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각 우범 지역에 설치되어, 해당 우범 지역 내에서 발생되는 음향 정보를 수집하여 수집된 음향 정보에서 위급 상황에 대한 이벤트를 감지하여 비상벨 작동 신호를 발생하는 비상벨 장치;상기 비상벨 작동 신호가 수신되면 상기 비상벨 장치로부터 음향 정보를 실시간 수신하고, 상기 음향 정보에서 시간별 핵심 음원을 분류하고, 상기 분류된 시간별 핵심 음원을 이용하여 범죄 발생 여부에 대한 상황 분석 결과를 제공하는 분석 서버; 및 상기 상황 분석 결과가 수신되면 상기 비상벨 작동 신호가 발생된 우범 지역을 관할하는 보안 단말에 상기 상황 분석 결과에 근거하여 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보를 제공하는 관제 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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제1항에 있어서,상기 비상벨 장치는 상기 관제 서버에 의해 지정된 고유한 식별 정보를 가지고, 상기 비상벨 작동 신호와 상황 분석 결과는 해당 비상벨 장치의 식별 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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제2항에 있어서,상기 분석 서버는, 우범 지역별 관할하는 보안 단말의 정보를 저장하고, 상기 상황 분석 결과에 포함된 비상벨 장치의 식별 정보를 이용하여 해당 우범 지역을 관할하는 보안 단말의 정보를 불러와 상기 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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제1항에 있어서,상기 비상벨 장치는,상기 우범 지역에 대한 현장 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라 장치를 더 포함하고,상기 관제 서버는, 상기 상황 분석 결과와 상기 카메라 장치를 통해 전송받은 현장 영상을 이용하여 시간별로 현장 상황을 기설정된 보안 레벨로 구분하고, 상기 구분된 보안 레벨에 따라 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보를 발생시키는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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제1항에 있어서,상기 분석 서버는, 시계열 특성을 갖는 음향 정보에 대해 시간-주파수 도메인에서 상관 관계를 포함하는 유효 특징을 추출하고, 컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 추출된 유효 특징을 토대로 적어도 하나 이상의 핵심 음원을 분류하고, 상기 분류된 핵심 음원들을 이용하여 현장 상황에 대한 상황 분석 결과를 예측하는 인공지능 기반의 음향 분석 알고리즘을 수행하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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제5항에 있어서,상기 인공 지능 기반의 음향 분석 알고리즘은,범죄 상황별 다수의 샘플 음원을 수집하여 학습을 위한 데이터셋으로 저장하는 데이터 수집 모듈;상기 샘플 음원들을 전처리하고, 상기 전처리가 완료된 데이터에서 청각적 특성을 특징벡터로 추출하고, 상기 추출된 특징 벡터를 이용하여 범죄 상황별 핵심 음원을 분류하기 위한 분류기를 생성하여 학습하는 학습 모듈;상기 비상벨 장치로부터 음향 정보가 수신되면, 상기 수신된 음향 정보를 전처리하여 특징 벡터를 추출하고, 상기 추출된 특징 벡터에 대하여 상기 학습된 분류기를 이용하여 적어도 하나 이상의 핵심 음원을 분류하는 상황 분석 모듈; 및 상기 분류된 핵심 음원들을 기초로 하여 도출된 범죄 상황에 대한 상황 분석 결과를 예측하는 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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제6항에 있어서,상기 인공 지능 기반의 음향 분석 알고리즘은, 상기 예측 모듈에서 예측된 상황 분석 결과를 기설정된 보안 레벨의 범죄 코드로 분류하고, 상기 분류된 범죄 코드에 따라 출동 시간, 대응 인력, 상황 대응 행동 정보가 다르게 설정되어 상기 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보를 제공하는 코드 분류 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 시스템
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음향 기반의 비상벨 장치를 이용하는 비상벨 관제 시스템에 의해 수행되는 음향 기반의 비상벨 관제 방법에 있어서,a) 기 설정된 우범 지역에 설치된 비상벨 장치로부터 비상벨 작동 신호가 감지되면, 해당 우범 지역 내에서 발생되는 음향 정보를 수신하는 단계;b) 상기 수신된 음향 정보에서 시간별 핵심 음원을 분류하고, 상기 분류된 시간별 핵심 음원을 이용하여 범죄 발생 여부에 대한 상황 분석 결과를 제공하는 단계; 및 c) 상기 비상벨 작동 신호가 발생된 우범 지역을 관할하는 보안 단말에 상기 상황 분석 결과에 근거하여 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 방법
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제8항에 있어서,상기 b) 단계는, 시계열 특성을 갖는 음향 정보에 대해 시간-주파수 도메인에서 상관 관계를 포함하는 유효 특징을 추출하고, 컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 추출된 유효 특징을 토대로 적어도 하나 이상의 핵심 음원을 분류하고, 상기 분류된 핵심 음원들을 이용하여 현장 상황에 대한 상황 분석 결과를 예측하는 인공지능 기반의 음향 분석 알고리즘을 수행하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 방법
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제9항에 있어서,상기 인공 지능 기반의 음향 분석 알고리즘은,범죄 상황별 다수의 샘플 음원을 수집하여 학습을 위한 데이터셋으로 저장하는 데이터 수집 과정;상기 샘플 음원들을 전처리하고, 상기 전처리가 완료된 데이터에서 청각적 특성을 특징벡터로 추출하고, 상기 추출된 특징 벡터를 이용하여 범죄 상황별 핵심 음원을 분류하기 위한 분류기를 생성하여 학습하는 학습 과정;상기 비상벨 장치로부터 음향 정보가 수신되면, 상기 수신된 음향 정보를 전처리하여 특징 벡터를 추출하고, 상기 추출된 특징 벡터에 대하여 상기 학습된 분류기를 이용하여 적어도 하나 이상의 핵심 음원을 분류하는 상황 분석 과정; 및 상기 분류된 핵심 음원들을 기초로 하여 도출된 범죄 상황에 대한 상황 분석 결과를 예측하는 예측 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 방법
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제10항에 있어서,상기 인공 지능 기반의 음향 분석 알고리즘은, 상기 예측 과정에서 예측된 상황 분석 결과를 기설정된 보안 레벨의 범죄 코드로 분류하고, 상기 분류된 범죄 코드에 따라 출동 시간, 대응 인력, 상황 대응 행동 정보가 다르게 설정되어 상기 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보를 제공하는 코드 분류 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 기반의 비상벨 관제 방법
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음향 기반의 비상벨 장치와 연동하여 음향 정보를 분석하는 분석 서버에 있어서,상기 비상벨 장치로부터 비상벨 작동 신호가 수신되면, 상기 비상벨 장치로부터 음향 정보를 실시간 수신하고, 인공지능 기반의 음향 분석 알고리즘을 통해 상기 음향 정보에서 시간별 핵심 음원을 분류하고, 상기 분류된 시간별 핵심 음원을 이용하여 범죄 발생 여부에 대한 상황 분석 결과를 제공하며,상기 비상벨 장치가 설치된 각 우범 지역을 관할하는 관제 서버와 연동하여, 상기 비상벨 작동 신호가 발생된 우범 지역의 담당 보안 단말에 상기 상황 분석 결과에 근거하여 현장 출동 정보 또는 상황 대처 정보가 전송되도록 하되,상기 인공지능 기반의 음향 분석 알고리즘은, 시계열 특성을 갖는 음향 정보에 대해 시간-주파수 도메인에서 상관 관계를 포함하는 유효 특징을 추출하고, 컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 추출된 유효 특징을 토대로 적어도 하나 이상의 핵심 음원을 분류하고, 상기 분류된 핵심 음원들을 이용하여 현장 상황에 대한 상황 분석 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 분석 서버
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