• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.8
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• pp.577-581
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• 2009

Recently, various new services based on ubiquitous computing and networking have been developed. In this paper, we contrive Adaptive PIR(Pyroelectric Infrared Radiation) Detection Algorithm (APIDA), a PIR-sensor based digital signal processing algorithm, that detects the movement of an invading object by the recognition of heat change in the detection area, since the object like person or car emits heat(i.e., infrared radition), We devised APIDA as a highly reliable signal processing algorithm that increases the successful detection rate and decreases the false alarm rate in the intruding object detection. According to performance evaluation experiment, APIDA shows the successful detection rate of 90% and low false alarm in the plain area.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2295-2296
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• 2008

본 논문에서는 에너지 절감을 위하여 POWER LED 구동회로를 PIR(Pyroelectric Infrared Ray) 센서를 이용하여 ON/OFF 제어를 하였다. POWER LED의 전류 특성을 설명하였으며 설명된 전류 특성을 개선하고자 정전류 유지 회로를 구성하였다. 그리고 인체 감지 센서에서 발생되는 ON/OFF 신호를 증폭시키는 구동 회로를 설계하여 정전류 유지 회로에 직접 결합하는 방식을 제안하였다. 실험한 결과는 POWER LED의 ON 상태시 4Watt, OFF 상태시 0.5Watt를 소비하였으며, 정전류 유지 회로에 의해 POWER LED 구동 전류의 리플이 줄어들어 안정적인 동작을 하는 것으로 나타났다.

• Journal of IKEEE
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• v.14 no.1
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• pp.17-24
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• 2010

This paper presents calorie expenditure prediction model of daily activity of elderly living alone for LBS(Location Based Service) applications. The proposed method is to describe the daily activity patterns of older adult using PIR (Passive InfraRed) motion sensors and to examine the relationships between physical activity and calorie expenditure. The developed motion detecting system is composed of a sensing system and a server system. The motion detecting system is a set of wireless sensor nodes which has PIR sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers for more effective services. The experiment results show the adaptability and feasibility of the calorie expenditure model.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.324-328
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• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.642-655
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• 2018

Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR(pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that cannot detect stationary people. The detection of moving and stationary people is a main functionality of the occupancy sensors. In this paper, we propose an on-line human occupancy tracking method using convolutional neural network (CNN) and self-organizing map. It is well known that a large number of training samples are needed to train the model offline. To solve this problem, we use an untrained model and update the model by collecting training samples online directly from the test sequences. Using videos capurted from an overhead camera, experiments have validated that the proposed method effectively tracks human.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04b
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• pp.38-40
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• 2008

마이크로파 도플러 센서는 자신이 발송한 마이크로파가 반사되는 것을 직접 수신하여 주파수를 비교하기 때문에 PIR 센서의 문제점을 완전히 극복한다. 마이크로파 도플러 센서는 대부분의 주위 환경에 둔감하여 주변 온도, 먼지의 적층 여부, 때나 주변 잡음에 대하여 잘 동작한다. 본 연구에서 개발된 전기절약 시스템은 마이크로웨이브 센서로 사람 및 사물의 미세한 움직임을 실시간으로 감지하여 AC전원으로 구동되는 전등을 자동으로 On/Off 함으로써 전력소비를 최소한으로 줄여주는 전기절약형 감지센서이다. 마이크로웨이브 센서는 빛, 먼지, 대기 온도와 같은 자연적인 요소에 영향을 거의 받지 않으므로 현재 고려중인 PIR 센서보다는 오작동이 크게 낮아 좀 더 효율성이 있을 것이다. 본 시스템을 설치하고 실시한 예에서와 같이 약 60% 이상의 에너지 절감 효과가 나타났으며, 이는 공사비 대비 경제성을 계산해 봤을 때, 설치비 회수 기간은 약 1-1.5년이었다. 본 연구 결과로 개발된 마이크로파 도플러 센서는 향후 전기에너지 절감에 충분한 기여를 할 것으로 확신한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.6
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• pp.235-243
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• 2014

In this paper, we propose an efficient control system for intelligent LED indoor lighting. The proposed an efficient control system for intelligent LED indoor lighting were included to elements such as daylight intensity measured through the PIR sensor and illuminance sensor at lighting style by the schedule defined and the occupancy detection. And it was controlled lighting through to the wireless sensor network, and was designed for the energy savings. Also, the lighting control of indoor lighting based on occupancy detection detect fine movements using a PIR sensor. And an unnecessary lighting intensity control of the window-side and the inside were controlled according to daylight level measurement result using the light sensor. In daylight inflow many case, the window-side lighting was to automatically darker, and in daylight inflow less case, was designed to be automatically bright. The efficiency validate results of an efficient control system for intelligent LED indoor lighting, the brightness of the indoor light were to maximize the energy saving by controlling in real time when entering as indoor a little that external lighting or daylight.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.274-282
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• 2018

Most occupancy sensors installed in buildings, households and so forth are pyroelectric infra-red (PIR) sensors. One of disadvantages is that PIR sensor can not detect the stationary person due to its functionality of detecting the variation of thermal temperature. In order to overcome this problem, the utilization of camera vision sensors has gained interests, where object tracking is used for detecting the stationary persons. However, the object tracking has an inherent problem such as tracking drift. Therefore, the recognition of humans in static trackers is an important task. In this paper, we propose a CNN-based human recognition to determine whether a static tracker contains humans. Experimental results validated that human and non-humans are classified with accuracy of about 88% and that the proposed method can be incorporated into practical vision occupancy sensors.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2004.02a
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• pp.68-69
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• 2004

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1071-1074
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• 2009

USN은 인간과 환경의 상호작용 방식의 대변혁을 초래할 수 있다는 점에서 사회 경제 문화 전반에 걸쳐 다시 한 번 인류의 삶을 근본적으로 변화시킬 수 있는 혁신적인 기술로 주목받고 있다. 최근 USN 응용 서비스에 대한 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 하나가 감시정찰 센서네트워크 시스템이다. 본 논문에서는 기존의 대 규모 감시정찰 센서네트워크 시스템 체계와 다른 저 전력 센서노드들로 이루어진 환경 하에서 높은 신뢰성과 탐지정확성을 가지는 식별 및 트래킹 알고리즘을 제안한다. 또한 각 알고리즘의 성능을 측정하고 평가하여 효율적인 감시정찰 센서네트워크 시스템 구축방안을 제시한다.