KR101833794B1 - 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법 - Google Patents

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KR101833794B1 KR1020160008555A KR20160008555A KR101833794B1 KR 101833794 B1 KR101833794 B1 KR 101833794B1 KR 1020160008555 A KR1020160008555 A KR 1020160008555A KR 20160008555 A KR20160008555 A KR 20160008555A KR 101833794 B1 KR101833794 B1 KR 101833794B1
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Abstract

본 발명의 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법은, 화재 발생 우려 지역에 상황인지 센서노드들을 위치시키는 단계; 상기 센서노드들로부터 센싱한 데이터를 서버로 전달하는 단계; 상기 서버에서 전달받은 데이터들을 관리자가 모니터링하는 단계; 화재 발생시 상기 서버를 통해 스마트폰 사용자에게 화재 발생 지역과 위험지역을 알려주는 단계; 및 상기 사용자가 서버로 자신의 위치를 전송하여 서버 측 관리자가 용이하게 상황 대처를 하는 단계;를 포함하는 것을 특징을 한다.

Description

상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법{Fire Detection And Monitoring Method Using context-aware Network}
본 발명은 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법에 관한 것이다.
화재에 의한 피해는 전국 평균 한 달에 6,500여건 정도의 화재가 발생하고 있고, 특히 산불의 경우 발생한 시점으로부터 규모가 점점 커지는 재해임으로 발생 시간으로부터 빠르게 감지할수록 피해를 줄일 수 있다.
산불감시 시스템은 사람의 출입이 잦은 산의 요소에 산림감시 초소를 설치하고 그 초소에 산림감시요원이 위치하면서 산불의 발생 여부를 육안으로 감시하고 산불 발생시에는 이를 초소에 설치되어 있는 통신수단을 이용하여 중앙통제소에 알리는 형태로 이루어졌다.
최근의 화재 감지 시스템은 카메라 영상을 기반으로 하여 산불을 검출하기 위해 패치 기반 히스토그램 역투영 방법을 사용하여 산불의 색상 특징을 기반으로 히스토그램 모델을 만들고, 입력 영상 전체에 패치 윈도우를 이동시키면서 윈도에 포함되는 부분의 히스토그램과 산불 특징 히스토그램을 비교하여 프레임당 0.03초 이내의 빠른 처리로 산불을 검출하고 있다.
그러나, 역투영이 이루어지기 힘든 화재의 초기 단계일 때는 화재를 판별하기 어려워 화재가 발생했음에도 카메라 센서가 화재를 감지하지 못하는 경우가 발생하고, 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재 발생을 감지하는데 어려움이 있으며, 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들 뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 화재가 발생할 수 있는 재해 요소들을 상황인지센서를 통해 감지 및 분석하여 화재 발생 여부를 판단하여 인명피해를 유발할 수 있는 화재를 사전에 예방하고, 사고 발생시 빠른 대처가 가능토록 발생 여부를 사용자에게 가능한 빠르게 알릴 수 있는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 화재감지센서를 활용하여 실시간으로 습득한 데이터들을 복합적인 상황에 따라 각 요소에 가중치를 다르게 설정하여 화재 감지의 신뢰성을 확보하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법은, 화재 발생 우려 지역에 상황인지 센서노드들을 위치시키는 단계; 상기 센서노드들로부터 센싱한 데이터를 서버로 전달하는 단계; 상기 서버에서 전달받은 데이터들을 관리자가 모니터링하는 단계; 화재 발생시 상기 서버를 통해 스마트폰 사용자에게 화재 발생 지역과 위험지역을 알려주는 단계; 및 상기 사용자가 서버로 자신의 위치를 전송하여 서버 측 관리자가 용이하게 상황 대처를 하는 단계;를 포함하는 것을 특징을 한다.
상기 센서노드들은 온도, 습도, 이산화탄소를 감지하는 것을 특징을 한다.
상기 센싱한 데이터를 서버로 전달하는 단계는, 센서노드들 간에는 데이터 채집용 센서 간의 통신을 통해 다른 헤드 센서노드를 구축하여 채집데이터를 전송하고, 상기 헤드 센서노드는 기간 와이파이망을 통해 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버의 디스플레이 지도에 화재 위험에 노출된 해당 센서노드들의 위치를 표시하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버의 디스플레이 지도는 해당 센서노드의 색깔이 안전상태일 때 녹색에서 주위상태일 때 노란색으로 변하고, 위험상태일 때에는 빨간색으로 표시하는 것을 특징으로 한다.
상기 안전상태(G), 상기 주위상태(Y), 상기 위험상태(R)는 화재판별 임계값(
Figure 112016007872308-pat00001
) 및 화재판별 상태값(
Figure 112016007872308-pat00002
)을 수학식 1을 통해 산출하여
Figure 112016007872308-pat00003
값이
Figure 112016007872308-pat00004
미만인 경우 안전상태,
Figure 112016007872308-pat00005
이상
Figure 112016007872308-pat00006
미만인 경우 주의 상태,
Figure 112016007872308-pat00007
이상인 경우 위험상태를 나타내고, 상기 화재판별 임계값(
Figure 112016007872308-pat00008
)은 기상청의 어느 한 날의 최대변화량을 기준으로 설정하여 산출한 값이고, 상기
Figure 112016007872308-pat00009
는
Figure 112016007872308-pat00010
보다 2배 큰 값을 설정한 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112016007872308-pat00011
여기서,
Figure 112016007872308-pat00012
는 화재판별 상태값,
Figure 112016007872308-pat00013
는 각 센서에서 수집되는 화재감지 요소 데이터값,
Figure 112016007872308-pat00014
는 센싱 주기에 따라 센싱 데이터의 변화량,
Figure 112016007872308-pat00015
는 요소별 단위를 통합하기 위한 비례상수로 온도 0.72, 습도 0.257, 이산화탄소 0.018로 설정하고,
Figure 112016007872308-pat00016
는 화재가 발생하는 가중치로 온도 0.25~0.45, 습도 0.2~0.33, 이산화탄소 0.25~0.45로 설정한다.
상기 서버의 디스플레이 지도는 풍향 및 풍속을 감지하는 센서노드를 활용하여 화재 위험구역을 판단하여 표시하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버의 디스플레이 지도는 화재시 해당 센서노드를 중심으로 풍향 방향 및 풍속을 표시하여 화재가 번지는 면적 및 거리를 표시하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버의 디스플레이 지도를 화재 발생시 사용자 스마트폰로 전송하여 표시하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 복합적인 상황에 맞춰 화재 요소에 가중치를 다르게 설정함으로써 화재 감지의 신뢰성을 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 화재 발생 우려 지역의 재난 요소를 감시함으로써 사고를 미연에 예방할 수 있을 뿐만 아니라 화재 발생시 이를 분석하여 해당 지역의 관리자나 실제로 해당지역에 위치한 인원에게 알려줌으로써 빠른 대처가 가능한 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 센서노드를 서버 디스플레이에 표시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 센서노드를 이동단말기에 표시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법의 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 센서노드를 서버 디스플레이에 표시한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 센서노드를 휴대폰에 표시한 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법은, 먼저 화재 발생 우려 지역에 상황인지 센서노드들(201, 202)을 위치시킨다(S100). 여기서, 상기 센서노드들(201, 202)은 온도센서, 습도센서, 이산화탄소센서를 포함된 모듈이고, 불꽃감지센서, 미세먼지센서를 더 포함된 모듈을 사용할 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
이어서, 상기 센서노드들(201, 202)을 통해 전용프로세서와 결합하여 화재감지 요소들인 온도, 습도, 이산화탄소를 센싱하여 데이터를 서버로 전달한다(S200).
이때, 상기 센싱 데이터들은 센서노드들(201, 202) 간에는 데이터 채집용 센서 간의 통신을 통해 다른 헤드 센서노드를 구축하여 채집 데이터를 전송하고 헤드 센서노드는 기간 와이파이망을 통해 서버로 전송하게 된다.
여기서, 상기 전달받은 데이터들을 웹프로그램으로 구성된 서버에 그래프로 표시하여 관리자가 이를 확인할 수 있도록 한다. 일예로써, 상기 그래프는 시간에 따라 실온 상태에서 화재로 온도가 올라가는 상태를 그래프로 보여줄 수 있고, 이에 한정하지 않는다.
이어서, 상기 서버 측 관리자는 해당 센서노드들(201, 202)이 설치된 지역의 화재감지 요소들로 구성된 환경 데이터들을 모니터링함으로써 화재 위험도를 판단할 수 있다(S300). 여기서, 상기 센서노드들(201, 202)로부터 취득하는 화재 요소들은 일정한 화재판별 임계값을 가지고 있으며 해당 화재판별 임계값를 넘는 수치가 습득되면 서버는 해당 센서노드들이 화재의 위험에 노출된 것으로 판단한다.
그리고, 상기 서버의 디스플레이 지도(200)에 도 2와 같이 화재 위험에 노출된 해당 센서노드(201)의 위치를 표시하고, 해당 센서노드(201)에서 화재가 발생했다고 판단되면 해당 센서노드의 색깔이 안전상태일 때 녹색(Green)에서 주위상태일 때는 노란색(Yellow)으로 변하고 위험상태일 때에는 빨간색(Red)으로 변하게 된다. 상기 화재판별 임계값, 화재 위험도 판별을 통한 안전상태(G), 주위상태(Y), 위험상태(R)에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.
또한, 상기 서버에서는 해당 센서노드를 중심으로 풍향 및 풍속을 감지하는 센서노드를 활용하여 화재 위험구역을 판단하여 서버의 디스플레이 지도(200)를 통해 표시해 준다(S400). 이때, 화재시 풍향 및 풍속으로 인해 화재가 번지는 방향을 깃발(미도시)로 서버의 디스플레이 지도(200)에 표시해 준다.
여기서, 센서노드들(201, 202)은 100m의 간격으로 설치되며 풍향으로 정해지는 화재 진행 방향은 8방향으로 나뉘고 풍속으로 정해지는 화재가 번지는 속도는 면적(203)으로 표시되며 50m와 100m, 2단계로 디스플레이 지도에 표시해 준다. 풍속 0~1.5 m/s에는 바람이 미비해 화재가 번지는 방향과 속도를 정확히 예측하기 어렵고 풍속 1.5~7.5m/s에는 화재가 1분에 최대 50m 이동하므로 화재가 발견된 센서노드에서 다음 센서노드 사이의 절반만큼의 면적을 지도에 표시해 준다. 풍속이 7.5m/s 이상일 경우 다음 센서노드까지의 모든 면적을 지도에 표시해서 위험구역을 예측할 수 있다.
이어서, 화재가 발생하면(S400) 서버에서 사용자 스마트폰(300)에 설치된 어플리케이션을 통해 화재 정보인 위치와 상태를 알려준다(S500). 즉, 서버는 화재가 감지되면 디스플레이 지도(200)에 표시된 화재 정보인 위치와 상태를 도 3과 같이 동일하게 사용자 스마트폰(300)으로 전송하여 표시하게 된다.
이때, 사용자는 해당 어플리케이션을 통해 현재 자신의 위치 인근에 발생한 화재 발생 위치와 위험정도 및 위험구역을 알 수 있다. 이를 통해 사용자는 위험상황을 판단하고 대처를 할 수 있다.
더불어, 사용자는 어플리케이션을 통해 서버로 자신의 위치를 전송할 수 있으며, 서버 측 관리자는 이를 활용하여 용이하게 상황 대처를 할 수 있다(S600).
이하에서는 화재 위험 노출 판단에 대해 자세히 설명하기로 한다.
먼저, 센서노드들로부터 센싱하여 취득한 데이터들은 센서노드 모듈이 위치한 지역의 환경 조건이 다르기 때문에 서로 상이하여 상이한 데이터들에서 신뢰적인 화재 감지를 위해 상황인지를 수학식 1을 통하여 하게 된다.
[수학식 1]
Figure 112016007872308-pat00017
여기서,
Figure 112016007872308-pat00018
는 화재판별 상태값,
Figure 112016007872308-pat00019
는 각 센서에서 수집되는 화재감지 요소 데이터값,
Figure 112016007872308-pat00020
는 센싱 주기에 따라 센싱 데이터의 변화량,
Figure 112016007872308-pat00021
는 요소별 단위를 통합하기 위한 비례상수,
Figure 112016007872308-pat00022
는 화재가 발생하는 장소, 날씨, 계절 등 복합적인 요인에 따라 발생하는 가중치를 의미한다.
일예로써, 초기 온도가 14℃, 습도가 52%, 이산화탄소가 400ppm이라고 하고, 시간이 흐른 후 온도가 15℃, 습도가 50%, 이산화탄소가 410ppm가 되었다면 화재감지 요소의 변화량의 절대값(
Figure 112016007872308-pat00023
)은 온도 1, 습도 2, 이산화탄소 10으로 설정한다.
이어서, 각각의 화재감지 요소에 대한 센싱 데이터의 수치적인 부분을 같은 조건으로 통합하는 단계이다. 이때, 비례상수(
Figure 112016007872308-pat00024
)를 사용함으로서 서로 다른 데이터의 단위를 맞출 수 있다.
일예로써, 2015년 4월 30일 맑은 날의 일주일간 서울의 30분간 온도, 습도, 이산화탄소의 최대 변화량이 2.5℃, 습도 7%, 이산화탄소 100ppm이라는 정보를 기상청 데이터를 통해 확인하였고, 화재가 발생할 시 각 화재감지 요소가 식 1에서 같은 효력을 발생할 수 있도록 비례상수인 값을 온도 0.72, 습도 0.257, 이산화탄소 0.018로 설정하였다. 이는 하나의 실시예일 뿐 고정된 값이 아닌 유동적으로 변할 수 있는 값이 된다.
이어서, 비례상수를 통해 통합된 데이터들에서 반복적인 시행을 통해 높은 가중치(
Figure 112016007872308-pat00025
)를 부여하였을 때 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 화재 요소들을 선별한다.
여기서, 센서 데이터의 가중치를 활용한 화재감지 방법의 반복적인 시뮬레이션 결과에서는 온도와 습도를 이산화탄소보다 높은 가중치를 부여하였을 때, 그렇지 않았을 때보다 신뢰적인 결과를 도출하였기 때문에 가중치를 부여한다.
이때, 상기 가중치는 온도는 0.25~0.45, 습도는 0.2~0.33, 이산화탄소는 0.25~0.45로 설정하고, 이때 가중치의 합은 1이 된다. 여기서, 상기 가중치는 적용되는 환경 변화에 따라 다르게 설정할 수 있으며, 실내인 경우 온도는 0.3, 습도는 0.25, 이산화탄소는 0.45로 설정하고, 실외인 경우 온도 0.45, 습도는 0.25, 이산화탄소는 0.3으로 설정할 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
한 실시예로써, 가중치를 온도 0.4, 습도 0.4, 이산화탄소 0.2로 설정하면, 수학식 1을 통해 최종적으로 구한 화재판별 상태값(
Figure 112016007872308-pat00026
)은 0.5296이 된다.
이때, 화재판별 상태값(
Figure 112016007872308-pat00027
)을 토대로 화재의 상태를 안전상태 G(Green), 주의상태 Y(Yellow), 위험상태 R(Red) 3단계로 구분한다.
여기서, 상기
Figure 112016007872308-pat00028
값은 현재 상황에 대한 최종 도출 값으로서 값이 위치하는 범위를 기준으로 상태를 구분한다. 즉, 안전상태의 경우 화재가 발생할 확률이 매우 미비한 경우를 뜻하고, 주의상태는 화재가 발생할 수 있는 충분한 가능성이 있는 상태를 말하며, 위험상태는 화재의 발생 확률이 매우 높거나 이미 발생한 상황이다.
상기
Figure 112016007872308-pat00029
값이
Figure 112016007872308-pat00030
미만(
Figure 112016007872308-pat00031
)인 경우 안전상태,
Figure 112016007872308-pat00032
값이
Figure 112016007872308-pat00033
이상
Figure 112016007872308-pat00034
미만(
Figure 112016007872308-pat00035
)인 경우 주의상태,
Figure 112016007872308-pat00036
값이
Figure 112016007872308-pat00037
이상(
Figure 112016007872308-pat00038
)인 경우 위험상태로 설정한다.
여기서, 화재의 상태에 따라 센싱 주기를 조절하여 안전상태일 경우 센싱 주기를 늘려 데이터의 부하를 방지하고 위험상태로 갈수록 센싱 주기를 줄여 화재 정도를 파악할 수 있다.
그리고, 화재가 발생할 위험이 큰 주유소나 유류창고 등에는
Figure 112016007872308-pat00039
값의 기준을 낮게 설정하여 항상 주의상태로 설정해 화재에 대한 센싱을 자주 하도록 설정할 수 있고, 반대로 화재가 발생할 위험이 낮은 지역은
Figure 112016007872308-pat00040
값의 기준을 높여 센싱 주기를 길게 할 수 있다.
이어서, 화재판별 임계값(
Figure 112016007872308-pat00041
)을 설정하여 현 상황에 대한 상태구분을 명확히 할 수 있다.
일예로써, 어느 한 날의 온도, 습도, 이산화탄소의 최대변화량의 화재감지 요소 데이터 절대값(
Figure 112016007872308-pat00042
)을 기상청 데이터를 통해 각각 2.5℃, 7%, 100ppm로 설정하고, 화재 요소별 비례상수값(
Figure 112016007872308-pat00043
)을 온도 0.72, 습도 0.257, 이산화탄소 0.018로 설정하고, 가중치(
Figure 112016007872308-pat00044
)는 온도, 습도, 이산화탄소를 각각 1/3인 0.333으로 동일하게 설정하면, 수학식 1을 통해 계산된 화재 상황에 대한 화재판별 임계값
Figure 112016007872308-pat00045
는 1.8,
Figure 112016007872308-pat00046
는 3.6이 되고 이를 설정한다.
여기서,
Figure 112016007872308-pat00047
및
Figure 112016007872308-pat00048
는 각각 주의 및 위험 상태를 나타내는 기준값으로 요소별 최대 변화량이 된 경우 주의상태, 그보다 2배 더 큰 값이 된 경우 위험상태의 임계값으로 설정하였다.
앞서 구한 주의상태 및 위험상태를 나타내는 기준값과 가중치를 적용하였을 경우 실시예로 직전 측정값과 현재 측정값을 비교한 값의 절대값이 온도 3, 습도 8, 이산화탄소 100일 경우 이전에 설정한 비례상수값을 적용하고 앞서 설정한 가중치의 곱에 합을 통해 값을 도출해 낼 수 있다. 이때 주의, 위험 상태의 화재판별 임계값과 비교를 통해 화재를 판단할 수 있다.
예로써, 변화량의
Figure 112016007872308-pat00049
값은 2.0464로 주의상태와 위험상태의 임계값 사이에 있으므로 주의상태라고 판단할 수 있다. 다른 실시예로 직전 측정값과 현재 측정값을 비교한 값의 절대값이 온도 6, 습도 10, 이산화탄소 250일 경우 이전에 설정한 비례상수값을 적용하고 앞서 설정한 가중치의 곱에 합을 통해
Figure 112016007872308-pat00050
값을 도출한 결과 3.656으로 위험 상태의 임계값을 초과하였고 이는 위험상태라고 판단할 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
200 : 지도 201, 202 : 센서노드
203 : 면적 300 : 스마트폰

Claims (9)

  1. 화재 발생 우려 지역에 상황인지 센서노드들을 위치시키는 단계;
    상기 센서노드들로부터 센싱한 데이터를 서버로 전달하는 단계;
    상기 서버에서 전달받은 데이터들을 관리자가 모니터링하는 단계;
    화재 발생시 상기 서버를 통해 스마트폰 사용자에게 화재 발생 지역과 위험지역을 알려주는 단계; 및
    상기 사용자가 서버로 자신의 위치를 전송하여 서버 측 관리자가 용이하게 상황 대처를 하는 단계;를 포함하고,
    상기 서버의 디스플레이 지도는 해당 센서노드의 색깔이 안전상태일 때 녹색에서 주위상태일 때 노란색으로 변하고, 위험상태일 때에는 빨간색으로 표시하고,
    상기 안전상태(G), 상기 주위상태(Y), 상기 위험상태(R)는 화재판별 임계값(
    Figure 112017040065692-pat00070
    ) 및 화재판별 상태값(
    Figure 112017040065692-pat00071
    )을 수학식 1을 통해 산출하여
    Figure 112017040065692-pat00072
    값이
    Figure 112017040065692-pat00073
    미만인 경우 안전상태,
    Figure 112017040065692-pat00074
    이상
    Figure 112017040065692-pat00075
    미만인 경우 주의 상태,
    Figure 112017040065692-pat00076
    이상인 경우 위험상태를 나타내며,
    상기 화재판별 임계값(
    Figure 112017040065692-pat00077
    )은 기상청의 어느 한 날의 최대변화량을 기준으로 설정하여 산출한 값이고, 상기
    Figure 112017040065692-pat00078
    는
    Figure 112017040065692-pat00079
    보다 2배 큰 값을 설정한 것을 특징으로 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112017040065692-pat00080

    여기서,
    Figure 112017040065692-pat00081
    는 화재판별 상태값,
    Figure 112017040065692-pat00082
    는 각 센서에서 수집되는 화재감지 요소 데이터값,
    Figure 112017040065692-pat00083
    는 센싱 주기에 따라 센싱 데이터의 변화량,
    Figure 112017040065692-pat00084
    는 요소별 단위를 통합하기 위한 비례상수로 온도 0.72, 습도 0.257, 이산화탄소 0.018로 설정하고,
    Figure 112017040065692-pat00085
    는 화재가 발생하는 가중치로 온도 0.25~0.45, 습도 0.2~0.33, 이산화탄소 0.25~0.45로 설정한다.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서노드들은 온도, 습도, 이산화탄소를 감지하는 것을 특징을 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센싱한 데이터를 서버로 전달하는 단계는, 센서노드들 간에는 데이터 채집용 센서 간의 통신을 통해 다른 헤드 센서노드를 구축하여 채집데이터를 전송하고, 상기 헤드 센서노드는 기간 와이파이망을 통해 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 서버의 디스플레이 지도에 화재 위험에 노출된 해당 센서노드들의 위치를 표시하는 것을 특징으로 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 서버의 디스플레이 지도는 풍향 및 풍속을 감지하는 센서노드를 활용하여 화재 위험구역을 판단하여 표시하는 것을 특징으로 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 서버의 디스플레이 지도는 화재시 해당 센서노드를 중심으로 풍향 방향 및 풍속을 표시하여 화재가 번지는 면적 및 거리를 표시하는 것을 특징으로 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 서버의 디스플레이 지도를 화재 발생시 사용자 스마트폰로 전송하여 표시하는 것을 특징으로 하는 상황인지센서를 활용한 화재 감지 및 관제 방법.
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