KR102121007B1 - 소방설비 자동화 시스템 - Google Patents

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Abstract

본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템은 건물 내 소방설비 각각이 위치한 현장 영역마다 구비되는 복수의 제어기 및 상기 복수의 제어기와 네트워크 통신을 통해 연결되어 데이터를 송수신하고, 상기 복수의 제어기를 관리하는 중앙관제장치를 포함하고, 상기 중앙관제장치는, 상기 복수의 제어기로부터 각 제어기와 연결된 소방장비에 관한 동작 상태 데이터를 수신하는 수신부, 상기 수신부에서 수신한 복수의 동작 상태 데이터를 분석하여 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 식별하는 식별부, 상기 식별에 응답하여 복수 유형의 제어신호를 생성하고, 상기 식별된 동작 상태 데이터를 송신한 제어기의 위치를 기준으로 다른 제어기와의 거리 관계를 고려하여 상기 복수의 제어기 각각에 대하여 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어신호를 송신하는 제어신호 관리부 및 상기 제어신호에 기초하여 동작하는 상기 소방설비에 의한 소화 이후, 상기 건물 내부의 잔존강도를 학습하여 상기 제어신호를 최적화하는 학습부를 포함할 수 있다.

Description

소방설비 자동화 시스템{FIRE-FIGHTING EQUIPMENT AUTOMATION SYSTEM}
본원은 소방설비 자동화 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 각종 건물 내에 설비되는 소방설비라 함은 각층 마다 구비되어 화재를 감지하여 경보를 울리는 화재 경보기, 스프링클러, 소방펌프 및 옥내 소화전 등을 통틀어 말한다. 이러한 소방설비와 전기적으로 연결되어져 작동유무를 관리 시스템에서 육안으로 확인하거나 이들의 작동을 제어할 수 있는 제어기가 추가로 구비될 수 있다. 즉, 상기 소방설비들은 정상적으로 작동하고 있다가 화재가 발생하면 감지하여 초기에 신속하게 대처하게끔 함으로써 대형 화재를 방지할 수 있도록 하는 중요한 설비이다.
소방설비를 통해 화재 발생시 자동적이고 즉각적으로 소화가 이루어질 수 있으나, 건물 내 주방설비, 전산설비 등의 경우, 물과 접촉되어 화재가 더욱 커질 수 있으며, 전자기기의 경우, 자동적인 소화 동작에 의해 필요이상의 소화작용이 이루어진 경우, 전자기기의 폭발, 화재 등 2차 피해를 야기할 수 있으므로, 소화 동작을 수행함과 동시에 2차 피해를 예방할 수 있는 소방설비의 제어가 절실히 요구되고 있는 실정이다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10- 2014-0050408호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 화재 발생시 화재 발생 위치에 따라 최적의 소화 동작을 수행할 수 있도록 소방설비를 제어하는 소방설비 자동화 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 화재 발생시 소화 동작에 의한 2차 피해를 예방할 수 있는 소방설비 자동화 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템은 건물 내 소방설비 각각이 위치한 현장 영역마다 구비되는 복수의 제어기 및 상기 복수의 제어기와 네트워크 통신을 통해 연결되어 데이터를 송수신하고, 상기 복수의 제어기를 관리하는 중앙관제장치를 포함하고, 상기 중앙관제장치는, 상기 복수의 제어기로부터 각 제어기와 연결된 소방장비에 관한 동작 상태 데이터를 수신하는 수신부, 상기 수신부에서 수신한 복수의 동작 상태 데이터를 분석하여 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 식별하는 식별부, 상기 식별에 응답하여 복수 유형의 제어신호를 생성하고, 상기 식별된 동작 상태 데이터를 송신한 제어기의 위치를 기준으로 다른 제어기와의 거리 관계를 고려하여 상기 복수의 제어기 각각에 대하여 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어신호를 송신하는 제어신호 관리부 및 상기 제어신호에 기초하여 동작하는 상기 소방설비에 의한 소화 이후, 상기 건물 내부의 잔존강도를 학습하여 상기 제어신호를 최적화하는 학습부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수신부는, 상기 소방설비가 감지하는 동작에 따른 화염, 온도, 가스 및 연기 중 적어도 어느 하나를 포함하는 동작 상태 데이터를 수신할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수 유형의 제어신호는 제1 제어신호, 제2 제어신호 및 제3 제어신호를 포함하고, 상기 제어신호 관리부는, 상기 복수의 제어기 중 상기 식별된 동작 상태 데이터를 송신한 제어기를 포함하는 제1 그룹 제어기로 상기 제1 제어신호를 송신하고, 상기 복수의 제어기 중 상기 제1 제어기의 위치로부터 미리 설정된 거리 범위 이내에 위치한 제어기를 포함하는 제2 그룹 제어기로 상기 제2 제어신호를 송신하며, 상기 복수의 제어기 중 상기 제1 그룹 제어기와 상기 제2 그룹 제어기를 제외한 나머지 제어기를 포함하는 제3 그룹 제어기로 상기 제3 제어신호를 송신할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 제어기는 상기 소방설비 중 상기 건물에 대한 화염, 온도, 가스 및 연기를 감지하는 센서 유닛 및 화재 발생시 소화 동작을 수행하는 구동 유닛에 구비되되, 상기 센서 유닛으로부터 상기 동작 상태 데이터를 수집하고, 상기 제어신호에 기초하여 상기 구동 유닛을 제어할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 구동 유닛은, 화재 경보기, 도어 잠금 장치, 창문 개폐 장치, 배연기, 스프링쿨러, 방화벽, 드렌처 및 소화기/소화전 알림 장치 중 적어도 어느 하나를 구동할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 학습부는, 건물에 구비된 카메라 유닛에 의해 수집된 손상 영상에 기초한 건물의 잔존강도, 상기 동작 상태 데이터, 및 상기 소방설비의 구동시간을 입력으로 하는 인공지능 모델을 통해 상기 잔존강도를 최소화하는 상기 구동시간을 산출하여 상기 제어신호를 갱신하되, 상기 제어신호의 갱신은 상기 소방설비 별로 수행되고, 상기 제어신호의 복수 유형별로 수행될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 제어신호 관리부는, 상기 어느 하나의 제어신호를 상기 복수의 제어기 각각에 대하여 송신할 때 제어기와의 통신 가능한 복수 유형의 네트워크 중 어느 하나의 네트워크를 선택적으로 선택하여 상기 제어신호를 송신할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수 유형의 네트워크는, 유선 인터넷 접속이 가능한 유선 네트워크인 제1 네트워크 및 유선 인터넷 접속이 불가능한 무선 네트워크인 제2 네트워크를 포함할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 화재 발생시 화재 발생 위치에 따라 최적의 소화 동작을 수행할 수 있도록 소방설비를 제어하는 소방설비 자동화 시스템을 제공할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 화재 발생시 소화 동작에 의한 2차 피해를 예방할 수 있는 소방설비 자동화 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 제어신호 송신의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 손상 영상 및 전처리 영상의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 내구도 맵의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 위험도 맵의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 위험도 맵의 다른 예를 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 소방설비 자동화 시스템은 제어기(20) 및 중앙관제장치(100)를 포함할 수 있다. 제어기(20)는 복수개 구비될 수 있으며, 각 제어기(20)는 건물 내 소방설비 각각이 위치한 현장 영역마다 구비될 수 있다. 도 1을 참조하면, 제어기(20)는 소방설비(10)에 대응하여 구비될 수 있으며, 중앙관제장치(100)로부터 수신되는 제어신호에 기초하여 소방설비(10)를 구동시킬 수 있다.
중앙관제장치(100)와 제어기(20) 상호간은 네트워크(30)를 통해 연결될 수 있다. 상기 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미한다.
제어기(20)는 직접디지털제어기(DDC, Direct Digital Controller)로서 원격제어장치 등으로 달리 표현될 수 있다. 중앙관제장치(100)는 중앙제어장치(CCMS, Central Control and Monitoring System) 등으로 달리 표현될 수 있다.
제어기(20)가 구비되는 현장 영역은 건물의 영역 중 제어기(20)와 연계된 소방설비(10)를 포함하는 영역을 의미할 수 있다. 즉, 제어기(20)가 위치한 현장 영역은 건물에서 제어기와 연결된 소방설비(10)의 위치를 기준으로 제어기(20)와 연결된 소방설비(10)를 포함하는 영역(영역의 범위)을 의미할 수 있다. 소방설비는 소방을 목적으로 건물에 구비되는 설비를 의미하며, 화재를 감지하거나, 화재 발생시 소화할 수 있는 설비로서, 상기 건물에 대한 화염, 온도, 가스 및 연기를 감지하는 센서 유닛 및 화재 발생시 소화 동작을 수행하는 구동 유닛을 포함할 수 있다. 상기 소방설비는 센서 유닛과 구동 유닛을 모두 포함하는 설비일 수 있고, 센서 유닛과 구동 유닛을 각각 포함하는 설비일 수도 있다 포함할 수 있다 제어기(20)는 상기 센서 유닛과 구동 유닛에 구비될 수 있으며, 센서 유닛은 연기 감지 센서, 온도 감지 센서, 화염 감지 센서, 가스 감지 센서 및 연기 감지 센서를 포함하고 구동 유닛은 화재 경보기, 도어 잠금 장치, 창문 개폐 장치, 배연기, 스프링쿨러, 방화벽, 드렌처, 소화기/소화전 알림 장치를 구동 시킬 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니고, 건물에 배치되는 다양한 소방설비가 포함될 수 있다.
중앙관제장치(100)는 복수의 제어기(20)각각과 데이터를 송수신할 수 있다. 특히, 중앙관제장치(100)는 복수의 제어기(20) 각각과의 데이터 송수신을 통해 각 제어기(20)에 연결된 소방설비로 제어신호가 전송되도록 하여 소방설비를 동작시키고, 소방설비의 동작 상태에 관한 각종 정보를 동작 상태 데이터로서 수신할 수 있다. 즉, 중앙관제장치(100)는 복수의 제어기(20)와 연결된 소방설비로 소방설비의 동작 제어를 위한 제어신호를 전송함에 따라 소방설비의 동작을 제어할 수 있다. 또한, 중앙관제장치(100)는 복수의 제어기(20)를 통하여 각 제어기(20)와 연결된 소방설비의 동작 상태에 관한 동작 상태 데이터를 수신할 수 있으며, 수신된 동작 상태 데이터를 기반으로 제어신호를 전송할 수 있다.
앞선 본원의 일 예에서는 소방설비가 중앙관제장치(100)로부터 전송되는 제어신호에 의해 동작이 제어되는 것으로 예시하였으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 제어기(20) 각각이 소방설비로부터 수신한 동작 상태 데이터를 자체 분석함으로써 생성된 제어신호를 설비기기가 전달받음으로써 동작이 제어될 수 있다. 즉, 건물의 소방설비들은 중앙관제장치(100)에 의한 제어기(20)의 제어에 의해 동작이 제어될 수도 있고, 또는 제어기(20)에 의한 자체 제어에 의해 동작이 제어될 수 있다. 중앙관제장치(100)에 대한 구체적인 설명은 다음과 같다.
도 1을 참조하면, 중앙관제장치(100)는 수신부(110), 식별부(120), 제어신호 관리부(130) 및 학습부(140)를 포함할 수 있다. 수신부(110)는 복수의 제어기(20)로부터 각 제어기(20)와 연결된 소방장비에 관한 동작 상태 데이터를 수신할 수 있다. 제어기(20)는 제어기(20)와 연결된 소방설비와 관련하여 4가지 유형의 입출력 신호를 입출력하는 4개의 카드를 포함할 수 있다. 4개의 카드에는 아날로그 입력(AI, Analog Input) 카드, 아날로그 출력(AO, Analog Output) 카드, 디지털 입력(DI, Digital Input) 카드 및 디지털 출력(DO, Digital Output) 카드가 포함될 수 있다.
AI 카드는 가변적인 숫자로 이루어진 신호인 아날로그 신호를 입력받을 수 있다. 예시적으로, AI 카드는 설비기기 내 온도센서를 이용해 측정되는 신호(일예로, 실내 온도에 대한 센싱 정보)를 아날로그 신호로서 수신할 수 있다. AO 카드는 아날로그 신호를 출력할 수 있다. 예시적으로, AO 카드는 설비기기 내 냉난방밸브의 제어를 위해 냉난방밸브로 아날로그 신호를 출력할 수 있다. 또한, AO 카드는 설비기기내 팬의 회전 속도를 조절하기 위한 아날로그 신호를 출력할 수 있다. DI 카드는 ON/OFF로 표현되는 디지털 신호를 입력받을 수 있다. 예시적으로, DI 카드는 설비기기 내 연감지기가 ON상태인지 혹은 OFF 상태인지에 관한 신호를 디지털 신호로서 수신할 수 있다. DO 카드는 디지털 신호를 출력할 수 있다. 예시적으로, DO 카드는 설비기기 내 가습밸브를 ON 상태 혹은 OFF 상태로 제어하기 위한 신호를 아날로그 신호로서 출력할 수 있다.
이에 따르면, 수신부(110)가 수신하는 동작 상태 데이터는 상기 4개의 입출력 카드를 통해 입출력되는 신호의 상태에 관한 데이터를 의미할 수 있다. 예시적으로 제어기(20)는 상기 센서 유닛으로부터 동작 상태 데이터를 수집할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 수신부(110)는 소방설비가 감지하는 동작에 따른 화염, 온도, 가스 및 연기중 적어도 어느 하나를 포함하는 동작 상태 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 제어기(20)가 소방설비의 일 예로 온도 감지 센서와 연결되어 있다고 가정하자. 수신부(110)는 제어기(20)로부터 소방설비에 관한 동작 상태 데이터로서 제1동작 상태 데이터를 수신할 수 있다. 제1 동작 상태 데이터는 예시적으로 온도 감지 센서의 동작 상태 즉 감지한 온도에 관한 데이터로서, 온도 감지 센서가 설치된 현장 영역 내 현재 온도를 포함할 수 있다. 또한, 동작 상태 데이터는 화재 발생시 소방설비가 구동된 시간 즉 구동량에 대한 정보를 포함할 수 있다.
수신부(110)는 복수의 제어기(20) 각각으로부터 동작 상태 데이터를 수신할 수 있다. 예시적으로 제1제어기로부터 제1동작 상태 데이터를 수신하고, 제2제어기로부터 제2동작 상태 데이터를 수신하는 것과 같이 각 제어기로부터 각 동작 상태 데이터를 수신할 수 있다.
식별부(120)는 수신부(110)에서 수신한 복수의 동작 상태 데이터를 분석하여 이상 상태 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 식별할 수 있다. 화재 발생 데이터라 함은 소방설비가 화재의 발생을 감지하거나, 발생된 화재를 소방하기 위해 동작하는 상태에 관한 데이터를 의미할 수 있다. 예시적으로, 온도 감지 센서가 미리 설정된 온도 이상의 온도를 감지한 경우, 수신부(110)는 현재 미리 설정된 온도를 초과하는 온도가 감지된 상태에 관한 동작 상태 데이터를 수신할 수 있고, 식별부(120)는 수신된 동작 상태 데이터가 화재 발생 데이터를 포함한 것으로 식별할 수 있다. 다른 예로, 연기 감지 센서가 미리 설정된 농도 이상의 연기를 감지한 경우, 식별부(120)는 연기 감지 센서와 연계된 제어기(20)로부터 수신한 동작 상태 데이터에 화재 발생 데이터가 포함된 것을 식별할 수 있다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 제어신호 송신의 예를 도시한 도면이다.
제어 신호 관리부(130)는 식별부(120)에서의 식별(즉, 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터에 대한 식별)에 응답하여 복수 유형의 제어 신호를 생성하고, 식별된 동작 상태 데이터를 송신한 제어기의 위치를 기준으로 한 다른 제어기와의 거라 관계를 고려하여 복수의 제어기 각각에 대하여 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어신호를 송신할 수 있다.
도 2에는 일예로 건물(B)에 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29)가 구비된 경우가 도시되어 있다. 도 2를 참조하면, 수신부(110)는 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29) 각각으로부터 각 제어기와 연결된 소방설비에 관한 동작 상태 데이터를 수신할 수 있다. 이후 식별부(120)는 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29)로부터 수신한 복수의 동작 상태 데이터 중 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 식별할 수 있다. 예를 들어, 식별부(120)가 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29)중 제1제어기(21)로부터 수신한 제1동작 상태 데이터를 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터로 식별하였다고 가정하자. 이 경우, 제어신호 관리부(130)는 식별부(120)에서의 식별에 응답(제1동작 상태 데이터의 식별에 응답)하여 복수 유형의 제어신호를 생성할 수 있다. 제어신호 관리부(130)는 식별된 제1동작 상태 데이터를 송신한 제1제어기(21)의 위치를 기준으로 한 다른 제어기와의 거리 관계를 고려하여 복수의 제어기 각각에 대하여 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어신호를 송신할 수 있다.
식별에 응답하여 생성되는 복수 유형의 제어신호는 제1 제어신호, 제2 제어신호 및 제3 제어신호를 포함할 수 있다. 여기서, 제1제어신호는 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29) 식별된 제어기 (즉, 상술한 예시의 제1제어기(21))를 포함하는 제1그룹 제어기에 포함된 제어기로 송신되는 제어신호를 의미한도 도 2의 예시에서 제1그룹 제어기에는 제1제어기(21)가 포함될 수 있다.
제2제어센호는 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29)중 식별부(120)에서 식별된 제어기(제1제어기)의 위치로부터 미리 설정된 거리(r) 범위 이내에 위치한제어기를 포함하는 제2그룹 제어기 내 제어기로 송신하는 제어신호를 의미할 수 있다, 도 2의 예시에서 제2그룹 제어기에는 제1제어기를 제외하고 미리 설정된 거리 범위 이내인 제어기(22, 24, 24, 25, 29, 27)들이 포함될 수 있다. 제3제어신호는 복수의 제어기(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29) 중 제1그룹 제어기와 제2그룹 제어기를 제외한 나머지 제어기를 포함하는 제어기를 포함하는 제3그룹 제어기 내에 제어기로 송신되는 제어신호를 의미할 수 있다. 도2의 예시에서 제3그룹 제어기는 제어기(28, 29)들이 포함될 수 있다.
달리 말해, 제1 제어신호는 화재 발생 데이터를 포함한 동작 상태 데이터를 송신한 제1제어기(21)가 정상 상태 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 송신할 수 있도록 하는 조치 제어가 이루어지도록 하기 위한 제어신호를 의미할 수 있다. 이러한 제1 제어신호는 이상 상태 데이터에 해당하는 이상 상태에 대한 직접적인 조치의 수행을 위해 제1 그룹 제어기 내 제1 제어기(21)로 송신되는 제어신호로서, 직접 조치용 제어신호라 달리 표현될 수 있다.
제2 제어신호는 화재 발생 데이터를 포함한 동작 상태 데이터를 송신한 제1 제어기(21)와는 직접적인 관련은 없으나, 제1 제어기(21)의 주변에 가까이 위치해 있음(즉, 미리 설정된 거리 범위 이내에 위치해 있음)에 따라 제1 제어기(21)가 전송한 이상 상태 데이터에 대응하는 이상 상태에 영향을 받아 함께 화재 상태로 동작할 가능성이 있는 제어기(즉, 제2 그룹 제어기 내 제어기 들)에게, 제1 제어기(21)로부터 송신된 이상 상태 데이터에 대한 대비 관련 조치가 이루어지도록 하기 위한 제어신호를 의미할 수 있다. 이러한 제2 제어신호는 제1 제어기(21)로부터 송신된 화재 발생 데이터에 해당하는 화재 발생 상태에 대한 간접적인 조치(즉, 대비 조치, 피해 최소화 조치)의 수행을 위해 제1 제어기(21)의 주변에 위치한 제2 그룹 제어기 내 제어기(22, 23, 24, 25, 26, 27) 각각으로 전송되는 제어신호로서, 간접 조치용 제어신호(혹은, 대비 조치용 제어신호)라 달리 표현될 수 있다.
제3 제어신호는 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 송신한 제1 제어기(21)와 직접적인 관련도 없고 제1 제어기(21)의 주변에 위치해 있지 않은 제어기(즉, 복수의 제2 중 제1 그룹 제어기 내 제어기와 제2 그룹 제어기를 제외한 나머지 제어기인 제3 그룹 제어기 내 제어기)에 대하여, 제1 제어기(21)로부터 화재 발생 데이터가 송신되었음을 알리기 위한 신호(제어신호)를 의미할 수 있다. 이러한 제3 제어신호는 제1 제어기(21)로부터 송신된 화재 발생 데이터에 해당하는 화재 발생 상태를 알리기 위한 조치(알림 조치)의 수행을 위해 제3 그룹 제어기 내 제어기(28, 29) 각각으로 전송되는 제어신호로서, 알림 조치용 제어신호(혹은, 알림용 제어신호)라 달리 표현될 수 있다.
제어신호 관리부(130)는 복수의 제어기(20)중 식별부(120)에서 식별된 동작 상태 데이터(화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터)를 송신한 제어기를 포함하는 제1그룹 제어기로 제1제어신호를 송신할 수 있다. 즉, 제어신호 관리부(130)는 제1그룹 제어기 내 제1제어기(21)로 제1제어신호를 송신할 수 있다. 제어신호 관리부(130)는 복수의 제어기(20) 중 제1제어기(21)의 위치로부터 미리 설정된 거리(r) 범위 이내에 위치한 제어기를 포함하는 제2 그룹 제어기로 제2 제어신호를 송신할 수 있다. 즉, 제어신호 관리부(130)는 제2 그룹 제어기 내 제어기(22, 23, 24, 26, 26, 27) 각각에 대하여 제2 제어신호를 송신할 수 있다.
여기서, 미리 설정된 거리(r) 범위는 제1 그룹 제어기 내 제1 제어기(21)의 위치로부터 근거리 통신 가능한 거리 범위를 의미할 수 있다. 즉, 제어신호 관리부(130)는 복수의 제어기(20) 중 제1 제어기(21)의 위치를 기준으로, 제1 제어기(21)와 근거리 통신 가능한 거리(r) 범위 이내에 위치한 제어기를 포함하는 제2 제어기 그룹 내 제어기 각각으로 제2 제어신호를 송신할 수 있다.
또한, 제어신호 관리부(130)는 복수의 제어기(20) 중 제1 그룹 제어기와 제2 그룹 제어기를 제외한 나머지 제어기를 포함하는 제3 그룹 제어기로 제3 제어신호를 송신할 수 있다. 즉, 제어신호 관리부(130)는 제3 그룹 제어기 내 제어기 각각으로 제3 제어신호를 송신할 수 있다. 이처럼 제어신호 관리부(130)는 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터에 대한 식별이 이루어진 제어기의 위치를 기준으로 다른 제어기와의 거리 관계를 고려하여(즉, 거리에 따라) 복수의 제어기를 복수의 그룹으로 그룹화하고 각 그룹별로 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어 신호를 송신할 수 있다.
중앙관제장치(100)는 다른 제어기와의 거리를 고려하여 그룹화된 각 그룹 제어기 별로 서로 다른 유형의 제어신호를 송신할 수 있다. 이러한 중앙관제장치(100)는 복수의 제어기중 제1 제어기(21)에서 화재 발생이 감지(식별)되었을 때 그 주변에 이웃하여 위치한 제어기들(제2 그룹 제어기 내 제어기)로 하여금 제1 제어기(21)에서 감지된 화재 발생에 의한 피해를 사전에 대비하도록 하는 조치가 이루어지도록 제어할 수 있으며, 이를 통해 피해가 실제로 발생하였을 때 보다 신속히 대처할 수 있도록 할 수 있다. 즉, 본원은 건물의 소방 설비들에 대하여 보다 안정적인 제어가 이루어지도록 제공할 수 있다.
제어신호 관리부(130)는 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어신호를 복수의 제어기(20) 각각에 대하여 송신할 때, 제어기와의 통신 가능한 복수 유형의 네트워크(20)(21, 22) 중 어느 하나의 네트워크를 선택적으로 선택하여 제어신호를 송신할 수 있다.
복수의 제어기(20) 각각과 중앙관제장치(100) 간에는 네트워크(30)를 통해 연결될 수 있다. 복수의 제어기(20) 각각과 중앙관제장치(100) 간에는 네트워크(20)를 통해 데이터(즉, 동작 상태 데이터, 제어신호 등)의 송수신이 이루어질 수 있다. 본 소방 설비 자동화 시스템에 적용 가능한 네트워크(30)의 유형으로는 복수의 유형으로서 일예로 2가지 유형의 네트워크가 고려될 수 있다. 복수 유형의 네트워크(30)는 제1 네트워크(31) 및 제2 네트워크(32)를 포함할 수 있다. 제1 네트워크(21)는 유선 인터넷 접속이 가능한 유선 네트워크를 의미할 수 있다. 달리 말해, 제1 네트워크(21)는 복수의 제어기(10) 각각에 대하여, 제어기와 중앙관제장치(100) 간에 유선 인터넷 접속을 가능하게 하는 유선 네트워크를 의미할 수 있다.
제1 네트워크(31)에는 일예로 RS-485통신, RS-422 통신, 광케이블 통신, TCP/IP 통신 등이 포함될 수 있다. 또한, 제1 네트워크(31)에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, 4G 네트워크, 5G 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등이 포함될 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니고, 제1 네트워크(31)에는 다양한 유선 네트워크가 포함될 수 있다.
제2 네트워크(32)는 유선 인터넷 접속이 불가능한 근거리 무선 네트워크를 의미할 수 있다. 달리 말해, 제2 네트워크(32)는 복수의 제어기(10) 각각에 대하여, 제어기와 중앙관제장치(100) 간에 근거리 무선 인터넷 접속을 가능하게 하는 무선 네트워크를 의미할 수 있다. 제2 네트워크(32)에는 일예로 와이파이(Wi-Fi) 네트워크, Wireless LAN(Wireless Local Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 근거리 무선 네트워크가 포함될 수 있다.
제어신호 관리부(130)는 복수 유형의 제어신호 중 제1 제어신호를 제1제어기(21)로 송신할 때, 복수 유형의 네트워크(31, 32) 중 어느 하나의 네트워크를 선택적으로 선택하여 제1 제어신호를 제1 제어기(21)로 송신할 수 있다. 이때, 선택적 선택을 수행함에 있어서, 제어신호 관리부(130)는 복수 유형의 네트워크(31, 32) 중 어느 하나의 네트워크로서 제1 네트워크(31)를 통해 제1 제어기(21)와 통신 가능한 상태인지(즉, 제1 제어기로 유선 네트워크를 통해 제1 제어신호를 전송할 수 있는 상태인지) 판단할 수 있다.
판단 결과, 제1 제어기(21)가 제1 네트워크(31)를 통해 중앙관제장치(100)와 통신 가능한 상태이면, 제어신호 관리부(130)는 제1 제어신호를 유선 네트워크인 제1 네트워크(31)를 통해 제1 제어기(21)로 전송할 수 있다. 한편, 판단 결과, 제1 제어기(21)가 제1 네트워크(31)를 통해 중앙관제장치(100)와 통신 불가능한 상태이면, 제어신호 관리부(130)는 제1 제어신호를 무선 네트워크인 제2 네트워크(32)를 통해 제1 제어기(21)로 전송할 수 있다.
이에 따르면, 중앙관제장치(100)는 각각의 제어기에 대하여, 평상시에 유선 네트워크인 제1 네트워크(31)를 통해 통신을 수행(제어신호 등과 같은 데이터의 송수신을 수행)할 수 있다. 이때, 중앙관제장치(100)는 각각의 제어기에 대하여, 제1 네트워크(31)에 통신 장애가 발생한 경우, 근거리 무선 네트워크 인 제2 네트워크(32)를 통해 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 건물에 화재가 발생한 경우, 유선 통신 라인이 손상되어 제1 네트워크(31)를 사용할 수 없는 경우, 제2네트워크(32)를 통해 동작 상태 데이터 또는 제어신호의 송수신이 가능할 수 있다. 화재 발생시 초기 대응은 매우 중요한 사항이며, 건물의 소방설비를 통합적으로 제어하는 시스템에 있어서, 소방설비와의 통신이 불가능한 경우 초기 대응이 어려워져 피해 규모가 급증할 수 있기 때문에, 통신 방안에 대한 차선책을 마련함으로써, 화재 발생시 즉각적인 대응이 가능할 수 있다.
앞선 일예에서는 제어신호 관리부(130)가 제어신호를 제어기로 전송함에 있어서, 제1 네트워크(31)를 통해 통신 가능한 상태인지를 먼저 판단한 이후, 그 결과에 따라 제2 네트워크(32)를 통한 통신 수행 여부가 결정되는 것으로 예시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 다른 일예로, 제어신호 관리부(130)는 제어신호를 제어기로 전송함에 있어서, 제2 네트워크(32)를 통해 통신 가능한 상태인지 먼저 판단한 이후, 그 결과에 따라 제1 네트워크(31)를 통한 통산 수행 여부를 결정(즉, 제1 네트워크를 통해 제어신호를 송신할지 여부를 결정)할 수 있다.
식별부(120)는 동작 상태 데이터에 포함된 데이터 중 센서 유닛(연기 감지 센서, 온도 감지 센서, 화염 감지 센서, 가스 감지 센서 및 연기 감지 센서)에서 수집된 정보 각각에 미리 설정된 임계값 초과 여부에 기초하여 화재 발생 정보를 포함하는 동작 상태 데이터인지 식별할 수 있다. 예시적으로, 온도(온도 감지 센서), 적외선 파장 범위(화염 감지 센서), 가스량(가스 감지 센서), 연기량(연기 감지 센서) 각각에 대해 임계값이 미리 설정될 수 있다. 식별부(120)는 센서 유닛에서 수집된 정보 중 적어도 어느 하나가 임계값을 초과하면, 화재 발생 정보를 포함하는 동작 상태 데이터인 것으로 식별할 수 있다.
제어신호 관리부(130)는 센서 유닛에서 수집된 정보 중 적어도 어느 하나가 임계값을 초과하면, 화재 발생 정보를 포함하는 동작 상태 데이터인 것으로 식별된 결과에 기초하여, 화재 발생 정보와 연계된 제어기 즉, 미리 설정된 임계값을 초과하는 데이터를 감지한 센서 유닛을 포함하는 소방기기와 연계된 제어기로 전송할 제1제어신호를 생성할 수 있다. 화재 발생 정보와 연계된 제어기는 화재의 발생을 감지한 것이므로, 제1제어신호에 기초하여 소화 동작을 수행하도록 소방설비를 제어할 수 있다. 구체적으로 제어기는 제1제어신호에 기초하여 소방설비의 구동 유닛을 제어할 수 있다. 예시적으로, 스프링쿨러를 포함하는 소방설비의 경우 제1제어신호에 기초하여 제어기에 의해 구동이 제어되어 물을 분사할 수 있다.
제1제어신호를 수신한 제어기는 제1그룹 제어기에 포함될 수 있으며, 이는 화재 발생 지점에 위치한 제어기일 수 있다. 따라서, 화재 발생이 감지되면, 즉각적인 소화 동작을 수행하는 초동조치를 취함으로써, 화재를 최소화 할 수 있다.
한편, 화재가 발생한 경우, 화재 뿐만 아니라 화재에 의한 연기에 의해서도 대피가 곤란하거나 호흡이 곤란한 경우 등 피해가 발생할 수 있다. 예시적으로, 제어신호 관리부(130)는 제2그룹 제어기에 포함된 제어기를 대상으로 신속한 배연이 이루어질 수 있도록 제2제어신호를 생성할 수 있다. 제2제어신호를 수신한 제2그룹 제어기의 제어기들(예를 들어, 제2제어기)은 제2제어신호에 기초하여 소방설비의 구동 유닛을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제2제어기와 연계된 소방설비가 배연기인 경우, 제1제어기의 위치(실제 화재가 발생한 위치)에서 빠론 속도로 연기가 퍼지는 것에 대비하여 연기가 실외로 배출되도록 배연기를 동작시킬 수 있다. 이는 배연기 뿐만 아니라, 배연을 도울 수 있는 도어 잠금 장치, 창문 개폐 장치, 방화벽인 경우에도 동일하게 작용할 수 있다.
제3그룹 제어기에 포함된 제어기(예를 들어 제3제어기라 가정함)는 직접적인 화재와는 원거리에 위치한 제어기 일 수 있으나, 2차 피해를 최소화하고 대피를 도울 수 있도록, 제어신호 관리부(13)에 의해 생성된 제3제어신호에 기초하여 화재 경보기, 소화기/소화전 알림 장치를 구동시킬 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 손상 영상 및 전처리 영상의 예를 도시한 도면이다.
학습부(140)는 제어신호에 기초하여 동작하는 소방설비에 의한 소화 이후, 건물 내부의 잔존강도를 학습하여 제어신호를 최적화 할 수 있다. 잔존강도는 다른 측면에서 해당 건물의 위험도를 의미하기도 한다. 화재 발생시 자동적이고 즉각적으로 소화가 이루어질 수 있으나, 건물 내 주방설비, 전산설비 등의 경우, 물과 접촉되어 화재가 더욱 커질 수 있으며, 전자기기의 경우, 자동적인 소화 동작에 의해 필요이상의 소화작용이 이루어진 경우, 전자기기의 폭발, 화재 등 2차 피해를 야기할 수 있다. 따라서, 학습부(140)는 화재 발생시 소방장비가 동작한 정도와, 화재 이후 건물의 잔존강도의 상관관계를 고려하여 잔존강도를 최소화할 수 있는 소방장비의 구동량(구동시간)을 산출하여 제어신호를 갱신할 수 있다.
학습부(140)는 건물에 구비된 카메라 유닛(40)에 의해 수집된 손상 영상에 기초한 건물의 잔존강도, 동작 상태 데이터, 및 소방설비의 구동시간을 입력으로 하는 인공지능 모델을 통해 잔존강도를 최소화하는 구동시간을 산출하여 제어신호를 갱신할 수 있다. 학습부(140)는 손상 영상에 기초하여 잔존강도를 산출할 수 있다. 손상 영상은 건물에 구비된 카메라 유닛(40), 예를 들어 CCTV로부터 수집될 수 있으며, 캠코더, 디지털 카메라, 원적외선 카메라사용자 단말을 통해서도 수집될 수 있다. 손상 영상은 소화 이후 촬영된 영상으로, 건물의 화재에 의한 손상(균열 내지 폭렬)에 대한 화재 손상 정보를 포함할 수 있다.
학습부(140)는 건물의 설계 데이터베이스로부터 설계 정보를 수신할 수 있다. 설계 정보는 건물의 재질, 부재, 구조, 설계 공법에 대한 정보를 포함하며, 해당 건물의 관리자, 시공사 등의 설계 데이터베이스에 기록되는 정보일 수 있다.
학습부(140)는 건물의 잔존강도를 산출하기 위해 손상 영상을 일정하게 전처리한 영상을 활용할 수도 있다. 전처리 영상은 손상 영상에서 화재 손상정보를 강조한 영상이다. 학습부(140)는 손상 영상에서 에지 탐색을 수행하여 전처리 영상을 생성할 수 있다. 에지 탐색은 현재 공개된 다양한 알고리즘에 기초하여 수행될 수 있다. 도 2의 (a)는 손상 영상의 예를 나타내고, 도 2의 (b)는 손상 영상을 이용하여 생성된 전처리 영상을 나타낸다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 내구도 맵의 예를 도시한 도면이다.
학습부(140)는 잔존강도 산출시 상기 내구도 정보를 활용할 수 있다. 학습부(140)는 건물의 내구도를 나타내는 내구도 맵을 생성할 수 있다. 도 4는 색상으로 건물의 내구도 정보를 나타난 예를 도시한다. 도 4에서 각 색상은 일정한 내구도의 값을 의미한다. 도 4를 참조하면, 내구도는 건물의 각 영역이 안전하게 받을 수 있는 하중을 의미하며, 내구도 맵은 하중을 의미하는 특정 색상 또는 수치(압력 단위)와 같은 정보로 구성될 수 있다. 내구도는 기본적으로 건물의 설계 정보에 따라 건물(B)의 각 영역이 받을 수 있는 하중으로 결정된다. 전술한 바와 같이 이를 기본 내구도라고 한다. 나아가 건물(B)은 화재로 인하여 비정상적인 온도를 갖고 있다. 따라서 건물(B)은 각 영역의 온도에 따라 내구도가 변경될 수 있다. 온도에 따른 내구도를 가변 내구도라고 명명한다. 가변 내구도는 온도 변화에 따라 변경되므로, 시간에 따라 변경된다. 건물(B)의 전체 내구도(εtotal)는 아래 수학식 1과 같이 표현할 수 있으며, 내구도는 수학식 4의 야코비안 매트릭스(Jacobian matrix)를 통해 증분될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112019096816475-pat00001
εmechanical는 전술한 기본 내구도를 의미하고, εnon-mechanical는 가변 내구도를 의미한다. 가변 내구도는 온도에 따라 변경되는 값으로 일반적으로 온도의 상승에 따른 내구도 저하를 가져오는 값이다. 기본 내구도 및 가변 내구도는 각각 아래 수학식 2 및 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112019096816475-pat00002
여기서, M은 ? 모멘트, y는 중립축을부터 떨어진 거리, E는 탄성계수이고, I는 2차 단면 모멘트이다.
[수학식 3]
Figure 112019096816475-pat00003
여기서 α는 열팽창계수를 의미하고, △T는 온도차를 의미한다.
[수학식 4]
Figure 112019096816475-pat00004
여기서, △u 및 △θ는 각각 변위 증분(incremental displacement) 및 온도에 대한 보정값이다. Kij는 야코비안 매트릭스의 서브 매트릭스이다. Ru 및 Rθ는 구조 역학적 잔여 벡터(residual vectors) 및 온도 잔여 벡터이다
학습부(140)는 건물(B)의 온도에 대한 정보를 추가로 이용하여 건물(B)의 잔존 강도를 평가한다. 학습부(140)는 건물(B)의 각 영역별 온도 분포를 나타내는 온도 분포 맵을 이용할 수 있다. 온도 분포 맵은 상기 센서 유닛으로부터 수집된 건물의 온도를 포함하는 동작 상태 정보에 기초하여 생성될 수 있다. 온도 분포 맵은 수학식 5와 같은 열에너지율을 이용하여 생성될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112019096816475-pat00005
여기서, p는 밀도이고, Cp는 비열이다. k는 열전도율이고, θ는 온도이고, t는 시간이다. xi는 건물에서의 특정 위치(센서 유닛의 위치)를 의미한다.
이하에서는 학습부(140)가 건물(B)의 잔존 강도를 산출하기 위한 정보를 산출하는 과정을 설명한다. 건물(B)의 잔존 강도는 다양한 방법으로 표현할 수 있다. 학습부(140)는 건물(B)의 잔조 강도를 나타내는 위험도 맵을 생성할 수 있다. 위험도 맵은 건물(B)의 각 영역에 대한 잔존 강도 또는 위험도를 일정한 값으로 표시한 맵이다. 위험도 맵은 건물(B)의 각 영역에 대한 색상값 내지 특정 수치 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 이하 위험도 맵은 건물(B)의 위험도 내지 잔존 강도를 특정 색상으로 표현한다고 가정한다. 또한 설명의 편의를 위해 내구도 맵 및 온도 분포 맵도 특정 색상으로 표현된다고 가정한다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 위험도 맵의 예를 도시한 도면이다.
학습부(140)는 손상 영상, 내구도 맵 및 온도 분포 맵을 선형적으로 합산하여 위험도 맵을 생성할 수 있다. 구체적으로, 도 5를 참조하면, 학습부(140)는 손상 영상 A가 일정한 색상을 갖도록 처리하여 영상 A'를 생성할 수 있다. 영상 A'는 균열이 많이 발생할 수록 특정한 색상(예컨대, 붉은색)에 가깝게 처리될 수 있다. 학습부(140)는 경우에 따라 내구도 맵 C 및 온도 분포 맵 D도 일정하게 처리하여 각각 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'를 생성할 수도 있다. 한편 학습부(140)는 내구도 맵 C 및 온도 분포 맵 D를 별도의 처리 없이 사용할 수도 있다. 나아가 학습부(140)는 손상 영상 A도 별도의 처리 없이 사용할 수도 있다. 설명의 편의를 위해 학습부(140)는 영상A', 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'를 사용한다고 가정한다.
학습부(140)는 영상 A', 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'의 각 픽셀에 일정한 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 결과를 합산하여 위험도 맵 E를 생성할 수 있다. 예컨대, 학습부(140)는 영상 A'에 가중치 w1을 부여하고, 내구도 맵 C'에 가중치 w2를 부여하고, 온도 분포 맵 D'에 가중치 w3을 부여할 수 있다. 학습부(140)는 가중치가 부여된 영상 A', 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'을 합산한 값으로 위험도 맵 E를 생성할 수 있다. 이 경우 위험도 맵 E는 각 픽셀이 가중치가 부여된 영상 A', 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'의 대응하는 픽셀값을 합산한 값을 갖는다.
학습부(140)는 영상 A', 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'에서 복수의 픽셀로 구성되는 특정 영역 단위(예컨대, 블록)로 가중치를 부여하고, 특정 영역 단위로 합산하여 위험도 맵 E를 생성할 수도 있다. 이 경우 위험도 맵 E는 블록 단위로 특정한 색상을 갖게된다. 예시적으로, 영상 A', 내구도 맵 C' 및 온도 분포 맵 D'에 부여되는 가중치는 각 영상의 색상을 고려하여 특정한 값이 사용될 수 있다. 나아가 가중치는 가열시간, 하중의 영향, 가열 온도에 따라 달라질 수 있다. 학습부(140)는 최종적으로 위험도 맵 E를 생성할 수 있다. 위험도 맵 E는 특정 색상이 건물(B)의 위험도 내지 잔존 강도를 표현할 수 있다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 소방설비 자동화 시스템의 위험도 맵의 다른 예를 도시한 도면이다.
학습부(140)는 딥 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 위험도 맵을 생성할 수도 있다. CNN은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층(convolution layer)과 그 위에 올려진 일반적인 인공신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. CNN은 기 공지된 기술이므로 CNN에 대한 자세한 설명은 생략한다.
도 6을 참조하면, 학습부(140)는 소스 영상 A, 내구도 맵 C 및 온도 분포 맵 D 각각을 서로 다른 CNN에 입력한다. 물론 경우에 따라서 소스 영상 A, 내구도 맵 C 및 온도 분포 맵 D를 일정하게 처리한 후 CNN에 입력할 수도 있다. 학습부(140)는 소스 영상 A, 내구도 맵 C 및 온도 분포 맵 D을 각각 일정한 영역 단위로 분할하여 CNN에 입력할 수도 있다. 이 경우 각 CNN은 일정한 영역 단위를 특정한 결과를 출력하고, 학습부(140)는 최종적으로 해당 영역 단위로 특정 결과값을 합산하거나 일정하게 연산한 값으로 해당 영역에 대한 위험도 맵을 생성할 수 있다.
도 6에서 각 CNN은 사전에 학습되어 마련되어야 한다. 예컨대, 소스 영상 A에 대한 CNN은 화재 손상을 입은 건물(B)의 영상과 이에 대한 위험도 영상(색상 또는 수치로 표현됨)을 결과로 하는 학습 과정을 거친다. CNN은 학습 단계를 거쳐 최적의 파라미터들이 설정된 모델을 사용한다. 물론 내구도 맵 C와 온도 분포 맵 D가 입력되는 각 CNN도 사전에 별도로 학습될 필요가 있다.
각 영상 맵이 입력으로 받아들여지면 콘볼루션 연산과 풀링 과정을 거쳐 레이어 별로 특징 정보 맵을 형성하게 된다. 형성된 특징 정보 맵을 통해 입력된 영상의 지역적 특징을 분석할 수 있다. 결과적으로 각 맵은 독립적으로 CNN을 통과하여 특징을 분석하게 되고 첫 번째 완전 연결 층(fully connected layer) 통과 후 하나로 통합되고, 두 번째 완전 연결 층(fully connected layer) 층을 통해 하나의 지역적 위험도 맵을 형성하게 된다. 최종적으로 형성된 하나의 위험도 맵을 통해 화재 피해를 입은 건물(B)의 잔존강도를 추론할 수 있다. 도 6은 두 개의 완전 연결 층을 이용하는 예를 도시한다. 완전 연결 층을 이용하는 방식 이외에도 학습부(140)는 CNN의 학습 과정에서 하나 이상의 레이어에서 취득한 파라메터를 이용하여 영상에 필터링 연산을 수행하여 함으로써 위험도 맵을 생성하고 잔존강도를 산출(추론)할 수 있다.
학습부(140)는 산출된 잔존강도, 상기 동작 상태 데이터, 및 상기 소방설비의 구동시간을 입력으로 하는 인공지능 모델을 통해 상기 잔존강도를 최소화하는 상기 구동시간을 산출하여 상기 제어신호를 갱신할 수 있다 상기 인공지능 모델은 CNN일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 지도 학습 기반의 의사결정 알고리즘에 기초한 구동시간 산출 모델에 의해서도 잔존강도를 최소화 하는 구동시간이 산출될 수 있다. 지도 학습이란, 미리 구축된 학습용 데이터(training data)를 활용하여 상기 모델을 학습하는 것을 의미한다. 또한 의사 결정 알고리즘이란 예를 들어 Decision Tree알고리즘일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
예시적으로, 구동시간 산출 모델은 이전의 소방설비의 구동시간과 해당 구동시간과 연계된 잔존 강도 및 동작 상태 데이터의 이력을 반복 학습할 수 있다. 따라서, 구동시간과 동작 상태 데이터에 따른 잔존강도의 상관관계가 학습될 수 있으므로, 학습부(140)화재 발생시, 화재 발생의 위치, 화재 발생에 의해 감지된 온도, 연기, 화염, 가스의 양에 따라 최적화된 소방장비의 동작 시간을 결정하여 잔존강도 및 2차 피해(예를 들어 과한 살수량에 의한 2차 피해일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.)를 최소화 할 수 있도록 제어신호를 갱신할 수 있다. 또한, 제어신호의 갱신은 소방설비 별로 수행되고, 제어신호의 복수 유형별로 수행될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 소방설비
20: 제어기
30: 네트워크
40: 카메라 유닛
100: 중앙관제장치
110: 수신부
120: 식별부
130: 제어신호 관리부
140: 학습부

Claims (8)

  1. 소방설비 자동화 시스템에 있어서,
    건물 내 소방설비 각각이 위치한 현장 영역마다 구비되는 복수의 제어기; 및
    상기 복수의 제어기와 네트워크 통신을 통해 연결되어 데이터를 송수신하고, 상기 복수의 제어기를 관리하는 중앙관제장치를 포함하고,
    상기 중앙관제장치는,
    상기 복수의 제어기로부터 각 제어기와 연결된 소방장비에 관한 동작 상태 데이터를 수신하는 수신부;
    상기 수신부에서 수신한 복수의 동작 상태 데이터를 분석하여 화재 발생 데이터를 포함하는 동작 상태 데이터를 식별하는 식별부;
    상기 식별에 응답하여 복수 유형의 제어신호를 생성하고, 상기 식별된 동작 상태 데이터를 송신한 제어기의 위치를 기준으로 다른 제어기와의 거리 관계를 고려하여 상기 복수의 제어기 각각에 대하여 복수 유형의 제어신호 중 어느 하나의 제어신호를 송신하는 제어신호 관리부; 및
    상기 제어신호에 기초하여 동작하는 상기 소방설비에 의한 소화 이후, 상기 건물 내부의 잔존강도를 학습하여 상기 제어신호를 최적화하는 학습부를 포함하고,
    상기 수신부는,
    상기 소방설비가 감지하는 동작에 따른 화염, 온도, 가스 및 연기 중 적어도 어느 하나를 포함하는 동작 상태 데이터를 수신하고,
    상기 복수 유형의 제어신호는 제1 제어신호, 제2 제어신호 및 제3 제어신호를 포함하고,
    상기 제어신호 관리부는,
    상기 복수의 제어기 중 상기 식별된 동작 상태 데이터를 송신한 제어기를 포함하는 제1 그룹 제어기로 상기 제1 제어신호를 송신하고,
    상기 복수의 제어기 중 상기 제1 그룹 제어기의 위치로부터 미리 설정된 거리 범위 이내에 위치한 제어기를 포함하는 제2 그룹 제어기로 상기 제2 제어신호를 송신하며,
    상기 복수의 제어기 중 상기 제1 그룹 제어기와 상기 제2 그룹 제어기를 제외한 나머지 제어기를 포함하는 제3 그룹 제어기로 상기 제3 제어신호를 송신하고,
    상기 학습부는,
    건물에 구비된 카메라 유닛에 의해 수집된 손상 영상에 기초한 건물의 잔존강도, 상기 동작 상태 데이터, 및 상기 소방설비의 구동시간을 입력으로 하는 인공지능 모델을 통해 상기 잔존강도를 최소화하는 상기 구동시간을 산출하여 상기 제어신호를 갱신하되,
    상기 제어신호의 갱신은 상기 소방설비 별로 수행되고, 상기 제어신호의 복수 유형별로 수행되는 것인, 소방설비 자동화 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어기는
    상기 소방설비 중 상기 건물에 대한 화염, 온도, 가스 및 연기를 감지하는 센서 유닛 및 화재 발생시 소화 동작을 수행하는 구동 유닛에 구비되되,
    상기 센서 유닛으로부터 상기 동작 상태 데이터를 수집하고, 상기 제어신호에 기초하여 상기 구동 유닛을 제어하는 것인, 소방설비 자동화 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 구동 유닛은,
    화재 경보기, 도어 잠금 장치, 창문 개폐 장치, 배연기, 스프링쿨러, 방화벽, 드렌처 및 소화기/소화전 알림 장치 중 적어도 어느 하나를 구동하는 것인, 소방설비 자동화 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 학습부는,
    건물의 설계 데이터베이스로부터 설계 정보를 수신하여 건물의 내구도를 나타내는 내구도 맵을 생성하고, 건물의 각 영역별 온도 분포를 나타내는 온도 분포 맵을 생성하여, 상기 손상 영상, 상기 내구도 맵 및 상기 온도 분포 맵에 기초한 위험도 맵을 생성하고, 상기 위험도 맵에 기초하여 상기 잔존강도를 산출하는 것인, 소방설비 자동화 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어신호 관리부는,
    상기 어느 하나의 제어신호를 상기 복수의 제어기 각각에 대하여 송신할 때 제어기와의 통신 가능한 복수 유형의 네트워크 중 어느 하나의 네트워크를 선택적으로 선택하여 상기 제어신호를 송신하는 것인, 소방설비 자동화 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 복수 유형의 네트워크는,
    유선 인터넷 접속이 가능한 유선 네트워크인 제1 네트워크 및 유선 인터넷 접속이 불가능한 무선 네트워크인 제2 네트워크를 포함하는 것인, 소방설비 자동화 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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