KR100592624B1

KR100592624B1 - 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 시스템 및 그방법

Info

Publication number: KR100592624B1
Application number: KR1020030063273A
Authority: KR
Inventors: 박양원; 송형진; 황인주; 신현준; 김태형; 이홍철; 김윤제
Original assignee: 주식회사 진화이앤씨; 한국건설기술연구원
Priority date: 2003-09-09
Filing date: 2003-09-09
Publication date: 2006-06-23
Also published as: KR20050026257A

Abstract

본 발명은 다종의 화재감지기에서 측정된 감지신호를 제공받고, 상기 화재감지기에서 제공된 측정값과 측정값의 변화율을 화재예보기준값과 상호 비교하며, 상기 측정값과 측정값의 변화율이 화재예보기준값을 초과할 경우 발보기준값과 화제사례를 호출하고, 상기 측정값과 측정값의 변화율과 발보기준값을 상호 비교한 후 발보기준을 초과하는지를 추론하며, 상기 측정값과 측정값의 변화패턴과 화재사례 데이터를 상호 비교한 후 측정값의 변화패턴(상관도, 상관계수 분석)이 발보기준을 초과하는지를 추론하고, 상기 측정값과 측정값의 변화율이 발보기준값 및 화재사례의 추론 결과를 종합 분석(다종의 화재감지기별 반응특성)하여 화재여부 및 상황을 분석하며, 상기 분석 결과에 따라 단계별 화재경보 발령 및 화재 관련 정보를 전송함으로써, 해당 시설물의 사용 환경에 적합한 다종의 감지센서로부터 획득된 감지신호를 기초로 규칙기반 화재감지 추론과 화재사례에 기초한 화재사례기반 추론 방법을 복합 적용하여 화재 초기의 발보기준 이하의 물리적 신호에 대해서도 감지신호의 변화특성을 과거 화재사례와 비교하여 조기감지가 가능하게 함은 물론 발보기준과의 비교와 같은 단순한 방법이 아닌 화재사례와의 비교를 통하여 화재감지에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 시스템 및 그 방법을 제공한다.

Description

다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 시스템 및 그 방법{System for fire reasoning using many kind of fire sensor and method thereof}

도 1은 본 발명에 의한 화재판별 추론 시스템을 도시한 블록도.

도 2는 본 발명에 의한 규칙 및 화재사례기반 화재판별 추론 방법을 나타낸 흐름도.

도 3a는 본 발명에 의한 1단계 규칙기반 화재감지 추론 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.

도 3b는 본 발명에 의한 2단계 규칙기반 화재감지 추론 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.

도 3c는 본 발명에 의한 화재사례기반 화재감지 추론 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.

도 4는 본 발명에서의 감지기별 가중치의 최적화 방법을 설명하기 위해 나타낸 흐름도.

삭제

*** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ***

10: 화재사례 데이터베이스 30: 화재감지기(열,연기,가스,누전 등)

40: 경보발생수단 50: 소화장치

60: 처리제어수단 61: 규칙기반 화재 추론프로세서

63: 사례기반 화재 추론프로세서 65: 분석제어프로세서

70: 통신수단 100 : 화재 감시센터

본 발명은 화재 판별 시스템에 관한 것으로서, 상세하게는 무차원화된 감지신호나 감지신호의 변화율을 경보발령 기준과 비교하여 화재발생 유무를 판단하는 종래의 감지 알고리즘과는 달리 규칙기반 추론 방법과 화재사례기반 추론 방법을 복합 적용하여 화재 발생 후 경보 발령까지의 감지지연 시간을 최소화하고 추론 방법의 출력 결과의 신뢰성을 극대화 하도록 한 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

기존에는 화재감지를 위하여 열, 연기, 화염 등의 물리적 신호를 온/오프 방식이나 아날로그 방식으로 측정하여 감지신호 또는 감지신호의 변화율이 일정 발보기준 이상인 경우에 화재경보를 발령하거나, 2종의 감지센서를 적용하여 모든 감지신호가 발보기준 이상인 경우에 화재경보를 발령하는 형식이었다.

그러나, 기존 감지센서 경우 발보기준 이상의 감지신호 측정시는 이미 화재가 충분히 성장한 상태로, 화재의 조기감지에 의한 초기 화재진압이 불가능하여 감지센서의 활용이 단지 화재사실의 통보에 의해 인명 대피 등을 유도하기 위한 방법으로 사용되고 있는 실정이다.

뿐만 아니라, 비교적 화재의 조기감지가 가능하다고 판단되어지는 연기감지센서의 경우 주위의 분진, 먼지, 습기 등의 환경변화에 민감하게 반응하고 있어 빈번한 오작동이 발생하고 있다. 또한, 화재감지시스템의 빈번한 오작동으로 인하여 일부 화재설비 관리자들은 화재감지시스템의 주 경종을 제외한 경보장치의 전원을 차단하여 주 경종의 경보 발령시 관리자의 현장 확인 후 조치를 취하는 등의 민첩한 대응이 이루어지지 않아 화재에 의한 피해를 가중시키고 있는 실정이다.

따라서, 본 발명은 신속한 화재감지 및 신뢰성 확보를 통하여 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 해당 시설물의 사용 환경에 적합한 다종의 감지센서로부터 획득된 감지신호를 기초로 규칙기반 화재감지 추론과 감지신호의 변화특성을 과거 화재시례와 비교하는 사례기반 추론 방법을 적용하여 화재 초기의 발보기준 이하의 물리적 신호에 대해서도 감지신호의 변화특성을 과거 화재사례와 비교하여 조기감지가 가능하게 함은 물론 발보기준과의 비교와 같은 단순한 방법이 아닌 화재사례와의 비교를 통하여 화재감지에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기술적 수단은, 다수의 화재원인과 화재추이에 대한 다양한 사례 데이터들 및 화재 감지에 따른 화재예보기준값과 화재발보기준값 및 가중치에 대한 데이터가 저장된 데이터베이스; 건축물에서 발생하는 열, 연기, 누전상태를 각각 연속된 데이터의 형태로 감지하는 복수의 화재감지기; 상기 화재감지기를 통해 감지한 결과 초기화재나 화재로 판정될 경우 화재경보신호를 발생하는 경보발생수단; 상기 화재감지기를 통해 감지한 결과 화재로 판정될 경우 소정의 제어신호에 따라 작동되어 화재를 진압하는 소화장치; 및 상기 화재감지기에서 입력되는 감지신호를 각각 제공받아 센서별 측정값 또는 상기 측정값의 변화율을 데이터베이스에 저장된 화재예보기준값 및 화재발보기준값과 상호 비교하여 예보, 경보기준에 해당되는지를 판단함과 아울러 측정 신호의 변화 추이를 화재사례와의 유사도 척도인 상관계수를 예보, 경보기준에 해당되는지를 판단하고, 각 화재감지기별 가중치 또는 상관계수 가중치를 적용하여 화재발보기준값과 비교하여 화재여부를 판단 및 제어하는 처리제어수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기술적 방법은, 다종의 화재감지기에서 측정된 감지신호를 제공받는 제 1 단계; 상기 화재감지기에서 제공된 측정값과 측정값의 변화율을 화재예보기준값과 상호 비교하는 제 2 단계; 상기 측정값과 측정값의 변화율이 화재예보기준값을 초과할 경우 경보기준에 의한 규칙기반 추론과정과 화재사례에 의한 사례기반 추론과정을 호출하는 제 3 단계; 상기 측정값과 측정값의 변화율과 발보기준값을 상호 비교한 후 경보기준을 초과하는지를 추론하는 제 4 단계; 상기 측정값과 측정값의 변화패턴과 화재사례 데이터를 상호 비교한 후 측정값의 변화패턴(상관도, 상관계수 분석)이 경보기준을 초과하는지를 추론하는 제 5 단계; 상기 측정값과 측정값의 변화율 및 측정값의 변화추이 (다종의 화재감지기별 반응특성)을 종합 분석하여 화재여부 및 상황을 분석하는 제 6 단계; 및 상기 분석 결과에 따라 단계별 화재경보 발령 및 화재 관련 정보를 전송하는 제 7 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 살펴보고자 한다.

도 1은 본 발명에 의한 화재판별 추론 시스템을 도시한 블록도로서, 화재사례 데이터베이스(10), 화재감지기(30), 경보발생수단(40), 소화장치(50), 처리제어수단(60), 및 화재감시센터(100) 등으로 이루어져 있다.

상기 화재사례 데이터베이스(10)는 다수의 화재원인과 화재 추이에 대한 다양한 사례 데이터들 및 화재감지에 따른 예보기준값과 발보기준값 및 가중치에 대한 데이터가 저장되어 있고, 화재감지기(30)는 건축물에서 발생하는 열, 연기, 가스, 누전여부 등을 각각 감지하여 그에 상응하는 감지신호를 출력하도록 구성되어 있다.

또한, 경보발생수단(40)은 화재감지기(30)를 통해 감지한 결과 초기화재나 화재발생으로 판정될 경우 소정의 제어신호에 따라 작동되어 화재경보신호를 발생하는 경광등과 부저와 같은 장치로 이루어져 있고, 소화장치(50)는 실내의 천장에 설치되어 화재감지기(30)를 통해 감지한 결과 화재발생으로 판정될 경우 소정의 제어신호에 따라 작동되어 화재를 진압하는 물, 가스, 폼 등을 이용한 스프링클러(Sprinkler)나 소화설비와 같은 장치로 이루어져 있다.

그리고, 처리제어수단(60)은 화재감지기(30)에서 입력되는 감지신호를 각각 제공받아 센서(31∼34)별 측정값 또는 상기 측정값의 변화율을 데이터베이스(10)에 저장된 화재예보기준값 및 화재발보기준값과 상호 비교하여 발보기준에 해당되는지를 판단함과 아울러 각 화재감지기(30)별 가중치를 적용하여 화재발보기준값과 비교하여 화재여부를 판단 및 제어하도록 구성되어 있다.

아울러, 상기 처리제어수단(60)은, 센서(31∼34)별 측정값 또는 상기 측정값의 변화율을 데이터베이스(10)에 저장된 화재예보기준값과 1차로 비교하여 화재예보기준값에 해당되면 2차로 화재발보기준값과 상호 비교하고, 각 화재감지기별 가중치를 적용하여 발보기준값과 비교하는 규칙기반화재 추론프로세서(61)와, 상기 센서(31∼34)별 측정값 또는 상기 측정값의 변화추이를 데이터베이스(10)에 수록된 화재발생시의 변화 추이와 상호 비교하고, 각 화재감지기(30)별 상관계수 가중치를 적용하여 상관계수 발보기준값과 비교하는 사례기반화재 추론프로세서(63), 및 상기 규칙기반화재 추론 및 사례기반화재 추론프로세서(63)에서 처리된 결과데이터를 제공받아 화재발생 여부와 그 정도를 판단하여 경보발생수단(40) 및 소화장치(50)의 작동을 제어하는 분석제어프로세서(65)로 이루어져 있어, 각종 센서(31∼34)로부터 출력되는 감지신호를 이용하여 화재발생 여부를 다각도로 병렬 분석처리함에 따라 발화 이전에 화재가능성을 감지할 수 있다.

이와 같이 처리된 화재감지데이터와 화재판단데이터는 통신수단(70)를 통해 화재감시센터(100)로 전송됨으로써, 화재감시센터(100)에서는 실시간으로 현장의 화재관련 데이터를 제공받아 발화(發火)되지 않은 초기에도 감시구역의 이상여부를 감시할 수 있고, 또한 초기화재나 화재발생시에 신속하게 대처할 수가 있다.

도 2는 본 발명에 의한 규칙 및 화재사례기반 화재판별 추론 방법을 나타낸 흐름도로서, 규칙 및 화재사례기반 추론 모듈을 기초로 하여 화재를 판별하고 화재시 그 조치를 나타낸 개념도이다.

먼저, 각종 화재감지기(30)의 종류, 설치장소, 설치 및 검사 후 경과시간 등으로 구성된 색인 규칙에 의하여 저장수단(20)으로부터 자료를 호출하고, 감지기발 보기준값, 시스템예보기준값, 시스템발보기준값, 상관계수, 측정간격, 호출사례데이터 등을 설정하여 초기화한다.

이후, 열, 연기, 가스감지센서(31∼34) 등 다수의 센서(31∼34)로 구성되는 복합형 화재감지기(30)를 적용하되, 감지한 데이터를 화재예보기준값과 비교하는 1단계 화재감지추론과, 화재발보기준값 및 화재사례기반 정보와 비교하는 2단계 화재감지 추론을 적용하여 화재여부를 판별한다.

먼저, 열, 연기, 가스 등을 감지하는 각종 화재감지기(30)로 화재 여부를 각각 감지하고, 상기 감지한 신호는 그에 상응하는 디지털데이터로 변환되어 처리제어수단(60)으로 입력된다.

상기에서 디지털데이터로 변환된 측정값은 규칙기반화재 추론프로세서(61)로 제공되며, 규칙기반화재 추론프로세서(61)는 각종 화재감지기(30)로부터 제공된 여러 측정값과 데이터베이스(10)로부터 예보기준값을 호출하여 각종 측정값과 예보기준값을 각각 비교하여 규칙기반화재 추론프로세서(61)는 복수의 측정값 중 하나라도 예보기준값에 해당하는지를 1차적으로 판별하고, 그 결과 예보기준에 해당될 경우 2차적으로 규칙 추론 및 화재사례기반 추론 방법을 각각 병렬 수행하게 된다.

상기 규칙기반화재 추론프로세서(61)는 각종 화재감지기(30)의 측정값과 측정값의 변화율 및 발보기준값을 상호 비교함과 아울러 사례기반 화재 추론프로세서(63)는 화재사례 데이터베이스(10)로부터 각종 화례사례 데이터를 호출하여 각종 화재감지기(30)의 측정값과 측정값의 변화율 및 화재사례 데이터를 상호 비교하여 그 유사성을 검토한다.

이때, 분석제어프로세서(65)는 상기에서 각종 측정값과 예보기준값, 발보기준값 및 화재사례와 상호 비교하고 종합적인 화재상황을 분석하여 경보발생수단(40)을 통해 단계별로 경보함과 동시에 경보데이터를 통신수단(70)을 통해 화재감시센터(100)로 전송한다.

아울러, 규칙기반화재 추론프로세서(61)와 사례기반화재 추론프로세서(63)는 상기 측정값과 측정값의 변화율과 측정값의 변화추이를 발보기준값 및 화재사례 데이터를 상호 비교하게 되지만 일부 화재감지기(30)에서만 화재징후를 감지하는 특별한 경우에는 화재감지기(30)별 가중치적용 연산을 통해 화재발발 가능성 또는 화재발발 상태를 더욱 더 정밀하게 비교 검토하게 된다.

상기 검토결과를 분석제어프로세서(65)에서 종합적으로 분석하고, 그 분석결과에 따른 화재발보시에는 화재발보 상태를 발령하고, 화재발생시에는 화재경보신호를 발생함과 아울러 연계된 소화장치(50)를 즉각 작동시키게 된다.

아울러, 처리제어수단(60)의 분석제어프로세서(65)는 통신수단(70)을 통해 화재의 발생위치, 화재의 진행상태 등에 관련된 정보를 통신망을 통해 화재감시센터(100)로 전송한다.

이러한 시스템에서는 화재시에 발생하는 열, 연기, 가스, 광선 등을 정밀하게 검출할 수 있고, 각 감지센서(31∼34)에서 검출한 신호값의 우선순위와 중요도의 설정이 매우 중요한 변수로 작용하고 있으며, 이에 대한 설명은 아래에서 보다 세부적으로 설명하고자 한다.

도 3은 본 발명에 의한 규칙 및 화재사례기반 화재감지 추론 방법을 설명하 기 위한 상세 흐름도이다.

먼저, 각종 화재감지기(30)의 종류, 설치장소, 설치 및 검사 후 경과시간 등으로 구성된 색인 규칙에 의하여 데이터베이스(10)로부터 자료를 호출하여 감지기발보기준값(Ds, dDs), 시스템예보기준값(As1, dAs1), 시스템발보기준값(As2, dAs2), 상관계수(Rs12, Rs22), 비교데이터 수(Ns), 측정간격(dt), 호출사례데이터(S) 등을 초기화한 상태에서, 도 1에 나타내고 있는 다종의 화재감지기(30)로부터 감지신호를 수신한다.

여기에 사용되는 상관계수는 통계적 상관관계의 분석을 통해 구할 수 있게 되는데 이를 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

두 확률변수 x와 y간의 상관관계를 알고자 할 때에는 두 변량 x, y에 대한 (확률)표본을 취한 후 얻어진 n개의 데이터 (x₁, y₁ ), (x₂, y₂ ), …… , (x_n, y_n ) 로부터 두 변수간의 관련성을 찾게 된다. 이처럼 두 변수간의 관련성을 연구하는 통계적 분석을 상관분석(correlation analysis)이라고 하고, 데이터간의 상관관계는 도 과 같이 몇 가지의 경우로 표현할 수 있으며, 두 변수 x와 y에 대한 (확률)표본으로 n개의 데이터를 얻었을 때 두 변수 x와 y간의 표본상관계수(sample correlation coefficient)는 다음과 같이 정의한다.

단,

를 의미한다.

이를 본 발명에 적용할 때에는 화재감지기(30)로부터의 입력신호에 의해서 사례추론알고리즘은 순시값 및 순시값 변화율을 모니터링 하게 되며, 데이터베이스(10)로부터 호출된 사례에 대한 데이터 변화 추이의 유사도를 평가하기 위해서 회기분석을 통한 상관관계를 수치적으로 표현하여 이용하게 된다. 이에 대한 함수는 다음과 같다.

단,

이러한 상관계수의 활용은 측정신호와 화재사례 또는 그 변화패턴과의 상관관계에 따라 화재인가 또는 아닌가를 판단할 수 있는 매우 중요한 요소가 되며, 측 정신호와 사례가 유사한 경우 또는 측정신호와 사례가 일치하지 않고 있어도 변화패턴이 유사한 경우에는 상관계수가 높은 수치를 나타낼 수 있어 화재의 조기 감지는 물론 감지기 내부의 먼지 누적 등과 같은 악조건에서의 추론결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있고, 감지기의 측정신호 중 일부가 감지기의 발보기준에 부합하고 있으나 측정신호와 사례가 유사성을 갖고 있지 않는 경우에는 상관계수가 낮은 수치를 나타내어 오보율을 최소화할 수 있게 된다.

감지신호가 수신되면 규칙기반화재 추론프로세서(61)는 이를 화재예보기준값과 상호 비교하는 1단계인 규칙기반 화재감지 추론을 수행하게 되는데, 감지기 경보기준을 이용한 무차원 감지신호(A; Si／Ds) 또는 무차원 감지신호의 시간변화율(dA; {Si－S(i－1)}／dDs) 중 일부가 화재가 의심되는 정도인 각 시스템예보기준값(As1, dAs1)을 초과할 경우 화재예보를 발령하고 발보기준값에 의한 규칙 추론 모듈과 화재사례기반 추론 모듈을 호출하게 된다.

이어, 규칙기반화재 추론프로세서(61)는 2단계 화재감지 추론을 적용하여 무차원 감지신호(A)와 감지신호의 시간변화율(dA)을 시스템발보기준값(As2, dAs2)과 각각 비교하게 되며, 일부 화재감지기(30)의 신호가 발보기준값 이상이면 2단계 경보를 발령하고, 가중치를 적용한 분석제어프로세서(65)를 호출하여 전체 화재감지기(30)가 발보기준값이상인가 또는 가중치를 적용한 종합분석 결과가 경보기준값 이상인가를 판별하여 이 중 어느 하나에 해당하게 되면 3단계 화재상황을 전파 곧바로 소화장치(50)를 통해 진화에 들어가게 된다.

이때, 가중치란 0∼100%(또는 0∼1)의 값으로 무차원화된 화재감지기(30)별 추론 결과를 종합하기 위한 방법으로 화재감지기(30)별 0∼1사이의 값으로 최적화된 가중치를 적용(추론결과 ×가중치)하여 각 화재감지기(30)에서 계산되어지는 추론결과뿐만 아니라 적용되어진 전체 화재감지기(30)의 결과를 종합하기 위하여, 가중치를 적용함으로써 화재감지기(30)별 화재감지의 신뢰성, 신속성 등을 반영할 수 있는 이점이 있다. 아래의 수학식 3은 규칙추론 방법에 적용되는 가중치를 나타낸 것이다.

(1)

(2)

여기서 A, dA, Fw, Di, Ds, dDi, dDs는 각각 가중치에 의한 무차원 감지신호의 종합, 가중치에 의한 무차원 감지신호 변화량의 종합, 감지기별, 가중치, 감지신호, 감지신호 경보기준, 감지신호 변화량, 감지신호 변화량 경보기준을 나타낸다.
1단계 규칙기반화재 추론프로세서(61)에서 사례기반화재 추론프로세서(63)가 호출되면 화재사례 데이터베이스(10)에 입력되어 있는 화재사례와 버퍼에 측정중인 데이터를 활용하여 유사도 분석(상관계수)를 수행하게 되며, 이러한 상관계수를 활용한 화재사례기반 화재감지 추론 방법에서는 일부 화재감지기(30)로부터 구한 상관계수가 발보기준값 이상인 경우에 2단계 경보를 발령하게 되고, 규칙기반 추론 방법에서와 같이 아래의 수학식 4의 가중치를 활용한 분석제어프로세서(65)를 호출하여 3단계 화재 사실을 전파할 것인지에 대하여 결정하게 된다. 즉, 전체 화재감지기(30)로부터 구한 상관계수가 상관계수 경보기준값을 초과하는가 또는 가중치를 적용한 상관계수가 상관계수 경보기준을 초과하는가를 판별하여 이중 어느 하나에 해당하게 화재사실을 전파하고 곧바로 소화장치(50)를 통해 진화에 들어가게 된다.

도 4에는 본 발명의 매우 중요한 변수 중 하나인 가중치를 최적화하는 방법을 나타낸 흐름도로서, 화재사례 데이터베이스(10)의 충분한 화재사례를 바탕으로 가중치를 최적화하게 된다.

규칙 및 화재사례기반 추론 방법의 최초의 가중치(F1; 1/(화재감지기(30)의 수)로서 균일하게 주어지지만 실증 실험을 통한 감지센서(31∼34)별 가중치의 최적화 및 본 발명에서 제시하고 있는 바와 같이 화재시 감지센서(31∼34)별 감지데이터의 저장이 가능한 화재감지 시스템의 운전시 수집되는 데이터를 활용하여 감지센서(31∼34)의 가중치를 지속적으로 최적화할 수 있다.

가중치의 최적화에 사용되어지는 변수로 감지센서(31∼34)의 수량에 의하여 결정되어지는 가중치초기값(F1), 가중치 수렴계수1(Cs2), 수렴계수1에 의한 최적화 과정에서 발생할 수 있는 오류를 막기 위한 가중치 수렴계수2(Cs2), 가중치의 최적화에 사용되는 최소 사례의 수량(N)이 알고리즘의 운전 초기에 초기화되고, 규칙기반 감지 추론과 화재사례기반 추론 알고리즘에 각각 적용될 가중치를 수학식 3의 (1)과 (2)에 의하여 구하게 되며, 적용할 가중치는 현재 가중치에 최소 샘플수와 수학식 3의 (1)과 (2)에 의해 구해지는 가중치 수정값을 곱한 것이 된다.

(1)

단, 반응도는,

(2)

상기 수정되어진 가중치와 전단계에서 구하여진 가중치의 차(dF)를 가중치 수렴계수1(Cs1)과 비교하여 제 1 수렴조건을 만족하고, 가중치의 최적화에 사용된 사례의 수(i)가 최소 샘플 수(N)의 이상일 경우에는 정상상태 목표값 동안의 수렴성(Average)이 수렴계수2(Cs2)와 비교하여 모든 조건이 만족하는 경우에 가중치의 최적화가 이루어진 것으로 판단한다.

상기에서 본 발명의 특정한 실시예가 설명 및 도시되었지만, 필요에 따라 화재판별 추론 절차를 다소 변경한다던지 하는 본 발명이 당업자에 의해 다양하게 변형되어 실시될 가능성이 있는 것은 자명한 일이다. 이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안되며, 본 발명에 첨부된 청구범위 안에 속한다 해야 할 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에서는 화재감지를 위한 규칙기반 추론 방법과 화재사례기반 추론 방법의 복합적용으로부터 단계별 경보발령이 가능하여 소방관리자의 예비동작을 유도할 수 있으며, 적용 아날로그 감지센서의 측정신호 및 측정신호의 변화량과 발보기준과의 비교를 통하여 감지센서 고유의 성능을 보장함은 물론 감지센서별 중요성의 판단기준인 가중치를 적용한 연산과 일정수준 이상의 감지신호에서 DB의 화재사례에 대한 감지신호의 변화경향의 비교, 분석을 통하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

또한, 일정 수준이상 발보기준 이하의 감지신호에 대하여 화재사례에 대한 감지신호의 변화경향의 비교를 통하여 초기화재에 대한 조기 감지가 가능하고 오동작 방지를 통하여 감지신호에 대한 신뢰성을 확보할 수 있으며, 소화시스템과 연계 운전시 화재의 조기 진화가 가능하다.

뿐만 아니라, 화재가 발생한 지역의 진화를 위한 화재발생 위치, 내부구조, 소화설비의 위치 등의 정보 전송을 통하여 화재진압 및 인명대피 등에 효과적으로 적용될 수 있다.

Claims

건축물에서 발생하는 열, 연기, 누전 여부를 각각 감지하는 복수의 화재감지기;

다양한 화재 추이에 대한 표준화재 사례 데이터들 및 화재예보기준 및 경보기준, 가중치 등에 대한 데이터가 저장된 화재사례 데이터;

센서별 측정값 또는 상기 측정값의 변화율을 상기 데이터베이스에 저장된 감지기별 경보기준과 상호 비교하고, 각 화재감지기별 감지신호에 가중치를 적용하여 공합 경보기준과 비교하는 규칙츠론프로세서;

상기 센서별 측정값 또는 상기 측정값의 변화율을 데이터베이스에 수록된 화재시례 표준데이터와 비교하고 계산된 각 상관계수에 대한 화재감지기별 가중치를 적용하여 경보기준과 비교하는 사례추론프로세서;

상기 규칙추론 및 사례추론프로세서에서 처리된 결과데이터를 제공받아 화재발생 여부와 그 정도를 종합 판단하여 경보발생수단 및 소화장치의 작동을 제어하는 분석제어프로세서;

상기 추론 및 분석 프로세서를 통해 감지한 결과 초기화재나 화재로 판정될 경우 화재예보 및 경보신호를 신속, 정확하게 발생하는 경보발생수단;

상기 화재감지기를 통해 감지한 결과 화재로 판정될 경우 소정의 제어신호에 따라 작동되어 화재를 진압하는 소화장치를 구비한 것을 특징으로 하는 다종의 화재감기지를 이용한 화재판별 추론 시스템.
삭제
삭제
다종의 화재감지기에서 측정된 감지신호를 제공받는 제 1 단계;

상기 화재감지기에서 제공된 측정값과 측정값의 변화율을 화재예보기준값과 상호 비교하는 제 2 단계;

상기 측정값과 측정값의 변화율이 화재예보기준값을 초과할 경우 발보기준값과 화제사례를 호출하는 제 3 단계;

상기 측정값과 측정값의 변화율과 발보기준값을 상호 비교한 후 발보기준을 초과하는지를 추론하는 제 4 단계;

상기 측정값의 변화패턴과 화재사례 데이터를 상호 비교한 후 측정값의 변화패턴(유사도 분석)이 발보기준을 초과하는지를 추론하는 제 5 단계;

상기 측정값과 측정값의 변화율이 발보기준값 및 화재사례의 추론 결과를 종합 분석(다종의 화재감지기별 반응특성)하여 화재여부 및 상황을 분석하는 제 6 단계; 및

상기 분석 결과에 따라 단계별 화재경보 발령 및 화재 관련 정보를 전송하는 제 7 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 방법.
제4항에 있어서,

상기 화재감지기에서 제공된 측정값과 측정값의 변화율이 화재예보기준값 이상인 경우 1단계 경보를 발령하는 것을 특징으로 하는 단계별 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 방법.
제4항에 있어서,

상기 제 4 단계에서는,

화재감지기별 측정값과 발보기준값을 비교하는 단계;

상기 화재감지기별 측정값의 변화율을 발보기준값과 비교하는 단계;

상기 측정값과 측정값의 변화율이 발보기준에 해당하는가에 대한 판단 단계;

상기 측정값과 측정값의 변화율 중 일부가 발보기준에 해당할 경우 2단계 경보를 발령하는 단계; 및

각 화재감지기별 가중치를 적용한 것과 발보기준을 비교하여 가중치를 적용한 것이 발보기준 이상이거나 모든 화재감지기가 화재를 가리키는 경우 3단계 상황을 전파하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 방법.
제6항에 있어서,

상기에서 적용될 가중치는, 현재 가중치에 가중치 수정값과 최소 샘플 수를 곱한 것이며, 상기 가중치 수정값은 아래 수학식에 의해서 구해지는 것을 특징으로 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 방법.

[수학식]

단, 반응도는,
제4항에 있어서,

상기 제 5 단계에서는,

상기 측정값과 측정값의 변화율을 버퍼링하는 단계;

상기 화재사례 데이터와 상기 버퍼링된 데이터를 활용하여 상관계수를 구하는 단계;

상기 상관계수 중 일부가 상관계수 발보기준에 해당하는지를 검토하는 단계;

일부 감지기로부터 구한 상관계수가 상관계수 발보기준에 해당하는 경우 2단계 경보를 발령하는 단계; 및

각 화재감지기별 가중치를 적용한 상관계수와 상관계수 발보기준을 비교하여 가중치를 적용한 상관계수가 상관계수 발보기준 이상이거나 모든 화재감지기가 화재를 가리키는 경우 3단계 경보를 발령하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 단계별 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 방법.
제8항에 있어서,

상기 적용될 가중치는, 현재 가중치에 가중치 수정값과 최소 샘플수를 곱한 것이며, 상기 가중치 수정값은 아래 수학식에 의해서 구해지는 것을 특징으로 하는 다종의 화재감지기를 이용한 화재판별 추론 방법.

[수학식]

단, R_i ²는 호출사례와 이론식을 이용한 상관계수임.