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KR102365578B1 - Intrusion detection system combining high performance rader and machine learning - Google Patents

Intrusion detection system combining high performance rader and machine learning Download PDF

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KR102365578B1
KR102365578B1 KR1020190170225A KR20190170225A KR102365578B1 KR 102365578 B1 KR102365578 B1 KR 102365578B1 KR 1020190170225 A KR1020190170225 A KR 1020190170225A KR 20190170225 A KR20190170225 A KR 20190170225A KR 102365578 B1 KR102365578 B1 KR 102365578B1
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임영근
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주식회사 포휴먼테크
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Abstract

본 발명은 시설물 보안에 있어 24GHz 주파수 변조 연속파 방식을 채택한 레이더 센서를 통해 침입을 감지하되 빅데이터 및 러신머닝 기술을 융합하여 물체 감지의 정확도를 높이며 즉각적이고 직관적인 감시 및 대응이 가능하도록 2D 공간정보 기반의 실시간 모니터링이 이루어질 수 있는 고성능 레이더 및 머신 러닝을 이용한 침입탐지 시스템에 관한 것이다.The present invention detects an intrusion through a radar sensor adopting a 24 GHz frequency modulation continuous wave method in facility security, but improves the accuracy of object detection by convergence of big data and rushing machining technology, and enables immediate and intuitive monitoring and response 2D spatial information It relates to an intrusion detection system using high-performance radar and machine learning that can perform real-time monitoring.

Figure R1020190170225
Figure R1020190170225

Description

고성능 레이더 및 머신 러닝을 이용한 침입탐지 시스템 {Intrusion detection system combining high performance rader and machine learning}Intrusion detection system combining high performance radar and machine learning

본 발명은 침입탐지 시스템에 관한 것으로, 자세하게는 시설물 보안에 있어 24GHz 주파수 변조 연속파 방식을 채택한 레이더 센서를 통해 침입을 감지하되 빅데이터 및 러신머닝 기술을 융합하여 물체 감지의 정확도를 높이며 즉각적이고 직관적인 감시 및 대응이 가능하도록 2D 공간정보 기반의 실시간 모니터링이 이루어질 수 있는 고성능 레이더 및 머신 러닝을 이용한 침입탐지 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an intrusion detection system, and in detail, detects an intrusion through a radar sensor adopting a 24GHz frequency modulation continuous wave method in facility security, but improves the accuracy of object detection by convergence of big data and running machining technology, and provides an immediate and intuitive It relates to an intrusion detection system using high-performance radar and machine learning that can perform real-time monitoring based on 2D spatial information to enable monitoring and response.

최근 수년간 사물인터넷을 중심의 다양한 제품 개발이 활발히 이루어졌으며, 이러한 기술들이 스마트 시티, 공공안전 및 재난재해 분야로 점차 확장되고 있다.In recent years, various product developments centering on the Internet of Things have been actively developed, and these technologies are gradually expanding into smart cities, public safety and disasters.

스마트 시티, 공공안전 및 재난재해 산업 분야는 특히 물리 보안 기술이 가장 핵심인 분야 중 하나라 할 수 있다. 물리보안은 주요 시설의 안전한 운영과 재난 재해 등의 방지를 위한 보안기술로서 대표제품으로는 CCTV, IP Camera, 알람/모니터링, 바이오 인식 장치 등이 있다.The smart city, public safety and disaster industry sectors are one of the sectors where physical security technology is the most important. Physical security is a security technology for the safe operation of major facilities and the prevention of disasters, and representative products include CCTV, IP Camera, alarm/monitoring, and biometric recognition devices.

이러한 CCTV를 비롯하여 바이오인식, 알람/모니터링 등의 물리보안 제품들은 전 세계적으로 증가하는 각종 범죄와 테러위협, 산업기밀유출 등에 대비하기 위한 용도로 수요가 급격하게 증가하고 있다.Demand for physical security products such as CCTV, biometrics, alarm/monitoring, etc. is rapidly increasing for the purpose of preparing for various crimes, terrorist threats, and industrial secret leaks that are increasing worldwide.

이들 중, 알람·모니터링 장치의 세부제품으로 적외선·레이저·진동·장력 센서, 모션 디텍터·침입탐지장비 등이 있으며, 다양한 시설물에서 외부 침입으로부터 보호를 목적으로 다양하게 활용되고 있으나, 기술적 한계와 더불어 범죄가 지능화 고도화되어감에 따라 회피 침입을 막기에 부족함이 있는 상황이다.Among these, detailed products of alarm/monitoring devices include infrared/laser/vibration/tension sensors, motion detectors/intrusion detection equipment, etc., which are used in various facilities for the purpose of protection from external intrusion, but with technical limitations As crime becomes more intelligent and sophisticated, it is insufficient to prevent evasive intrusion.

즉 기존 감지센서들은 침입자가 센서 특성을 파악하여 회피 침입이 가능하며 가장 사용이 많은 카메라 또한 예방이나 즉시 대응보다는 사건 발생 후의 범인 식별에 주로 사용되는 실정이다.In other words, the existing detection sensors allow an intruder to evade intrusion by identifying the sensor characteristics, and the most used cameras are mainly used for identification of criminals after an incident rather than prevention or immediate response.

이에 보안 업계에서는 다양한 융합보안 관련 제품들을 내놓고 있으나 여전히 다양한 외부의 환경변화 및 시스템 설계에 반영되지 않은 다양한 돌발 객체에 따른 오보가 발생하거나 감시 대상 객체를 놓쳐 경보가 누락되는 등 신뢰성 및 정확도의 저하 문제가 여전히 존재하고 있다.Accordingly, the security industry is releasing various convergence security-related products, but there are still problems with reliability and accuracy degradation, such as misinformation due to various external environmental changes and various unexpected objects that are not reflected in system design, or alarms are omitted due to missing objects to be monitored. is still in existence.

등록특허 제10-1069406호 (2011.09.26)Registered Patent No. 10-1069406 (2011.09.26) 공개특허 제10-2014-0019586호 (2014.02.17)Patent Publication No. 10-2014-0019586 (2014.02.17)

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위하여 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 빅데이터 및 러신머닝 기술을 융합된 주파수 변조 연속파 방식을 채택한 레이더 센서를 통해 침입을 감지하되 2D 공간정보 기반의 실시간 모니터링이 이루어지며 물체 감지의 정확도를 높이며 즉각적이고 직관적인 감시 및 대응이 가능한 고성능 레이더 및 머신 러닝을 이용한 침입탐지 시스템을 제공하는 것이다.The present invention was created to solve the above problems, and an object of the present invention is to detect an intrusion through a radar sensor adopting a frequency-modulated continuous wave method fused with big data and rushing machining technology, but real-time monitoring based on 2D spatial information The goal is to provide an intrusion detection system using high-performance radar and machine learning that increases the accuracy of object detection and enables immediate and intuitive monitoring and response.

상기와 같은 목적을 위해 본 발명은 시설물의 침입탐지 시스템에 있어서, 감시구역으로 설정된 주파수의 전파를 출력하고, 반사파를 수신하여 감지신호를 생성하는 레이더모듈; 감시구역의 공간정보와 상기 감지신호가 시간 흐름에 따라 누적 저장되는 저장모듈; 공간정보에 대한 감지신호의 초기값을 주파수 대역별로 수집 저장하는 보정모듈; 상기 레이더모듈의 출력 주파수를 변환하며 감지신호를 분석하되, 출력된 주파수에 대응하는 감지신호의 초기값과 비교하여 객체가 식별된 경우 경보신호를 생성하는 탐색모듈; 상기 탐색모듈의 분석결과를 주파수 별로 누적저장된 데이터 및 경보신호에 대응하여 입력된 보정정보에 따라 상기 탐색모듈의 분석 기준을 갱신하는 제1학습모듈; 을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.For the above purpose, the present invention provides an intrusion detection system for a facility, comprising: a radar module for outputting a radio wave of a frequency set as a monitoring area, and receiving a reflected wave to generate a detection signal; a storage module for accumulating and storing spatial information of the monitoring area and the detection signal over time; a correction module for collecting and storing an initial value of a detection signal for spatial information for each frequency band; a search module that converts the output frequency of the radar module and analyzes the detection signal, and generates an alarm signal when an object is identified by comparing it with an initial value of the detection signal corresponding to the output frequency; a first learning module for updating the analysis criteria of the search module according to the data accumulated and stored for each frequency and correction information input in response to the alarm signal; It is characterized in that it comprises a.

이때 복수의 진동센서로 구성되어 감시구역에서 진동을 감지하는 센서모듈; 패턴정보 요청에 따라 상기 센서모듈의 감지정보를 구성하는 복수의 패턴정보 중 요청에 대응되는 패턴정보를 추출하여 전송하는 진동분석모듈; 상기 레이더모듈로부터 감지신호 수신시 상기 진동분석모듈로 패턴정보를 요청하고, 수신된 패턴정보를 분석하여 미리 설정된 패턴정보로 식별된 경우 상기 탐색모듈을 통해 경보신호를 생성하도록 하며, 패턴정보의 미식별시 상기 감지신호의 수신 시점과 연계된 다른 패턴신호를 재요청하고, 상기 재요청에 따라 수신된 패턴신호 중 상기 레이더모듈을 통한 객체 식별결과를 상기 진동분석모듈로 전송하는 제2학습모듈; 을 더 포함할 수 있다.At this time, the sensor module is composed of a plurality of vibration sensors to detect the vibration in the monitoring area; a vibration analysis module for extracting and transmitting pattern information corresponding to the request from among a plurality of pattern information constituting the detection information of the sensor module in response to a request for pattern information; When the detection signal is received from the radar module, pattern information is requested from the vibration analysis module, and when the received pattern information is analyzed and identified as preset pattern information, an alarm signal is generated through the search module, and the a second learning module for re-requesting another pattern signal associated with the reception time of the detection signal during identification, and transmitting an object identification result through the radar module among the pattern signals received according to the re-request to the vibration analysis module; may further include.

또한, 상기 레이더모듈 및 센서모듈의 위치와 함께 상기 공간정보와 연계된 감시구역의 2차원 도면상에 상기 탐색모듈을 통해 식별된 객체의 위치를 표시하여 출력하는 영상출력부; 를 더 포함할 수 있다.In addition, the image output unit for displaying and outputting the position of the object identified through the search module on a two-dimensional drawing of the monitoring area linked to the spatial information together with the positions of the radar module and the sensor module; may further include.

또한, 날씨와 풍향 및 풍속과 기온을 포함하는 기상정보를 수집하는 환경수집부; 를 더 포함하고, 상기 제1학습모듈 및 제2학습모듈은 상기 기상정보를 각각 감지신호 및 패턴신호와 연계하여 관리하도록 구성될 수 있다.In addition, the environment collecting unit for collecting weather information including weather and wind direction, wind speed and temperature; Further comprising, the first learning module and the second learning module may be configured to manage the weather information in association with a detection signal and a pattern signal, respectively.

또한, 상기 레이더모듈 및 탐색모듈은 근거리 무선통신 네트워크를 통해 연동하되, 상호 주파수 변화에 대응하는 보안코드를 포함한 식별신호의 송수신을 통해 연동이 이루어지도록 구성될 수 있다.In addition, the radar module and the search module are interlocked through a short-range wireless communication network, but may be configured to be interlocked through transmission and reception of an identification signal including a security code corresponding to a mutual frequency change.

본 발명을 통해 기존의 PIR 센서 방식의 침입탐지 방식의 단점인 짧은 인식 거리, 환경(강풍, 온도 등)의 영향이나 동물이나 나무 등의 움직임에 의한 오인식을 해결할 수 있으며, 고감도 무선 레이더 기술을 통해 거리, 환경 변화 및 감지 물체의 종류에도 고성능의 탐지 성능을 제공할 수 있다.Through the present invention, it is possible to solve the shortcomings of the existing PIR sensor type intrusion detection method, such as short recognition distance, the influence of the environment (strong wind, temperature, etc.) or misrecognition due to the movement of animals or trees, and through high-sensitivity wireless radar technology. It can provide high-performance detection performance even in the distance, environmental change, and the type of sensing object.

이러한 객체 감지 정확도 향상을 통해 지능화된 무인/통합 침입 감시 시스템 구축이 가능하며 침입 및 이상 징후의 효과적인 감시 및 대응을 위해 시간, 위치, 경로, 범위 등의 공간정보를 고려한 시각화 기법을 활용하여 실감 2D 공간정보 기반으로 보안상황을 직관적으로 표현할 수 있다.By improving the object detection accuracy, an intelligent unmanned/integrated intrusion monitoring system can be built, and for effective monitoring and response of intrusions and anomalies, a realistic 2D visualization technique that considers spatial information such as time, location, path, and range is used. Security situation can be expressed intuitively based on spatial information.

또한, 본 발명은 빅 데이터 기반으로 로그를 수집 및 통합해서 상관관계를 분석하여 기존에는 미처 모르고 지나쳤던 알려지지 않은 위협 요소에 대한 감시성을 향상시키고, 신속하게 사고에 대응할 수 있으며, 감시 대상 객체가 아닌 객체로 인한 오보율을 낮추는 동시에 영상을 구성하는 복수의 이미지 중 감시 대상 객체가 식별된 패턴을 반복 학습하여 감시 대상 객체의 식별이 가능한 최적의 판단이 이루어질 수 있다.In addition, the present invention collects and integrates logs based on big data and analyzes correlations to improve the monitoring of unknown threats that were previously overlooked and to respond quickly to accidents, and the monitoring target object At the same time, it is possible to reduce the misinformation rate due to non-obvious objects and, at the same time, repeatedly learn a pattern in which a monitoring target object is identified from among a plurality of images constituting an image, so that an optimal determination capable of identifying the monitoring target object can be made.

도 1은 본 발명의 개념도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 구성 및 연결관계를 나타낸 블록도 이다.
1 is a conceptual diagram of the present invention;
2 is a block diagram illustrating a configuration and a connection relationship according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명 고성능 레이더 및 머신 러닝을 이용한 침입탐지 시스템의 구성을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the configuration of the intrusion detection system using the high-performance radar and machine learning of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 개념도, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 구성 및 연결관계를 나타낸 블록도로서, 본 발명은 레이더모듈(100)과, 관리서버(200)와, 센서모듈(300)의 주요 구성을 통해 다양한 시설물에서의 침입을 감지하며, 각종 보안업체에 위치한 관제센터(400)와 연계하여 경찰 및 소방서에 출동을 요청하거나, 휴대용 단말기(500)를 통한 원격 모니터링 및 경보가 이루어질 수 있도록 구성된다.1 is a conceptual diagram of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing a configuration and a connection relationship according to an embodiment of the present invention, and the present invention is a radar module 100 , a management server 200 , and a sensor module 300 . Intrusion in various facilities is detected through the main configuration of is configured to

상기 레이더모듈(100)은 24GHz FMCW 방식의 레이더(110)가 적용되어 감시구역으로 설정된 주파수의 전파를 출력하고, 반사파를 수신하여 감지신호를 생성한다.The radar module 100 applies a 24 GHz FMCW type radar 110 to output a radio wave of a frequency set as a monitoring area, and receives a reflected wave to generate a detection signal.

FMCW 방식의 레이더(110)는 주파수가 변조된 신호를 연속적으로 발사하는 방식의 레이더로서, 지연시간과 수신 신호의 도플러 주파수 편이를 이용하여 감시대상인 피측정체와의 거리 및 속도를 구할 수 있다.The FMCW type radar 110 is a type of radar that continuously emits a frequency-modulated signal, and can obtain a distance and a speed from a monitoring target object by using a delay time and a Doppler frequency shift of a received signal.

본 발명에서는 이러한 레이더(110)를 통해 감시구역의 열(온도) 변화에 무관하고, 감지물체 거리 및 크기판별 능력이 뛰어나 크기가 작은 소(小)동물의 구분이 가능하며, 감지물체 신호패턴 분석, 비금속물 투과 감지로 매립/은폐 설치 가능, 안개 등 영향을 받지 않는 특징으로 종래 침입감지 수단대비 우수한 성능을 발휘할 수 있다.In the present invention, through the radar 110, regardless of the change in heat (temperature) of the monitoring area, the sensing object distance and size discrimination ability is excellent, so small animals can be distinguished, and the sensing object signal pattern analysis , it is possible to install buried/concealed by detecting non-metal penetration, and it is not affected by fog, etc.

이때 감시구역의 면적이나 특성에 따라 단일의 레이더 또는 다른 주파수의 전파를 출력할 수 있는 복수의 레이더를 통해 레이더모듈(100)을 구성할 수 있으며, 생성된 감지신호를 관리서버(200)로 전송하기 위해 제1통신부(120)가 구비된다. At this time, the radar module 100 may be configured through a single radar or a plurality of radars capable of outputting radio waves of different frequencies according to the area or characteristics of the monitoring area, and the generated detection signal is transmitted to the management server 200 . In order to do this, the first communication unit 120 is provided.

상기 제1통신부(120)는 다양한 통신방식을 적용하여 구성할 수 있으나 본 발명의 실시예에서는 IoT 망을 이용한 근거리 무선통신방식으로 감지신호 및 레이더의 제어신호를 각각 송수신하도록 구성된다.The first communication unit 120 can be configured by applying various communication methods, but in the embodiment of the present invention, it is configured to transmit and receive a detection signal and a control signal of a radar in a short-range wireless communication method using an IoT network, respectively.

상기 센서모듈(300)은 상기 레이더모듈을 보조하여 침입을 감지의 정확도와 학습능력을 향상시키기 위한 구성으로 복수의 진동센서(310)로 구성되어 감시구역의 주요 침입경로에 설치되며 진동을 감지하게 된다.The sensor module 300 is configured to improve the accuracy and learning ability of intrusion detection by assisting the radar module. do.

종래에는 건물 진동과 외부 외력에 의해 물체가 없는 상황에서도 도플러 레이더나 IR 센서는 오감지가 이루어지는 현상이 발생하였다. 따라서 본 발명에서는 상기 센서모듈(300)을 통해 진동값에 대한 데이터를 수집하여 노이즈 수치를 찾아내어 진동에 의한 거리 변위값의 범위를 정하여 미세한 진동으로 인한 오감지를 줄이게 된다.Conventionally, a phenomenon in which a Doppler radar or an IR sensor is misdetected even in a situation where there is no object due to vibration of a building and an external external force occurred. Therefore, in the present invention, by collecting data on the vibration value through the sensor module 300 to find the noise level, the range of the distance displacement value due to the vibration is determined to reduce the misdetection due to the minute vibration.

또한, 초기 설치 시 주변 환경(공사, 지진 다발 지역 등)에 의한 진동 수치를 적용하여 침입 감지 시 진동에 의한 노이즈 제거에 사용할수도 있다.In addition, it can be used to remove noise caused by vibration when intrusion is detected by applying the vibration value due to the surrounding environment (construction, earthquake-prone area, etc.) during initial installation.

이러한 센서모듈(300) 또한 상기 제1통신부와 동일한 근거리 무선통신 모듈로 구성되는 제3통신부(320)를 구비하며, IoT 망을 이용한 근거리 무선통신방식으로 감지된 진동 패턴신호를 상기 관리서버(200)로 송신하게 된다.The sensor module 300 also includes a third communication unit 320 configured with the same short-range wireless communication module as the first communication unit, and transmits the vibration pattern signal detected by the short-range wireless communication method using the IoT network to the management server 200 ) will be sent.

상기 관리서버(200)는 상기 레이더모듈을 제어하며 수신된 감지신호를 분석하여 침입 여부의 판단과 경보를 하기 위한 구성으로, 제2통신부(210)와, 저장모듈(220)과, 보정모듈(230)과, 탐색모듈(240)과, 제1학습모듈(250)과, 진동분석모듈(260)과, 제2학습모듈(270)과, 영상출력부(280)와, 환경수집부(290)의 세부구성을 구비하며, 시설물의 중앙통제실을 비롯하여 시설물의 보안을 담당하는 각종 보안업체의 관제센터(400) 등 허가되지 않은 인원이 통제되는 장소에 위치한다.The management server 200 is configured to control the radar module and analyze the received detection signal to determine whether there is an intrusion and to make an alert, a second communication unit 210, a storage module 220, and a correction module ( 230), a search module 240, a first learning module 250, a vibration analysis module 260, a second learning module 270, an image output unit 280, and an environment collection unit 290 ), and is located in a place where unauthorized personnel are controlled, such as the central control room of the facility, and the control center 400 of various security companies in charge of security of the facility.

상기 저장모듈(220)은 관리서버(200)의 데이터 저장소로, 감시구역의 공간정보와 상기 레이더모듈(100)로부터 송신된 감지신호 및 상기 센서모듈(300)로부터 송신된 패턴신호가 시간 흐름에 따라 누적 저장한다.The storage module 220 is a data storage of the management server 200, and the spatial information of the monitoring area, the detection signal transmitted from the radar module 100, and the pattern signal transmitted from the sensor module 300 are transmitted over time. accumulated according to

이때 상기 공간정보는 감시구역의 구조를 확인할 수 있는 다양한 이미지로서 실외구역인 경우 맵(Map)을 활용하거나 실내 구역일 경우 다양한 구조도가 될 수 있다.In this case, the spatial information is various images that can confirm the structure of the monitoring area, and in the case of an outdoor area, a map may be used, or in the case of an indoor area, it may be a variety of structural diagrams.

상기 보정모듈(230)은 침입판단의 기준이 되는 데이터를 작성하여 저장하는 구성으로 시설물에 본 발명에 따른 시스템의 구축 이후 실질적으로 감시업무에 투입되기 전에 이러한 레퍼런스 정보가 수집되는 것이 바람직하다. 구체적으로는 상기 레이더모듈(100)이 설치된 공간정보에 대하여 감시대상이 존재하지 않은 상태에서 레이더모듈로부터 수집되는 감지신호를 주파수 대역별로 수집 저장하게 되며 상기 센서모듈로부터 수집되는 패턴신호의 초기값도 저장한다.The correction module 230 is configured to create and store data that is a criterion for intrusion determination, and it is preferable that such reference information is collected before actually being put into monitoring work after the system according to the present invention is built in a facility. Specifically, with respect to the spatial information in which the radar module 100 is installed, the detection signal collected from the radar module is collected and stored for each frequency band in a state where there is no monitoring target, and the initial value of the pattern signal collected from the sensor module is also Save.

상기 보정모듈(230)은 이러한 초기값 설정을 빅데이터 수집형태로 얻을 수 있으며, 예를 들면 특정 시험 장소에 레이더모듈을 설치하여 감지정보를 수집하되 주간 4회 야간 4회 총8회 수준으로 1 회당 5시간정도 감지정보를 수집할 수 있다.The correction module 230 can obtain this initial value setting in the form of big data collection, for example, by installing a radar module in a specific test site to collect detection information, but 4 times a day, 4 times at night, and a total of 8 times at the level of 1 Detected information can be collected for about 5 hours per episode.

상기 탐색모듈(240)은 상기 레이더모듈(100)의 출력 주파수를 프로그램을 통해 변환하며 감지신호를 분석하되, 출력된 주파수에 대응하는 반사파로 인한 감지신호를 상기 보정모듈의 초기값과 비교하여 객체가 식별된 경우 경보신호를 생성하게 된다.The search module 240 converts the output frequency of the radar module 100 through a program and analyzes the detection signal, but compares the detection signal due to the reflected wave corresponding to the output frequency with the initial value of the correction module to the object is identified, an alarm signal is generated.

이때 경보신호는 시설물 내에 설치된 사이렌이나 경광등과 같은 별도의 경보수단을 비롯하여 관제센터(400)나 지정된 단말기(500)로 전송될 수 있다.In this case, the alarm signal may be transmitted to the control center 400 or the designated terminal 500 as well as a separate alarm means such as a siren or a warning light installed in the facility.

상기 제1학습모듈(250)은 상기 탐색모듈의 분석결과를 주파수 별로 누적저장된 데이터 및 경보신호에 대응하여 입력된 보정정보에 따라 상기 탐색모듈의 분석 기준을 갱신하게 된다. 즉 머신러닝 기반의 침입탐지 알고리즘의 학습으로 다양한 시행착오가 많을수록 판단의 정확도를 높일 수 있으며 빅데이터 형식으로 이미 구축되어 운용중인 침입감지 시스템을 통해 얻어진 데이터를 활용함으로 이후 신뢰성 있는 시스템 구축이 이루어질 수 있다.The first learning module 250 updates the analysis criteria of the search module according to the data accumulated and stored for each frequency and the correction information input in response to the alarm signal. In other words, the more trial and error there is, the more accurate the judgment can be, and the more reliable the system can be built by using the data obtained through the intrusion detection system that has already been built and operated in the form of big data. there is.

보정 대상이 되는 경우로는 감지 영역 내에서 어떠한 사물 또는 리플렉터가 추가적으로 위치하여 물체 감지 및 비 감지 시의 반사 신호값, 거리 데이터 추출 및 분류될 수 있으며, 오감지를 유발시킬 수 있는 진동 및 초기 주변 반사값들로 부터 대상 물체를 감지할 수 있는 다양한 상황에서 관리자가 결과를 입력하는 방식을 적용할 수 있다.In the case of the correction target, any object or reflector is additionally located within the detection area so that the reflected signal value and distance data can be extracted and classified at the time of object detection or non-detection, and vibration and initial ambient reflection that can cause misdetection In various situations where the target object can be detected from the values, the method of inputting the result by the administrator can be applied.

상기 진동분석모듈(260)은 패턴정보 요청에 따라 상기 센서모듈(300)의 감지정보를 구성하는 복수의 패턴정보 중 요청에 대응되는 패턴정보를 추출하여 전송하게 된다.The vibration analysis module 260 extracts and transmits pattern information corresponding to the request from among a plurality of pattern information constituting the detection information of the sensor module 300 according to a request for pattern information.

즉 머신러닝을 통해 진동에 의한 노이즈 수치를 찾아내어 노이즈를 필터링하기 위한 구성으로 미리 다양한 진동 패턴정보가 레퍼런스값으로 설정됨과 동시에 지속적으로 누적 업데이트되어 이를 제공하게 된다.In other words, it is a configuration for filtering noise by finding the noise level caused by vibration through machine learning. Various vibration pattern information is set as a reference value in advance, and at the same time, it is continuously cumulatively updated and provided.

앞서 언급한 바와 같이 일반적으로 도플러레이더 및 IR 센서들은 건물의 진동 및 움직임에 오동작을 함에 따라 미세한 진동으로 인하여 물체를 감지하여 참조함으로 고스트, Ground Effect를 줄일 수 있다.As mentioned above, in general, as Doppler radar and IR sensors malfunction in vibration and movement of buildings, ghosts and ground effects can be reduced by detecting and referring to objects due to minute vibrations.

상기 제2학습모듈(270)은 상기 레이더모듈(100)로부터 감지신호 수신시 상기 진동분석모듈(260)로 패턴정보를 요청하고, 수신된 패턴정보를 분석하여 미리 설정된 패턴정보로 식별된 경우 상기 탐색모듈을 통해 경보신호를 생성하도록 한다. 이때 패턴정보의 미식별시 상기 감지신호의 수신 시점과 연계된 다른 패턴신호를 재요청하고, 상기 재요청에 따라 수신된 패턴신호 중 상기 레이더모듈을 통한 객체 식별결과를 상기 진동분석모듈(260)로 전송하게 된다.When the second learning module 270 receives a detection signal from the radar module 100, it requests pattern information from the vibration analysis module 260, analyzes the received pattern information, and when it is identified as preset pattern information, the Generate an alarm signal through the search module. At this time, when the pattern information is not identified, another pattern signal associated with the reception time of the detection signal is requested again, and the result of object identification through the radar module among the pattern signals received according to the re-request is the vibration analysis module 260 . will be sent to

즉 진동센서(310)를 통해 감지된 진동의 크기 파형 진폭을 패턴정보 사이의 유사도 비교방식으로 히스토그램 매칭 등을 통해 유사도를 비교하여 이에 대응하여 설정된 객체임을 확인하는 것으로 상기 레이더모듈과 연계하여 수집된 패턴을 분석하여 유사한 객체를 찾거나 아니면 새로운 패턴정보로 입력할 수 있다.That is, the magnitude of the amplitude of the vibration detected through the vibration sensor 310 is compared with the similarity between the pattern information through histogram matching, etc. to confirm that the object is set in response to the similarity between the pattern information. You can find similar objects by analyzing the pattern, or you can input new pattern information.

상기 영상출력부(280)는 상기 레이더모듈(100) 및 센서모듈(300)의 위치와 함께 상기 공간정보와 연계된 감시구역의 2차원 도면상에 상기 탐색모듈(240)을 통해 식별된 객체의 위치를 표시하여 출력하게 된다. 이를 통해 관제센터(400)나 원격의 단말기(500)를 통해 감지구역의 구조 및 상황을 구체적으로 파악할 수 있다.The image output unit 280 displays the location of the radar module 100 and the sensor module 300 together with the object identified through the search module 240 on the two-dimensional drawing of the monitoring area associated with the spatial information. The position is displayed and printed. Through this, the structure and situation of the detection area can be specifically identified through the control center 400 or the remote terminal 500 .

상기 환경수집부(290)는 날씨와 풍향 및 풍속과 기온을 포함하는 기상정보를 수집하는 구성으로, 시설물에 구비된 별도의 측정수단을 비롯하여 기상청 DB와 연계하여 시설물이 위치한 지역의 기상정보를 얻을 수 있다.The environment collecting unit 290 is configured to collect meteorological information including weather, wind direction, wind speed and temperature, and to obtain weather information of the area where the facility is located in connection with the Meteorological Administration DB, including a separate measurement means provided in the facility. can

이와 함께 상기 제1학습모듈(250) 및 제2학습모듈(270)은 감지신호 및 패턴신호를 각각 상기 환경수집부(290)를 통해 얻어진 기상정보와 연계하여 관리함으로 더욱 세부적인 정보관리를 통한 정확도를 향상시킬 수 있으며 기상정보를 반영하여 판단기준을 달리할 수도 있다.At the same time, the first learning module 250 and the second learning module 270 manage the detection signal and the pattern signal in connection with the weather information obtained through the environment collection unit 290, respectively, so that more detailed information management is possible. Accuracy can be improved, and the judgment criteria can be changed by reflecting the weather information.

또한, 시설물이나 감시구역의 규모에 따라 복수의 레이더모듈(100) 및 탐색모듈(240)을 구비할 수 있으며 앞서 언급한 바와 같이 상기 레이더모듈(100) 및 탐색모듈은 IoT망을 통한 근거리 무선통신 네트워크를 통해 관리서버와 연동하게 된다. 이러한 상황에서 해킹 등의 위협이 존재하므로 레이더모듈(100)로부터 관리서버(200)로 전송되는 감지신호의 보안을 강화하기 위해 레이더모듈(100)의 제1통신부(120)와 관리서버(200)의 제2통신부(210)는 상호 주파수 변화에 대응하는 보안코드를 포함한 식별신호의 주기적인 송수신을 통해 연동이 이루어지도록 구성할 수 있다. 즉 설정된 주기로 주파수 대역을 변경시 상호 이에 대한 정보를 미리 공유하여 보안인증 수단으로 활용하게 되며, 이러한 설정값이 누출되지 않는 이상 높은 수준의 보안이 유지될 수 있다.In addition, a plurality of radar modules 100 and a search module 240 may be provided according to the size of the facility or monitoring area, and as mentioned above, the radar module 100 and the search module are short-range wireless communication through the IoT network. It is linked with the management server through the network. In this situation, threats such as hacking exist, so in order to strengthen the security of the detection signal transmitted from the radar module 100 to the management server 200, the first communication unit 120 and the management server 200 of the radar module 100. The second communication unit 210 of the may be configured to be linked through periodic transmission and reception of an identification signal including a security code corresponding to a mutual frequency change. That is, when the frequency band is changed at a set period, information about it is shared in advance to be used as a security authentication method, and a high level of security can be maintained as long as such a set value is not leaked.

본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시 예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.The right of the present invention is not limited to the above-described embodiments, but is defined by the claims, and a person of ordinary skill in the art can make various modifications and adaptations within the scope of the claims. it is self-evident

100: 레이더모듈 110: 레이더 120: 제1통신부
200: 관리서버 210: 제2통신부 220: 저장모듈
230: 보정모듈 240: 탐색모듈 250: 제1학습모듈
260: 진동분석모듈 270: 제2학습모듈 280: 영상출력부
290: 환경수집부
300: 센서모듈 310: 진동센서 320: 제3통신부
400: 관제센터
500: 단말기
100: radar module 110: radar 120: first communication unit
200: management server 210: second communication unit 220: storage module
230: correction module 240: search module 250: first learning module
260: vibration analysis module 270: second learning module 280: image output unit
290: Environment Collection Department
300: sensor module 310: vibration sensor 320: third communication unit
400: control center
500: terminal

Claims (5)

시설물의 침입탐지 시스템에 있어서,
감시구역으로 설정된 주파수의 전파를 출력하고 반사파를 수신하여 감지신호를 생성하되, IoT 망을 이용한 근거리 무선통신방식으로 상기 감지신호를 전송하기 위한 제1통신부(120)를 구비하는 레이더모듈(100); 과,
상기 제1통신부(120)와 감지신호 및 레이더의 제어신호를 각각 송신 및 수신하는 제2통신부(210)를 구비하는 관리서버(200)의 구성으로,
감시구역의 공간정보와 상기 감지신호가 시간 흐름에 따라 누적 저장되는 저장모듈(220);
공간정보에 대한 감지신호의 초기값을 주파수 대역별로 수집 저장하는 보정모듈(230);
상기 레이더모듈의 출력 주파수를 변환하며 감지신호를 분석하되, 출력된 주파수에 대응하는 감지신호의 초기값과 비교하여 객체가 식별된 경우 경보신호를 생성하는 탐색모듈(240);
상기 탐색모듈의 분석결과를 주파수 별로 누적저장된 데이터 및 경보신호에 대응하여 입력된 보정정보에 따라 상기 탐색모듈(240)의 분석 기준을 갱신하는 제1학습모듈(250);
복수의 진동센서(310)로 구성되어 감시구역에서 진동을 감지하는 센서모듈(300);
패턴정보 요청에 따라 상기 센서모듈(300)의 감지정보를 구성하는 복수의 패턴정보 중 요청에 대응되는 패턴정보를 추출하여 전송하는 진동분석모듈(260);
상기 레이더모듈(100)로부터 감지신호 수신시 상기 진동분석모듈(260)로 패턴정보를 요청하고, 수신된 패턴정보를 분석하여 미리 설정된 패턴정보로 식별된 경우 상기 탐색모듈을 통해 경보신호를 생성하도록 하며, 패턴정보의 미식별시 상기 감지신호의 수신 시점과 연계된 다른 패턴신호를 재요청하고, 상기 재요청에 따라 수신된 패턴신호 중 상기 레이더모듈을 통한 객체 식별결과를 상기 진동분석모듈(260)로 전송하는 제2학습모듈(270);
상기 레이더모듈(100) 및 센서모듈(300)의 위치와 함께 상기 공간정보와 연계된 감시구역의 2차원 도면상에 상기 탐색모듈(240)을 통해 식별된 객체의 위치를 표시하여 출력하는 영상출력부(280);
날씨와 풍향 및 풍속과 기온을 포함하는 기상정보를 수집하는 환경수집부(290); 로 구성되되,
상기 제1학습모듈(250) 및 제2학습모듈(270)은 상기 기상정보를 각각 감지신호 및 패턴신호와 연계하여 관리하고,
상기 제1통신부(120)와 제2통신부(210)는 설정된 주기로 주파수 대역을 변경하되, 상호 주파수 변화에 대응하는 보안코드를 포함한 식별신호의 주기적인 송수신을 통해 변경되는 주파수 대역 정보를 미리 공유하여 이를 보안인증 수단으로 활용하며 연동이 이루어지는 것을 특징으로 하는 침입탐지 시스템.
In the intrusion detection system of a facility,
A radar module 100 having a first communication unit 120 for outputting a radio wave of a frequency set as a monitoring area and receiving a reflected wave to generate a detection signal, and transmitting the detection signal in a short-distance wireless communication method using an IoT network (100) ; class,
In the configuration of the management server 200 having the first communication unit 120 and the second communication unit 210 for transmitting and receiving, respectively, the detection signal and the control signal of the radar,
a storage module 220 in which spatial information of a monitoring area and the detection signal are accumulated and stored over time;
a correction module 230 for collecting and storing an initial value of a detection signal for spatial information for each frequency band;
a search module 240 that converts the output frequency of the radar module and analyzes the detection signal, and generates an alarm signal when an object is identified by comparing it with an initial value of the detection signal corresponding to the output frequency;
a first learning module 250 for updating the analysis criteria of the search module 240 according to the data accumulated and stored for each frequency and correction information input in response to the alarm signal;
a sensor module 300 configured with a plurality of vibration sensors 310 to detect vibration in a monitoring area;
a vibration analysis module 260 for extracting and transmitting pattern information corresponding to the request from among a plurality of pattern information constituting the detection information of the sensor module 300 according to a request for pattern information;
When a detection signal is received from the radar module 100, pattern information is requested from the vibration analysis module 260, and when the received pattern information is analyzed and identified as preset pattern information, an alarm signal is generated through the search module. When the pattern information is not identified, another pattern signal associated with the reception time of the detection signal is requested again, and the result of object identification through the radar module among the pattern signals received according to the re-request is returned to the vibration analysis module 260 ) to the second learning module 270 to transmit;
Image output to display and output the position of the object identified through the search module 240 on a two-dimensional drawing of a monitoring area linked to the spatial information together with the positions of the radar module 100 and the sensor module 300 part 280;
an environment collecting unit 290 for collecting weather information including weather and wind direction and wind speed and temperature; is composed of
The first learning module 250 and the second learning module 270 manage the weather information in association with a detection signal and a pattern signal, respectively,
The first communication unit 120 and the second communication unit 210 change the frequency band at a set period, but share the frequency band information that is changed through periodic transmission and reception of an identification signal including a security code corresponding to the mutual frequency change in advance. An intrusion detection system, characterized in that it is used as a security authentication means and interlocked.
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