KR102466682B1 - 스마트 위험 감지 시스템 - Google Patents

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KR102466682B1
KR102466682B1 KR1020200044657A KR20200044657A KR102466682B1 KR 102466682 B1 KR102466682 B1 KR 102466682B1 KR 1020200044657 A KR1020200044657 A KR 1020200044657A KR 20200044657 A KR20200044657 A KR 20200044657A KR 102466682 B1 KR102466682 B1 KR 102466682B1
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Abstract

스마트 위험 감지 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 지형 지물에 설치되어 상기 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성되는 주변 상태 측정부; 상기 주변 상태 측정부에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 상기 측정 데이터를 분류 처리하는 측정 데이터 처리부; 상기 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하는 측정 데이터 분석부; 및 상기 측정 데이터 분석부에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하는 위험도 판단부;를 포함한다.

Description

스마트 위험 감지 시스템{Smart danger detection system}
본 발명은 위험 감지 시스템에 관한 것으로, 특히, CCTV 등의 영상에 의존하지 않고 보다 저렴하고 개인정보를 보호할 수 있는 센서를 이용한 스마트 위험 감지 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 개인의 주거지와 다수의 주거민이 이용하는 주거지에서 발생하는 범죄의 위험을 방지하기 위해 다양한 건물 및 골목 등에는 CCTV가 설치되어 운영되고 있다.
그러나, 이러한 CCTV만을 운용하여 범죄를 방지하고 관찰하는 방법은 사생활 침해 소지가 있는 영상 정보에 의존해야 하며, 사건 발생 상황이나, 사건 발생 후 범인 식별 등 현재와 이후 시점의 채증이 필요하다는 문제점이 존재한다.
또, 잠재된 위험이나 범죄를 예비하는 상황을 관측하기 위해서는 지속적으로 CCTV 영상을 확인하여야 하는 책임자가 필요하다는 문제점이 존재한다.
한국등록특허 제10-1417930호
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 CCTV에 의지하지 않고, 주변의 범죄 위험 요소를 인식하고 감지할 수 있는 스마트 위험 감지 시스템을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 스마트 위험 감지 시스템이 제공된다. 상기 스마트 위험 감지 시스템은, 지형 지물에 설치되어 상기 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성되는 주변 상태 측정부; 상기 주변 상태 측정부에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 상기 측정 데이터를 분류 처리하는 측정 데이터 처리부; 상기 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하는 측정 데이터 분석부; 및 상기 측정 데이터 분석부에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하는 위험도 판단부;를 포함한다.
상기 주변 상태 측정부는, 주변 온도를 측정하는 온도 측정 센서; 주변 밝기를 측정하는 조도 측정 센서; 주변 소음을 측정하는 음향 측정 센서; 및 주변 인적을 감지하는 인체 감지 센서;를 포함하도록 형성될 수 있다.
상기 주변 상태 측정부는, 기 설정된 시간 간격으로 데이터를 측정하여 상기 측정 데이터를 생성하도록 형성될 수 있다.
상기 측정 데이터 처리부는, 상기 주변 상태 측정부를 통해 측정된 상기 측정 데이터를 와이파이 또는 지그비 등의 무선 통신네트워크를 이용하여 전달받도록 형성될 수 있다.
상기 측정 데이터 처리부는, 상기 측정 데이터를 온도 데이터, 조도 데이터, 음향 데이터 및 인체 감지 데이터로 분류 처리하도록 형성되며, 상기 측정 데이터는, 측정 값과 함께 측정 시간 및 측정 위치를 포함하도록 형성될 수 있다.
상기 측정 데이터 분석부는, 상기 온도 데이터를 분석하도록 형성되는 온도 데이터 분석 모듈; 상기 조도 데이터를 분석하도록 형성되는 조도 데이터 분석 모듈; 및 상기 음향 데이터를 분석하도록 형성되는 음향 데이터 분석 모듈;을 포함하도록 형성되며, 상기 각각의 모듈은 서로 다른 기 설정된 상기 알고리즘을 사용하여 온도 이벤트, 조도 이벤트 및 음향 이벤트를 생성할 수 있다.
상기 온도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 1을 이용하여 온도 이벤트를 정의할 수 있다.
수학식 1
Figure 112020038122529-pat00001
Figure 112020038122529-pat00002
Figure 112020038122529-pat00003
Figure 112020038122529-pat00004
Figure 112020038122529-pat00005
Figure 112020038122529-pat00006
,
Figure 112020038122529-pat00007
,
Figure 112020038122529-pat00008
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00009
: 온도 이벤트 집합,
Figure 112020038122529-pat00010
: 비정상적 온도에 대한 이벤트 상수,
Figure 112020038122529-pat00011
: 비정상적 온도 변화(급격한 증가 및 급격한 감소)에 대한 이벤트 상수)
상기 조도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 2를 이용하여 조도 이벤트를 정의할 수 있다.
수학식 2
Figure 112020038122529-pat00012
Figure 112020038122529-pat00013
Figure 112020038122529-pat00014
Figure 112020038122529-pat00015
Figure 112020038122529-pat00016
Figure 112020038122529-pat00017
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00018
: 조도 이벤트 집합,
Figure 112020038122529-pat00019
: 비정상적인 조도에 대한 이벤트상수,
Figure 112020038122529-pat00020
: 비정상적인 조도 변화에 대한 이벤트상수,
Figure 112020038122529-pat00021
Figure 112020038122529-pat00022
)
상기 음향 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 3을 이용하여 음향 이벤트를 정의할 수 있다.
수학식 3
Figure 112020038122529-pat00023
Figure 112020038122529-pat00024
Figure 112020038122529-pat00025
Figure 112020038122529-pat00026
Figure 112020038122529-pat00027
Figure 112020038122529-pat00028
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00029
: 음향 이벤트 집합,
Figure 112020038122529-pat00030
: 비정상적인 음향 값에 대한 이벤트 상수,
Figure 112020038122529-pat00031
: 비정상적인 음향 값 변화에 대한 이벤트 상수,
Figure 112020038122529-pat00032
,
Figure 112020038122529-pat00033
,
Figure 112020038122529-pat00034
)
상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 4를 이용하여 상기 단순 위험도를 결정할 수 있다.
수학식 4
Figure 112020038122529-pat00035
Figure 112020038122529-pat00036
Figure 112020038122529-pat00037
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00038
: n번째 센서 데이터 집합,
Figure 112020038122529-pat00039
: n번째 조도 센서가 인식한 조도 값,
Figure 112020038122529-pat00040
: n번째 음향 센서가 인식한 음향 값,
Figure 112020038122529-pat00041
: n번째 인체 감지 센서가 인식한 인체 감지 값,
Figure 112020038122529-pat00042
: 센서의 위치 및 측정 시각,
Figure 112020038122529-pat00043
: 매개함수,
Figure 112020038122529-pat00044
: 단순 위험도 함수)
상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 5를 이용하여 상기 가중치 위험도를 결정할 수 있다.
수학식 5
Figure 112020038122529-pat00045
Figure 112020038122529-pat00046
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00047
: 가중 매개함수,
Figure 112020038122529-pat00048
: 가중치 위험도, N : 지역 평균 우동인구, k : 매 시간 참여를 통해 전송된 값의 수)
상기 위험도 판단부에서 결정된 상기 가중치 위험도를 이용하여 위험 등급을 결정하는 위험 등급 결정부;를 더 포함할 수 있다.
상기 위험 등급 결정부는, 상기 가중치 위험도가 속하는 기 설정된 범위에 따라 안전, 주의 및 위험의 3 등급의 위험 등급을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 사생활 침해가 발생할 여지가 있는 영상 정보를 사용하지 않음으로써 개인의 사생활을 보호할 수 있는 효과가 있다.
또, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 영상을 지속적으로 관찰하여야 하는 관찰자가 필요하지 않고, 위험도가 변화하는 경우에만 사용자에게 알람을 제공함으로써 인력의 효율적인 배치가 가능한 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 종래의 CCTV 감시 시스템보다 저렴한 가격으로 공간의 위험도를 확인할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 주변 상태 측정부의 (a) 구성을 나타낸 블록도 및 (b) 설치 형태의 일 예를 나타낸 도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터 분석부의 구성을 나타낸 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 주변 상태 측정부의 (a) 구성을 나타낸 블록도 및 (b) 설치 형태의 일 예를 나타낸 도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터 분석부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템(100)은, 주변의 위험도를 검출해 내기 위해 주변 상태 측정부(110), 측정 데이터 처리부(120), 측정 데이터 분석부(130), 위험도 판단부(140) 및 위험 등급 결정부(150)를 포함하도록 형성된다.
주변 상태 측정부(110)는, 지형 지물에 설치되어 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성된다. 이를 위해 주변 상태 측정부(110)는 도 2a에 도시된 바와 같이 온도 측정 센서(210), 조도 측정 센서(220), 음향 측정 센서(230) 및 인체 감지 센서(240)를 포함하도록 형성될 수 있다.
온도 측정 센서(210)는 주변 온도를 측정하기 위해 형성되며, 조도 측정 센서(220)는 주변 밝기를 측정하기 위해 형성되고, 음향 측정 센서(230)는 주변 소음을 측정하기 위해 형성되며, 인체 감지 센서(240)는 주변 인적을 감지하기 위해 형성된다.
도 2b를 참고하면, 주변 상태 측정부(110)는, 주변 상태 정보를 획득하기 위해 일 예로 담장(250)에 설치될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 상태 측정부(110)는, 담장(250)에 복수개(A 내지 D)가 형성될 수 있다. 이는, 주변 상태 정보를 보다 세밀하게 획득하기 위함이며, 사용자의 필요에 따라 설치되는 개수가 변경될 수 있다.
주변 상태 측정부(110)에 포함된 센서(210 내지 240)들은, 각각 기 설정된 시간 간격으로 데이터를 측정하여 측정 데이터를 생성한다. 이때, 측정 데이터에는 데이터를 측정한 센서(210 내지 240)의 순서(A 내지 D) 정보인 위치 정보 및 측정한 시간 정보가 더 포함될 수 있다.
측정 데이터 처리부(120)는, 주변 상태 측정부(110)에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 측정 데이터를 분류 처리하도록 형성된다. 이때, 측정 데이터 처리부(120)는 주변 상태 측정부(110)와 와이파이 또는 지그비 등으로 대표되는 무선 통신 네트워크를 이용하여 연결되어 측정 데이터를 전달받도록 형성될 수 있다.
이는, 유선 통신을 사용하는 경우의 복수개의 주변 상태 측정부(110)와의 연결 및 통신 유지 관리에 대한 비용 증가 및 주변 상태 측정부(110)의 설치 위치가 제한된다는 단점을 극복하기 위한 구성이다.
측정 데이터 처리부(120)는 측정 데이터를 분류 처리하여 주변 상태 측정부(110)에 포함된 센서의 종류에 따라 측정 데이터를 온도 데이터, 조도 데이터, 음향 데이터 및 인체 감지 데이터 중 어느 하나로 분류할 수 있다.
측정 데이터 분석부(130)는 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하도록 형성된다.
이를 위해 측정 데이터 분석부(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 온도 데이터 분석 모듈(310), 조도 데이터 분석 모듈(320) 및 음향 데이터 분석 모듈(330)을 포함하도록 형성된다.
온도 데이터 분석 모듈(310)은 온도 데이터를 분석하여 온도 이벤트를 생성하도록 형성되고, 조도 데이터 분석 모듈(320)은 조도 데이터를 분석하여 조도 이벤트를 생성하도록 형성되며, 음향 데이터 분석 모듈(330)은 음향 데이터를 분석하여 음향 이벤트를 생성하도록 형성된다.
이때, 각각의 분석 모듈(310 내지 330)은 기 설정된 서로 다른 알고리즘을 이용하여 각각의 이벤트를 생성할 수 있다.
온도 데이터 분석 모듈(310)은, 하기 수학식 1의 온도 이벤트 정의 알고리즘을 이용하여 온도 이벤트를 정의한다.
Figure 112020038122529-pat00049
Figure 112020038122529-pat00050
Figure 112020038122529-pat00051
Figure 112020038122529-pat00052
Figure 112020038122529-pat00053
Figure 112020038122529-pat00054
,
Figure 112020038122529-pat00055
,
Figure 112020038122529-pat00056
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00057
: 온도 이벤트 집합,
Figure 112020038122529-pat00058
: 비정상적 온도에 대한 이벤트 상수,
Figure 112020038122529-pat00059
: 비정상적 온도 변화(급격한 증가 및 급격한 감소)에 대한 이벤트 상수)
또, 조도 데이터 분석 모듈(320)은, 하기 수학식 2의 조도 이벤트 정의 알고리즘을 이용하여 조도 이벤트를 정의한다.
Figure 112020038122529-pat00060
Figure 112020038122529-pat00061
Figure 112020038122529-pat00062
Figure 112020038122529-pat00063
Figure 112020038122529-pat00064
Figure 112020038122529-pat00065
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00066
: 조도 이벤트 집합,
Figure 112020038122529-pat00067
: 비정상적인 조도에 대한 이벤트상수,
Figure 112020038122529-pat00068
: 비정상적인 조도 변화에 대한 이벤트상수,
Figure 112020038122529-pat00069
Figure 112020038122529-pat00070
)
마지막으로, 음향 데이터 분석 모듈(330)은, 하기 수학식 3의 음향 이벤트 정의 알고리즘을 이용하여 음향 이벤트를 정의한다.
Figure 112020038122529-pat00071
Figure 112020038122529-pat00072
Figure 112020038122529-pat00073
Figure 112020038122529-pat00074
Figure 112020038122529-pat00075
Figure 112020038122529-pat00076
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00077
: 음향 이벤트 집합,
Figure 112020038122529-pat00078
: 비정상적인 음향 값에 대한 이벤트 상수,
Figure 112020038122529-pat00079
: 비정상적인 음향 값 변화에 대한 이벤트 상수,
Figure 112020038122529-pat00080
,
Figure 112020038122529-pat00081
,
Figure 112020038122529-pat00082
)
위험도 판단부(140)는 측정 데이터 분석부(130)에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하도록 형성된다.
단순 위험도는, 이론적으로 정의된 데이터 모델이며, 이러한 데이터 모델을 벗어나는 경우를 대비하기 위해 적응적 데이터 분석을 수행한 결과물인 가중치 위험도를 더 사용할 수 있다.
위험도 판단부(140)는 분석 데이터를 전달받아 단순 위험도를 하기 수학식 4를 이용하여 결정할 수 있다.
Figure 112020038122529-pat00083
Figure 112020038122529-pat00084
Figure 112020038122529-pat00085
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00086
: n번째 센서 데이터 집합,
Figure 112020038122529-pat00087
: n번째 조도 센서가 인식한 조도 값,
Figure 112020038122529-pat00088
: n번째 음향 센서가 인식한 음향 값,
Figure 112020038122529-pat00089
: n번째 인체 감지 센서가 인식한 인체 감지 값,
Figure 112020038122529-pat00090
: 센서의 위치 및 측정 시각,
Figure 112020038122529-pat00091
: 매개함수,
Figure 112020038122529-pat00092
: 단순 위험도 함수)
위험도 판단부(140)는, 또, 하기 수학식 5를 이용하여 가중치 위험도를 더 결정할 수 있다.
수학식 5
Figure 112020038122529-pat00093
Figure 112020038122529-pat00094
(여기서,
Figure 112020038122529-pat00095
: 가중 매개함수, Dn : 단순 위험도,
Figure 112020038122529-pat00096
: 가중치 위험도, N : 지역 평균 우동인구, k : 매 시간 참여를 통해 전송된 값의 수)
위험 등급 결정부(150)는, 위험도 판단부에서 결정된 가중치 위험도를 이용하여 위험 등급을 결정하도록 형성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템(100)은, 위험 등급 결정부(150)를 사용하지 않고, 상기 수학식 5를 이용하여 획득된 가중치 위험도만을 이용하여 사용자에게 위험영역을 출력할 수도 있지만, 보다 직관적으로 위험영역을 사용자에게 제공하기 위하여 위험 등급 결정부(150)를 더 사용할 수도 있다.
위험 등급 결정부(150)는, 위험도 판단부(140)에서 가중치 위험도를 획득하면, 기 설정된 범위를 불러와 가중치 위험도가 기 설정된 범위 중 어느 범위에 포함되는지 확인하고, 해당 범위의 위험 등급을 사용자에게 출력하도록 형성될 수 있다.
이때, 일 예로 위험 등급 결정부(150)는, 3개의 범위를 기 설정된 범위로 정의 할 수 있으며, 각각의 범위는 안전 등급, 주의 등급 및 위험 등급으로 설정될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.
100 : 스마트 위험 감지 시스템 110 : 주변 상태 측정부
120 : 측정 데이터 처리부 130 : 측정 데이터 분석부
140 : 위험도 판단부 150 : 위험 등급 결정부
210 : 온도 측정 센서 220 : 조도 측정 센서
230 : 음향 측정 센서 240 : 인체 감지 센서
250 : 담장 310 : 온도 데이터 분석 모듈
320 : 조도 데이터 분석 모듈 330 : 음향 이벤트 분석 모듈

Claims (13)

  1. 지형 지물에 설치되어 상기 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성되는 주변 상태 측정부;
    상기 주변 상태 측정부에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 상기 측정 데이터를 분류 처리하는 측정 데이터 처리부;
    상기 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하는 측정 데이터 분석부; 및
    상기 측정 데이터 분석부에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하는 위험도 판단부를 포함하고,
    상기 주변 상태 측정부는,
    주변 온도를 측정하는 온도 측정 센서;
    주변 밝기를 측정하는 조도 측정 센서;
    주변 소음을 측정하는 음향 측정 센서; 및
    주변 인적을 감지하는 인체 감지 센서를 포함하며,
    상기 측정 데이터 처리부는,
    상기 측정 데이터를 온도 데이터, 조도 데이터, 음향 데이터 및 인체 감지 데이터로 분류 처리하도록 형성되며,
    상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 1을 이용하여 상기 단순 위험도를 결정하고, 하기 수학식 2를 이용하여 상기 가중치 위험도를 결정하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 1
    Figure 112022070306217-pat00148

    Figure 112022070306217-pat00149

    Figure 112022070306217-pat00150

    (여기서,
    Figure 112022070306217-pat00151
    : n번째 센서 데이터 집합,
    Figure 112022070306217-pat00152
    : n번째 조도 센서가 인식한 조도 값,
    Figure 112022070306217-pat00153
    : n번째 음향 센서가 인식한 음향 값,
    Figure 112022070306217-pat00154
    : n번째 인체 감지 센서가 인식한 인체 감지 값,
    Figure 112022070306217-pat00155
    : 센서의 위치 및 측정 시각,
    Figure 112022070306217-pat00156
    : 매개함수,
    Figure 112022070306217-pat00157
    : 단순 위험도 함수)
    수학식 2
    Figure 112022070306217-pat00158

    Figure 112022070306217-pat00159

    (여기서,
    Figure 112022070306217-pat00160
    : 가중 매개함수,
    Figure 112022070306217-pat00161
    : 가중치 위험도, N : 지역 평균 유동인구, k : 매 시간 참여를 통해 전송된 값의 수)
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 주변 상태 측정부는, 기 설정된 시간 간격으로 데이터를 측정하여 상기 측정 데이터를 생성하도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 측정 데이터 처리부는, 상기 주변 상태 측정부를 통해 측정된 상기 측정 데이터를 와이파이 또는 지그비 등의 무선 통신네트워크를 이용하여 전달받도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 측정 데이터 처리부는,
    상기 측정 데이터는, 측정 값과 함께 측정 시간 및 측정 위치를 포함하도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 측정 데이터 분석부는,
    상기 온도 데이터를 분석하도록 형성되는 온도 데이터 분석 모듈;
    상기 조도 데이터를 분석하도록 형성되는 조도 데이터 분석 모듈; 및
    상기 음향 데이터를 분석하도록 형성되는 음향 데이터 분석 모듈을 포함하도록 형성되며,
    상기 각각의 모듈은 서로 다른 기 설정된 상기 알고리즘을 사용하여 온도 이벤트, 조도 이벤트 및 음향 이벤트를 생성하는 스마트 위험 감지 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 온도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 3을 이용하여 온도 이벤트를 정의하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 3
    Figure 112022070306217-pat00097

    Figure 112022070306217-pat00098

    Figure 112022070306217-pat00099

    Figure 112022070306217-pat00100

    Figure 112022070306217-pat00101

    Figure 112022070306217-pat00102
    ,
    Figure 112022070306217-pat00103
    ,
    Figure 112022070306217-pat00104

    (여기서,
    Figure 112022070306217-pat00105
    : 온도 이벤트 집합,
    Figure 112022070306217-pat00106
    : 비정상적 온도에 대한 이벤트 상수,
    Figure 112022070306217-pat00107
    : 비정상적 온도 변화(급격한 증가 및 급격한 감소)에 대한 이벤트 상수)
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 조도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 4를 이용하여 조도 이벤트를 정의하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 4
    Figure 112022070306217-pat00108

    Figure 112022070306217-pat00109

    Figure 112022070306217-pat00110

    Figure 112022070306217-pat00111

    Figure 112022070306217-pat00112

    Figure 112022070306217-pat00113

    (여기서,
    Figure 112022070306217-pat00114
    : 조도 이벤트 집합,
    Figure 112022070306217-pat00115
    : 비정상적인 조도에 대한 이벤트상수,
    Figure 112022070306217-pat00116
    : 비정상적인 조도 변화에 대한 이벤트상수,
    Figure 112022070306217-pat00117
    Figure 112022070306217-pat00118
    )
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 음향 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 5를 이용하여 음향 이벤트를 정의하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 5
    Figure 112022070306217-pat00119

    Figure 112022070306217-pat00120

    Figure 112022070306217-pat00121

    Figure 112022070306217-pat00122

    Figure 112022070306217-pat00123

    Figure 112022070306217-pat00124

    (여기서,
    Figure 112022070306217-pat00125
    : 음향 이벤트 집합,
    Figure 112022070306217-pat00126
    : 비정상적인 음향 값에 대한 이벤트 상수,
    Figure 112022070306217-pat00127
    : 비정상적인 음향 값 변화에 대한 이벤트 상수,
    Figure 112022070306217-pat00128
    ,
    Figure 112022070306217-pat00129
    ,
    Figure 112022070306217-pat00130
    )
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제 1항에 있어서,
    상기 위험도 판단부에서 결정된 상기 가중치 위험도를 이용하여 위험 등급을 결정하는 위험 등급 결정부를 더 포함하는 스마트 위험 감지 시스템.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 위험 등급 결정부는, 상기 가중치 위험도가 속하는 기 설정된 범위에 따라 안전, 주의 및 위험의 3 등급의 위험 등급을 결정하는 스마트 위험 감지 시스템.
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