KR102284747B1 - 재난 감시 및 대응 시스템 - Google Patents

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KR102284747B1
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한현철
이종훈
정다은
김태선
신혜림
최윤익
정남용
문덕현
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주식회사 에이이
유한회사 장강
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Abstract

일 실시예는 시설물을 원격으로 제어하는 재난 감시 및 대응 시스템에 있어서, 과거재난데이터를 저장하는 과거재난데이터베이스; 다른 시스템과 연동되어 상기 다른 시스템이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 시스템재난데이터를 저장하는 시스템연동데이터베이스; 기관과 연동되어 상기 기관이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 기관재난데이터를 저장하는 기관연동데이터베이스; 상기 시설물에 설치되어 물리량을 센싱하여 센싱데이터를 생성하는 센서; 상기 시설물을 촬영하여 상기 시설물에 대한 영상이미지를 생성하는 영상수집장치; 및 상기 과거재난데이터, 상기 시스템재난데이터, 상기 기관재난데이터, 상기 센싱데이터 및 상기 영상이미지를 수신하여 분석하는 수집 및 분석부; 상기 분석의 결과에 기반하여 재난의 발생 여부를 판단하는 연산 및 의사결정부; 및 재난이 발생한 것으로 판정된 경우, 알림을 발송하고 상기 시설물에 제어명령을 송신하는 제어부를 포함하는 재난대응장치를 포함하고, 상기 재난대응장치는, 상기 제어부를 통해, 복수의 시나리오 중에서 상기 판단의 결과에 포함된 재난 유형 및 재난 위험도에 따라 하나를 선택하고, 상기 선택된 시나리오에 따라 상기 알림 및 상기 제어명령을 생성하는 시스템을 제공할 수 있다.

Description

재난 감시 및 대응 시스템{SYSTEM FOR DISASTER MONITORING AND DISASTER RESPONSE}
본 발명은 재난을 감시하고 조기에 재난으로 인한 피해에 대응하기 위한 기술에 관한 것이다.
빅데이터 분석은 사회의 위기관리 체계를 '조기 예측'과 '예방 중심'으로 전환시킬 수 있는 역할을 할 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 빅데이터를 통해 상황인식이나 문제해결, 잠재적 위험 징후를 사전에 파악할 수 있고, 이를 통해 선제적 대응 역량을 향상시킬 수 있다는 것이다.
2012년 11월 허리케인'샌디'가 미국 동부를 강타했을 때 송전탑에 문제가 생기면서 전력공급이 어려워지자 사람들은 가정 내 발전기를 돌리기 위해 '기름 사재기'로 주유 대란이 발생했다. 이런 혼란에서 위력을 발휘한 것은 페이스북과 트위터였다. 주유소를 방문한 사람들이 주유소별 기름 보유 상황과 연락처, 대기시간 등을 실시간으로 공유했고 이를 지도에 매핑해 보여주는 서비스가 등장하면서 사태는 진정됐다.
일본은 민간 기업들의 빅데이터 활용이 활발하다. 2010년 12월, 통신업체인 도코모는 빅데이터를 활용하는 모바일 공간 통계를 구사해 진도 7.3도 규모의 수도 직하형 지진이 발생한 경우를 가정한 대규모 시뮬레이션을 실시했다. 이 조사에서는 동경도 23구 내에서 357만 명, 도내 전역에서 최대 425만 명(평일 15시의 경우)의 귀가곤란자가 발생할 것이라는 것을 확인했다. 시뮬레이션을 통해 조사에 의해서 임시 대기 장소가 충분한지, 몇 시간 안에 귀가자 지원태세에 돌입해야 하는지와 같은 비상시를 대비한 구체적인 과제를 얻게 됐고 이를 활용하고 있다.
중앙정부 차원의 빅데이터 활용사례도 있다. 일본은 방사성 물질이 누출되면 방사성 물질의 대기 중 농도와 피폭 선량 등을 예측하는 시스템(SPEEFI)을 이용하고 있다. 기상데이터(풍향·풍속·강수량·대기안정도·일사량 등)와 원자력 시설 주변의 지리 데이터를 결합해 예측한 결과는 관련 기관과 지자체 등에 신속하게 전해져 방재 대책을 강구하는 중요한 역할을 하고 있다.
미국은 해양사고에 신속하게 대처하기 위한 프로그램(coast program)이 대표적이라 할 수 있다. 이 프로그램은 해양사고 빈도와 사고 유형 데이터, 사고발생원인 데이터 등을 분석해서 이상 징후가 발견되면 선박에게 위험을 조기에 경보하고 사고 빈도가 높은 지역이나 시간대에 경비정을 미리 지원하고 있다. EU 역시 위성지도 산불사고 DB, 토양 침식 DB 등에서 수집된 데이터에 유럽 연료지도와 지형도, 기상 데이터를 연계해 산불확산 예측모델(forest fire simulator)을 구축해 산불 발생이 빈번한 시기 산불 예방에 만전을 기하고 있다.
일반적으로 재난 발생시 사용되기 위한 대응 매뉴얼이 마련되어 있다. 대응 매뉴얼은 피해를 최소화하기 위함이다. 그렇지만, 실제 상황에서 주어진 매뉴얼대로 수행하는 것은 쉬운 일이 아니다. 관리자는 필요한 조치를 취하는 과정에서 당황하기 쉽고, 또한 관리자의 보직이 주기적으로 변경되기도 하므로, 재난 대응의전문성은 결여된다. 나아가 주어진 매뉴얼대로 수행한다고 하더라도 매뉴얼 자체가 현장 상황에 맞도록 제작되지 않거나 구체적이지 못하여 실제 상황과 동떨어진 경우가 많다.
결국 재난 발생시 신속한 대응을 하지 못해 골든타임을 놓치고, 그로 인한 피해는 더욱 커진다. 실제 재난 상황에 맞는 매우 구체적이고도 전문적인 대응 시나리오를 제시할 수 있는 시스템이 요구되는 이유이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 유관기관의 각 담당자의 임무를 SOP카드의 형태로 규정하고 이러한 카드를 갱신 가능하도록 할 수 있다. 재난에 따라 관리자가 유동적으로 담당자의 임무를 변경할 수 있다.
위와 같은 기존의 기술들은 신속한 대응을 위해 상황에 맞는 적절한 대응 시나리오를 제공해야 한다는 필요성에 대해서는 인식한다. 그러나 현장 관리자가 보고 따라서 수행하기에는 여전히 부족한 점들을 갖는다. 현장 상황과는 동떨어지게 작성된 매뉴얼, 위급상황에서 관리자가 패닉상태에 빠질 수 있는 가능성 등이 반영되지 못하여 초동조치에 도움이 되기 어렵다. 그만큼 직관적인 대응 시나리오를 제공하지 못하는 것이다.
이와 관련하여, 본 실시예는 빅데이터 분석을 활용하여 재난을 감시하고, 재난이 발생한 경우 재난의 특성에 맞게 적절한 시나리오를 선택하며, 그 시나리오에 따라 조기 대응을 가능하게 하는 기술을 제공하고자 한다.
이러한 배경에서, 본 실시예의 일 목적은, 과거재난데이터, 다른 재난 대응 시스템에서 수집 및 처리되는 데이터, 재난 대응 기관에서 수집 및 처리되는 데이터, 센싱데이터 및 영상이미지를 통해 재난 발생 여부를 판단하고, 그 판단에 따른 시나리오를 선택하며, 그 선택된 시나리오에 따라 재난에 조기 대응하는 기술을 제공하는 것이다.
본 실시예의 다른 목적은, 시나리오에 따라 시설물을 원격으로 제어하거나 시설물을 관리하는 관리자에게 수동제어방안을 제안하는 기술을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 실시예는, 시설물을 원격으로 제어하는 재난 감시 및 대응 시스템에 있어서, 과거재난데이터를 저장하는 과거재난데이터베이스; 다른 시스템과 연동되어 상기 다른 시스템이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 시스템재난데이터를 저장하는 시스템연동데이터베이스; 기관과 연동되어 상기 기관이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 기관재난데이터를 저장하는 기관연동데이터베이스; 상기 시설물에 설치되어 물리량을 센싱하여 센싱데이터를 생성하는 센서; 상기 시설물을 촬영하여 상기 시설물에 대한 영상이미지를 생성하는 영상수집장치; 및 상기 과거재난데이터, 상기 시스템재난데이터, 상기 기관재난데이터, 상기 센싱데이터 및 상기 영상이미지를 수신하여 분석하는 수집 및 분석부; 상기 분석의 결과에 기반하여 재난의 발생 여부를 판단하는 연산 및 의사결정부; 및 재난이 발생한 것으로 판정된 경우, 알림을 발송하고 상기 시설물에 제어명령을 송신하는 제어부를 포함하는 재난대응장치를 포함하고, 상기 재난대응장치는, 상기 제어부를 통해, 복수의 시나리오 중에서 상기 판단의 결과에 포함된 재난 유형 및 재난 위험도에 따라 하나를 선택하고, 상기 선택된 시나리오에 따라 상기 알림 및 상기 제어명령을 생성하는 시스템 을 제공한다.
상기 시스템에서, 상기 시설물은, 유량조절장치를 포함하는 고도처리시설이고, 상기 복수의 시나리오 각각은, 상기 알림의 내용, 상기 시설물의 점검 주기, 상기 재난대응장치가 상기 시설물을 원격으로 제어하기 위한 자동제어명령 및 상기 시설물을 수동으로 관리하는 관리자에게 제안되기 위한 수동제어방안을 포함하고, 상기 자동제어명령은, 상기 유량조절장치에 의해서 유량을 감소 또는 차단하는 명령을 포함하며, 상기 수동제어방안은, 상기 고도처리시설의 일부 또는 전부의 동작을 중지하는 방안을 포함할 수 있다.
상기 시스템에서, 상기 센싱데이터는, 상기 시설물의 변위에 대한 데이터를 포함하고, 상기 영상이미지는, 상기 시설물의 색의 속성에 대한 데이터를 포함하고, 상기 수집 및 분석부는, 상기 센싱데이터로부터 상기 변위의 변화를 감지하거나 상기 영상이미지로부터 상기 시설물에 대한 색의 속성의 변화를 감지하며, 상기 연산 및 의사결정부는, 상기 변위의 변화 또는 상기 색의 속성의 변화를 통해 상기 재난의 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 시스템에서, 상기 연산 및 의사결정부는, 태풍강도, 지진등급, SI(spectrum intensity), 상기 변위의 변화량 및 상기 색의 속성의 변화량을 기준으로 상기 판단의 결과를 정상, 주의, 경고 및 위험을 포함하는 복수의 카테고리 중 하나로 나타낼 수 있다.
상기 시스템에서, 상기 연산 및 의사결정부는, 다음의 수학식으로부터 산출된 상기 SI에 따라 상기 판단의 결과를 상기 복수의 카테고리 중 하나로 나타낼 수 있다.
Figure 112020120503311-pat00001
T : 상기 시설물의 고유주기, h : 감쇄비, Sv(T,h) : 상기 시설물의 속도응답스펙트럼
상기 시스템에서, 상기 연산 및 의사결정부는, 다음의 수학식으로부터 산출된 계측진도에 따라 상기 판단의 결과를 상기 복수의 카테고리 중 하나로 나타낼 수 있다.
Figure 112020120503311-pat00002
I : 계측진도
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 빅데이터 분석을 활용함으로써 재난 감시의 정확성을 높일 수 있다.
그리고, 본 실시예에 의하면, 재난 감시 후에 그에 맞는 대응안을 포함한 시나리오에 따라 재난에 조기에 그리고 자동으로 대응함으로써, 신속하고 적절한 재난에 대한 대응이 가능하고 인적물적피해를 줄일 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 재난 발생의 판단 결과 및 판단기준의 예시도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 시나리오의 예시도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 제1 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 제2 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 제3 동작을 설명하는 흐름도이다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 구성도이고, 도 2는 일 실시예에 따른 재난 발생의 판단 결과 및 판단기준의 예시도이며, 도 3은 일 실시예에 따른 시나리오의 예시도이다.
도 1을 참조하면, 재난 감시 및 대응 시스템(100, 이하 '시스템'이라 함)은 과거재난데이터베이스(110), 시스템연동데이터베이스(120), 기관연동데이터베이스(130), 센서(140), 영상수집장치(150), 재난대응장치(160), 재난정보공유장치(171), 관리자장치(172), 작업자장치(173) 및 사용자장치(174)를 포함할 수 있다. 시스템(100)은 복수의 데이터베이스 및 데이터수집장치로부터 다량의 데이터(빅데이터)를 수집하여 분석하고, 재난의 발생을 감시하고, 그 피해를 조기에 복구하도록 동작할 수 있다.
과거재난데이터베이스(110)에는 과거에 발생한 재난에 대한 데이터-과거재난데이터-가 저장될 수 있다. 재난데이터는 재난의 유형, 재난의 강도, 그에 따른 대응과, 재난으로 인한 피해에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서 재난의 유형은 자연현상으로 인하여 발생하는 자연재해와 자연현상이외의 원인으로 발생하는 사고로 구별될 수 있다. 자연재해에는 태풍, 지진, 홍수 및/또는 가뭄 등이 포함될 수 있고, 사고에는 화재, 붕괴, 폭발, 교통사고 및/또는 환경오염사고 등이 포함될 수 있다. 재난의 강도는 재난의 위험성으로 이해될 수 있고 위력이 얼마나 큰지에 대한 것일 수 있다. 과거재난데이터는 재난데이터 중에서 현재시점 이전의 것을 포함할 수 있다.
시스템연동데이터베이스(120)에는 다른 시스템이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 시스템재난데이터가 저장될 수 있다. 상기 다른 시스템은 일 실시예에 따른 시스템(100)과 같이, 재난의 감시 또는 재난에 대응을 목적으로 동작하는 종래의 시스템으로 이해될 수 있다. 종래의 시스템은 시스템(100)과 동작하는 방식이 상이하겠지만, 수집 및 분석의 대상이 되는 데이터는 양 시스템에서 동일하게 이용될 수 있다. 또는 재난데이터를 제공하는 측정시스템일 수 있다. 예를 들어 측정시스템은 유량계를 포함하는 유량측정시스템일 수 있는데, 유량계가 측정한 데이터는 시스템재난데이터로서 시스템연동데이터베이스(120)에 저장될 수 있다. 따라서 시스템연동데이터베이스(120)는 다른 시스템-예를 들어 종래의 시스템 또는 측정시스템-과 연동될 수 있다.
기관연동데이터베이스(130)에는 기관이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 기관재난데이터가 저장될 수 있다. 상기 기관은 재난을 감시하는 목적으로 설립된 공공기관 및 민간기관으로 이해될 수 있다. 예를 들어 기상청은 자연재해-태풍, 지진 등-에 관련된 재난데이터를 제공하는 공공기관일 수 있다. 시스템(100)은 재난의 발생 여부를 판단하기 위하여 기상청으로부터 수신한 데이터를 이용할 수 있다. 따라서 기관연동데이터베이스(130)는 기관-예를 들어 기상청, 기관의 API(application programming interface)-의 데이터베이스와 연동될 수 있다.
센서(140)는 시스템(100) 외부의 환경에 대한 물리량을 측정할 수 있다. 센서(140)는 측정 대상에 따라 구별될 수 있는데, 일 실시예에 따르면, 센서(140)는 가속도센서, 변위센서 및/또는 압력센서를 포함할 수 있다. 센서(140)는 시설물에 설치되고, 그 상태에서 시설물의 물리량을 측정하여 센싱데이터를 생성할 수 있다. 시스템(100)은 시설물의 물리량을 분석함으로써 재난이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어 가속도센서 및 변위센서는 시설물의 외벽, 시설물이 위치한 장소의 바닥면 및 벽면에 설치되어, 각각 가속도와 시설물의 위치의 변화를 측정할 수 있다. 압력센서는 시설물의 내벽에 설치되어 재난 발생시 나타나는 압력의 변화를 측정할 수 있다.
영상수집장치(150)는 시설물을 촬영하여 시설물에 대한 영상이미지를 생성할 수 있다. 시스템(100)은 시설물 또는 물체의 상태 변화를 감지하고, 시설물 또는 물체의 상태 변화로부터 재난 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어 시스템(100)은 영상이미지로부터 시설물 또는 물체의 움직임을 감지하고, 시설물 또는 물체의 이동 및 위치 변화를 측정할 수 있다. 또는 시스템(100)은 시설물 또는 물체의 색의 속성을 감지하고, 시설물 또는 물체의 색의 속성 변화를 측정할 수 있다. 시스템(100)은 이동ㆍ위치의 변화 또는 색의 속성의 변화를 통해 재난의 발생 여부를 판단할 수 있다. 여기서 색의 속성은 색상, 밝기 및 채도를 포함하는 개념일 수 있다.
재난대응장치(160)는 수집 및 분석부(161), 연산 및 의사결정부(162), 제어부(163)를 포함할 수 있다.
수집 및 분석부(161)는 과재난데이터, 시스템재난데이터, 기관재난데이터, 센싱데이터, 및 영상이미지를 데이터베이스(110, 120, 130), 센서(140) 및 영상수집장치(150)로부터 수신하여 분석할 수 있다. 연산 및 의사결정부(162)는 상기 분석의 결과에 기반하여 재난의 발생 여부를 판단할 수 있다.
수집 및 분석부(161)는 데이터의 분석을 위하여 머신러닝(machine learning)을 이용할 수 있다. 수집 및 분석부(161)는 감독(supervised)학습, 비감독(unsupervised)학습 또는 강화(reinforcement)학습의 형태를 가질 수 있으며, 의사결정나무(decision tree), 인공신경망(neural network), 유전자 프로그래밍(genetic programming), 군집화(clustering) 또는 몬테카를로방법(monter carlo method)과 같은 알고리즘을 이용할 수 있다.
또한 수집 및 분석부(161)는 데이터베이스(110, 120, 130), 센서(140) 및 영상수집장치(150)로부터 수신한 데이터를 바로 재난 발생의 판단에 이용할 수 있지만, 이에 한정되지 않고 그 데이터를 가공하고 가공된 데이터를 재난 발생의 판단에 이용할 수 있다.
예를 들어 수집 및 분석부(161)는 SI(spectrum intensity) 또는 계측진도를 산출할 수 있다. 수집 및 분석부(161)는 연산 및 의사결정부(162)에 SI 및 계측진도와 같은 가공된 데이터를 전달하면, 연산 및 의사결정부(162)는 이를 이용하여 재난의 발생 여부를 판단할 수 있다. 수집 및 분석부(161)는 다음의 수학식 1을 이용하여 SI를 산출할 수 있다.
Figure 112020120503311-pat00003
여기서 T는 상기 시설물의 고유주기를, h는 감쇄비를, Sv(T,h)는 상기 시설물의 속도응답스펙트럼을 각각 나타낼 수 있다. 일반적으로 시설물에 대한 지진파의 파괴력으로 인한 피해는 지진발생시의 시설물의 진동에너지와 지진의 지속시간이 기여한다. 지진파의 지속시간을 고려하기 위하여 시스템(100)은 수집 및 분석부(161)를 통해 SI를 산출할 수 있다. 수집 및 분석부(161)는 가속도센서로부터 속도응답스펙트럼-가속도를 시설물에 입력할 때 실시간으로 계측되는 응답-을 수신할 수 있다. 수집 및 분석부(161)는 미리 결정되어 입력된 시설물의 고유주기를 수학식 1에 대입하여 SI를 산출할 수 있다. 여기서 고유주기(T)는 0.1~2.5sec이고 감쇄비(h)는 0.2일 수 있다. 지속시간은 가속도 보다는 SI를 기준으로 판단하는 것이 더 정확하므로, 수집 및 분석부(161)는 SI를 산출한다.
그리고 수집 및 분석부(161)는 다음의 수학식 2를 이용하여 계측진도를 산출할 수 있다.
Figure 112020120503311-pat00004
여기서 I는 계측진도를 나타낼 수 있다. 지진파의 진동정도를 나타내는 계측진도는 SI와 매우 높은 상관성을 가지므로 시스템(100)은 SI대신에 계측진도를 이용하여 재난의 발생 여부를 판단할 수 있다.
한편 연산 및 의사결정부(162)는 분석의 결과에 기반하여 재난의 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어 연산 및 의사결정부(162)는 기상청으로부터 수신한 기관재난데이터를 활용할 수 있다. 연산 및 의사결정부(162)는 기관재난데이터에 기상청의 재난 경보가 포함된 경우 재난이 발생한 것으로 판정할 수 있다. 또는 연산 및 의사결정부(162)는 과거재난데이터와 센싱데이터를 비교하여, 센싱데이터가 과거재난데이터에 비하여 이상 징후를 포함하면 재난이 발생한 것으로 판정할 수 있다.
연산 및 의사결정부(162)는 재난의 발생 여부를 판단하되, 일정한 판단기준에 따라 상이한 판단 결과를 산출할 수 있다. 구체적으로 재난이 발생한 경우, 연산 및 의사결정부(162)는 재난의 위험도에 따라 재난을 구분할 수 있다.
도 2를 참조하면, 연산 및 의사결정부(162)는 재난 발생의 판단을 재난 유형 및 재난 위험도에 따라 상이하게 나타낼 수 있다. 재난 유형이 태풍인 경우, 재난 위험도는 '정상, 주의, 경고 및 위험'을 포함하는 복수의 카테고리를 가질 수 있다. 연산 및 의사결정부(162)는 판단기준이 어느 정도로 충족되느냐에 따라서 재난의 발생을 4개의 카테고리로 구분하여 판정할 수 있다. 연산 및 의사결정부(162)는 판단기준으로서 태풍강도, 지진등급, SI 및 센싱데이터ㆍ영상이미지의 측정값 변화량을 이용할 수 있다. 가령 4개의 판단기준이 모두 충족되면, 연산 및 의사결정부(162)는 해당 재난 위험도를 가지는 재난이 발생하였다고 결정할 수 있다. 아니면 4개의 판단기준 중 어느 하나가 높은 재난 위험도에 해당하면, 상기 높은 재난 위험도를 가지는 재난이 발생하였다고 결정할 수 있다. 판단결과가 '정상'의 재난 위험도를 가지는 것으로 결정되면, 재난은 발생하지 않은 것으로 간주될 수 있다. 여기서 태풍강도 및 지진등급은 기상청으로부터 수신한 기관재난데이터에 해당할 수 있고, SI는 센싱데이터에 해당할 수 있고, 센싱데이터ㆍ영상이미지의 측정값 변화량은 센싱데이터 및 영상이미지에 해당할 수 있다. 연산 및 의사결정부(162)는 필요에 따라 과거재난데이터, 기관재난데이터, 센싱데이터 및 영상이미지를 혼용하여 판단기준으로 이용할 수 있다.
다시 도 1로 돌아가면, 제어부(163)는 재난 발생에 대한 판단 결과에 따라 재난에 대응할 수 있다. 재난이 발생하지 않으면, 제어부(163)는 어떠한 동작도 하지 않을 수 있고, 또는 기본적인 동작만 수행할 수 있다. 재난이 발생하면, 제어부(163)는 알림-예를 들어 SMS(short message service)-을 발송하고 제어명령을 생성하여 시설물을 원격으로 제어할 수 있다. 여기서 제어부(163)는 복수의 시나리오 중에서 하나를 재난 유형 및 재난 위험도에 따라 선택하고, 상기 선택된 시나리오에 따라 알림 및 제어명령을 생성할 수 있다.
도 3을 참조하면, 재난 유형 및 재난 위험도에 따른 복수의 시나리오가 나타날 수 있다. 복수의 시나리오는 재난 유형 및 재난 위험도에 따라 상이한 내용을 포함할 수 있다. 재난 발생의 판단시, 연산 및 의사결정부(162)는 재난 위험도를 결정할 수 있다. 재난 위험도는 '주의, 경고, 위험'과 같은 카테고리가 될 수 있다. 여기서 '정상'은 재난이 발생하지 않은 것이므로 제외될 수 있다. 그리고 연산 및 의사결정부(162)는 재난 유형도 함께 결정할 수 있다.
본 도면에서는 재난 유형으로서 '태풍, 지진'이, 재난 위험도로서 '주의, 경고, 위험'이 각각 나타날 수 있다. 복수의 시나리오 각각은 알림의 내용, 시설물의 점검 주기, 시설물을 원격으로 제어하기 위한 자동제어명령 및 시설물을 수동으로 관리하는 관리자에게 제안되기 위한 수동제어방안을 포함할 수 있다. 재난 유형 및 재난 위험도는 기관재난데이터, 시스템재난데이터, 센싱데이터 및 영상이미지 등에 기반하여 연산 및 의사결정부(162)에 의하여 판단 및 결정될 수 있다.
예를 들어 시스템(100)이 유량조절장치를 포함하는 고도처리시설과 연동되어 고도처리시설을 원격으로 제어하는 경우, '태풍-주의'의 시나리오는 주의 경보의 알림을 발송하는 것, 1시간 주기로 고도처리시설을 점검하는 것, 제안된 매뉴얼의 참조, 유량조절장치를 통해 유입수 및 유량을 20%로 감소하는 자동제어명령을 송부하는 것을 포함할 수 있다. '태풍-경고'의 시나리오는 경고 경보의 알림을 발송하는 것, 30분 주기로 고도처리시설을 점검하는 것, 제안된 매뉴얼의 참조, 유량조절장치를 통해 유입수 및 유량을 50%로 감소하는 자동제어명령을 송부하는 것과, 고도처리시설 운영의 중지를 제안하는 수동제어방안을 제안하는 것을 포함할 수 있다. '태풍-위험'의 시나리오는 위험 경보의 알림을 발송하는 것, 10분 주기로 고도처리시설을 점검하는 것, 제안된 매뉴얼의 참조, 유량조절장치 동작의 중지를 제안하는 제1 수동제어방안 및 고도처리시설을 포함한 전체 시설물 운영의 중지를 제안하는 제2 수동제어방안을 제안하는 것을 포함할 수 있다. '지진'의 시나리오는 재난 위험도에 따라 '태풍'의 시나리오와 동일할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 상이할 수 있다.
다시 도 1로 돌아오면, 제어부(163)는 판단 결과에 따른 시나리오에 따라 제어명령을 통해 원격에서 시설물을 자동으로 제어할 수 있으나, 제어명령을 다른 장치로 송신함으로써, 다른 장치로 하여금 시설물이 제어되도록 할 수 있다. 제어부(163)는 관리자장치(172), 작업자장치(173) 또는 사용자장치(174)로 제어명령을 송신할 수 있다. 여기서 관리자장치(172)는 시설물을 지배하여 전반적으로 관리하는 관리자에 의해 다뤄지는 단말이고, 작업자장치(173)는 시설물에 특정 작업을 수행하는 작업자에 의해 다뤄지는 단말이고, 사용자장치(174)는 시설물을 이용하는 사용자에 의해 다뤄지는 단말로서, 목적에 따라 구분되나 시설물을 다루는 점에서 공통적일 수 있다.
또는 제어부(163)는 시나리오를 다른 장치로 송신할 수 있다. 제어부(163)는 재난정보공유장치(171), 관리자장치(172), 작업자장치(173) 및 사용자장치(174)로 시나리오를 송신할 수 있다. 재난정보공유자, 관리자, 작업자 및 사용자는 재난 대응을 위하여 상기 송신된 시나리오에 따른 조치를 실행할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 제1 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 시스템은 재난데이터로부터 지진의 발생 여부를 판단하고, 알림을 발송할 수 있다.
시스템은 수집 및 분석부를 통해 지진의 발생을 감지할 수 있다(S401 단계). 수집 및 분석부는 과거재난데이터, 시스템재난데이터, 기관재난데이터, 센싱데이터 및 영상이미지 중 터적어도 하나를 수신하여 지진을 감지할 수 있다.
연산 및 의사결정부는 시설물에 내진설계가 적용되었는지를 판단할 수 있다(S403 단계). 내진설계가 적용되지 않은 경우, 연산 및 의사결정부는 지진이 발생한 것으로 판정하고, 제어부는 상기 판단의 결과에 따른 시나리오를 선택하고, 선택된 시나리오에 따라 알림을 발송할 수 있다(S403 단계의 NO 및 S407 단계).
내진설계가 적용된 경우, 연산 및 의사결정부는 감지된 지진 규모가 내진설계가 보장하는 규모보다 큰 지를 판단할 수 있다(S403 단계의 YES 및 S405 단계). 감지된 지진 규모가 내진설계의 규모보다 크지 않은 경우, 시스템은 수집 및 분석부를 통해 지진 감지를 지속할 수 있다(S405 단계의 NO 및 S401 단계).
감지된 지진 규모가 내진설계의 규모보다 큰 경우, 제어부는 알림을 발송할 수 있다(S405 단계의 YES 및 S407 단계).
도 5는 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 제2 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 시스템은 센싱데이터로부터 재난의 발생을 판단하고, 알림을 발송할 수 있다.
시스템은 수집 및 분석부를 통해 센서에 의하여 수집된 센싱데이터를 수신할 수 있다(S501 단계).
시스템은 연산 및 의사결정부를 통해 이상현상이 발생하였는지를 판단할 수 있다(S503 단계). 여기서 연산 및 의사결정부는 과거재난데이터, 시스템재난데이터 또는 기관재난데이터에 기반하여 이상현상 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어 데이터들 중 어느 하나가 임계값을 넘은 경우, 연산 및 의사결정부는 이상현상이 발생하였다고 결정할 수 있다. 이상현상이 발생하지 않으면, 수집 및 분석부는 센싱데이터를 계속 수신할 수 있다(S503 단계의 NO 및 S501 단계).
이상현상이 발생하면, 연산 및 의사결정부는 센싱데이터가 과거재난데이터보다 큰지를 판단할 수 있다(S503 단계의 YES 및 S505 단계). 센싱데이터가 과거재난데이터보다 크지 않으면, 시스템은 수집 및 분석부를 통해 센싱데이터를 계속 수신할 수 있다. 여기서 수집 및 분석부는 머신러닝부를 통해 기계학습을 수행하고, 연산 및 의사결정부는 이상현상 발생을 다시 판단할 수 있다(S505 단계의 NO 및 S507 단계).
센싱데이터가 과거재난데이터보다 크면, 연산 및 의사결정부는 재난이 발생한 것으로 최종적으로 확정하고, 제어부는 상기 판단의 결과에 따른 시나리오를 선택하고, 선택된 시나리오에 따라 알림을 발송할 수 있다(S505 단계의 YES 및 S509 단계).
도 6은 일 실시예에 따른 재난 감시 및 대응 시스템의 제3 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 시스템은 영상이미지로부터 재난의 발생을 판단하고, 알림을 발송할 수 있다.
시스템은 수집 및 분석부를 통해 영상수집장치에 의하여 수집된 영상이미지를 수신할 수 있다(S601 단계).
시스템은 연산 및 의사결정부를 통해 이상현상이 발생하였는지를 판단할 수 있다(S603 단계). 이상현상이 발생하지 않으면, 수집 및 분석부는 영상이미지를 계속 수신할 수 있다(S603 단계의 NO 및 S601 단계).
이상현상이 발생하면, 연산 및 의사결정부는 기관재난데이터가 재난등급보다 큰지를 판단할 수 있다(S603 단계의 YES 및 S605 단계). 여기서 재난등급은 공공기관-기상청-에 의하여 배포되거나 또는 공신력 있는 기관에 의하여 전세계적으로 통용되는 척도를 포함할 수 있다. 예를 들어 태풍의 경우, 기상청이 최대풍속 및 위력에 따라 '중, 강, 매우 강, 초강력'으로 구분한 태풍등급이 사용될 수 있다. 지진의 경우 MMI(modified mercalli intensity)등급이 사용될 수 있다. 연산 및 의사결정부는 기관재난데이터에 포함된 재난등급을 임계재난등급-일정 레벨 이상의 재난등급-과 비교할 수 있다. 기관재난데이터가 재난등급보다 크지 않으면, 연산 및 의사결정부는 센싱데이터가 과거재난데이터보다 큰지를 판단할 수 있다(S605 단계의 NO 및 S607 단계). 반대로 기관재난데이터가 재난등급보다 크면, 연산 및 의사결정부는 재난이 발생한 것으로 최종적으로 확정하고, 제어부는 상기 판단의 결과에 따른 시나리오를 선택하고, 선택된 시나리오에 따라 알림을 발송할 수 있다(S605 단계의 YES 및 S611 단계).
센싱데이터가 과거재난데이터보다 크지 않으면, 시스템은 연산 및 의사결정부를 통해 이상현상 발생 여부를 계속 판단할 수 있다. 여기서 수집 및 분석부는 머신러닝부를 통해 기계학습을 수행하고, 연산 및 의사결정부는 다시 이상현상 발생 여부를 판단할 수 있다(S607 단계의 NO 및 S609 단계).
센싱데이터가 과거재난데이터보다 크면, 연산 및 의사결정부는 재난이 발생한 것으로 최종적으로 확정하고, 제어부는 상기 판단의 결과에 따른 시나리오를 선택하고, 선택된 시나리오에 따라 알림을 발송할 수 있다(S607 단계의 YES 및 S611 단계).
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명의 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (6)

  1. 시설물을 원격으로 제어하는 재난 감시 및 대응 시스템에 있어서,
    과거재난데이터를 저장하는 과거재난데이터베이스;
    다른 시스템과 연동되어 상기 다른 시스템이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 시스템재난데이터를 저장하는 시스템연동데이터베이스;
    기관과 연동되어 상기 기관이 수집 또는 처리한 재난데이터를 포함하는 기관재난데이터를 저장하는 기관연동데이터베이스;
    상기 시설물에 설치되어 물리량을 센싱하여 센싱데이터를 생성하는 센서;
    상기 시설물을 촬영하여 상기 시설물에 대한 영상이미지를 생성하는 영상수집장치; 및
    상기 과거재난데이터, 상기 시스템재난데이터, 상기 기관재난데이터, 상기 센싱데이터 및 상기 영상이미지를 수신하여 분석하는 수집 및 분석부; 상기 분석의 결과에 기반하여 재난의 발생 여부를 판단하는 연산 및 의사결정부; 및 재난이 발생한 것으로 판정된 경우, 알림을 발송하고 상기 시설물에 제어명령을 송신하는 제어부를 포함하는 재난대응장치를 포함하고,
    상기 재난대응장치는, 상기 제어부를 통해, 복수의 시나리오 중에서 상기 판단의 결과에 포함된 재난 유형 및 재난 위험도에 따라 하나를 선택하고, 상기 선택된 시나리오에 따라 상기 알림 및 상기 제어명령을 생성하고,
    상기 시설물은, 유량조절장치를 포함하는 고도처리시설이고,
    상기 복수의 시나리오 각각은, 상기 알림의 내용, 상기 시설물의 점검 주기, 상기 재난대응장치가 상기 시설물을 원격으로 제어하기 위한 자동제어명령 및 상기 시설물을 수동으로 관리하는 관리자에게 제안되기 위한 수동제어방안을 포함하고,
    상기 자동제어명령은, 상기 유량조절장치에 의해서 유량을 감소 또는 차단하는 명령을 포함하며,
    상기 수동제어방안은, 상기 고도처리시설의 일부 또는 전부의 동작을 중지하는 방안을 포함하는 재난 감시 및 대응 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센싱데이터는, 상기 시설물의 변위에 대한 데이터를 포함하고,
    상기 영상이미지는, 상기 시설물의 색의 속성에 대한 데이터를 포함하고,
    상기 수집 및 분석부는, 상기 센싱데이터로부터 상기 변위의 변화를 감지하거나 상기 영상이미지로부터 상기 시설물에 대한 색의 속성의 변화를 감지하며,
    상기 연산 및 의사결정부는, 상기 변위의 변화 또는 상기 색의 속성의 변화를 통해 상기 재난의 발생 여부를 판단하는 재난 감시 및 대응 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 연산 및 의사결정부는, 태풍강도, 지진등급, SI(spectrum intensity), 상기 변위의 변화량 및 상기 색의 속성의 변화량을 기준으로 상기 판단의 결과를 정상, 주의, 경고 및 위험을 포함하는 복수의 카테고리 중 하나로 나타내는 재난 감시 및 대응 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 연산 및 의사결정부는, 다음의 수학식으로부터 산출된 상기 SI에 따라 상기 판단의 결과를 상기 복수의 카테고리 중 하나로 나타내는 재난 감시 및 대응 시스템.
    Figure 112020120503311-pat00005

    T : 상기 시설물의 고유주기, h : 감쇄비, Sv(T,h) : 상기 시설물의 속도응답스펙트럼
  6. 제5항에 있어서,
    상기 연산 및 의사결정부는, 다음의 수학식으로부터 산출된 계측진도에 따라 상기 판단의 결과를 상기 복수의 카테고리 중 하나로 나타내는 재난 감시 및 대응 시스템.
    Figure 112020120503311-pat00006

    I : 계측진도
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