• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.361-367
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• 2016

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 사용된다. 다양한 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 대한 신호 패턴들을 학습한 인공 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.515-516
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• 2018

본 논문에서는 수동 적외선 (PIR: passive infrared) 센서를 탑재한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 실내 환경에서 사용자의 이동 방향을 인식하기 위한 방법을 제안한다. PIR 센싱 소자는 사람의 이동 방향에 따라 구별이 가능한 신호를 발생시키는데, 4개의 PIR 센서를 $45^{\circ}$씩 증가하도록 배치한 센싱 시스템을 개발하여 실내 천장에 설치한 뒤 6명의 사용자로부터 인식 범위 내에서 움직이는 동안 PIR 센서 신호를 수집하였다. 수집한 원시 데이터와 특징 데이터를 추출하여 딥러닝 알고리즘을 적용한 인식률을 실험하였으며, 제안한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘이 사용자의 움직임을 99.2%%로 인식할 수 있음을 보였다. 또한 한 개의 센서만을 이용하였을때에도 98.4%의 정확도로 사용자의 움직임 방향을 탐지하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.11-17
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• 2019

In this paper, we propose a method to recognize the moving direction in the indoor environment by using the sensing system equipped with passive infrared (PIR) sensors and a deep learning algorithm. A PIR sensor generates a signal that can be distinguished according to the direction of movement of the user. A sensing system with four PIR sensors deployed by $45^{\circ}$ increments is developed and installed in the ceiling of the room. The PIR sensor signals from 6 users with 10-time experiments for 8 directions were collected. We extracted the raw data sets and performed experiments varying the number of sensors fed into the deep learning algorithm. The proposed sensing system using deep learning algorithm can recognize the users' moving direction by 99.2 %. In addition, with only one PIR senor, the recognition accuracy reaches 98.4%.

• 방재와보험
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• 통권112호
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• pp.42-45
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• 2006

단열 샌드위치 패널은 안전하지 못한다는 인식이 있었지만, PIR 내장 패널은 불연건물에서 사용할 수 있도록 LPCB의 인증을 획득한 것으로 화재 시나리오 결과에 영향이 거의 없는 것으로 나타났다. 실제 화재 상황에서 입증된 성능으로 화재안전솔루션을 제공하는 있는 PIR 패널에 대해 알아본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.106-107
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• 2021

코로나 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기 상황에서 사람간 접촉을 최소화할수 있는 일상에서의 변화가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일상에서 사용되는 출입문에 비접촉 도어락을 제안한다. 본 연구에서는 아두이노를 기반으로 PIR 센서를 이용한 도어락을 구현한다. PIR 센서가 움직임을 감지하면 도어락 장치가 활성화되어 RFID 태그를 사용할 수 있다. 이 도어락은 출입 여부를 감지하여 고독사를 방지하며, 접촉하지 않고 RFID로 잠금을 해제함으로써 위생상의 장점도 지닌다. 또한, 도어락이 일상에서 자주 사용되는 장치인 만큼, 상술한 구현은 실습 강의에서도 참여율을 높일 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제35권1호
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• pp.80-88
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• 2013

A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.129-136
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• 2016

초전형 적외선(pyroelectric infrared : PIR) 센서를 이용하여 정지 및 이동인체 감지 시스템을 개발하였다. 감지 시스템은 전원부, 초전형 적외선 센서 인터페이스 회로, 극소형 스템핑 모터, 그리고 디지털 제어부로 구성된다. 정지된 인체를 감지하는 원리는 PIR 센서와 프레넬 렌즈(Fresnel lens)를 부착한 스템핑 모터를 180도로 6초 간격으로 회전하여 인체의 유무를 검출하고 일정기간 동안 인체 감지 신호가 없으면 모터를 정지시키는 것이다. 제안한 감지 시스템에 필요한 제어 알고리즘을 개발하였다. 실험을 통해 감지 시스템은 $37^{\circ}C$의 정지 및 이동하는 인체에 대하여 6m의 감지거리와 30도의 감지 각도를 갖고 있다는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.774-784
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• 2017

빌딩, 집에 설치되어 있는 점유센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 또한 카메라 센서는 사람의 행위 분석, 사람 트랙킹 등 PIR이 제공할 수 없는 기능을 가지기 때문에 향후 가격 대비 성능이 만족되면 PIR을 대체할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 PIR 센서의 단점을 극복하기 위해서 카메라를 이용한 점유센서 기법을 제안한다. 제안 방법은 트랙킹, 인식, 검출의 3가지 단계로 구성되어 점유검출의 효율성을 높힌다. 실시간 처리도 중요한 성능이므로 처리 속도가 향상되도록 설계되었다. 비디오 프레임은 USB로 15fps로 입력되는데, 본 소프트웨어는 14.5fps로 처리한다. 점유 성능 검증에서는 82%의 정확도를 얻었다.

• 대한통합의학회지
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• 제9권1호
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• pp.173-181
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• 2021

Purpose : The purpose of this study is to compare muscle activity after applying two muscle energy techniques (MET) to subjects with forward head posture to see if the post isometric relaxation (PIR) technique is more effective than the reciprocal inhibition (RI) technique. Methods : The muscle activity was measured using EMG after applying the PIR and RI techniques to 30 adults at K College. Subjects were selected for forward head posture whose ear center was 2.5 ㎝ front of the center of the shoulder. EMG equipment was used to measure muscle activity, and the measurement sites were measured in cervical flexor and extensor muscles. The experiment period was performed once a week for a total of two weeks, and after the pre-measurement was performed for 5 minutes PIR and RI exercise. In the PIR technique, the head is tilted back in a sitting position, and the experimenter applies resistance with the same force for 7~10 seconds and repeats 3-5 times after rest. In the RI technique, in a sitting position, the subject gives the force to bend the head forward, and the experimenter applies resistance with the same force for 7 to 10 seconds, and repeats 3 to 5 times after rest. Results : The result is same as the following. In the comparison of muscle activity, there was a significant decrease in both PIR and RI at 1 and 2 weeks. And there was a greater decrease in muscle activity in PIR. There was no difference in the comparison of decrease in muscle activity at 1 week and 2 week. Conclusion : Both PRI and RI can be said to be effective in improving the function of the forward head posture in the neck muscles. Therefore, the selection of the two techniques in clinical practice should be appropriately performed under the judgment of experts according to the patient's situation.

• 대한건축학회연합논문집
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• 제20권6호
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• pp.113-119
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• 2018

Occupancy-based heating control is effective in reducing heating energy by preventing unnecessary heating during unoccupied period. Various technologies on detecting human occupancy have been developed using complicated machine learning algorithm and stochastic methodologies. This study aims at deriving low-cost and simple algorithm of occupancy inference that can be implemented to residential buildings. The core concept of the algorithm is to combine the occupancy probabilities based on indoor CO2 concentration and PIR(passive infrared) signals. The probability was estimated by applying different levels of decrement ratio depending on CO2 concentration change rate and aggregated PIR signals. The developed algorithm was validated by comparing the inference results with the occupancy schedule in a real residential building. The results showed that the inference algorithm can achieve the accuracy of 75~99%, which would be successfully implemented to the control of residential heating systems.