KR102458307B1 - 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템 - Google Patents

산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102458307B1
KR102458307B1 KR1020220073222A KR20220073222A KR102458307B1 KR 102458307 B1 KR102458307 B1 KR 102458307B1 KR 1020220073222 A KR1020220073222 A KR 1020220073222A KR 20220073222 A KR20220073222 A KR 20220073222A KR 102458307 B1 KR102458307 B1 KR 102458307B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
forest fire
led
occurrence
mountain area
traffic light
Prior art date
Application number
KR1020220073222A
Other languages
English (en)
Inventor
오상곤
Original Assignee
주식회사 해랑에너지
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 주식회사 해랑에너지 filed Critical 주식회사 해랑에너지
Priority to KR1020220073222A priority Critical patent/KR102458307B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102458307B1 publication Critical patent/KR102458307B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F21—LIGHTING
    • F21V—FUNCTIONAL FEATURES OR DETAILS OF LIGHTING DEVICES OR SYSTEMS THEREOF; STRUCTURAL COMBINATIONS OF LIGHTING DEVICES WITH OTHER ARTICLES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F21V33/00—Structural combinations of lighting devices with other articles, not otherwise provided for
    • F21V33/0064—Health, life-saving or fire-fighting equipment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/48—Thermography; Techniques using wholly visual means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/60—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using determination of colour temperature
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/02—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0007—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/005—Fire alarms; Alarms responsive to explosion for forest fires, e.g. detecting fires spread over a large or outdoors area
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B7/00—Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00
    • G08B7/06—Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00 using electric transmission, e.g. involving audible and visible signalling through the use of sound and light sources
    • H—ELECTRICITY
    • H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • H05B—ELECTRIC HEATING; ELECTRIC LIGHT SOURCES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; CIRCUIT ARRANGEMENTS FOR ELECTRIC LIGHT SOURCES, IN GENERAL
    • H05B47/00—Circuit arrangements for operating light sources in general, i.e. where the type of light source is not relevant
    • H05B47/10—Controlling the light source
    • H05B47/105—Controlling the light source in response to determined parameters

Abstract

산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템에 따르면, 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 직관적으로 표시할 수 있으며, 이에 따라 산 지역에 위치하는 사용자에게 경각심을 고취시켜 산 지역에서의 산불 발생에 따른 안전 사고를 방지할 수 있다.

Description

산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템{SYSTEM FOR INTELLIGENTLY NOTIFYING REGARDING OCCURRENCE OF FOREST FIRE}
본 발명의 실시예들은 산 지역에서의 산불 발생과 관련된 정보를 시각 및 음성을 통해 정확하고 직관적으로 알려주고, 인공지능 기술을 기반으로 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 예측하는 기술과 관련된다.
2019년 통계에 따르면, 우리나라는 인구의 0.5%가 매년 화재사고로 사망하고 있다. 특히, 우리나라는 산 지역이 많아 매년 산불로 인한 재산 피해가 많이 발생된다. 2019년 4월에는 강원도 고성군에서 발생된 산불로 인해 약 1,291억원의 재산 피해가 발생하였으며, 상기 산불의 진압에 9,283명이 투입되었으며, 상기 산불로 인해 약 4,000여명의 대피인원, 사망 2명, 부상 11명 등이 발생되었다. 따라서, 산 지역에서의 산불위험에 대한 경각심을 고취시킬 필요가 있다.
한국공개특허공보 제10-2022-0078748호(2022.06.13)
본 발명의 실시예들은 산 지역에 구비된 엘이디 신호등을 통해 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 직관적으로 표시하고, 딥러닝 모델을 기반으로 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 산불 발생의 크기를 예측하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 것이다.
예시적인 실시예에 따르면, 설정된 산(mountain) 지역의 산불 위험지수를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집하여 데이터베이스에 저장하는 데이터 수집부; 상기 산 지역의 설정된 지점에 설치되고, 4면의 복수 개의 엘이디를 구비하는 엘이디 신호등; 상기 엘이디 신호등의 일측에 구비되어 상기 산 지역에서의 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도를 포함하는 센서 데이터를 획득하는 하나 이상의 센서를 구비하는 센서부; 상기 엘이디 신호등의 타측에 구비되어 상기 산 지역에서의 산불을 감지하고, 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향을 추정하는 열화상 카메라; 상기 포털 데이터와 상기 센서 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산하는 산불위험 계산부; 상기 산불 발생 가능성의 레벨(level)에 따라 상기 엘이디 신호등이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어하고, 상기 열화상 카메라를 통해 산불이 감지되는 경우 상기 엘이디 신호등에서 상기 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향이 표시되도록 상기 엘이디를 제어하는 제어부; 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한 후 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측하는 예측부; 및 상기 산불 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력하는 알람부를 포함하며, 상기 복수 개의 엘이디는, 제1 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제1 색깔의 빛을 발광하는 제1 엘이디, 상기 제1 레벨 범위보다 높은 제2 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제2 색깔의 빛을 발광하는 제2 엘이디, 상기 제2 레벨 범위보다 높은 제3 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제3 색깔의 빛을 발광하는 제3 엘이디, 및 상기 제3 레벨 범위보다 높은 제4 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제4 색깔을 발광하는 제4 엘이디를 포함하며, 상기 제1 엘이디, 상기 제2 엘이디, 제3 엘이디 및 제4 엘이디 중 하나는 상기 제어부의 제어에 따라 온(on) 상태로 전환되며, 상기 온 상태로 전환된 엘이디를 제외한 나머지 엘이디는 상기 제어부의 제어에 따라 오프(off) 상태로 전환되고, 상기 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 상기 알람부가 상기 알람을 음성 출력하는, 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템이 제공된다.
상기 산불위험 계산부는, 상기 포털 데이터에 포함된 상기 산불 위험지수에 대응되는 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도와, 상기 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도를 각각 비교하고, 상기 비교 결과에 대해 기 학습된 학습 데이터를 토대로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산할 수 있다.
상기 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템은, 상기 엘이디 신호등의 타측에 구비되어 상기 산 지역에 대한 이미지 데이터를 획득하는 이미지 획득부를 더 포함하며, 상기 예측부는, 상기 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 상기 이미지 획득부에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측할 수 있다.
상기 이미지 획득부는, 상기 산 지역에 위치한 나무들의 길이방향을 기준으로 설정된 범위의 픽셀값들을 선별하고, 상기 설정된 범위의 정중앙에 대응되는 픽셀값(x)을 기준으로 하여 아래 수학식으로 표현되는 가우시안 함수의 연산값(G(x))을 획득한 후 상기 픽셀값(x)에서 상기 연산값(G(x))을 차감하여 상기 길이방향에 따른 노이즈를 제거하고, 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널(kernel) 사이즈 및 상기 표준편차 값들의 조합에 대한 서로 다른 경우의 수(number of case)를 설정된 횟수 이상 반복 수행함으로써 최적의 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널 사이즈 및 상기 표준편차 값을 각각 선택할 수 있다.
[수학식]
Figure 112022062751683-pat00001
(여기서, σ는 기 정의된 표준편차 값임)
본 발명의 실시예들에 따르면, 산 지역에 구비된 엘이디 신호등을 기반으로 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 직관적으로 표시할 수 있으며, 이에 따라 산 지역에 위치하는 사용자에게 경각심을 고취시켜 산불 발생에 따른 안전 사고를 예방할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보, 산 지역에서 촬영된 이미지 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측하고, 예측된 정보를 엘이디 신호등을 통해 표시함으로써 산 지역에 위치하는 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부에서 엘이디 신호등의 발광을 제어하는 과정을 설명하기 위한 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등에서 표시되는 포털 데이터의 예시
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등에서 표시되는 산불 발생 정보의 예시
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 발생에 대한 지능형 알림 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 6은 도 5의 S122 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템(100)의 상세 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템(100)은 데이터 수집부(102), 엘이디 신호등(104), 센서부(106), 산불위험 계산부(108), 제어부(110), 예측부(112), 알람부(114), 이미지 획득부(116) 및 열화상 카메라(118)를 포함한다.
데이터 수집부(102)는 설정된 산(mountain) 지역의 산불 관련정보 및 산불 위험지수를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집한다. 여기서, 산불 관련정보는 상기 산 지역에서의 풍향, 풍속, 강수량, 온도, 습도 등을 포함한다. 또한, 산불 위험지수는 과거 상기 산 지역에서 산불이 발생된 시점에서의 풍향, 풍속, 강수량, 온도, 습도 또는 상기 산 지역의 지형조건과 설정된 범위 이내에 속한(즉, 상기 산 지역과 지형조건이 유사한) 다른 산 지역에서 산불이 발생된 시점에서의 풍향, 풍속, 강수량, 온도, 습도 데이터를 기반으로 산불이 발생될 가능성을 등급화한 지표를 의미한다. 상기 산불위험지수는 예를 들어, [낮음], [보통], [높음], [심각] 등의 등급으로 표현되거나, 또는 1~100 사이의 수치로 표현될 수 있다. 상기 산불 관련정보 및 산불 위험지수는 국가정보기관 서버에서 실시간으로 수집되는 정보일 수 있다. 이때, 상기 국가정보기관 서버는 예를 들어, 기상청 서버, 한국환경공단 서버, 산림청 서버, 국립산림과학원 서버 등이 될 수 있다.
엘이디 신호등(104)은 산 지역의 설정된 지점에 설치되고, 4면의 복수 개의 엘이디를 구비한다. 이때, 엘이디 신호등(104)은 특정 색깔의 빛을 발광하기 위한 엘이디를 복수 개 구비할 수 있다.
일 예시로서, 엘이디 신호등(104)은 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3), 제4 엘이디(104-4) 등을 구비할 수 있다. 여기서, 제1 엘이디(104-1)는 예를 들어, 파란색의 빛을 발광하며, 제2 엘이디(104-2)는 녹색의 빛을 발광하며, 제3 엘이디(104-3)는 노란색의 빛을 발광하고, 제4 엘이디(104-4)는 적색의 빛을 발광하도록 내부에 다수의 엘이디 모듈을 구비할 수 있다. 후술할 바와 같이, 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3) 및 제4 엘이디(104-4)는 제어부(110)의 제어에 따라 그 구동이 제어되어 발광되거나 오프될 수 있다.
또한, 엘이디 신호등(104)은 상술한 포털 데이터와 후술할 센서 데이터를 표시할 수 있다. 예를 들어, 엘이디 신호등(104)은 포털 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량, 온도, 습도 정보와 같은 산불 관련정보, 산불 위험지수, 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량, 온도, 습도 정보 등을 표시할 수 있다.
센서부(106)는 엘이디 신호등(104)의 일측에 구비되어 상기 산 지역에서의 풍향, 풍속, 강우량, 온도, 습도 등을 포함하는 센서 데이터를 획득하는 하나 이상의 센서를 구비한다. 센서부(106)는 예를 들어, 풍향 센서, 풍속 센서, 강우량 센서, 온도 센서, 습도 센서 등을 구비할 수 있으며, 이들 센서들을 통해 상기 산 지역에서의 풍향, 풍속, 강우량, 온도, 습도 등을 포함하는 센서 데이터를 획득할 수 있다.
산불위험 계산부(108)는 데이터 수집부(102)에서 수집된 포털 데이터와 센서부(106)에서 획득된 센서 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산한다. 산불위험 계산부(108)는 상기 포털 데이터에 포함된 상기 산불 위험지수에 대응되는 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도와, 상기 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도를 각각 비교하고, 상기 비교 결과에 대해 기 학습된 학습 데이터를 토대로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산할 수 있다. 학습 모델은 상기 산불 위험지수에 대응되는 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도와 상기 센서 데이터와의 차이가 작을수록 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성이 높게 계산되도록 학습될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예들에 따르면, 산불위험 지수만으로도 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 예측할 수 있지만, 산불위험 지수에 대응되는 산불 관련정보와 센서 데이터와의 차이를 기반으로 한 학습 데이터를 토대로 산불 발생 가능성을 보다 정확하고 세밀하게 예측할 수 있다. 이때, 학습 모델은 산 지역의 지형조건, 기상상황 등에 따라 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 판단하는 데 필요한 요소들 각각에 대한 가중치를 자동으로 조정하도록 구성될 수 있다. 산불위험 계산부(108)는 상기 학습 모델에서 출력되는 산불 발생 가능성을 수치화한 후 그 수치에 따라 레벨(level)을 부여할 수 있으며, 그 예시는 아래와 같다.
[산불 발생 가능성에 대한 레벨의 범위]
제1 레벨 범위 : 산불발생 가능성 20% 이하
제2 레벨 범위 : 산불발생 가능성 21~50%
제3 레벨 범위 : 산불발생 가능성 51~79%
제4 레벨 범위 : 산불발생 가능성 80% 이상
제어부(110)는 산불 발생 가능성의 레벨에 따라 엘이디 신호등(104)이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어한다. 상술한 바와 같이, 엘이디 신호등(104) 각각은 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3), 제4 엘이디(104-4) 등을 구비할 수 있다. 이때, 제1 엘이디(104-1)는 제1 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제1 색깔의 빛을 발광하고, 제2 엘이디(104-2)는 상기 제1 레벨 범위보다 높은 제2 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제2 색깔의 빛을 발광하며, 제3 엘이디(104-3)는 상기 제2 레벨 범위보다 높은 제3 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제3 색깔의 빛을 발광하고, 제4 엘이디(104-4)는 상기 제3 레벨 범위보다 높은 제4 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제4 색깔을 발광할 수 있다. 여기서, 제1 색깔, 제2 색깔, 제3 색깔 및 제4 색깔은 예를 들어, 각각 파란색, 녹색, 노란색 및 적색이 될 수 있다. 제어부(110)는 산불 발생 가능성의 레벨에 대응되는 엘이디가 발광하도록 상기 엘이디를 제어할 수 있다. 이때, 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3) 및 제4 엘이디(104-4) 중 하나는 제어부(110)의 제어에 따라 온(on) 상태로 전환되며, 상기 온 상태로 전환된 엘이디를 제외한 나머지 엘이디는 제어부(110)의 제어에 따라 오프(off) 상태로 전환될 수 있다. 또한, 후술할 바와 같이, 알람부(114)는 상기 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 산불 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력할 수 있다. 예를 들어, 제4 엘이디(104-4)가 발광하는 경우, 알람부(114)는 “현재 이 산에서의 산불 발생 가능성은 80% 이상이니 신속히 하산하시기 바랍니다.”라는 알람을 음성 출력할 수 있다. 이에 따라, 산 지역에 있는 사용자들은 상기 엘이디의 색깔과 음성 출력을 확인함으로써 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 직관적으로 알 수 있다.
예측부(112)는 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한 후 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기(예를 들어, 산불이 발생될 것으로 예측되는 영역의 크기)를 예측한다. 예측부(112)는 예를 들어, 아래와 같은 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집할 수 있다.
제1 레벨 - 좋음(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 파란색으로 발광)
제2 레벨 - 보통(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 녹색으로 발광)
제3 레벨 - 나쁨(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 노란색으로 발광)
제4 레벨 - 매우나쁨 또는 위험(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 적색으로 1초 단위로 점등하여 시각적 효과 나타냄)
제1 패턴 - 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제3 레벨 → 제2 레벨…
제2 패턴 - 제1 레벨 → 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제2 레벨…
제3 패턴 - 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제3 레벨…
예측부(112)는 위와 같은 패턴 정보를 예측 모델에 입력할 수 있다. 예측 모델은 상기 패턴 정보와 기 학습된 학습 데이터를 비교하여 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 자동으로 출력하도록 구성될 수 있다.
알람부(114)는 상기 산불 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력한다. 이를 위해, 알람부(114)는 스피커와 같은 음성 출력을 위한 수단을 구비할 수 있다. 상술한 바와 같이, 알람부(114)는 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 산불 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력할 수 있다.
이미지 획득부(116)는 엘이디 신호등(104)의 타측에 구비되어 상기 산 지역에 대한 이미지 데이터를 획득한다. 이때, 이미지 획득부(116)에서 획득된 이미지 데이터는 상기 산 지역에 위치한 나무들의 길이방향을 따라 연속적으로 획득되는 촬영 이미지로서, 나뭇잎 밀도, 나뭇잎 형태 등에 따라 서로 다른 형태의 이미지 패턴을 포함할 수 있다. 즉, 나뭇잎이 빽빽한 상태, 나뭇잎이 듬성듬성 있는 상태, 나뭇잎이 형태가 3출엽인지, 5출엽인지, 원 모양인지, 타원 모양인지 등에 따라 이미지 데이터에 포함된 패턴이 상이할 수 있다. 산 지역에 발화원이 있는 상태에서는 이러한 나뭇잎 밀도나 나뭇잎 형태에 따라 산불 발생 가능성과 산불 발생의 크기가 달라질 수 있다. 다만, 상기 이미지 데이터에 나뭇잎 밀도나 나뭇잎 형태와 관련된 이미지 패턴이 아닌 다른 요소에 대한 노이즈(예를 들어, 나무의 길이방향을 따라 존재하는 나무 기둥, 표지판 등)가 포함될 수 있다. 이에, 본 발명의 실시예들에서는 이미지 획득부(116)가 산 지역의 이미지 데이터를 획득한 후 이에 대한 노이즈 제거 과정을 거칠 수 있도록 하였다.
구체적으로, 이미지 획득부(116)는 획득된 이미지 데이터에서 상기 산 지역에 위치한 나무들의 길이방향을 기준으로 설정된 범위의 픽셀값들을 선별하고, 상기 설정된 범위의 정중앙에 대응되는 픽셀값(x)을 기준으로 하여 아래 수학식으로 표현되는 가우시안 함수의 연산값(G(x))을 획득한 후 상기 픽셀값(x)에서 상기 연산값(G(x))을 차감하여 상기 길이방향에 따른 노이즈를 제거할 수 있다. 여기서, x는 이미지 데이터 내 픽셀을 나타낸다. 이러한 노이즈 제거는 특히, 가로 방향, 즉 상기 산 지역에 위치한 나무들의 길이방향에서 직선으로 보여지는 신호(예를 들어, 나무 기둥, 표지판 등에 대한 신호)를 제거하기 위한 것이다.
[수학식]
Figure 112022062751683-pat00002
(여기서, σ는 기 정의된 표준편차 값임)
일반적으로, 가우시안 필터의 마스크 행렬은 중앙부에서 큰 값을 가지고 가장자리로 갈수록 0에 가까운 값을 가지게 되는데, 가우시안 필터의 마스크를 이용하여 연산을 수행하게 되면 대상 픽셀의 근처에서 가중치를 크게 두고 대상 픽셀과 멀어질수록 가중치를 작게 두어 가중 평균을 구하는 경우와 같다. 일반적인 가우시안 필터나 평균값 필터의 경우 대상 픽셀의 픽셀값을 상기 대상 픽셀의 주변 픽셀값들의 평균값이나 가우시안 함수의 연산값으로 대체하는 방식이나, 이러한 일반적인 가우시안 필터나 평균값 필터를 그대로 적용할 경우 나무들의 길이방향에 따른 노이즈 뿐 아니라 나뭇잎 밀도나 나뭇잎 형태와 관련된 신호까지 제거되는 문제점이 있다. 이에, 본 발명의 실시예들에서는 가우시안 필터를 그대로 적용하는 것이 아니라 대상 픽셀의 픽셀값에서 가우시안 함수의 연산값을 차감하는 방식으로 나무들의 길이방향에 따른 노이즈만을 선택적으로 제거할 수 있도록 하였다.
이미지 획득부(116)는 나무들의 길이방향을 기준으로 설정된 범위의 픽셀값들을 선별(예를 들어, 상기 나무들의 길이방향을 따라 특정 구간 내 2m 이내 픽셀값들을 선별)하고, 상기 설정된 범위의 정중앙에 대응되는 픽셀값(x)을 기준으로 하여 상술한 수학식으로 표현되는 가우시안 함수의 연산값(G(x))을 획득한 후 상기 픽셀값(x)에서 상기 연산값(G(x))을 차감하여 상기 나무들의 길이방향에 따른 노이즈를 제거할 수 있다.
즉, 이미지 획득부(116)는 x - G(x) 의 연산을 수행하여 나무들의 길이방향에 따른 노이즈를 제거할 수 있다. 이 경우, 나뭇잎 밀도 및 나뭇잎 형태와 관련된 신호는 최대한 보존되며, 가로 방향 즉 나무들의 길이방향에 따른 직선 신호(노이즈)만 선택적으로 제거될 수 있다. 또한, 이미지 획득부(116)는 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널(kernel) 사이즈 및 상기 표준편차 값들의 조합에 대한 서로 다른 경우의 수(number of case)를 설정된 횟수 이상 반복 수행함으로써 최적의 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널 사이즈 및 상기 표준편차 값을 각각 선택할 수 있다. 이미지 획득부(116)는 예를 들어, 파이썬(python)의 반복문을 통해 각 파라미터들 간의 모든 조합에 대한 경우의 수를 반복 수행함으로써 최적의 파라미터를 선택할 수 있다.
예측부(112)는 상기 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 이미지 획득부(116)에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측할 수 있다. 예측부(112)는 상기 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 이미지 획득부(116)에서 획득된 이미지 데이터를 예측 모델에 입력할 수 있다. 여기서, 예측 모델은 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등이 될 수 있다. 예측 모델은 상기 패턴 정보와 상기 이미지 데이터를 기 학습된 학습 데이터와 비교하여 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 자동으로 출력하도록 구성될 수 있다.
또한, 이와 같이 예측된 정보는 엘이디 신호등(104)을 통해 표시될 수 있으며, 이에 따라 산 지역에 위치하는 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
열화상 카메라(118)는 엘이디 신호등(104)의 타측에 구비되어 상기 산 지역에서의 산불을 감지한다. 열화상 카메라(118)는 360도 회전되는 열화상 카메라로서, 상기 산 지역에서 실제 산불이 발생되는 경우 이를 즉각적으로 감지할 수 있다. 열화상 카메라(118)는 현재 위치(즉, 열화상 카메라가 설치된 지점의 위치)로부터 산불이 발생된 지점까지의 방향과 거리를 추정하여 산불이 발생된 지점의 위치를 파악할 수 있으며, 이와 같이 파악된 산불이 발생된 지점의 방향과 거리 및 해당 시점에서의 풍향, 풍속 등의 정보는 엘이디 신호등(104)을 통해 표시될 수 있다. 이때, 열화상 카메라(118)에서 획득된 산불이 발생된 지점의 방향과 거리에 관한 정보는 외부 서버(미도시)로 전달될 수 있으며, 외부 서버에서 인공지능을 이용하여 상기 방향과 거리에 관한 정보를 토대로 상기 산불이 발생된 지점의 구체적인 위치 좌표를 추정할 수 있다. 이와 같이 추정된 위치 좌표에 관한 정보는 엘이디 신호등(104)으로 전달되어 상기 엘이디 신호등(104)에서 상기 산불이 발생된 지점에 관한 위치 정보가 표시될 수 있다. 또한, 제어부(110)는 상기 열화상 카메라(118)를 통해 산불이 감지되는 경우 상기 엘이디 신호등(104)에서 상기 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향이 표시되도록 상기 엘이디를 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(110)에서 엘이디 신호등(104)의 발광을 제어하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
상술한 바와 같이, 엘이디 신호등(104)은 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3), 제4 엘이디(104-4) 등을 구비할 수 있으며, 각 엘이디는 서로 다른 색깔로 발광되도록 구성될 수 있다. 제어부(110)는 산불위험 계산부(108)에서 계산된 산불 발생 가능성의 레벨에 따라 상기 엘이디 신호등(104)이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어할 수 있다.
예를 들어, 산불 발생 가능성의 레벨이 제1 레벨인 경우, 제어부(110)는 제1 엘이디(104-1)을 발광시킬 수 있으며, 이 경우 파란색의 빛이 발광된다.
또한, 산불 발생 가능성의 레벨이 제2 레벨인 경우, 제어부(110)는 제2 엘이디(104-2)을 발광시킬 수 있으며, 이 경우 녹색의 빛이 발광된다.
또한, 산불 발생 가능성의 레벨이 제3 레벨인 경우, 제어부(110)는 제3 엘이디(104-3)을 발광시킬 수 있으며, 이 경우 노란색의 빛이 발광된다.
또한, 산불 발생 가능성의 레벨이 제4 레벨인 경우, 제어부(110)는 제4 엘이디(104-4)을 발광시킬 수 있으며, 이 경우 적색의 빛이 발광된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등(104)에서 표시되는 포털 데이터의 예시이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 엘이디 신호등(104)에서 표시되는 포털 데이터는 풍향, 풍속, 산불 위험지수 등을 포함할 수 있다. 이러한 포털 데이터는 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집하여 데이터베이스에 저장될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등(104)에서 표시되는 산불 발생 정보의 예시이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 산 지역에서 실제 산불이 발생되는 경우, 엘이디 신호등(104)은 산불이 발생된 지점의 방향과 거리 및 해당 시점에서의 풍향, 풍속 등의 정보를 표시할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 발생에 대한 지능형 알림 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
S102 단계에서, 데이터 수집부(102)는 설정된 산(mountain) 영역의 산불 위험지수를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집한다.
S104 단계에서, 센서부(106)는 상기 산 지역에서의 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도를 포함하는 센서 데이터를 획득한다.
S106 및 S108 단계에서, 360도 열화상 카메라(118)는 상기 산 지역에서의 산불을 감지하고, 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향을 추정한다.
만약, S108 단계에서 산불이 감지되는 경우, S110 단계에서 제어부(110)는 엘이디 신호등(104)에서 상기 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향이 표시되도록 상기 엘이디를 제어한다.
S112 단계에서, 알람부(114)는 상기 산불이 발생되었음을 알리는 음성 메시지를 출력한다.
S114 단계에서, 통신부(미도시)는 상기 산불이 발생되었음을 알리는 알림 메시지를 공공기관 서버(예를 들어, 112 서버, 119 서버 등)로 전송할 수 있다.
만약, S108 단계에서 산불이 감지되지 않는 경우, S116 단계에서 포털 데이터에 산불 위험지수가 포함되어 있는지를 판단한다. 만약, S108 단계에서 포털 데이터에 산불 위험지수가 포함되어 있지 않은 경우, S102 단계로 되돌아간다.
만약, S108 단계에서 포털 데이터에 산불 위험지수가 포함되어 있는 경우, S118 단계에서 제어부(110)는 엘이디 신호등(104)에서 상기 산불 위험지수가 표시되도록 상기 엘이디를 제어한다.
S120 단계에서, 알람부(114)는 상기 산불 위험지수를 음성으로 출력한다.
S122 단계에서, 제어부(110)는 산 지역에서의 산불 발생 가능성에 따라 엘이디 신호등(104)의 엘이디를 제어한다.
도 6은 도 5의 S122 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
S202 단계에서, 산불위험 계산부(108)는 상기 포털 데이터와 상기 센서 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산한다.
S204 단계에서, 제어부(110)는 산불 발생 가능성의 레벨에 따라 상기 엘이디 신호등(104)이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어한다.
S206 단계에서, 예측부(112)는 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한다.
S208 및 S210 단계에서, 예측부(112)는 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측한다. 이때, 이미지 획득부(116)는 상기 산 지역에 대한 이미지 데이터를 획득할 수 있으며, 예측부(112)는 상기 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 상기 이미지 획득부에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측할 수도 있다.
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 마이컴 장치(300)를 포함하는 마이컴 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 마이컴 장치 환경은 마이컴 장치(300)를 포함한다. 일 실시예에서, 마이컴 장치(300)는 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템(100), 또는 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템(100)에 포함되는 하나 이상의 컴포넌트일 수 있다.
마이컴 장치(300)는 적어도 하나의 프로세서(10), 화재 발생 및 화재 발생 가능성 등을 판독하기 위한 컴퓨터 판독 가능 저장매체(11), 프로그램(12) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(10)는 마이컴 장치(300)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다.
예컨대, 프로세서(10)는 컴퓨터 판독 가능 저장매체(11)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 마이컴 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 마이컴 실행 가능 명령어는 프로세서(10)에 의해 실행되는 경우 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(11)와 프로그램(12)으로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장매체(11)는 마이컴 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장매체(11)에 저장된 프로그램(12)은 프로세서(11)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장매체(11)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨터 판독 가능 저장매체(11)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 마이컴 장치(300)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
마이컴 장치(300)는 또한 하나 이상의 출력 인터페이스(14)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(15)와 각 센서 인터페이스(16)를 포함할 수 있다. 출력 인터페이스(14), 네트워크 통신 인터페이스(15), 각 센서 인터페이스(16), 이미지 프로세서(23) 등은 통신 버스(18)에 연결된다.
출력 인터페이스(14)는 각 센서인터페이스(16)를 통해 마이컴 장치(300)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 출력 인터페이스(14)는 음성 출력장치(18), FULL COLOR LED 출력장치(17) 등과 연결되고, 각 센서인터페이스(16)는 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 출력인터페이스(14)와 각 센서인터페스(16)은 마이컴 장치(300)를 구성하는 일 컴포넌트로서 마이컴 장치(300)의 내부에 포함될 수도 있고, 마이컴 장치(300)와는 구별되는 별개의 장치로 마이컴 장치(300)와 연결될 수도 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템
102 : 데이터 수집부
104 : 엘이디 신호등
106 : 센서부
108 : 산불위험 계산부
110 : 제어부
112 : 예측부
114 : 알람부
116 : 이미지 획득부
118 : 열화상 카메라
120 : SMPS(Switching Mode Power Supply)

Claims (4)

  1. 설정된 산(mountain) 지역의 산불 위험지수를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집하여 데이터베이스에 저장하는 데이터 수집부;
    상기 산 지역의 설정된 지점에 설치되고, 4면의 복수 개의 엘이디를 구비하는 엘이디 신호등;
    상기 엘이디 신호등의 일측에 구비되어 상기 산 지역에서의 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도를 포함하는 센서 데이터를 획득하는 하나 이상의 센서를 구비하는 센서부;
    상기 엘이디 신호등의 타측에 구비되어 상기 산 지역에서의 산불을 감지하고, 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향을 추정하는 열화상 카메라;
    상기 포털 데이터와 상기 센서 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산하는 산불위험 계산부;
    상기 산불 발생 가능성의 레벨(level)에 따라 상기 엘이디 신호등이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어하고, 상기 열화상 카메라를 통해 산불이 감지되는 경우 상기 엘이디 신호등에서 상기 현재 위치로부터 상기 산불이 감지된 지역까지의 거리 및 방향이 표시되도록 상기 엘이디를 제어하는 제어부;
    시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한 후 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측하는 예측부; 및
    상기 산불 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력하는 알람부를 포함하며,
    상기 복수 개의 엘이디는, 제1 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제1 색깔의 빛을 발광하는 제1 엘이디, 상기 제1 레벨 범위보다 높은 제2 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제2 색깔의 빛을 발광하는 제2 엘이디, 상기 제2 레벨 범위보다 높은 제3 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제3 색깔의 빛을 발광하는 제3 엘이디, 및 상기 제3 레벨 범위보다 높은 제4 레벨 범위의 산불 발생 가능성에 대응되는 제4 색깔을 발광하는 제4 엘이디를 포함하며,
    상기 제1 엘이디, 상기 제2 엘이디, 제3 엘이디 및 제4 엘이디 중 하나는 상기 제어부의 제어에 따라 온(on) 상태로 전환되며, 상기 온 상태로 전환된 엘이디를 제외한 나머지 엘이디는 상기 제어부의 제어에 따라 오프(off) 상태로 전환되고,
    상기 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 상기 알람부가 상기 알람을 음성 출력하는, 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 산불위험 계산부는, 상기 포털 데이터에 포함된 상기 산불 위험지수에 대응되는 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도와, 상기 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량, 온도 및 습도를 각각 비교하고, 상기 비교 결과에 대해 기 학습된 학습 데이터를 토대로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성을 계산하는, 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 엘이디 신호등의 타측에 구비되어 상기 산 지역에 대한 이미지 데이터를 획득하는 이미지 획득부를 더 포함하며,
    상기 예측부는, 상기 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 상기 이미지 획득부에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 산 지역에서의 산불 발생 가능성 및 상기 산 지역에서의 산불 발생의 크기를 예측하는, 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템.
  4. 삭제
KR1020220073222A 2022-06-16 2022-06-16 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템 KR102458307B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220073222A KR102458307B1 (ko) 2022-06-16 2022-06-16 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220073222A KR102458307B1 (ko) 2022-06-16 2022-06-16 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102458307B1 true KR102458307B1 (ko) 2022-10-25

Family

ID=83804114

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220073222A KR102458307B1 (ko) 2022-06-16 2022-06-16 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102458307B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130056931A (ko) * 2011-11-23 2013-05-31 진영정보통신 주식회사 재난 알림 전광판
KR101377184B1 (ko) * 2013-10-11 2014-03-24 주식회사 마이크로넷 모바일 통신망을 이용한 안전 및 재난 방지 시스템
KR20160101420A (ko) * 2015-02-17 2016-08-25 주식회사 마크비 산불 안전정보 통보장치 및 이를 이용한 정보통합관제 시스템
KR20220078748A (ko) 2020-12-03 2022-06-13 주식회사 두드론 전천후 도킹스테이션 기반 산불감시 및 초동진화 시스템
KR102425732B1 (ko) * 2021-09-30 2022-07-29 주식회사 천일 재난 위험도 알림 표시판 및 재난 예·경보 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130056931A (ko) * 2011-11-23 2013-05-31 진영정보통신 주식회사 재난 알림 전광판
KR101377184B1 (ko) * 2013-10-11 2014-03-24 주식회사 마이크로넷 모바일 통신망을 이용한 안전 및 재난 방지 시스템
KR20160101420A (ko) * 2015-02-17 2016-08-25 주식회사 마크비 산불 안전정보 통보장치 및 이를 이용한 정보통합관제 시스템
KR20220078748A (ko) 2020-12-03 2022-06-13 주식회사 두드론 전천후 도킹스테이션 기반 산불감시 및 초동진화 시스템
KR102425732B1 (ko) * 2021-09-30 2022-07-29 주식회사 천일 재난 위험도 알림 표시판 및 재난 예·경보 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110321853B (zh) 基于视频智能检测的分布式电缆防外破系统
US9397904B2 (en) System for identifying, monitoring and ranking incidents from social media
US9992977B2 (en) Agricultural monitoring system using image analysis
CN111523397B (zh) 一种智慧灯杆视觉识别装置、方法及其系统和电子设备
US10134140B2 (en) Monitor system
CN114237087A (zh) 监控系统预警方法、装置及计算机可读存储介质
KR20070028813A (ko) 산불 감지 방법 및 시스템
US9646518B2 (en) Method and apparatus for indicating conditions
CN104599427A (zh) 一种用于公路隧道的智能图像型火灾报警系统
CN114170513A (zh) 一种草地贪夜蛾的虫情监测方法、系统及存储介质
CN107274003A (zh) 一种智慧消防管理系统及其控制方法
CN116743970B (zh) 一种具有视频ai预警分析的智能管理平台
CN112052878B (zh) 一种雷达的遮挡识别的方法、装置及存储介质
KR20220137607A (ko) Ads-b 데이터 기반의 항로 기상 예측 엔진 업데이트 방법, 장치 및 시스템
KR102213204B1 (ko) 인공 신경망을 이용하여, gis 기반의 소방 시설을 관리하고 화재를 예방하는 방법 및 장치
WO2019160161A1 (ja) 熱源検出装置
KR102458307B1 (ko) 산불 발생에 대한 지능형 알림 시스템
KR102458304B1 (ko) 해안선에서의 지능형 알림 시스템
KR20070028812A (ko) 카메라 영상을 이용한 산불 감지 방법 및 장치
CN116187740A (zh) 一种输电线路沿线山火监测方法及系统
CN114048693A (zh) 一种大风临灾预警方法及装置
KR101977226B1 (ko) 투신 예방 장치
CN112637418A (zh) 一种危险提醒方法及装置
CN111754569A (zh) 室内人数报警的方法、装置及系统、电子设备及存储介质
CN116910491B (zh) 一种雷电监测预警系统、方法、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant