KR102471397B1 - 화재 관제 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 화재 관제 시스템은 센서를 통해 화재를 감지하고, 화재 발생 데이터를 생성하는 탐지 장치; 상기 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생에 대한 알람을 출력하는 경보 장치; 상기 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생 장소의 출입과 관련된 장치 및 화재 소화와 관련된 장치를 제어하는 활동 장치; 및 상기 탐지 장치, 상기 경보 장치 및 상기 활동 장치로부터 데이터를 수신하고, 수신한 데이터에 기초하여 인공지능 모델을 통해 대피로 데이터를 생성하며, 상기 대피로 데이터를 사용자 단말기로 전송하는 관제 장치를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 화재 관제 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 화재와 관련된 데이터를 수신하고, 이에 기초하여 대피로를 생성하는 화재 관제 시스템에 관한 것이다.
화재에서 초기 진압과 대피 유도는 매우 중요하다. 그러나 종래의 소방 설비는 각 설비가 개별적으로 작동하기 때문에 구체적인 화재의 파악이나 진압에 있어 많은 문제점이 존재한다. 특히, 관리의 부족으로 나타나는 고장이나 배터리 부족 등의 문제점이 있을 수 있다.
종래의 소방 설비는 일반인이 사용하기 어려워 초기 진압이 힘들고, 자동화 시스템의 부재로 구체적인 대피 유도나 화재의 경로 파악이 힘들다. 따라서, 화재에 대한 데이터를 수집하고 이를 기초로 인공지능을 이용하여 초기 진압 및 대피 유도를 제공할 수 있는 지능형 화재 관제 시스템이 필요하다.
본 발명의 일 과제는 화재와 관련된 데이터에 기초하여 대피로를 생성하는 화재 관제 시스템에 관한 것이다.
일 실시예에 따른 화재 관제 시스템은 센서를 통해 화재를 감지하고, 화재 발생 데이터를 생성하는 탐지 장치; 상기 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생에 대한 알람을 출력하는 경보 장치; 상기 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생 장소의 출입과 관련된 장치 및 화재 소화와 관련된 장치를 제어하는 활동 장치; 및 상기 탐지 장치, 상기 경보 장치 및 상기 활동 장치로부터 데이터를 수신하고, 수신한 데이터에 기초하여 인공지능 모델을 통해 대피로 데이터를 생성하며, 상기 대피로 데이터를 사용자 단말기로 전송하는 관제 장치를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 탐지 장치에 포함된 센서는 온도, 습도, 압력, 불꽃, 연기, 가스 및 적외선 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 수집할 수 있다.
여기서, 상기 경보 장치는 상기 알람을 시각적으로 출력할 수 있는 디스플레이 또는 상기 알람을 청각적으로 출력할 수 있는 스피커를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 활동 장치가 제어하는 상기 출입과 관련된 장치는 엘리베이터, 도어락, 자동문 또는 완강기를 포함하고, 상기 활동 장치가 제어하는 화재 소화와 관련된 장치는 살수 소화 장치, 포소화 장치, CO2 소화 장치, 할로겐 소화 장치, 분말 소화 장치 또는 진동 소화 장치를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 관제 장치는, 타 장치와 데이터를 송수신하는 통신부; 상기 통신부로부터 수신한 데이터 및 상기 관제 장치로부터 생성된 데이터를 저장하는 저장부; 상기 통신부로부터 수신한 데이터를 전처리하는 처리부; 상기 처리부로부터 전처리된 데이터를 수신하고, 상기 전처리된 데이터를 인공지능 모델에 입력하여, 대피로를 설계하는 분석부; 및 상기 분석부로부터 설계된 대피로를 포함하는 데이터를 수신하여, 사용자가 상기 대피로를 시각적으로 파악할 수 있도록 도면을 이용하여 상기 대피로 데이터를 생성하는 가공부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 탐지 장치에 의해 생성된 화재 발생 데이터는 발화 장소, 발화 요인, 발화 기기, 발화 열원 또는 가스 확산 경로에 대한 정보를 포함하고, 상기 분석부는 상기 인공지능 모델의 결과물 및 상기 화재 발생 데이터에 기초하여 상기 대피로를 설계할 수 있다.
여기서, 상기 탐지 장치는 상기 화재 발생 장소 내부에 존재하는 사람을 감지하여 상기 사람의 수 및 상기 사람의 움직임과 관련된 정보를 포함하는 내부자 감지 데이터를 생성하고, 상기 분석부는 상기 내부자 감지 데이터 및 상기 대피로 데이터에 기초하여 상기 인공지능 모델을 통해 부상자, 실종자 및 사망자를 예측하여 사상자 예측 데이터를 생성할 수 있다.
여기서, 상기 분석부는 미리 저장된 상기 화재 발생 장소에 설치된 장비에 대한 데이터, 상기 화재 발생 데이터 및 상기 대피로 데이터에 기초하여 상기 화재 발생 장소에 대한 재산 피해 예측 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 화재와 관련된 데이터에 기초하여 대피로를 생성하는 화재 관제 시스템이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 화재 관제 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 화재 경보 중계 장치에 대한 예시를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 탐지 장치에 포함된 센서들에 대한 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 경보 장치의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 활동 장치가 제어하는 장치의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 소화 장치의 예시를 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 화재 경보 중계 장치에 대한 예시를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 탐지 장치에 포함된 센서들에 대한 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 경보 장치의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 활동 장치가 제어하는 장치의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 소화 장치의 예시를 나타낸 도면이다.
본 명세서에 기재된 실시예는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상을 명확히 설명하기 위한 것이므로, 본 발명이 본 명세서에 기재된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 범위는 본 발명의 사상을 벗어나지 아니하는 수정예 또는 변형예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하여 가능한 현재 널리 사용되고 있는 일반적인 용어를 선택하였으나 이는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 의도, 판례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 다만, 이와 달리 특정한 용어를 임의의 의미로 정의하여 사용하는 경우에는 그 용어의 의미에 관하여 별도로 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다.
본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명을 용이하게 설명하기 위한 것으로 도면에 도시된 형상은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 필요에 따라 과장되어 표시된 것일 수 있으므로 본 발명이 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에서 본 발명에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 필요에 따라 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 화재 관제 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 화재 관제 시스템(1000)은 사용자 장치(100), 탐지 장치(200), 경보 장치(300), 활동 장치(400) 및 관제 장치(500)를 포함할 수 있다. 도 1에서는 편의상 각 장치를 하나만 도시하였으나, 이에 한정되지 않고, 각 장치는 하나 이상일 수 있다.
사용자 장치(100), 탐지 장치(200), 경보 장치(300), 활동 장치(400) 및 관제 장치(500)는 서로 데이터를 송수신하여 통신할 수 있다. 이때, 통신 방법은 일반적인 유선 통신 방법 또는 무선 통신 방법이 이용될 수 있다. 구체적으로, 화재 관제 시스템(1000)은 LAN, WiFi, 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), BLE(Bluetooth Low Energy) 및 알에프아이디(RFID) 등의 통신 방법을 사용할 수 있다.
사용자 장치(100)는 일반적인 전자 장치로서, 사용자 단말기로도 명칭될 수 있다. 예를 들어, 사용자 장치(100)는 휴대 전화, 무전기, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 2D/3D 스캐너, 카메라, 바디 카메라, 로봇, 드론 등일 수 있다. 또한 예를 들어, 사용자 장치(100)는 소방서 관제 장치, 관리실 메인 장치, 소방 차량 내 제어부, 구조 차량 내 제어부 등의 특수한 장치일 수도 있다.
사용자 장치(100)는 탐지 장치(200), 경보 장치(300), 활동 장치(400) 및 관제 장치(500)와 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 및 활동 장치(400)에 제어 신호를 전송하고, 상기 장치들로부터 처리 데이터를 수신할 수 있다. 또한 예를 들어, 사용자 장치(100)는 관제 장치(500)에 상기 처리 데이터를 전송하고, 관제 장치(500)로부터 가공 결과 데이터를 수신할 수 있다.
또한 예를 들어, 사용자 장치(100)는 상기 타 장치들에 음성, 영상, 텍스트를 통한 화재 신고 및 화재 상황 설명에 관한 데이터를 전송할 수 있다. 또한, 사용자 장치(100)는 관제 장치(500)의 처리 데이터나 분석 결과 데이터에 포함될 수 있는 데이터를 관제 장치(500)에 전송할 수 있다.
구체적으로, 사용자 장치(100)는 처리 데이터에 관한 2D/3D 스캔데이터, 영상, 동영상, GPS, 온도, 습도 센서 등의 데이터와 분석결과데이터에 관한 지점 및 경로, 분류, 영상, 동영상 등의 데이터를 전송할 수 있다. 관제 장치(500)는 수신한 위 데이터에 포함된 2D, 3D 도면에 기초하여 가공 결과 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 관제 장치(500)는 사용자 장치(100)로부터 획득한 화재 발생 장소에 대한 지도에 기초하여, 대피로를 설계할 수 있다. 이에 대한 자세한 내용은 후술한다.
일 실시예에 따르면, 사용자 장치(100)는 인공지능 모델을 이용하여 출력한 결과 데이터를 타 장치로 전송할 수 있다. 예를 들어, 사용자 장치(100)는 화재 상황에 대한 설명 및 분석 관한 내용을 인공지능 모델에 입력하여, 그 결과를 타 장치로 전송할 수 있다. 이에 대한 자세한 내용은 후술한다.
사용자 장치(100)는 타 장치들로부터 권한을 검증하고, 부여받은 권한에 따라 탐지 장치(200), 경보 장치(300), 활동 장치(400) 및 관제 장치(500)들의 전체 또는 일부를 관리하거나 제어할 수 있다.
이때, 권한의 기준은 관제 장치 담당자, 관제 장치 관리자, 현장 지휘자, 현장 담당자, 경찰서/소방서/구급대 등을 포함한 관공서, 일반 사용자 등으로 구분될 수 있다.
예를 들어, 사용자 장치(100)가 부여받은 권한의 등급이 관제 장치 담당자일 경우, 사용자 장치(100)는 탐지 장치(200), 경보 장치(300), 활동 장치(400) 및 관제 장치(500)의 전부를 관리 또는 제어할 수 있다.
그러나, 사용자 장치(100)가 부여받은 권한의 등급이 일반 사용자일 경우, 사용자 장치(100)는 탐지 장치(200), 경보 장치(300), 활동 장치(400) 및 관제 장치(500)로부터 데이터만 수신할 수 있을 뿐, 이들을 관리하거나 제어할 수는 없다.
타 장치와 계속적으로 데이터를 송수신하는 사용자 장치(100)는 타 장치의 오류를 감지할 수도 있다. 사용자 장치(100)는 일 장치로부터 일정 시간 동안 일정 횟수 미만의 데이터가 전송될 경우, 상기 일 장치에 오류가 생긴 것으로 파악할 수 있다. 이때, 사용자 장치(100)는 일 장치를 제외한 타 장치에 일 장치에 대한 오류를 알려주는 데이터를 전송할 수 있다.
사용자 장치(100)는 시각, 청각, 촉각을 통해 가공 데이터를 사용자에게 전달할 수 있다. 또한, 사용자 장치(100)는 주변의 사고를 감지하고, 이에 대한 알림을 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 사용자 장치(100)는 가공 데이터에 기초하여 자율 조종, 주행 및 동작 등이 가능할 수 있다.
탐지 장치(200), 경보 장치(300) 및 활동 장치(400)는 사용자 장치(100) 및 관제 장치(500)에 각 장치의 처리 데이터를 전송하고, 이들로부터 가공 데이터를 수신할 수 있다.
예를 들어, 위 장치들은 사용자 장치(100) 및 관제 장치(500)로부터 버튼 및 음성을 통한 수동 화재 신고와 연락을 할 수 있다. 위 장치들은 버튼을 통하여 구체적으로 주변 인원, 이동 가능 여부, 화재 대처 등의 비상 메시지를 사용자 장치(100) 또는 관제 장치(500)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 위 장치들은 화재 감지에 따라 모드를 달리 하여 작동할 수 있다. 구체적으로, 위 장치는 주의 모드 또는 저전력 모드로 작동할 수 있다.
예를 들어, 위 장치들이 주의 모드로 작동할 경우, 화재 주의 상황이나 화재 상황에서 작동하여 단위 시간 당 처리 횟수 및 통신 횟수 등을 증가시켜 성능을 향상시킬 수 있고, 이에 따라 전력 소비 및 생성되는 데이터의 양이 증가할 수 있다.
또한 예를 들어, 위 장치들이 저전력 모드로 작동할 경우, 이는 비화재 상황일 수 있으며, 단위 시간 당 처리 횟수 및 통신 횟수 등을 감소시켜 성능을 낮출 수 있고, 이에 따라 전력 소비 및 생성되는 데이터의 양은 감소할 수 있다.
위 장치들(200, 300, 400)은 관제 장치(500)를 통해 해당 장치 및 연결된 타 장치에 대한 오류, 파손 여부를 수신하거나 직접 판단할 수 있다.
탐지 장치(200)는 화재 상황을 감지하거나 화재 상황에서 발생할 수 있는 후속 피해와 관련된 상황을 감지할 수 있다. 탐지 장치(200)는 감지한 결과에 기초하여 화재 발생 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 화재 발생 데이터는 발화 장소, 발화 요인, 화재 유형, 발화 열원, 발화 기기, 화점 위치, 발화 과정, 최초 착화물 위치, 화재 확산 원인, 화재 확산 경로 등의 정보를 포함할 수 있다.
탐지 장치(200)는 목적에 따라 수집하고자 하는 탐지 데이터가 구분될 수 있으며, 상기 탐지 데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다.
예를 들어, 탐지 장치(200)는 도 3의 예시와 같이, 온도 감지 센서, 움직임 감지 센서, 불꽃 감지 센서, 대기 상태 감지 센서를 포함할 수 있고, 이들의 데이터를 표시하는 데이터 표시 장치를 포함할 수 있다.
탐지 장치(200)가 센서를 통해 수집하는 데이터는 온도, 습도, 압력, 불꽃, 풍향, 풍속, 연기, 가스, 먼지, 3밴드 이상의 분광 영상, 적외선, 움직임, 광량, 전류, 수분, 초음파, 소리, 진동, 자이로, 가속도, 자기장과 관련된 데이터일 수 있다.
탐지 장치(200)는 제베크 효과를 이용하여, 고온을 감지함과 동시에 전력을 생산할 수 있다. 따라서, 탐지 장치(200)는 저전력 상태나 별도의 전원이 없는 상태에서도 동작할 수 있다.
경보 장치(300)는 화재 발생에 대한 알람을 출력하는 장치일 수 있다. 경보 장치(300)는 시각적, 청각적, 촉각적인 출력 장치를 이용하여 화재 발생 사실을 외부로 알릴 수 있다.
경보 장치(300)는 사용자 장치(100) 또는 관제 장치(500)로부터 수신한 데이터에 기초하여 경보, 알림, 안내와 관련된 정보를 외부 장치로 전송할 수 있다.
경보 장치(300)는 화재 알람을 시각적으로 출력할 수 있는 모니터, 홀로그램 디스플레이, 프로젝터, 램프 등을 포함할 수 있다. 또한, 경보 장치(300)는 화재 알람을 청각적으로 출력할 수 있는 스피커, 벨 등을 포함할 수 있다. 이때, 경보 장치(300)가 출력하는 알람이 오류일 경우, 사용자는 사용자 장치(100)를 통해 경보 장치(300)의 오류를 수정할 수 있다.
또한, 경보 장치(300)는 구조물 주변의 사고와 관련된 알람을 출력할 수도 있다. 예를 들어, 경보 장치(300)는 구조물의 옆 건물에서 발생한 화재 사고에 대해 타 장치로부터 알림을 수신하고, 상기 알림에 기초하여 사고 알람을 출력할 수 있다.
활동 장치(400)는 상기 탐지 장치(200)가 생성한 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생 장소의 출입과 관련된 장치나 화재 소화와 관련된 장치를 제어할 수 있다. 즉, 활동 장치(400)는 화재의 진압, 대피 유도 및 인명 구조 활동을 위하여 사용하는 장치일 수 있다.
활동 장치(400)가 제어하는 출입과 관련된 장치는 엘리베이서, 비상용 엘리베이터, 도어락, 자동문, 완강기 등 피난을 위한 장치를 포함할 수 있다. 활동 장치(400)가 제어하는 화재 소화와 관련된 장치는 살수 소화 장치, 포소화 장치, CO2 소화 장치, 분말 소화 장치, 할로겐 소화 장치, 진동 소화 장치 등 물 또는 소화 약제나 에너지 투입을 통하여 화재를 진압하는 장치를 포함할 수 있다.
또한 활동 장치(400)는 방화문, 누전 차단 장치, 가스 차단 장치, 배연 장치 등의 차단 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동 장치(400)는 도 5의 예시와 같이, 누선 차단 장치 및 가스 차단 장치를 포함할 수 있다. 또한 활동 장치(400)는 CCTV 및 카메라 장치를 포함할 수도 있다.
관제 장치(500)는 사용자 장치(100), 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 및 활동 장치(400)로부터 수신한 데이터에 기초하여 인공지능 모델을 이용해 대피로를 설계하는 장치일 수 있다. 관제 장치(500)는 설치 장소나 대상 등의 특성에 따라 메인 컴퓨터, 서버, 클라우드 등의 형태로 구성될 수 있다.
관제 장치(500)는 사용자 장치(100), 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 및 활동 장치(400)로부터 화재와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 관제 장치(500)는 수신한 데이터를 가공, 전처리, 정형화 등으로 처리할 수 있다. 관제 장치(500)는 처리한 데이터를 인공지능 모델에 입력하여 결과물을 출력할 수 있다. 관제 장치(500)는 상기 결과물을 사용자가 인식하기 쉬운 형태로 가공할 수 있다. 관제 장치(500)는 가공한 데이터를 사용자 장치(100), 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 또는 활동 장치(400)로 전송할 수 있다.
구체적으로, 관제 장치(500)는 통신부(510), 저장부(520), 처리부(530), 분석부(540) 및 가공부(550)를 포함할 수 있다.
통신부(510)는 타 장치와 데이터를 송수신하여 통신할 수 있다. 구체적으로, 관제 장치(500)는 통신부(510)를 통해 사용자 장치(100), 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 또는 활동 장치(400)로부터 화재와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 관제 장치(500)는 상기 화재와 관련된 데이터를 기초로 생성한 대피로 데이터 등을 통신부(510)를 통해 타 장치로 전송할 수 있다.
저장부(520)는 상기 통신부(510)로부터 수신한 데이터 또는 내부에서 생성한 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 저장부(520)는 처리 결과 데이터, 분석 결과 데이터 및 가공 결과 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 저장부(520)는 관제 장치(500)의 동작에 필요한 프로그램을 저장할 수 있다. 이때, 저장부(520)는 플래시 메모리, RAM, ROM, SSD, SD CARD 및 광학 디스크 등으로 구현될 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
처리부(530)는 통신부(510)를 통해 수신한 화재와 관련된 데이터를 전처리할 수 있다. 처리부(530)는 분석부(540)가 인공지능 모델을 이용하여 결과물을 출력할 수 있도록, 데이터를 미리 전처리할 수 있다.
처리부(530)는 데이터의 정형화, 노이즈 축소/제거, 손실/비손실 압축, 필터링, 신뢰도 검증 등을 통해 데이터를 전처리할 수 있다.
처리부(530)가 처리하는 데이터는 외부 장치로부터 수신한 데이터, 화재 상황에 관한 데이터, 환경에 관한 데이터, 대상물에 관한 데이터, 기존 소방 데이터, 모의 화재 훈련에 관한 데이터 등일 수 있다.
외부 장치로부터 수신한 데이터는 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 또는 활동 장치(400)로부터 수신한 데이터일 수 있다. 예를 들어, 데이터는 이들 장치의 고유 번호, 식별 번호, 종류, 설치 위치, 작동 상태, 네트워크 연결 상태, 전원 공급 상태, 사용 가능 자원, 연결된 장치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
구체적으로, 외부 장치로부터 수신한 데이터는 신고 및 비상 메시지 데이터, 탐지 데이터, 활동 가능 여부, 수동 활동 여부, 활동 상태, 활동 시간, 사용 가능 자원량과 관련된 데이터일 수 있다.
화재 상황에 관한 데이터는 화재 접수 일시, 화재 접수 경로, 발견 상황, 발견 후 행동, 초기 소화 상황, 화재 통보 상황 등 초기 대응 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 각지 시각, 출동 시각, 선착대 도착 시각, 진압 완료 시각, 화염 확인 및 분출 위치, 화점 발견 상황, 진압 활동 상황(연소 확대 방지 주력 지점 등 초기진화 상황), 현장 상황 활동 개요 등의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 화재 유형, 발화 열원, 발화 위치, 발화 요인, 발화 기기, 화점 위치, 과정, 최초 착화물 위치 및 분류, 화재 확산 원인, 화재 확산 경로 등의 정보를 포함할 수 있다.
*또한, 화재 상황에 관한 데이터는 대상물의 내부와 주변에 대한 현장 관찰 및 2차원/3차원 영상, 2차원/3차원 동영상 데이터에 대한 현장관찰 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 유해물질 유출 경로, 유해물질 유출량, 잔화 발견 위치, 잔화 크기, 폭발 위치, 폭발 범위, 붕괴 위치, 붕괴 범위, 롤오버 발생이나 예상 위치, 플래시오버 발생이나 예상 위치, 백드래프트 발생이나 예상 위치 등의 특수사고 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 출동 경찰서, 출동 소방서, 출동 구급대, 차량 및 분류, 인원 및 분류 등에 관한 동원소방력 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 사상자 및 분류, 발견위치, 사상원인, 사상부위, 사상전 상태, 인명구조 등의 정보를 포함하는 인명피해 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 재산 피해액, 피해내용의 위치와 분류, 피해경감액 등에 대한 재산피해 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 화재 상황에 관한 데이터는 화재번호, 지휘관, 관할소장, 담당자, 작성자, 조사일시, 조사대상, 구체적인 조사내용 및 기타 참고사항이 포함되는 화재분석보고서, 화재조사보고서 등 현장자료 등을 포함하는 보고서 데이터를 포함할 수 있다.
환경에 관한 데이터는 개황, 기온, 습도, 풍향 및 풍속, 날씨, 기상특보, 자연재해 여부와 자연재해 분류, 지역적 특성 등의 주변 환경 데이터를 포함할 수 있다.
대상물에 관한 데이터는 대상물의 주소, 파출소와의 거리 및 시간, 소방서와의 거리 및 시간, 방위, 경도, 위도, 고도 등을 포함하는 위치 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 소유자, 사용자, 방화관리자, 대지개요, 건물 개요, 층별면적, 주차, 하수처리시설, 조경 데이터를 포함하는 개요 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 대상물 데이터가 포함되거나 나타낼 수 있는 설계도서 데이터를 포함하는 설계 데이터가 포함될 수 있다. 상기 설계도서에는 평면도, 단면도, 입면도, 배치도, 창호도, 상세도 등의 형태를 포함하는 2차원, 3차원의 건축설계도면, 구조설계도면, 기계설계도면, 전기설계도면, 소방설계도면, 토목설계도면 데이터가 포함될 수 있다.
설계도면 데이터는 자세하게는 대상물과 대상물의 위치별로 구조, 양식, 조, 가, 층, 면적, 명칭, 시설분류, 용도, 내진설비, 문, 계단, 배전, 배관, 자재, 마감, 층고, 천정고 등의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 소화설비, 경보설비, 피난구조설비, 소화용수설비, 소화활동설비 등을 포함하는 각 소방시설, 방재설비와 각 탐지장치, 경보장치, 활동장치의 위치, 종류, 현황, 사용여부, 검사 일시 및 결과, 조치 사항 등의 소방시설데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 도로 넓이, 화재현장과 출동 차량과의 거리 등 인근지리 데이터를 포함할 수 있다. 이 인근지리상황 데이터는 주변 지형지물에 대한 강, 산, 주택가, 공장 등의 통상적인 지도 범례에 따른 특징이 포함된 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 소방훈련, 소방시설 현황과 소방검사 실시 일시, 검사결과, 조치사항 등의 예방활동 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 보험 가입회사, 가입일, 가입금액 등의 보험관련 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 대상물에 관한 데이터는 추가로 평균 사용 인원, 출입 인원, 동일 공간 내 동일 탐지장치, 경보장치, 활동장치 수, 가연/폭발/인화물질 등의 주변 특수 물품 등의 데이터를 포함할 수 있다.
기존 소방 데이터는 소방청 데이터 분류에 따른 데이터일 수 있다. 기존 소방 데이터는 출동보고, 재난별 건축물, 종별 신고 등의 자료를 포함하는 소방안전센터 데이터와 화재사례, 풍수재, 방화 등의 자료를 포함하는 재난보험센터 데이터와 자연재해위험, 화재통계 등의 자료를 포함하는 안전검사센터 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 기존 소방 데이터는 실제 화재분석보고서, 화제조사보고서, 현장자료 등의 데이터를 포함하는 화재위험분석센터 데이터 및 스마트시티센터 데이터, 화학재난센터 데이터, IoT기술센터 데이터, 지하배관안전 데이터를 포함할 수 있다.
모의 화재 훈련에 관한 데이터는 기기파손, 탈출 동선, 탈출 시간 등과 관련된 데이터일 수 있다. 모의 화재 훈련에 관한 데이터는 현실에서 시행되는 모의 훈련뿐 아니라 가상 시뮬레이션을 통한 모의 훈련도 포함될 수 있다.
분석부(540)는 처리부(530)로부터 전처리된 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 인공지능 모델에 입력하여, 분석 결과물을 출력할 수 있다.
이때, 분석 결과물은 대피로 설계, 진입로 설계, 화재 진압 계획 설계, 발화 분석, 누전 지점 분석, 폭발 지점 분석, 붕괴 지점 분석, 백드래프트지점 분석, 롤오버경로 분석, 연기 확산 경로 분석, 유해 물질 유출 분석, 인명 피해 예측, 재산 피해 예측 등과 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
분석부(540)는 화재와 관련되어 신속하고 안전한 대피, 구조, 진압이 가능하도록 돕는 학습된 인공지능 모델을 이용할 수 있다. 이때, 인공지능 모델은 데이터 기반의 학습이 완료된 머신러닝 알고리즘일 수 있다. 인공지능 모델은 미리 저장된 데이터를 통해 학습될 수 있고, 분석부(540)가 입력한 데이터를 통해 다시 학습될 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용한 분석 시 저장부의 처리 데이터와 타 인공지능 모델에 의한 분석 결과 데이터를 이용할 수 있다. 또한, 필요에 따라 사용자로부터 데이터를 직접 입력받아 대상물의 3차원 스캔 데이터, 설계도면, 목격자 신고, 사후 피해발견에 따른 데이터 등의 데이터들을 이용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 대피로를 설계할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에 위치한 대상자가 안전하고 신속한 대피가 가능하고, 위험요소로부터 벗어나거나 일시적으로 벗어날 수 있도록 1개 이상의 대피 경로들을 설계하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 대상자 위치, 이용가능 탈출구 등을 포함하는 대피로 데이터를 출력할 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 진입로를 설계할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변의 대상자를 구조하거나 화재를 진압하기 위하여, 대상물 내부나 주변의 공간으로 진입하기 위한 1개 이상의 진입 경로들을 설계하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 진입 방해물, 지원 차량 위치 등을 포함하는 진입로 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 소방 대원들을 위한 화재 진압 계획을 설계할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변의 화재를 진압, 대상자 이동, 2차 피해 방지 또는 위험 물질 이동 등의 화재를 진압하기 위한 복수개의 이동 경로, 세부적인 진압 목표와 주의사항 등을 설계하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 대상물의 3차원 스캔 데이터, 설계 도면 등을 포함하는 화재 진압 계획 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 발화에 대한 분석을 할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 발생한 화재의 시작 위치와 화재의 시작 요인과 화재의 시작 기기를 추측하거나 전달받아 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 대상물 데이터 상의 모듈들의 위치 및 화재를 감지한 순서 등을 포함한 발화 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 화재 확산 원인을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 발생한 화재가 불연속적으로 크게 확산되기 시작한 복수개의 원인과 지점, 물건에 대한 위치와 특성을 전달받거나 추측하거나 예측하거나 분석하여 분석결과데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 누전 지점을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 누전 및 감전 가능성이 있는 복수개의 지점이나 물건을 전달받거나 예측하여 누전 가능성이나 반경, 감전으로 인한 사상, 폭발 등 누전에 따른 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 감전, 주변 기기 고장 여부 등을 포함한 누전 지점 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 폭발 지점을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 폭발 가능성이 있는 복수개의 지점이나 물건을 전달받거나 예측하여 폭발 가능성이나 폭발반경, 분진폭발, 연쇄폭발 가능성 등 폭발에 따른 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 붕괴 등으로 인한 위치 이동 등을 포함하는 폭발 지점 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 붕괴 지점을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 화재 진압이 진행 중이거나 진압이 완료된 후에 붕괴위험이 있는 복수개의 지점을 직접 전달받거나 예측하여 붕괴범위 등 붕괴에 따른 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 지반 흔들림 등을 포함한 붕괴 지점 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 진화 지점을 예측할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 화재 진압이 진행 중이거나 진압이 완료되었다고 판단되는 상황에서 남아있는 복수개의 잔화 지점을 직접 전달받거나 예측하여 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 화재 발생을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에 있어서 발생한 화재를 감지하거나 아직 감지되지 않은 화재를 미리 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 화재의 전조 발견, 위험행동 발견 등을 포함한 화재 발생 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 플래시 오버 지점을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 화재 진압이 진행 중이거나 진압이 완료되었다고 판단되는 상황에서 다량의 가스가 축적된 상태에서 동시에 발화하는 플래시오버 현상이 일어날 수 있는 복수개의 지점을 직접 전달받거나 예측하여 피해반경 등 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 냄새, 산소 농도 등을 포함한 플래시 오버 지점 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 백드래프트 지점을 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 화재 진압이 진행 중이거나 진압이 완료되었다고 판단되는 상황에서 산소 부족 상태의 공간에 다량의 산소가 공급될 때 순간적으로 발화하는 백드래프트 현상이 일어날 수 있는 복수개의 지점을 직접 전달받거나 예측하여 피해반경 등 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 소리, 압력 차이 등을 포함한 백드래프트 지점 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 롤 오버 경로를 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 화재 진압이 진행 중이거나 진압이 완료되었다고 판단되는 상황에서 연소 가스가 천장을 타고 빠져나가는 롤오버 현상이 일어날 수 있는 복수개의 지점이나 경로를 직접 전달받거나 예측하여 피해반경 등 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 냄새, 배관구조 등을 포함한 롤 오버 경로 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 화재 확산 경로를 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 화재가 확산되는 복수개의 경로를 직접 전달받거나 예측하여 이에 따른 위험과 예상 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 인화물, 풍향 등을 포함한 화재 확산 경로 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 가스 확산 경로를 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 가스나 폭발 위험이 있는 먼지가 확산되는 복수개의 경로를 직접 전달받거나 예측하여 이에 따른 위험과 예상 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 냄새, 배관구조 등을 포함한 가스 확산 경로 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 연기 확산 경로를 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 연기가 확산되는 복수개의 경로를 직접 전달받거나 예측하여 이에 따른 위험과 예상 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 개방된 출입문, 개방된 창문 등을 포함하는 연기 확산 경로 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 유해 물질 유출 및 확산 경로를 분석할 수 있다. 분석부(540)는 대상물 내부나 주변에서 유해물질 유출 가능성이 있는 복수개의 지점이나 물건을 예측하거나 유해물질이 확산되는 복수개의 경로를 예측하거나 직접 전달받아 오염, 감염, 내상, 외상 등 유해물질에 따른 위험과 예상 피해를 예측, 분석하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 유해물질을 배출할 수 있는 물체의 위치, 붕괴 등으로 인한 위치 이동 등을 포함한 유해 물질 분석 데이터를 출력할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 인명 피해를 예측할 수 있다. 분석부(540)는 화재 진압 설계 모델에 따른 화재 진압 과정에서의 예상되는 부상, 실종, 사망자를 예측하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 재산 피해를 예측할 수 있다. 분석부(540)는 화재 진압 설계 모델에 따른 화재 진압 과정에서의 예상되는 재산 손실 및 피해액을 예측하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
또 다른 일 실시예에 따르면, 분석부(540)는 장치 오류를 예측할 수 있다. 분석부(540)는 설치된 각 탐지장치, 경보장치, 활동장치들의 단위 시간당 통신실패 횟수, 전원, 데이터 변화량 등을 기반으로 각 장치의 상태를 분석하고 오류 및 파괴가 의심되는 장치들을 예측, 판단하여 분석 결과 데이터를 출력하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
분석부(540)는 인공지능 모델을 이용하여 현장 검사 데이터를 포함한 장치 오류 데이터를 출력할 수 있다.
가공부(550)는 분석부(540)의 결과를 사용자가 시각적으로 파악할 수 있도록 데이터를 가공할 수 있다. 구체적으로, 가공부(550)는 저장부(520)에 저장된 데이터와 분석부(540)의 결과 데이터를 2D/3D 영상, 2D/3D 동영상, 음성, 표, 문서 등의 파일 및 제어신호로 변환, 합성, 가공하여 저장부(520)에 가공 결과 데이터로 저장할 수 있다.
예를 들어, 가공부(550)는 롤오버지점 결과 데이터와 가스확산경로 결과 데이터를 대상물에 대한 2D/3D 도면 위에 맵핑하여 시간별, 신뢰도 별 영상 및 동영상으로 나타낼 수 있다.
또한 예를 들어, 가공부(550)는 각 센서의 위치와 센서 값, 분석 데이터들을 대상물에 대한 2D도면, 3D 도면 위에 맵핑하여 시간별, 신뢰도 별 영상 및 동영상으로 나타낼 수 있다.
또한 예를 들어, 가공부(550)는 경보장치에 대피 영상을 표시하는 가공결과데이터를 생성하거나 활동장치에 가스차단기를 동작시키는 등의 제어 신호를 생성할 수 있다.
또한 예를 들어, 가공부(550)는 각 탐지장치, 경보장치, 활동장치들에 화재분석 모델에 의하여 작동모드를 주의모드, 절전모드로 전환시키는 등의 제어 신호를 생성할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 화재 경보 중계 장치에 대한 예시를 나타낸 도면이다. 도 2(a)는 소형 중계 장치이고, 도 2(b)는 중형 중계 장치이고, 도 2(c)는 대형 중계 장치를 나타낸 예시이다. 구체적으로, 중계 장치는 탐지 장치(200), 경보 장치(300) 및 활동 장치(400) 간의 통신을 중계하는 역할을 수행할 수 있다.
도 2를 참조하면, 화재 경보 중계 장치는 건물의 크기, 방의 크기 및 목적에 따라 크기를 다양화할 수 있다. 화재 경보 중계 장치는 엣지 컴퓨팅의 역할을 할 수도 있다. 본원 발명의 화재 관제 시스템은 화재 경보 중계 장치를 통해 여러 장치가 서로 원활하게 통신할 수 있도록 한다.
도 3은 일 실시예에 따른 탐지 장치에 포함된 센서들에 대한 예시를 나타낸 도면이다. 도 3(a)는 온도 감지 센서이고, 도 3(b)는 움직임 감지 센서이고, 도 3(c)는 데이터 표시 장치이고, 도 3(d)는 불꽃 감지 센서이고, 도 3(e)는 대기 감지 센서의 예시이다.
전술한 바와 같이, 탐지 장치(200)는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 탐지 장치(200)에 포함된 센서는 도 3의 예시에 한정되지 않고, 다양한 센서를 포함할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 경보 장치의 예시를 나타낸 도면이다. 도 4(a)는 시각 경보 장치이고, 도 4(b)는 청각 경보 장치이고, 도 4(c)는 시각 안내 장치의 예시이다.
도 4를 참조하면, 경보 장치(300)는 사람들에게 화재와 관련된 알람을 시각적 또는 청각적으로 출력할 수 있다. 자세한 내용은 전술한 바와 중복될 수 있어, 생략한다.
도 5는 일 실시예에 따른 활동 장치가 제어하는 장치의 예시를 나타낸 도면이다. 도 5(a)는 누전 차단 장치이고, 도 5(b)는 가스 차단 장치의 예시이다.
도 5를 참조하면, 활동 장치(400)는 자체적인 시스템 판단 또는 관제 장치(500)의 제어에 의해 누전 차단 장치 또는 가스 차단 장치의 작동을 제어할 수 있다. 자세한 내용은 전술한 바와 중복될 수 있어, 생략한다.
도 6은 일 실시예에 따른 소화 장치의 예시를 나타낸 도면이다. 도 6(a)는 소화탄이고, 도 6(b)는 소화탄 발사기이고, 도 6(c)는 소화탄 카트리지의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 본원 발명의 화재 관제 시스템은 건물 곳곳에 배치된 소화탄을 시스템 자체적으로 또는 활동 장치(400)나 관제 장치(500)의 제어에 의해 화재 발생 장소로 투척하거나 소화탄을 터뜨릴 수 있다. 특히, 전술한 바와 같이, 활동 장치(400)가 제어하는 화재 소화와 관련된 장치는 도 6의 소화탄을 포함할 수 있다. 자세한 내용은 전술한 바와 중복될 수 있어, 생략한다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (3)
- 온도, 습도, 압력, 불꽃, 풍향, 풍속, 연기, 가스, 먼지, 3밴드 이상의 분광 영상, 적외선, 움직임, 광량, 전류, 수분, 초음파, 소리, 진동, 자이로, 가속도 및 자기장과 관련된 데이터를 수집하는 센서를 통해 화재를 감지하고, 발화 장소, 발화 요인, 화재 유형, 발화 열원, 발화 기기, 화점 위치, 발화 과정, 최초 착화물 위치, 화재 확산 원인 및 화재 확산 경로를 포함하는 화재 발생 데이터를 생성하는 탐지 장치;
상기 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생에 대한 알람을 출력하는 경보 장치;
상기 화재 발생 데이터에 기초하여 화재 발생 장소의 출입과 관련된 장치 및 화재 소화와 관련된 장치를 제어하는 활동 장치; 및
상기 탐지 장치, 상기 경보 장치 및 상기 활동 장치로부터 데이터를 수신하고, 수신한 데이터에 기초하여 인공지능 모델을 통해 대피로 데이터를 생성하며, 상기 대피로 데이터를 사용자 단말기로 전송하는 관제 장치를 포함하고,
상기 관제 장치가 수신한 데이터는 발화 지점, 누전 지점, 폭발 지점, 붕괴 지점, 플래시 오버 지점, 백드래프트 지점, 유해 물질 존재 지점, 롤 오버 경로, 화재 확산 경로, 가스 확산 경로 및 연기 확산 경로 중 적어도 하나 이상에 대한 데이터를 포함하고,
상기 대피로 데이터는 상기 수신한 데이터가 상기 인공지능 모델에 입력되어 출력된 데이터로서, 누전, 폭발, 붕괴, 플래시 오버, 백드래프트, 유해 물질 존재, 롤 오버 확산, 가스 확산 및 연기 확산 중 적어도 하나 이상에 대한 가능성에 기초하여 생성된 대피 경로 정보를 포함하고,
상기 탐지 장치, 상기 경보 장치, 상기 활동 장치 및 상기 관제 장치는,
상기 탐지 장치의 화재 감지 결과가 주의 모드- 상기 주의 모드는 화재 주의 상황이나 화재 상황과 관련된 모드임 -에 대응될 경우, 생성되는 데이터의 양을 증가시키기 위해 단위 시간 당 데이터 처리 횟수 및 통신 횟수를 증가시키고,
상기 탐지 장치의 화재 감지 결과가 저전력 모드- 상기 저전력 모드는 비화재 상황과 관련된 모드임 -에 대응될 경우, 생성되는 데이터의 양을 감소시키기 위해 단위 시간 당 처리 횟수 및 통신 횟수를 감소시키고,
상기 관제 장치는,
타 장치와 데이터를 송수신하는 통신부,
상기 통신부로부터 수신한 데이터 및 상기 관제 장치로부터 생성된 데이터를 저장하는 저장부,
상기 통신부로부터 수신한 데이터를 전처리하는 처리부,
상기 처리부로부터 전처리된 데이터를 수신하고, 상기 전처리된 데이터를 인공지능 모델에 입력하여, 대피로를 설계하는 분석부, 및
상기 분석부로부터 설계된 대피로를 포함하는 데이터를 수신하여, 사용자가 상기 대피로를 시각적으로 파악할 수 있도록 도면을 이용하여 상기 대피로 데이터를 생성하는 가공부를 포함하고,
상기 분석부는 상기 인공지능 모델의 결과물 및 상기 화재 발생 데이터에 기초하여 상기 대피로를 설계하고,
상기 탐지 장치는 상기 화재 발생 장소 내부에 존재하는 사람을 감지하여 상기 사람의 수 및 상기 사람의 움직임과 관련된 정보를 포함하는 내부자 감지 데이터를 생성하고,
상기 분석부는 상기 내부자 감지 데이터 및 상기 대피로 데이터에 기초하여 상기 인공지능 모델을 통해 부상자, 실종자 및 사망자를 예측하여 사상자 예측 데이터를 생성하고,
상기 탐지 장치는 상기 화재 발생 장소 내부에 존재하는 사람을 감지하여 상기 사람의 수 및 상기 사람의 움직임과 관련된 정보를 포함하는 내부자 감지 데이터를 생성하고,
상기 분석부는 상기 내부자 감지 데이터 및 상기 대피로 데이터에 기초하여 상기 인공지능 모델을 통해 부상자, 실종자 및 사망자를 예측하여 사상자 예측 데이터를 생성하고,
상기 분석부는 미리 저장된 상기 화재 발생 장소에 설치된 장비에 대한 데이터, 상기 화재 발생 데이터 및 상기 대피로 데이터에 기초하여 상기 화재 발생 장소에 대한 재산 피해 예측 데이터를 생성하는
화재 관제 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 경보 장치는 상기 알람을 시각적으로 출력할 수 있는 디스플레이 또는 상기 알람을 청각적으로 출력할 수 있는 스피커를 포함하는
화재 관제 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 활동 장치가 제어하는 상기 출입과 관련된 장치는 엘리베이터, 도어락, 자동문 또는 완강기를 포함하고,
상기 활동 장치가 제어하는 화재 소화와 관련된 장치는 살수 소화 장치, 포소화 장치, CO2 소화 장치, 할로겐 소화 장치, 분말 소화 장치 또는 진동 소화 장치를 포함하는
화재 관제 시스템.
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|---|---|---|---|
| KR1020220122160A KR102471397B1 (ko) | 2021-11-30 | 2022-09-27 | 화재 관제 시스템 |
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| KR1020220122160A KR102471397B1 (ko) | 2021-11-30 | 2022-09-27 | 화재 관제 시스템 |
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|---|---|
| KR102471397B1 true KR102471397B1 (ko) | 2022-11-28 |
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| KR (1) | KR102471397B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102592661B1 (ko) * | 2023-04-14 | 2023-10-23 | (주)백두기연 | 건축물 화재발생시 인명대피를 위한 완강기 위치파악 시스템 |
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| KR20160118515A (ko) * | 2015-04-02 | 2016-10-12 | (주)이공감 | 화재감시 시스템 및 그 동작방법 |
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2022
- 2022-09-27 KR KR1020220122160A patent/KR102471397B1/ko active IP Right Grant
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