| 1 |
1
스마트 웨어러블 장치의 기압 센서를 이용하여 사용자의 출입문 통과 시 발생하는 기압 차이에 따른 기압 데이터를 수집하는 단계; 수집된 기압 데이터에 대한 기계학습을 위해 전처리 및 특징을 추출하는 단계; 전처리 및 추출된 특징에 대한 기계학습을 통해 기압 데이터의 변화에 따른 사용자의 출입문 통과 이벤트를 탐지하는 단계; 및 탐지된 사용자의 출입문 통과 이벤트에 따라 사용자의 스마트 웨어러블 장치 및 스마트 웨어러블 장치와 연동하는 스마트 단말에 전송되는 GPS 신호를 차단 또는 수신하도록 제어하는 단계 를 포함하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,수집된 기압 데이터에 대한 기계학습을 위해 전처리 및 특징을 추출하는 단계는, 수집된 기압 데이터의 흐름을 파악하기 위해 슬라이딩 윈도우(Sliding window) 기법을 사용하고, 이상데이터(Abnormal data)를 보정하기 위해 슬라이딩 윈도우 내의 기압 값들에 이동평균 필터(Moving average filter)를 적용하며, 기계학습에 적용하기 위해 수집된 모든 기압 데이터에 최소-최대 정규화(Min-max normalization)를 통해 동일한 스케일로 통일하고, 변화율(Rate of change), 평균 교차율(Mean-crossing rate), 표준편차(Standard deviation), RMS(Root Mean Square), RSS(Root sum square), 사분 범위(Interquartile Range), 첨도(Kurtosis) 및 절대차(Absolute value difference)를 포함하는 특징을 추출하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,전처리 및 추출된 특징에 대한 기계학습을 통해 기압 데이터의 변화에 따른 사용자의 출입문 통과 이벤트를 탐지하는 단계는, 전처리 및 추출된 특징에 대한 기계학습을 위해 기압 데이터를 복수의 그룹으로 나눈 후, 복수의 그룹 중 하나의 그룹을 랜덤으로 선택하여 학습된 나머지 그룹에 대해 검증하고, 복수의 그룹 중 하나의 그룹을 랜덤으로 선택하여 학습된 나머지 그룹에 대해 검증하는 과정을 복수의 그룹의 수만큼 반복하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,탐지된 사용자의 출입문 통과 이벤트에 따라 사용자의 스마트 웨어러블 장치 및 스마트 웨어러블 장치와 연동하는 스마트 단말에 전송되는 GPS 신호를 차단 또는 수신하도록 제어하는 단계는, 사용자가 건물 안으로 진입하는 출입문 통과 이벤트가 탐지되는 경우, 사용자의 스마트 웨어러블 장치 및 스마트 웨어러블 장치와 연동하는 스마트 단말에 전송되는 GPS 신호를 차단하는 단계; 및사용자가 건물 밖으로 나가는 출입문 통과 이벤트가 탐지되는 경우, 차단된 GPS 신호를 다시 수신하도록 하는 단계를 포함하고, 사용자가 건물 안으로 진입하여 GPS 신호가 차단되면, 마지막 GPS 신호를 고정해 건물 단위 위치 추적을 수행하도록 제어하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 방법
|
| 5 |
5
기압 센서를 이용하여 사용자의 출입문 통과 시 발생하는 기압 차이에 따른 기압 데이터를 수집하는 기압 데이터 수집부: 수집된 기압 데이터에 대한 기계학습을 위해 전처리 및 특징을 추출하는 전처리 및 특징 추출부; 전처리 및 추출된 특징에 대한 기계학습을 통해 기압 데이터의 변화에 따른 사용자의 출입문 통과 이벤트를 탐지하는 이벤트 탐지부; 및 탐지된 사용자의 출입문 통과 이벤트에 따라 사용자의 스마트 웨어러블 장치 및 스마트 웨어러블 장치와 연동하는 스마트 단말에 전송되는 GPS 신호를 차단 또는 수신하도록 제어하는 신호 제어부 를 포함하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,전처리 및 특징 추출부는, 수집된 기압 데이터의 흐름을 파악하기 위해 슬라이딩 윈도우(Sliding window) 기법을 사용하고, 이상데이터(Abnormal data)를 보정하기 위해 슬라이딩 윈도우 내의 기압 값들에 이동평균 필터(Moving average filter)를 적용하며, 기계학습에 적용하기 위해 수집된 모든 기압 데이터에 최소-최대 정규화(Min-max normalization)를 통해 동일한 스케일로 통일하고, 변화율(Rate of change), 평균 교차율(Mean-crossing rate), 표준편차(Standard deviation), RMS(Root Mean Square), RSS(Root sum square), 사분 범위(Interquartile Range), 첨도(Kurtosis) 및 절대차(Absolute value difference)를 포함하는 특징을 추출하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 장치
|
| 7 |
7
제5항에 있어서,이벤트 탐지부는, 전처리 및 추출된 특징에 대한 기계학습을 위해 기압 데이터를 복수의 그룹으로 나눈 후, 복수의 그룹 중 하나의 그룹을 랜덤으로 선택하여 학습된 나머지 그룹에 대해 검증하고, 복수의 그룹 중 하나의 그룹을 랜덤으로 선택하여 학습된 나머지 그룹에 대해 검증하는 과정을 복수의 그룹의 수만큼 반복하는기압계를 활용한 건물 출입 탐지 장치
|
| 8 |
8
제5항에 있어서,신호 제어부는, 사용자가 건물 안으로 진입하는 출입문 통과 이벤트가 탐지되는 경우, 사용자의 스마트 웨어러블 장치 및 스마트 웨어러블 장치와 연동하는 스마트 단말에 전송되는 GPS 신호를 차단하고, 사용자가 건물 밖으로 나가는 출입문 통과 이벤트가 탐지되는 경우, 차단된 GPS 신호를 다시 수신하도록 하며, 사용자가 건물 안으로 진입하여 GPS 신호가 차단되면, 마지막 GPS 신호를 고정해 건물 단위 위치 추적을 수행하도록 제어하는 기압계를 활용한 건물 출입 탐지 장치
|
