KR102233679B1 - Ess 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법 - Google Patents

Ess 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치로서, 사람의 움직임, 온도, 및 연기를 감지하는 센싱부, 상기 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단하고, 상기 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 상기 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단하는 제1 분석부, 적외선 영상 및 컬러 영상을 획득하는 영상 촬영부, 알고리즘을 이용하여 상기 컬러 영상의 노이즈를 제거하는 영상 처리부, 상기 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단하는 제2 분석부, 및 상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말 및 유관기관 서버에게 알림 메시지를 전송하는 종합 판단부를 포함하는 감지 장치가 제공된다.

Description

ESS 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING INVADER AND FIRE FOR ENERGY STORAGE SYSTEM}
본 발명은 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)은 일반적으로 랙(RACK) 타입으로 구성되고, 별도의 룸(ROOM) 형태로 구축된다.
종래에는 CCTV를 통해 촬영되는 영상을 관리자가 직접 눈으로 보고 화재 등을 감시함으로써, 관리자의 컨디션 및 눈의 피로도에 따라 침입자 감지 또는 화재 감지에 대한 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다.
종래에는 화재감지기 등의 센서 오작동으로 인해 오알람이 발생하는 문제점이 있었다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 감지 및 화재 감지의 정확성을 향상시킬 수 있고 센서 오작동에 의한 오알람을 방지할 수 있는 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
한 실시예에 따르면, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치가 제공된다. 상기 감지 장치는 사람의 움직임, 온도, 및 연기를 감지하는 센싱부, 상기 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단하고, 상기 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 상기 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단하는 제1 분석부, 적외선 영상 및 컬러 영상을 획득하는 영상 촬영부, 알고리즘을 이용하여 상기 컬러 영상의 노이즈를 제거하는 영상 처리부, 상기 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단하는 제2 분석부, 및 상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말 및 유관기관 서버에게 알림 메시지를 전송하는 종합 판단부를 포함한다.
상기 센싱부는, 상기 사람의 움직임을 감지하는 모션 감지 센서, 상기 온도를 감지하는 온도 센서, 및 상기 연기를 감지하는 연기 센서를 포함할 수 있다.
상기 영상 촬영부는, 상기 적외선 영상을 획득하는 적외선 카메라, 및 상기 컬러 영상을 획득하는 CCTV 카메라를 포함할 수 있다.
상기 알고리즘은 가우시안 블러링 알고리즘일 수 있다.
상기 제2 분석부는, 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 제2 분석부는, 상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상으로부터 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 종합 판단부는, 상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부 중 어느 하나가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 상기 사용자 단말에게 확인 요청 메시지를 전송할 수 있다.
한 실시예에 따르면, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 방법이 제공된다. 상기 감지 방법은 센싱부를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부를 판단하는 단계, 및 센싱부를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
한 실시예에 따르면, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 방법이 제공된다. 상기 감지 방법은 센싱부를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부를 판단하는 단계, 및 센싱부를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 컬러 영상으로부터 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
침입자 감지 및 화재 감지의 정확성을 향상시킬 수 있고 센서 오작동에 의한 오알람을 방지할 수 있다.
또한, 사용자는 원격지에서 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부에 대한 알람을 제공받을 수 있고, 이를 기반으로 신속한 대처가 가능하다.
도 1은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 센싱부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 영상 촬영부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법의 흐름도이다.
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. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 단말(terminal)은, 사용자 장비(user equipment, UE), 이동국(mobile station, MS), 이동 단말(mobile terminal, MT), 진보된 이동국(advanced mobile station, AMS), 고신뢰성 이동국(high reliability mobile station, HR-MS), 가입자국(subscriber station, SS), 휴대 가입자국(portable subscriber station, PSS), 접근 단말(access terminal, AT), 기계형 통신 장비(machine type communication device, MTC device) 등을 지칭할 수도 있고, UE, MS, MT, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.
도 1은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 블록도이다. 도 2는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 센싱부를 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 영상 촬영부를 설명하기 위한 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치(100)는 센싱부(110), 제1 분석부(120), 영상 촬영부(130), 영상 처리부(140), 제2 분석부(150), 및 종합 판단부(160)를 포함한다.
센싱부(110)는 한 실시예로서 모션 감지 센서(111), 온도 센서(112), 및 연기 센서(113)를 포함할 수 있다.
모션 감지 센서(111)는 한 실시예로서 복수 개일 수 있고, 적외선 물체의 움직임을 감지하는 센서일 수 있다. 모션 감지 센서(111)는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 주변의 사람의 움직임을 실시간 감지할 수 있다. 모션 감지 센서(111)는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 주변의 움직임 감지시 제1 분석부(120)에게 움직임이 감지되었음을 알리는 신호를 송신할 수 있다.
온도 센서(112)는 한 실시예로서 복수 개일 수 있고, ESS의 내부 및 외부 온도를 실시간 감지할 수 있다. 온도 센서(112)는 ESS의 내부 및 외부 온도를 실시간으로 제1 분석부(120)에게 전송할 수 있다.
연기 센서(113)는 한 실시예로서 복수 개일 수 있고, ESS에서 발생하는 연기를 감지할 수 있다. 연기 센서(113)는 연기 감지시 제1 분석부(120)에게 연기가 감지되었음을 알리는 신호를 송신할 수 있다.
제1 분석부(120)는 모션 감지 센서(111)를 통해 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단한다. 제1 분석부(120)는 온도 센서(112)를 통해 수신된 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고, 연기 센서(113)를 통해 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단한다. 제1 분석부(120)는 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단된 경우, 종합 판단부(160)에게 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 신호를 송신할 수 있다.
영상 촬영부(130)는 영상을 획득하는 모든 촬영 장치를 포함할 수 있다. 영상 촬영부(130)는 한 실시예로서 적외선 카메라(131) 및 CCTV 카메라(132)를 포함할 수 있다.
적외선 카메라(131)는 한 실시예로서 적외선 열영상을 획득하는 열화상 카메라일 수 있다.
CCTV 카메라(132)는 한 실시예로서 컬러 영상(RGB 영상)을 획득하는 일반 카메라일 수 있다.
영상 촬영부(130)는 획득한 적외선 영상 및 컬러 영상을 제2 분석부(150)에게 송신할 수 있다.
영상 처리부(140)는 알고리즘을 이용하여 영상 촬영부(130)로부터 수신한 컬러 영상의 노이즈를 제거한다. 영상 처리부(140)는 한 실시예로서 가우시안 블러링(Gaussian blurring) 알고리즘을 이용한 영상 처리를 통해 영상 촬영부(130)로부터 수신한 컬러 영상의 잡음 및 손실을 줄일 수 있다.
제2 분석부(150)는 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단한다. 제2 분석부(150)는 영상 촬영부(130) 및 영상 처리부(140)로부터 수신한 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 이전 시점 영상을 실시간 비교하고, 비교 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단한다.
제2 분석부(150)는 한 실시예로서 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 온도별 색상 데이터맵에 기반하여 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 미리 설정된 기준 온도는 사람의 체온을 나타내는 온도 또는 화재를 나타내는 임계 온도일 수 있다. 제2 분석부(150)는 한 실시예로서 특정 영역의 온도가 사람의 체온을 나타내는 온도와 같을 때, 침입자 발생으로 판단할 수 있고, 특정 영역의 온도가 화재를 나타내는 임계 온도 보다 높을 때, 화재 발생으로 판단할 수 있다.
제2 분석부(150)는 한 실시예로서 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 사전에 학습된 인공신경망을 이용한 기계학습을 통해, 노이즈가 제거된 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 인공신경망은 영상 입력시 사전 학습 데이터에 기반하여 침입자 발생 또는 화재 발생 여부를 출력할 수 있다. 제2 분석부(150)는 기계학습을 통해 한 실시예로서 입력된 영상에 사람 형상이 있는 경우 침입자 발생으로 판단할 수 있고, 입력된 영상에 불꽃, 연기 등이 있는 경우 화재 발생으로 판단할 수 있다.
제2 분석부(150)는 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단된 경우, 종합 판단부(160)에게 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 신호를 송신할 수 있다.
다른 실시예로서 영상 처리부(140)는 영상 촬영부(130)로부터 수신한 컬러 영상을 회색조 영상으로 변환한 후, 윤곽선 검출 알고리즘(예를 들어, 라플라시안 알고리즘)을 이용하여 회색조 영상으로부터 윤곽선을 검출할 수 있다. 제2 분석부(150)는 영상 처리부(140)를 통해 검출된 현재 시점 영상의 윤곽선과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상의 윤곽선을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 제2 분석부(150)는 현재 시점 영상의 윤곽선과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상의 윤곽선이 다를 때, 회색조 영상에서 색상을 검출하고, 빅데이터 엔진을 이용하여, 검출된 색상으로부터 침입자 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 빅데이터 엔진은 예측분석, 시계열분석, 희귀 분석, 군집분석, 연관분석, 분류분석 기술을 이용하여 영상의 색상 정보로부터 사람 또는 화재 여부를 판별할 수 있다.
종합 판단부(160)는 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150)가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말(200) 및 유관기관 서버(300)에게 알림 메시지를 전송한다. 구체적으로, 종합 판단부(160)는 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150) 모두가 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 신호를 전송할 때, 통신모듈(161)을 통해 사용자 단말(200) 및 유관기관 서버(300)에게 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 알림 메시지를 전송한다. 이를 통해, 본 발명은 침입자 감지 및 화재 감지의 정확성을 향상시킬 수 있고 센서 오작동에 의한 오알람을 방지할 수 있다.
유관기관 서버(300)는 소방서, 경찰서, 산업통상자원부 등의 정부기관 서버일 수 있다.
종합 판단부(160)는 한 실시예로서 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150) 중 어느 하나가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 통신모듈(161)을 통해 사용자 단말(200)에게 확인 요청 메시지를 전송할 수 있다. 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150) 중 어느 하나의 분석부만 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단한 경우는 나머지 분석부가 시스템 오류 또는 센서 오작동에 의해 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단하지 못한 경우일 수도 있다. 이때, 종합 판단부(160)가 사용자 단말(200)에게 확인 요청 메시지를 전송함으로써, 사용자는 해당 원인을 신속하게 파악할 수 있고, 즉각적으로 대처할 수 있다.
도 4는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법의 흐름도이다.
도 1 및 도 4를 참조하면, 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 센싱부(110)를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부를 판단하는 단계(S410), 및 센싱부(110)를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부(110)를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계(S420)를 포함한다.
도 4의 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 침입자 및 화재 감지 장치(100)를 이용한 감지 방법으로서, 단계(S410) 및 단계(S420)는 종합 판단부(160)에 의해 수행될 수 있다. 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 위에서 설명한 침입자 및 화재 감지 장치(100)의 각 구성의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.
도 5는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법의 흐름도이다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 센싱부(110)를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부를 판단하는 단계(S510), 및 센싱부(110)를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부(110)를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 컬러 영상으로부터 화재 발생 여부를 판단하는 단계(S520)를 포함한다.
도 5의 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 침입자 및 화재 감지 장치(100)를 이용한 감지 방법으로서, 단계(S510) 및 단계(S520)는 종합 판단부(160)에 의해 수행될 수 있다. 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 위에서 설명한 침입자 및 화재 감지 장치(100)의 각 구성의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.
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.

Claims (9)

  1. 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치로서,
    사람의 움직임, 온도, 및 연기를 감지하는 센싱부,
    상기 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단하고, 상기 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 상기 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단하는 제1 분석부,
    적외선 영상 및 컬러 영상을 획득하는 영상 촬영부,
    알고리즘을 이용하여 상기 컬러 영상의 노이즈를 제거하는 영상 처리부,
    상기 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단하는 제2 분석부, 및
    상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말 및 유관기관 서버에게 알림 메시지를 전송하는 종합 판단부
    를 포함하고,
    상기 영상 처리부는 상기 컬러 영상을 회색조 영상으로 변환한 후, 알고리즘을 이용하여 상기 회색조 영상으로부터 윤곽선을 검출하며,
    상기 제2 분석부는
    상기 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단하며,
    상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상으로부터 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단하며,
    상기 회색조 영상의 현재 시점 영상의 윤곽선과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상의 윤곽선이 다를 때, 상기 회색조 영상에서 색상을 검출하고, 빅데이터 엔진을 이용하여, 검출된 색상으로부터 침입자 또는 화재 발생 여부를 판단하는 감지 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 센싱부는,
    상기 사람의 움직임을 감지하는 모션 감지 센서,
    상기 온도를 감지하는 온도 센서, 및
    상기 연기를 감지하는 연기 센서를 포함하는, 감지 장치.
  3. 제1항에서,
    상기 영상 촬영부는,
    상기 적외선 영상을 획득하는 적외선 카메라, 및
    상기 컬러 영상을 획득하는 CCTV 카메라를 포함하는, 감지 장치.
  4. 제1항에서,
    상기 알고리즘은 가우시안 블러링 알고리즘인, 감지 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에서,
    상기 종합 판단부는,
    상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부 중 어느 하나가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 상기 사용자 단말에게 확인 요청 메시지를 전송하는, 감지 장치.
  8. 삭제
  9. 삭제
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