In battery-operated wireless video surveillance systems (WVSS), it is mostly required to detect events in an energy-effcient manner due to limited available energy and a huge amount of data to be processed. Therefore, one of the main challenges in the battery-constrained systems is to minimize the energy consumption of the whole system. In this paper, we present an energy-aware event detector which has a hierarchical decision architecture to maximize the system lifetime while achieving the required detection accuracy. An analytical model for the relationship between the complexity of the event detector and system performance is derived based on the given event characteristics. Finally, we suggest a heuristic search algorithm to significantly reduce the heavy computational complexity. Experimental results have shown that the proposed heuristic search algorithm provides 98.17% complexity reduction on average with a negligible deterioration of the system lifetime.
저전력 소자가 개발되고 있고 이를 저비용으로 제작할 수 있는 환경이 조성됨에 따라 무선으로 어떠한 환경을 감시하는 무선 비디오 감시 시스템이 학계와 산업계로부터 많은 관심을 받고 있다. 이러한 시스템을 무선 비디오 감시 시스템으로 명칭하며 어떻게 적은 에너지를 쓰면서도 시스템의 성능을 저하시키지 않을지가 이러한 시스템에서 가장 최우선적으로 고려되어야 할 부분으로 이에 따라 시스템의 수명이 크게 변화할 수가 있다. 감시 시스템에서 저에너지 동작과 관련하여 가장 많은 연구가 진행되고 있는 방향은 사건에 따라 시스템을 관리하는 것으로 사건이 감지되기 이전까지는 시스템에서 필요한 부분만 동작을 시키며 사건이 감지가 되어야지만 전체 시스템을 동작시키는 것이다. 따라서 어떻게 사건을 감지하는 것인가가 가장 중요하다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 배터리로 동작하는 무선 비디오 감시 시스템에서 시스템의 요구사항을 만족시키며 저에너지로 동작하는 사건 감지기를 설계하였으며 또한 이에 따른 시스템의 수명, 정확도, 복잡도 사이의 관계를 분석적으로 보여주었다. 마지막으로 사건 감지기의 최적의 설정 변수의 값을 찾는데 있어서 복잡도를 감소시킨 알고리즘도 소개하였다. 우선 영상에 사람이 나타나면 사건이라고 간주한다. 사건 감지기는 여러 알고리즘이 계층적으로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 첫 번째 단계에서는 적외선 센서를 사용하였는데 이는 적은 전력을 소모하면서도 높은 정확성을 보이기 때문이다. 두 번째 단계에서는 영상에서 배경 모델을 만들어 실제 사물만을 추출할 수 있는 배경 제거 알고리즘이 사용하였다. 따라서 영상에서 사람이나 차와 같은 움직이는 사물이 나타난다면 이는 사건으로 감지가 될 것이다. 마지막 세 번째 단계에서는 영상에서 사람을 구분할 수 있는 사람 감지 알고리즘을 사용하였다. 이렇게 하여 세 단계를 모두 거치면 사건 감지기는 사건이 발생하였다고 간주하여 사건을 뒷단으로 보내 영상을 압축하고 저장한다. 이때 각 단계에서 정확도와 에너지 소모를 조절할 수 있는 변수 값이 존재하여 이 변수 값의 변화에 따라 사건 감지기의 성능이 변화한다. 사건 감지기는 에너지를 최소로 소모하는 환경에서 동작하는 것이 아니며 시스템에서 요구로 하는 최소의 정확도를 만족하여야 한다. 이렇게 하여 최적의 설정 변수의 값을 찾는 것은 매우 높은 복잡도를 필요로 하며 이는 실제 상황에서 역동적으로 사용되기 어렵다. 따라서 최적의 설정 변수는 아니지만 복잡도를 매우 낮추면서도 시스템의 수명에는 큰 변화를 보이지 않는 알고리즘이 소개되었다. 두 단계의 설정 값은 고정시켜 놓고 한 단계의 설정 값만 변화시켜가며 시스템의 정확도를 만족시키면서도 에너지를 적게 소모하는 값을 찾는 것이다.
설계된 사건 감지를 여러 영상 시나리오를 통해 실험하였으며 이때 영상이 가지는 특성에 따라 최적의 환경이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 제안된 알고리즘을 사용하였을 경우 복잡도를 98.17% 감소시키면서도 시스템의 수명은 약간의 감소만을 보여주었다. 이 연구는 사건 감지기를 실제 사용하면서 각 변수의 값을 어떻게 적응적으로 변경시켜 줄 것인가로 확장될 수 있다.
