KR102305955B1 - 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법 - Google Patents

인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법 Download PDF

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Abstract

실시예에 따르면, 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징; 상기 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부; 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 적외선 이미지 센서; 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 데이터 처리부; 및 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 제어부를 포함하는 비상 유도등을 제공한다.

Description

인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법{Emergency guide lamp comprising counting function and access personnel management method using the same}
본 발명의 일실시예는 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 발전소, 공장, 사무실, 아파트 등의 건물 내부에 설치되는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법에 관한 것이다.
건물의 내부에는 정전이나 화재 시, 대피자들이 신속히 대피할 수 있도록　비상구의 위치를 알려주기 위하여　비상 유도등이 설치된다.
이러한　비상 유도등은　비상구의 상측 또는 복도에 설치되는 케이스와, 케이스내에 마련되어 발광하는 형광램프와, 케이스의 전면에 형광램프의 발광으로 인해 "비상구"의 글자 또는 화살표와 같은 표시부가 발광되는 투광판넬이 마련되어 있다. 그러나, 이러한 일반적인　비상 유도등은 단순히　비상구의 위치를 확인시켜주는 단순한 기능만을 수행하고 있다.
종래 기술의 예로 대한민국 특허등록 제10-0734475호에서는 금속 재질의 내열성을 가진 상측이 개방된 상자 형상의 케이스;와 상기 케이스의 상측에서 볼트 결합이 가능하고, 하면에는　비상구를 안내하기 위한 문자나 도형이 표시된 내열성의 강화유리; 상기 케이스와 강화유리 사이에서 케이스와 강화유리의 접촉을 치밀하게 하는 방수 재질의 가스켓; 상기 케이스와 강화유리의 내부에는 상기 강화유리에 표시된 문자나 도형에 빛을 투과시켜 외부에서 인식될 수 있도록 하기 위하여 냉음극형광램프(CCFL) 혹은 LED의 광원과 상기 광원의 빛을 효율적으로 반사시키기 위한 반사판으로 구성되는 백라이트부; 정전을 감지하기 위한 정전 감지 센서; 화재를 감지하기 위한 화재 감지 센서; 음성으로 정전이나 화재 등의 경보 상황을 알리고　비상구로 안내하기 위한 음성출력부; 상기 강화유리의 측면에 부착되어 점멸에 의해 정전이나 화재 등의 경보를 알리기 위한 시각 경보기; 외부 전원으로부터 전력을 충전하고 상기 백라이트부에 전원을 공급하기 위한 축전기; 상기 음성출력부에 출력되는 안내 메시지가 저장되는 메모리를 구비하고, 상기 백라이트부의 점등과 상기 음성출력부로의 음성출력, 상기 시각 경보기의 점멸 등의 상기　유도등의 일련의 작용을 제어하는 제어부; 를 포함하여 구성되고, 바닥 인테리어에 사용되는 타일 규격과 동일한 크기를 가지는 것을 특징으로 하여 통로나 거실, 홀,　비상계단, 복도 등의 바닥에 설치되는　비상구　유도등을 제시하고 있다.
그러나 상기 기술의 경우 화재 등　비상상황의 발생시 이를 감지하고 음성 및 시각에 의한 신호를 발생토록 하는 것인데 이는 화재의 발생에 대한 단순한 청각적 시각적 발생경보에 그쳐 다양한　재해상황시 신속한 구난활동을 지원하고 재난상황실에 구체적인 정보 안내가 이루어져야 더욱 인명사고 발생률을 제어할 수 있게 될 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 출입문을 통하여 출입하는 인원을 정확히 카운트할 수 있는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공하는데 있다.
또한, 건물내 출입 인원 및 잔류 인원에 대한 정보를 실시간으로 디스플레이할 수 있는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공하는데 있다.
또한, 출입 인원 정보를 비상상황실 및 안전 관리자에게 실시간으로 제공할 수 있는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공하는데 있다.
실시예에 따르면, 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징; 상기 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부; 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 적외선 이미지 센서; 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 데이터 처리부; 및 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 제어부를 포함하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등을 제공한다.
상기 제어부는 상기 표시부를 제어하여 상기 건물 및 특정구역내 출입 인원 수를 상기 표시부를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다.
상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터를 입력층으로 하여, 상기 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고, 상기 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.
상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터 상에서 헤드부와 바디부를 분류하여 상기 사람의 형상을 인식할 수 있다.
상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 비상 유도등이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지하는 가스 센서를 더 포함할 수 있다.
상기 제어부는 상기 표시부를 제어하여 상기 가스 센서에서 감지한 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 출력하고 비상 상황 서버 및 안전관리자에게 전송할 수 있다.
실시예에 따르면, 비상 유도등에 설치된 적외선 이미지 센서가 열 적외선을 수신하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 단계; 데이터 처리부가 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 단계; 및 제어부가 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 단계를 포함하는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공한다.
상기 제어부가 상기 표시부를 제어하여 상기 건물내 출입 인원 수를 시각적으로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
통신부가 상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
가스 센서가 상기 비상 유도등이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제어부가 상기 표시부를 제어하여 상기 가스 센서에서 감지한 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 전술한 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한　기록매체를 제공한다.
본 발명인 인력계수기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법은 출입문을 통하여 출입 인원 및 잔류인원을 정확히 카운트할 수 있다.
또한, 건물내 출입 인원 및 잔류 인원에 대한 정보를 실시간으로 디스플레이할 수 있다.
또한, 출입 인원 정보를 층별, 구역별로 카운트하여 비상상황실 및 안전 관리자에게 실시간으로 제공할 수 있다.
도1은 실시예에 따른 비상 유도등의 개념도이다.
도2는 실시예에 따른 비상 유도등의 구성 블록도이다.
도3은 실시예에 따른 비상 유도등의 동작 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
다만, 본 발명의 기술 사상은 설명되는 일부 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 기술 사상 범위 내에서라면, 실시 예들간 그 구성 요소들 중 하나 이상을 선택적으로 결합, 치환하여 사용할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는, 명백하게 특별히 정의되어 기술되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있으며, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미를 고려하여 그 의미를 해석할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함할 수 있고, "A 및(와) B, C 중 적어도 하나(또는 한 개 이상)"로 기재되는 경우 A, B, C로 조합할 수 있는 모든 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다.
이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등으로 한정되지 않는다.
그리고, 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 '연결', '결합' 또는 '접속'된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속되는 경우뿐만 아니라, 그 구성 요소와 그 다른 구성 요소 사이에 있는 또 다른 구성 요소로 인해 '연결', '결합' 또는 '접속' 되는 경우도 포함할 수 있다.
또한, 각 구성 요소의 "상(위) 또는 하(아래)"에 형성 또는 배치되는 것으로 기재되는 경우, 상(위) 또는 하(아래)는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되는 경우뿐만 아니라 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 형성 또는 배치되는 경우도 포함한다. 또한, "상(위) 또는 하(아래)"으로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도1은 실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등의 개념도이고, 도2는 실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등의 구성 블록도이다.
도1 및 도2를 참조하면, 실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)은 하우징(11), 표시부(12), 적외선 이미지 센서(13), 콘솔부(14), 데이터 처리부(15), 제어부(16), 통신부(17), 데이터베이스(18), 가스 센서(19) 및 팬틸트부(20), 를 포함할 수 있다.
실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)은 발전소, 송변전(전력소, 변전소, 전력구/맨홀) 사업장, 배전(전력구/맨홀등) 사업장, 아파트, 사무실, 백화점 등의 건물내 벽에 설치될 수 있다. 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)은 건물내 벽에 시공되어 있는 전력선을 통하여 전력을 공급받을 수 있다.
인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)의 전면에는 플라스틱 또는 방폭을 위한 재질의 하우징(11)이 마련되어 있으며, 하우징(11)의 상부 또는 하부에는 콘솔부(14)가 마련될 수 있다. 하우징(11)의 일부 영역에는 상시 표시하는 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있을 수 있다. 안내표시 기호는 "비상구" 글자, 사람 형상, 화살표와 같은 도형을 포함할 수 있다. 비상구 안내표시 기호가 그려진 일부 영역 이외의 다른 영역은 투명 재질로 이루어져 있어 내부의 표시부(12)에서 출력하는 광이 외부로 표시될 수 있다. 콘솔부(14)는 금속 또는 플라스틱 재질로 이루어지며 내부 수용공간을 가질 수 있다. 콘솔부(14)의 내부 수용공간에는 데이터 처리부(15), 제어부(16), 통신부(17), 데이터베이스(18)가 마련될 수 있다.
표시부(12)는 하우징(11) 후면의 비상 유도등(10) 내부 공간에 배치될 수있다. 표시부(12)는 적어도 하나의 레이저 다이오드(LD) 및 발광 다이오드(LED)를 포함할 수 있다. 이를 통하여, 표시부(12)는 비상구 안내표시 기호에 광을 조사하여 비상구 안내표시 기호를 시각적으로 강조할 수 있다. 또한, 표시부(12)는 비상구 안내표시 기호 영역, 출입 인원 표시 영역, 가스 농도 표시 영역으로 구분되어 복수개의 LD 또는 LED가 7세그먼트 형태로 배치될 수 있다. 출입 인원 표시 영역, 가스 농도 표시 영역을 구성하는 개별 LD 또는 LED는 제어부(16)의 제어에 따라 온/오프 동작을 수행하여 안내표시 기호, 출입 인원, 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 표시할 수 있다.
적외선 이미지 센서(13)는 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영할 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 하우징(11)의 하단부 또는 콘솔부(14)의 외벽에 마련될 수 있다. 비상 유도등(10) 전면의 건물 바닥에는 출입선이 표시되어 있으며, 적외선 이미지 센서(13)는 출입선을 포함하는 비상 유도등(10)의 전면 방향 영상을 촬영할 수 있다.
적외선 이미지 센서(13)는 물체에서 방사되는 적외선을 감지하여 온도를 측정하고, 이를 시각적으로 나타낼 수 있는 열화상 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
적외선 이미지 센서(13)는 출입선과 복수의 개체를 포함하는 이미지를 촬영하여 적외선 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에서 복수의 개체는 출입선 주변에 위치한 사람, 동물, 시설 등을 의미할 수 있다.
적외선 이미지 센서(13)는 순차적으로 촬영되는 복수개의 이미지를 이용하여 복수개의 적외선 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 적외선 이미지 센서(13)는 복수의 개체를 포함하는 제1이미지를 촬영하여 제1이미지 데이터를 생성할 수 있으며, 복수의 개체를 포함하는 제2이미지를 촬영하여 제2이미지 데이터를 생성할 수 있다. 제1이미지 데이터 및 제2이미지 데이터는 각각 시간상으로 연속적으로 촬영된 이미지일 수 있으며, 하나의 이미지 데이터는 단일 프레임을 의미할 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 순차적으로 촬영되는 제1이미지 및 제2이미지를 이용하여 제1이미지 데이터 및 제2이미지 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 적외선 이미지 센서(13)는 시야각이 넓은 어안렌즈 또는 광각렌즈를 포함할 수 있다. 이에 따라, 하나의 적외선 이미지 센서(13)가 출입선 주변의 넓은 공간을 촬영하는 것도 가능하다.
또한, 적외선 이미지 센서(13)는 깊이 카메라일 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 다양한 깊이 인식 방식 중 어느 하나의 방식으로 구동될 수 있으며, 적외선 이미지 센서(13)를 통하여 촬영된 영상에는 깊이 정보가 포함될 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 예를 들어, 키넥트 센서일 수 있다. 키넥트 센서는 구조광 투영 방식의 깊이 카메라로서, 프로젝터나 레이저를 이용하여 정의된 패턴 영상을 투영시키고 카메라를 통하여 패턴이 투영된 영상을 획득함으로써 장면의 삼차원 정보를 획득할 수 있다. 이러한 키넥트 센서는 적외선 레이저를 이용해 패턴을 조사하는 적외선 방사체, 및 적외선 영상을 촬영하는 적외선 카메라를 포함하며, 일반적인 웹캠과 같은 기능을 하는 RGB 카메라가 적외선 방사체와 적외선 카메라 사이에 배치되어 있다. 이 외에도, 키넥트 센서에는 마이크 배열과 카메라의 각도를 조절하는 팬틸트부(20)가 더 구성될 수 있다.
키넥트 센서의 기본적인 원리는, 적외선 방사체에서 조사된 레이저 패턴이 물체에 투영되어 반사되면, 반사 지점에서의 패턴의 위치 및 크기를 이용해 물체 표면까지의 거리를 구하게 된다. 이러한 원리에 따라, 적외선 이미지 센서(13)는 건물 내 공간으로 레이저 패턴을 조사하고, 개체에서 반사된 레이저 패턴을 센싱하여 개체 별 깊이 정보를 포함하는 적외선 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
실시예에서 적외선 이미지 데이터는 N X M의 픽셀로 구성되는 데이터일 수 있다.
데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 센서(13)에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식할 수 있다. 예를 들면, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터를 구성하는 열화상 영상의 온도값을 이용하여 개체를 검출할 수 있다. 개체가 사람인 경우, 정상적인 사람의 체온은 약 36 내지 38도로써 건물 내부 지면 온도보다 높게 나타난다. 따라서, 데이터 처리부(15)는 열화상 영상을 통하여 기 설정 임계 온도보다 높은 온도를 나타내는 픽셀에 개체가 존재하는 것으로 검출할 수 있다. 이 때, 임계값은 개체의 일반적인 체온과 건물 내부 환경의 온도를 고려하여 사전에 설정될 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체의 외곽선을 검출하고, 검출된 외곽선과 데이터 베이스(18)에 미리 저장된 사람 또는 동물 개체의 외형을 비교하여 미리 저장된 개체의 외형과 매칭되는 외곽선을 가진 개체를 사람 또는 동물 개체로서 검출할 수 있다. 이때, 데이터 베이스(18)에 저장된 사람 또는 동물 개체의 외형은 적어도 하나 이상의 사람 또는 동물 개체의 외형일 수 있으며, 데이터 처리부(15)는 상술한 바와 같이 매칭되는 외곽선을 가진 개체를 사람 또는 동물 개체로서 검출함과 동시에 해당 개체의 종류도 판단할 수 있다.
또는, 예를 들면, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터 내의 개체의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점이 데이터 베이스(18)에 미리 저장된 사람 또는 동물 개체의 특징점에 임계치 이상의 근접도로 매칭되면, 해당 적외선 이미지 데이터 내의 개체를 사람 또는 동물 개체로서 검출할 수 있다. 이때, 데이터 처리부(15)는 비교 대상이 되는 두 개체의 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 두 개체의 특징점 기술자(descriptor)를 매칭하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 또는SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 사용할 수 있다.
또한, 예를 들면, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체들의 윤곽을 기초로 사람 또는 동물 개체를 검출할 수 있다. 보다 구체적으로, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체들의 윤곽을 검출하여 에지 영상을 생성하고, 데이터 베이스(18)에 미리 저장된 건물내 배경 영상인 전경 이미지 데이터로부터 윤곽을 검출하여 배경 에지 영상을 생성하며, 에지 영상에서 배경 에지 영상을 뺀 차 영상(different image) 에서 사람 또는 동물 개체를 검출할 수 있다. 이때, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터 프레임의 그래디언트(gradient) 정보를 이용하여 프레임 내에 나타나는 개체의 윤곽을 에지로 검출하여 에지 영상을 생성한다. 여기서, 그래디언트 정보는 프레임에서 소정의 화소들 중 인접하는 화소들 간의 차이값으로부터 생성된 값으로서 차이의 절대값의 합을 의미하고, 에지는 그래디언트 정보를 이용한 개체 간의 경계선을 의미할 수 있다.
또한, 데이터 처리부(15)는 기 촬영된 건물 내 전경의 이미지 데이터에서 배경에 해당하는 개체의 에지를 검출하여 배경 에지 영상을 생성할 수 있다. 이때의 배경 에지 영상은 기설정된 영역의 개체들의 윤곽을 배경에지로 검출한 영상일 수 있으나, 기 촬영된 건물 내 전경의 복수개의 이미지 데이터 프레임을 비교하여 소정의 횟수이상 반복하여 동일하게 나타나는 개체의 윤곽을 배경에지로 검출한 영상일 수도 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 개체 검출 분류기를 이용하여 적외선 이미지 데이터에서 개체를 검출할 수 있다. 이때, 개체 검출 분류기는 사람 또는 동물 개체의 자세나 외부 환경을 달리하여 기촬영한 사람 또는 동물 개체의 영상들로부터 훈련 DB 를 구축하여 학습된 것으로서, 이러한 개체 검출 분류기는 SVM(Support Vector Machine), 신경망, AdaBoost 알고리즘 등을 포함하는 다양한 학습 알고리즘을 통해 사람 또는 동물 개체의 DB 를 생성한다. 구체적으로, 데이터 처리부(15)는 기 촬영된 건물 내 배경의 이미지 데이터에서 전경에 해당하는 개체의 에지를 검출하고, 이미지 데이터에서 검출된 전경 개체의 에지를 적용하고, 전경 개체의 에지가 적용된 이미지 데이터의 영역에 개체 검출 분류기를 적용하여 사람 또는 동물 개체를 검출할 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 촬영된 영상에서 움직임을 검출하여 개체를 검출할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(15)는 열화상 영상에서 움직임을 검출하여 개체를 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 단일 적외선 이미지 데이터 또는 복수개의 연속된 적외선 이미지 데이터를 이용하여 분포도상의 특정 지점, 특정 개체 또는 특정 픽셀에서의 움직임을 검출할 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 Dense Optical Flow방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터상의 모든 픽셀에 대해서 모션 벡터(Motion Vector)를 연산하여 각 픽셀에 대한 움직임을 검출할 수 있다. Dense Optical Flow방식의 경우 모든 픽셀에 대하여 모션 벡터를 연산하기 때문에 검출 정확도는 향상되지만 상대적으로 연산량은 증가하게 된다. 따라서, Dense Optical Flow방식은 재난 상황이 발생된 것으로 의심되는 건물이나 개체 숫자가 매우 많은 건물 등 검출 정확도가 매우 높게 요구되는 특정 영역에 적용될 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 Sparse Optical Flow방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 영상 내 에지와 같은 움직임 추적이 쉬운 특징적인 일부 픽셀에 대해서만 모션 벡터를 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Sparse Optical Flow방식은 연산량이 감소하지만 한정적인 픽셀에 대한 결과만 얻을 수 있다. 따라서, Sparse Optical Flow방식은 개체 숫자가 적은 건물 또는 개체가 중복되어 나타나지 않는 특정 영역에 적용될 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 Block Matching을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 영상을 균등하게 또는 비균등하게 분할하여 분할 영역에 대해 모션 벡터를 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Block Matching은 분할 영역별로 모션 벡터를 연산하기 때문에 연산량이 감소하지만 영역별 모션 벡터에 대한 결과를 산출하기 때문에 검출 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 따라서, Block Matching방식은 개체 숫자가 적은 건물 또는 개체가 중복되어 나타나지 않는 특정 영역에 적용될 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 Continuous Frame Difference방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 연속하는 영상 프레임을 픽셀 별로 비교하고, 그 차이만큼의 값을 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Continuous Frame Difference방식은 프레임간 차이값을 이용하여 움직임을 검출하기 때문에, 전체적인 연산량은 감소하지만 부피가 큰 개체 또는 중복되어 나타나는 개체에 대한 검출 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 또한, Continuous Frame Difference방식은 배경 영상과 움직이지 않는 개체를 구분할 수 없어 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 따라서, Continuous Frame Difference방식은 개체 숫자가 적은 건물 또는 개체가 중복되어 나타나지 않는 특정 영역에 적용될 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 Background Subtraction방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 배경 영상을 초기에 학습한 상태에서 연속하는 영상 프레임을 픽셀 별로 비교하고, 그 차이만큼의 값을 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Background Subtraction방식은 배경 영상을 미리 학습하고 있기 때문에 배경 영상과 움직이지 않는 개체를 구분할 수 있다. 따라서, 배경 영상을 필터링하는 별도의 과정이 필요하여 연산량은 증가하지만 정확도는 향상된다. 따라서, Background Subtraction방식은 재난 상황이 발생된 것으로 의심되는 건물이나 개체 숫자가 매우 많은 건물 등 검출 정확도가 매우 높게 요구되는 특정 영역에 적용될 수 있다. Background Subtraction방식에서 배경 영상은 지속적으로 업데이트 될 수 있다.
또는, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터를 입력층으로 하여, 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고, 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.
데이터 처리부(15)는 촬영된 적외선 이미지 데이터를 입력 데이터로 딥러닝이 적용된RPN(Region Proposal Network)을 이용하여 개체를 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 사전에 개체의 위치가 파악된 영상을 학습 데이터로 하여 딥러닝 알고리즘을 수행하고, 학습된 알고리즘을 이용하여 촬영된 적외선 이미지 데이터로부터 개체를 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체를 검출하도록 학습될 수 있다. 데이터 처리부(15)는 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램을 포함할 수 있다. 해당 프로그램은 컴퓨터에 의하여 실행될 수 있는 기록매체 또는 저장 장치에 저장될 수 있다. 컴퓨터 내의 프로세서는 기록매체 또는 저장 장치에 저장된 프로그램을 읽어 들이며, 프로그램, 즉 학습된 모델을 실행하여 입력 정보를 연산하고, 연산 결과를 출력할 수 있다. 데이터 처리부(15)의 입력은 출입선을 포함하는 건물 내부를 촬영한 하나 또는 복수개의 적외선 이미지 데이터일 수 있으며, 데이터 처리부(15)의 출력은 사람의 형상이 검출된 적외선 이미지 데이터일 수 있다. 실시예에서, 뉴럴 네트워크는 건물 내부 영상과 사람, 동물, 기타 설비 및 출입선 중 적어도 하나와의 상관관계를 학습하여 개체를 검출한 적외선 이미지 데이터를 출력할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 적외선 이미지 데이터상에서 개체가 위치하는 영역과 출입선을 표시하도록 설계된 딥러닝 알고리즘의 한 예이다. 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 네트워크(convolution network) 기반 학습 머신에 적외선 이미지 데이터를 입력한 후, 개체 및 출입선이 위치한 영역이 구별되도록 표시되어 있는 적외선 데이터를 출력하는 알고리즘일 수 있다.
또한, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터 상에서 헤드부와 바디부를 분류하여 사람의 형상을 인식할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 전술한 다양한 개체 인식 알고리즘으로부터 인식한 사람의 형상으로부터 헤드부와 바디부를 추가적으로 구분하여, 이를 분류할 수 있다. 바디부와 헤드부를 분류함으로써 개체 숫자가 매우 많은 건물에서 중복되는 개체를 누락시키지 않고 정확하게 검출할 수 있다.
제어부(16)는 인식된 사람의 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트할 수 있다. 제어부(16)는 출입선을 기준으로 적외선 이미지 데이터를 제1영역과 제2영역으로 구분할 수 있다. 실시예에서, 제1영역은 건물 내 특정 층 또는 특정 영역으로 들어가는 방향의 영역을 의미할 수 있고, 제2영역은 나오는 방향의 영역을 의미할 수 있다. 제어부(16)는 제1영역에서 개체가 검출될 경우 출입 인원수를 증가시키고, 제2영역에서 개체가 검출될 경우 출입 인원수를 감소시킬 수 있다. 이 때, 제어부(16)는 이전 적외선 이미지 데이터와 현재 적외선 이미지 데이터를 비교하여 동일 개체로 판단되는 경우에는 해당 개체에 대한 카운트를 수행하지 않을 수 있다. 제어부(16)는 적외선 이미지 데이터를 비교하여 검출된 개체의 유사도가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우에는 해당 개체를 동일 개체로 처리할 수 있다. 이를 통하여 동일 개체가 중복 카운트되는 것을 방지할 수 있다. 또한, 제어부(16)는 출입선에 걸쳐있는 개체의 경우에는 해당 개체를 카운트 대상에서 제외함으로써 보다 정확하게 출입 인원수 파악을 수행할 수 있다.
또한, 건물의 층별 또는 영역별로 구분하여 출입 인원 수를 카운트 할 수 있다. 특정 층 또는 특정 영역에 복수개의 출입 구역이 존재하는 경우, 비상 유도등(10)은 출입 구역마다 설치되어 해당 층 또는 해당 영역에 출입하는 인원수를 카운트할 수 있다. 통신부(17)를 통하여 송수신되는 출입 인원 수 정보에는 식별정보(ID)가 포함되어 있으며, 제어부(16)는 통신부(17)를 통하여 공유되는 출입 인원 수 정보를 통하여 특정 층 또는 특정 영역의 복수개의 출입 구역으로 입출하는 인원 수 정보를 실시간으로 파악할 수 있다.
또한, 표시부(12)를 제어하여 상기 건물내 출입 인원 수를 표시부(12)를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다. 이 때, 제어부(16)는 타 비상 유도등(10)으로부터 수신한 특정 층 또는 특정 영역에 대한 출입 인원 수 정보를 합산하여 인원 수 정보를 실시간으로 표시할 수 있다.
또한, 제어부(16)는 표시부(12)를 제어하여 가스 센서에서 감지한 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 출력할 수 있다.
또한, 제어부(16)는 적외선 이미지 센서(13)의 팬틸트부(20)를 제어할 수 있다. 팬틸트부(20)는 팬(Pan, 수평방향) 및 틸트(Tilt, 수직 방향) 2개의 모터를 구동하여 적외선 이미지 센서(13)의 촬영 영역을 제어할 수 있다. 팬틸트부(20)는 제어부(16)의 제어에 따라 특정 영역을 촬영하기 위하여 적외선 이미지 센서(13)의 지향 방향을 조절할 수 있다. 또한, 팬틸트부(20)는 제어부(16)의 제어에 따라 특정 개체를 트래킹하기 위하여 적외선 이미지 센서(13)의 지향 방향을 조절할 수 있다.
통신부(17)는 타 비상 유도등(10) 또는 비상 상황 서버(30) 중 적어도 하나와 데이터 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 통신부(17)는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), 와이 파이(Wi-Fi), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등의 원거리 통신 기술을 사용하여 데이터 통신을 수행할 수 있다.
또는 통신부(17)는 블루투스, RFID(RadioFrequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비, 인접 자장 통신(NFC) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는, USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등의 근거리 통신 기술을 사용하여 데이터 통신을 수행할 수 있다.
예를 들면, 통신부(17)는 근거리 통신 기술을 사용하여 타 비상 유도등(10)과 데이터 통신을 수행하고, 원거리 통신 기술을 사용하여 비상 상황 서버(30)와 데이터 통신을 수행할 수 있다, 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 건물내 제반 사항 등을 고려하여 다양한 통신 기술이 사용될 수 있다.
통신부(17)는 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버(30)에 전송할 수 있다.
또한, 통신부(17)는 비상 상황 서버(30)에게 적외선 이미지 데이터를 포함하는 학습용 데이터를 전송하며, 비상 상황 서버(30)로부터 수신한 파라미터를 출입 인원 관리용 알고리즘에 적용하여 출입 인원을 파악할 수 있다.
실시예에서 비상 상황 서버(30)는 데이터 처리부(15)의 동작을 수행할 수 있다, 즉, 비상 상황 서버(30)는 비상 유도등(10)으로부터 수신한 적외선 이미지 데이터를 이용하여, 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다. 비상 상황 서버(30)는 학습된 뉴럴 네트워크의 은닉층의 파라미터를 추출하여 각 비상 유도등(10)에 전송함으로써, 데이터 처리부(15)에서 수행하는 기계 학습 과정을 대신 수행할 수 있다. 이를 통하면, 각 비상 유도등(10)에서 방대한 양의 데이터를 처리하여 기계 학습을 수행하는 과정을 보다 고 성능의 단일 서버에서 수행하게 되고, 각 비상 유도등(10)의 데이터 처리부(15)는 비상 상황 서버(30)로부터 수신한 파라미터를 뉴럴 네트워크에 적용하여 사람의 형상을 인식할 수 있다.
또한, 비상 상황 서버(30)는 다수의 출입문을 고려하여 초기 그룹화된 비상유도등(10)의 통신부(17)에서 전송된 정보를 연산하여 해당 그룹의 비상유도등 표시부(12)에 현재 잔류인원을 표시할 수 있다. 즉, 비상 상황 성버(30)는 특정 층 또는 특정 영역에 배치된 복수개의 비상 유도등(10)을 그룹화하고, 그룹화 된 비상 유도등(10)의 통신부(17)에서 전송된 정보를 종합하여 해당 그룹의 영역내 출입 인원 수 정보를 산출할 수 있다. 비상 상황 서버(30)는 산출된 출입 인원 정보를 각 비상 유도등(10)의 통신부(17)로 전송하여 이를 표시하도록 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 비상 상황 서버(30)는 복수의 비상 유도등(10)의 통신부(17)로부터 학습용 데이터를 수신 받으며, 이들 학습용 데이터를 재학습(re-training)하여 파라미터를 추출한다. 비상 상황 서버(30)는, 예를 들어 딥러닝 기법을 이용하여 학습용 데이터를 학습할 수 있으나, 이로 제한되는 것은 아니며, 다양한 기법을 이용하여 학습용 데이터를 학습하고, 파라미터를 추출할 수 있다.
여기서, 비상 유도등(10)은 로컬 머신과 혼용될 수 있으며, 비상 상황 서버(30)는 건물내에 설치된 복수의 비상 유도등(10)으로부터 학습용 데이터를 수집할 수 있다.
실시예에 따른 비상 유도등(10)은 적외선 이미지 데이터를 전처리하여 학습용 데이터를 선별하며, 선별한 학습용 데이터만을 비상 상황 서버(30)에게 전송할 수 있다. 이에 따라, 비상 유도등(10)과 비상 상황 서버(30) 간의 통신 트래픽을 줄일 수 있으며, 비상 상황 서버(30)의 연산량을 줄일 수 있다.
또한, 통신부(17)는 타 비상 유도등(10)의 통신부(17)를 통하여 출입 인원 수 정보를 송수신할 수 있다. 통신부(17)는 타 비상 유도등(10)으로 출입 인원 수 정보를 송신하거나 타 비상 유도등(10)으로부터 출입 인원 수 정보를 수신함으로써, 출입 인원 수 정보를 공유할 수 있다.
데이터베이스(18)는, 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 비상 유도등(10)은 인터넷(internet) 상에서 데이터베이스의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.
데이터베이스(18)는 적외선 이미지 센서(13)에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 저장할 수 있으며, 과거 일정 기간 동안의 적외선 이미지 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터베이스(18)는, 비상 유도등(10)이 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장할 수 있으며, 데이터 처리부(15)가 기계 학습을 수행하기 위해 필요한 알고리즘 및 이에 적용되는 파라미터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터베이스(18)는, 다양한 사용자 인터페이스(User Interface: UI) 또는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface: GUI)를 저장할 수 있다.
가스 센서(19)는 비상 유도등(10)이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지할 수 있다. 가스 센서(19)는 하우징(11)의 가장자리 또는 콘솔부(14)의 외벽에 마련될 수 있다. 가스 센서(19)는 비상 유도등(10)의 가장 자리 또는 하우징(11) 표면에 설치될 수 있다. 예를 들면, 가스 센서(19)는 접촉 연소식 센서, 반도체센서(Pd게이트　MOSFET), 세라믹 가스센서(ZnO,　F2O3,　SnO2,　NiO,　CoO)를 포함할 수 있다.
도3은 실시예에 따른 비상 유도등의 동작 순서도이다.
도3을 참조하면, 먼저 적외선 이미지 센서는 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영할 수 있다(S301).
다음으로, 데이터 처리부는 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식할 수 있다(S302).
다음으로, 제어부는 인식된 사람의 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트할 수 있다(S303).
다음으로, 제어부는 표시부를 제어하여 건물내 출입 인원 수를 시각적으로 출력할 수 있다(S304).
다음으로, 통신부는 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송할 수 있다(S305).
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는　기록매체　내지 저장매체도 들 수 있다.
본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 비상 유도등
11: 하우징
12: 표시부
13: 적외선 이미지 센서
14: 콘솔부
15: 데이터 처리부
16: 제어부
17: 통신부
18: 데이터베이스
19: 가스 센서
20: 팬틸트부
30: 비상 상황 서버

Claims (13)

  1. 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징;
    상기 하우징의 상부 또는 하부에 마련되는 콘솔부;
    상기 하우징 후면의 내부 공간에 배치되어 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부;
    상기 하우징의 하단부 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되며, 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 적외선 이미지 센서;
    상기 하우징의 가장자리 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되는 가스센서;
    상기 콘솔부의 내부 수용공간에 마련되며, 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 데이터 처리부; 및 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 제어부를 포함하며,
    상기 표시부는 비상구 안내표시 기호 영역, 출입 인원 표시 영역 및 가스 농도 표시 영역으로 구분되어 복수개의 LD 또는 LED가 7세그먼트 형태로 배치되고, 상기 출입 인원 표시 영역 및 상기 가스 농도 표시 영역을 구성하는 개별 LD 또는 LED는 상기 제어부의 제어에 따라 온/오프 동작을 수행하여 안내표시 기호, 출입 인원, 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 표시하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터를 입력층으로 하여, 상기 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고, 상기 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터 상에서 헤드부와 바디부를 분류하여 상기 사람의 형상을 인식하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 통신부를 더 포함하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징; 상기 하우징의 상부 또는 하부에 마련되는 콘솔부; 상기 하우징 후면의 내부 공간에 배치되며, 비상구 안내표시 기호 영역, 출입 인원 표시 영역 및 가스 농도 표시 영역으로 구분되어 복수개의 LD 또는 LED가 7세그먼트 형태로 배치되어 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부; 상기 하우징의 하단부 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되는 적외선 이미지 센서; 상기 하우징의 가장자리 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되는 가스센서; 상기 콘솔부의 내부 수용공간에 마련되는 데이터 처리부; 및 제어부를 포함하여 구성되는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법에 있어서,
    상기 비상 유도등에 설치된 상기 적외선 이미지 센서가 열 적외선을 수신하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 단계;
    상기 데이터 처리부가 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 단계;
    상기 가스 센서가 상기 비상 유도등이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지하는 단계;
    상기 제어부가 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 단계; 및
    상기 표시부는 상기 출입 인원 표시 영역 및 상기 가스 농도 표시 영역을 구성하는 개별 LD 또는 LED가 상기 제어부의 제어에 따라 온/오프 동작을 수행하여 안내표시 기호, 출입 인원, 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 표시하는 단계를 포함하는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    통신부가 상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 단계를 더 포함하는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제8항 또는 제10항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한　기록매체.
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