KR102275989B1 - 화재 및 화재의 예상 전개방향을 예측할 수 있는 화재예측 시스템 - Google Patents

Abstract

화재감지설비에서 수집된 실시간 계측정보를 미리 학습된 인공지능 엔진으로 분석하여 화재발생의 위험도가 높은 건축물의 구역을 사전에 검출함으로써 화재를 사전에 방지할 수 있고, 화재발생 시 화재 확산(전개) 경로를 사전에 예측하여 화재 진압 및 화재에 대한 위험도가 낮은 구간을 대피로로 선택하여 안내할 수 있게 피난 대피 출구를 확보하는 화재예측 시스템이 개시된다. 이를 위하여 한 개 이상의 화재 요소를 감지하여 실시간 계측정보가 포함된 화재정보를 생성하고, 상기 화재정보를 전송하는 복수개의 화재감지기, 및 관리하는 화재감지기들로부터 전송된 화재정보를 기반으로 각 화재감지기가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하며, 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 AI 엔진으로 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 화재수신기를 포함하는 화재예측 시스템을 제공한다. 본 발명에 의하면, 화재가 발생되기 전이라도 화재감지기로부터 수집된 온도정보, 연기정보 등의 실시간 계측정보를 딥러닝 기반의 인공지능 엔진으로 분석하여 화재가 발생될 영역을 미리 예측할 수 있으므로, 화재발생을 사전에 방비할 수 있다.

Description

화재 및 화재의 예상 전개방향을 예측할 수 있는 화재예측 시스템{FIRE PREDICTION SYSTEM THAT CAN PREDICT THE FIRE AND THE EXPECTED DIRECTION OF FIRE}

본 발명은 화재가 발생되기 전이라도 온도, 연기 등의 화재와 관련된 정보를 인공지능 엔진으로 분석하여 화재발생 가능성을 예측할 수 있는 화재예측 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 화재의 발생을 감지하기 위한 설비에서 수집된 실시간 계측정보를 미리 학습된 인공지능 엔진으로 분석하여 화재발생의 위험도가 높은 건축물의 구역을 사전에 검출함으로써 화재를 사전에 방지할 수 있는 화재예측 시스템에 관한 것이다.

최근 들어 건축물의 형태는 토지의 효율성 향상 및 랜드마크적 성향 등으로 인하여 초고층화, 지하화, 대형화되고 있으며, 이러한 추세는 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 건축물의 트랜드가 되고 있다. 이와 더불어 극장, 식당, 쇼핑센터, 노래방, 단란주점 등 다양한 용도의 상업시설이 공존하는 멀티플렉스 형태의 복합건축물로 발전하고 있다.

그러나 건축물 공간 내의 고층화, 지하화, 대형화 그리고 건축물 내 상업시설의 증가는 내부구획의 증가와 함께 화려한 인테리어 등으로 다양한 내장재를 사용함으로 인해 화재발생 시 인명 및 재산 피해규모는 상상할 수 없을 정도로 매우 커질 수밖에 없다.

이로 인해 화재를 예방 및 경계하고 진압할 수 있는 소방 시스템의 중요성이 더욱 부각되고 있는 추세이다. 그 중 자동화재 탐지설비는 화재의 일차적인 감지 및 조기경보를 통해 안전한 피난유도와 함께 연동된 소화설비 및 제연설비 등의 컨트롤을 통하여 화재의 초기 소화 및 조기 진압을 실시하고, 화재피해 규모를 판가름하는 중추적인 역할을 담당하고 있는 소방설비이다.

자동화재 탐지설비의 화재안전기준(NFSC 203) 제3조 용어의 정의에 의하면 자동화재 탐지설비의 대표적인 기기로 화재수신기, 중계기, 화재감지기, 발신기를 다음과 같이 정의하고 있다.

상기 화재수신기는 화재감지기나 발신기에서 발하는 화재정보를 직접 수신하거나 중계기를 통하여 수신하여 화재의 발생을 표시 및 경보하여 주는 장치를 말한다.

상기 중계기는 화재감지기, 발신기, 또는 전기적접점 등의 작동에 따른 신호를 받아 이를 화재수신기의 제어반에 전송하는 장치를 말한다.

상기 화재감지기는 화재 시 발생하는 열, 연기, 불꽃 또는 연소생성물을 자동적으로 감지하여 화재수신기에 발신하는 장치를 말한다.

상기 발신기는 화재발생 신호를 화재수신기에 수동으로 발신하는 장치를 말한다. 현재 국내의 발신기는 회로(입력)선, 공통선, 응답선, 전화선의 4선식 방식으로 되어 있으며, 이로 인해 PUSH 버튼스위치, 응답표시등, 전화잭을 가지고 있다. 이러한 발신기의 작동방식은 단순히 PUSH 버튼스위치를 눌러 ON/OFF 방식의 접점신호만을 전송하는 일차원적인 방식이다. 상기 응답선은 전력선통신 기술의 발달로 응답선이 없어도 발신기의 작동확인이 가능하고, 응답표시등 램프의 점등 및 점등상태를 지속시킬 수 있다. 또한, 현재 발신기의 송수화기를 이용한 전화기능은 설비의 유지관리를 위해 80년대 도입된 것으로 현재는 휴대폰의 보급화로 사용되어지고 있지 않은 무용한 기능이다. 그리고 전화기능을 위해서는 송수화기가 비치되어 있어야 하지만, 건물어디에도 비치되어 있지 않아 사실상 필요 없는 기능이다.

한편, 현재 자동화재 탐지설비의 화재위치표시 기능을 보면 대부분이 경계구역단위의 광범위한 화재위치만 표시할 뿐 감지구역 단위의 세부적인 화재위치를 표시하지 못한다. 따라서, 복잡한 내부구조 및 룸(Room)형태의 구획화된 장소 및 넓은 장소에서 화재발생시 정확한 화재위치 파악이 매우 어려운 문제점에 직면해 있다. 즉, 종래의 중계기는 기존 화재수신기 및 화재감지기와 마찬가지로 화재위험성이 매우 높은 복잡한 내부구조의 건축물 및 대규모 건축물에서는 적응성이 현저히 떨어지는 문제점을 지니고 있다.

또한, 기존 자동화재 탐지설비는 화재가 발생된 이후에 화재가 발생된 구역의 확인이 가능하기 때문에 화재발생의 전조를 미리 검출하여 화재발생을 사전에 차단할 수 없다는 문제가 있었다.

아울러, 기존 자동화재 탐지설비는 화재가 발생된 위치를 알려줄 수 있을 뿐이며, 건축물의 구조나 내장재 등에 따라 화재의 전개방향을 예측할 수 없기 때문에 안전한 대피로를 안내할 수 없었다.

대한민국 등록특허 제10-2176533호(2020.11.09 공고) 대한민국 등록특허 제10-2126281호(2020.06.25 공고) 대한민국 공개특허 제10-2020-0013218호(2020.02.06 공개) 대한민국 등록특허 제10-2164449호(2020.10.12 공고)

따라서, 본 발명의 목적은 건축물의 내부에 설치된 복수개의 화재감지기로 수집된 실시간 계측정보를 인공지능 엔진으로 분석하여 화재발생의 전조를 검출하고, 화재발생 시 화재 확산(전개) 경로를 사전에 예측하여 화재 진압 및 화재에 대한 위험도가 낮은 구간을 대피로로 선택하여 안내할 수 있게 피난 대피 출구를 확보하는 화재예측 시스템에 관한 것이다.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에서는 한 개 이상의 화재 요소를 감지하여 실시간 계측정보가 포함된 화재정보를 생성하고, 상기 화재정보를 전송하는 복수개의 화재감지기, 및 관리하는 화재감지기들로부터 전송된 화재정보를 기반으로 각 화재감지기가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하며, 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 AI 엔진으로 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 화재수신기를 포함하는 화재예측 시스템을 제공한다.

또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에서는 한 개 이상의 화재 요소를 감지하여 실시간 계측정보가 포함된 화재정보를 생성하고, 상기 화재정보를 전송하는 복수개의 화재감지기와, 관리하는 화재감지기들로부터 전송된 화재정보를 기반으로 각 화재감지기가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하여 일반상황의 화재정보나 화재상황의 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보를 생성하며, 상기 화재감시정보를 전송하는 복수개의 화재수신기, 및 상기 일반상황의 화재정보가 포함된 화재감시정보가 화재수신기로부터 수신되면, 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 제1 AI 엔진으로 상기 화재감시정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 통합관제서버를 포함하는 화재예측 시스템을 제공한다.

본 발명에 의하면, 화재가 발생되기 전이라도 화재감지기로부터 수집된 온도정보, 연기정보 등의 실시간 계측정보를 딥러닝 기반의 인공지능 엔진으로 분석하여 화재가 발생될 영역을 미리 예측할 수 있으므로, 화재발생을 사전에 방비할 수 있다.

또한, 본 발명은 화재가 발생된 경우 건축물의 구조, 내장재의 종류, 건축물 내부의 용도 등을 분석하고 화재 현장의 화재감지기에서 제공하는 연기 농도 값과 온도 값의 데이터를 분석하여 화재의 전개방향을 예측할 수 있으므로, 화재에 대한 위험도가 낮은 구간을 대피로로 선택하여 안내할 수 있으며, 화재의 전개방향에 위치한 소화설비를 작동시켜 화재의 확산을 억지시킬 수 있다.

아울러, 본 발명은 화재의 전개방향에 대한 예측정보와 화재전개 예측방향의 건축물 정보를 소방관에게 제공할 수 있으므로, 보다 신속한 화재진압이 가능해진다.

도 1은 본 발명에 따른 화재예측 시스템의 일 실시 예를 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 화재예측 시스템의 다른 실시예를 나타내는 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 화재예측 시스템의 또 다른 실시예를 나타내는 구성도이다.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들에 의한 화재 및 화재의 예상 전개방향을 예측할 수 있는 화재예측 시스템(이하, '화재예측 시스템'이라 약칭함)을 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 화재예측 시스템의 일 실시 예를 나타내는 구성도이며, 도 2는 본 발명에 따른 화재예측 시스템의 다른 실시예를 나타내는 구성도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 화재예측 시스템은 하나 이상의 화재 요소를 감지하여 화재정보를 생성하고 상기 화재정보를 유선 통신라인이나 무선 통신라인 또는 이들 모두(이하, '통신 네트워크'라고 약칭함)를 통해 전송하는 복수개의 화재감지기(100), 및 상기 화재정보를 분석하여 화재발생 여부를 판독하는 화재수신기(200)를 포함한다.

필요에 따라, 본 발명의 화재예측 시스템은 화재수신기(200)로부터 전송된 화재감시정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 통합관제서버(300)를 더 포함할 수 있다.

상기 통신 네트워크는 화재수신기(200)와, 상기 화재수신기(200)에 배정된 복수개의 화재감지기(100)를 연결하고, 상기 통합관제서버(300)와 복수개의 화재수신기(200)를 연결할 수 있다.

또한, 통신 네트워크를 구성하는 유선 통신라인은 각 화재감지기(100)와 화재수신기(200) 간의 통신선로의 역할도 수행할 뿐만 아니라 각 화재감지기(100)에 전원을 공급하는 역할도 수행할 수 있다.

이를 위해, 유선 통신라인은 전력선통신을 통해 화재정보를 전송할 수 있는 전력선으로 구성될 수 있다. 보다 구체적으로, 유선 통신라인은 화재감지기(100)로 전원을 공급하는 전원선과 화재감지기(100)와 화재수신기(200) 사이에서 데이터를 송수신하는 통신선이 포함된 전력선으로 구성될 수 있다.

특정 양태로서, 본 발명에 따른 유선 통신라인은 루프백 또는 링방식으로 화재수신기(200)에 연결될 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 각 구성요소별로 보다 구체적으로 설명한다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 화재예측 시스템은 복수개의 화재감지기(100)를 포함한다.

상기 화재감지기(100)는 각 감시영역에서 발생된 화재를 감시하기 위해 감시영역별로 분산 배치되는 것으로, 생성한 화재정보를 화재수신기(200)에 전달할 수 있도록 통신 네트워크를 통해 화재수신기(200)와 연결된다. 이때, 화재감지기(100)는 열이나 연기 또는 이들 모두를 감지하는 아날로그 화재감지기(100)를 사용할 수도 있으며, 디지털 감지기를 사용할 수도 있다. 이러한 디지털 감지기를 사용하는 경우에는 통신 네트워크에 연결되는 대신 중계기에 연결된다.

보다 구체적으로, 화재감지기(100)는 제1 화재 요소를 감지하여 온도 값이나 연기 농도 값 등의 데이터를 포함된 실시간 계측정보를 생성하고, 상기 실시간 계측정보와 주소정보가 포함된 화재정보를 생성하며, 상기 화재정보를 통신 네트워크를 통해 화재수신기(200)로 전송한다. 다시 말해, 화재감지기(100)로는 주소정보를 제공하는 주소형 감지기를 사용할 수 있다.

특정 양태로서, 본 발명에 따른 화재감지기(100)는 화재 요소를 감지하여 실시간 계측정보를 생성하는 화재감지모듈과, 상기 화재감지모듈로부터 감지된 실시간 계측정보가 포함된 화재정보를 통신 네트워크로 전송하는 제1 통신모듈, 및 상기 실시간 계측정보와 화재감지기(100)에 부여된 주소정보가 포함된 제1 화재정보를 생성하여 제1 통신모듈을 통해 화재수신기(200)로 전송하는 관리모듈을 포함한다. 이때, 관리모듈은 화재감지모듈과 제1 통신모듈에 연결된다.

본 발명에 따른 화재감지기(100)를 구성하는 화재감지모듈은 열 감지센서, 연기 감지센서, 가스 감지센서, 미세먼지 감지센서 중 어느 하나일 수 있지만, 바람직하게는 열 감지센서 또는 연기 감지센서인 것이 좋다. 이는, 온도와 연기 농도가 화재발생을 구별하는데 가장 적합하기 때문이다.

상기 열 감지센서는 열(온도)을 측정하는 센서로서, 써미스터를 이용한 정온식 방식을 통해 열(온도)을 감지할 수 있다. 또한, 열 감지센서는 2개의 온도 센서를 조합시켜 한 쪽의 열 시정수를 크게 하고, 다른 한 쪽의 열 시정수를 작게 하며, 그 검출 온도 차로부터 온도 상승 속도를 검출하는 차동식 방식을 통해 열(온도)을 감지할 수 있다.

상기 연기 감지센서는 광전자(photoelectric) 방식을 통해 연기 농도를 감지할 수 있다. 이러한 연기 감지센서는 연기 농도에 대한 민감도를 증대 또는 둔화시킬 수 있다.

상기 가스 감지센서는 전기화학 방식을 통해 발열에 의해 발생하는 유기물의 가스 농도를 감지할 수 있다. 여기서, 발열에 의해 발생하는 유기물은 일산화탄소, 이산화탄소, 염화수소, BHT 가스, 염소 및 에틸렌 중 어느 하나일 수 있다.

상기 미세먼지 감지센서는 광산란 방식을 통해 측정 영역 내의 대기 상태를 감지할 수 있다. 여기서, 광산란 방식은 물질에 빛을 쪼이면 충돌한 빛이 여러 방향으로 흩어지는 원리를 이용하여 흩어진 빛의 양을 측정하고 그 값으로부터 미세먼지의 농도를 구하는 방식을 의미한다. 또한, 미세먼지는 흙먼지, 식물의 꽃가루, 화석연료를 태울 때 생기는 매연, 유기물이 연소될 때 발생하는 메탄, 알코올, 벤젠 및 페놀 등 탄소화합물(carbon compounds), 질소산화물(nitrogen oxide), 및, 황산화물(sulfur oxide)들 중 어느 하나 또는 어느 하나 이상인 먼지일 수 있다.

이러한 미세먼지(PM: Particulate Mateer)는 입자 크기에 따라 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5) 및 극초미세먼지(PM1.0)로 구분된다. 상기 PM10은 입자의 크기가 지름 10㎛ 이하이고, 상기 PM2.5는 입자의 크기가 지름 2.5㎛ 이하이며, 상기 PM1.0은 입자의 크기가 지름 1.0㎛ 이하이다.

본 발명에 따른 화재감지기(100)를 구성하는 제1 통신모듈은 통신 네트워크를 통해 화재수신기(200)와 연결되는 것으로, 관리모듈의 제어에 따라 제1 화재정보를 화재수신기(200)로 송신한다.

본 발명에 따른 화재감지기(100)를 구성하는 관리모듈은 화재감지기(100)에 부여된 주소정보를 자체 저장하며, 화재감지모듈로부터 실시간 계측정보가 수집되면 상기 실시간 계측정보에 상기 주소정보를 부가하는 기능을 제공한다. 이러한 관리모듈은 주소정보와 실시간 계측정보가 포함된 제1 화재정보를 화재수신기(200)로 전송함으로써 화재 발생을 감지한 화재감지기(100)가 어느 위치에 설치된 감지기인지를 화재수신기(200)가 특정할 수 있도록 도와준다.

필요에 따라, 주소정보는 화재감지기(100)가 설치된 위치를 나타내는 좌표정보일 수도 있고, 화재수신기(200)에서 좌표정보를 매칭시키기 위한 식별정보일 수도 있다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 화재예측 시스템은 화재수신기(200)를 포함한다.

상기 화재수신기(200)는 통신 네트워크를 통해 화재감지기(100)에 연결된 것으로, 상기 통신 네트워크를 통해 화재감지기(100)로부터 온도와 연기농도 등이 포함된 화재정보를 전송받고, 상기 화재정보를 기반으로 각 화재감지기(100)가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하여 그 결과를 출력한다.

또한, 화재수신기(200)는 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 AI 엔진(210)으로 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성한다.

일 실시 양태로서, 본 발명에 따른 화재수신기(200)는 AI 엔진(210)과, 통신부(220)와, 건물맵 데이터베이스(DB)를 포함하며, 선택적으로 연동표가 저장된 연동 데이터베이스(DB)를 더 포함할 수 있다.

상기 연동표는 각각의 중계기별로 연결된 방재설비의 종류, 타입이 기본적으로 정의되어 있으며, 해당 중계기의 위치도 정의되어 있다. 이때, 중계기의 위치와 중계기에 연결된 방재장비의 위치는 동일하도록 저장될 수도 있다.

또한, 연동표에는 화재발생 시 실행될 방재설비의 프로세스(경종, 댐퍼, 스프링클러 등)이 정의될 수 있다.

상기 통신부(220)는 통신 네트워크에 연결되어 상기 통신 네트워크를 통해 각각의 화재감지기(100)로부터 송신된 화재정보를 수신한다. 이러한 통신 네트워크로는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등의 폐쇄형 네트워크, 인터넷(Internet)과 같은 개방형 네트워크뿐만 아니라, CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), GSM(Global System For Mobile Communication), LTE(Long Term Evolution), EPC(Evolved Packet Core), Wi-Fi(Wireless Fidelity, Wireless Lan(WLAN)) 등을 사용할 수 있다.

필요에 따라, 통신부(220)는 화재감시정보를 통합관제서버(300)로 전송하도록 구성될 수 있다. 그리고 통신부(220)는 통신 네트워크를 통해 각각의 아이솔레이터로부터 송신된 차단정보를 수신하며, 소화설비로 작동신호를 전송하도록 구성될 수 있다.

상기 건물맵 DB(230)는 복수개의 화재감지기(100)가 설치된 건축물의 2D나 3D의 도면정보가 저장된다.

상기 AI 엔진(210)은 관리하는 화재감지기들로부터 전송된 화재정보를 기반으로 각 화재감지기가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하여 화재발생 위치정보를 생성하는 화재 분석부(212)와, 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 화재 예측부(214), 및 상기 화재발생 위치정보와 도면정보를 분석하여 화재의 예상전개방향을 예측하는 화재확산진로 예측부(216)를 포함하며, 선택적으로 추적부(미도시)와 방재부(미도시) 및 고장 예측부를 더 포함하여 구성될 수 있다.

상기 화재 분석부(212)는 화재감지기(100)로부터 전송된 실시간 계측정보를 분석하며, 화재의 발생 여부를 판단하여 화재발생 위치정보를 생성한다.

보다 구체적으로, 화재 분석부(212)는 실시간 계측정보가 지정조건을 충족하면 소화설비의 작동신호를 생성하여 소화설비로 전송한다. 예컨대, 화재 분석부(212)는 화재정보에 포함된 실시간 계측정보로부터 열(온도) 측정값을 추출하며, 상기 열 측정값이 미리 지정된 온도 임계값 이상이면 화재의 발생으로 판단하여 상기 화재정보를 전송한 화재감지기(100)에 대한 화재발생 위치정보를 생성한다. 그리고 화재 분석부(212)는 화재정보에 포함된 실시간 계측정보로부터 연기농도 측정값을 추출하며, 상기 연기농도 측정값이 미리 지정된 연기농도 임계값 이상이면 화재의 발생으로 판단한다. 또한, 화재 분석부(212)는 화재정보에 포함된 실시간 계측정보로부터 연기를 유형별로 분석하여 화재의 발생 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 연기의 유형은 담배연기, 가연성 가스, 유독가스 연기, 화재로 인한 연기 등으로 구분될 수 있다. 아울러, 화재 분석부(212)는 실시간 계측정보로부터 가스농도 측정값을 추출하고, 상기 가스농도 측정값이 미리 설정된 가스농도 임계값 이상이면 화재의 발생으로 판단한다. 게다가, 화재 분석부(212)는 실시간 계측정보로부터 미세먼지농도 측정값을 추출하고, 상기 미세먼지농도 측정값이 미리 지정된 미세먼지 임계값 이상이면 화재의 발생으로 판단한다.

또한, 화재 분석부(212)는 감지된 열, 연기, 가스, 미세먼지 등을 분석하여 화재 발생이 판단되면, 화재상황의 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보를 생성한 후 통신부(220)를 통해 통합관제서버(300)로 전송하여 화재 사실을 알릴 수 있다.

아울러, 화재 분석부(212)는 화재 발생이 판단되면, 화재수신기(200)에 연결된 음향출력장치를 통해 화재 경보의 출력을 제어할 수 있다.

상기 화재 예측부(214)는 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 알고리즘을 통해 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 것으로, 화재가 발생되지 않는 수준의 실시간 계측정보가 포함된 화재정보로도 미래의 화재발생을 예측하는 기능을 제공할 수 있다.

상기 화재확산진로 예측부(216)는 화재 분석부(212)에 의해 화재발생 위치정보가 생성되면, 화재 발생 시 화재의 전개방향을 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 알고리즘을 통해 상기 화재발생 위치정보와 건물맵 DB(230)에 저장된 도면정보를 분석하여 화재의 예상전개방향을 예측하는 전개방향 예측정보를 생성할 수 있다. 이때, 화재확산진로 예측부(216)는 화재수신기(200)에 연결된 영상출력장치를 통해 전개방향 예측정보가 출력되도록 상기 영상출력장치에 전개방향 예측정보를 제공할 수 있다.

상기 추적부는 통신 네트워크 상에서 이상 상태가 발생된 지점을 추적할 수 있도록 아이솔레이터로부터 전송된 차단정보를 분석하는 것으로, 이상 상태가 발생된 지점의 전방에 설치된 제1 아이솔레이터로부터 전송된 제1 차단정보와 이상 상태가 발생된 지점의 후방에 설치된 제2 아이솔레이터로부터 전송된 제2 차단정보를 분석하여 이상 상태가 발생된 지점을 위치를 도출한다.

보다 구체적으로, 추적부는 차단정보를 분석하여 이상 상태가 발생된 지점에 인접한 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터의 위치를 분석하여 상기 지점이 제1 통신루프 구간에 존재하고 것으로 판단하며, 상기 제1 통신루프 구간의 정보를 제1 통신모듈을 통해 점검자 단말기로 전송한다. 여기서, 제1 통신루프 구간의 정보는 이상 상태가 발생된 지점에 이웃한 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터의 위치정보나, 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터의 사이에 위치한 통신루프 구간의 영상정보나, 또는 이들 모두를 포함할 수 있다.

상기 방재부는 화재 분석부로부터 화재발생 위치정보가 제공되면, 상기 화재발생 위치정보와 연동 DB에 저장된 연동표를 분석하여 화재가 발생된 구역을 담당하는 중계기로 방재설비의 제어신호를 전송한다.

상기 고장 예측부는 미리 지정된 시간 당 통신 네트워크를 통한 화재감지기(100)나 중계기와의 통신실패 횟수 및 온도 값이나 연기 농도 값 등의 데이터를 포함된 실시간 계측정보의 변화량 데이터로 이상상태 데이터를 구축하고, 상기 이상상태 데이터를 분석하여 화재 감지기(100)나 중계기의 상태값(%)를 검출하며, 상기 상태값을 이용하여 화재 감지기나 중계기의 고장발생을 예측한다.

이때, 고장 예측부는 화재 감지기나 중계기가 고장난 것으로 예측되면, 고장발생 위치정보를 생성하며, 상기 고장발생 위치정보를 외부의 영상출력장치를 통해 출력하거나 통신 네트워크를 통해 점검자 단말기로 전송한다.

한편, 본 발명에 따른 화재수신기(200)는 관리자로부터 선택된 화재감지기(100) 및 중계기를 격리시키는 기능을 제공할 수 있다. 이를 위해, 화재수신기(200)는 관리하는 아이솔레이터의 위치정보와 식별정보가 저장된 아이솔레이터 리스트가 저장될 수 있다.

다시 말해, 화재수신기(200)는 전기공사 등을 위해 차단하고자 하는 통신구간이 존재할 경우, 차단하고자 하는 통신구간의 양쪽에 설치된 아이솔레이터의 선택신호나, 차단하고자 하는 통신구간의 선택신호를 관리자로부터 입력받는다. 즉, 교체나 수리가 필요한 화재감지기(100) 등이 존재하는 경우, 이러한 화재감지기(100) 등이 설치된 통신라인의 전기를 공사 전에 미리 차단하여 감전 등의 사고발생을 방지할 수 있다.

보다 구체적으로, 화재수신기(200)는 제1,2 아이솔레이터의 선택신호가 입력되면, 상기 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터의 사이에 배치된 유선의 통신라인이 차단되도록 원격차단신호를 생성하고, 상기 원격차단신호를 통신라인을 통해 제1,2 아이솔레이터로 전송하도록 구성될 수 있다.

또한, 화재수신기(200)는 통신구간의 선택신호가 입력되면, 미리 저장된 아이솔레이터들의 위치정보를 검색하여 상기 통신구간의 양측 말단에 설치된 선단 아이솔레이터와 후단 아이솔레이터를 추출하고, 원격차단신호를 생성하며, 상기 원격차단신호를 유선의 통신라인을 통해 선단 아이솔레이터와 후단 아이솔레이터로 전송하도록 구성될 수 있다.

이를 위해, 화재수신기(200)는 입력부(미도시) 및 차단제어부(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 입력부는 전기공사 등을 위해 차단하고자 하는 통신구간이 존재할 경우, 차단하고자 하는 통신구간의 양쪽에 설치된 아이솔레이터의 선택신호를 관리자로부터 입력받는다. 이를 위해, 입력부는 건축물에 설치된 복수개의 아이솔레이터가 출력되는 모니터의 터치스크린으로 구성되거나, 아이솔레이터의 식별정보를 직접 입력받는 마우스, 키보드 등으로 구성될 수 있다.

상기 차단제어부는 입력부에 연결되는 것으로, 입력부를 통해 제1,2 아이솔레이터의 선택신호가 입력되면, 상기 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터의 사이에 배치된 통신구간이 차단되도록 원격차단신호를 생성하고, 상기 원격차단신호를 통신부(220)를 통해 제1,2 아이솔레이터로 전송한다.

또한, 차단제어부는 입력부를 통해 통신구간의 선택신호가 입력되면, 미리 저장된 아이솔레이터들의 위치정보를 검색하여 상기 통신구간의 양측 말단에 설치된 선단 아이솔레이터와 후단 아이솔레이터를 추출하고, 원격차단신호를 생성하며, 상기 원격차단신호를 통신부(220)를 통해 선단 아이솔레이터와 후단 아이솔레이터로 전송한다.

필요에 따라, 화재수신기(200)는 차단하고자 하는 통신구간을 관리하는 단일의 아이솔레이터에 대한 선택신호가 입력되면, 상기 아이솔레이터가 관리하는 통신구간이 차단되도록 원격차단신호를 생성하고, 상기 원격차단신호를 통신라인을 통해 상기 아이솔레이터로 전송할 수 있다. 다시 말해, 화재수신기(200)와 제1 아이솔레이터의 사이에 배치된 통신구간을 차단하고자 제1 아이솔레이터에 대한 선택신호가 입력되면, 화재수신기(200)는 원격차단신호를 생성하고 상기 원격차단신호를 통신라인을 통해 제1 아이솔레이터로 전송한다.

다른 실시 양태로서, 본 발명에 따른 화재수신기(200)는 화재발생 가능성의 예측과 화재 예상전개방향의 예측을 직접 수행하지 않고, 통합관제서버(300)를 통해 수행하도록 구성될 수 있다. 이를 위해, 화재수신기(200)는 화재발생 여부를 분석하여 일반상황의 화재정보나 화재상황의 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보를 생성할 수 있다.

보다 구체적으로, 화재수신기(200)는 화재정보를 기반으로 각 화재감지기(100)가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하여 화재의 미발생으로 판독되면 일반상황의 화재정보가 포함된 화재감시정보를 생성한 후 통합관제서버(300)로 전송한다.

그리고 화재수신기(200)는 화재정보를 기반으로 각 화재감지기(100)가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하여 화재 발생으로 판독되면 화재발생 위치를 통지할 수 있도록 화재상황의 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보를 생성한 후 통합관제서버(300)로 전송한다.

필요에 따라, 화재수신기(200)는 제1 감시영역에 화재가 발생된 것으로 분석되면, 소화설비의 작동신호를 생성하여 상기 제1 감시영역에 설치된 소화설비로 통신 네트워크를 통해 전송하도록 구성될 수 있다. 이 경우, 소화설비는 통신 네트워크를 통해 화재수신기(200)와 연결된다.

또한, 화재수신기(200)는 각 소화기의 주소정보가 저장될 수 있으며, 화재가 발생된 감시영역의 주소정보와 매칭된 주소정보를 갖는 소화기뿐만 아니라 상기 소화기의 반경 10 내지 50m 이내에 설치된 소화기로도 작동신호를 전송하도록 구성될 수 있다. 이는, 화재가 발생된 감시영역에서 이웃한 감시영역으로 화재가 번지는 것을 차단하기 위함이다.

아울러, 화재수신기(200)는 아이솔레이터로부터 차단정보를 전송받으며, 상기 차단정보를 통해 지속적으로 단락 등 통신 네트워크의 이상 상태 발생을 확인하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 화재수신기(200)는 단선된 지점의 전방에 위치한 제2 아이솔레이터로부터 제공된 차단정보와 단선된 지점의 후방에 위치한 제3 아이솔레이터로부터 제공된 차단정보를 분석하여 단선 위치를 파악한다. 이때, 화재수신기(200)는 단선 위치를 외부의 영상출력장치를 통해 출력하거나, 통신 네트워크를 통해 점검자 단말기로 전송한다.

마찬가지로, 화재수신기(200)는 단선된 지점이 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터의 사이에 위치한 경우, 단선된 지점의 전방에 위치한 제1 아이솔레이터로부터 제공된 차단정보와 단선된 지점의 후방에 위치한 제2 아이솔레이터로부터 제공된 차단정보를 분석하여 단선 위치를 파악한다.

본 발명에 따른 화재예측 시스템은 음향출력장치(미도시)나, 영상출력장치(미도시), 또는 이들 모두를 더 포함할 수 있다.

상기 음향출력장치는 화재수신기(200)나 통합관제서버(300)에 연결된 것으로, 스피커의 형태로 구성될 수 있다. 이러한 음향출력장치는 화재수신기(200)나 통합관제서버(300)가 화재발생신호를 생성하면 상기 화재발생신호를 수집하여 경고음을 출력하도록 구성될 수 있다. 또한, 음향출력장치는 화재에 따른 빠른 대피로 안내음을 출력할 수도 있다. 여기서, 경고음 및 대피로 안내음은 음성칩에 의한 음성녹음 후 이를 음성 출력으로 내보낼 수 있다.

상기 영상출력장치는 화재수신기(200)나 통합관제서버(300)에 연결된 것으로, 모니터의 형태로 구성될 수 있다. 이러한 영상출력장치는 화재정보나 화재감시정보를 영상으로 출력할 수 있다.

본 발명에 따른 화재예측 시스템은 저장장치(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 저장장치는 화재수신기(200)에 연결되어 화재수신기(200)로 수신된 화재정보와 차단정보를 저장하는 것으로, 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive), SSD 드라이브(Solid State Drive), 플래시메모리(Flash Memory), CF카드(Compact Flash Card), SD 카드(Secure Digital Card), SM 카드(Smart Media Card), MMC 카드(MultiMedia Card) 또는 메모리 스틱(Memory Stick) 등 정보의 입출력이 가능한 장치로 구성될 수 있다

도 3은 본 발명에 따른 화재예측 시스템의 또 다른 실시예를 나타내는 구성도이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 화재감시 시스템은 통합관제서버(300)를 포함한다.

상기 통합관제서버(300)는 일반상황의 화재정보가 포함된 화재감시정보가 화재수신기(200)로부터 수신되면 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 알고리즘이 포함된 제1 AI 엔진(320)으로 화재감시정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 것으로, 화재가 발생되지 않는 수준의 실시간 계측정보가 포함된 화재정보로도 미래의 화재발생을 예측하는 기능을 제공할 수 있다.

이러한 통합관제서버(300)는 건축물의 전기배선정보가 포함된 건축물 구조설계정보가 저장된 건축물정보 데이터베이스(DB)가 구비된다.

상기 통합관제서버(300)는 화재수신기(200)와 상호통신을 통해 화재감시정보를 전송하고, 방재설비에 대한 제어명령을 방재설비로 전송하는 통신부(310)를 포함한다.

필요에 따라, 건축물정보 DB(340)에는 건축물의 위치별로 설치된 내장재에 대한 내장재정보나, 건축물의 위치별로 사용되는 용도에 대한 공간이용정보, 또는 이들 모두가 저장될 수 있다. 그리고 건축물정보 DB(340)에는 건축물의 2D나 3D의 도면정보가 저장될 수 있다.

또한, 통합관제서버(300)는 화재상황의 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보가 수신되면, 화재 발생 시 화재의 전개방향을 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 알고리즘이 포함된 제2 AI 엔진(330)으로 상기 화재발생 위치정보와 건축물 구조설계정보를 분석하여 화재의 예상전개방향을 예측하는 전개방향 예측정보를 생성할 수 있다.

아울러, 통합관제서버(300)는 상기 제2 AI 엔진(330)으로 내장재정보와 공간이용정보 중 어느 하나 이상과, 화재발생 위치정보 및 건축물 구조설계정보를 분석하여 화재의 예상전개방향을 예측하는 전개방향 예측정보를 생성할 수 있다.

이와 같이, 통합관제서버(300)는 화재가 발생된 위치와 화재의 전개 방향에 영향을 미치는 건축물 구조설계정보, 내장재정보, 공간이용정보 등을 복합적으로 분석하여 건축물 내에서 화재의 전개방향을 예측하는 기능을 제공할 수 있다.

상기 통합관제서버(300)는 건축물정보 DB(340)에 도면정보 및 전개방향 예측정보를 기반으로 화재전개방향 예측영상을 생성하며, 도 3과 같이 상기 화재전개방향 예측영상을 통신 네트워크를 통해 제휴된 소방관 단말기(400)로 전송하는 예측영상 생성부(350)가 포함될 수 있다.

필요에 따라, 화재전개방향 예측영상은 화재의 전개방향을 복수개의 화살표나 전개라인 또는 이들 모두를 통해 표시할 수 있으며, 실시간 계측정보의 온도 값에 따라 미리 지정된 색상을 표시할 수 있다. 예컨대, 실시간 계측정보의 온도 값이 200℃ 미만이면 화살표나 전개라인을 파란색으로 표시하고, 상기 온도 값이 200℃ 내지 300℃이면 화살표나 전개라인을 녹색으로 표시하고, 상기 온도 값이 300℃를 초과하면 화살표나 전개라인을 적색으로 표시한다.

이에 따라, 소방관 단말기(400)를 소지한 소방관은 현장에서 실시간으로 화재의 전개방향에 대한 예측영상을 확인할 수 있으므로, 화재의 전개방향을 확인하면서 상황에 적합한 화재진압방법을 결정하고 인명을 구출하는데 도움을 받을 수 있게 된다.

상기 통합관제서버(300)는 건축물 구조설계정보, 내장재정보, 공간이용정보 중 어느 하나 이상을 상기 화재전개방향 예측영상과 함께 소방관 단말기(400)로 전송할 수 있다. 이는, 화재를 진압하기 위해 출동한 소방관이 최적의 진압방법을 결정하고 폭발 등의 위험에 대비할 수 있도록 화재가 발생된 건축물의 내부정보와 화재의 예상전개방향을 함께 제공하기 위함이다.

상기 통합관제서버(300)는 제2 AI 엔진(330)을 통해 화재의 예상전개방향이 예측되면, 화재의 예상전개방향에 설치된 방재설비가 작동되도록 상기 방재설비를 원격으로 제어할 수 있다.

상기 통합관제서버(300)는 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보가 수신되면 건축물의 관리자가 화재가 발생된 위치를 시각적으로 신속히 확인할 수 있도록 화재발생 위치정보를 기반으로 모니터링 이미지를 생성한 후 통합관제서버(300)에 연결된 메인 디스플레이로 전송한다. 이는, 화재발생 상황에서 관리자가 화재가 발생된 건축물의 구역을 디스플레이의 화면을 통해 정확히 인지할 수 있도록 도와주기 위함이다.

이때, 모니터링 이미지에는 화재가 발생된 건축물 구역에 설치된 방재설비의 관리아이콘이 포함되도록 형성될 수 있다. 이는, 관리자가 관리아이콘을 통해 방재설비의 조작을 수동으로도 신속히 제어하도록 도와주기 위함이다.

상기 통합관제서버(300)는 화재수신기(200)로부터 전송받은 화재감시정보를 기반으로 화재발생 위치와 탈출로 등에 대한 정보가 포함된 탈출 정보를 생성하며, 상기 탈출 정보를 메인 디스플레이로 전송할 수 있다. 이는, 종합관리실의 근무자가 안전한 탈출로를 확인하여 건축물의 거주자나 출입자에게 신속히 안내하도록 유도하기 위함이다.

상기 통합관제서버(300)는 미리 지정된 수치의 화재발생 가능성을 갖는 경고정보가 생성되지 않은 제1 화재수신기(200)로부터 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보가 수신되면, 상기 제1 화재수신기(200)가 관리하는 화재감지기(100)의 점검신호를 생성한 후 상기 점검신호를 상기 제1 화재수신기(200)와 매칭된 점검자 단말기로 전송할 수 있다. 이는, 임의의 제1 화재수신기(200)에 대한 경고정보가 통합관제서버(300)로부터 생성되지 않은 상태에서 상기 제1 화재수신기(200)로부터 화재감시정보가 통합관제서버(300)에 수신되면, 제1 화재수신기(200)나 상기 제1 화재수신기(200)가 관리하는 화재감지기(100)의 고장발생이 의심되는 상황이므로, 점검이 필요하기 때문이다.

상기 통합관제서버(300)는 제1 AI 엔진(320)을 통해 화재감시정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보가 생성되면, 상기 화재감시정보를 제공한 화재수신기(200)가 관리하는 구역의 유선 통신라인 중 화재발생의 위험도가 높은 건축물의 구역으로 지정되어 경고정보의 대상이 된 요주의 화재감지기의 감시영역을 통과하는 유선 통신라인을 차단시키도록 동작할 수 있다. 이를 위해, 통합관제서버(300)는 상기 경고정보와 관련된 원격차단신호를 생성하고, 상기 원격차단신호를 요주의 화재감지기(100)의 감시영역을 통과하는 유선 통신라인의 전방 및 후방에 설치된 아이솔레이터로 전송한다. 이때, 상기 원격차단신호는 통합관제서버(300)가 상기 아이솔레이터를 관리하는 화재수신기(200)를 통해 아이솔레이터로 전송할 수도 있으며, 무선 통신라인을 통해 통합관제서버(300)가 직접 아이솔레이터로 전송할 수도 있다.

상기 통합관제서버(300)는 통신 네트워크를 통해 접속된 관리 단말기로부터 액세스(access)가 가능하게 구축되어 있고, 등록된 관리자의 경우 로그인 과정을 거쳐 통합관제서버(300)의 원격지에서도 통합관제서버(300)에 대한 관리기능을 제공할 수 있다.

상기 통합관제서버(300)는 설정된 소방관제센터로 인터넷을 통해 화재발생 여부를 송출할 수 있도록 구축될 수 있다. 이를 위해, 통합관제서버(300)는 화재수신기(200)로부터 화재상황의 화재발생 위치정보가 포함된 화재감시정보가 수신되면 이에 대한 화재발생신호를 생성한 후 소방서 서버 등의 관공서 서버로 화재발생신호를 전송하여 화재 사실을 알릴 수 있다.

상기 통합관제서버(300)는 화재정보를 분석하여 현장 점검이 필요한 화재감지기(100)의 점검 정보를 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다. 이때, 통합관제서버(300)는 자체 저장된 각 화재감지기(100)의 네트워크 주소 및 위치정보를 기반으로, 현장 점검이 필요한 화재감지기(100)의 점검 순서 및 이동 경로의 정보가 포함된 점검 정보를 생성하여 출력하도록 구성될 수도 있다. 이를 위해, 통합관제서버(300)는 점검 정보를 메인 디스플레이를 통해 출력한다.

상기 메인 디스플레이는 화면의 터치를 통해 외부 제어신호를 입력받는 통합제어버튼이 포함되도록 구성될 수 있다. 예컨데, 관리자가 방재설비에 대한 통합제어버튼을 클릭하면 통합관제서버(300)는 메인 디스플레이의 화면을 통해 방재설비의 제어신호를 입력받아 해당 방재설비를 제어한다.

본 발명에 따른 화재예측 시스템은 복수개의 중계기(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 중계기는 통신 네트워크 상에 설치되는 것으로, 특정 감시영역에 분산 배치된 복수개의 화재감지기(100)에 유선으로 연결되며, 이 화재감지기(100)들로부터 수집된 화재정보를 화재수신기(200)로 전송한다.

이러한 중계기는 기본적으로 유선 통신라인에 설치되어 유선 통신라인을 통해 화재정보를 화재수신기(200)로 전송할 수 있지만, 무선 통신라인을 통해 화재수신기(200)에 연결되어 무선 통신라인을 통해 화재정보를 화재수신기(200)로 전송할 수도 있다.

이때, 중계기는 화재가 발생된 감시영역의 위치와 작동된 화재감지기(100)의 식별번호를 한눈에 확인할 수 있는 이중안전장치로서 역할을 수행할 수 있다. 이를 위해 중계기는 화재감지기(100)의 주소정보를 판독하고 중계기 자체설정주소를 화재감지기(100)로부터 수집된 화재정보에 부가하여 화재수신기(200)로 전송하는 기능이 추가될 수 있다.

구체적으로, 중계기는 전원부, 통신부, 입력부, 출력부, 주소설정부, 및 제어부를 포함한다.

본 발명에 따른 중계기를 구성하는 전원부는 화재수신기(200)나 다른 중계기 또는 상용전원 등에 의해 전원을 공급받아 자가 사용 및 접속설비에 전원을 공급하기 위한 전원수단이다.

본 발명에 따른 중계기를 구성하는 통신부는 화재수신기(200)와 상호통신을 통해 화재 감지의 신호전달 및 방재설비의 제어명령을 수신하기 위한 통신(COM+, COM-)수단이다.

본 발명에 따른 중계기를 구성하는 입력부는 화재감지기(100)와 화재설비가 접속된다. 그리고 입력부는 화재감지기(100)로부터 화재정보를 제공받는다. 이와 같이, 입력부는 입력 1회로당 복수로 그룹핑 된 전기적인 배선을 통해 화재감지기(100)와 연결된다. 이때, 입력부는 입력 1회로 당 5 내지 30개의 화재감지기(100)가 병렬로 접속될 수 있다.

본 발명에 따른 중계기를 구성하는 출력부는 화재수신기(200)의 제어신호를 방재설비에 전달한다.

본 발명에 따른 중계기를 구성하는 주소설정부는 중계기의 자체주소설정을 하기 위한 수단으로, 딥스위치(Dip Switch)가 내장될 수 있다. 이러한 딥스위치를 통해 중계기는 고유의 주소를 번호 형태로 설정할 수 있다.

본 발명에 따른 중계기를 구성하는 제어부는 주소 및 화재정보를 판독하고, 화재감지기(100)와 방재설비의 입출력 제어 및 화재수신기(200)에 실시간 상태를 전송한다.

본 발명에 따른 화재예측 시스템은 복수개의 아이솔레이터(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 아이솔레이터는 통신 네트워크 상에 소정 간격으로 설치되는 것으로, 통신 네트워크의 이상 상태가 감지되면 이상 상태가 발생된 지점이 포함된 통신구간을 차단한다. 이러한 아이솔레이터는 화재감지기(100)나 유선 통신라인이 화재에 의해 손상되더라도 나머지 화재감지기(100)가 화재정보를 일정 시간동안 화재수신기(200)로 제공할 수 있도록 관리하는 통신구간을 차단하는 기능을 제공한다.

상기 아이솔레이터는 위치정보가 자체 저장되며, 유선 통신라인의 단락이 발생된 구간의 양측 말단에 설치된 아이솔레이터의 위치정보가 포함된 차단정보를 화재수신기(200)로 전송한다. 다시 말해, 단락이나 단선 등의 이상 상태가 발생된 지점에 인접한 두 개의 제1,2 아이솔레이터가 제1 아이솔레이터와 제2 아이솔레이터 사이의 구간을 나머지 구간으로부터 차단시킨다.

이와 같이, 아이솔레이터는 위치정보와 식별정보가 자체 저장된 주소형 아이솔레이터를 사용할 수 있다.

예를 들면, 제2 아이솔레이터와 제3 아이솔레이터 사이에서 이상 상태가 발생되면, 제2 아이솔레이터와 제3 아이솔레이터는 제2 아이솔레이터와 제3 아이솔레이터 사이의 제2 구간을 화재수신기(200)와 제2 아이솔레이터 사이의 제1 구간 및 제3 아이솔레이터와 화재수신기(200) 사이의 제3 구간으로부터 차단한다. 이러한 제2 구간의 차단은 단락(short)으로 인해 발생된 과전류로부터 보호되어 제1 구간 및 제3 구간의 회로적 파손을 방지할 수 있다. 또한, 화재수신기(200)가 화재감지기(100)와 양방향으로 연결되어 있으면 제1 구간과 제3 구간은 화재수신기(200)와 양방향으로 연결되어 있기 때문에 제1 구간과 제3 구간에 설치된 화재감지기(100)는 화재수신기(200)와 정상적인 통신이 가능하게 된다.

이를 위해, 상기 아이솔레이터는 내부에 과전류 또는 단락전류를 감지하는 전류센서와 상기 전류센서로부터 제공된 차단신호에 따라 통신 네트워크를 차단하는 릴레이를 포함하여 구성된다. 이러한 전류센서는 과전류와 단락전류의 발생을 감지하여 차단방향이 포함된 차단신호를 생성하고, 상기 차단신호를 릴레이로 제공한다. 그리고 릴레이는 전류센서로부터 차단신호가 수신되면 과전류나 단락전류가 유입된 방향의 통신라인을 차단한다. 이때, 과전류와 단락전류는 관리자가 설정할 수 있으므로, 그 수치는 한정되지 않는다.

이러한 아이솔레이터는 5 내지 30개의 화재감지기(100)를 관리할 수 있도록 5 내지 30개의 화재감지기(100)마다 1개씩 설치되는 것이 바람직하다. 이때, 아이솔레이터가 5개 미만의 화재감지기(100)를 관리하도록 설치되면 경재성이 떨어지며, 아이솔레이터가 30개를 초과하는 화재감지기(100)를 관리하도록 설치되면 이상 상태 발생 시에 차단되는 화재감지기(100)의 숫자가 많아져 화재관리가 어려워진다.

필요에 따라, 아이솔레이터는 무선 통신라인을 통해 통합관제서버(300)에 연결되며, 상기 통합관제서버(300)로부터 원격차단신호를 전송받아 목적하는 방향의 통신구간을 차단할 수 있다. 이를 위해, 화재수신기(200)는 화재정보의 분석을 통해 화재발생이 판단되면 차단신호를 생성하고, 화재가 발생된 위치에 인접한 아이솔레이터로 상기 차단신호를 전송하도록 구성된다.

또한, 제2 아이솔레이터와의 사이에 배치된 통신루프 구간을 차단하도록 요청하는 원격차단신호가 수신기로부터 수신되면, 제1 아이솔레이터는 제2 아이솔레이터와의 사이에 배치된 통신루프 구간으로 전기가 공급되지 않도록 차단한다.

마찬가지로, 제1 아이솔레이터와의 사이에 배치된 통신구간을 차단하도록 요청하는 원격차단신호가 화재수신기(200)로부터 수신되면, 제2 아이솔레이터는 제1 아이솔레이터와의 사이에 배치된 통신구간으로 전기가 공급되지 않도록 차단한다.

아울러, 제2 아이솔레이터와 제4 아이솔레이터의 사이에 배치된 통신구간을 차단하도록 요청하는 원격차단신호가 화재수신기(200)로부터 제공되면, 제2 아이솔레이터 및 제4 아이솔레이터는 제2 아이솔레이터와 제4 아이솔레이터 사이의 통신라인으로 전기가 공급되지 않도록 차단한다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100 : 화재감지기 200 : 화재수신기
210 : AI 엔진 212 : 화재 분석부
214 : 화재 예측부 216 : 화재확산진로 예측부
218 : 고장 예측부 220 : 통신부
230 : 건물맵 데이터베이스 240 : 연동표
300 : 통합관제서버 310 : 통신부
320 : 제1 AI 엔진 330 : 제2 AI 엔진
340 : 건축물정보 데이터베이스 350 : 예측영상 생성부
400 : 소방관 단말기

Claims (8)

1. 한 개 이상의 화재 요소를 감지하여 실시간 계측정보가 포함된 화재정보를 생성하고, 상기 화재정보를 전송하는 복수개의 화재감지기; 및
   관리하는 화재감지기들로부터 전송된 화재정보를 기반으로 각 화재감지기가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하고, 화재 발생 시 화재정보의 변화를 딥 러닝 기반의 기계학습을 통해 학습한 AI 엔진으로 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하며, 상기 복수개의 화재감지기가 설치된 건축물의 2D나 3D 도면정보가 저장된 건물맵 데이터베이스를 포함하는 화재수신기를 포함하며,
   상기 AI 엔진은 관리하는 화재감지기들로부터 전송된 화재정보를 기반으로 각 화재감지기가 감시하는 공간의 화재발생 여부를 분석하여 화재발생 위치정보를 생성하는 화재 분석부와, 비화재 상황의 화재정보를 분석하여 화재발생 가능성을 예측하는 경고정보를 생성하는 화재 예측부, 및 상기 화재발생 위치정보와 도면정보를 분석하여 화재의 예상전개방향을 예측하는 화재확산진로 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화재예측 시스템.
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