일례로서, 상기 주파수 응답 측정 수단은, 시간에 따라 지속적 또는 단계적으로 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하며, 상기 공간 상황 판단 수단은, 제1 주파수 구간 또는 제1 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제1 기준 미만으로 유지되다가 제2 주파수 구간 또는 제2 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제2 기준을 초과하는 경우, 제2 주파수 구간 또는 제2 시간 구간에 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다.As an example, the frequency response measuring means emits a single sound acoustic signal whose frequency changes continuously or stepwise over time into the space to be monitored, and the spatial situation determining means emits a single sound signal whose frequency changes continuously or stepwise with time, and the spatial situation determining means emits a single sound signal whose frequency changes continuously or stepwise with time. If the dispersion of the difference value is maintained below the first standard and the dispersion of the difference value exceeds the second standard during the second frequency section or the second time section, the monitoring target space is displayed in the second frequency section or the second time section. It can be judged that there is a change in physical shape.
일례로서, 상기 공간 상황 판단 수단은, 제3 주파수 구간 또는 제3 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제3 기준을 초과하는 경우, 제3 주파수 구간 또는 제3 시간 구간에 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다.As an example, the spatial situation determination means is configured to determine a physical shape in the monitored space in the third frequency section or the third time section when the dispersion of the difference value during the third frequency section or the third time section exceeds the third standard. It can be judged that there is a change in .
일례로서, 상기 공간 상황 판단 수단은, 제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제4 기준을 초과하고, 제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간 내에 포함되는 제5 주파수 구간 또는 제5 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제5 기준 미만인 경우, 제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간에 상기 감시 대상 공간에 온도 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다.As an example, the spatial situation determination means determines that the dispersion of the difference value during the fourth frequency section or the fourth time section exceeds the fourth standard, and the fifth frequency section or the fourth time section included within the fourth frequency section or the fourth time section. If the dispersion of the difference value during the 5 time interval is less than the fifth standard, it may be determined that there is a temperature change in the monitored space in the fourth frequency interval or the fourth time interval.
본 발명에 의하면 감시 대상 공간에 대한 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼들을 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 세분화하여 비교하고 그 차이값의 변화 정도와 변화 패턴을 분석한다. 본 발명에서는 산출되는 차이값의 시간 간격 또는 주파수 간격이 충분히 좁기 때문에, 감시 대상 공간 내에서 발생하는 움직임과 온도 변화 등과 같은 이벤트의 종류를 빠르고 정확하게 구별할 수 있다.According to the present invention, the frequency response spectra for each measurement period for the space to be monitored are subdivided into individual frequency units or frequency section units and compared, and the degree of change in the difference value and change pattern are analyzed. In the present invention, since the time interval or frequency interval of the calculated difference value is sufficiently narrow, it is possible to quickly and accurately distinguish between types of events such as movement and temperature changes that occur within the space to be monitored.
본 발명의 효과는 위에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 일실시예에 대한 구성도를 도시한다.Figure 1 shows a configuration diagram of an embodiment of a space monitoring system according to the present invention.
도 2는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 주파수 응답 측정 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다. Figure 2 shows a configuration diagram of an embodiment of the frequency response measurement means of the space monitoring system according to the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 데이터베이스 구축 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.Figure 3 shows a configuration diagram of an embodiment of the database construction means of the space monitoring system according to the present invention.
도 4는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 공간 상황 판단 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.Figure 4 shows a configuration diagram of an embodiment of the space situation determination means of the space monitoring system according to the present invention.
도 5는 본 발명에 따른 공간 감시 방법에 대한 일실시예의 흐름도를 도시한다.Figure 5 shows a flow chart of one embodiment of the space monitoring method according to the present invention.
도 6은 본 발명에서 주파수 응답 스펙트럼을 획득하는 일례를 도시한다.Figure 6 shows an example of obtaining a frequency response spectrum in the present invention.
도 7은 본 발명에서 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 측정치를 추출하는 일례를 도시한다.Figure 7 shows an example of extracting measurement values in individual frequency units or frequency section units in the present invention.
도 8은 본 발명에서 주파수 응답 스펙트럼 간의 주파수별 비교를 통해 차이값을 추출하는 일례를 도시한다.Figure 8 shows an example of extracting a difference value through frequency-specific comparison between frequency response spectra in the present invention.
도 9는 본 발명에서 차이값에 대한 다차원 데이터테이블에 대한 일례를 도시한다.Figure 9 shows an example of a multidimensional data table for difference values in the present invention.
도 10은 본 발명에서 각기 다른 이벤트 종류별 차이값의 변동 정도 및 변동 패턴에 대한 일례를 나타낸다.Figure 10 shows an example of the degree of variation and variation pattern of difference values for different event types in the present invention.
도 11 내지 도 14는 본 발명에서 감시 대상 공간 상에 물체의 움직임 이벤트를 판단하는 일례를 나타낸다.11 to 14 show an example of determining a movement event of an object in a space to be monitored in the present invention.
도 15는 본 발명에서 감시 대상 공간 상에 온도 변화 이벤트를 판단하는 일례를 도시한다.Figure 15 shows an example of determining a temperature change event in a space to be monitored in the present invention.
도 16 내지 도 18은 본 발명에서 차이값에 대한 다차원 데이터 테이블을 이용하여 감시 대상 공간 상의 이벤트를 판단하는 일례를 나타낸다.Figures 16 to 18 show an example of determining an event in a space to be monitored using a multidimensional data table for difference values in the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예들에 의해 한정되거나 제한되는 것은 아니다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited or restricted by the embodiments.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 설명하기 위하여 이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하고 이를 참조하여 살펴본다.In order to explain the present invention, its operational advantages, and the purpose achieved by practicing the present invention, preferred embodiments of the present invention are illustrated and discussed with reference to them.
먼저, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 또한 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.First, the terms used in this application are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the present invention, and singular expressions may include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In addition, in the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other It should be understood that this does not exclude in advance the presence or addition of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
본 발명에서 언급하는 공간의 주파수 응답(Frequency Response, FR)이란, 감시 대상 공간으로 시간에 따라서 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호 또는 시간에 따라 주파수가 변하지 않는 복수의 주파수 성분을 포함하는 복합음을 측정 주기별로 방출한 후, 음향 신호를 수신하여 측정한 주파수별 음압 또는 위상이다. 하나의 측정 주기 동안 측정된 음압 또는 위상을 주파수에 따라서 그래프로 나타낸 것을 주파수 응답 스펙트럼(Frequency Response Spectrum, FRS)이라고 한다.The frequency response (FR) of space referred to in the present invention refers to the measurement of a single sound acoustic signal whose frequency changes with time in the monitored space or a complex sound containing multiple frequency components whose frequency does not change with time. This is the sound pressure or phase by frequency measured by receiving the sound signal after emitting it in each cycle. A graph showing the sound pressure or phase measured during one measurement cycle according to frequency is called a frequency response spectrum (FRS).
이러한 주파수 응답 스펙트럼을 측정하고 그 변화 정도와 변화 패턴을 통해 감시 대상 공간에서 발생된 이벤트를 파악할 수 있는데, 본 발명에서는 보다 빠른 시간에 보다 정확하게 이벤트 발생 사실 및 이벤트 종류를 파악할 수 있는 기술을 제시한다.By measuring this frequency response spectrum, it is possible to identify events occurring in the monitored space through the degree of change and change pattern. The present invention presents a technology that can identify the fact that an event has occurred and the type of event more accurately in a faster time. .
본 발명에서는 감시 대상 공간에서 특정 측정 주기에 측정한 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대비하여 각 주파수별 차이값을 추출하고, 차이값의 주파수 또는 시간에 따른 변동 정도 및 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간의 이벤트 상황을 판단할 수 있다.In the present invention, the frequency response spectrum measured at a specific measurement period in the space to be monitored is compared with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units, the difference value for each frequency is extracted, and the difference value is adjusted according to the frequency or time. The event situation in the monitored space can be determined based on the degree of change and change pattern.
도 1은 본 발명에 따른 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템의 일실시예에 대한 구성도를 도시한다.Figure 1 shows a configuration diagram of an embodiment of a space monitoring system using acoustic signals according to the present invention.
공간 감시 시스템은, 주파수 응답 측정 수단(100), 데이터베이스 구축 수단(200), 공간 상황 판단 수단(300) 등을 포함할 수 있다.The spatial monitoring system may include a frequency response measurement unit 100, a database construction unit 200, a spatial situation determination unit 300, etc.
주파수 응답 측정 수단(100)은 감시 대상 공간에 대하여 측정 주기마다 공간의 주파수 응답을 측정하고 이에 대한 주파수 응답 스펙트럼을 획득할 수 있다. The frequency response measuring means 100 can measure the frequency response of a space to be monitored at every measurement cycle and obtain a frequency response spectrum for the space.
또한 주파수 응답 측정 수단(100)은 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 대비하여 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위의 차이값을 산출할 수 있다. In addition, the frequency response measuring means 100 may compare the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum to be compared and calculate the difference value in individual frequency units or frequency section units.
일례로서, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼에서 추출한 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위의 측정치와 다른 주기의 주파수 응답 스펙트럼 또는 기준 주파수 응답 스펙트럼에서 추출한 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위의 측정치를 대비하여 음압 또는 위상에 대한 주파수별 차이값을 산출할 수 있다. 즉, 본 발명에서는 두 스펙트럼을 대응되는 각 주파수별로 대비하고 음압 또는 위상의 각 주파수별 차이값을 산출할 수 있다.As an example, sound pressure or phase can be measured by comparing measurements in individual frequency units or frequency sections extracted from a frequency response spectrum of a certain period with measurements in individual frequency units or frequency sections extracted from a frequency response spectrum of a different period or a reference frequency response spectrum. The difference value for each frequency can be calculated. That is, in the present invention, the two spectra can be compared for each corresponding frequency and the difference value for each frequency of sound pressure or phase can be calculated.
데이터베이스 구축 수단(200)은 주파수 응답 측정 수단(100)에서 추출한 각 측정 주기의 주파수별 측정치를 정리 및 가공하여 보관할 수 있다. The database building means 200 may organize, process, and store the measurements for each frequency of each measurement cycle extracted from the frequency response measurement means 100.
또한 데이터베이스 구축 수단(200)은 주파수 응답 측정 수단(100)에서 산출한 주파수별 차이값을 정리 및 가공하여 보관할 수 있다. Additionally, the database building means 200 can organize, process, and store the difference values for each frequency calculated by the frequency response measurement means 100.
일례로서, 데이터베이스 구축 수단(200)은 각각의 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관할 수 있다. 즉, 데이터베이스 구축 수단(200)은 차이값에 대한 다차원의 데이터 테이블을 생성하여 이를 보관할 수 있다. 데이터베이스 구축 수단(200)은 새로운 측정 주기마다 산출되는 차이값으로 다차원의 데이터 테이블을 업데이트하여 데이터베이스를 구축할 수 있다.As an example, the database building means 200 may match and store each difference value with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of a specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of another measurement cycle. . That is, the database building means 200 can create a multidimensional data table for difference values and store it. The database building means 200 can build a database by updating a multidimensional data table with the difference value calculated for each new measurement cycle.
공간 상황 판단 수단(300)은 주파수 응답 측정 수단(100)에서 생성한 측정치 또는 차이값을 기초로 감시 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다. 이때 공간 상황 판단 수단(300)은 데이터베이스 구축 수단(200)에 보관된 측정치 정보 및 차이값 정보를 활용하여 보다 빠른 시간내에 감시 대상 공간에서 발생된 이벤트의 종류를 정확하게 구별하여 감시 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다. 일례로서, 공간 상황 판단 수단(300)은 선택된 주파수 구간 또는 시간 구간 동안의 차이값의 변동 정도 및 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간의 이벤트 상황을 판단할 수 있다.The spatial situation determination means 300 may determine the situation of the space to be monitored based on the measurement value or difference value generated by the frequency response measurement means 100. At this time, the spatial situation determination means 300 utilizes the measurement information and difference value information stored in the database construction means 200 to accurately distinguish the type of event that occurred in the space to be monitored in a faster time to determine the situation of the space to be monitored. You can judge. As an example, the spatial situation determination means 300 may determine the event situation of the space to be monitored based on the degree of change and change pattern of the difference value during the selected frequency section or time section.
이하에서는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 각 구성에 대하여 실시예를 통해 살펴보기로 한다.Hereinafter, each configuration of the space monitoring system according to the present invention will be examined through examples.
도 2는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 주파수 응답 측정 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다. Figure 2 shows a configuration diagram of an embodiment of the frequency response measurement means of the space monitoring system according to the present invention.
주파수 응답 측정 수단(100)은 주파수 응답 측정부(110), 측정치 추출부(130), 차이값 산출부(150) 등을 포함할 수 있다.The frequency response measuring unit 100 may include a frequency response measuring unit 110, a measurement value extracting unit 130, a difference calculating unit 150, etc.
일례로서, 주파수 응답 측정부(110)는 음향 신호 방출기(111), 음향 신호 처리기(113), 음향 신호 수신기(115) 등을 포함하여 음향 신호를 통해 감시 대상 공간에 대한 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다. 주파수 응답 측정부(110)는 측정 주기마다 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하고 음향 신호를 수신하여 측정 주기별 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다.As an example, the frequency response measurement unit 110 includes an acoustic signal emitter 111, an acoustic signal processor 113, an acoustic signal receiver 115, etc., and measures the frequency response of the space to be monitored through acoustic signals. can do. The frequency response measurement unit 110 may emit an acoustic signal to the space to be monitored at each measurement cycle and receive the acoustic signal to measure the frequency response of the space for each measurement cycle.
음향 신호 방출기(111)는 스피커 등 음향 신호를 방출하는 수단을 포함하여 감시 대상 공간으로 음향 신호를 방출할 수 있다. 여기서 음향 신호 방출기(111)는 다양한 형태의 음향 신호를 방출할 수 있다. The sound signal emitter 111 may include a means for emitting sound signals, such as a speaker, and emit sound signals into a space to be monitored. Here, the acoustic signal emitter 111 may emit various types of acoustic signals.
일례로서, 음향 신호 방출기(111)는 특정 시간에는 하나의 주파수 음만 방출하되 시간에 따라 주파수가 지속적으로 변하거나 단계적으로 변하는 단일음의 음향 신호를 방출할 수 있다. 또는 시간에 따라서 주파수가 변하지 않는 복수의 주파수 성분을 포함하는 복합음의 음향신호를 방출할 수 있다. As an example, the sound signal emitter 111 may emit only a single frequency sound at a specific time, but may emit a single sound sound signal whose frequency continuously changes or changes in steps over time. Alternatively, an acoustic signal of a complex sound containing a plurality of frequency components whose frequency does not change over time may be emitted.
음향 신호 수신기(115)는 음압, 음의 세기(Sound Intensity) 등을 측정할 수 있는 마이크로폰 등의 다양한 측정 수단을 포함할 수 있다. The acoustic signal receiver 115 may include various measurement means such as a microphone capable of measuring sound pressure, sound intensity, etc.
음향 신호 방출기(111)와 음향 신호 수신기(115)는 하나의 장치로 구성되어 동일 위치에 배치될 수도 있고, 또는 음향 신호 방출기(111)와 음향 신호 수신기(115)는 서로 다른 장치로 구성되어 상호 이격되어 다른 위치에 배치될 수도 있다.The acoustic signal emitter 111 and the acoustic signal receiver 115 may be composed of one device and placed at the same location, or the acoustic signal emitter 111 and the acoustic signal receiver 115 may be composed of different devices and mutually interact with each other. It may be spaced apart and placed in a different location.
음향 신호 처리기(113)는 감시 대상 공간으로 방출할 음향 신호를 음향 신호 방출기(111)로 제공할 수 있다. 또한 음향 신호 처리기(113)는 음향 신호 수신기(115)가 수신한 음향 신호를 기초로 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다. The acoustic signal processor 113 may provide an acoustic signal to be emitted to the space to be monitored to the acoustic signal emitter 111. Additionally, the acoustic signal processor 113 may measure the frequency response of the space based on the acoustic signal received by the acoustic signal receiver 115.
일례로서, 음향 신호가 복수의 주파수 성분으로 이루어진 복합음인 경우, 음향 신호 처리기(113)는 푸리에 변환(FT) 또는 고속 푸리에 변환(FFT)을 통해 수신한 음향 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 공간의 주파수 응답을 측정하고 이로부터 주파수 응답 스펙트럼을 획득할 수 있다.As an example, when the acoustic signal is a composite sound consisting of a plurality of frequency components, the acoustic signal processor 113 converts the received acoustic signal into the frequency domain through Fourier transform (FT) or fast Fourier transform (FFT) to frequency of the space. You can measure the response and obtain a frequency response spectrum from it.
다른 일례로서, 음향 신호가 시간에 따라 주파수가 지속적으로 변하거나 단계적으로 변하는 단일음인 경우, 시간에 따라서 변화되는 음압 또는 위상값을 측정하여 이를 주파수에 따라서 변화되는 음압 또는 위상값으로 치환할 수 있다. 이러한 경우, 음향 신호 처리기(113)는, 수신한 음향 신호를 푸리에 변환하는 과정 없이, 곧바로 공간의 주파수 응답을 측정할 수 있다. 그리고 이로부터 주파수 응답 스펙트럼을 획득할 수 있다.As another example, if the sound signal is a single sound whose frequency changes continuously or in stages over time, the sound pressure or phase value that changes over time can be measured and replaced with a sound pressure or phase value that changes depending on the frequency. there is. In this case, the acoustic signal processor 113 can immediately measure the frequency response of the space without performing Fourier transform on the received acoustic signal. And from this, the frequency response spectrum can be obtained.
측정치 추출부(130)는 주파수 응답 스펙트럼에서 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 음압 또는 위상에 대한 측정치를 추출할 수 있다. 측정치 추출부(130)에서 측정 주기마다 추출된 측정치는 데이터베이스 구축 수단(200)으로 전달되어 정리 보관될 수 있다.The measurement value extractor 130 may extract a measurement value for sound pressure or phase in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum. Measurements extracted from the measurement value extraction unit 130 for each measurement cycle may be transmitted to the database construction means 200 and stored.
차이값 산출부(150)는 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대응시키고 비교하여 차이값을 산출할 수 있다.The difference calculation unit 150 may calculate a difference value by comparing the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units.
여기서 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼은 다른 주기의 주파수 응답 스펙트럼 또는 기준 주파수 응답 스펙트럼일 수 있다. 기준 주파수 응답 스펙트럼은 감시 대상 공간에서 의미 있는 이벤트 상황이 발생되지 않은 평온한 상태에서 측정된 주파수 응답 스펙트럼일 수 있다.Here, the frequency response spectrum to be compared may be a frequency response spectrum of a different period or a reference frequency response spectrum. The reference frequency response spectrum may be a frequency response spectrum measured in a calm state in which no meaningful event occurs in the space to be monitored.
일례로서, 차이값 산출부(150)는 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼에서 추출된 측정치와 다른 주기의 주파수 응답 스펙트럼 또는 기준 주파수 응답 스펙트럼에서 추출된 측정치를 각각의 대응되는 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 비교하여 차이값을 산출할 수 있다. As an example, the difference calculation unit 150 divides the measurements extracted from the frequency response spectrum of a specific period and the measurements extracted from the frequency response spectrum of a different period or the reference frequency response spectrum into respective corresponding individual frequency units or frequency section units. By comparing, the difference value can be calculated.
일례로서 차이값 산출부(150)는 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 복수의 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 대비하여 차이값을 산출할 수 있다. 가령, 현재 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 바로 한 주기 이전의 주파수 응답 스펙트럼, 두 주기 이전의 주파수 응답 스펙트럼 등 여러 이전 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 대비하여 차이값을 산출할 수 있다.As an example, the difference value calculation unit 150 may calculate a difference value by comparing the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of a plurality of other measurement periods. For example, the difference value can be calculated by comparing the frequency response spectrum of the current cycle with the frequency response spectrum of several previous cycles, such as the frequency response spectrum just one cycle ago and the frequency response spectrum two cycles ago.
차이값 산출부(150)에서 산출한 차이값은 데이터베이스 구축 수단(200)에 정리 보관될 수 있다.The difference value calculated by the difference value calculation unit 150 may be organized and stored in the database building means 200.
도 3은 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 데이터베이스 구축 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.Figure 3 shows a configuration diagram of an embodiment of the database construction means of the space monitoring system according to the present invention.
데이터베이스 구축 수단(200)은 측정치 정보 처리부(210), 차이값 정보 처리부(220), 데이터 관리부(230), 데이터 베이스(250) 등을 포함할 수 있다. 데이터 베이스(250)는 하나의 통합된 저장 매체로 구성될 수도 있고, 측정치 정보 저장부(260)와 차이값 정보 저장부(270)로 분리된 저장 매체로 구성될 수도 있다. 또한 데이터 베이스(250)는 하드디스크 등과 같은 영구 저장 매체 또는 버퍼와 같은 임시 저장 매체를 선택적으로 또는 함께 적용하여 구성될 수 있다.The database building means 200 may include a measurement information processing unit 210, a difference information processing unit 220, a data management unit 230, a database 250, and the like. The database 250 may be composed of a single integrated storage medium, or may be composed of a storage medium separated into a measurement information storage unit 260 and a difference information storage unit 270. Additionally, the database 250 may be configured by selectively or jointly applying a permanent storage medium such as a hard disk or a temporary storage medium such as a buffer.
측정치 정보 처리부(210)는 주파수 응답 측정 수단(100)과 연동하여 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼에서 추출한 측정치를 개별 주파수 순서 또는 측정 시간 순서로 정리하고 이를 데이터 베이스(250)에 보관할 수 있다. 바람직하게는 측정치 정보 처리부(210)는 측정치 정보를 해당 주파수 또는 해당 측정 시간에 대응시켜 측정치 정보 저장부(260)에 보관할 수 있다. The measurement information processing unit 210 may work in conjunction with the frequency response measurement means 100 to organize measurements extracted from the frequency response spectrum for each measurement period into individual frequency order or measurement time order and store them in the database 250. Preferably, the measurement information processing unit 210 may store the measurement information in the measurement information storage unit 260 in correspondence to the corresponding frequency or the corresponding measurement time.
차이값 정보 처리부(220)는 주파수 응답 측정 수단(100)과 연동하여 차이값 정보를 전달받고 이를 정리 가공하여 차이값 정보 저장부(270)에 보관할 수 있다.The difference value information processing unit 220 may receive difference value information in conjunction with the frequency response measurement means 100, organize and process it, and store it in the difference value information storage unit 270.
일례로서, 차이값 정보 처리부(220)는 각각의 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 비교된 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 비교된 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관할 수 있다.As an example, the difference value information processing unit 220 combines each difference value with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of the compared specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of the other compared measurement cycle. You can store them by matching them.
나아가서 차이값 정보 처리부(230)는 새로운 차이값 정보가 획득된 경우 또는 갱신 주기가 도래한 경우, 신규 차이값 정보를 반영하여 데이터베이스를 갱신할 수 있다.Furthermore, when new difference value information is acquired or when an update cycle arrives, the difference value information processing unit 230 may update the database by reflecting the new difference value information.
데이터 관리부(230)는 측정치 정보 저장부(260), 차이값 정보 저장부(270)에 보관된 데이터를 유지 관리할 수 있다. The data management unit 230 may maintain and manage data stored in the measurement value information storage unit 260 and the difference value information storage unit 270.
일례로서, 데이터 관리부(230)는 측정치 정보 저정부(260)에 보관된 측정치 정보의 개수가 기 설정된 보유 개수를 초과하거나 또는 보관된 측정치 정보의 보유 시간이 기 설정된 보유 시간을 초과한 경우, 측정된 주기가 더 오래된 측정치 정보를 순차적으로 측정치 정보 저장부(260)에서 제거할 수 있다.As an example, when the number of measurement information stored in the measurement information storage unit 260 exceeds the preset retention number or the retention time of the stored measurement information exceeds the preset retention time, the data management unit 230 performs measurement Measurement information with an older cycle can be sequentially removed from the measurement information storage unit 260.
일례로서, 데이터 관리부(230)는 차이값 정보 저장부(270)에 보관된 차이값 정보의 개수가 기 설정된 보유 개수를 초과하거나 또는 보관된 차이값 정보의 보유 시간이 기 설정된 보유 시간을 초과한 경우, 측정된 주기가 더 오래된 차이값 정보를 순차적으로 차이값 정보 저장부(260)에서 제거할 수 있다.As an example, the data management unit 230 may determine if the number of difference information stored in the difference information storage unit 270 exceeds the preset retention number or if the retention time of the stored difference information exceeds the preset retention time. In this case, difference value information with an older measured period may be sequentially removed from the difference value information storage unit 260.
이와 같이 데이터베이스 구축 수단(200)은 상기에서 설명한 구성들을 포함하여 측정치 정보 및 차이값 정보를 정리 가공하여 누적적으로 보관하면서 감시 대상 공간에 대한 상황 판단시 보관된 데이터를 제공할 수 있다.In this way, the database building means 200 can organize and process measurement value information and difference value information, including the configurations described above, and store them cumulatively, providing the stored data when determining the situation of the space to be monitored.
도 4는 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 공간 상황 판단 수단에 대한 일실시예의 구성도를 도시한다.Figure 4 shows a configuration diagram of an embodiment of the space situation determination means of the space monitoring system according to the present invention.
공간 상황 판단 수단(300)은, 데이터 분석부(310), 이벤트 상황 판단부(330), 상황 정보 제공부(350) 등을 포함할 수 있다. The spatial situation determination means 300 may include a data analysis unit 310, an event situation determination unit 330, a situation information provision unit 350, etc.
데이터 분석부(310)는 데이터베이스 구축 수단(200)으로부터 복수의 주파수 응답 스펙트럼들을 대비하여 산출한 차이값 정보를 제공받을 수 있다. 그리고 데이터 분석부(310)는 차이값 변화 정도와 변화 패턴을 분석할 수 있다.The data analysis unit 310 may receive difference value information calculated by comparing a plurality of frequency response spectra from the database building means 200. And the data analysis unit 310 can analyze the degree of change in the difference value and the change pattern.
이벤트 상황 판단부(330)는 데이터 분석부(310)의 분석 결과를 기초로 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다.The event situation determination unit 330 may determine the situation of the target space based on the analysis result of the data analysis unit 310.
일례로서, 이벤트 상황 판단부(330)는 차이값의 변화 정도와 변화 패턴 등의 분석 결과를 판단 기준 정보와 대비하여 감시 대상 공간의 상황을 판단할 수 있다.As an example, the event situation determination unit 330 may determine the situation of the space to be monitored by comparing analysis results such as the degree of change in the difference value and change pattern with judgment standard information.
데이터 분석부(310)가 차이값을 분석하고 이를 기초로 이벤트 상황 판단부(330)가 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 구체적인 내용은 이후 실시예를 통해 자세히 설명하도록 한다.The specific details of how the data analysis unit 310 analyzes the difference value and the event situation determination unit 330 determines the situation of the space to be monitored based on this will be described in detail in later embodiments.
상황 정보 제공부(350)는 이벤트 상황 판단부(330)에서 판단한 감시 대상 공간의 상태 정보를 사용자 또는 관리자에게 제공할 수 있다. The situation information provider 350 may provide status information of the space to be monitored as determined by the event situation determination unit 330 to the user or administrator.
상황 정보 제공부(350)가 제공하는 상태 정보는 감시 대상 공간에 대한 침입, 화재 등 다양한 이벤트 상황 정보를 포함할 수 있다. 또한 상황 정보 제공부는 현재 감시 대상 공간의 상황을 시각적으로 표현하는 다차원 데이터 테이블 이미지를 제공할 수 있다.The status information provided by the status information provider 350 may include various event status information, such as an intrusion or fire into the space to be monitored. Additionally, the situation information provider can provide a multi-dimensional data table image that visually represents the situation of the current surveillance target space.
또한 본 발명에서는 음향 신호를 이용하는 공간 감시 방법을 제시하는데, 이하에서는 앞서 설명한 본 발명에 따른 공간 감시 시스템의 실시예를 함께 참조하여 본 발명에 따른 공간 감시 방법에 대하여 살펴보기로 한다. In addition, the present invention proposes a space monitoring method using acoustic signals. Hereinafter, the space monitoring method according to the present invention will be examined with reference to the embodiment of the space monitoring system according to the present invention described above.
감시 대상 공간에서 발생한 이벤트가 구체적으로 어떤 것인지 알기 위해서는 주파수 응답 스펙트럼의 변동 패턴을 관찰해야 한다. 그런데 종래 기술에서는 스펙트럼의 변동 패턴을 살펴보기 위해서 매번 스펙트럼을 측정할 때마다 새로 측정된 스펙트럼을 기준이 되는 스펙트럼과 비교하였다. 그러므로 만일 5초에 한 번씩 스펙트럼을 측정한다면, 5초 간격으로 스펙트럼의 변동 패턴을 관찰할 수 있게 된다. In order to know specifically what event occurred in the monitored space, the variation pattern of the frequency response spectrum must be observed. However, in the prior art, in order to examine the variation pattern of the spectrum, each time the spectrum was measured, the newly measured spectrum was compared with the reference spectrum. Therefore, if you measure the spectrum once every 5 seconds, you can observe the fluctuation pattern of the spectrum at 5-second intervals.
그런데 위에서 살펴본 것과 같이, 감시 대상 공간에서 발생한 이벤트의 종류를 신속하고 정확하게 판단하기 위해서는, 더 빨리, 예컨대 0.05초 간격으로 스펙트럼의 변동 패턴을 관찰할 필요가 있다. 하지만 0.05초 간격으로 스펙트럼을 측정하는 것은 실질적으로 불가능하다. However, as seen above, in order to quickly and accurately determine the type of event that occurred in the monitored space, it is necessary to observe the spectrum fluctuation pattern more quickly, for example, at intervals of 0.05 seconds. However, it is practically impossible to measure the spectrum at 0.05 second intervals.
그런데 본 발명에서는 측정된 스펙트럼을 비교 대상 스펙트럼과 비교할 때, 스펙트럼 단위로 비교하는 것이 아니라 스펙트럼을 구성하는 주파수 단위로 비교한다. However, in the present invention, when comparing the measured spectrum with the spectrum to be compared, the comparison is not made in units of spectrum, but in units of frequencies constituting the spectrum.
예를 들어서 하나의 스펙트럼이 1001Hz 부터 시작해서 1100Hz까지 1Hz 단위로 음압을 나타내는 100개의 점으로 이루어져 있다고 가정하자. 종래 기술은 100개의 점으로 이루어진 스펙트럼을 100개의 점으로 이루어진 비교 대상 스펙트럼과 비교하여 하나의 차이값을 계산하였다. 가령, 두 스펙트럼이 2.4% 차이가 나는 경우, 2.4%라는 하나의 차이값을 추출하였다. For example, let's assume that a spectrum consists of 100 points representing sound pressure in 1Hz increments starting from 1001Hz to 1100Hz. In the prior art, a spectrum consisting of 100 points was compared with a comparison target spectrum consisting of 100 points to calculate a difference value. For example, if the two spectra differ by 2.4%, one difference value of 2.4% was extracted.
그런데 본 발명에서는 하나의 스펙트럼을 구성하는 100개의 주파수별 음압값 하나하나를, 비교대상 스펙트럼의 대응되는 100개의 주파수별 음압값과 각각 비교하여, 100개의 차이값을 추출한다. 그러므로 만약 100개의 점으로 이루어진 스펙트럼을 측정하는 시간이 5초라면, 0.05초마다 하나의 주파수에 해당하는 음압값이 추출되고, 따라서 본 발명에 의하면 0.05초 간격으로 하나씩의 차이값이 산출된다. However, in the present invention, each sound pressure value for each of the 100 frequencies constituting one spectrum is compared with the corresponding 100 sound pressure values for each frequency of the spectrum to be compared, and 100 difference values are extracted. Therefore, if the time to measure the spectrum consisting of 100 points is 5 seconds, the sound pressure value corresponding to one frequency is extracted every 0.05 seconds, and therefore, according to the present invention, one difference value is calculated at intervals of 0.05 seconds.
종래 기술에서는 5초 간격으로 하나의 차이값이 생성되는데, 본 발명에서는 0.05초 간격으로 하나의 차이값이 생성되기 때문에, 감시 대상 공간에서 발생하는 이벤트의 종류를 훨씬 더 신속하고 정확하게 판별할 수 있게 된다. 구체적으로 어떻게 이런 일이 가능한지는 이하에서 살펴본다.In the prior art, one difference value is generated every 5 seconds, but in the present invention, one difference value is generated every 0.05 seconds, making it possible to determine the type of event occurring in the space to be monitored much more quickly and accurately. do. We will look at specifically how this is possible below.
도 5는 본 발명에 따른 공간 감시 방법에 대한 일실시예의 흐름도를 도시한다5 shows a flowchart of one embodiment of a space monitoring method according to the present invention.
주파수 응답 측정 수단(100)은 감시 대상 공간에 대한 공간의 주파수 응답을 측정(S110)하고 이를 기초로 주파수 응답 스펙트럼을 획득(S120)할 수 있다.The frequency response measuring means 100 may measure the frequency response of a space to be monitored (S110) and obtain a frequency response spectrum based on this (S120).
일례로서, 주파수 응답 측정 수단(100)은 측정 주기마다 감시 대상 공간으로 음향 신호를 방출하고 수신할 수 있다. 여기서 음향 신호는 앞서 설명한 바와 같이 시간에 따라 주파수가 변하지 않는 복수의 주파수 성분으로 이루어진 복합음의 음향 신호 또는 시간에 따라 주파수가 지속적 또는 단계적으로 변하는 단일음의 음향 신호일 수 있다.As an example, the frequency response measuring means 100 may emit and receive an acoustic signal to a space to be monitored every measurement cycle. Here, as described above, the sound signal may be a composite sound signal composed of a plurality of frequency components whose frequency does not change with time, or a single sound sound signal whose frequency changes continuously or stepwise with time.
주파수 응답 측정 수단(100)은 수신한 음향 신호를 기초로 측정 주기별 공간의 주파수 응답을 측정하고, 이를 기초로 측정 주기별 음압 또는 위상에 대한 주파수 응답 스펙트럼을 획득할 수 있다.The frequency response measuring means 100 may measure the frequency response of the space for each measurement period based on the received acoustic signal, and obtain a frequency response spectrum for the sound pressure or phase for each measurement period based on this.
본 발명에서 주파수 응답 스펙트럼을 획득하는 일례로서 도 6을 참조하여 살펴본다. 상기 도 6은 시간에 따라 주파수가 지속적으로 변하는 음향 신호를 이용하여 주파수 응답 스펙트럼을 획득하는 경우이다.As an example of obtaining a frequency response spectrum in the present invention, let's look at it with reference to FIG. 6. Figure 6 shows a case of obtaining a frequency response spectrum using an acoustic signal whose frequency continuously changes with time.
주파수 응답 측정 수단(100)은 상기 도 6의 (a)와 같이 시간 tS부터 tE까지의 측정 주기 동안 주파수가 fmin부터 fmax까지 지속적으로 변하는 방출음(411)을 감시 대상 공간으로 방출할 수 있다. The frequency response measuring means 100 can emit an emission sound 411 whose frequency continuously changes from fmin to fmax during the measurement period from time t S to t E into the space to be monitored, as shown in (a) of FIG. 6. there is.
이때 주파수 응답 측정 수단(100)이 감시 대상 공간으로 방출하는 방출음의 음압 크기는 상기 도 6의 (b)와 같이 시간 tS부터 tE까지의 측정 주기 동안 fmin부터 fmax까지 지속적으로 변하는 주파수에서 그 크기(413)가 동일하게 설정할 수 있다.At this time, the sound pressure level of the sound emitted by the frequency response measurement means 100 into the space to be monitored is at a frequency that continuously changes from fmin to fmax during the measurement period from time t S to t E , as shown in (b) of FIG. 6. The size 413 can be set to be the same.
그리고 상기 도 6의 (c)는 주파수 응답 측정 수단(100)이 감시 대상 공간에서 음향을 수신하여 측정한 주파수 응답 스펙트럼(415)을 나타내는데, 측정 주기 tS부터 tE 동안 방출음의 주파수가 fmin부터 fmax까지 지속적으로 변하므로 수신음의 음압을 시간 tS부터 tE까지의 측정 주기 동안 fmin부터 fmax까지 주파수에 대응시켜 주파수 응답 스펙트럼(415)을 측정할 수 있다.And (c) of FIG. 6 shows the frequency response spectrum 415 measured by the frequency response measurement means 100 receiving sound in the space to be monitored, where the frequency of the emitted sound during the measurement period t S to t E is fmin. Since it continuously changes from fmax, the frequency response spectrum 415 can be measured by corresponding the sound pressure of the received sound to the frequency from fmin to fmax during the measurement period from time t S to t E.
주파수 응답 측정 수단(100)의 음향 신호 수신기(115)로 수신되는 음향 신호는, 감시 대상 공간의 여러 부분에서 반사 굴절되어 수신기로 들어오는 수많은 신호들의 총합이므로, 수신되는 음향 신호는 감시 대상 공간의 물리적 환경에 영향을 받는다. 따라서 주파수 응답 측정 수단(100)이 감시 대상 공간으로 방출하는 방출음(411)의 크기가 주파수별로 동일(413)함에도 불구하고 주파수 응답 측정 수단(100)이 감시 대상 공간에서 획득한 주파수 응답 스펙트럼(415)은 주파수별로 그 크기가 다르게 나타난다.The acoustic signal received by the acoustic signal receiver 115 of the frequency response measurement means 100 is the sum of numerous signals reflected and refracted from various parts of the space to be monitored and entered into the receiver, so the received acoustic signal is the physical signal of the space to be monitored. influenced by the environment. Therefore, even though the size of the sound 411 emitted by the frequency response measurement means 100 into the space to be monitored is the same (413) for each frequency, the frequency response spectrum obtained by the frequency response measurement means 100 in the space to be monitored ( 415) appears in different sizes depending on the frequency.
주파수 응답 측정 수단(100)은 측정 주기별로 획득된 주파수 응답 스펙트럼에서 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 음압 또는 위상값에 대한 측정치를 추출(S130)할 수 있다. 주파수 응답 스펙트럼에서 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 측정치를 추출하는 일례로서 도 7을 참조하여 설명한다. The frequency response measurement means 100 may extract a measurement value for the sound pressure or phase value in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum acquired for each measurement cycle (S130). An example of extracting measured values in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum will be described with reference to FIG. 7.
상기 도 7의 (a)는 주파수 응답 측정 수단(100)이 시간 t1부터 t7까지의 측정 주기 동안 주파수가 f1에서 f6까지 단계적으로 변하는 단일음의 음향 신호(421)를 감시 대상 공간으로 방출하고, 감시 대상 공간에서 수신한 수신음을 이용하여 주파수 응답 스펙트럼(423)을 획득한 경우이다.In (a) of FIG. 7, the frequency response measuring means 100 emits a single sound acoustic signal 421 whose frequency changes stepwise from f1 to f6 during the measurement period from time t1 to t7 into the space to be monitored, This is a case where the frequency response spectrum 423 is obtained using the sound received in the monitored space.
주파수 응답 측정 수단(100)은 주파수 응답 스펙트럼(423)에서 개별 주파수 단위로 음압값 측정치(424)를 추출할 수 있다. 이 경우, 방출음(421)이 시간 t1부터 t7까지의 측정 주기 동안 주파수가 f1에서 f6까지 단계적으로 변하므로, 이에 대응되는 주파수 응답 스펙트럼(423) 상에서 각 개별 주파수 단위(f1 내지 f6)에 대한 각각의 측정치(424)를 추출할 수 있다.The frequency response measurement means 100 may extract sound pressure value measurements 424 in individual frequency units from the frequency response spectrum 423. In this case, since the emission sound 421 changes in frequency stepwise from f1 to f6 during the measurement period from time t1 to t7, for each individual frequency unit (f1 to f6) on the corresponding frequency response spectrum 423. Each measurement value 424 can be extracted.
상기 도 7의 (b)는 주파수 응답 측정 수단(100)이 시간 t1부터 t7까지의 측정 주기 동안 주파수가 fmin에서 fmax까지 지속적으로 변하는 단일음의 음향 신호(425)를 감시 대상 공간으로 방출하고, 감시 대상 공간에서 수신한 수신음을 이용하여 주파수 응답 스펙트럼(427)을 획득한 경우이다.In (b) of FIG. 7, the frequency response measuring means 100 emits a single sound acoustic signal 425 whose frequency continuously changes from fmin to fmax during the measurement period from time t1 to t7 into the space to be monitored, This is a case where the frequency response spectrum 427 is acquired using the sound received in the space subject to monitoring.
주파수 응답 측정 수단(100)은 주파수 응답 스펙트럼(427)을 주파수 구간 단위로 구분하고 각 주파수 구간(f1~f2, f2~f3 등)에 대한 음압값의 평균치 또는 대표치를 산출하여 각 주파수 구간에 대한 측정치(428)를 추출할 수 있다The frequency response measurement means 100 divides the frequency response spectrum 427 into frequency sections and calculates the average or representative value of the sound pressure value for each frequency section (f1 to f2, f2 to f3, etc.) for each frequency section. Measurements (428) can be extracted
주파수 응답 측정 수단(100)은 추출된 측정치를 데이터베이스 구축 수단(200)으로 제공하며, 데이터베이스 구축 수단(200)은 측정치를 정리 및 가공하고 측정 주기별로 해당 주파수 또는 해당 측정 시간에 매칭시켜 측정치를 보관할 수 있다.The frequency response measurement means 100 provides the extracted measurements to the database construction means 200, and the database construction means 200 organizes and processes the measurements and stores the measurements by matching them to the corresponding frequency or measurement time for each measurement cycle. You can.
주파수 응답 측정 수단(100)은 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대응시키고 비교하여 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출(S140)할 수 있다. The frequency response measuring means 100 may correspond and compare the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units, and calculate the difference value for each individual frequency unit or frequency section unit (S140). there is.
일례로서, 주파수 응답 측정 수단(100)은 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼에서 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 측정치를 추출하고, 데이터베이스 구축 수단(200)에 보관된 하나 이상의 다른 주기의 주파수 응답 스펙트럼에서 추출한 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위의 측정치와 비교하여 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출할 수 있다.As an example, the frequency response measuring means 100 extracts measurements in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum of a specific cycle, and extracts measurements from the frequency response spectrum of one or more other cycles stored in the database building means 200. By comparing measurements in individual frequency units or frequency sections, the difference value can be calculated for each individual frequency unit or frequency section.
다른 일례로서, 주파수 응답 측정 수단(100)은 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼에서 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 측정치를 추출하고, 기준 주파수 응답 스펙트럼의 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위에 대한 측정치와 비교하여 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출할 수 있다. 여기서 기준 주파수 응답 스펙트럼은 감시 대상 공간 상에서 이벤트 상황이 발생하지 않은 평온한 상태에서 측정될 수 있는 주파수 응답 스펙트럼이 될 수 있다.As another example, the frequency response measuring means 100 extracts measurements in individual frequency units or frequency section units from the frequency response spectrum of a specific period, and compares them with measurements for individual frequency units or frequency section units in the reference frequency response spectrum. The difference value can be calculated for each individual frequency unit or frequency section unit. Here, the reference frequency response spectrum may be a frequency response spectrum that can be measured in a calm state where no event occurs in the space to be monitored.
주파수 응답 스펙트럼들을 대비하여 차이값을 산출하는 일례로서, 도 8을 참조하여 살펴본다.As an example of calculating a difference value by comparing frequency response spectra, let's look at it with reference to FIG. 8.
상기 도 8의 (a)와 같이 현재 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼(431)에서 각각의 개별 주파수 단위로 추출된 측정치(432)와 바로 이전 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼(433)에서 각각의 개별 주파수 단위로 추출된 측정치(434)를 개별 주파수 단위수별로 대응시켜 측정치(432, 434) 간의 차이값 d를 산출할 수 있다.As shown in (a) of FIG. 8, the measurement values 432 extracted in each individual frequency unit from the frequency response spectrum 431 of the current measurement cycle and each individual frequency unit in the frequency response spectrum 433 of the immediately previous measurement cycle. The difference value d between the measured values 432 and 434 can be calculated by matching the extracted measured values 434 for each individual frequency unit.
이와 같이 현재 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼(431)을 바로 이전 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼(433)과 개별 주파수 단위로 대응시키고 비교하여 산출된 차이값을 상기 도 8의 (b)와 같이 획득할 수 있다. 이러한 과정과 유사하게 특정 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 기준 주파수 응답 스펙트럼과 대응시켜 비교하여 차이값을 산출할 수도 있다.In this way, the frequency response spectrum 431 of the current measurement cycle can be matched and compared in individual frequency units with the frequency response spectrum 433 of the immediately previous measurement cycle, and the calculated difference value can be obtained as shown in (b) of FIG. 8. there is. Similar to this process, the difference value can be calculated by comparing the frequency response spectrum of a specific measurement cycle with the reference frequency response spectrum.
그리고 산출된 차이값은 데이터베이스 구축 수단(200)으로 제공될 수 있으며, 데이터베이스 구축 수단(200)은 차이값을 가공 및 정리하여 보관(S150)할 수 있다.The calculated difference value can be provided to the database building means 200, and the database building means 200 can process, organize, and store the difference value (S150).
일례로서, 데이터베이스 구축 수단(200)은 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 비교한 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 비교된 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관할 수 있다. 나아가서 데이터베이스 구축 수단(200)은 차이값에 대한 다차원 데이터 테이블을 생성하고 이를 보관할 수 있다. As an example, the database construction means 200 stores the difference value by matching it with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of the compared specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of the other compared measurement cycle. You can. Furthermore, the database building means 200 can create and store a multidimensional data table for difference values.
도 9는 본 발명에서 차이값에 대한 다차원 데이터테이블에 대한 일례를 도시한다. 상기 도 9는 6초 동안의 측정 주기로 3098Hz부터 4078Hz까지 주파수가 지속적으로 변하는 단일음의 방출음으로 공간의 주파수 응답을 측정하고, 주파수 응답 스펙트럼들을 비교하여 주파수 구간 단위로 차이값을 0.3초 간격으로 산출한 것으로서, 현재 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 이전 10번째 측정 주기까지의 주파수 스펙트럼들과 개별 주파수 구간 단위로 비교하여 산출한 차이값에 대한 데이터 테이블(510, 520)을 나타낸다. Figure 9 shows an example of a multidimensional data table for difference values in the present invention. In Figure 9, the frequency response of the space is measured with the emission of a single sound whose frequency continuously changes from 3098 Hz to 4078 Hz with a measurement period of 6 seconds, and the frequency response spectra are compared to calculate the difference in frequency sections at 0.3 second intervals. As calculated, data tables 510 and 520 are shown for the difference values calculated by comparing the frequency response spectrum of the current cycle with the frequency spectra up to the previous 10th measurement cycle in units of individual frequency sections.
데이터 테이블(510, 520)에서 b값(511)은 각 주파수 구간 단위의 중심 주파수로서 4000Hz부터 4076Hz까지의 개별 주파수를 나타내며, 개별 주파수는 현재 측정 주기에서 해당 주파수에 대한 측정 시간으로 대체될 수도 있다. 또는 b값(511)은 해당 주파수에 해당 측정 시간을 매칭시켜 함께 데이터 테이블로 구현시킬 수도 있다. In the data tables 510 and 520, the b value 511 is the center frequency of each frequency section unit and represents individual frequencies from 4000 Hz to 4076 Hz, and the individual frequencies may be replaced by the measurement time for the corresponding frequency in the current measurement cycle. . Alternatively, the b value 511 can be implemented as a data table by matching the measurement time to the frequency.
그리고 a값(513)은 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간을 기준으로 대비된 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간에 대한 측정 시간 간격을 나타낸다. 즉, 현재 주기로부터 바로 이전 주기인 6초 전의 주파수 응답 측정 시간을 나타내고, 순차적으로 이전 10번째 주기인 60초 전의 주파수 응답 측정 시간까지 나타낸다.And the a value 513 represents the measurement time interval for the measurement time of the frequency response spectrum of another measurement cycle compared with the measurement time of the frequency response spectrum of a specific cycle. In other words, it indicates the frequency response measurement time 6 seconds prior to the current cycle, which is the previous cycle, and sequentially displays the frequency response measurement time 60 seconds prior to the previous 10th cycle.
상기 도 9의 (a)는 차이값을 색 구분으로 나타낸 데이터 테이블(510)의 일례이며, 상기 도 9의 (b)는 차이값을 막대 높이 구분으로 나타낸 데이터 테이블(520)의 일례이다.(a) of FIG. 9 is an example of a data table 510 in which difference values are color-coded, and FIG. 9 (b) is an example of a data table 520 that shows difference values by bar height.
특정 측정 주기의 주파수별 측정치와 6초 이전 측정 주기의 주파수별 측정치의 차이값(515, 525)을 색 구분 또는 막대 높이 구분을 통해 나타낼 수 있으며, 이와 같이 현재 주기로부터 60초 이전 주기까지의 차이값을 색 구분 또는 막대 높이 구분으로 구현하여 다차원의 데이터 테이블로 구현할 수 있다.The difference value (515, 525) between the frequency-specific measurement value of a specific measurement cycle and the frequency-specific measurement value of the measurement cycle 6 seconds ago can be displayed by color coding or bar height distinction, and in this way, the difference from the current cycle to the cycle 60 seconds ago Values can be color-coded or bar height-coded to create a multidimensional data table.
나아가서 상기 도 9는 특정 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 복수의 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 대응시켜 비교한 차이값들에 대한 데이터 테이블을 나타내는데, 이러한 데이터 테이블을 각 측정 주기별로 하나씩 생성하여 보다 고차원의 데이터 테이블을 생성할 수 있다. 즉, 상기 도 9에 도시되지 않았으나, 복수의 측정 주기 각각을 특정 주기로 하여 데이터 테이블이 생성될 수 있으며, 각 특정 주기를 다른 하나의 축으로서 c값을 적용함으로써 보다 고차원의 데이터 테이블을 생성할 수 있다. 그리고 데이터베이스 구축 수단(200)은 새로운 측정 주기마다 획득되는 차이값을 반영하여 다차원 데이터 테이블을 갱신할 수 있다.Furthermore, FIG. 9 shows a data table of difference values compared by comparing the frequency response spectrum of a specific measurement cycle with the frequency response spectrum of a plurality of other measurement cycles. This data table is generated one for each measurement cycle to provide a higher-dimensional A data table can be created. That is, although not shown in FIG. 9, a data table can be created using each of the plurality of measurement cycles as a specific cycle, and a higher-dimensional data table can be created by applying the c value to each specific cycle as another axis. there is. And the database building means 200 can update the multidimensional data table by reflecting the difference value obtained at each new measurement cycle.
공간 상황 판단 수단(300)은 데이터베이스에 보관된 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼들을 대비한 차이값을 기초로 차이값에 대한 변동 정도 또는 변동 패턴을 파악(S160)하고 이를 기초로 감시 대상 공간에서 발생된 이벤트 상황을 판단(S170)할 수 있다.The spatial situation determination means 300 determines the degree of variation or variation pattern of the difference value based on the difference value compared to the frequency response spectra for each measurement cycle stored in the database (S160) and based on this, determines the degree of change or change pattern that occurred in the space to be monitored. The event situation can be determined (S170).
바람직하게는 공간 상황 판단 수단(300)은 선택된 주파수 구간 또는 시간 구간 동안의 차이값의 변동 정도 또는 변동 패턴을 파악하여 감시 대상 공간에서 이벤트 발생을 즉각적으로 판단하면서 동시에 이벤트 종류까지도 판단할 수 있다.Preferably, the spatial situation determination means 300 can determine the degree of change or change pattern of the difference value during the selected frequency section or time section to immediately determine the occurrence of an event in the space to be monitored and at the same time determine the type of event.
이하에서는 본 발명에서 차이값의 변동 정도 또는 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간에서 발생한 이벤트의 종류를 구별하는 방법에 대하여 다양한 실시예를 참조하여 살펴보기로 한다.Hereinafter, the method of distinguishing the type of event that occurred in the monitored space based on the degree of change or change pattern of the difference value in the present invention will be examined with reference to various embodiments.
도 10은 본 발명에서 각기 다른 이벤트 종류별 차이값의 변동 정도 및 변동 패턴에 대한 일례를 나타낸다. 상기 도 10은 측정 주기마다 시간에 따라 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 이용하여 감시 대상 공간에 대한 주파수 응답 스펙트럼을 측정하고 현재 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 대비하여 차이값을 산출한 경우이다.Figure 10 shows an example of the degree of variation and variation pattern of difference values for different event types in the present invention. In Figure 10, the frequency response spectrum of the space to be monitored is measured using a single sound acoustic signal whose frequency changes with time at each measurement cycle, and the frequency response spectrum of the current measurement cycle is compared with the frequency response spectrum of other measurement cycles. This is the case where the difference value is calculated.
상기 도 10의 (a)는 현재 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 6초 이전 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 대비한 차이값을 나타내고, 상기 도 10의 (b)는 현재 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 30초 이전 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 대비한 차이값을 나타내고, 상기 도 10의 (c)는 현재 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 60초 이전 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교한 차이값을 나타낸다.(a) of FIG. 10 shows the difference between the frequency response spectrum of the current measurement period and the frequency response spectrum of the period 6 seconds ago, and (b) of FIG. 10 shows the frequency response spectrum of the current measurement period and the frequency response spectrum of 30 seconds. It shows the difference value compared to the frequency response spectrum of the previous cycle, and Figure 10(c) shows the difference value compared to the frequency response spectrum of the current measurement cycle and the frequency response spectrum of the cycle 60 seconds ago.
상기 도 10에서 좌측 그래프는, 감시 대상 공간 내에서 지난 60초간 아무런 움직임이 없었다가, 현재 시점에서 갑자기 움직임이 발생하였을 경우의 차이값의 변동 정도와 변동 패턴을 나타낸다. 과거 6초전, 30초전, 60초전은 모두 아무런 움직임이 없었기 때문에 이때 측정된 스펙트럼들은 서로 유사하다. 그러므로 현재 측정된 스펙트럼을 6초전, 30초전, 60초전의 스펙트럼과 비교하였을 때, 그 차이값의 모양도 유사하게 된다. 가령, 감시 대상 공간에 침입이 발생하여, 침입자가 감시 대상 공간 상에서 움직이고 있는 경우, 차이값은 전체적으로 G1 범위 내에서 급격하게 변하거나 요동치는 형태로 나타난다.The graph on the left in FIG. 10 shows the degree of change in the difference value and the change pattern when there was no movement for the past 60 seconds in the space to be monitored and then sudden movement occurred at the current time. Since there was no movement 6 seconds ago, 30 seconds ago, and 60 seconds ago, the spectra measured at this time are similar to each other. Therefore, when the currently measured spectrum is compared with the spectrum 6 seconds ago, 30 seconds ago, and 60 seconds ago, the shape of the difference value is similar. For example, if an intrusion occurs in the space to be monitored and the intruder is moving in the space to be monitored, the difference value appears as a sudden change or fluctuation within the overall G1 range.
상기 도 10에서 우측 그래프는 감시 대상 공간 상에서 60초 이전부터 화재가 발생되어 지속적으로 온도가 상승한 경우의 차이값의 변동 정도와 변동 패턴을 나타낸다. 화재의 경우, 6초 정도의 근접한 시간 동안은 온도 변화가 크지 않으므로 현재 시점을 6초 이전과 비교하여 산출된 차이값은 전체적으로 큰 변화가 없어 G2 범위 내에서 일정 수준으로 변동된다. 그런데 화재의 경우 온도는 시간에 따라 꾸준히 상승하므로, 비교하는 스펙트럼의 측정 시간 간격이 클수록 두 시점 사이의 온도 차이도 커진다. 그러므로 현재 시점을 30초 이전과 비교하여 산출된 차이값은 전체적으로 보다 큰 변화가 나타나 G3 범위 내에서 싸인(sin) 곡선과 유사한 형태로 변화되며, 현재 시점을 시간이 더 경과된 60초 이전과 비교하여 산출된 차이값은 전체적으로 상당히 큰 변화가 나타나 G4 범위 내에서 싸인(sin) 곡선과 유사한 형태로 변화된다. In FIG. 10, the graph on the right shows the degree of change in the difference value and the change pattern when a fire broke out 60 seconds ago in the space to be monitored and the temperature continued to rise. In the case of a fire, the temperature change is not large for a period of time close to 6 seconds, so the difference value calculated by comparing the current time to 6 seconds ago does not change significantly overall and fluctuates at a certain level within the G2 range. However, in the case of a fire, the temperature rises steadily over time, so the larger the measurement time interval of the compared spectrum, the larger the temperature difference between the two points in time. Therefore, the difference value calculated by comparing the current point in time to 30 seconds ago shows a greater overall change and changes in a form similar to a sinusoidal curve within the G3 range, and compares the current point in time to 60 seconds ago. The difference value calculated thus shows a fairly large change overall and changes in a form similar to a sine curve within the G4 range.
감시 대상 공간의 온도가 변화되면, 감시 대상 공간에서 측정된 주파수 응답 스펙트럼은 온도 변화에 비례하여 좌측(냉각의 경우) 또는 우측(가열의 경우)으로 주파수 쉬프트가 발생한다. 온도 변화가 미미한 경우에는 주파수 쉬프트 역시 미미하므로 두 스펙트럼의 주파수단위 차이값 d 또한 작다(650). 그런데 온도 변화가 클수록 주파수 쉬프트 역시 비례해서 커지므로, 두 스펙트럼의 주파수단위 차이값 d 또한 커질 뿐만 아니라, 주파수 쉬프트로 인하여 필연적으로 어떤 주파수 영역에서는 d가 음수, 다른 주파수 영역에서는 d가 양수가 될 수밖에 없고, 따라서 전체 스펙트럼 구간을 살펴보면 d 가 싸인 곡선과 유사하게 음수 구간과 양수 구간을 번갈아 가지는 형태를 띄게 된다(670). 이때 차이값 d 가 싸인 곡선과 유사하게 한번 출렁이는 주기는 주파수 응답 스펙트럼의 주기와 유사하게 된다. 즉, 만일 주파수 응답 스펙트럼의 모양이 싸인 곡선과 같다면, 주파수 쉬프트가 발생할 경우 나타나는 차이값 d의 모양도 싸인 곡선이 되고, 그 주기는 주파수 응답 곡선의 주기와 같게 된다. When the temperature of the space to be monitored changes, the frequency response spectrum measured in the space to be monitored shifts frequency to the left (in case of cooling) or right (in case of heating) in proportion to the temperature change. When the temperature change is small, the frequency shift is also small, so the difference d in frequency units between the two spectra is also small (650). However, as the temperature change increases, the frequency shift also increases proportionally, so not only does the difference d in frequency units between the two spectra increase, but also the frequency shift inevitably causes d to become negative in some frequency regions and positive in other frequency regions. There is none, and therefore, when looking at the entire spectrum section, d alternates between negative and positive sections, similar to a sine curve (670). At this time, the difference value d is similar to a sinusoidal curve, and the period in which it fluctuates is similar to the period of the frequency response spectrum. In other words, if the shape of the frequency response spectrum is like a sine curve, the shape of the difference value d that appears when a frequency shift occurs also becomes a sine curve, and its period is the same as the period of the frequency response curve.
이와 같이 감시 대상 공간에서 발생한 이벤트가 온도변화인지 아니면 물리적 형상 변화인지에 따라서 스펙트럼의 차이값의 변화 패턴이 독특하게 나타나기 때문에, 본 발명에 의하면 감시 대상 공간에서 발생한 이벤트의 종류가 무엇인지 매우 빠르고 정확하게 판단할 수 있다.In this way, since the pattern of change in the difference value of the spectrum appears uniquely depending on whether the event that occurred in the space to be monitored is a temperature change or a change in physical shape, according to the present invention, the type of event that occurred in the space to be monitored can be determined very quickly and accurately. can do.
먼저, 감시 대상 공간 상에 물체의 움직임이 발생된 경우에 대한 이벤트 판단을 도 11 내지 도 14를 참조하여 설명한다.First, event determination when movement of an object occurs in the space to be monitored will be described with reference to FIGS. 11 to 14.
상기 도 11과 같은 차이값이 산출된 경우를 가정한다. 상기 도 11은 설명의 편의를 위해 차이값을 선으로 도시하였으나, 실제로는 상기 도 12 내지 상기 도 14와 같이 차이값은 주파수별로 대응되는 점으로 나타난다.Assume that the difference value as shown in FIG. 11 is calculated. In FIG. 11, the difference value is shown as a line for convenience of explanation, but in reality, the difference value appears as a dot corresponding to each frequency, as shown in FIGS. 12 to 14.
또한 상기 도 11 내지 14는 해당 차이값을 해당 측정 시간에 대응시켜 나타낸 것인데, 해당 측정 시간을 해당 주파수로 치환할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 차이값은 해당 주파수 또는 해당 측정 시간 중 어느 하나 이상에 매칭되어 데이터 베이스에 보관될 수 있으며, 특정 측정 주기와 해당 주파수를 알면 해당 주파수에 대응되는 해당 측정 시간을 알 수 있고, 반대로 해당 측정 시간을 알면 특정 측정 주기와 해당 주파수를 알 수 있다.In addition, Figures 11 to 14 show the difference values corresponding to the corresponding measurement times, and the measurement times can be replaced with the corresponding frequencies. As explained earlier, the difference value can be stored in the database by matching one or more of the frequency or the measurement time. If the specific measurement period and the frequency are known, the measurement time corresponding to the frequency can be known. Conversely, Knowing the corresponding measurement time allows you to know the specific measurement period and corresponding frequency.
상기 도 11에서 A는 감시 대상 공간에 어떤 의미 있는 상황이 발생되지 않은 평온한 상태로서, 상기 도 12를 참조하여 공간 상황 판단 수단(300)이 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 과정을 살펴본다.In FIG. 11, A represents a calm state in which no meaningful situation has occurred in the space to be monitored. Referring to FIG. 12, the process by which the spatial situation determination means 300 determines the situation of the space to be monitored will be examined.
공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 차이값을 시간 순서로 스캔하면서 차이값(720)의 변동 정도와 변동 패턴을 분석할 수 있다. 상기 도 12의 경우, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 시간 순서로 차이값을 스캔하면서 일정 시간 구간 P1동안 차이값이 제1 기준 범위 S1 이내에 존재하는지 여부를 파악할 수 있다. The data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may analyze the degree of variation and variation pattern of the difference value 720 while scanning the difference value in time order. In the case of FIG. 12, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 scans the difference value in time order and can determine whether the difference value is within the first reference range S1 during a certain time interval P1. .
앞서 설명한 바와 같이 감시 대상 공간의 고유의 물리적 특성에 따라 해당 감시 대상 공간이 평온한 상태에서의 차이값은 일정 수준 이하에서 변동되게 된다. 그러므로 해당 감시 대상 공간이 평온한 상태에서 차이값의 변동 정도를 파악하여 제1 기준 범위 S1을 설정할 수 있다. 제1 기준 범위 S1은 감시 대상 공간의 상황을 반영하여 각기 다르게 설정할 수 있다.As explained earlier, depending on the unique physical characteristics of the space to be monitored, the difference value when the space to be monitored is in a calm state fluctuates below a certain level. Therefore, the first reference range S1 can be set by determining the degree of variation in the difference value while the space to be monitored is calm. The first reference range S1 can be set differently to reflect the situation of the space to be monitored.
도 12의 경우 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제1 시간 구간 P1 동안 각각의 차이값(721)이 제1 기준 범위 S1 이내에 존재하여, 이러한 제1 시간 구간 P1 동안은 해당 감시 대상 공간이 평온한 상태인 것으로 판단할 수 있다. In the case of FIG. 12, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines that each difference value 721 is within the first reference range S1 during the first time interval P1, so that during this first time interval P1 It can be determined that the space subject to surveillance is in a peaceful state.
여기서 제1 시간 구간 P1은, 감시 대상 공간이 평온한 상태에 있다고 판단할 수 있을 만큼 긴 시간 구간으로 선택될 수 있다. 예를 들어서 감시 대상 공간 내에서 측정된 차이값이 1초간 연속해서 큰 변동이 없었다고 해서 그 공간이 평온한 상태에 있다고 섣불리 판단하기는 어렵다. 왜냐하면 예컨대 침입자가 감시대상 공간 내에서 움직이다가 수초간 멈추어 있는 경우라면, 감시대상 공간이 평온한 상태가 아님에도 불구하고 수초간 차이값이 기준 범위 이내에 머무를 수도 있기 때문이다. 반면에 측정된 차이값이 5분 이상 큰 변동이 없었다면, 그 감시대상 공간은 움직임이 없는 평온한 상태라고 판단할 수 있다. 이와 같이 감시 대상 공간 내에서 움직임이 없는 상태라고 판단할 수 있는 경계 조건이 감시 대상 공간의 특성에 맞게 적절하게 설정될 수 있다. 이때의 경계 조건은 두 가지 기준이 충족되어야 할 것이다. (1) 일정 기간 동안, (2) 차이값의 변화량이 일정 수준 이하로 유지되어야 할 것이다. Here, the first time interval P1 may be selected as a time interval long enough to determine that the space to be monitored is in a calm state. For example, it is difficult to hastily judge that the space is in a calm state just because the difference value measured within the monitored space did not change significantly for one second continuously. This is because, for example, if an intruder moves within the space to be monitored and stops for several seconds, the difference value for several seconds may remain within the standard range even though the space to be monitored is not in a calm state. On the other hand, if there is no significant change in the measured difference value for more than 5 minutes, the monitored space can be judged to be in a calm state without movement. In this way, the boundary condition for determining that there is no movement within the space to be monitored can be appropriately set according to the characteristics of the space to be monitored. The boundary conditions at this time must meet two criteria. (1) for a certain period of time, and (2) the amount of change in the difference value must be maintained below a certain level.
제1시간 구간 P1 은, 가령, 10초 이상의 상대적으로 긴 시간이 될 수도 있다. 만약 스펙트럼 하나의 측정주기가 6초라면, 제1 시간 구간 P1은 다수의 측정주기에 해당하는 긴 시간일 수 있다. 이러한 제1 시간 구간 P1은 감시 대상 공간의 상황에 따라서 적절하게 설정될 수 있다.The first time period P1 may be a relatively long time, for example, 10 seconds or more. If the measurement period of one spectrum is 6 seconds, the first time interval P1 may be a long time corresponding to multiple measurement periods. This first time interval P1 can be appropriately set according to the situation of the space to be monitored.
일례로서, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제1 시간 구간 P1 동안 차이값의 산포도(degree of scattering)를 산출하고 이를 기초로 차이값의 변동 정도와 변동 패턴을 분석할 수 있다. As an example, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates the degree of scattering of the difference value during the first time interval P1 and analyzes the degree of variation and variation pattern of the difference value based on this. You can.
산포도를 표현하는 지수는 예컨대, 표준편차, 분산, 절대 편차, 범위, 사분위수 범위 등이 많이 사용되고 있다. 그런데 본 발명에서는 산포도를 표현하는 지수 중 하나로서 직선회귀분석에서 사용되는 평균제곱근오차(Root Mean Square Deviation 또는 Root Mean Square Error)를 포함시킨다. 산포도의 지수로서 평균제곱근오차를 사용하면, 특히, 감시대상공간에 온도변화가 발생된 경우, 감지의 정확성이 향상될 수 있다 Indexes expressing dispersion include, for example, standard deviation, variance, absolute deviation, range, and interquartile range. However, in the present invention, root mean square error (Root Mean Square Deviation or Root Mean Square Error) used in linear regression analysis is included as one of the indices expressing dispersion. Using the root mean square error as an index of dispersion can improve detection accuracy, especially when temperature changes occur in the monitored space.
공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제1 시간 구간 P1 동안 차이값(721)의 산포도를 산출하고, 차이값의 산포도가 제1 기준 미만으로 유지되는지를 분석할 수 있다. The data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may calculate a dispersion of the difference value 721 during the first time interval P1 and analyze whether the dispersion of the difference value is maintained below the first standard.
만일 해당 감시 대상 공간에서 의미 있는 이벤트가 발생되지 않은 평온한 상태에서 산출된 차이값의 산포도를 D0 라고 하면, 상기 제1 기준은, 예컨대 D0 의 1.1배 내지 3배 값이 될 수 있다. If the dispersion of the difference value calculated in a calm state in which no meaningful event occurs in the target space to be monitored is D0, the first standard may be, for example, a value that is 1.1 to 3 times D0.
상기 제1 기준을 포함하여, 아래에서 설명되는 여러 가지 기준과 같은 문턱값을 얼마로 설정하는 것이 좋은지는 사용자나 사용 용도에 따라서 크게 차이가 날 수 있다. 만일 어떤 센서의 오탐지(false positive)를 줄이고자 한다면 문턱값을 높게 잡으면 되는데, 이 경우 필연적으로 미탐지(false negative) 발생 확률이 높아진다. 반대로 미탐지 발생 확률을 낮추고자 한다면 문턱값을 낮게 잡으면 되는데, 이 경우 필연적으로 오탐지가 발생될 확률이 높아진다. 그런데 예컨대 특정한 사용 목적에서는 오탐지는 크게 문제되지 않지만 미탐지는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 반대로 어떤 사용자에게는 오탐지가 매우 성가신 문제가 될 수 있다. 따라서 구체적으로 문턱값이 어느 정도가 바람직한가 하는 것은 감시 대상 공간 및 사용자의 특성, 센서 사용 목적, 오탐지와 미탐지의 심각성의 정도 등에 따라서 모두 다를 수밖에 없다. The appropriate threshold value for various standards described below, including the first standard, may vary greatly depending on the user or intended use. If you want to reduce false positives from a sensor, you can set the threshold high, which inevitably increases the probability of false negatives occurring. Conversely, if you want to lower the probability of non-detection, you can set the threshold low, but in this case, the probability of false detection inevitably increases. However, for example, for certain purposes, false detections are not a big problem, but non-detection cases can lead to fatal results. Conversely, false positives can be a very annoying problem for some users. Therefore, the specific threshold value is inevitably different depending on the characteristics of the space to be monitored and the user, the purpose of sensor use, and the severity of false detections and non-detection, etc.
도 12에서, 제1 기준 시간 P1 동안 차이값의 산포도가 제1 기준 미만인 경우, 공간 상황 판단 수단(300)의 이벤트 상황 판단부(330)는 감시 대상 공간이 현재 평온한 상태라고 판단할 수 있다. 이때 P1을 얼마나 긴 시간으로 설정할 것인지, 또는 산포도의 제1 기준을 얼마나 큰 값으로 설정할 것인지는 위에서 설명한 것과 같이 센서의 사용 목적과 공간의 상황에 따라서 적절하게 설정할 수 있다.In FIG. 12 , when the dispersion of the difference value during the first reference time P1 is less than the first standard, the event situation determination unit 330 of the space situation determination means 300 may determine that the space to be monitored is currently in a calm state. At this time, how long P1 is set or how large the first standard of the scatter plot is set can be set appropriately depending on the purpose of use of the sensor and the spatial situation, as described above.
상기 도 11에서 B는 감시 대상 공간이 평온한 상태를 유지하고 있다가 최초로 침입이 발생한 상태를 나타낸다. 이때 도 13을 참조하여 공간 상황 판단 수단(300)이 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 과정을 살펴본다.In FIG. 11, B represents a state in which the space to be monitored is maintained in a calm state and then an intrusion occurs for the first time. At this time, with reference to FIG. 13, we will look at the process by which the space situation determination means 300 determines the situation of the space to be monitored.
공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 시간 순서로 차이값을 스캔하는 과정에서 제1시간 구간 P1 동안에는 차이값이 크지 않다가, 제1시간 구간에 연이은 제2시간 구간 P2에서 차이값이 커지는 것을 파악할 수 있다. 여기서 제1 시간 구간 P1을 얼마로 설정해야 할지는 위에서 살펴본 바와 같다. 한편 제2 시간 구간 P2는 그 목적에 맞게 '최초로 침입이 발생하였는지 여부'를 판단하기 적합한 시간 간격으로 설정해야 하므로, 공간의 상황이나 감지 목적에 따라서 예컨대 0.1초 내지 5초 정도의 시간 구간을 선택할 수 있다. In the process of scanning the difference value in time order, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines that the difference value is not large during the first time section P1, and then in the second time section P2 following the first time section. You can see that the difference value is increasing. Here, how much the first time section P1 should be set is the same as discussed above. Meanwhile, the second time interval P2 must be set to a time interval suitable for determining 'whether or not an intrusion occurred for the first time' according to the purpose, so for example, a time interval of 0.1 to 5 seconds can be selected depending on the spatial situation or detection purpose. You can.
상기 도 13의 경우, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제1 시간 구간 P1 동안 차이값(731)의 산포도가 제1 기준 미만이고, 반면에 제2 시간 구간 P2 동안 차이값의 산포도가 제2 기준을 초과하면, 감시 대상 공간에 제2 시간 구간 P2에서 처음으로 움직임이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이때 제2 기준은 제1기준과 같거나 더 큰 값으로 설정할 수 있다. In the case of FIG. 13, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines that the dispersion of the difference value 731 during the first time interval P1 is less than the first standard, while the difference value during the second time interval P2 is less than the first standard. If the dispersion of values exceeds the second standard, it may be determined that movement first occurred in the second time interval P2 in the space to be monitored. At this time, the second standard can be set to a value equal to or greater than the first standard.
한편 감시 대상 공간 내에서 최초의 움직임이 발생한 사실을 판단하기 위한 기준을 설정하기 위해 다양한 지수 또는 다양한 개념을 사용할 수 있다. 하지만 이와 같이 다양한 판단 기준을 적용하더라도, 이러한 판단 방법 역시 산포도를 이용한 판단 방법의 일종으로 포섭시키는 것이 가능하다. 예를 들어서 도 13에서, 차이값 d의 절대값이 S1 범위 내로 유지되다가 특정 시점에서 S2 범위를 초과하게 되면 그 시점에서 최초의 움직임이 발생하였다고 판단할 수 있다. 그러나 위와 같은 판단 방식은 '산포도를 기준으로 판단하는 방식'의 일종이라고 할 수 있다. 예컨대 산포도를 나타내는 지수로써 '차이값 d의 절대값'을 사용하고, 제2 시간 간격 P2의 폭을 최소화하면, 두 표현 방식은 완전히 동일해진다.Meanwhile, various indices or various concepts can be used to set standards for determining whether the first movement has occurred within the monitored space. However, even if such diverse judgment criteria are applied, it is possible to include this judgment method as a type of judgment method using a scatter diagram. For example, in Figure 13, if the absolute value of the difference value d is maintained within the S1 range and exceeds the S2 range at a specific point in time, it can be determined that the first movement has occurred at that point. However, the above judgment method can be said to be a type of ‘judgment method based on the scatter plot’. For example, if the 'absolute value of the difference d' is used as an index representing the dispersion and the width of the second time interval P2 is minimized, the two expression methods become completely identical.
도 13을 참고하여 살펴보면, 본 발명이 종래 기술과 2가지 점에서 다르다는 사실을 알 수 있다. 첫째로, 종래 기술에서는 현재 측정한 스펙트럼을 다른 시간에 측정한 스펙트럼과 스펙트럼 단위로 차이점을 산출하기 때문에, 현재 스펙트럼을 측정한 시간 구간 내에서 무엇인가 이벤트가 발생한 사실만 알 수 있을 뿐, 그 이벤트의 종류가 무엇인지 알 수 없다. 둘째로, 종래 기술에서는 무엇인가 이벤트가 발생한 시점이 현재 스펙트럼을 측정한 시간 구간 내의 어느 한 시점이라고만 추정할 뿐, 정확히 어느 시각에 이벤트가 발생했는지는 알 수 없다. 이와 달리 본 발명에서는, 그 이벤트가 제2 시간 구간 P2에서 최초로 발생한 사실을 알 수 있고, 나아가 그 이벤트의 종류가 침입이라는 사실을 알 수 있다. Looking at FIG. 13, it can be seen that the present invention differs from the prior art in two ways. First, in the prior art, the difference between the currently measured spectrum and the spectrum measured at another time is calculated in spectral units, so it is only possible to know that an event occurred within the time interval in which the current spectrum was measured. I don't know what type it is. Second, in the prior art, it is only assumed that the point in time when an event occurred is at some point within the time interval in which the current spectrum was measured, and it is not known exactly at what time the event occurred. In contrast, in the present invention, it can be known that the event first occurred in the second time interval P2, and furthermore, it can be known that the type of event is an intrusion.
상기 도 11에서 C는, 움직임이 최초로 발생하였다고 말할 수는 없지만, 감시 대상 공간 내에서 움직임이 있다고 판단될 수 있는 경우의 차이값 변화 패턴이다. 도11에서 B의 경우와 같이 움직임이 최초로 발생하였을 경우에는, 평온한 상태와 움직임이 최초로 발생한 상태가 극명하게 대비되기 때문에 제2 기준이 상대적으로 낮게 설정될 수 있다. 하지만 현재 침입이 유지되고 있는 것으로 판단되기 위한 기준으로서의 제3 기준은, 제2 기준보다 더 큰 것이 바람직할 것이다. 물론 제3 기준을 제2기준과 같게 할 수도 있다. In FIG. 11, C is a difference value change pattern when it can be determined that there is movement within the space to be monitored, although it cannot be said that movement occurred for the first time. When movement first occurs, as in case B in FIG. 11, the second standard can be set relatively low because there is a sharp contrast between the calm state and the state when movement first occurs. However, it would be desirable for the third standard, as a criterion for determining that the current intrusion is maintained, to be larger than the second standard. Of course, the third standard can be made the same as the second standard.
감시 대상 공간이 평온한 상태를 유지하는 경우에는 차이값의 산포도가 작을 수밖에 없고, 반면에 움직임이 있는 경우에는 차이값의 산포도가 높을 수밖에 없다. 그런데 과연 산포도가 얼마나 높을 때 경보를 울리는 것이 적정한지는 감시 대상 공간 및 사용자의 특성, 사용 목적, 오탐지와 미탐지의 심각성의 정도 등에 따라서 달리 설정할 필요가 있다. If the monitored space remains calm, the dispersion of the difference value is bound to be small, whereas if there is movement, the dispersion of the difference value is bound to be high. However, how high the dispersion rate is when it is appropriate to sound an alarm needs to be set differently depending on the characteristics of the space being monitored and the user, the purpose of use, and the severity of false and non-detection, etc.
도 14는 측정 시간에 따른 차이값의 변동을 나타낸 것인데, 이때 측정 시간은 해당 주파수로 치환될 수 있음은 위에서 살펴본 바와 같다. 도 14를 참조하여 살펴보면, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 차이값이 제3 기준 범위 S3을 초과하여 상승과 하강으로 변동하는 제3 시간 구간 P3를 파악할 수 있다. 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제3 시간 구간(또는 주파수 구간) P3 동안 차이값(740)의 변화 정도 및 변화 패턴을 분석할 수 있다. Figure 14 shows the change in difference value according to measurement time. As seen above, the measurement time can be replaced by the corresponding frequency. Referring to FIG. 14 , the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may identify a third time interval P3 in which the difference value exceeds the third reference range S3 and fluctuates between rising and falling. The data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may analyze the degree and change pattern of the difference value 740 during the third time section (or frequency section) P3.
일례로서, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제3 시간(주파수) 구간 P3 동안의 차이값(741)에 대한 산포도를 산출하고, 차이값의 산포도가 제3 기준을 초과하면, 감시 대상 공간 내에 움직임이 있는 것으로 판단할 수 있다. 이때 제3 기준은 예컨대 제2 기준보다 조금 더 큰 값으로 설정할 수 있음은 위에서 설명한 바 있다. As an example, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates a scatter diagram for the difference value 741 during the third time (frequency) section P3, and the scatter diagram of the difference value exceeds the third standard. If so, it can be determined that there is movement within the space to be monitored. At this time, it has been described above that the third standard can be set to a value slightly larger than the second standard, for example.
제3 시간(주파수) 구간 P3를 어떻게 설정해야 적절한지에 대해서는 두 가지 측면에서 평가할 수 있다. How to appropriately set the third time (frequency) section P3 can be evaluated from two aspects.
첫째로, 감시 대상 공간 내에 움직임이 있는 경우를 온도변화가 있는 경우와 구별하기 위해서는, 제3 시간(주파수) 구간 P3는 온도변화로 인하여 차이값의 변동이 생길 수 있는 구간보다 폭이 더 좁아야 한다. 즉, 온도변화가 있더라도 차이값이 크게 변동될 수 없을 만큼 좁은 구간을 설정하였는데, 이 좁은 구간에서 차이값의 변동이 측정된다면, 감시 대상 공간에 움직임이 있는 것으로 판단할 수 있다. 그런데 온도변화가 있을 경우 차이값이 크게 변동될 수 있는 구간의 폭은 주파수 응답 스펙트럼에서 피크의 폭에 비례한다. 그러므로 제3 시간(주파수) 구간 P3는 주파수 응답 스펙트럼의 피크의 폭보다 작아야 하고, 바람직하게는 피크 폭의 20% 미만이 되어야 한다.First, in order to distinguish cases where there is movement in the space to be monitored from cases where there is a temperature change, the third time (frequency) section P3 must be narrower than the section where a change in the difference value may occur due to a temperature change. do. In other words, a narrow section is set so that the difference value cannot change significantly even if there is a temperature change. If a change in the difference value is measured in this narrow section, it can be determined that there is movement in the space to be monitored. However, the width of the section where the difference value can change significantly when there is a temperature change is proportional to the width of the peak in the frequency response spectrum. Therefore, the third time (frequency) section P3 should be smaller than the width of the peak of the frequency response spectrum, and preferably less than 20% of the peak width.
둘째로, 만일 비교되는 두 스펙트럼의 측정시간 간격이 충분히 좁다면, 두 스펙트럼을 측정하는 시간 동안 감시 대상 공간의 온도 변화는 크지 않다고 합리적으로 가정할 수 있다. 이와 같은 경우에는 온도 변화에 따른 차이값의 변동은 무시하고, 움직임에 의한 차이값의 변동만 고려할 수 있다. 그러므로 비교되는 두 스펙트럼의 측정시간 간격이 충분히 좁은 경우에는 제3 시간 구간 P3는 침입자가 어느 정도 이동하기에 필요한 시간, 예컨대 0.1~5초 정도로 설정할 수 있다.Second, if the measurement time interval of the two compared spectra is sufficiently narrow, it can be reasonably assumed that the temperature change in the monitored space during the time of measuring the two spectra is not large. In this case, the change in difference value due to temperature change can be ignored and only the change in difference value due to movement can be considered. Therefore, if the measurement time interval between the two compared spectra is sufficiently narrow, the third time interval P3 can be set to the time required for the intruder to move to a certain extent, for example, about 0.1 to 5 seconds.
한편 움직임의 존재를 판단하기 위한 기준을 설정하기 위해 다양한 지수 또는 다양한 개념을 도입할 수 있다. 하지만 이와 같이 다양한 판단 기준을 적용하더라도, 이러한 판단 방법 역시 산포도를 이용한 판단 방법의 일종으로 포섭시키는 것이 가능하다. 예를 들어서 상기 도 14의 경우, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제3 시간 구간 P3 동안 차이값(741)의 절대값 평균이 제1 평균 기준 AVE 1을 초과하면서 차이값(741)이 음의 값에서 양의 값으로 변하는 M1 및 양의 값에서 음의 값으로 변하는 M2를 파악하고 그 빈도가 어느 기준을 초과하면 감시 대상 공간 내에 움직임이 발생한 것으로 판단할 수도 있다. Meanwhile, various indices or various concepts can be introduced to set criteria for determining the existence of movement. However, even if such diverse judgment criteria are applied, it is possible to include this judgment method as a type of judgment method using a scatter diagram. For example, in the case of FIG. 14, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 determines the difference while the absolute value average of the difference value 741 exceeds the first average reference AVE 1 during the third time interval P3. M1, whose value 741 changes from a negative value to a positive value, and M2, whose value 741 changes from a positive value to a negative value, are identified, and if the frequency exceeds a certain standard, it may be determined that movement has occurred in the space to be monitored.
상기 도 11 내지 상기 도 14를 해당 측정 시간에 따른 차이값으로 도시하고 설명하였으나, 해당 측정 시간은 해당 주파수로 변경될 수 있다. 즉, 앞서 설명한 바와 같이 각 측정 주기에서 해당 주파수는 해당 측정 주기에서 해당 주파수에 대응되는 측정 시간에 매칭될 수 있으므로, 필요에 따라 해당 측정 시간은 해당 주파수로 변경되어 차이값의 변화를 표현할 수도 있다.Although FIGS. 11 to 14 are illustrated and explained with difference values according to the measurement time, the measurement time may be changed according to the frequency. In other words, as described above, the frequency in each measurement cycle can be matched to the measurement time corresponding to the frequency in the measurement cycle, so if necessary, the measurement time can be changed to the frequency to express the change in the difference value. .
다음으로 감시 대상 공간 상에 온도 변화가 발생된 경우에 대한 이벤트 판단을 도 15를 참조하여 설명한다.Next, event determination when a temperature change occurs in the space to be monitored will be described with reference to FIG. 15.
앞서 상기 도 10을 참조하여 설명한 바와 같이 감시 대상 공간 상에서 화재 발생 등으로 인한 온도 변화는 시간 경과에 따라 차이값이 싸인(sin) 곡선과 유사한 형태로 변화되면서 전체적으로 상당히 큰 변화가 나타난다.As explained above with reference to FIG. 10, the temperature change due to a fire, etc. in the space subject to monitoring shows a significant overall change as the difference value changes in a form similar to a sine curve over time.
상기 도 15는 화재 발생 후 화재가 진행 중인 현재 시점의 주파수 응답 스펙트럼을 화재 발생 이전의 주파수 응답 스펙트럼과 대비하여 차이값(750)을 산출한 경우이다. 도 15는 측정 시간에 따른 차이값의 변화를 도시하였으나, 각 측정 시간을 해당 주파수로 대체할 수 있음은 위에서 살펴본 바 있다. FIG. 15 shows a case where the difference value 750 is calculated by comparing the frequency response spectrum at the current time after the fire occurs while the fire is in progress with the frequency response spectrum before the fire occurs. Figure 15 shows the change in difference value according to measurement time, but it has been seen above that each measurement time can be replaced with the corresponding frequency.
공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 차이값을 스캔하면서 차이값의 변화가 전체적으로 사인 곡선과 유사하게 변화하는 제4 시간(또는 주파수) 구간 P4을 파악할 수 있다. 여기서 제4 시간(주파수) 구간 P4는 차이값이 사인 곡선과 유사한 형태로 변하는 것을 확인할 수 있을 정도의 구간으로 선택하는 것이 바람직하다. 예를 들어 하나의 스펙트럼을 이루는 전체 시간(주파수) 구간을 선택할 수 있다. 또는 주파수 응답 스펙트럼의 피크가 존재하는 주파수 지점에서 피크 폭의 1~5배의 간격으로 설정할 수 있다. The data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 may scan the difference value and identify a fourth time (or frequency) section P4 in which the overall change in the difference value changes similar to a sine curve. Here, it is desirable to select the fourth time (frequency) section P4 as a section that can confirm that the difference value changes in a form similar to a sine curve. For example, you can select the entire time (frequency) section that makes up one spectrum. Alternatively, it can be set to an interval of 1 to 5 times the peak width at the frequency point where the peak of the frequency response spectrum exists.
일례로서, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제4 시간(주파수) 구간 P4 동안의 차이값(750)에 대한 산포도를 산출하고, 제4 시간(주파수) 구간 P4 동안의 차이값의 산포도가 제4 기준을 초과하는지 분석한다. 여기에서 제4 기준은, 감시 대상 공간 내에 무엇인가 이벤트가 발생했음을 나타내야 하므로, 예컨대, 제3 기준과 유사한 값을 가질 수 있다. As an example, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates a scatter diagram for the difference value 750 during the fourth time (frequency) section P4, and Analyze whether the dispersion of the difference value exceeds the fourth standard. Here, the fourth standard must indicate that an event has occurred in the space to be monitored, so for example, it may have a value similar to the third standard.
이와 동시에 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제4 시간(주파수) 구간 내에 포함되는 제5 시간(주파수) 구간 P5 동안의 차이값에 대한 산포도를 산출하고, 제5 시간(주파수) 구간 P5 동안의 차이값의 산포도가 제5 기준 미만인지를 분석할 수 있다. At the same time, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates a scatter plot of the difference value during the fifth time (frequency) section P5 included in the fourth time (frequency) section, and the fifth time (frequency) section ( Frequency) It can be analyzed whether the dispersion of the difference value during section P5 is less than the fifth standard.
여기서 제5 시간(주파수) 구간 P5는 차이값의 급격한 변화가 없음을 관찰하기에 적합한 시간(주파수) 구간으로서, 예를 들어 주파수 응답 스펙트럼의 피크가 존재하는 주파수 지점에서는 P5 구간이 피크의 폭보다 작아야 하고, 바람직하게는 피크 폭의 20% 미만이 되어야 할 것이다. Here, the fifth time (frequency) section P5 is a time (frequency) section suitable for observing that there is no sudden change in the difference value. For example, at the frequency point where the peak of the frequency response spectrum exists, the P5 section is longer than the width of the peak. It should be small, preferably less than 20% of the peak width.
그리고 제5 기준은 침입의 경우와 비교하면 차이값의 변동 폭이 크지 않음을 판단해야 하는 기준이므로, 예컨대 제1 기준과 유사하거나 조금 더 큰 수준으로 설정하는 것이 바람직할 것이다. And since the fifth standard is a standard that determines that the variation in the difference value is not large compared to the case of an intrusion, it would be desirable to set it at a level similar to or slightly larger than the first standard, for example.
한편 제5 기준을 설정하고 산포도를 구할 때, 산포도를 표현하는 지수로서 평균제곱근오차를 사용한다면, 온도변화 판단의 정확성이 향상될 수 있다. 그 이유는 제5 시간(주파수) 구간에서의 산포도는 '각 차이값의 평균으로부터의 거리'가 상대적으로 크더라도 '각 차이값의 회귀직선으로부터의 거리'가 작다면 차이값 d의 변화 패턴이 싸인 곡선에 가까운 것이고, 따라서 온도변화가 있었다고 판단할 수 있기 때문이다. 그러므로 예컨대 다른 시간 구간 또는 주파수 구간에서 산포도를 측정할 때는 표준편차를 사용하고, 제5 시간(주파수) 구간에서 산포도를 평가할 때에는 직선회귀분석에서 이용되는 평균제곱근오차를 사용할 수 있다. On the other hand, when setting the fifth standard and obtaining the dispersion degree, if the root mean square error is used as an index expressing the dispersion degree, the accuracy of temperature change judgment can be improved. The reason is that even if the 'distance from the average of each difference value' is relatively large in the scatter plot in the 5th time (frequency) section, if the 'distance from the regression line of each difference value' is small, the change pattern of the difference value d This is because it is close to a sine curve, and therefore it can be determined that there has been a temperature change. Therefore, for example, when measuring the dispersion in another time interval or frequency interval, the standard deviation can be used, and when evaluating the dispersion in the fifth time (frequency) interval, the root mean square error used in linear regression analysis can be used.
이처럼 제4 시간(주파수) 구간 P4 동안의 차이값의 산포도가 제4 기준을 초과하고 동시에 제5 시간(주파수) 구간 P5 동안의 차이값의 산포도가 제5 기준 미만이라면, 이 경우 차이값은 싸인 형태의 변화 패턴을 가지고 있다는 의미가 되므로, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 감시 대상 공간 내에 온도변화가 존재한다고 판단할 수 있다. In this way, if the dispersion of the difference value during the fourth time (frequency) section P4 exceeds the fourth standard and at the same time the dispersion of the difference value during the fifth time (frequency) section P5 is less than the fifth standard, in this case, the difference value is sine. Since it means that there is a pattern of change in shape, the data analysis unit 310 of the space situation determination means 300 can determine that a temperature change exists in the space to be monitored.
온도변화의 존재를 판단하기 위한 기준을 설정하기 위해 다양한 지수 또는 다양한 개념을 도입할 수 있다. 하지만 이와 같이 다양한 판단 기준을 적용하더라도, 이러한 판단 방법 역시 산포도를 이용한 판단 방법의 일종으로 포섭시키는 것이 가능하다. 예를 들어서 상기 도 15의 경우, 공간 상황 판단 수단(300)의 데이터 분석부(310)는 제4 시간(주파수) 구간 P4 동안의 차이값(751)에 대한 평균 및 절대값의 평균을 산출하고, 차이값의 절대값의 평균이 제2 평균 기준 AVE 2를 초과하면서 차이값의 평균은 제3 평균 기준 AVE 3 미만인지를 분석할 수 있다. 아울러 차이값(751)이 음의 값에서 양의 값으로 변하는 M1 및 양의 값에서 음의 값으로 변하는 M2를 파악하여 그 빈도가 제2 빈도 기준 미만인 것을 분석할 수 있다. 이러한 조건을 중족한다면 차이값이 전체적으로 싸인(sin) 곡선과 유사한 형태가 되므로, 온도변화 사실을 인식할 수 있다.Various indices or various concepts can be introduced to establish criteria for determining the existence of temperature changes. However, even if such diverse judgment criteria are applied, it is possible to include this judgment method as a type of judgment method using a scatter diagram. For example, in the case of FIG. 15, the data analysis unit 310 of the spatial situation determination means 300 calculates the average and absolute value of the difference value 751 during the fourth time (frequency) section P4, , it can be analyzed whether the average of the absolute values of the difference values exceeds the second average standard AVE 2 and the average of the difference values is less than the third average standard AVE 3. In addition, by identifying M1, where the difference value 751 changes from a negative value to a positive value, and M2, which changes from a positive value to a negative value, it can be analyzed that the frequency is less than the second frequency standard. If these conditions are met, the overall difference value has a form similar to a sine curve, so the fact of temperature change can be recognized.
나아가서 본 발명에서는 차이값에 대한 다차원 데이터 테이블을 이용하여 감시 대상 공간에 대한 상황을 판단할 수 있다. 도 9 및 도 16 내지 18은 본 발명에서 차이값에 대한 다차원 데이터 테이블을 이용하여 감시 대상 공간 상의 이벤트를 판단하는 일례를 나타낸다. 본 발명에서 상기 도 16 내지 상기 도 18과 같은 다차원 데이터 테이블을 생성하고 보관하는 사항에 대해서는 앞서 상기 도 9 등을 참조하여 설명하였으므로, 자세한 설명은 생략하도록 한다.Furthermore, in the present invention, the situation of the space to be monitored can be determined using a multidimensional data table for difference values. 9 and 16 to 18 show an example of determining an event in a space to be monitored using a multidimensional data table for difference values in the present invention. In the present invention, the matters of creating and storing multidimensional data tables such as those shown in FIGS. 16 to 18 have been previously described with reference to FIG. 9 and the like, so detailed description will be omitted.
상기 도 16 내지 상기 도 18의 (a)에서 노란색은 차이값 d 가 0에 가까운 경우이고, 빨간색은 차이값이 큰 양수, 파란색은 차이값이 큰 음수를 나타낸다. 도 9의 경우 현재 측정 주기와 과거 측정 주기에 측정된 스펙트럼들이 전반적으로 차이가 없음을 알 수 있다. 즉, 감시 대상 공간 내에 움직임이나 온도변화가 없는, 평온한 상태가 유지되고 있는 상태이다. In Figures 16 to 18(a), yellow indicates a case where the difference value d is close to 0, red indicates a positive number with a large difference value, and blue indicates a negative number with a large difference value. In the case of FIG. 9, it can be seen that there is no overall difference between the spectra measured in the current measurement cycle and the past measurement cycle. In other words, a calm state is maintained in the space subject to monitoring, with no movement or temperature change.
상기 도 16에 도시된 다차원 데이터 테이블(810, 820)은 현재 시점으로부터 60초 이전부터 지속적으로 차이값이 무질서하고 현저하게 변동되고 있다. 앞서 실시예를 통해 공간 상황 판단 수단(300)이 이벤트를 판단하는 과정을 적용하여 판단하면, 감시 대상 공간 상에서 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다. 보다 구체적으로는 물체의 지속적인 움직임이 있는 것으로 판단할 수 있다. 가령, 감시 대상 공간 상에서 사람이 계속 움직이고 있는 경우일 수 있다.In the multidimensional data tables 810 and 820 shown in FIG. 16, the difference values are continuously disordered and fluctuate significantly since 60 seconds from the current time. If the spatial situation determination means 300 applies the process of determining an event through the previous embodiment, it can be determined that there is a change in the physical shape in the space to be monitored. More specifically, it can be determined that there is continuous movement of the object. For example, this may be a case where a person is continuously moving in the space being monitored.
상기 도 17에 도시된 다차원 데이터 테이블(830, 840)은 4036Hz 주파수 이전 구간에서는 차이값이 일정 수준으로 미세하게 변화되다가, 4036Hz 주파수부터 차이값에 현저한 변동이 시작되어 4076Hz까지 차이값이 현저히 변화되는 패턴(835)을 나타낸다. 앞서 실시예를 통해 공간 상황 판단 수단(300)이 이벤트를 판단하는 과정을 적용하여 판단하면, 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다. 보다 구체적으로는 4036Hz 주파수 이전 구간에서는 평온한 상태가 유지되다가, 4036Hz 주파수 부근에서 측정 감시 대상 공간 상에서 처음으로 물체의 움직임이 발생된 것으로 판단할 수 있다. 가령, 감시 대상 공간 안으로 침입자가 들어온 경우일 수 있다.The multidimensional data tables 830 and 840 shown in FIG. 17 show that the difference value changes slightly at a certain level in the section before the 4036 Hz frequency, but the difference value begins to fluctuate significantly from the 4036 Hz frequency, and the difference value changes significantly up to 4076 Hz. Indicates pattern 835. If the spatial situation determination means 300 applies the process of determining an event through the previous embodiment, it can be determined that there is a change in the physical shape of the space to be monitored. More specifically, it can be determined that a calm state was maintained in the section before the 4036Hz frequency, and that movement of an object occurred for the first time in the space subject to measurement and monitoring around the 4036Hz frequency. For example, this may be the case when an intruder enters the space being monitored.
상기 도 18에 도시된 다차원 데이터 테이블(850, 860)은 현재 측정 주기와 60초 이전 측정 주기를 비교하여 산출된 차이값이 전체적으로 싸인(sin) 곡선과 유사한 형태(870)를 나타낸다. 그리고 60초 이전 측정 주기로부터 점차적으로 현재에 가까워지는 측정 주기를 현재 측정 주기와 비교하여 산출된 차이값을 보면, 차이값의 변화가 점차적으로 줄어드는 패턴(851, 852, 853, 861, 862, 863)으로 나타난다. 이러한 차이값의 변화 정도와 변화 패턴을 앞서 실시예를 통해 공간 상황 판단 수단(300)이 이벤트를 판단하는 과정을 적용하여 판단하면, 감시 대상 공간 상에서 온도 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다. 보다 구체적으로는 60초 이전에 화재가 발생되어 현재 화재가 활발히 진행 중인 것으로 판단할 수 있다.The multidimensional data tables 850 and 860 shown in FIG. 18 show that the difference value calculated by comparing the current measurement period with the previous measurement period 60 seconds has a shape 870 similar to a sinusoidal curve. And if you look at the difference value calculated by comparing the measurement cycle that gradually approaches the current measurement cycle from 60 seconds ago to the current measurement cycle, you can see a pattern in which the change in the difference value gradually decreases (851, 852, 853, 861, 862, 863 ) appears as If the degree of change in the difference value and the change pattern are determined by applying the process by which the spatial situation determination means 300 determines an event according to the previous embodiment, it can be determined that there is a temperature change in the space to be monitored. More specifically, the fire broke out 60 seconds ago, so it can be determined that the fire is currently actively in progress.
종래 기술에서는, 현재 측정된 스펙트럼과 과거에 측정된 스펙트럼이 얼마나 다른지에 대해서만 주목하였다. 그러므로 두 스펙트럼이 다르다는 사실로부터 두 스펙트럼이 측정된 시간 사이에 무엇인가 변화가 있다는 사실은 파악이 가능하였지만, 구체적으로 어떤 이벤트가 발생하였는지는 알 수 없었다.In the prior art, only attention was paid to how different the currently measured spectrum was from the spectrum measured in the past. Therefore, from the fact that the two spectra were different, it was possible to determine that something had changed between the times when the two spectra were measured, but it was not possible to know what specific event occurred.
그런데 본 발명에서는 현재 측정된 스펙트럼과 과거에 측정된 스펙트럼이 얼마나 다른지 측정하는 것을 넘어서, 구체적으로 어떻게 다른지를 상세히 관찰한다. 그 결과, 감시 대상 공간에 최초로 침입이 발생한 시간을 정확하게 알 수 있다(예컨대 도13의 P2). 뿐만 아니라, 예컨대, 상대적으로 좁은 시간(주파수) 구간(예컨대 도14의 P3)에서 차이값의 산포도가 높게 나온다면, 이것은 움직임이 발생한 것으로 판단할 수 있고, 반대로 상대적으로 좁은 시간(주파수) 구간(예컨대 도15의 P5)에서 차이값의 산포도가 낮게 나온다면, 온도변화가 발생한 것으로 판단할 수 있다. However, in the present invention, beyond measuring how different the currently measured spectrum is from the spectrum measured in the past, we observe in detail how they are different. As a result, the time when the first intrusion into the monitored space occurred can be accurately determined (for example, P2 in Figure 13). In addition, for example, if the dispersion of the difference value is high in a relatively narrow time (frequency) section (e.g., P3 in Figure 14), it can be determined that movement has occurred, and conversely, in the relatively narrow time (frequency) section ( For example, if the dispersion of the difference value in P5) of Figure 15 is low, it can be determined that a temperature change has occurred.
이처럼 본 발명에 의하면 감시 대상 공간에 대한 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼들을 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 비교하고 그 차이값의 변화 정도와 변화 패턴을 분석한다. 이를 통해 감시 대상 공간의 물리적 상황 변화를 더 빨리, 더 정확하게 감지할 수 있다. 나아가 본 발명에서는 차이값의 변화 패턴을, 비 전문가라도 직관적이고 쉽게 파악할 수 있도록, 시각적 데이터 테이블로 만들어서 제공한다. In this way, according to the present invention, the frequency response spectra for each measurement period for the space to be monitored are compared in individual frequency units or frequency section units, and the degree of change in the difference value and change pattern are analyzed. Through this, changes in the physical situation of the monitored space can be detected more quickly and more accurately. Furthermore, in the present invention, the change pattern of the difference value is provided in a visual data table so that even non-experts can understand it intuitively and easily.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과하다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an exemplary explanation of the technical idea of the present invention. Those skilled in the art will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the embodiments described in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but are for illustrative purposes, and the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted in accordance with the claims below, and all technical ideas within the equivalent scope should be interpreted as being included in the scope of rights of the present invention.

Claims (10)

  1. 측정 주기별로 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하고 음향 신호를 수신하여 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼을 획득하는 주파수 응답 측정 단계;A frequency response measurement step of emitting an acoustic signal to the monitoring target space for each measurement cycle and receiving the acoustic signal to obtain a frequency response spectrum for each measurement cycle;
    특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대응시켜 비교하여, 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출하는 차이값 산출 단계;A difference value calculation step of comparing the frequency response spectrum of a specific period and the comparison target frequency response spectrum in individual frequency units or frequency section units to calculate a difference value for each individual frequency unit or frequency section unit;
    상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간 중 어느 하나 이상에 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 차이값 보관 단계; 및A difference value storage step of matching the difference value to one or more of the corresponding frequency or the corresponding measurement time and storing it in a database; and
    주파수 또는 측정 시간에 따른 차이값의 변동 정도 또는 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 공간 상황 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 방법.A spatial monitoring method using an acoustic signal, comprising a spatial situation determination step of determining the situation of the space to be monitored based on the degree of change or change pattern of the difference value according to frequency or measurement time.
  2. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 차이값 산출 단계는,The difference value calculation step is,
    특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 적어도 하나 이상의 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 비교하며,Compare the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of at least one other measurement period,
    상기 차이값 보관 단계는,The difference value storage step is,
    상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 방법.A spatial monitoring method using an acoustic signal, characterized in that the difference value is matched and stored with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of a specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of another measurement cycle.
  3. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 주파수 응답 측정 단계는,The frequency response measurement step is,
    시간에 따라 지속적 또는 단계적으로 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하며,It emits a single sound signal whose frequency changes continuously or gradually over time into the monitored space.
    상기 공간 상황 판단 단계는,The spatial situation determination step is,
    제1 주파수 구간 또는 제1 시간 구간 동안 차이값의 산포도(degree of scattering)가 제1 기준 미만으로 유지되다가 제2 주파수 구간 또는 제2 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제2 기준을 초과하는 경우, 상기 제2 주파수 구간 또는 상기 제2 시간 구간에서 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 방법.If the degree of scattering of the difference value during the first frequency section or the first time section is maintained below the first standard and then the degree of scattering of the difference value during the second frequency section or the second time section exceeds the second standard, A space monitoring method using an acoustic signal, characterized in that it is determined that there is a change in the physical shape of the monitored space in the second frequency section or the second time section.
  4. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 공간 상황 판단 단계는,The spatial situation determination step is,
    제3 주파수 구간 또는 제3 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제3 기준을 초과하는 경우, 상기 제3 주파수 구간 또는 상기 제3 시간 구간에서 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 방법.If the dispersion of the difference value during the third frequency section or the third time section exceeds the third standard, it is determined that there is a change in the physical shape of the monitored space in the third frequency section or the third time section. Space monitoring method using characteristic acoustic signals.
  5. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 공간 상황 판단 단계는,The spatial situation determination step is,
    제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제4 기준을 초과하고, 상기 제4 주파수 구간 또는 상기 제4 시간 구간 내에 포함되는 제5 주파수 구간 또는 제5 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제5 기준 미만인 경우, 상기 제4 주파수 구간 또는 상기 제4 시간 구간에서 상기 감시 대상 공간 상에 온도 변화가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 방법.The scatter plot of the difference value during the fourth frequency section or the fourth time section exceeds the fourth standard, and the scatter plot of the difference value during the fifth frequency section or fifth time section included within the fourth frequency section or the fourth time section. If is less than the fifth standard, a space monitoring method using an acoustic signal, characterized in that it is determined that there is a temperature change in the monitored space in the fourth frequency section or the fourth time section.
  6. 측정 주기별로 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하고 음향 신호를 수신하여 측정 주기별 주파수 응답 스펙트럼을 측정하고, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 비교 대상 주파수 응답 스펙트럼과 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위로 대응시켜 비교하여, 개별 주파수 단위 또는 주파수 구간 단위마다 차이값을 산출하는 주파수 응답 측정 수단;By emitting an acoustic signal to the monitoring target space for each measurement cycle and receiving the acoustic signal, the frequency response spectrum for each measurement cycle is measured, and the frequency response spectrum of a specific cycle is matched with the frequency response spectrum to be compared in individual frequency units or frequency section units. Frequency response measuring means for comparing and calculating a difference value for each individual frequency unit or frequency section unit;
    상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간 중 어느 하나 이상에 매칭시켜 데이터베이스에 보관하는 데이터베이스 구축 수단; 및Database construction means for matching the difference value to one or more of the corresponding frequency or the corresponding measurement time and storing it in a database; and
    주파수 또는 측정 시간에 따른 차이값의 변동 정도 또는 변동 패턴을 기초로 감시 대상 공간의 상황을 판단하는 공간 상황 판단 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템.A space monitoring system using acoustic signals, characterized in that it includes a spatial situation determination means for determining the situation of the space to be monitored based on the degree of change or change pattern of the difference value according to frequency or measurement time.
  7. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 주파수 응답 측정 수단은,The frequency response measuring means is,
    특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼을 적어도 하나 이상의 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼과 비교하며,Compare the frequency response spectrum of a specific period with the frequency response spectrum of at least one other measurement period,
    상기 데이터베이스 구축 수단은,The database construction means are,
    상기 차이값을 해당 주파수 또는 해당 측정 시간, 특정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간 및 다른 측정 주기의 주파수 응답 스펙트럼의 측정 시간 구간과 매칭시켜 보관하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템.A space monitoring system using acoustic signals, characterized in that the difference value is stored by matching it with the corresponding frequency or corresponding measurement time, the measurement time section of the frequency response spectrum of a specific cycle, and the measurement time section of the frequency response spectrum of another measurement cycle.
  8. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 주파수 응답 측정 수단은,The frequency response measuring means is,
    시간에 따라 지속적 또는 단계적으로 주파수가 변하는 단일음의 음향 신호를 감시 대상 공간으로 방출하며,It emits a single sound signal whose frequency changes continuously or gradually over time into the monitored space.
    상기 공간 상황 판단 수단은,The means for determining the spatial situation is,
    제1 주파수 구간 또는 제1 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제1 기준 미만으로 유지되다가 제2 주파수 구간 또는 제2 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제2 기준을 초과하는 경우, 상기 제2 주파수 구간 또는 상기 제2 시간 구간에서 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템.If the dispersion of the difference value is maintained below the first standard during the first frequency section or the first time section and the dispersion of the difference value exceeds the second standard during the second frequency section or the second time section, the second frequency section Or, a space monitoring system using an acoustic signal, characterized in that it is determined that there is a change in the physical shape of the space to be monitored in the second time period.
  9. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 공간 상황 판단 수단은,The means for determining the spatial situation is,
    제3 주파수 구간 또는 제3 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제3 기준을 초과하는 경우, 상기 제3 주파수 구간 또는 상기 제3 시간 구간에서 상기 감시 대상 공간에 물리적 형상의 변화가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템.If the dispersion of the difference value during the third frequency section or the third time section exceeds the third standard, it is determined that there is a change in the physical shape of the monitored space in the third frequency section or the third time section. A spatial surveillance system using characteristic acoustic signals.
  10. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 공간 상황 판단 수단은,The means for determining the spatial situation is,
    제4 주파수 구간 또는 제4 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제4 기준을 초과하고, 상기 제4 주파수 구간 또는 상기 제4 시간 구간 내에 포함되는 제5 주파수 구간 또는 제5 시간 구간 동안 차이값의 산포도가 제5 기준 미만인 경우, 상기 제4 주파수 구간 또는 상기 제4 시간 구간에서 상기 감시 대상 공간에 온도 변화가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 음향 신호를 이용한 공간 감시 시스템.The scatter plot of the difference value during the fourth frequency section or the fourth time section exceeds the fourth standard, and the scatter plot of the difference value during the fifth frequency section or fifth time section included within the fourth frequency section or the fourth time section. If is less than the fifth standard, a space monitoring system using an acoustic signal, characterized in that it is determined that there is a temperature change in the monitored space in the fourth frequency section or the fourth time section.
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