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메모리(memory); 및상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하는 프로세서(processor)를 포함하되,상기 적어도 하나의 명령은,카메라로부터 프레임 영상을 획득하도록 하는 명령,상기 프레임 영상으로부터 진동 신호를 획득하도록 하는 명령,상기 진동 신호로부터 상기 카메라의 진동에 의한 노이즈 신호를 제거하도록 하는 명령,상기 노이즈 신호가 제거된 진동 신호로부터 미세 움직임을 증폭시킨 모션 신호를 획득하도록 하는 명령,상기 모션 신호로부터 진동 특성을 추출하도록 하는 명령,상기 진동 특성으로부터 피크 신호를 추출하여 지진 여부를 예측하도록 하는 명령, 및일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라로부터 예측된 지진 예측 정보를 수신하여 지진 발생 여부를 판단하도록 하는 명령을 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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제1 항에 있어서, 상기 노이즈 신호가 제거된 진동 신호로부터 미세 움직임을 증폭시킨 모션 신호를 획득하도록 하는 명령은,심층 증폭 네트워크에 의해 미세 움직임이 증폭된 프레임 영상을 획득하도록 하는 명령; 및상기 증폭된 프레임 영상으로부터 미세 움직임에 따른 진동 신호가 증폭된 모션 신호를 획득하도록 하는 명령을 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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제2 항에 있어서, 심층 증폭 네트워크에 의해 미세 움직임이 증폭된 프레임 영상을 획득하도록 하는 명령은,상기 심층 증폭 네트워크에 연속적인 2개의 상기 프레임 영상들을 입력하여, 상기 프레임 영상들을 각각 형태 표현 및 질감 표현으로 공간상 분해하도록 하는 명령,상기 프레임 영상들의 형태 표현들 간의 차이를 증폭시키도록 하는 명령, 및상기 증폭된 형태 표현의 차이를 상기 질감 표현과 디코딩하여, 미세 움직임이 증폭된 프레임 영상을 획득하도록 하는 명령을 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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제1 항에 있어서,상기 모션 신호로부터 진동 특성을 추출하도록 하는 명령에서는,상기 모션 신호의 50% 진폭 범위를 나타내는 IQR(interquatile Range), 상기 모션 신호가 기준선 0을 교차하는 횟수를 나타내는 ZC(Zero Crossing) 및 시간 구간에 걸친 상기 모션 신호의 진폭 누적 측정값인 CAV(Cumulative Absolute Velocity)를 산출하는, 조기 지진 감지 장치
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제4 항에 있어서,상기 IQR 및 상기 ZC 값은 지진 운동 또는 비지진 운동의 여부를 판별하기 위한 정보로 사용되고, 상기 CAV값은 지진 운동의 판별 정확도를 높이기 위한 정보로 사용되는, 조기 지진 감지 장치
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제1 항에 있어서,상기 진동 특성으로부터 피크 신호를 추출하여 지진 여부를 예측하도록 하는 명령은,딥러닝 기반의 심층 지진 분류 네트워크에 상기 진동 특성을 입력하여 피크 신호의 확률 분포를 산출하도록 하는 명령, 및상기 확률 분포 산출 결과에 따라, 상기 피크 신호를 P-파, S-파 또는 노이즈 신호 중 어느 하나로 예측한 상기 지진 예측 정보를 출력하도록 하는 명령을 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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제6 항에 있어서,상기 심층 지진 분류 네트워크는, ReLU 활성화 함수를 사용하는 컨벌루션을 사용하는 다운 샘플링 및 업 샘플링으로 구성되는, 조기 지진 감지 장치
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제1 항에 있어서,상기 일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라로부터 예측된 지진 예측 정보를 수신하여 지진 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은,상기 일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라를 클러스터링하여 해당 카메라로부터 개별 예측된 지진 예측 정보를 수신하도록 하는 명령, 및상기 지진 예측 정보로부터 지진 발생 여부를 판단하도록 하는 명령을 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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제1 항에 있어서,상기 일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라로부터 예측된 지진 예측 정보를 수신하여 지진 발생 여부를 판단하도록 하는 명령 이후에, 적어도 하나의 상기 지진 예측 정보를 분석하여 지진 파라미터 정보를 산출하도록 하는 명령을 더 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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제9 항에 있어서,상기 지진 파라미터 정보는,지진의 도착 시간, 진앙 및 지진의 규모 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 조기 지진 감지 장치
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카메라로부터 프레임 영상을 획득하는 단계;상기 프레임 영상으로부터 진동 신호를 획득하는 단계;상기 진동 신호로부터 상기 카메라의 진동에 의한 노이즈 신호를 제거하는 단계;상기 노이즈 신호가 제거된 진동 신호로부터 미세 움직임을 증폭시킨 모션 신호를 획득하는 단계;상기 모션 신호로부터 진동 특성을 추출하는 단계;상기 진동 특성으로부터 피크 신호를 추출하여 지진 여부를 예측하는 단계; 및일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라로부터 예측된 지진 예측 정보를 수신하여 지진 발생 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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제11 항에 있어서, 상기 노이즈 신호가 제거된 진동 신호로부터 미세 움직임을 증폭시킨 모션 신호를 획득하는 단계는,심층 증폭 네트워크에 의해 미세 움직임이 증폭된 프레임 영상을 획득하는 단계; 및상기 증폭된 프레임 영상으로부터 미세 움직임에 따른 진동 신호가 증폭된 모션 신호를 획득하는 단계를 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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제12 항에 있어서, 심층 증폭 네트워크에 의해 미세 움직임이 증폭된 프레임 영상을 획득하는 단계는,상기 심층 증폭 네트워크에 연속적인 2개의 상기 프레임 영상들을 입력하여, 상기 프레임 영상들을 각각 형태 표현 및 질감 표현으로 공간상 분해하는 단계;상기 프레임 영상들의 형태 표현들 간의 차이를 증폭시키는 단계; 및상기 증폭된 형태 표현의 차이를 상기 질감 표현과 디코딩하여, 미세 움직임이 증폭된 프레임 영상을 획득하는 단계를 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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제11 항에 있어서,상기 모션 신호로부터 진동 특성을 추출하는 단계에서는,상기 모션 신호의 50% 진폭 범위를 나타내는 IQR(interquatile Range), 상기 모션 신호가 기준선 0을 교차하는 횟수를 나타내는 ZC(Zero Crossing) 및 시간 구간에 걸친 상기 모션 신호의 진폭 누적 측정값인 CAV(Cumulative Absolute Velocity)를 산출하는, 조기 지진 감지 방법
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제14 항에 있어서,상기 IQR 및 상기 ZC 값은 지진 운동 또는 비지진 운동의 여부를 판별하기 위한 정보로 사용되고, 상기 CAV값은 지진 운동의 판별 정확도를 높이기 위한 정보로 사용되는, 조기 지진 감지 방법
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제11 항에 있어서,상기 진동 특성으로부터 피크 신호를 추출하여 지진 여부를 예측하는 단계는,딥러닝 기반의 심층 지진 분류 네트워크에 상기 진동 특성을 입력하여 피크 신호의 확률 분포를 산출하는 단계; 및상기 확률 분포 산출 결과에 따라, 상기 피크 신호를 P-파, S-파 또는 노이즈 신호 중 어느 하나로 예측한 상기 지진 예측 정보를 출력하는 단계를 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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제16 항에 있어서,상기 심층 지진 분류 네트워크는, ReLU 활성화 함수를 사용하는 컨벌루션을 사용하는 다운 샘플링 및 업 샘플링으로 구성되는, 조기 지진 감지 방법
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제11 항에 있어서,상기 일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라로부터 예측된 지진 예측 정보를 수신하여 지진 발생 여부를 판단하는 단계는,상기 일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라를 클러스터링하여 해당 카메라로부터 개별 예측된 지진 예측 정보를 수신하는 단계; 및상기 지진 예측 정보로부터 지진 발생 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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제11 항에 있어서,상기 일정 범위 내에 위치되는 적어도 하나의 다른 카메라로부터 예측된 지진 예측 정보를 수신하여 지진 발생 여부를 판단하는 단계 이후에, 적어도 하나의 상기 지진 예측 정보를 분석하여 지진 파라미터 정보를 산출하는 단계를 더 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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제19 항에 있어서,상기 지진 파라미터 정보는, 지진의 도착 시간, 진앙 및 지진의 규모 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 조기 지진 감지 방법
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