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학술저널
저자정보
정연우 (홍익대학교) Vo Huynh Noc Bao (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교) 정선태 (숭실대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
361 - 367 (7page)

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기존 디지털 출력 방식의 PIR 센서를 이용한 침입감지 시스템은 사람이 아닌 다른 물체에 대한 침입 탐지 오류가 많았다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여 아날로그 출력 방식의 PIR 센서 기반 침입 감지 시스템을 제안한다. 아날로그 방식 PIR 센서는 임계값을 기준으로 이진 출력값 대신, 일정 범위 내의 다양한 전압 준위로 출력값을 내보낸다. 아날로그 PIR 센서를 이용하여 획득된 신호의 샘플링된 신호값으로부터 FFT(Fast Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel-frequency cepstrum codfficents)을 이용하여 신호의 주파수 성분을 추출하여, 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 특징벡터로 사옹된다.
다양한 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 대한 신호 패턴들을 학습한 인공 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별 하게된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. PIR 센서 신호 획득
3. 제안하는 PIR 센서 기반 침입감지 시스템
4. 시뮬레이션 및 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

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