KR102425644B1 - 인공지능 기반 연기 감지 시스템 - Google Patents

인공지능 기반 연기 감지 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102425644B1
KR102425644B1 KR1020210138877A KR20210138877A KR102425644B1 KR 102425644 B1 KR102425644 B1 KR 102425644B1 KR 1020210138877 A KR1020210138877 A KR 1020210138877A KR 20210138877 A KR20210138877 A KR 20210138877A KR 102425644 B1 KR102425644 B1 KR 102425644B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
concentration
fire
smoking
carbon monoxide
detection unit
Prior art date
Application number
KR1020210138877A
Other languages
English (en)
Inventor
혁 권
Original Assignee
혁 권
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 혁 권 filed Critical 혁 권
Priority to KR1020210138877A priority Critical patent/KR102425644B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102425644B1 publication Critical patent/KR102425644B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
    • G01N21/53—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
    • G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0062—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display
    • G01N33/0063—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display using a threshold to release an alarm or displaying means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B3/00—Audible signalling systems; Audible personal calling systems
    • G08B3/10—Audible signalling systems; Audible personal calling systems using electric transmission; using electromagnetic transmission
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
    • G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N2015/0096—Investigating consistence of powders, dustability, dustiness

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템은 구비된 레이저 센서를 통해 PM 농도를 측정하고, 구비된 일산화탄소 센서를 통해 일산화탄소 농도를 측정하며, 구비된 VoC 센서를 통해 VoC 농도를 측정하여 무선 네트워크를 통해 전달하는 감지부; 및 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상기 감지부로 전달한 후, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 상기 감지부로 전달하는 관리서버를 포함하며, 상기 감지부는 상기 관리서버를 통해 전달된 1차 판단 결과를 디스플레이를 이용하여 안내하고, 2차 판단 결과를 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고한다.

Description

인공지능 기반 연기 감지 시스템{ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED SMOKE DETECTION SYSTEM}
본 발명은 클라이언트 기반의 인터넷 네트워크를 이용한 흡연 및 화재 감지 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 융합 센서에 따른 통합 알고리즘을 이용한 인공지능 기반의 흡연 및 화재 감지 시스템에 관한 것이다.
공공장소나 건물 내에서 흡연 발생 시 주위 사람들의 건강에 직접적으로 피해를 줄 뿐 아니라, 흡연으로 인해 발생되는 담배 냄새는 사람들에게 불쾌감을 유발하게 된다. 이와 같이, 흡연에 의한 여러 가지 문제점들이 사람들 사이에서 논의되면서, 공공장소 및 실내에서의 흡연이 점차 금지되고 있으며, 지하철역 10m가 금연구역으로 지정되거나, 일부 지자체에서는 대로변을 금연구역으로 지정하는 등 금연구역이 점차 확대되고 있다.
이와 같이, 금연구역이 점차 확대되면서 흡연 구역을 별도로 지정하고 있으나, 흡연 구역이 가지는 여러 불편함으로 금연구역 내 흡연자들이 종종 존재하고 있다. 그러나 금연 구역은 매우 넓고 멀리 떨어져 있어 이러한 금연 구역을 일일이 확인하기 매우 어려우며, 각 건물의 화장실이나 공공장소 화장실과 같은 화재에 취약한 은밀한 장소는 단속이 용이하지 않다. 이러한 금연 구역에 대한 직접적인 단속은 물리적, 비용적 측면에서 매우 비효율적이므로, 일반적으로 금연 구역에서의 흡연은 흡연감지기를 통해 단속하는 것이 일반적이다.
일반적으로 사용되는 흡연감지기는 연기감지기로서 이온화식 감지기나 광전식 감지기를 사용한다. 이온화식 감지기는 저전력으로 동작이 가능하지만 감도가 낮고 방사선 물질을 사용하므로 사용이 점차 줄어들고 있다. 한국 공개특허공보 10-2017-0090366호와 같은 광산란 방식 감지기는 높은 성능을 가지지만 전력 소모가 커 별도의 전원이 요구되어 설치에 전력 설비가 요구되어 높은 가격을 가진다. 또한, 이외에 일산화탄소 감지기를 사용하고 있으나, 일산화탄소 감지기는 측정 반응에 소정의 시간이 요구되어 반응이 느린 단점을 가진다. 특히, 흡연 감지의 경우 지속적인 흡연이 감지되기 보다는 흡연자가 방문하여 짧은 시간에 흡연을 한 후 이동하기 때문에 보다 빠른 측정 반응이 요구되고 있는 실정이다.
또한, 흡연 시 담배꽁초를 제대로 처리하지 않는 경우 화재 발생의 위험성이 높으며, 특히 흡연이 자주 이루어지는 화장실 등은 상대적으로 인적이 드물어 화재 발생 시 즉각적인 대처가 어려운 실정이다.
한국 공개특허공보 10-2017-0090366호
본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인공지능 기반의 감지 구조를 통해 연기를 빠르게 감지하여 안내 및 경보를 제공할 수 있으며, 센서의 오동작을 최소화하고, 센서 융합을 통해 화재 발생과 흡연 발생을 정확하게 구분하여 잘못된 판단을 없앨 수 있는 인공지능 기반 연기 감지 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 무선 인터넷 네트워크를 통해 감지된 정보에 기초한 안내를 빠르고 정확하게 사용자에게 안내할 수 있는 스마트 IoT 흡연 및 화재 감지 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 상기 및 다른 목적과 이점은 바람직한 실시예를 설명한 하기의 설명으로부터 분명해질 것이다.
상기 목적은, 구비된 레이저 센서를 통해 PM 농도를 측정하고, 구비된 일산화탄소 센서를 통해 일산화탄소 농도를 측정하며, 구비된 VoC 센서를 통해 VoC 농도를 측정하여 무선 네트워크를 통해 전달하는 감지부; 및 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상기 감지부로 전달한 후, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 상기 감지부로 전달하는 관리서버를 포함하며, 상기 감지부는 상기 관리서버를 통해 전달된 1차 판단 결과를 디스플레이를 이용하여 안내하고, 2차 판단 결과를 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하는 인공지능 기반 연기 감지 시스템에 의해 달성된다.
바람직하게는, 관리서버는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 모두 흡연에 해당하면 흡연으로 2차 판단 결과를 산출하고, PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 모두 화재에 해당하면 화재로 2차 판단 결과를 산출하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 관리서버는 PM 농도가 흡연 또는 화재에 대응하고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중에서 어느 하나가 흡연이고 다른 하나가 화재인 경우, 흡연으로 2차 판단 결과를 산출하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 관리서버는 PM 농도가 흡연 또는 화재에 대응하고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중에서 어느 하나가 흡연이고 다른 하나가 화재인 상태에서 일산화탄소 농도 또는 VoC 농도가 5분 이상 화재 상태로 농도가 유지되면 판단 결과를 흡연에서 화재로 전환하여 상기 감지부로 전달하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 관리서버는 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 흡연 또는 화재로 판단되고, PM 농도가 흡연 또는 화재가 아닌 정상상태일 경우, 일산화탄소 센서 및 VoC 센서가 오동작 한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 상기 감지부는 공기 상태, 흡연 및 화재를 전광판에 표시하는 도트 매트릭스; 감지부가 설치된 장소의 온도를 측정하는 온도 센서; 및 감지부가 설치된 장소에서 발생되는 움직임을 측정하는 모션 센서;를 더 포함하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 감지부는 구비된 모션 센서에서 움직임이 감지되지 않는 경우 일산화탄소 센서 및 VoC 센서를 비활성 상태로 유지하고, 모션 센서가 감지된 경우 일산화탄소 센서 및 VoC 센서를 활성화 상태로 전환하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 감지부는 상기 관리서버로부터 수신된 2차 판단 결과가 흡연 또는 화재일 경우 구비된 IP 카메라를 이용하여 해당 장소를 촬영하는 것일 수 있다.
바람직하게는, 감지부는 위치 정보를 통해 각각의 감지부에 대해 화재위험시설이 위치한 장소는 상급 위험순위, 건물 내부 장소는 중급 위험순위, 야외 장소는 하급 위험순위를 부여하고, 상급 위험순위에 해당하는 감지부인 경우, 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상급 위험신호와 함께 감지부로 전달하여, 감지부가 수신된 1차 판단 결과를 바로 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하도록 하고, 중급 위험순위에 해당하는 감지부인 경우, 경우 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 감지부로 전달한 후 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 감지부로 전달하여, 감지부가 1차 판단 결과를 디스플레이를 이용하여 안내하고, 2차 판단 결과를 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하도록 하며, 하급 위험순위에 해당하는 감지부인 경우, 1차 판단 결과를 감지부로 전달하지 않고, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과만을 감지부로 전달하여, 감지부가 2차 판단 결과만을 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하도록 하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템은 레이저 센서, 일산화탄소 센서 및 VoC 센서를 통합하여 현재 상황에 대한 빠른 감지와 안내를 제공할 수 있으며, 높은 미세먼지, 흡연 및 화재를 정확하게 구분하여 안내 및 경보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템은 실시간으로 공기 상황을 감시하고 무선 인터넷 네트워크를 통해 관제 통합 서버에 정보를 전달하여 관리자가 해당 장소의 상태를 빠르고 정확하게 확인할 수 있다.
다만, 본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 판단 결과 산출 알고리즘을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 구성도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 본 명세서에서 사용되는 용어 및 단어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 발명의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 후술하는 실시예에서 사용된 용어는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
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.
도면에서 여러 층 및 영역을 명확하게 표현하기 위하여 두께를 확대하여 나타내었다. 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 붙였다. 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "위에" 있다고 할 때, 이는 다른 부분 "바로 위에" 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다. 반대로 어떤 부분이 다른 부분 "바로 위에" 있다고 할 때에는 중간에 다른 부분이 없는 것을 뜻한다.
달리 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야의 숙련자에 의해 통상적으로 이해되는 바와 동일한 의미를 갖는다. 상충되는 경우, 정의를 포함하는 본 명세서가 우선할 것이다. 또한 본 명세서에서 설명되는 것과 유사하거나 동등한 방법 및 재료가 본 발명의 실시 또는 시험에 사용될 수 있지만, 적합한 방법 및 재료가 본 명세서에 기재된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템은 감지부(100), 무선 네트워크(200) 및 관리서버(300)를 포함한다.
감지부(100)는 설치된 장소의 흡연, 화재 및 미세먼지를 감지하는 통합 감지기로서, 각각의 감지부(100)는 감지가 필요한 장소에 각각 설치된다. 예를 들어, 감지부(100)는 흡연 및/또는 화재에 대한 감시가 필요한 공공장서, 건물 내부, 화장실 및 금연장소나 화재위험 장소 등에 설치되는 것이 바람직하다.
감지부(100)는 레이저 센서(110), 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)를 통합하여 구비한다.
레이저 센서(110)는 관측 체적에 레이저를 조사하여, 관측 체적에 존재하는 입자가 레이저에 의해 산란되고 산란된 빛을 구비된 포토 다이오드을 통해 전기적 신호로 변환하여, 대기 중에 존재하는 미세 입자의 질량 농도로부터 PM 농도를 측정한다. 레이저 센서(110)는 측정 가능한 요인이 대기 중에 존재하는 입자의 PM 농도만을 감지할 수 있으나, 측정부터 감지까지의 반응 속도가 매우 빨라 빠른 측정 결과를 도출할 수 있다. 특히, 레이저 센서(110)가 PM-2.5(2.5㎛ 미만의 입자)를 측정하도록 하는 것이 바람직하다.
일산화탄소 센서(120)는 일산화탄소를 감지하는 감지기로서, 전기 화학식 센서를 사용하여 대기 중의 일산화탄소 농도를 측정한다. 일산화탄소 센서(120)는 구비된 전기 화학식 센서를 사용하여, 공기 중에 포함된 일산화탄소 성분이 전기 화학식 센서의 내부 감응전극에 확산되어 도달하면 일산화탄소가 이산화탄소로 산화될 때 발생하는 전자의 양을 감지하여 일산화탄소의 농도를 측정한다.
그리고 VoC 센서(130)는 휘발성 유기 화합물을 검출하는 감지기로서, 대기중에 존재하는 휘발성 유기화합물(VoC)의 농도를 측정한다.
감지부(100)는 구비된 레이저 센서(110), 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)에 의해 측정된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 무선 네트워크(200)를 이용하여 관리서버(300)로 전달한다. 이를 위해, 감지부(100)는 무선 통신 인터페이스를 구비하는 것이 바람직하다. 감지부(100)에 사용되는 무선 통신 인터페이스는 Wi-Fi와 같은 무선랜이나 LTE와 같은 다양한 무선 통신 인터페이스가 사용될 수 있다.
또한, 감지부(100)는 설치되는 장소와 설치 목적에 따라 하나 이상의 감지부(100)가 분산 배치될 수 있다. 이때, 감지부(100)가 설치되는 위치는 설치되는 장소의 구조에 대응하여 위치가 결정되며, 공간이 좁은 화장실 등에는 하나만 설치될 수 있으나, 넓은 공간에는 다수 개가 분산되어 설치된다. 또한, 주변이 인화물이 위치한 장소와 같은 화재 발생 시 큰 피해가 발생할 수 있는 장소는 화재 발생에 대한 감지뿐 아니라 화재를 유발할 수 있는 흡연 행위 또한 철저하게 금지되어야 하므로, 이러한 장소에는 다수의 감지부(100)가 분산 배치되는 것이 바람직하다.
감지부(100)는 측정된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 대한 데이터뿐 아니라, 각각의 개별 감지부(100)가 가지는 고유번호(ID)를 관리서버(300)로 함께 전달한다. 감지부(100)의 고유번호(ID)는 각각의 감지부(100)를 식별하는데 사용되며, 각각의 감지부(100)가 설치된 위치를 특정하는데 사용될 수 있다.
일산화탄소는 흡연이나 화재 시에도 발생하지만, 탄소가 포함된 연료가 산소가 부족한 환경 또는 저온의 환경에서 불완전연소 할 때도 일반적으로 생성되므로, 이와 같은 장소에 밀착되어 감지부(100)가 설치되는 경우 제대로 일산화탄소 농도를 측정할 수 없다. 따라서, 감지부(100)는 보일러나 엔진 설비 등과 같은 화석연료를 연소시켜 동작하는 장치로부터 이격시켜 설치되는 것이 바람직하다. 그리고 감지부(100)는 천장 또는 벽면 모두에 설치할 수 있으며 천장에서 10 내지 30.5cm를 이격하여 설치되는 것이 바람직하다. 또한, 감지부(100)는 실내 공간의 모퉁이 부분에서는 공기가 제대로 순환되지 않으므로, 모퉁이 부분에는 설치하지 않는 것이 바람직하다.
감지부(100)가 접촉연소식 센서를 사용하는 경우 열에 의한 센서 열화를 방지할 수 있도록, 고열이 발생하는 장소에서 이격하여 설치하는 것이 바람직하다.
관리서버(300)는 감지부(100)로부터 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 해당 감지부(100)가 설치된 장소의 현재상태를 판단한다.
관리서버(300)는 먼저 가장 반응 속도가 빠른 레이저 센서(110)에 의해 측정된 수신된 PM 농도에 기초하여 해당 장소의 상태를 파악한다. PM 농도가 기 설정된 기준 이상으로 측정될 경우 해당 위치의 공기를 '나쁨'으로 판단하고, PM 농도가 점차 증가함에 따라 '나쁨', '매우 나쁨', '흡연' 및 '화재'로 순차적으로 판단한다.
레이저 센서(110)는 반응속도가 빨라 빠른 측정 결과를 도출할 수 있으나, 레이저 센서(110) 자체만으로 흡연 및 화재를 판단하는 것은 정확도가 떨어지는 문제를 가진다. 레이저 센서(110)는 공기 중에 존재하는 입자의 농도를 판단하는 것으로, 흡연 및 화재로 인해 높은 농도가 측정되기도 하지만, 미세먼지가 심하거나 설치된 장소에 먼지가 많거나 특정 상황에 의해 일시적으로 먼지와 같은 공기 중의 입자가 증가하는 경우 흡연 및 화재와 관계없이 측정 농도가 높아질 수 있다.
따라서, 우선 관리서버(300)는 레이저 센서(110)를 통해 측정된 PM 농도를 통해 1차 판단 결과를 우선적으로 산출하여 최대한 빠른 시간에 1차 안내를 전달함과 동시에, 해당 감지부(100)의 다른 데이터를 이용하여 흡연 및 화재에 대한 세부 판단을 2차로 전달한다.
관리서버(300)에서는 감지부(100)의 레이저 센서(110)로부터 측정된 PM 농도로부터 1차 상태를 파악하고, 파악된 1차 상태에 기초하여 해당 감지부(100)에 1차 판단 결과를 전달한다. 이때, 감지부(100)는 전달된 1차 판단 결과를 구비된 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. 예를 들어, 관리서버(300)는 수신된 PM 농도가 300 내지 800 ug/m2인 경우 '흡연'으로 판단하고, 800 ug/m2 초과인 경우에는 '화재'로 판단하여 감지부(100)로 1차 판단 결과를 전달한다. 다만, 1차 판단 결과는 정확도보다는 빠른 안내에 중점을 둔 것으로, 보다 정확한 2차 판단을 전달받기 전까지 감지부(100)는 경고 음성이나 메시지를 발생하지 않고 디스플레이에만 상황을 표시하여 오동작에 의한 피해를 최소화할 수 있다.
다음으로, 1차 판단 결과를 감지부(100)로 전달한 관리서버(300)는 PM 농도와 함께 수신된 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 함께 고려하여 2차 판단 결과를 생성한다.
2차 판단 결과에서 관리서버(300)는 수신된 일산화탄소 농도에 기초하여 흡연 및 화재를 판단한다. 일례로, 관리서버(300)는 수신된 일산화탄소 농도가 5 내지 500ppm인 경우 '흡연'으로 판단하고, 500ppm 초과인 경우 '화재'로 판단할 수 있다.
또한, 관리서버(300)는 수신된 VoC 농도에 기초하여 흡연 및 화재를 판단한다. 일례로, 관리서버(300)는 VoC 농도가 5 내지 500ppm인 경우 '흡연'으로 판단하고, 500ppm 초과인 경우 '화재'로 판단할 수 있다.
이와 같이, 관리서버(300)는 PM 농도를 기초로 하고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중 어느 하나를 함께 이용하여 2차 판단 결과를 산출할 수 있으며, 또한, 관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도의 세 가지 데이터를 모두 통합하여 2차 판단 결과를 산출할 수 있다. 이때, 관리서버(300)는 보다 정확한 결과를 도출하기 위하여 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도의 세 가지 데이터를 모두 통합하여 2차 판단 결과를 산출하는 것이 바람직하다.
관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 모두 '흡연'에 해당하면, 흡연으로 2차 판단 결과를 산출한다. 그리고 관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 모두 '화재'에 해당하면, 화재로 2차 판단 결과를 산출한다.
또한, 관리서버(300)는 PM 농도가 '흡연'이고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중에서 어느 하나만 '흡연'에 해당하고, 나머지 하나는 '화재'에 해당할 경우, 즉 일산화탄소 농도와 VoC 농도가 대응하는 판단 기준이 서로 다른 경우, 우선 '흡연'으로 2차 판단 결과를 산출한다. 이후 관리서버(300)는 일산화탄소 농도 또는 VoC 농도 중에서 '화재'에 해당하는 농도를 지속적으로 관측하여 해당 농도의 지속시간이 기 설정된 기준 이상 유지될 경우 '흡연'으로 판단된 2차 판단 결과를 '화재'로 전환하여 '화재'에 해당하는 3차 판단 결과를 산출한다. 즉, 관리서버(300)는 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 모두가 동일하게 '흡연' 또는 '화재'일 경우 해당 상황을 해당하는 '흡연' 또는 '화재'로 판단하고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 가리키는 결과가 동일하지 않을 경우 우선 '흡연'으로 판단하고, 지속시간이 기준 시간 이상을 경우 '화재'로 전환한다. 이는 일반적으로 '흡연'의 경우 담배 1가치를 피우는 시간 동인 지속되므로 농도의 지속시간이 길지 않으며 통상적으로 5분 이내의 시간을 가질 것이며, 지속시간이 5분이 넘어가 길어지는 경우 흡연이 아닌 화재의 가능성이 높아지는 것이므로, 관리서버(300)에서는 이를 반영하여 '흡연'에서 '화재'로 판단을 전환하게 된다.
관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 통해 산출된 1차 판단 결과 및 2차 판단 결과를 감지부(100)로 전달하여, 감지부(100)를 통해 판단 결과를 통보하도록 한다. 이때, 감지부(100)는 1차 판단 결과는 디스플레이를 통해서만 결과를 안내하고, 2차 판단 결과에 따라 '흡연' 및/또는 '화재' 사실을 디스플레이와 함께 음성 및 경보와 경고등을 통해 경고함으로써, 1차 안내로 빠르게 현재 상황을 통보하고, 2차 안내를 통해 보다 정확한 경보를 사용자에게 통보할 수 있다. 또한, 관리서버(300)는 1차 판단 결과 및 2차 판단 결과를 관리서버(300)를 통제하는 관리자에게 전달하며, 전달 수단은 관리서버(300)의 모니터 및 스피커를 통해 전달할 수 있으며, 관리자의 스마트폰과 같은 모바일 단말을 통해 전달할 수 있다.
또한, 관리서버(300)는 감지부(100)로부터 수신된 고유번호(ID)에 기초하여 '흡연' 또는 '화재'가 발생한 구체적인 위치를 특정하여, 해당 감지부(100)가 설치된 위치에 발생한 화재 발생에 대응하도록 할 수 있으며, 해당 감지부(100)의 관리자 또는 단속반이 해당 감지부(100)가 설치된 위치에 발생한 '흡연'을 단속할 수 있도록 한다.
또한, 관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 통해 감지부(300)에 구비된 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)의 정상상태를 판단할 수 있다. 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)는 설치 후 시간 경과에 따라 캘리브레이션 문제가 발생하게 된다. 따라서, 관리서버(300)는 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 '흡연' 또는 '화재'로 판단되지만, PM 농도가 '흡연' 및 '화재'가 아닌 정상상태일 경우, 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)가 오동작 한 것으로 판단한다. 이 경우, 관리서버(300)는 관리자에게 해당 감지부(100)의 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)에 보수가 필요한 것을 전달한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 판단 결과 산출 알고리즘을 나타내는 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템에서 관리서버(300)는 감지부(100)에서 PM 농도가 감지(S101)되면, PM 농도에 기초하여 1차 판단 결과를 산출한다(S102). PM 농도는 레이저 센서(110)에 의해 측정되는 것으로, 레이저 센서(110)는 빠른 반응속도를 가져 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)보다 빠르게 측정이 가능하다. 따라서, 관리서버(300)는 우선 레이저 센서(110)로 측정된 PM 농도에 기초하여 공기 상태를 파악하고 흡연 또는 화재 여부를 판단하여 1차 판단 결과를 산출한다. 이때, 먼저 산출된 1차 판단 결과는 감지부(100)로 전달되어 디스플레이 또는 도트 매트릭스를 통해 사용자에게 우선적으로 안내한다.
다음으로, 감지부(100)에서 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 감지(S203)되면, 관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도의 판단 기준이 모두 흡연 또는 화재로 동일한지 여부를 판단한다(S204). 그리고 모두의 판단 결과가 흡연 또는 화재로 동일한 경우 해당 결과에 따라 흡연 또는 화재로 2차 판단 결과를 산출한다(S205).
만일 S204 단계에서 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중에서 어느 하나는 흡연에 해당하고 나머지 하나가 화재로 판단된다면, 관리서버(300)는 흡연으로 2차 판단 결과를 산출한다(S206). 그리고 관리서버(300)는 지속적으로 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 관찰하여 기 설정된 지속시간 경과에도 화재에 대응하는 기준으로 농도가 유지될 시 화재로 판단 결과를 전환한다(S207). 이와 같이, 본 발명에서는 일산화탄소 센서 및 VoC 센서를 함께 활용하여 흡연과 화재의 판단 정확성을 높이고, 이들의 측정 결과가 서로 상반되는 경우 농도 변화를 지속적으로 관찰하여 최종적으로 판단하여 판단 결과의 정확성을 더욱 높일 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 구성도이다.
도 1 및 도 3을 참조하면, 인공지능 기반 연기 감지 시스템의 다른 일례에서 감지부(100)는 레이저 센서(110), 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)를 포함하고, 모션 센서(140) 및 온도 센서(150)와 디스플레이(160), 음성 출력부(170), 상태 표시등(180) 및 도트 매트릭스(190)를 더 포함한다. 이하, 도 2에 관한 설명에서 도 1과 중복되는 내용은 생략한다.
관리서버(300)는 레이저 센서(110), 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)와 함께 모션 센서(140) 및 온도 센서(150)를 함께 활용하여 상태를 판단한다.
온도 센서(130)는 해당 위치의 온도를 측정하여 관리서버(300)로 전달하고, 관리서버(300)는 수신된 온도를 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 반영하여 온도보상을 수행한다.
모션 센서(140)는 해당 감지기(100)가 설치된 위치에 움직이는 물체가 존재하는지 여부를 확인하는 것으로, 일례로서 모션 센서(140)가 감지되지 않는 경우, 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)를 비활성 상태로 유지하고, 모션 센서(140)가 감지된 경우 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)를 활성화상태로 전환하여 소모 전력을 줄일 수 있다.
모션 센서(140)는 PIR 모션 센서, 레이저(Radar) 및 적외선 센서와 같은 센서를 사용할 수 있으며, 이외에 열화상 카메라 등을 사용할 수 있다. 특히, 열화상 카메라를 사용하는 경우, 열화상 카메라를 통해 열원 발생을 식별할 수 있다.
디스플레이(160)는 관리서버(300)로부터 수신된 1차 판단 결과 및 2차 판단 결과를 화면에 표시하여 사용자에게 안내 및 경보한다. 디스플레이(160)는 일반적으로 널리 사용되는 LCD 또는 LED 디스플레이 등이 사용될 수 있으며, 이외에 다양한 디스플레이 장치가 사용될 수 있다.
음성 출력부(170)는 관리서버(300)로부터 수신된 1차 판단 결과 및 2차 판단 결과를 음성으로 전달한다. 예를 들어, PM 농도에 따라 공기 상태를 아주 좋음, 좋음, 나쁨, 매우 나쁨 등을 표시하거나 흡연 발생 시 금연 안내를 통지하고 화재 발생 시 화재 발생을 통보할 수 있다.
상태 표시등(180)은 음성 출력부(170)와 대응하여 해당 상황을 표시등을 통해 표시하거나 화재 발생 시 화재 발생을 표시할 수 있다.
도트 매트릭스(190)는 감지 상황에 따른 상태를 전광판 형태로 표시하는 것으로, 일례로서 32x32 또는 32x64의 도트를 가지는 LED 도트인 것이 바람직하다. 본 발명에서는 도트 매트릭스(190)를 사용하여, 하트 캐릭터, 여러 아이콘, 문자 표시 등을 통해 음성 출력부(170) 및 상태 표시등(180)을 대신하여 상황을 안내하거나 이들과 함께 상황을 안내할 수 있다.
센서 단위 범위 1차 2차 3차 4차 5차 6차
레이저
센서		 Ug/m2 0~
1000		 0~15 16~50 51~100 100초과 300초과 800초과
전광판
표시
Figure 112021119249902-pat00001
Figure 112021119249902-pat00002
Figure 112021119249902-pat00003
Figure 112021119249902-pat00004
Figure 112021119249902-pat00005
Figure 112021119249902-pat00006
음성
메시지		 공기가
아주
좋아요		 공기가
좋아요		 공기가
나빠요		 공기가
매우
나빠요		 금연구역
입니다		 화재
발생
센서 단위 범위 1차 2차
일산화탄소
센서		 ppm 0~1000 5~500 500 초과
(5분 이상)
전광판 표시
Figure 112021119249902-pat00007
Figure 112021119249902-pat00008
음성메시지 금연구역입니다. 화재 발생
센서 단위 범위 1차 2차
VoC 센서 ppm 0~1000 5~500 500 초과
(5분 이상)
전광판 표시
Figure 112021119249902-pat00009
Figure 112021119249902-pat00010
음성메시지 금연구역입니다. 화재 발생
표 1 내지 표 3은 레이저 센서(110), 일산화탄소 센서(120) 및 VoC 센서(130)의 측정 농도에 기초하여 관리서버(300)에서 흡연 및 화재를 판단하는 농도 기준의 일례를 나타내고 있으며, 이에 따라 관리서버(300)로부터 수신된 1차 판단 결과 및 2차 판단 결과에 따른 도트 매트릭스(190)의 전광판 표시와 음성 출력부(170)의 음성메시지 일례를 나타낸다. 다만, 표 1 내지 3에 기재된 PM 농도 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 각각을 개별적으로 이용하여 흡연과 화재를 판단한 것은 설명의 편의를 위한 것으로, 상술한 도 1에 기재된 바와 같이, 관리서버(300)는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 융합하여 흡연 및 화재를 판단한다.
표 1 내지 표 3에 기재된 바와 같이, 본 발명에서는 감지부(100)를 통해 측정된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도를 통합하여 관리서버(300)에서 1차 판단 결과 및 2차 판단 결과를 산출하고, 이를 다시 감지부(100)로 전달하여 감지부(100)에 구비된 음성 출력부(170) 및 도트 매트릭스(190)와 이외에 디스플레이(160)과 상태 표시등(180) 등을 통해 사용자에게 상태를 안내할 수 있다.
그리고 본 발명의 인공지능 기반 연기 감지 시스템은 위치 정보를 이용하여 보다 세분화된 감지 경보를 통보할 수 있다.
관리서버(300)는 각각의 개별 감지부(100)에 대한 위치 정보를 통해 해당 감지부(100)가 설치된 위치를 특정한다. 이때, 감지부(100)의 위치 정보는 감지부(100) 설치 시 각 감지부(100)의 식별번호와 함께 설치 위치를 입력 받을 수 있으며, 감지부(100)에 연결된 무선 네트워크를 통해 위치를 판별하거나, 별도의 GPS를 감지부(100)에 설치하여 위치를 확인할 수 있다. 그리고 관리서버(300)는 위치 정보를 통해 설치된 위치가 특정된 각각의 감지부(100)에 대해 위험순위를 판단하여 위험순위를 부여한다.
감지부(100)는 주유소, 가스충전소 또는 공장시설과 같은 화재위험시설이 위치한 장소는 상급 위험순위를 부여하고, 지하주차장이나 실내 화장실과 같은 일반적인 건물 내부 장소는 중급 위험순위를 부여하며, 주변에 특별한 시설이 없는 실외 화장실과 같은 야외 장소는 하급 위험순위를 부여한다.
그리고 감지부(100)는 감지부(100)에 부여된 위험순위에 따라 판단 결과를 달리하여 각각의 감지부(100)에 판단 결과를 전달한다.
감지부(100)는 해당 감지부(100)가 상급 위험순위에 해당하는 경우 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상급 위험신호와 함께 감지부(100)로 전달한다. 이때, 감지부(100)는 1차 판단 결과와 함께 상급 위험신호가 수신되면, 수신된 1차 판단 결과를 바로 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하여, 위험 상황을 즉각적으로 주변에 경고하도록 한다. 이와 같이, 상급 위험순위인 경우 정확도 보다는 빠른 경고를 우선적으로 하도록 한다.
감지부(100)는 해당 감지부(100)가 중급 위험순위에 해당하는 경우 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 감지부(100)로 전달한 후, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 감지부(100)로 전달한다. 이를 통해, 감지부(100)는 중급 위험순위로 선별된 장소에 우선적으로 1차 판단결과를 통해 빠르게 상황을 전파하고, 2차 판단 결과를 통해 보다 정확한 상황을 전파한다.
또한, 감지부(100)는 해당 감지부(100)가 하급 위험순위에 해당하는 경우 1차 판단 결과를 감지부(100)로 전달하지 않고, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과만을 감지부(100)로 전달한다. 이와 같이, 하급 위험순위인 경우 흡연에 의한 문제나 화재 발생의 문제가 상대적으로 낮으므로, 빠른 상황전파 보다는 정확한 상황 전파를 우선하도록 한다.
본 발명에서는 상술한 바와 같이, 각각의 감지부(100)에 대해 위험순위를 달리 부여하고 위험순위에 따라 판단 결과를 달리 전달함으로써, 화재 발생 위험이 높은 상급 우선순위 장소에 대해서는 정확도보다 신속도를 우선시하고, 중급 우선순위 장소에 대해서는 정확도와 신속도의 균형을 맞추며, 화재 발생 위험이 낮고 화재 발생에 따른 피해가 상대적으로 낮은 하급 우선순위 장소에 대해서는 신속도보다 정확도를 우선시하여 경고를 전파할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 열화상 카메라를 모션 센서(140)로 활용하는 경우, 열화상 카메라를 통해 화재와 관련된 열원 발생 여부를 빠르고 정확하게 확인할 수 있다. 예를 들어, 상급 위험순위에 해당하는 감지부(100)인 경우, 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상급 위험신호와 함께 감지부(100)로 전달하여, 감지부(100)가 수신된 1차 판단 결과를 바로 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고함과 동시에 열화상 카메라로 해당 위치의 열원을 확인하여 화재를 야기시키는 또는 화재를 야기한 열원이 존재하는지 여부를 바로 확인할 수 있다.
또는, 중급 위험순위에 해당하는 감지부(100)에 대해, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 감지부(100)로 전달하여, 감지부(100)가 1차 판단 결과를 디스플레이를 이용하여 안내하고, 2차 판단 결과를 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하는 것과 동시에 열화상 카메라를 통해 해당 위치의 열원을 확인하여 화재를 야기시키는 또는 화재를 야기한 열원이 존재하는지 여부를 바로 확인할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 연기 감지 시스템에서 감지부(100)는 IP 카메라를 더 포함할 수 있다. IP 카메라는 관리서버(300)로부터 수신된 명령에 따라 동작하여 해당 위치의 영상을 촬영한다.
IP 카메라는 해당 장소를 촬영하여 정확한 상황을 파악하는데 도움이 되지만, 설치 장소에 따라 개인정보 보호에 문제가 될 수 있으며, 화장실과 같은 장소에서는 사용이 큰 문제가 된다. 따라서, 관리서버(300)는 평시에는 IP 카메라를 비활성 상태로 유지하고, 2차 판단 결과에 따라 '흡연' 및/또는 '화재'로 판단되는 경우 해당 감지부(100)에 포함된 IP 카메라를 동작시키는 것이 바람직하다. 이를 통해, '흡연'의 경우 IP 카메라를 통해 해당 흡연자를 정확하게 파악하여 단속할 수 있으며, '화재'의 경우 화재 상황에 대한 보다 빠르고 정확한 대응 조치를 취할 수 있다.
상술한 내용을 포함하는 본 발명은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체 또는 정보저장매체에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행함으로써 본 발명의 방법을 구현할 수 있다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.
이상 바람직한 실시예를 들어 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 전술한 실시예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당분야에서 통상의 지식을 가진자에 의하여 여러 가지 변형이 가능하다.
100: 감지부 110: 레이저 센서
120: 일산화탄소 센서 130: VoC 센서
140: 모션 센서 150: 온도 센서
160: 디스플레이 170: 음성 출력부
180: 상태 표시등 190: 도트 매트릭스
200: 무선 네트워크
300: 관리서버

Claims (8)

  1. 구비된 레이저 센서를 통해 PM 농도를 측정하고, 구비된 일산화탄소 센서를 통해 일산화탄소 농도를 측정하며, 구비된 VoC 센서를 통해 VoC 농도를 측정하여 무선 네트워크를 통해 전달하는 감지부; 및
    수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상기 감지부로 전달한 후, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 상기 감지부로 전달하는 관리서버;
    를 포함하며,
    상기 감지부는 상기 관리서버를 통해 전달된 1차 판단 결과를 디스플레이를 이용하여 안내하고, 2차 판단 결과를 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관리서버는 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 모두 흡연에 해당하면 흡연으로 2차 판단 결과를 산출하고, PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 모두 화재에 해당하면 화재로 2차 판단 결과를 산출하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관리서버는 PM 농도가 흡연 또는 화재에 대응하고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중에서 어느 하나가 흡연이고 다른 하나가 화재인 경우, 흡연으로 2차 판단 결과를 산출하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 관리서버는 PM 농도가 흡연 또는 화재에 대응하고, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도 중에서 어느 하나가 흡연이고 다른 하나가 화재인 상태에서 일산화탄소 농도 또는 VoC 농도가 5분 이상 화재 상태로 농도가 유지되면 판단 결과를 흡연에서 화재로 전환하여 상기 감지부로 전달하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 관리서버는 일산화탄소 농도 및 VoC 농도가 흡연 또는 화재로 판단되고, PM 농도가 흡연 또는 화재가 아닌 정상상태일 경우, 일산화탄소 센서 및 VoC 센서가 오동작 한 것으로 판단하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 감지부는 공기 상태, 흡연 및 화재를 전광판에 표시하는 도트 매트릭스;
    감지부가 설치된 장소의 온도를 측정하는 온도 센서; 및
    감지부가 설치된 장소에서 발생되는 움직임을 측정하는 모션 센서;
    를 더 포함하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 감지부는 구비된 모션 센서에서 움직임이 감지되지 않는 경우 일산화탄소 센서 및 VoC 센서를 비활성 상태로 유지하고, 모션 센서가 감지된 경우 일산화탄소 센서 및 VoC 센서를 활성화상태로 전환하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 감지부는,
    위치 정보를 통해 각각의 감지부에 대해 화재위험시설이 위치한 장소는 상급 위험순위, 건물 내부 장소는 중급 위험순위, 야외 장소는 하급 위험순위를 부여하고,
    상급 위험순위에 해당하는 감지부인 경우, 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 상급 위험신호와 함께 감지부로 전달하여, 감지부가 수신된 1차 판단 결과를 바로 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하도록 하고,
    중급 위험순위에 해당하는 감지부인 경우, 경우 수신된 PM 농도에 기초하여 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 1차 판단 결과를 감지부로 전달한 후 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과를 감지부로 전달하여, 감지부가 1차 판단 결과를 디스플레이를 이용하여 안내하고, 2차 판단 결과를 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하도록 하며,
    하급 위험순위에 해당하는 감지부인 경우, 1차 판단 결과를 감지부로 전달하지 않고, 수신된 PM 농도, 일산화탄소 농도 및 VoC 농도에 기초하여 기 설정된 농도 범위에 따라 흡연 발생 및 화재 발생을 판단하여 산출된 2차 판단 결과만을 감지부로 전달하여, 감지부가 2차 판단 결과만을 디스플레이, 음성 및 경보를 함께 이용하여 경고하도록 하는, 인공지능 기반 연기 감지 시스템.
KR1020210138877A 2021-10-18 2021-10-18 인공지능 기반 연기 감지 시스템 KR102425644B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210138877A KR102425644B1 (ko) 2021-10-18 2021-10-18 인공지능 기반 연기 감지 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210138877A KR102425644B1 (ko) 2021-10-18 2021-10-18 인공지능 기반 연기 감지 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102425644B1 true KR102425644B1 (ko) 2022-07-27

Family

ID=82701487

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210138877A KR102425644B1 (ko) 2021-10-18 2021-10-18 인공지능 기반 연기 감지 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102425644B1 (ko)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170090366A (ko) 2016-01-28 2017-08-07 닛폰 도라이 케미카루 가부시키가이샤 광전식 연기 감지기
KR101864304B1 (ko) * 2017-12-01 2018-06-04 한국토지주택공사 이종 센싱 데이터 기반 자동 화재 탐지 방법 및 장치
KR101903692B1 (ko) * 2018-04-12 2018-10-02 (주)텔코코리아아이에스 스마트형 화재 감지기
KR20200086454A (ko) * 2019-01-09 2020-07-17 장재원 흡연 또는 화재의 감지 및 경보를 위한 시스템 및 그 시스템의 동작 방법
KR20210079069A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 (주)그립 복합센서를 갖는 이종기기의 센싱 데이터를 이용한 실시간 화재 감지 시스템
KR102275994B1 (ko) * 2020-09-10 2021-07-13 한국소방산업기술원 비화재보를 예방할 수 있는 화재감지 시스템

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170090366A (ko) 2016-01-28 2017-08-07 닛폰 도라이 케미카루 가부시키가이샤 광전식 연기 감지기
KR101864304B1 (ko) * 2017-12-01 2018-06-04 한국토지주택공사 이종 센싱 데이터 기반 자동 화재 탐지 방법 및 장치
KR101903692B1 (ko) * 2018-04-12 2018-10-02 (주)텔코코리아아이에스 스마트형 화재 감지기
KR20200086454A (ko) * 2019-01-09 2020-07-17 장재원 흡연 또는 화재의 감지 및 경보를 위한 시스템 및 그 시스템의 동작 방법
KR20210079069A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 (주)그립 복합센서를 갖는 이종기기의 센싱 데이터를 이용한 실시간 화재 감지 시스템
KR102275994B1 (ko) * 2020-09-10 2021-07-13 한국소방산업기술원 비화재보를 예방할 수 있는 화재감지 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109564716B (zh) 用于检测紧急情况的系统和方法
US11132891B2 (en) Self-testing fire sensing device
US8542115B2 (en) Environmental sensor with webserver and email notification
KR102101698B1 (ko) 불꽃, 연기 및 영상 기반의 조기 화재감지 시스템, 서버 및 방법
KR102358776B1 (ko) 불꽃, 연기 및 영상 기반의 조기 화재감지 시스템, 서버 및 방법
EP3859706B1 (en) Self-testing fire sensing device
KR102145971B1 (ko) 감염예방기능을 가진 버스 승강장의 원격 실시간 통합관리 시스템
JP2017004101A (ja) 火災検知装置、火災検知システム、火災検知方法、及び火災検知プログラム
KR101917215B1 (ko) 재난 대처 안내 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램
EP3968299B1 (en) Self-testing hazard sensing device
KR102580356B1 (ko) 비상대피 알림 및 안내 시스템
KR102305173B1 (ko) 건물 내에 설치되는 화재감지기를 포함하는 제어시스템
KR102425644B1 (ko) 인공지능 기반 연기 감지 시스템
KR102103786B1 (ko) 지능형 화재 대피 유도시스템
KR102473778B1 (ko) 인공지능 기반의 스마트 화재감지장치, 이를 포함하는 비화재보 분석 시스템
TWI667634B (zh) 偵測空氣懸浮微粒值之早期火災預警系統
KR102292982B1 (ko) 건물 내에 설치되는 자동화재 탐지설비용 화재감지기를 포함하는 통합제어시스템
KR102417277B1 (ko) 블록체인기반 위험구조물 안전진단 플랫폼 시스템
KR102204896B1 (ko) 복합 감지기를 이용한 소비자 방재 시스템
KR101448461B1 (ko) 비상정보 표시장치 및 이를 이용한 비상정보 표시방법
KR102042160B1 (ko) 레이저 거리 측정기 및 이를 이용한 재난 경보 시스템
KR20210075251A (ko) 화재 경보 시스템
KR102335155B1 (ko) 이동 모니터링 기능을 제공하는 화재감지 시스템
KR20190069354A (ko) 메쉬 네트워크로 연동되는 화재감지기 및 화재감지기를 설치하는 방법
KR20240059015A (ko) 아이피 카메라 융합 스마트 불꽃감지기를 이용한 화재감지 및 대피시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant