2차원 변환 및 딥러닝 기반 초전형 적외선 센서를 이용한 침입감지 시스템

하태민; 조성원

doi:10.5391/JKIIS.2021.31.6.450

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하태민 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교 )

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제6호

발행연도: 2021.12

수록면: 450 - 456 (7page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2021.31.6.450

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최근 딥러닝 기술들이 많이 발달한 시대에 여러 가지 센서들을 사용하여 특정 상황에 맞게 제어할 수 있는 시스템들을 구축할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 여러 가지 센서 중에 PIR(Pyroelectric Infrared Sensor) 센서를 사용하여 배경, 사람, 불, 동물을 감지하여 침입 등의 위험 상황을 판별하는 시스템을 고안했다. 센서로부터 입력되는 신호들은 해당 상황들에 대해 딥러닝 알고리즘을 사용하여 미리 학습한 후 판단할 수 있도록 설계하였다. 기존에 PIR 기반 침입탐지 방법들과 탐지 정확도를 비교하는 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 정확도 향상이 가능함을 확인하였다.

#딥러닝 #2차원 변환 #학습 #분류 #침입감지 #PIR #Deep Learning #Train #Classification #Intrusion Detection

참고문헌 (11)

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H. H. Kim, K. N. Ha, K. C. Lee and S. Lee, “Performance Index for Sensor Arrangement of PIR　Sensor-based Indoor Location Aware System,” Journal of the Korean Society for Precision Engineering, vol. 24, no. 6, pp. 37-44, June, 2007.

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Shpter and Pinhas, “Infrared motion detection signal sampler”, US Patent 6,111,256, April 10, 1997.

Y. W. Jeong, V. H. N. Bao, S. W. Cho and S. T. Shung, “Intruder Detection System Based on Pyroelectric Infrared Senser”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 26, no. 3, pp. 233-238, vol. 26, no. 5, pp. 361-367, October, 2016.

Won Gyeong Park, Tran Linh Tam, Ho Kyung Lee and Seongwon Cho “Intruder Detection System Based on Pyroelectric Infrared Sensor Using Simplified MFCC,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 4, pp. 355-361, August 2018.

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