u-DSLT : 센서 네트워크 기반의 위험상황 인식과 레이더 도플러 센서를 이용한 무 태그 위치추적 시스템 (u-DSLT : A Tag-less Location Tracking System using Radar Doppler Sensor for Dangerous Situation Recognition in Wireless Sensor Networks)

음성정보를 기반으로 위험상황을 인지하고 위치추적을 수행할 경우, 기존의 대표적인 화자 위치추정 알고리즘인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival)은 화자의 지속적인 음성 정보를 수신해야 실시간 위치추정이 가능하다. 이는 화자의 음성정보가 없을 경우 TDOA기법을 이용하여 지속적인 위치추적이 불가능한 단점이 있다.
이에 본 논��에서는 화자의 음성정보를 기반으로 위험상황을 인지하고, 위치추적은 레이더 도플러 센서를 이용하여 화자의 음성이 끊길 경우에도 신뢰도 있는 TDOA추정을 가능하게 하는 시스템(u-DSLT)을 제안하였다. u-DSLT는 센서네트워크 기반의 시스템으로, 마이크로폰 어레이를 통해 수신된 화자의 음성 샘플링 주파수의 특정신호를 이용하여 추출된 위험요소 인지를 통해 화자의 위험상황을 인식하고, 위험상황에 처한 화자의 위치를 레이더 도플러 센서를 이용하여 무 태그 상황에서 실시간 위치추적을 수행한다. 특히, u-DSLT는 기존의 위치 추정의 단점으로 지적된 장애물에 대한 신호왜곡이 없으며, 또한 추적 대상체 몸에 부착되는 태그가 불필요한 레이더 도플러 센서를 활용하여, 무 태그 상황에서 실시간 위치 추적을 가능케 한다.
제안한 시스템의 유효성 검증을 위해 음성인식 분석을 위한 위험상황 인식센서, 레이더 도플러 센서를 단일 센서네트워크 환경으로 통합하고 이를 적용한 시스템을 실제 환경에서 비교 실험을 수행한 결과 제안된 시스템은 무 태그 대상체의 위험상황에서 지속인 위치추적이 가능하였음을 확인 하였다.

In case of location tracking and recognition of dangerous situations based on voice information, TDOA (Time Difference of Arrival) technique, using CPSP (Cross Power Spectrum Phase) which is a typical established algorithms about the location tracking of speaker’s, is only practicable to estimate real-time locations when it receives voice information continuously. But where there is no continuous voice information available, TDOA technique to track a moving object becomes useless because there exist no coordinates.
In this paper, we proposed a system (u-DSLT), which recognizes dangerous situations based on voice information first, then is able to track the moving object reliably using TODA technique with doppler radar sensors even if voice information is no longer available. u-DSLT, which is a system based on the sensor networks, tracks on the location of a human object who is in a dangerous situation. It can perform its real-time tracking of the object with no tag attached by adopting the doppler radar sensors. u-DSLT makes it possible to track a object which does not carry a tag by using doppler radar sensors which overcomes the distortion of signal due to obstacles.
In order to validate the effectiveness of the proposed system, we integrate speech recognition and doppler radar sensors into a single sensor network system and carry out simulation works. And the result shows the proposed system is capable of tracking the objects continuously in the absence of tag.