KR102176533B1 - 인공지능을 이용한 화재경보 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 인공지능을 이용한 화재경보 시스템은, 일정 구역에 발생된 화재를 감지하기 위한 복합형 센서들을 내장하고, IoT 기반으로 운영되는 복수개의 제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n); 상기 제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n)가 전송한 화재 구역 영상들을 수신하여, 화재 발생 시에 일어나는 센서값들의 변화, 영상 모양의 판단 등을 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 기계학습을 통해 화재구역 통합인식정보를 분석하는 AI 엔진; 및 사건 발생 당시의 각 센서값, 영상 및 상기 AI 엔진이 분석한 화재구역 통합인식정보를 수신하고, 수신된 시간에 따라 내부 메모리에 저장하는 화재경보 서버를 제공함에 기술적 특징이 있다.

Description

인공지능을 이용한 화재경보 시스템{FIRE ALARM SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 인공지능을 이용한 화재경보 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 AI 엔진을 통해 화재 발생 시에 일어나는 센서 값들의 변화, 영상 모양의 판단 등을 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 기계학습을 구현하여 화재구역 통합인식정보를 분석함으로써, 화재의 사전 감지를 더욱 정확하게 할 수 있도록 해주는, 인공지능을 이용한 화재경보 시스템에 관한 것이다.

사회발전과 함께 수차례 크고 작은 화재를 겪으면서 자신의 재산 및 생명을 보호하려는 안전의식이 증가하고 있으며, 소방에 대한 인식도 변화하여 화재의 예방과 경계를 위한 소방시설의 중요성이 더욱 부각되고 있는 추세이다.

소방시설 중 자동화재 탐지설비는 화재 시 발생되는 연소생성물들을 화재감지기를 통해 조기에 자동으로 감지하여 화재수신기에 화재신호를 송신하고 수신기에서는 경종이나 음향장치를 통해 화재사실을 통보하여 안전하고 빠른 피난을 유도함과 동시에 연동된 설비(소화설비, 제연설비, 비상방송설비 등)들을 작동시켜 화재로 인한 피해를 최소화 시킬 수 있는 가장 중요한 소방시설이다.

일반적으로, 고속도로 등의 터널은 차량의 신속한 통행을 위해 산과 같은 장애물을 관통하여 형성한 것으로서, 이러한 터널은 차량의 주행거리를 최소화하여 주행시간을 단축하는 장점은 있지만, 그 내부에서 각종 사고가 발생하는 경우 신속하게 대처하기 어려운 단점이 있었다.

특히, 터널에서 교통사고나 누전 등으로 인한 화재 사고가 발생하는 경우 화염이나 연기로 인한 질식사고의 위험성이 클 뿐만 아니라, 운전자가 터널사고를 미처 인지하지 못하여 터널 내에 진입하는 경우 신속한 대피작업이 이루어지지 않아 대형 인적 및 물적 사고가 발생될 우려가 있었다.

이로 인해 종래에는 화재 발생 우려가 있는 지역에 화재를 감지하고 경보를 울리도록 하는 화재 경고 시스템이 운영되고 있었다.

하지만 종래의 단일 센서에 근거한 화재경고 시스템은 센서 값의 오차로 인해서 오작동이 많고, 또한 일부 서버에 장착된 화재 분석 프로그램의 작동도 느리거나, 불꽃의 판단, 연기에 대한 증상 등 여러 복합적인 상황 판단에 오류가 많아서 현실적이 못한 문제점이 있었다.

또한 종래기술에 의할 경우, 센싱 결과도 일단 서버에 저장되어서, 관리자가 지켜보거나, 화재의 진행이 상당히 진행된 다음에 알게 되고, 이를 다시 수동으로 소방서나 관리 책임자에게 알려서 조처를 하게 하는 방식으로 인해, 최초 발화 시간에 비해서 너무 늦게 알려져 화재에 대한 대책이 너무 늦어지는 경우가 많은 문제점이 있었다.

대한민국 공개특허 제10-2010-0056726호

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, AI 엔진을 통해 화재 발생 시에 일어나는 센서 값들의 변화, 영상 모양의 판단 등을 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 기계학습을 구현하여 화재구역 통합인식정보를 분석함으로써, 화재의 사전 감지를 더욱 정확하게 할 수 있도록 해주는, 인공지능을 이용한 화재경보 시스템을 제공하는 데 있다.

상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 화재경보 시스템은, 일정 구역에 발생된 화재를 감지하기 위한 복합형 센서들을 내장하고, IoT 기반으로 운영되는 복수개의 제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n); 상기 제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n)가 전송한 화재 구역 영상들을 수신하여, 화재 발생 시에 일어나는 센서값들의 변화, 영상 모양의 판단 등을 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 기계학습을 통해 화재구역 통합인식정보를 분석하는 AI 엔진; 및 사건 발생 당시의 각 센서값, 영상 및 상기 AI 엔진이 분석한 화재구역 통합인식정보를 수신하고, 수신된 시간에 따라 내부 메모리에 저장하는 화재경보 서버를 제공한다.

본 발명은 AI 엔진을 통해 화재 발생 시에 일어나는 센서 값들의 변화, 영상 모양의 판단 등을 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 기계학습을 통해 화재구역 통합인식정보를 분석함으로써, 화재의 사전 감지를 더욱 정확하게 할 수 있도록 해주는 기술적 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 화재경보 시스템의 구성을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 실시예로, IoT 기반의 영상복합센서 터미널의 사용 상태를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 실시예로, 영상복합센서 터미널의 앞 뒷면의 구조를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 실시예로, SenTerm 및 PANTerm을 근간으로 사설망을 형성하는 것을 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 실시예로, 스마트폰 앱을 통해 화재경보 구현 과정을 디스플레이 한 것을 나타낸 것이다.

이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 화재경보 시스템의 구성을 나타낸 것이고, 도 2는 본 발명에 따른 실시예로, IoT 기반의 영상복합센서 터미널의 사용 상태를 나타낸 것이며, 도 3은 본 발명에 따른 실시예로, 영상복합센서 터미널의 앞 뒷면의 구조를 나타낸 것이고, 도 4는 본 발명에 따른 실시예로, SenTerm 및 PANTerm을 근간으로 사설망을 형성하는 것을 나타낸 것이며, 도 5는 본 발명에 따른 실시예로, 스마트폰 앱을 통해 화재경보 구현 과정을 디스플레이 한 것을 나타낸 것이다.

이하 도 1 ~ 도 5를 참조하여, 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 화재경보 시스템에 대해 설명한다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 화재경보 시스템(1000)은 영상복합센서 터미널부(10), AI 엔진(100) 및 화재경보 서버(200)를 포함한다.

영상복합센서 터미널부(10)는 일정 구역에 발생된 화재를 감지하기 위한 복합형 센서들을 내장하고, IoT 기반으로 운영되는 센텀(SenTerm)으로, 복수개의 제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n)을 포함한다.

이 경우 센텀(SenTerm)은 유무선 사설통신망(이를테면, ZigBee, LoRA, UART, JCL(자체적으로 개발한 광 결합 방식을 이용한 통신 버스) 등)을 가지고, 센서의 종류나 위치를 더 많이 둘 수가 있다.

센텀(SenTerm)은 여러 가지 센서를 내외장 할 수가 있고, 유 무선으로 인터넷과 연결되며, 센텀(SenTerm)에서 제공하는 IO port를 이용하여, 센서들을 추가할 수가 있고, 또 외부 장치들을 구동할 수 있다. (도 3 참조)

센텀(SenTerm)은 두개 이상의 센서 값이 임계값을 넘어 갈 때에, 화재 확률이 높아졌다고 보고, 경고 신호 및 현장의 영상을 사용자의 스마트폰 앱 이나, 화재경보 서버(200), 소방 관리자의 터미널로 전송한다.

이를테면, 센텀(SenTerm)은 두 개 이상 센서(온도+가스, 온도+공기 질, 온도+먼지, 온도+불꽃 등)가 임계값을 넘을 때 영상을 저장하고, 현장 영상 및 경고 신호를 외부(이를테면, 사용자 스마트 폰, 서버 터미널, 소방 관리자의 터미널 등)로 전송하여 비상 알림(이를테면, 사이렌, 경광등, 스마트폰 앱 등)을 한다.

한편 SenPan System은 센텀(SenTerm)을 유무선 사설망으로 단순 센서 모듈이나 단순 구동 기능의 모듈을 연결함으로, 사설망 상의 복합 센서 값으로 임계 화재 센싱을 하고, 영상 및 경보 기능을 가질 수 있도록 해준다. (도 4 참조)

AI 엔진(100)은 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 인공지능(Artificial Intelligence, 'AI') 엔진으로, 상기 제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n)가 전송한 화재 구역 영상들을 수신하여, 화재 발생 시에 일어나는 센서값들의 변화, 영상 모양의 판단 등을 딥 러닝(Deep Learning) 기반의 기계학습을 통해 화재구역 통합인식정보를 분석함으로써, 화재의 사전 감지를 더욱 정확할 수 있도록 해준다.

이를테면, AI 엔진(100)은 화재(불꽃, 화재 초기 모습)를 감지하는, Deep learning AI Engine을 이용하여 복합 센서 값의 변동 상황, 현재 영상의 상황 등을 고려한 화재 전이나, 초기의 화재 가능성 조건을 미리 판단하여 경고해 주고, 스마트폰 앱으로 알려 준다.

이 경우 AI 엔진(100)은 분석된 화재구역 통합인식정보를 네트워크(50)를 통해 화재경보 서버(200)로 전송한다.

한편 AI 엔진(100)은 바로 센텀(SenTerm)에 부착되어 사용하거나, 여러 개 의 센텀(이를테면, 복수의 집이나, 상점/가게가 연결되어 있을 때에)을 지원하는 외장형으로 하여 성능의 효과를 높일 수 있다.

여기서 네트워크(50)는 영상복합센서 터미널부(10), AI 엔진(100) 및 화재경보 서버(200) 간 통신이 구현될 수 있도록 통신망을 제공하는데, 이를테면, 지그비(Zigbee), 알에프(RF), 와이파이(WiFi), 3G, 4G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등의 무선통신망, PLC, JLC 등의 유선통신 또는 인터넷 Web, SNS(Social Network Service) 등을 사용할 수 있다.

화재경보 서버(200)는 사건 발생 당시의 각 센서값 및 영상을 내부 메모리에 저장하고, 또한 상기 AI 엔진(100)이 분석한 화재구역 통합인식정보를 수신된 시간에 따라 내부 메모리에 저장하며, 사용자가 소지한 스마트 폰의 앱을 이용하여 사건 발생 당시의 각 센서값, 영상 및 AI 분석 자료를 확인할 수 있도록 해준다. (도 5 참조)

이 경우 스마트 폰의 앱은 관계자(상점/가게 주인, 건물 관리자, 소방 담당자, 책임자 등)에게 전체적인 화재 정보를 제공함으로써, 실수 없이 대책을 바로 강구할 수 있도록 해준다.

이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.

1000 : 인공지능을 이용한 화재경보 시스템
10 : 영상복합센서 터미널부
10-1 ~ 10-n : 제1 영상복합센서 터미널 ~ 제n 영상복합센서 터미널
100 : AI 엔진
200 : 화재경보 서버

Claims (4)

1. 일정 구역에 발생된 화재를 감지하기 위한 복합형 센서들을 내장하고, IoT 기반으로 운영되는 영상복합센서 터미널부(10);
   상기 영상복합센서 터미널부(10)가 전송한 화재 구역 영상 및 센싱값들을 수신하여, 화재 발생 시에 일어나는 센서값들의 변화, 영상 모양의 판단을 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 화재구역 통합인식정보를 분석하고, 상기 분석 결과에 의거하여 화재 가능성 조건을 미리 판단하여 경고하는 AI 엔진(100); 및
   사건 발생 당시의 각 센서값, 영상 및 상기 AI 엔진(100)이 분석한 화재구역 통합인식정보를 수신하고, 수신된 시간에 따라 상기 정보들을 내부 메모리에 저장하는 화재경보 서버(200)가 포함되어 구성되고,
   상기 영상복합센서 터미널부(10)는
   복수개의 영상복합센서 터미널들(제1 영상복합센서 터미널(10-1) ~ 제n 영상복합센서 터미널(10-n))을 포함하되, 상기 영상복합센서 터미널들 각각은 IoT 기반으로 운영되는 단말장치로서, 여러 가지 센서를 내외장할 수가 있고, 유무선으로 통신망과 연결되며, 상기 내외장된 센서들 중 두 개 이상의 센서값이 미리 설정된 임계값을 초과할 경우 현장 영상을 저장한 후 상기 현장 영상 및 경고 신호를 외부로 전송하여 비상을 알리고,
   상기 AI 엔진(100)은
   상기 영상복합센서 터미널부(10)에 부착되어 사용하거나, 여러 개의 영상복합센서 터미널부들을 지원하는 외장형으로 구성될 수 있고,
   상기 화재경보서버(200)는
   상기 내부 메모리에 저장된 정보들에 의거하여 시간에 따른 화재 정보의 변화를 사용자가 소지한 스마트폰으로 전달하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 화재경보 시스템.
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