KR102250200B1 - 화재모니터링장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측하기 위한 화재모니터링장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

Description

화재모니터링장치 및 그 동작 방법{GATEWAY APPARATUS, AND CONTROL METHOD THEREOF}

본 발명은 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측하는 기술에 관한 것이다.

도시화의 급속한 진행에 따라 건물의 고층화, 유수시설의 노후화 등이 진행되고 있으며 이로 인해, 고층건물의 화재와 같은 안전사고 및 인재가 증가하고 있다.

따라서, 이처럼 고층건물, 지하도 등 다양한 도시시설에서 발생될 수 있는 안전사고 및 인재에 대해 실시간 사고 주변환경 정보의 확보와 상황에 따른 지능형 정보의 제공 등에 대한 필요성이 급증하고 있다.

이와 관련하여, 기존에는 멀티 센서를 이용한 화재 감지 방식 등이 적용되고 있으나, 각 센서에서 측정된 센서 신호 크기의 임계 값(threshold)를 경계로 화재 상황을 판단하는 정도가 대부분이어서, 사고 당시 상황의 정보와 판단이 반영되지 않는 단순 경보 수순의 대피정보를 시설에 거주 및 위치한 사용자에게 제공하고 있는 실정이다.

따라서, 기존의 고정 임계 값(threshold)을 사용한 화재 감지 방법은 현재 또는 이전 시간의 센서 데이터를 적용하여 종종 잘못된 경보를 유발하는 단점이 있고, 사고 진행에 대한 상황 데이터 기반의 모니터링에 따른 예측 정보가 부재하여, 대응 전략 수립 판단이 실질적으로 어려운 것이 현실이다.

이에 본 발명에서는 화재 상황을 분류 및 예측하는 기술을 제안하고자 한다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은, 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치는, 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인지 여부를 판별하는 판별부; 및 상기 유사 화재 상황인 것으로 판별되는 경우, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점에 대한 화재 상황을 예측하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적으로, 상기 화재모니터링장치는, 상기 화재 상황과 관련하여 상기 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습한 학습모델을 생성하여, 상기 학습모델을 통해 유사 화재 상황의 판별 및 화재 상황의 예측 중 적어도 하나가 수행되도록 하는 생성부를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 학습모델은, 상기 멀티 센서에 센서 신호가 측정되는 각 측정 시점마다의 센서 신호와 이웃한 이전 측정 시점의 센서 신호를 포함한 과거 입력 값으로부터 계산되는 결과 값을 현재 입력 값으로 획득하며, 상기 현재 입력 값으로부터 계산되는 결과 값 중 적어도 일부를 출력 값으로 도출할 수 있다.

구체적으로, 상기 예측부는, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 각각의 미래 시점에 화재 상황이 발생될 수 있는 위험도를 예측할 수 있다.

구체적으로, 상기 화재모니터링장치는, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 예측되는 위험도의 크기가 임계치를 초과하게 되는 위험 상태가 설정 회수 이상 연속되는 경우, 화재 상황을 경보하는 경보부를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 화재모니터링장치는, 다수의 설치구역마다 설치되는 멀티 센서의 센서 신호로부터 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우, 상기 다수의 설치구역 중 위험도가 상대적으로 낮은 특정 설치구역을 상대적 안전구역으로 결정하여, 나머지 설치구역에 위치하는 사용자에 대해 상기 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 안내부를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 안내부는, 상기 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우, 나머지 설치구역 각각에 대해 상기 2 이상의 상대적 안전구역과의 거리를 측정하여, 측정된 거리가 보다 가까운 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

구체적으로, 상기 안내부는, 상기 나머지 설치구역 중 상기 2 이상의 상대적 안전구역 각각에 대해 측정된 거리 간의 차이가 임계 거리 미만인 특정 설치구역이 존재하며, 상기 특정 설치구역에 위치한 사용자 수가 임계치를 초과하는 경우, 상기 특정 설치구역에 위치하는 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

구체적으로, 상기 다수의 설치 구역은, 사용자가 소지한 단말로부터의 위치정보 획득이 가능한 무선 커버리지를 기준으로 각각의 구역이 구획될 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치의 동작 방법은, 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인지 여부를 판별하는 판별단계; 및 상기 유사 화재 상황인 것으로 판별되는 경우, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점에 대한 화재 상황을 예측하는 예측단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적으로, 상기 방법은, 상기 화재 상황과 관련하여 상기 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습한 학습모델을 생성하여, 상기 학습모델을 통해 유사 화재 상황의 판별 및 화재 상황의 예측 중 적어도 하나가 수행되도록 하는 생성단계를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 학습모델은, 상기 멀티 센서에 센서 신호가 측정되는 각 측정 시점마다의 센서 신호와 이웃한 이전 측정 시점의 센서 신호를 포함한 과거 입력 값으로부터 계산되는 결과 값을 현재 입력 값으로 획득하며, 상기 현재 입력 값으로부터 계산되는 결과 값 중 적어도 일부를 출력 값으로 도출할 수 있다.

구체적으로, 상기 예측단계는, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 각각의 미래 시점에 화재 상황이 발생될 수 있는 위험도를 예측할 수 있다.

구체적으로, 상기 방법은, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 예측되는 위험도의 크기가 임계치를 초과하게 되는 위험 상태가 설정 회수 이상 연속되는 경우, 화재 상황을 경보하는 경보단계를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 방법은, 다수의 설치구역마다 설치되는 멀티 센서의 센서 신호로부터 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우, 상기 다수의 설치구역 중 위험도가 상대적으로 낮은 특정 설치구역을 상대적 안전구역으로 결정하여, 나머지 설치구역에 위치하는 사용자에 대해 상기 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 안내단계를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 안내단계는, 상기 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우, 나머지 설치구역 각각에 대해 상기 2 이상의 상대적 안전구역과의 거리를 측정하여, 측정된 거리가 보다 가까운 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

구체적으로, 상기 안내단계는, 상기 나머지 설치구역 중 상기 2 이상의 상대적 안전구역 각각에 대해 측정된 거리 간의 차이가 임계 거리 미만인 특정 설치구역이 존재하며, 상기 특정 설치구역에 위치한 사용자 수가 임계치를 초과하는 경우, 상기 특정 설치구역에 위치하는 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

구체적으로, 상기 다수의 설치 구역은, 사용자가 소지한 단말로부터의 위치정보 획득이 가능한 무선 커버리지를 기준으로 각각의 구역이 구획될 수 있다.

이에, 본 발명의 화재모니터링장치 및 그 동작 방법에서는, 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측할 수 있으므로, 화재 상황에 대한 인식률을 제고하고, 그에 따른 조치 판단을 용이하게 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 모니터링 환경을 설명하기 위한 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치의 개략적인 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 설치구역 별 대피구역 안내를 설명하기 위한 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.

본 발명의 일 실시예에서는, 화재 상황에 대한 위험도 분석 및 판별을 가능하게 하는 화재 모니터링 기술을 다룬다.

이와 관련하여, 기존에도 멀티 센서를 통해 실시간 정보를 수집하여 화재 상황에 대한 결과를 예측 및 모니터링하기 위한 기술이 존재하다.

그러나, 기존 기술의 경우, 각 센서에서 측정된 센서 신호 크기의 임계 값(threshold)를 경계로 화재 상황을 판단하는 정도가 대부분이어서, 사고 당시 상황의 정보와 판단이 반영되지 않는 단순 경보 수순의 대피정보를 시설에 거주 및 위치한 사용자에게 제공하고 있는 실정이다.

따라서, 고정 임계 값(threshold)을 사용한 기존 기술은, 현재 또는 이전 시간의 센서 데이터를 적용하여 종종 잘못된 경보를 유발하는 단점이 있고, 사고 진행에 대한 상황 데이터 기반의 모니터링에 따른 예측 정보가 부재하여, 대응 전략 수립, 판단이 실질적으로 어려운 것이 현실이다.

이에, 본 발명의 일 실시예에서는, 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측할 수 있는 새로운 기술을 제안하고자 한다.

이와 관련하여, 도 1에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 모니터링 환경을 예시적으로 보여주고 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 모니터링 환경에서는, 멀티 센서(예: Temp, Humid, CO2, O2, Dust, Smoke 등)에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측하기 위한 화재모니터링장치(100)의 구성을 제안한다.

화재모니터링장치(100)는 머신 러닝 기법을 통해서 화재 발생 여부를 판별하는 장치를 일컫는 것으로서, 예컨대, 소프트웨어(예: 애플리케이션)를 탑재한 컴퓨팅장치(예: PC), 또는 유무선 통신망을 통해 접속 가능한 서버의 형태로 구현될 수 있다.

참고로, 이러한 화재모니터링장치(100)가 서버의 형태로 구현되는 경우에는, 예컨대, 웹 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버 등의 형태로 구현될 수 있으며, 네트워크 부하 분산 메커니즘, 내지 서비스 장치가 인터넷 또는 다른 네트워크 상에서 동작할 수 있도록 하는 다양한 소프트웨어 중 하나 이상이 설치될 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터화된 시스템으로도 구현될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에서 센서 신호가 수집되는 멀티 센서의 경우, 다수의 센서가 하나의 모듈 내 실장된 멀티센서보드 형태로 구현되어 지정된 설치영역에 설치될 수 있다.

이상 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 모니터링 환경에서는, 위 구성을 통해 화재 상황의 분류 및 판별을 가능하게 할 수 있는데, 이하에서는 이를 실현하기 위한 화재모니터링장치(100)의 구성에 대해 보다 구체적으로 살펴보기로 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)의 개략적인 구성을 보여주고 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)는 학습모델을 생성하는 생성부(110), 화재 상황을 판별(분류)하는 판별부(120), 및 화재 상황을 예측하는 예측부(130)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)는 전술한 구성 이외에 화재 상황을 경보하는 경보부(140), 대피경로를 안내하는 안내부(150), 및 화재 상황을 분석하는 분석부(160)의 구성을 더 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)는 전술한 구성 이외에, 데이터 송수신을 위한 통신부(170)의 구성을 더 포함할 수 있다.

여기서, 통신부(50)는 예컨대, 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 발진기, 디지털 신호 처리기, 코덱(CODEC) 칩셋, 및 메모리 등을 포함하지만 이에 제한되지는 않으며, 이 기능을 수행하는 공지의 회로는 모두 포함할 수 있다.

이상 생성부(110), 판별부(120), 예측부(130), 경보부(140), 안내부(150), 및 분석부(160)를 포함하는 화재모니터링장치(100)의 전체 구성 내지는 적어도 일부의 구성은 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈 형태로 구현되거나, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.

여기서, 소프트웨어 모듈이란, 예컨대, 화재모니터링장치(100)에 내에서 연산을 수행하는 프로세서에 의해 실행되는 명령어로 이해될 수 있으며, 이러한 명령어는 화재모니터링장치(100) 내 메모리에 탑재된 형태를 가질 수 있을 것이다.

이상, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)는 전술한 구성을 통해 화재 상황에 대한 분류 및 예측을 가능하게 하는데, 이하에서는 이를 실현하기 위한 화재모니터링장치(100) 내 각 구성에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

생성부(110)는 학습모델을 생성하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 생성부(110)는 화재 상황의 판별(분류) 및 예측을 위한 학습모델을 생성하게 된다.

이때, 생성부(110)는 화재 상황과 관련하여 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습하는 방식을 통해 학습모델을 생성할 수 있다.

특히, 생성부(110)는 센서 신호로부터 구성되는 시계열 데이터를 학습하기 위해 RNN(Recurrent Neural Network) 방식을 적용하며, 보다 상세하게는, RNN(Recurrent Neural Network) 방식에서 유발될 수 있는 Long Term Dependency 문제점을 고려하기 위해, LSTM(Long Short Term Memory) 방식을 적용하게 된다.

이에, 본 발명의 일 실시예서 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습하여 생성된 학습 모델의 경우, 멀티 센서에 센서 신호가 측정되는 각 측정 시점마다의 센서 신호와 이웃한 이전 측정 시점의 센서 신호를 포함한 과거 입력 값으로부터 계산되는 결과 값을 현재 입력 값으로 획득하며, 이에 따라 현재 입력 값으로부터 계산되는 결과 값 중 적어도 일부를 출력 값으로 도출할 수 있게 된다.

판별부(120)는 화재 상황을 판별(분류)하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 판별부(120)는 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인지 여부를 학습모델을 통해서 판별하게 된다.

본 발명의 일 실시예에서는, 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 확인되는 현재 상황을 예컨대, 화염, 온도상승(예: 요리, 히팅장치 등에 의한), 연기, 및 정상으로 분류할 수 있으며, 이 중 화염, 온도상승(예: 요리, 히팅장치 등에 의한), 연기에 해당하는 경우, 이를 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인 것으로 판별할 수 있다.

예측부(130)는 화재 상황을 예측하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 예측부(130)는 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황으로 판별된 경우 학습모델을 통해서 화재 상황을 예측하게 된다.

이때, 예측부(130)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점(예: 10초 후)에 대한 화재 상황을 예측할 수 있다.

이러한, 화재 상황 예측 과정에서 학습모델을 통해 도출되는 예측 결과는 각 미래 시점에 화재 상황이 발생할 수 있는 확률값인 위험도로서 도출될 수 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 예측부(130)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점(예: 10초 후)에 대해 화재 상황이 발생할 수 있는 확률값인 위험도를 예측하고 있는 것이다.

한편, 이처럼 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점(예: 10초 후)에 대해 화재 상황이 발생할 수 있는 위험도에 대한 예측 결과는, 상황실 등에 실시간 전달되어 가시화될 수 있으며, 이를 통해 상황실 근무자로 하여금 화재 상황에 대한 인식률을 제고하고, 그에 따른 용이한 조치 판단을 가능하게 할 수 잇다.

경보부(140)는 화재 상황을 경보하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 경보부(140)는 미래 시점(예: 10초 후)에 대해 화재 상황을 예측한 예측 결과가 기 정의된 화재 알림 규칙 및 등급에 해당하는 경우, 화재 상황을 경보하게 된다.

이때, 경보부(140)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 예측되는 위험도의 크기가 임계치를 초과하게 되는 위험 상태가 설정 회수 이상 연속되는 경우, 기 정의된 화재 알림 규칙 및 등급에 따라 화재 상황을 경보할 수 있다.

안내부(140)는 화재 상황 발생 시 대피경로를 안내하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 안내부(140)는 화재 상황에 대한 경보가 이루어지는 화재 상황 발생 시 사용자에 대한 대피경로를 안내하게 된다.

이를 위해, 안내부(140)는 사용자가 소지한 단말(스마트폰)으로부터 실시간 위치정보를 확인할 수 있으며, 이를 통해서, 화재 상황이 발생한 구역 내 사용자의 단말에 대해서 대피경로를 안내할 수 있다.

특히, 본 발명의 일 실시예에서는, 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이 다수의 설치구역마다 설치되는 멀티 센서의 센서 신호로부터 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우를 고려한다.

이와 관련하여, 안내부(140)는 다수의 설치구역마다 설치되는 멀티 센서의 센서 신호로부터 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우, 상기 다수의 설치구역 중 위험도가 상대적으로 낮은 특정 설치구역을 상대적 안전구역으로 결정하여, 나머지 설치구역에 위치하는 사용자에 대해 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에서는, 이러한 대피경로 안내 과정에서, 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우를 추가로 고려한다.

이와 관련하여, 안내부(140)는 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우, 나머지 설치구역 각각에 대해 상기 2 이상의 상대적 안전구역과의 거리를 측정하여, 측정된 거리가 보다 가까운 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

또한, 안내부(140)는 나머지 설치구역 중 상기 2 이상의 상대적 안전구역 각각에 대해 측정된 거리 간의 차이가 임계 거리 미만인 특정 설치구역이 존재하며, 상기 특정 설치구역에 위치한 사용자 수가 임계치를 초과하는 경우, 특정 설치구역에 위치하는 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

이처럼, 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 것은, 유동인구가 집중되어 또 다른 안전사고 발생을 방지하기 위한 목적인 것으로 이해될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에서는 이처럼 설치구역 별 대피경로를 안내하기 위해, 사용자가 소지한 단말로부터의 위치정보 획득이 가능한 무선 커버리지를 기준으로 각각의 설치구역을 구획하고, 각 설치구역에 멀티 센서를 설치하여 설치구역 별 화재상황 예측과 함께, 각 무선 커버리지에 위치한 무선접속장치(예: 소형셀, AP)를 통해 각 설치구역에 위치한 사용자 확인이 가능하도록 한다.

특히, 각 무선 커버리지에 위치한 무선접속장치(예: 소형셀, AP)를 통한 사용자의 위치를 확인하는 방식의 적용에 따라, 무선접속장치에 접속된 각 사용자의 단말 신호 세기로부터 각 사용자에 대한 설치영역 내 상세 위치를 확인할 수 있으므로, 이를 통해, 사용자 별로 확인되는 상대적 안전구역까지의 거리 차이에 따라 보다 개인화된 대피경로를 안내하여 개인 별 대피로를 신속히 확보하는 것을 가능하게 한다.

분석부(160) 화재 상황을 분석하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 분석부(160)는 화재 상황에 대한 경보 후 해당 상황이 종료되는 경우, 설치구역 별 위험도의 변동 추이로부터 화재 상황을 분석하게 된다.

이때, 분석부(160)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정된 각 측정 시점에 설치구역 별로 예측된 위험도의 시간 흐름에 따른 변동 추이를 분석함으로써, 예컨대, 화재 전파 경로, 및 화재 발생 근원지를 분석할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)의 구성에 따르면, 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측할 수 있으므로, 화재 상황에 대한 인식률을 제고하고, 그에 따른 조치 판단을 용이하게 할 수 있음을 알 수 있다.

이상 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)의 구성에 대한 설명을 마치고, 도 4를 참조하여 화재모니터링장치(100)의 동작 방법에 대한 설명을 이어 가기로 한다.

먼저, 생성부(110)는 화재 상황의 판별(분류) 및 예측을 위한 학습모델을 생성한다(S10).

이때, 생성부(110)는 화재 상황과 관련하여 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습하는 방식을 통해 학습모델을 생성할 수 있다.

특히, 생성부(110)는 센서 신호로부터 구성되는 시계열 데이터를 학습하기 위해 RNN(Recurrent Neural Network) 방식을 적용하며, 보다 상세하게는, RNN(Recurrent Neural Network) 방식에서 유발될 수 있는 Long Term Dependency 문제점을 고려하기 위해, LSTM(Long Short Term Memory) 방식을 적용하게 된다.

이에, 본 발명의 일 실시예서 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습하여 생성된 학습 모델의 경우, 멀티 센서에 센서 신호가 측정되는 각 측정 시점마다의 센서 신호와 이웃한 이전 측정 시점의 센서 신호를 포함한 과거 입력 값으로부터 계산되는 결과 값을 현재 입력 값으로 획득하며, 이에 따라 현재 입력 값으로부터 계산되는 결과 값 중 적어도 일부를 출력 값으로 도출할 수 있게 된다.

그리고 나서, 판별부(120)는 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인지 여부를 학습모델을 통해서 판별한다(S20-S30).

본 발명의 일 실시예에서는, 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 확인되는 현재 상황을 예컨대, 화염, 온도상승(예: 요리, 히팅장치 등에 의한), 연기, 및 정상으로 분류할 수 있으며, 이 중 화염, 온도상승(예: 요리, 히팅장치 등에 의한), 연기에 해당하는 경우, 이를 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인 것으로 판별할 수 있다.

그런 다음, 예측부(130)는 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황으로 판별된 경우에 대해 학습모델을 통해서 화재 상황을 예측한다(S40-S50).

이때, 예측부(130)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점(예: 10초 후)에 대한 화재 상황을 예측할 수 있다.

이러한, 화재 상황 예측 과정에서 학습모델을 통해 도출되는 예측 결과는 각 미래 시점에 화재 상황이 발생할 수 있는 확률값인 위험도로서 도출될 수 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 예측부(130)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점(예: 10초 후)에 대해 화재 상황이 발생할 수 있는 확률값인 위험도를 예측하고 있는 것이다.

한편, 이처럼 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점(예: 10초 후)에 대해 화재 상황이 발생할 수 있는 위험도에 대한 예측 결과는, 상황실 등에 실시간 전달되어 가시화될 수 있으며, 이를 통해 상황실 근무자로 하여금 화재 상황에 대한 인식률을 제고하고, 그에 따른 용이한 조치 판단을 가능하게 할 수 잇다.

이어서, 경보부(140)는 미래 시점(예: 10초 후)에 대해 화재 상황을 예측한 예측 결과가 기 정의된 화재 알림 규칙 및 등급에 해당하는 경우, 화재 상황을 경보한다(S70-S90).

이때, 경보부(140)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 예측되는 위험도의 크기가 임계치를 초과하게 되는 위험 상태가 설정 회수 이상 연속되는 경우, 기 정의된 화재 알림 규칙 및 등급에 따라 화재 상황을 경보할 수 있다.

나아가, 안내부(140)는 화재 상황에 대한 경보가 이루어지는 화재 상황 발생 시 사용자에 대한 대피경로를 안내한다(S100-S110).

이를 위해, 안내부(140)는 사용자가 소지한 단말(스마트폰)으로부터 실시간 위치정보를 확인할 수 있으며, 이를 통해서, 화재 상황이 발생한 구역 내 사용자의 단말에 대해서 대피경로를 안내할 수 있다.

특히, 본 발명의 일 실시예에서는, 앞서 예시한, 도 3에 도시된 바와 같이 다수의 설치구역마다 설치되는 멀티 센서의 센서 신호로부터 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우를 고려한다.

이와 관련하여, 안내부(140)는 다수의 설치구역마다 설치되는 멀티 센서의 센서 신호로부터 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우, 상기 다수의 설치구역 중 위험도가 상대적으로 낮은 특정 설치구역을 상대적 안전구역으로 결정하여, 나머지 설치구역에 위치하는 사용자에 대해 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에서는, 이러한 대피경로 안내 과정에서, 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우를 추가로 고려한다.

이와 관련하여, 안내부(140)는 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우, 나머지 설치구역 각각에 대해 상기 2 이상의 상대적 안전구역과의 거리를 측정하여, 측정된 거리가 보다 가까운 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

또한, 안내부(140)는 나머지 설치구역 중 상기 2 이상의 상대적 안전구역 각각에 대해 측정된 거리 간의 차이가 임계 거리 미만인 특정 설치구역이 존재하며, 상기 특정 설치구역에 위치한 사용자 수가 임계치를 초과하는 경우, 특정 설치구역에 위치하는 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내할 수 있다.

이처럼, 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 것은, 유동인구가 집중되어 또 다른 안전사고 발생을 방지하기 위한 목적인 것으로 이해될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에서는 이처럼 설치구역 별 대피경로를 안내하기 위해, 사용자가 소지한 단말로부터의 위치정보 획득이 가능한 무선 커버리지를 기준으로 각각의 설치구역을 구획하고, 각 설치구역에 멀티 센서를 설치하여 설치구역 별 화재상황 예측과 함께, 각 무선 커버리지에 위치한 무선접속장치(예: 소형셀, AP)를 통해 각 설치구역에 위치한 사용자 확인이 가능하도록 한다.

특히, 각 무선 커버리지에 위치한 무선접속장치(예: 소형셀, AP)를 통한 사용자의 위치를 확인하는 방식의 적용에 따라, 무선접속장치에 접속된 각 사용자의 단말 신호 세기로부터 각 사용자에 대한 설치영역 내 상세 위치를 확인할 수 있으므로, 이를 통해, 사용자 별로 확인되는 상대적 안전구역까지의 거리 차이에 따라 보다 개인화된 대피경로를 안내하여 개인 별 대피로를 신속히 확보하는 것을 가능하게 한다.

이후, 분석부(160)는 화재 상황에 대한 경보 후 해당 상황이 종료되는 경우, 설치구역 별 위험도의 변동 추이로부터 화재 상황을 분석한다(S120).

이때, 분석부(160)는 멀티 센서에서 센서 신호가 측정된 각 측정 시점에 설치구역 별로 예측된 위험도의 시간 흐름에 따른 변동 추이를 분석함으로써, 예컨대, 화재 전파 경로, 및 화재 발생 근원지를 분석할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재모니터링장치(100)의 동작 방법에 따르면, 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측할 수 있으므로, 화재 상황에 대한 인식률을 제고하고, 그에 따른 조치 판단을 용이하게 할 수 있음을 알 수 있다.

한편, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 처리 시스템의 동작을 처리하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다.

컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.

본 명세서에서 "시스템"이나 "장치"라 함은 예컨대 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터 혹은 다중 프로세서나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 포괄한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여, 예컨대 프로세서 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 혹은 이들 중 하나 이상의 조합 등 요청 시 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 코드를 포함할 수 있다.

컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선언적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.

한편, 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 EPROM, EEPROM 및 플래시메모리 장치와 같은 반도체 메모리 장치, 예컨대 내부 하드디스크나 외장형 디스크와 같은 자기 디스크, 자기광학 디스크 및 CD-ROM과 DVD-ROM 디스크를 포함하여 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 장치를 포함할 수 있다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다.

본 명세서에서 설명한 주제의 구현물은 예컨대 데이터 서버와 같은 백엔드 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 애플리케이션 서버와 같은 미들웨어 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 사용자가 본 명세서에서 설명한 주제의 구현물과 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저나 그래픽 유저 인터페이스를 갖는 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트엔드 컴포넌트 혹은 그러한 백엔드, 미들웨어 혹은 프론트엔드 컴포넌트의 하나 이상의 모든 조합을 포함하는 연산 시스템에서 구현될 수도 있다. 시스템의 컴포넌트는 예컨대 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 어떠한 형태나 매체에 의해서도 상호 접속 가능하다.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 마찬가지로, 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

또한, 본 명세서에서는 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다

이와 같이, 본 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명에 따른 화재모니터링장치 및 그 동작 방법에 따르면, 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측할 수 있다는 점에서 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

100: 화재모니터링장치
110: 생성부 120: 판별부
130: 예측부 140: 경보부
150: 안내부 160: 분석부

Claims (18)

1. 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인지 여부를 판별하는 판별부(20); 및
   상기 유사 화재 상황인 것으로 판별되는 경우, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점에 화재 상황이 발생될 수 있는 위험도를 예측하는 예측부(30); 및
   무선 커버리지를 기준으로 각각의 구역이 구획되는 다수의 설치구역마다의 상기 멀티 센서의 센서 신호로부터 상기 다수의 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우, 상기 다수의 설치구역 중 위험도가 상대적으로 낮은 적어도 하나의 설치구역을 상대적 안전구역으로 결정하여, 나머지 설치구역에 위치하는 사용자에 대해 상기 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 안내부(50)를 포함하며,
   상기 안내부는,
   상기 다수의 설치구역마다의 무선 커버리지를 형성하는 각각의 무선접속장치에 접속중인 사용자 단말의 신호 세기로부터 설치구역 별 사용자의 위치를 확인하며, 확인된 각 사용자의 설치구역 별 위치와 상기 상대적 안전구역까지의 거리를 기초로 각 사용자에 대한 대피경로를 안내하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 화재모니터링장치는,
   상기 화재 상황과 관련하여 상기 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습한 학습모델을 생성하여, 상기 학습모델을 통해 유사 화재 상황의 판별 및 화재 상황의 예측 중 적어도 하나가 수행되도록 하는 생성부(10)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 학습모델은,
   상기 멀티 센서에 센서 신호가 측정되는 각 측정 시점마다의 센서 신호와 이웃한 이전 측정 시점의 센서 신호를 포함한 과거 입력 값으로부터 계산되는 결과 값을 현재 입력 값으로 획득하며, 상기 현재 입력 값으로부터 계산되는 결과 값 중 적어도 일부를 출력 값으로 도출하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치.
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 화재모니터링장치는,
   상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 예측되는 위험도의 크기가 임계치를 초과하게 되는 위험 상태가 설정 회수 이상 연속되는 경우, 화재 상황을 경보하는 경보부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치.
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 안내부는,
   상기 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우, 나머지 설치구역 각각에 대해 상기 2 이상의 상대적 안전구역과의 거리를 측정하여, 측정된 거리가 보다 가까운 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치.
8. 제 7 항이 있어서,
   상기 안내부는,
   상기 나머지 설치구역 중 상기 2 이상의 상대적 안전구역 각각에 대해 측정된 거리 간의 차이가 임계 거리 미만인 특정 설치구역이 존재하며, 상기 특정 설치구역에 위치한 사용자 수가 임계치를 초과하는 경우, 상기 특정 설치구역에 위치하는 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치.
9. 삭제
10. 멀티 센서에서 측정된 센서 신호로부터 현재 상황이 화재 상황으로 이어질 수 있는 유사 화재 상황인지 여부를 판별하는 판별단계;
    상기 유사 화재 상황인 것으로 판별되는 경우, 상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다의 센서 신호를 기반으로 각 측정 시점으로부터 설정 시간이 경과된 시점인 미래 시점에 대한 화재 상황을 예측하는 예측단계; 및
    무선 커버리지를 기준으로 각각의 구역이 구획되는 다수의 설치구역마다의 상기 멀티 센서의 센서 신호로부터 상기 다수의 설치구역 각각에 대한 위험도가 예측되는 경우, 상기 다수의 설치구역 중 위험도가 상대적으로 낮은 적어도 하나의 설치구역을 상대적 안전구역으로 결정하여, 나머지 설치구역에 위치하는 사용자에 대해 상기 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 안내단계를 포함하며,
    상기 안내단계는,
    상기 다수의 설치구역마다의 무선 커버리지를 형성하는 각각의 무선접속장치에 접속중인 사용자 단말의 신호 세기로부터 설치구역 별 사용자의 위치를 확인하며, 확인된 각 사용자의 설치구역 별 위치와 상기 상대적 안전구역까지의 거리를 기초로 각 사용자에 대한 대피경로를 안내하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치의 동작 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 화재 상황과 관련하여 상기 멀티 센서에서 측정된 센서 신호를 측정 시점을 기준으로 나열한 시계열 데이터를 학습한 학습모델을 생성하여, 상기 학습모델을 통해 유사 화재 상황의 판별 및 화재 상황의 예측 중 적어도 하나가 수행되도록 하는 생성단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치의 동작 방법.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 학습모델은,
    상기 멀티 센서에 센서 신호가 측정되는 각 측정 시점마다의 센서 신호와 이웃한 이전 측정 시점의 센서 신호를 포함한 과거 입력 값으로부터 계산되는 결과 값을 현재 입력 값으로 획득하며, 상기 현재 입력 값으로부터 계산되는 결과 값 중 적어도 일부를 출력 값으로 도출하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치의 동작 방법.
13. 삭제
14. 제 10 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 멀티 센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 예측되는 위험도의 크기가 임계치를 초과하게 되는 위험 상태가 설정 회수 이상 연속되는 경우, 화재 상황을 경보하는 경보단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치의 동작 방법.
15. 삭제
16. 제 10 항에 있어서,
    상기 안내단계는,
    상기 다수의 설치구역으로부터 2 이상의 상대적 안전구역이 결정되는 경우, 나머지 설치구역 각각에 대해 상기 2 이상의 상대적 안전구역과의 거리를 측정하여, 측정된 거리가 보다 가까운 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치의 동작 방법.
17. 제 16 항이 있어서,
    상기 안내단계는,
    상기 나머지 설치구역 중 상기 2 이상의 상대적 안전구역 각각에 대해 측정된 거리 간의 차이가 임계 거리 미만인 특정 설치구역이 존재하며, 상기 특정 설치구역에 위치한 사용자 수가 임계치를 초과하는 경우, 상기 특정 설치구역에 위치하는 사용자마다 서로 다른 상대적 안전구역으로의 대피경로를 안내하는 것을 특징으로 하는 화재모니터링장치의 동작 방법.
18. 삭제

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