드롭인 솔루션을 사용하여 정교한 점유 모니터링 설계의 개발 속도를 높이는 방법

작성자: Stephen Evanczuk

DigiKey 북미 편집자 제공

2021-11-03

점유 모니터링은 건물 자동화, 건강, 안전 및 보안에 핵심적인 역할을 합니다. 물론 개발자가 사용 가능한 부품으로 인원 계수 솔루션을 만들고 적절한 알고리즘을 개발할 수도 있겠지만 이는 시간과 비용이 많이 듭니다. 사회적 거리두기 요구사항을 지원하고 더욱 정교하며 최신 기능을 갖춘 솔루션의 빠른 제공에 대한 기대가 높아지고 있어 보다 간단하고 빠른 접근 방식이 필요합니다.

이 기사에서는 점유 모니터링과 점유 모니터링이 이처럼 중요한 기능이 된 이유에 대해 설명합니다. 그런 다음 Analog Devices의 포괄적인 엔드 투 엔드 인원 계수 키트를 시작하는 방법을 소개하고 설명합니다. 설계자는 이 키트를 사용하여 점유 모니터링 기능을 기반으로 하는 정교한 애플리케이션의 확장 목록에 대한 다양한 요구사항을 충족할 수 있습니다.

점유 모니터링이 중요한 이유

건물 내부의 개인의 수, 위치 및 움직임을 모니터링하는 기능은 여러 애플리케이션에서 확장된 역할을 찾고 있습니다. 자동화 건물 관리 시스템(BMS) 내에서 공간 이용률과 점유자 움직임을 추적하는 기능은 사무실, 회의실 및 기타 공용 구역의 이점을 최대한 실현하는 데 있어 여전히 기본이 됩니다. 팬데믹이 급증하는 동안 이 기능은 실내 공간의 점유자의 안전한 격리를 보장합니다.

개인이 사무실 건물로 돌아가더라도 공간 점유율을 모니터링하는 기능은 회사가 일반적으로 사용하지 않는 건물의 많은 공간에서 낭비되는 에너지를 절약하는 데 도움이 됩니다. 이미 2019년에 약 68%까지 떨어졌던 사무실 점유율[a]은 팬데믹 기간 동안 급락했고, 2021년 중반에는 약 32%가 되었습니다[b].

그러나 건물 공간 사용을 최적화하고 사회적 거리두기를 지원하는 것 이상으로, 에너지 소비 증가를 억제하기 위한 적극적인 점유 측정은 필수가 되었습니다. 세계 그린 빌딩 협의회[1]에 따르면 건물과 건설은 전 세계 탄소 배출량의 39%를 차지합니다. 보다 구체적으로, 건물의 조명, 난방 및 냉방에 사용되는 에너지는 전 세계 탄소 배출량의 28%를 차지합니다. (나머지 11%는 자재 및 건설의 건물 수명 주기 탄소 비용과 관련이 있습니다.)

지난 10년 동안 일정한 값을 유지했던 건물 관련 탄소 배출량은 극심한 날씨로 인한 에너지 수요 증가로 인해 2019년에 사상 최고로 증가했습니다. 실제로 2019년은 전 세계 기상 패턴과 상승하는 지구 온도가 결합하여 비정상적으로 더운 날씨의 '퍼펙트 스톰'이 발생한 2016년 이후 가장 더운 해였음이 밝혀졌습니다.

2020년은 2019년보다 더 더울 것으로 판명되면서 이러한 추세가 계속되었습니다. 그 결과 미국 국립해양대기청(NOAA)에 따르면 현재까지 기록상 가장 더웠던 3개 해는 2016년(1위), 2020년(2위), 2019년(3위)입니다[2]. 이러한 추세는 2021년 7월이 전 세계적으로 기록된 가장 더운 달로 기록되면서 계속되고 있습니다[3]. 7월 이전의 4개월은 각각 역사상 가장 더운 달 10위 안에 들었고[4], NOAA는 2021년이 전 세계적으로 기록된 가장 더운 해 10위 안에 들 것으로 예상합니다.

전 세계적으로, 기후에 영향을 미치는 탄소 배출을 줄이기 위한 국가 전략은 보다 효율적인 빌딩 에너지 사용을 계획의 중심으로 삼고 있습니다. 개별 기업의 경우 에너지 소비 감소는 직원들의 복지와 순이익으로 이어집니다.

에너지 활용 최소화에 있어 기본 점유 데이터의 중요성이 증가하고 있음에도 불구하고 대부분의 기업은 액세스 배지 스와이프 데이터 또는 시각적인 관찰에만 의존합니다. 이들 중 어느 것도 효과적인 건물 에너지 관리에 필요한 공간 이용에 대한 정확하고 업데이트된 정보를 제공할 수 없습니다. 더욱 효과적인 점유 감지 수단이 필요합니다.

점유 감지 솔루션 구현

자동 점유 감지 솔루션을 설계하고 구현하려면 센서, 저전력 프로세서, 사람들이 실내 공간에 들어오고 나갈 때 즉시 대응할 수 있도록 하는 정확한 전체 애플리케이션과 인원 계수 알고리즘과의 연결성 등을 결합하기 위해 여러 영역의 전문 지식이 필요합니다. 이를 개발하고 지원하려면 시간과 자원이 필요합니다. Analog Devices는 더 간단한 길을 제시합니다. ADSW4000 EagleEye는 공간 활용을 최적화하고 에너지 소비를 최소화하기 위해 업데이트된 데이터 제공을 위해 특별히 설계된 완전 2D 비전 센서 기반 저전력 저대역폭 드롭인 플랫폼입니다.

이 키트는 Analog Devices의 ADSP-BF707 계열 Blackfin 디지털 신호 프로세서(DSP)에서 실행되는 Analog Devices의 독점 인원 계수 알고리즘으로 구성됩니다. ADSW4000 EagleEye는 별도의 실내 공간에 대한 활용 데이터를 제공하므로 기업은 최대의 효용을 위해 사무실 공간 활용과 에너지 소비의 균형을 맞출 수 있습니다.

EagleEye 알고리즘은 이미지 분석을 수행하고 Blackfin 프로세서에서만 이미지 분석 및 인원 계수 작업을 수행하기 때문에 모든 이미지가 ADSW4000에 남아 있으므로 개인 식별 정보가 플랫폼을 떠나지 않고 늘어나는 전 세계 개인 정보 보호 규정을 준수합니다. 실제로 Blackfin 프로세서에 의해 생성된 결과는 모니터링 관심 영역(ROI)의 사람의 수, 해당 영역의 x,y 위치 및 이동 여부를 포함하는 데이터 패키지로 제한됩니다.

상위 레벨의 점유 모니터링 애플리케이션 개발 속도를 높이기 위해 Analog Devices는 EVAL-ADSW4000KTZ EagleEye 평가판 키트에 ADSW4000 EagleEye 인원 계수 플랫폼을 통합합니다. EagleEye 알고리즘의 완벽한 센서-클라우드 턴키 구현 역할을 하는 평가판 키트를 통해 사용자는 사용 가능한 앱과 클라우드 기반 온라인 대시보드를 사용하여 점유 모니터링을 즉시 구현할 수 있습니다. 또는 키트가 사용자 지정 시스템의 기반이 될 수 있으므로 개발자는 자체 인원 계수 방식을 구현하는 세부적인 것보다는 상위 레벨의 애플리케이션에 집중할 수 있습니다.

개별 서브 시스템을 통한 구현 가속화

EagleEye 평가판 키트는 한 쌍의 서브 시스템으로 구성됩니다. Blackfin DSP 기반의 서브 시스템을 사용하여 인원 계수 데이터를 생성하고 Analog Devices의 ADuCM4050 마이크로 컨트롤러 장치(MCU) 기반의 별도의 서브 시스템을 사용하여 연결 및 상위 레벨 애플리케이션 기능을 처리합니다(그림 1). 앞서 언급했듯이 중요한 인원 계수 기능은 ADSW4000 EagleEye 알고리즘을 실행하는 평가판 키트의 EagleEye DSP 서브 시스템에 있습니다.

그림 1: Analog Devices의 EagleEye 평가판 키트에서 DSP 서브 시스템은 Analog Devices의 ADSP-BF707 Blackfin DSP 계열 멤버에서 실행되는 ADSW4000 EagleEye PeopleCount 알고리즘을 사용하여 이미지를 수집하고 처리합니다. (이미지 출처: Analog Devices)

관심 영역의 이미지를 얻기 위해 서브 시스템은 적외선(IR) 필터를 장착한 onsemi의 ASX340AT3C00XPED0-DPBR CMOS 디지털 이미지 시스템온칩(SoC) 기반 2D 비전 감지 모듈을 사용합니다 Analog Devices의 EagleEye 프레임워크 서비스와 함께 작동하는 EagleEye PeopleCount ADSW4000 알고리즘은 ISSI의 IS25LP512M 512메가비트(Mbit) 직렬 플래시 메모리와 Micron Technology의 MT46H64M16LF 1기가비트(Gbit) 저전력 이중 데이터 전송률(DDR) 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(SDRAM)를 사용하는 ADSP-BF707 Blackfin DSP에서 실행됩니다.

이 서브 시스템에서 ADSP-BF707 Blackfin DSP는 인원 계수에 필요한 복잡한 이미지 수집과 처리 작업을 처리하는 데 적합합니다. 신호 처리 파이프라인에는 단일 명령, 다중 데이터(SIMD) 기능과 함께 다중 하드웨어 다중 누적(MAC) 장치가 포함되어 있습니다.

ADSP-BF707 Blackfin 프로세서에서 실행되는 ADSW4000 ADI EagleEye PeopleCount 알고리즘은 관심 영역 내에서 최대 90%의 정확한 카운팅을 합니다. 마찬가지로 서브 시스템도 결과를 신속하게 반환합니다. 예를 들어, 서브 시스템은 사람이 ROI에 들어온 시점부터 300밀리초(ms)만 지나면 비어 있음에서 점유 상태로 바뀌었음을 식별할 수 있습니다. ROI 상태가 점유에서 비어 있음으로 변경되었음을 식별하는 데 필요한 시간은 사용자가 구성할 수 있으며, 기본 설정은 5분입니다.

마찬가지로 생성된 인원 계수와 위치 데이터의 지연 시간도 낮습니다. 이 알고리즘은 커미셔닝 중에 사용자가 정의한 영역으로 사람이 이동한 후 1.5초 이내에 업데이트된 인원 계수 및 위치 데이터를 제공합니다. 사람을 감지한 후 알고리즘이 업데이트된 수와 위치 데이터를 제공하는 시간은 113ms밖에 걸리지 않습니다.

위에서 언급했듯이 Analog Devices의 EagleEye 플랫폼은 캡처된 이미지를 전송하지 않습니다. 대신 DSP는 범용 비동기 수신기-송신기(UART) 포트를 푸시 모드로 사용하여 점유 메타데이터를 전송합니다. JSON 형식으로 전송되는 이 메타데이터 패킷은 다른 데이터와 함께 점유 상태(점유 또는 비어 있음), 인원 계수, 사람 위치(x,y 좌표)를 포함합니다(표 1).

표 1: Analog Devices의 EagleEye 알고리즘은 개인 식별 정보를 전송하지 않고 여기에 나열된 메타데이터를 포함하는 패키지를 생성하여 사용자의 개인 정보를 유지합니다. (표 출처: Analog Devices)

DSP 서브 시스템의 다운스트림인 ADuCM4050 MCU 서브 시스템은 AWS FreeRTOS 환경에서 실행되어 Analog Devices의 관련 클라우드 기반 서비스와의 센서 커미셔닝 및 통신에 필요한 상위 레벨의 EagleEye 애플리케이션 및 연결 서비스를 지원합니다(그림 2).

32비트 ADuCM4050 MCU는 Analog Devices의 EagleEye와 같은 산업용 사물 인터넷(IIoT) 애플리케이션을 위한 포괄적인 처리 환경을 제공합니다. ADuCM4050은 복잡한 산업 애플리케이션 워크로드를 지원하기 위해 부동 소수점 처리 장치(FPU), 메모리 보호 장치(MPU), 하드웨어 암호화 가속기 및 보호 키 스토리지가 통합된 Arm® Cortex®-M4F 52메가헤르츠(MHz) 프로세서 코어를 기반으로 합니다.

그림 2: Analog Devices의 ADuCM4050 기반 EagleEye 평가판 키트의 MCU 서브 시스템은 상위 레벨의 IIoT 애플리케이션을 지원하고 키트와 클라우드 또는 기타 건물 관리 시스템 간 로컬 연결 서비스를 제공합니다. (이미지 출처: Analog Devices)

다중 전원 모드 및 클록 게이팅 기능을 포함한 일련의 통합 전력 관리 기능을 통해 장치는 저전력 실행이 가능합니다. 즉 MCU는 활성 모드에서는 41μA/MHz(메가헤르츠당 마이크로암페어)(통상)만 필요하고 최대 절전 모드에서는 0.65μA(통상)만 필요합니다. 비활성 기간 동안 프로세서는 빠른 절전 해제 셧다운 모드에서 0.20μA(통상)만 소모하거나 완전 셧다운 모드에서 50나노암페어(nA)만 소비합니다.

인원 계수를 빠르게 시작하는 법

평가판 키트에서 Analog Devices는 DSP 및 MCU 서브 시스템과 카메라 센서, 렌즈, LED 및 버튼을 콤팩트한 패키지로 결합합니다(그림 3).

그림 3: Analog Devices의 EagleEye 평가판 키트의, 빠른 배치를 위해 설계된 2D 비전 센서 장치는 인원 계수를 위한 관심 영역 위에 쉽게 실장할 수 있습니다. (이미지 출처: Analog Devices)

개발자는 관심 영역 바로 위의 방이나 실내 공간에 센서 유닛을 장착하기만 하면 인원 계수 장치를 신속하게 배치할 수 있습니다. 센서는 다양한 소스의 전력을 사용할 수 있습니다. 사용자는 장치의 DC 커넥터에 전선을 연결하여 5.5V~36V DC 소스를 공급하거나 마이크로 USB 케이블 또는 1미터(m) 이상 거리의 활성 USB 확장을 사용하여 USB 전원을 공급할 수 있습니다.

센서 장치를 실장한 후 사용자는 iOS 태블릿용 Apple App Store 또는 Android 태블릿용 Google Play에서 사용할 수 있는 EagleEye PeopleCount 컴패니언 앱을 사용하여 센서 위치와 원하는 시야(FOV)를 시각적으로 확인할 수 있습니다(그림 4).

그림 4: Analog Devices의 EagleEye PeopleCount 앱을 사용하면 커미셔닝 전에 센서 장치 배치를 쉽게 확인할 수 있습니다. (이미지 출처: Analog Devices)

사용자는 센서 FOV를 확인한 후 간단한 장치 커미셔닝 과정을 진행합니다. 커미셔닝과 이후 작동 중에 사용자는 센서 장치에 내장된 DSP와 MCU LED를 통해 각 서브 시스템의 현재 상태를 모니터링할 수 있습니다(표 2).

표 2: Analog Devices의 EagleEye 평가판 키트 센서 장치에 내장된 별도의 LED는 DSP 및 MCU 서브 시스템의 상태를 지속적으로 표시합니다. (표 출처: Analog Devices)

앱은 사용자에게 센서 커미셔닝에 필요한 몇 가지 단계를 안내합니다. 이 프로세스에서 사용자는 플로어 마스크와 같은 일련의 포괄적인 마스크를 표시하여 알고리즘이 FOV 내에서 모니터링해야 할 영역을 나타냅니다(그림 5, 왼쪽). 제외할 영역도 정확한 카운트만큼 중요합니다. 커미셔닝 과정 중에 컴패니언 앱을 통해 사용자는 창, 디스플레이 화면 등의 다양한 제외 마스크를 지정할 수 있습니다(그림 5, 오른쪽).

그림 5: 커미셔닝 중에 사용자는 EagleEye PeopleCount 알고리즘이 검사하거나 무시해야 하는 영역을 식별하기 위해 컴패니언 앱을 사용하며 플로어 마스크(왼쪽)와 인원 계수 정확도를 떨어뜨리는 창문이나 기타 영역을 위한 제외 마스크(오른쪽)를 사용합니다. (이미지 출처: Analog Devices)

장착과 커미션이 끝나면 센서 유닛이 Analog Devices의 클라우드에 메타데이터를 전송하기 시작합니다. 사용자는 등록 중에 제공된 자격 증명을 사용하여 클라우드에 로그인하여 일련의 그래픽 점유 표현을 검토할 수 있습니다(그림 6).

그림 6: Analog Devices의 EagleEye 평가판 키트 센서 장치를 장착하고 커미셔닝한 후 사용자는 Analog Devices 클라우드의 온라인 대시보드에 로그인하여 실시간 점유 데이터를 볼 수 있습니다. (이미지 출처: Analog Devices)

Analog Devices의 EagleEye PeopleCount 기술 플랫폼은 적절한 Blackfin 프로세서 및 외부 플래시 메모리로 구축된 맞춤형 설계에 내장될 수 있습니다. 또한 Analog Devices는 등록된 평가판 키트 고객에게 EagleEye 소프트웨어 패키지를 제공합니다. 다운스트림 MCU 서브 시스템의 경우 개발자는 EagleEye 센서 인터페이스를 실행하고 필요한 연결을 제공할 수 있는 시스템 플랫폼 설계를 사용하여 더 많은 센서를 포함한 추가 기능을 제공할 수 있습니다. 그러나 건물 관리 시스템에 상주 인력을 빠르게 채용하고자 하는 개발자를 위해 Analog Devices EagleEye 평가판 키트는 턴키 센서-클라우드 솔루션을 제공합니다.

결론

기업들이 사무실 조명, 난방 및 냉방에 상당한 건물 에너지 소비 비용을 지불함에 따라, 자주 비어 있는 사무실 공간에 대한 효과적인 자원 관리를 위해 보다 정확한 점유 데이터가 필요하게 되었습니다. 저전력 디지털 신호 프로세서에서 실행되는 독점 알고리즘을 기반으로 하는 ADSW4000KTZ 평가판 키트는 점유 모니터링을 평가하고 배치하기 위한 포괄적인 센서-클라우드 플랫폼을 제공하여 보다 효과적인 건물 에너지 관리에 필요한 실시간 점유 공간 레벨 데이터를 제공할 수 있습니다.