| 1 |
1
복수 개의 센서를 포함하는 센서 네트워크를 이용하여 이동 객체의 행위 패턴을 분류하는 방법에 있어서,상기 복수 개의 센서로부터 수신된 복수 개의 신호의 각각의 신호 성분을 포함하는 다변량 신호를 생성하는 단계;미리 저장된 행위 분류 정보를 검색하여 상기 다변량 신호에 대응하는 복수 개의 행위 식별자를 생성하는 단계;미리 저장된 복수 개의 의존도 테이블에서 상기 복수 개의 행위 식별자에 대응하는 의존도 테이블의 행위 패턴을 검출하는 단계; 및상기 행위 패턴이 미리 설정된 사고 행위 패턴인 경우, 위험 상황에 대한 조기 경보를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 복수 개의 의존도 테이블은 복수 개의 행위 패턴에 각각 대응하고,상기 행위 패턴을 검출하는 단계는상기 복수 개의 행위 식별자를 시간 순으로 정렬하여 상기 복수 개의 행위 식별자를 포함하는 행위 식별자 시퀀스를 생성하는 단계;상기 행위 식별자 시퀀스에 대응하는 기준 행위 패턴을 생성하는 단계;상기 기준 행위 패턴을 바탕으로 미리 정해진 연산 방식에 따라 상기 기준 행위 패턴에 포함된 복수 개의 행위 식별자간의 의존도를 계산하여 복수 개의 의존도 값을 생성하는 단계;상기 복수 개의 의존도 값을 바탕으로 상기 기준 행위 패턴에 대응하는 기준 의존도 테이블을 생성하는 단계; 및상기 복수 개의 의존도 테이블 중 상기 기준 의존도 테이블에 대응하는 의존도 테이블을 검색하여 상기 의존도 테이블에 대응하는 행위 패턴을 출력하는 단계를 포함하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 행위 패턴을 출력하는 단계는벡터 기반 코사인 거리 기법에 따라 상기 의존도 테이블을 검색하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 복수 개의 행위 식별자를 생성하는 단계는상기 다변량 신호를 미리 설정된 방식에 따라 전처리하여 상기 다변량 신호에 대응하는 데이터 스트림을 생성하는 단계;상기 데이터 스트림을 분할하여 복수 개의 블록 데이터를 생성하는 단계; 및상기 행위 분류 정보를 검색하여 상기 복수 개의 블록 데이터에 각각 대응하는 상기 복수 개의 행위 식별자를 출력하는 단계를 포함하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 행위 분류 정보는미리 설정된 복수 개의 행위 데이터의 각각의 행위 식별자에 대한 정보를 포함하고,상기 복수 개의 행위 식별자를 출력하는 단계는상기 행위 분류 정보에서 각 블록 데이터에 대응하는 행위 데이터의 행위 식별자를 검색하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 데이터 스트림을 생성하는 단계는상기 다변량 신호를 정규화 및 샘플링하여 상기 데이터 스트림을 생성하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 7 |
7
제4항에 있어서,상기 복수 개의 블록 데이터를 생성하는 단계는상기 데이터 스트림에 미리 설정된 윈도우 크기의 슬라이딩 윈도우를 적용하여 상기 복수 개의 블록 데이터를 생성하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 행위 패턴이 미리 설정된 사고 행위 패턴인 경우, 상기 이동 객체의 동작을 제어하는 단계를 더 포함하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 9 |
9
제1항에 있어서,상기 복수 개의 센서로부터 제1 시간 동안의 상기 복수 개의 신호를 수신하는 단계; 및상기 행위 패턴이 미리 설정된 사고 행위 패턴이 아닌 경우, 상기 복수 개의 센서로부터 제2 시간 동안의 복수 개의 신호를 수신하는 단계를 더 포함하는 행위 패턴 분류 방법
|
| 10 |
10
복수 개의 센서를 포함하는 센서 네트워크를 이용하여 이동 객체의 행위 패턴을 분류하는 시스템에 있어서,상기 복수 개의 센서로부터 수신된 복수 개의 신호를 바탕으로 다변량 신호를 생성하는 신호 수신부;미리 설정된 행위 분류 정보를 저장하고, 상기 다변량 신호를 전처리하여 데이터 스트림을 생성하며, 상기 행위 분류 정보를 바탕으로 상기 데이터 스트림에 대응하는 복수 개의 행위 식별자를 생성하는 행위 분류부;미리 설정된 복수 개의 행위 패턴에 각각 대응하는 복수 개의 의존도 테이블을 저장하고, 상기 복수 개의 행위 식별자에 대응하는 기준 행위 패턴을 생성하며, 상기 복수 개의 의존도 테이블을 바탕으로 상기 기준 행위 패턴에 대응하는 행위 패턴을 검출하는 행위 패턴 분류부; 및상기 기준 행위 패턴 및 상기 행위 패턴을 바탕으로 상기 이동 객체의 행위를 예측하는 제어부를 포함하고,상기 행위 분류부는미리 설정된 복수 개의 행위 데이터의 각각의 행위 식별자에 대한 정보를 포함하는 상기 행위 분류 정보를 저장하는 분류 정보 저장부;상기 다변량 신호를 정규화 및 샘플링하여 상기 데이터 스트림을 생성하는 전처리부;미리 설정된 슬라이딩 윈도우를 통해 상기 데이터 스트림을 복수 개의 블록 데이터로 분할하는 윈도우 적용부; 및상기 행위 분류 정보에서 각 블록 데이터에 대응하는 행위 데이터의 행위 식별자를 검색하는 정보 검색부를 포함하는 행위 패턴 분류 시스템
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
제10항에 있어서,상기 행위 패턴 분류부는상기 복수 개의 행위 식별자를 시간 순으로 정렬한 시퀀스를 바탕으로 기준 행위 패턴을 생성하고, 미리 정해진 연산 방식에 따라 상기 복수 개의 행위 식별자간의 의존도를 계산하여 상기 기준 행위 패턴에 대응하는 기준 의존도 테이블을 생성하는 테이블 생성부; 및상기 복수 개의 의존도 테이블 중 상기 기준 의존도 테이블에 대응하는 의존도 테이블을 검색하여 상기 행위 패턴을 출력하는 테이블 검색부를 포함하는 행위 패턴 분류 시스템
|
| 13 |
13
제10항에 있어서,상기 제어부는상기 이동 객체의 예측된 행위가 미리 설정된 위험 행위에 대응하는 경우 상기 이동 객체의 동적을 제어하는 행위 패턴 분류 시스템
|
| 14 |
14
제10항에 있어서,상기 제어부의 제어에 따라 경보기 또는 램프를 통해 위험 상황에 대한 조기 경보를 수행하는 경보부를 더 포함하고,상기 제어부는상기 행위 패턴이 미리 설정된 사고 행위 패턴인 경우, 상기 경보부로 경보 메시지를 전달하는 행위 패턴 분류 시스템
|
