JP7376162B2

JP7376162B2 - 人工知能連動知能型災難安全管理方法およびこのような方法を遂行するシステム

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Publication number: JP7376162B2
Application number: JP2022111263A
Authority: JP
Inventors: クォンイクファン
Original assignee: シャッフェンゴットカンパニーリミテッド
Priority date: 2021-09-29
Filing date: 2022-07-11
Publication date: 2023-11-08
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Description

本発明は人工知能連動知能型災難安全管理方法およびこのような方法を遂行するシステムに関する。具体的には、犯罪、火災などの緊急状況発生時に位置を容易に把握し、犯罪、火災の発生を迅速に感知し、管理者、関係者および管制室に伝播することによってその被害を最小化するための人工知能連動知能型災難安全管理方法およびこのような方法を遂行するシステムに関する。

家庭、公共場所、ビルディングで火災が発生したとき、６８％以上の人々が煙に窒息死する。高層ビルの火災時に最大１８階まで接近可能な消防車はしご車の限界およびヘリコプターの接近不可によって火災の鎮圧が難しい。

既存の消火器の場合、デザインに対して好感を持てないため目につかない所に隠蔽された場合が多いので消火器の維持保守が難しく、緊急時に使用が難しい。既存の消火器は一定周期（例えば、６ヶ月）ごとに振ってあげない場合、硬化によって使用不能状態となる。

具体的には、既存の消火器は内部の粉末または気体を内蔵して圧力で噴射する構造を取っている。このため、消火器は内部の圧力に耐えなければならず、圧力を維持するために圧力ゲージを含まなければならない。この時、圧力に耐えるための構造とは、強い鉄板を利用して圧力に耐えることになり、これは消火器の重量を必須的に重くさせる。このような理由で、火災が発生時に使用者は消火器を持って移動しなければならず、移動時に既に多くの時間と体力を消耗することになる。

このような消火器自らの問題だけでなく、現在の消防防災システムでは火災認知、警報、申告、鎮火の全過程が個別化されており、それぞれの過程で問題を解決できる装置が分散されていることが問題点と指摘されており、犯罪の被害、応急患者の発生などに対応するための別途の救助システムが装着されるなど、類似装備が重複設置されて管理と費用に負担が加重している。

本発明は前述した問題点をすべて解決することをその目的とする。

また、本発明は、消防施設の管理者装置で消火器の管理を便利にして、消火器の管理漏れや管理怠慢による問題を解決することを目的とする。

また、本発明は、火災、非常状況（犯罪、応急）等が発生時に状況が発生した位置を容易に把握し、火災、非常状況（犯罪、応急）の発生を迅速に感知し、周囲に伝播することはもちろん、速やかに管理者、関係者および管制室に伝播することによってその被害を最小化する構造を具現することを目的とする。

また、火災以外にも犯罪発生時に救助信号の送出はもちろん、火災発生時に必要とする非常用照明、位置確認のためのストロボフラッシュなどをすべて内蔵して、火災、犯罪、応急のような非常状況で迅速な対応が可能となるように措置することを目標とする。

前記目的を達成するための本発明の代表的な構成は次の通りである。

本発明の一実施例によると、人工知能連動知能型災難安全管理方法は、感知部が複数の感知情報を生成する段階、通信部が前記複数の感知情報を災難管理情報として管制サーバーに伝送する段階、前記通信部が前記管制サーバーから管制情報を受信する段階と制御部が前記管制情報に基づいて火災発生の有無または非常状況発生の有無によって出力部を制御する段階を含むことができる。

一方、前記感知部は管理感知部、火災感知部、非常状況感知部を含み、前記管理感知部はカバー感知部、溶液感知部、距離感知部または照明感知部を含み、前記火災感知部は熱感知部、炎感知部、映像感知部、煙感知部、ガス感知部を含み、前記非常状況感知部は映像感知部および非常通知ボタン部を含むことができる。

また、前記複数の感知情報のうち少なくとも一つの感知情報は前記火災発生の有無を判断するための判断要素として設定され、前記判断要素は第１判断要素グループ、第２判断要素グループ、第３判断要素グループの中の一つに分類され、前記第１判断要素グループは非火災と判断される判断要素を含み、前記第２判断要素グループは火災判断人工知能エンジンに基づいて火災の有無を決定する判断要素を含み、前記第３判断要素グループは火災と判断される判断要素を含むことができる。

人工知能連動知能型災難安全システムは複数の感知情報を生成する感知部、前記複数の感知情報を災難管理情報として管制サーバーに伝送し、前記管制サーバーから管制情報を受信する通信部と前記管制情報を火災発生の有無または非常状況発生の有無によって出力部を制御する制御部を含むことができる。

本発明によると、人工知能連動知能型災難安全システムで消火器の管理を便利にして消火器の管理漏れや管理怠慢による問題が解決され得、火災状況、非常状況（犯罪、応急）発生時に迅速に対応して、火災状況、非常状況（犯罪、応急）において人命と財産を救うことができる。

また、本発明によると、火災発生時に消火器の位置を容易に把握し、火災の発生を迅速に感知し、速やかに管理者、関係者および管制室に伝播することによってその被害が最小化され得る。

また、本発明によると、既存の誤作動装備対比多様な複数の情報を通じて精密度を向上させてシステムに対する信頼の増進と誤作動による行政力の浪費を減少させることができる。

図１は、本発明の実施例に係る人工知能連動知能型災難安全システムを示した概念図である。図２は、本発明の実施例に係る人工知能連動知能型災難安全システムの感知部の感知動作を示した概念図である。図３は、本発明の実施例に係る感知情報を使った人工知能基盤感知動作を示した概念図である。図４は、本発明の実施例に係る火災感知方法を示した概念図である。図５は、本発明の実施例に係る火災判断人工知能エンジンの判断結果に基づいて火災の有無を判断する方法を示した概念図である。図６は、本発明の実施例に係る火災判断人工知能エンジンの判断結果に基づいて火災の有無を判断する方法を示した概念図である。

後述する本発明に対する詳細な説明は、本発明が実施され得る特定の実施例を例示として図示する添付図面を参照する。このような実施例は、当業者が本発明を充分に実施できるように詳細に説明される。本発明の多様な実施例は互いに異なるが相互排他的である必要はないということが理解されるべきである。例えば、本明細書に記載されている特定形状、構造および特性は、本発明の精神と範囲を逸脱することなく一実施例から他の実施例に変更されて具現され得る。また、それぞれの実施例内の個別構成要素の位置または配置も、本発明の精神と範囲を逸脱することなく変更され得ることが理解されるべきである。したがって、後述する詳細な説明は限定的な意味として行われるものではなく、本発明の範囲は特許請求の範囲の請求項が請求する範囲およびそれと均等なすべての範囲を包括するものと受け入れられるべきである。図面で類似する参照符号は多様な側面にわたって同一または類似する構成要素を示す。

以下では、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が本発明を容易に実施できるようにするために、本発明の多様な好ましい実施例に関して添付された図面を参照して詳細に説明することにする。

図１は、本発明の実施例に係る人工知能連動知能型災難安全システムを示した概念図である。

図１では火災状況、非常状況（犯罪、応急）に対する認知、警報、申告、鎮火を一つの装置を通じて遂行するための人工知能連動知能型災難安全システムが開示される。

図１を参照すると、人工知能連動知能型災難安全システムは消火部１００、照明部１１０、感知部１２０、通信部１３０、出力部１４０、電源部１５０および制御部１６０を含むことができる。

消火部１００は少なくとも一つの消火器を内蔵することができる。

消火部１００に含まれる消火器は例えば、強化液消火器、粉末消火器または気体型消火器のような多様な消火器であり得る。消火器の形態はプラスチックのような瓶タイプまたは缶タイプで複数の強化液消火器、粉末消火器または気体消火器が消火部１００の内部に位置することができる。消火部１００内に設置される消火器の設置数量は一個または複数個を設置でき、複数個の消火器はすべて同一の形態であるか互いに異なり得る。消火部１００内に位置した少なくとも一つの消火器それぞれは人工知能連動知能型災難安全システム上で管理され得る。

消火部１００の内部に位置した消火器を外力から保護するためのカバーが備えられ得、消火器が使われる場合、カバーは脱去、分離または破壊される構造であり得る。

消火部１００の内部の消火器は感知部１２０によって感知され得る。感知部１２０は消火器の使用または消火器の使用による火災状況の発生を推測して警告を発生させることができる。また、感知部１２０は非火災時に信号の発生を利用して消火器の破損または盗難を監視することもできる。

照明部１１０はスマートファイヤステーション自体の照明であってもよく、使用者が携帯可能なように分離される照明であってもよい。照明部１１０が携帯用照明である場合、スマートファイヤステーションと電気的信号で連結されておらず、独立的に使用が可能な構造であり得る。照明部１１０の内部に強化ガラス破砕チップが選択的に設置されて、ガラスの破砕が必要な場合、照明部１１０を利用してガラスの破砕が可能であるようにして窒息による被害を減らすことができる。照明部１１０も感知部１２０と連結されて照明部１１０の分離の有無が感知され、感知信号が制御部１６０に伝達され得る。

感知部１２０は火災感知のための感知とスマートファイヤステーションの管理のための感知をすることができる。感知部１２０は火災感知のために、カメラ機能と熱感知、炎感知ができる。また、感知部１２０は煙感知、ガス感知のような追加的なオプションを有してもよい。感知部１２０のスマートファイヤステーションの管理のための感知として、消火器の脱着感知、カバーの開き感知、使用者の接近感知、照明部１１０の脱着感知などを遂行してもよい。

感知部１２０により発生した感知情報は、単純または複合的な目的で再加工され分析されてスマートファイヤステーションに対するリアルタイム状態確認および火災状態予測のために使われ得る。例えば、感知部１２０により生成された感知情報は人工知能技術に基づいて火災発生の有無を判断するために使われ得、火災感知または火災予防警告を発生させることができる。

また感知部１２０は犯罪状況、応急状況に対する探知も遂行できる。

また感知部１２０はカバーの開きまたは少なくとも一つの消火器の使用に対する感知を通じて、火災状況であることを予測して知らせることもできる。感知部１２０の具体的な動作は後述される。

通信部１３０はＷＩＦＩ技術を基本とするものの、選択によりＥＴＨＥＲＮＥＴ、ＬＴＥ、ＬｏＲａ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、Ｚｉｇｂｅｅなどの機能で代替または重複使用可能であり得る。人工知能連動知能型災難安全システムの通信部１３０は、外部の管制サーバーと通信して管制（火災、犯罪、応急）業務を遂行する管理者に災難管理情報を伝達することができる。また、管制サーバーから管制（火災、犯罪、応急）情報を受信して人工知能連動知能型災難安全システムの動作が制御され得る。以下、災難管理情報は人工知能連動知能型災難安全システムで発生して外部に伝達される多様な情報を含む意味で使われ得る。例えば、感知情報は災難管理情報に含まれ得る。管制情報は外部サーバー（例えば、管制サーバー）から受信する情報を含む意味で使われ得る。

また、通信部１３０を通じて伝達された情報を通じて、スマートファイヤステーションを管理する管理者はモバイルアプリを利用してスマートファイヤステーションを管理してもよい。管理者はＮＦＣ、ＲＦＩＤ、ＷＩＦＩ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ、ＬＴＥ、ＮＦＣなどの技術を利用して、管理者の使用者装置上のモバイルアプリに基づいてスマートファイヤステーションを管理することができる。管理者は管理機能を通じて消火器の取り換え、紛失、リフィルなどを利用でき、使用内訳、取り換え内訳、管理者の点検記録などを生成することができる。

出力部１４０は外部に現在の状況を伝播したり、現在のスマートファイヤステーションの状態を表すために具現され得る。例えば、出力部１４０はフラッシュおよび／またはサイレンを利用して現在の状況を伝播することができる。または出力部１４０はシステムが提供する音声を利用した案内のために動作したり、選択的に遠隔音声を伝達するために具現され得る。出力部１４０は照明の役割として間接照明、景観照明のようなインテリア的な要素として活用されてもよく、危険状況を知らせるストロボフラッシュまたは人工知能連動知能型災難安全システムの位置を知らせる照明の役割をすることができる。

電源部１５０は外部から直流または交流の電源が入力され得、選択によりＰｏＥ（ｐｏｗｅｒｏｖｅｒＥＴＨＥＲＮＥＴ）技術を利用した電源の供給をしてもよい。

制御部１６０は消火部１００、照明部１１０、感知部１２０、通信部１３０、出力部１４０、電源部１５０の動作を制御するために具現され得る。

図２は、本発明の実施例に係る人工知能連動知能型災難安全システムの感知部の感知動作を示した概念図である。

図２では、感知部で火災感知、非常状況感知および管理感知機能を遂行する方法が開示される。

図２を参照すると、感知部は管理感知部２００と火災感知部２５０、非常状況感知部２８０を含むことができる。管理感知部２００は火災に対する直接的な感知ではなく人工知能連動知能型災難安全システムの管理のための感知を遂行するために具現され得る。火災感知部２５０は火災に対する直接的な感知のために具現され得る。非常状況感知部２８０は犯罪状況、応急状況の発生を感知するために具現され得る。

感知部の管理感知部２００と火災感知部２５０、非常状況感知部２８０により発生する情報は感知情報という用語で表現され得る。

感知部の管理感知部２００はカバー感知部２０５、消火器感知部２１０、距離感知部２１５、照明感知部２２０を含むことができる。

カバー感知部２０５は、スマートファイヤステーションに保管中の消火器およびその他の付属物を保護するために設置されたカバーを除去および開閉移動時に確認するように具現され得る。カバー感知部２０５により感知されたカバー情報は感知情報であり、通信部を通じて管制サーバーに伝達され得る。管制サーバーに伝達されたカバー情報は火災発生の有無を探知するために使われ得る。

消火器感知部２１０は消火器自らの脱着の有無、消火器溶液の漏水などに対して判断し、消火器情報を生成するために具現され得る。消火器感知部２１０により生成された消火器情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

距離感知部２１５はスマートファイヤステーションに接近する客体（例えば、人）距離を測定して客体にアラームをするために使われ得る。例えば、客体が接近時、安全に留意できるように距離感知部２１５によって客体距離を感知した後、出力部の音または明かり等を通じて接近を知らせることができる。距離感知部２１５により生成された距離情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

また、距離感知部２１５は盗難防止および証拠確保のために使われ得る。

照明感知部２２０は照明自体の脱着の有無に対して判断し、照明情報を生成するために具現され得る。照明感知部２２０により生成された照明情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

感知部の火災感知部２５０は熱感知部２５５、炎感知部２６０、映像感知部２６５、煙感知部２７０、ガス感知部２７５を含むことができる。

熱感知部２５５は火災による熱を感知するために具現され得る。熱感知部２５５により生成された熱情報は管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

炎感知部２６０は火災による炎を感知するために具現され得る。炎感知部２６０により生成された炎情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

映像感知部２６５は火災による映像を感知するために具現され得、非常状況（犯罪、応急状況）を感知するために具現され得る。映像感知部２６５により生成された映像情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

煙感知部２７０は火災による煙を感知するために具現され得る。煙感知部２７０により生成された煙情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

ガス感知部２７５は火災によるガスを感知するために具現され得る。ガス感知部２７５により生成されたガス情報は感知情報であり、管制サーバーに伝達されて火災発生の有無を探知するために使われ得る。

非常状況感知部２８０は映像感知部２８５、非常通知ボタン部２９５を含むことができる。非常通知ボタンと映像情報の分析を通じての分析で犯罪を判断したり、応急状況を判断または応急状況通知ボタンから収集された情報であり、管制サーバーに伝達されて非常状況発生の有無を探知するために使われ得る。

図３は、本発明の実施例に係る感知情報を使った人工知能基盤感知動作を示した概念図である。

図３では、感知部により生成された感知情報に基づいて人工知能を使って火災発生の有無を判断する方法が開示される。

図３を参照すると、感知部により生成された感知情報は火災判断人工知能エンジン３００に基づいて分析され得る。複数の感知情報が学習された火災判断人工知能エンジン３００に入力され、火災判断人工知能エンジン３００は複数の感知情報に基づいて火災発生の有無に対する判断を遂行できる。火災判断人工知能エンジン３００はスマートファイヤステーション自体に具現されているか、消防サーバーに具現されて感知情報のうち少なくとも一つの情報を判断要素として入力して火災発生の有無を判断することができる。

火災判断人工知能エンジン３００は全体の感知情報に基づいて火災発生の有無を決定してもよいが、全体の感知情報ではなく一部の感知情報に対する前処理された前処理感知情報に基づいて火災発生の有無を判断してもよい。判断された結果は管理者に伝達され得る。

感知情報に対する前処理時に、単一センサの値が設定臨界値以上に顕著に高い場合には相対的に高い加重値が付与され、同時に多数のセンサが火災を感知する場合、相対的に高い加重値が付与され得る。このような前処理を通じて、後述する累積パターン、周波数パターンおよび変化量パターンが生成され得る。

また、学習された火災判断人工知能エンジン３００を基盤とした火災の有無の判断後、フィードバック機能を通じて火災ではないものと判断される場合、該当状況に対する再学習を通じて追ってより正確な判断ができるように判断結果情報はフィードバックされて、火災判断人工知能エンジン３００に対する再学習が遂行され得る。

感知情報に基づいて火災の有無を判断するための判断要素が決定され、判断要素に基づいて火災判断人工知能エンジン３００基盤の火災判断を通じて火災の有無に対する判断が遂行され得る。

下記は火災感知のための判断要素を表した表である。

表１は一つの判断方法の例示であり、判断要素として測定温度、煙、炎が使われる場合が例示的に開示される。

判断要素の値により三つに区分されるが、第１判断要素グループ３１０は非火災と判断され、第２判断要素グループ３２０はＡＩを使って火災の有無に対する判断が遂行され、第３判断要素グループ３３０はＡＩを使わず、火災と判断するグループであり得る。

第１判断要素グループ３１０、第２判断要素グループ３２０、第３判断要素グループ３３０は、火災判断人工知能エンジン３００の火災の有無に対する判断結果に基づいて適応的に調整され得る。火災判断人工知能エンジン３００が臨界信頼度以上に火災、非火災を決定する場合、第２判断要素グループ３２０に含まれるケースが第１判断要素グループ３１０または第３判断要素グループ３３０に変化され得る。

以下、本発明の実施例ではＡＩ判断を通じて火災の有無を判断する方法が開示される。

図４は、本発明の実施例に係る火災感知方法を示した概念図である。

図４では、火災感知のために判断要素をパターン化して互いに異なるＡＩエンジンに基づいて火災の有無を判断する方法が開示される。

図４を参照すると、本発明では判断要素に対する累積パターン４１０、判断要素に対する周波数パターン４２０、判断要素に対する変化量パターン４３０に基づいて火災の発生の有無に対する判断が遂行され得る。

累積パターン４１０は複数の判断要素それぞれの値をパターン化した情報であり得る。例えば、測定温度値、煙値、炎値などのような判断要素が連続的に入力され、入力された判断要素はパターン化され得る。例えば、測定温度値として２５度、煙値（煙未存在、０）、炎値（炎未存在、０）は（２５、０、０）に数値化され、このような方式で数値化された判断要素の値が空間座標軸上で連続的に入力されて空間座標軸上で累積パターン４１０として一つのパターンを形成することができる。または１日の時間－温度と２日の時間－温度またはそれ以上の時間－温度の座標平面を空間座標軸上に連続的に配置して累積パターンとして一つのパターンを形成することができる。

火災発生時の累積パターン４１０に対する第１累積パターンデータセット４１３と火災未発生時の累積パターン４１０に対する第２累積パターンデータセット４１６に対する情報が第１火災判断人工知能エンジン４５０に入力され得る。第１火災判断人工知能エンジン４５０は第１累積パターンデータセット４１３と第２累積パターンデータセット４１６に基づいて学習され得る。

学習された第１火災判断人工知能エンジン４５０は累積パターン４１０に基づいて火災発生の有無を判断することができる。具体的には、判断要素は累積パターン４１０に変化され、累積パターン４１０の入力を受けた学習された第１火災判断人工知能エンジン４５０は入力された累積パターン４１０に基づいて火災発生の有無を判断することができる。

周波数パターン４２０は複数の判断要素それぞれの値を周波数平面に変化させてパターン化した情報であり得る。周波数パターン４２０は前述した累積パターン４１０をフーリエ変換に基づいて周波数平面に変化させることによって生成され得る。

火災発生時の周波数パターン４２０に対する第１周波数パターンデータセット４２３と火災未発生時の周波数パターンに対する第２周波数パターンデータセット４２６に対する情報が第２火災判断人工知能エンジン４６０に入力され得る。第２火災判断人工知能エンジン４６０は第１周波数パターンデータセット４２３と第２周波数パターンデータセット４２６に基づいて学習され得る。

学習された第２火災判断人工知能エンジン４６０は周波数パターンに基づいて火災発生の有無を判断することができる。具体的には、判断要素は周波数パターン４２０に変化され、周波数パターン４２０の入力を受けた学習された第２火災判断人工知能エンジン４６０は入力された周波数パターンに基づいて火災発生の有無を判断することができる。

変化量パターン４３０は複数の判断要素それぞれの変化をパターン化した情報であり得る。例えば、測定温度値、温度変化値、煙値、炎値などのような判断要素が連続的に入力され、入力された値の変化量が抽出されてパターン化され得る。例えば、一次的に入力された判断要素の値が測定温度値として２５度、煙値（煙未存在、０）、炎値（炎未存在、０）は（２５、０、０）に数値化され、その後一次的に入力された判断要素の値が測定温度値として２７度、煙値（煙存在、１）、炎値（炎存在、１）は（２、１、１）に数値化され得る。このような方式で数値化された値が連続的に入力されて座標軸上で一つのパターンを形成することができる。

火災発生時の変化量パターン４３０に対する第１変化量パターンデータセット４３３と火災が未発生時の変化量パターンに対する第２変化量パターンデータセット４３６に対する情報が第３火災判断人工知能エンジン４７０に入力され得る。第３火災判断人工知能エンジン４７０は第１変化量パターンデータセット４３３と第２変化量パターンデータセット４３６に基づいて学習され得る。

学習された第３火災判断人工知能エンジン４７０は変化量パターン４３０に基づいて火災発生の有無を判断することができる。具体的には、判断要素は変化量パターン４３０に変化され、変化量パターン４３０の入力を受けた学習された第３火災判断人工知能エンジン４７０は入力された変化量パターンに基づいて火災発生の有無を判断することができる。

第２判断要素グループに対して第１火災判断人工知能エンジン４５０、第２火災判断人工知能エンジン４６０、第３火災判断人工知能エンジン４７０の判断結果は総合されて火災発生の有無が決定され得る。

図５は、本発明の実施例に係る火災判断人工知能エンジンの判断結果に基づいて火災の有無を判断する方法を示した概念図である。

図５を参照すると、判断要素が入力された後、判断要素がどの判断要素グループに含まれているかを判断することができる。

判断要素は第１判断要素グループ、第２判断要素グループまたは第３判断要素グループのうち一つと判断され得る。

入力された判断要素が第１判断要素グループまたは第３判断要素グループの場合、別途のＡＩ基盤判断なしに火災発生の有無が決定され得る。

判断要素が第１判断要素グループである場合、管制サーバーは火災が発生していないものと決定することができる。判断要素が第３判断要素グループである場合、管制サーバーは火災が発生したものと決定することができる。

判断要素が第２判断要素グループである場合、消防サーバーはＡＩ基盤判断に基づいて火災発生の有無に対する判断を遂行できる。

第１火災判断人工知能エンジン、第２火災判断人工知能エンジン、第３火災判断人工知能エンジンは、順次的判断モデルまたは並列的判断モデルに基づいて火災発生の有無を判断することができる。順次的判断モデルの判断結果と並列的判断モデルの判断結果は総合的に活用され得、少なくとも一つのモデルが火災であると判断する場合、火災可能性があると決定することができる。

図５では、優先的に順次的判断モデルが開示される。

順次的判断モデルは第１火災判断人工知能エンジン５１０、第２火災判断人工知能エンジン、第３火災判断人工知能エンジンに対する順次的な判断を通じて火災発生の有無を判断することができる。

Ａ．順次的判断モデル

１）１次火災判断人工知能エンジン５１０

第１火災判断人工知能エンジン５１０を通じて判断要素を累積パターンに変更して１次的な判断を遂行できる。

ａ．１次的な第１火災判断人工知能エンジン５１０の判断結果、第１臨界信頼度以上に非火災と判断される場合、追加的な判断なしに火災ではないものと判断することができる。

ｂ．１次的な第１火災判断人工知能エンジン５１０の判断結果、第１臨界信頼度超過、第２臨界信頼度未満に非火災または火災と判断される場合、第２火災判断人工知能エンジン５２０に基づいて火災の有無に対する追加的な判断が遂行され得る。

ｃ．１次的な第１火災判断人工知能エンジン５１０の判断結果、第２臨界信頼度以上に火災と判断される場合、追加的な判断なしに火災と判断することができる。

２）２次火災判断人工知能エンジン５２０

第２火災判断人工知能エンジン５２０を通じて判断要素を周波数パターンに変更して２次的な判断を遂行できる。

ａ．２次的な第２火災判断人工知能エンジン５２０の判断結果、第３臨界信頼度以上に非火災と判断される場合、追加的な判断なしに火災ではないものと判断することができる。

ｂ．２次的な第２火災判断人工知能エンジン５２０の判断結果、第３臨界信頼度超過、第４臨界信頼度未満に非火災または火災と判断される場合、第３火災判断人工知能エンジン５３０に基づいて火災の有無に対する追加的な判断が遂行され得る。

ｃ．２次的な第２火災判断人工知能エンジン５２０の判断結果、第４臨界信頼度以上に火災と判断される場合、追加的な判断なしに火災と判断することができる。

３）３次火災判断人工知能エンジン５３０

第３火災判断人工知能エンジン５３０を通じて判断要素を変化量パターンに変更して３次的な判断を遂行できる。

ａ．３次的な第３火災判断人工知能エンジン５３０の判断結果、第５臨界信頼度以上に非火災と判断される場合、追加的な判断なしに火災ではないものと判断することができる。

ｂ．３次的な第３火災判断人工知能エンジン５３０の判断結果、第５臨界信頼度超過、第６臨界信頼度未満に非火災または火災と判断される場合、第１火災判断人工知能エンジン５１０の判断結果、第２火災判断人工知能エンジン５２０の判断結果、第３火災判断人工知能エンジン５３０の判断結果のうち少なくとも一つの判断結果が火災であれば最終的に火災と判断することができる。

ｃ．３次的な第３火災判断人工知能エンジン５３０の判断結果、第６臨界信頼度以上に火災と判断される場合、追加的な判断なしに火災と判断することができる。

第１火災判断人工知能エンジン５１０の判断のための第１臨界信頼度および第２臨界信頼度、第２火災判断人工知能エンジン５２０の判断のための第３臨界信頼度および第４臨界信頼度、第３火災判断人工知能エンジン５３０の判断のための第５臨界信頼度および第６臨界信頼度は最終的な火災発生の有無を考慮して調整され得る。

また、本発明では順次敵に正確な判断のために、非火災と判断するための第１臨界信頼度、第３臨界信頼度、第５臨界信頼度に行くほど相対的に大きい値で設定され得る。その反対に、火災と判断するための値の場合、固定された値に設定して同一の信頼度を基準として火災を判断するようにすることができる。すなわち、火災と判断するための第２臨界信頼度、第４臨界信頼度、第６臨界信頼度は固定された値で設定され得る。

図５の順次的判断の方式は火災の感知だけでなく非常状況の判断の方法として利用され得、非常状況判断の方法は機能の追加または変形で機能を具現することができる。

図６は、本発明の実施例に係る火災判断人工知能エンジンの判断結果に基づいて火災の有無を判断する方法を示した概念図である。

図６では、並列的な火災判断人工知能エンジンの判断結果に基づいて火災の有無を判断する方法が開示される。

図６を参照すると、第１火災判断人工知能エンジン６１０、第２火災判断人工知能エンジン６２０は一つの火災判断人工知能エンジングループ６００と設定され、第３火災判断人工知能エンジン６３０は独立的に火災の有無に対する判断を遂行できる。

第１火災判断人工知能エンジン６１０、第２火災判断人工知能エンジン６２０は基礎となる資料が同一であるため、一つのグループに束ねて判断を遂行できる。

第１火災判断人工知能エンジン６１０と第２火災判断人工知能エンジン６２０の判断結果、少なくとも一つの火災判断人工知能エンジンが判断要素に基づいて火災であると判断した場合、火災判断人工知能エンジングループ６００は判断要素に基づいて火災であると決定することができる。第１火災判断人工知能エンジン６１０と第２火災判断人工知能エンジン６２０は同一のグループ判断信頼度値に設定して判断要素に基づいて火災の有無を決定することができる。

第３火災判断人工知能エンジン６３０は独立的に動作して別途の判断信頼度値に基づいて火災の有無を判断することができる。

火災判断人工知能エンジングループ６００の第１判断結果、第３火災判断人工知能エンジンの第２判断結果のうち一つの判断結果が火災である場合、最終的に火災と判断することができる。

また、図６の方法で火災感知だけでなく非常状況の判断方法として利用され得、非常状況判断の方法は機能の追加または変形で機能を具現することができる。

以上で説明された本発明に係る実施例は、多様なコンピュータ構成要素を通じて実行され得るプログラム命令語の形態で具現されてコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され得る。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知となっている使用可能なものであり得る。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスクおよび磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌｄｉｓｋ）のような磁気－光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌｍｅｄｉｕｍ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのような、プログラム命令語を保存し実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリタなどを使ってコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含まれる。ハードウェア装置は本発明に係る処理を遂行するために一つ以上のソフトウェアモジュールに変更され得、その逆も同一である。

以上、本発明が具体的な構成要素などのような特定事項と限定された実施例および図面によって説明されたが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものに過ぎず、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正と変更を試みることができる。

したがって、本発明の思想は前記説明された実施例に限定されて定められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなくこの特許請求の範囲と均等なまたはこれから等価的に変更されたすべての範囲は本発明の思想の範疇に属するものと言える。

Claims

人工知能連動知能型災難安全管理方法は、
感知部が複数の感知情報を生成する段階、
通信部が前記複数の感知情報を災難管理情報として管制サーバーに伝送する段階、
前記通信部が前記管制サーバーから管制情報を受信する段階、
制御部が前記管制情報に基づいて火災発生の有無または非常状況発生の有無によって出力部を制御する段階を含み、
前記複数の感知情報のうち少なくとも一つの感知情報は前記火災発生の有無または非常状況発生の有無を判断するための少なくとも一つの判断要素として設定され、
前記少なくとも一つの判断要素は累積パターン、周波数パターンおよび変化量パターンで生成され、
前記累積パターンは前記少なくとも一つの判断要素それぞれの値をパターン化した情報であり、
前記周波数パターンは前記少なくとも一つの判断要素それぞれの値を周波数平面に変化させてパターン化した情報であり、
前記変化量パターンは前記少なくとも一つの判断要素それぞれの変化をパターン化した情報であり、
前記累積パターンは火災発生時または非常状況発生時の第１累積パターンデータセットと火災未発生時または非常状況未発生時の第２累積パターンデータセットを含み、
前記周波数パターンは火災発生時または非常状況発生時の第１周波数パターンデータセットと火災未発生時または非常状況未発生時の第２周波数パターンデータセットを含み、
前記変化量パターンは火災発生時または非常状況発生時の第１変化量パターンデータセットと火災未発生時または非常状況未発生時の第２変化量パターンデータセットを含み、
第１人工知能エンジンは前記第１累積パターンデータセットと前記第２累積パターンデータセットに基づいて学習されて前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無を判断し、
第２人工知能エンジンは前記第１周波数パターンデータセットと前記第２周波数パターンデータセットに基づいて学習されて前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無を判断し、
第３人工知能エンジンは前記第１変化量パターンデータセットと前記第２変化量パターンデータセットに基づいて学習されて前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無を判断し、
前記第１人工知能エンジン、前記第２人工知能エンジンおよび前記第３人工知能エンジンに基づいて前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無が判断されることを特徴とする、人工知能連動知能型災難安全管理方法。
前記管制サーバーは前記第１人工知能エンジン、前記第２人工知能エンジン、前記第３人工知能エンジンを順次的判断モデルまたは並列的判断モデルで設定して前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無を判断し、
前記順次的判断モデルは前記第１人工知能エンジン、前記第２人工知能エンジン、前記第３人工知能エンジンに対する順次的な判断を通じて前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無を判断し、
前記並列的判断モデルは前記第１人工知能エンジン、第２人工知能エンジンを一つの人工知能エンジングループと設定し、前記第３人工知能エンジンを独立的に設定して前記火災発生の有無または前記非常状況発生の有無を判断することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能連動知能型災難安全管理方法。
前記順次的判断モデルで前記第１人工知能エンジン、前記第２人工知能エンジン、前記第３人工知能エンジンそれぞれの火災および非火災の判断のための臨界信頼度は最終的な火災発生の有無を考慮して調整され、
非火災と判断するための、前記第１人工知能エンジンの判断のための臨界信頼度、前記第２人工知能エンジンの判断のための臨界信頼度および前記第３人工知能エンジンの判断のための臨界信頼度は、前記第１人工知能エンジンの判断のための臨界信頼度、前記第２人工知能エンジンの判断のための臨界信頼度、前記第３人工知能エンジンの判断のための臨界信頼度に行くほど相対的に大きな値で設定され、
火災と判断するための前記臨界信頼度は固定された値で設定され、
前記感知部は管理感知部、火災感知部、非常状況感知部を含み、
前記管理感知部はカバー感知部、溶液感知部、距離感知部または照明感知部を含み、
前記火災感知部は熱感知部、炎感知部、映像感知部、煙感知部、ガス感知部を含み、
前記非常状況感知部は映像感知部、非常通知ボタン部を含むことを特徴とする、請求項２に記載の人工知能連動知能型災難安全管理方法。