KR102623806B1 - 건물 내 화재 대응 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 건물 내 화재 발생을 감지하고, 화재 발생에 대응하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 건물 내에서 화재 발생을 감지하고, 화재 발생 시 화재의 발생 여부를 판단하고, 화재 발생 구역에서 화재 피해를 최소화하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것으로, 따른 건물 내 화재 대응 방법은 건물 내 화재 발생을 감지하는 단계; 상기 화재가 발생한 구역을 기준으로 대피 경로를 설정하고, 차단할 방화벽을 결정하고 작동시키는 단계; 및 상기 대피 경로를 안내하는 단계;를 포함하는 구성을 개시한다.

Description

건물 내 화재 대응 방법 및 시스템{FIRE RESPONSE METHOD AND SYSTEM IN THE BUILDING}
본 발명은 건물 내 화재 발생을 감지하고, 화재 발생에 대응하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 건물 내에서 화재 발생을 감지하고, 화재 발생 시 화재의 발생 여부를 판단하고, 화재 발생 구역에서 화재 피해를 최소화하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
낙후된 지역들이 개발되면 가장 먼저 달라지는 것은 건물이 없던 지역에 건물이 들어서는 것이고, 사람이 모이는 곳일수록 고층 건물이 들어서게 되는데, 이러한 고층 건물은 많은 인원이 들어갈 수 있고, 화재 발생 구역보다 높은 곳은 어느 정도 화재가 커지면 대량의 인명 피해 및 재산피해가 발생할 수 있어 빠른 대응이 필요하다.
이러한 상황에서 건물 내에 화재 감지기 및 방화벽 등을 설치하여 화재에 의한 피해를 감소시키는 노력이 계속되고 있지만, 화재가 빠르게 퍼지는 것을 방지하고, 건물 내 사람들을 빠르게 대피시키지 못하는 경우 큰 피해가 발생하는 경우들이 간혹 있다.
또한, 화재 발생을 감지하는 정확도가 떨어지면 사람들을 대피시키는 경우에는 금전적 피해가 발생하게 되어 화재를 정확하게 감지하고 화재 발생 시 사람들을 빠르게 대피시키는 것이 중요하다.
따라서, 건물 내의 화재 발생을 정확하게 감지하면서, 화재 발생에 따라 화재가 빠르게 퍼지는 것을 차단하고, 사람들을 빠르게 대피시킬 수 있는 기술력이 필요한 실정이다.
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 화재가 발생한 것을 빠르고 정확하게 감지할 수 있는 건물 내 화재 대응 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 건물 내 화재 발생시 화재가 퍼지지 않도록 길목을 빠르게 차단하고, 사람들이 빠르게 대피할 수 있는 경로를 제공해 피해를 감소시키고자 한다.
본 발명은 상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 방법은 건물 내 화재 발생을 감지하는 단계; 상기 화재가 발생한 구역을 기준으로 대피 경로를 설정하고, 차단할 방화벽을 결정하고 작동시키는 단계; 및 상기 대피 경로를 안내하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 화재 발생 감지 단계는 건물 내 감시 영상을 분석해 화재 발생 여부를 판단하는 단계; 및 상기 영상 분석이 화재 발생으로 판단된 경우에 상기 건물 내 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우 화재로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 영상 분석 화재 발생 판단 단계는 영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시킨 영상을 누적하는 단계; 누적시킨 영상에서 불규칙적인 반짝임을 검출하는 단계; 및 상기 불규칙적인 반짝임의 평균 영역이 확장되는 경우 화재 발생으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 대피 경로 설정 및 방화벽 작동 단계는 화재 발생 구역을 포함하는 층을 구분되는 공간에 따른 블록으로 구분하고, 도착점을 설정하는 단계; 도착점부터 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실까지 연결되는 최단 경로를 역추적해 설정하는 단계; 상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경로를 우회 경로를 설정하거나 폐기하여 대피 경로를 설정하는 단계; 및 상기 대피 경로를 막지 않는 방화벽을 작동하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 대피 경로 설정 및 방화벽 작동 단계는,
하기 수학식 1을 연산해 블록별 위험도를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
(여기서, 은 블록 까지 불길이 도달하는 시간과 대피 속도에 따른 상기 블록 을 통과하는 시간의 차이에 따른 위험도, 는 블록 근처 블록의 배관 폭발 위험에 따른 위험도, 은 블록 까지 도달하는데 거쳐야하는 블록 수이다.)
본 발명에서는 다음과 같은 효과를 발휘한다.
즉, 화재가 발생한 것을 건물 내에 포함된 센서를 활용해 빠르고 정확하게 감지할 수 있다.
건물 내 화재 발생시 화재가 퍼지지 않도록 길목을 빠르게 차단하고, 사람들이 빠르게 대피할 수 있는 경로를 제공해 피해를 감소시킬 수 있다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 화재 대피도의 일 예시이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 방법의 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 '건물 내 화재 대응 방법 및 시스템'을 상세하게 설명한다. 설명하는 실시 예들은 본 발명의 기술사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로 이에 의해 본 발명이 한정되지 않는다. 또한, 첨부된 도면에 표현된 사항들은 본 발명의 실시 예들을 쉽게 설명하기 위해 도식화된 도면으로 실제로 구현되는 형태와 상이할 수 있다.
한편, 이하에서 표현되는 각구성부는 본 발명을 구현하기 위한 예일뿐이다. 따라서, 본 발명의 다른 구현에서는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 구성부가 사용될 수 있다.
또한, 각구성부는 순전히 하드웨어 또는 소프트웨어의 구성만으로 구현될 수도 있지만, 동일 기능을 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 둘 이상의 구성부들이 함께 구현될 수도 있다.
또한, 어떤 구성요소들을 '포함'한다는 표현은, '개방형'의 표현으로서 해당구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안된다.
도 1은 화재 대피도의 일 예시이다.
도 1을 참조하면, 현재 사용되는 화재 대피도는 화재가 발생할 경우 사람들이 이동해야 할 경로를 알려주는 것이 적용되어 있다. 하지만, 이러한 경우에 항상 일정한 방향으로만 대피를 유도하게되고, 실제로 사업장 내부의 대피 인원이 한곳으로 밀려 정체현상이 벌어질 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 시스템의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 시스템은 화재감지부(110), 제어부(120) 및 안내 출력부(130)를 포함할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 건물내에서 발생하는 화재를 감지할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 건물 내 화재 발생을 감지할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 건물 내부에 복수로 포함되는 감시카메라 또는 CCTV를 포함할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 건물 내부에 복수로 포함되는 연기 감지 센서를 포함할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 감시카메라 또는 CCTV에서 촬영한 영상과, 상기 연기 감지 센서에서 수집한 값을 분석해 화재 발생 여부를 판단하는 처리장치를 더 포함할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 건물 내 감시 영상을 분석해 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 상기 영상 분석이 화재 발생으로 판단된 경우에 상기 건물 내 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우 화재로 판단할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 상기 감시 영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시킨 영상을 누적할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 건물 내 감시 영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시켜 분석할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 건물 내 감시 영상을 CNN에 통과시킨 뒤 동 시간대마나 한 라인으로 누적시켜 가면서 누적된 영상을 일정 시간 길이로 묶어서 분석할 수 있다. 일정 시간 길이 내에서 변화를 판단하기 때문에 채광 등의 장시간 노출에 의한 변화는 화재 감지에서 제외될 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 누적시킨 영상에서 불규칙적인 반짝임을 검출할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 일정 CNN에 통과시킨 영상을 일정 시간길이로 묶은 상기 영상에서 밝기 변화를 감지할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 밝기 변화가 규칙적인 경우 화재가 아닌 것으로 판단할 수 있다. 규칙적인 밝기 변화는 전구나 LED 등의 불빛일 확률이 높다. 상기 화재감지부(110)는 불규칙적인 밝기 변화가 감지되는 경우 불이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 상기 불규칙적인 반짝임의 평균 영역이 확장되는 경우 화재 발생으로 판단할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 불규칙적인 반짝임이 반복되고 영역이 확장되는 경우 화재가 발생하여 화재가 커지는 것으로 판단할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 불규칙적인 반짝임의 영역이 일정하게 유지되거나 이동하더라도 영역이 확장되지 않는 경우는 화재가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
상기 화재감지부(110)는 1차로 영상 분석 결과에서 화재 발생으로 판단된 경우 2차로 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우에 2차로 화재가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 영상 분석과 연기 감지가 동시에 화재로 판단하는 경우에 화재가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
상기 제어부(120)는 상기 화재가 발생한 구역을 기준으로 대피 경로를 설정하고, 차단할 방화벽을 결정하고 작동시킬 수 있다.
상기 제어부(120)는 화재 발생 구역을 포함하는 층을 구분되는 공간에 따른 블록으로 구분하고, 도착점을 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 건물을 층별로 구분하고, 구분된 층마다 블록화해 구역을 구분할 수 있다. 상기 블록은 일정한 크기의 격자로 구분될 수 있다. 또는 상기 블록은 상기 층의 구조에 따라 각 호실과 통로로 구분될 수 있다. 상기 통로는 복수의 연결된 블록으로 구성될 수 있다. 상기 제어부(120)는 안전한 대피를 위해 도착해야 하는 지점의 블록을 도착점으로 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 도착점을 건물 밖으로 최종 대피하기 위한 통로 또는 장치에 진입하기 위한 위치로 지정할 수 있다. 사람들은 상기 도착점에서 승강기, 계단 등을 이용하여 건물 밖으로 대피하거나 옥상으로 올라가 구조를 기다릴 수 있다. 상기 도착점은 적어도 하나 이상 포함될 수 있다. 건물 밖으로 대피할 수 있는 포인트가 복수인 경우 복수의 도착점이 포함될 수 있다.
상기 제어부(120)는 도착점부터 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실까지 연결되는 최단 경로를 역추적해 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 화재 발생구역 또는 개별 호실에서 상기 블록별로 인접한 블록을 연결하여 이동할 수 있는 경로를 설정하고 상기 도착점까지의 최단 경로를 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 도착점이 복수인 경우 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실에서 복수의 상기 도착점으로 각각 최단 경로를 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 복수의 상기 도착점 까지의 최단거리 중 더 짧은 경로를 최단 경로로 설정할 수 있다.
상기 제어부(120)는 상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경로를 우회 경로를 설정하거나 폐기하여 대피 경로를 설정할 수 있다.
상기 제어부(120)는 상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경우 우회 경로를 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 우회 경로를 다른 도착점으로 향하는 최단경로와 비교하여 더 짧은 경로를 대피 경로로 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 비교 후 대피 경로가 아닌 경로를 폐기할 수 있다.
상기 제어부(120)는 상기 대피 경로를 막지 않는 방화벽을 작동시킬 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 대피 경로를 방해하지 않는 방화벽을 우선적으로 작동시키고, 일정 시간이 지나면 상기 화재 발생 구역을 차단하는 모든 방화벽을 작동시킬 수 있다.
상기 제어부(120)는 하기 수학식 1을 연산해 블록별 위험도를 산출할 수 잇다.
[수학식 1]
여기서, 은 블록 까지 불길이 도달하는 시간과 대피 속도에 따른 상기 블록 을 통과하는 시간의 차이에 따른 위험도, 는 블록 근처 블록의 배관 폭발 위험에 따른 위험도, 은 블록 까지 도달하는데 거쳐야하는 블록 수이다.
상기 안내 출력부(130)는 상기 대피 경로를 안내할 수 있다. 상기 안내 출력부(130)는 스피커 또는 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 안내 출력부(130)는 각 블록에서 상기 대피 경로에 따라 향해야 하는 다음 블록으로 사람들을 안내할 수 있다. 상기 안내 출력부(130)는 음성 또는 화면 출력을 통해 사람들이 향해야 하는 다음 블록으로 방향이나 출입구를 안내할 수 있다.
예를 들어, 사람들이 상기 안내 출력부(130)가 안내하는 방향을 따라 이동하여 다음 블록에 도달하면 해당 다음 블록에서는 상기 대피 경로상 다음 블록으로 이동하도록 상기 안내 출력부(130)가 안내할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 방법은 건물 내 화재 발생을 감지하는 단계(S110)를 포함할 수 있다.
S110 단계에서, 건물 내 화재 발생을 감지하는 단계는 건물 내 감시 영상을 분석해 화재 발생 여부를 판단하는 단계 및 상기 영상 분석이 화재 발생으로 판단된 경우에 상기 건물 내 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우 화재로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
S110 단계에서, 상기 화재감지부(110)는 건물내에서 발생하는 화재를 감지할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 건물 내 화재 발생을 감지할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 건물 내부에 복수로 포함되는 감시카메라 또는 CCTV를 포함할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 건물 내부에 복수로 포함되는 연기 감지 센서를 포함할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 감시카메라 또는 CCTV에서 촬영한 영상과, 상기 연기 감지 센서에서 수집한 값을 분석해 화재 발생 여부를 판단하는 처리장치를 더 포함할 수 있다.
S110 단계에서, 건물 내 화재 발생을 감지하는 단계는 건물 내 감시 영상을 분석해 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 건물 내 감시 영상을 분석해 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.
S110 단계에서, 상기 화재감지부(110)는 상기 영상 분석이 화재 발생으로 판단된 경우에 상기 건물 내 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우 화재로 판단할 수 있다.
S110 단계에서, 상기 화재감지부(110)는 상기 감시 영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시킨 영상을 누적할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 건물 내 감시 영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시켜 분석할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 건물 내 감시 영상을 CNN에 통과시킨 뒤 동 시간대마나 한 라인으로 누적시켜 가면서 누적된 영상을 일정 시간 길이로 묶어서 분석할 수 있다. 일정 시간 길이 내에서 변화를 판단하기 때문에 채광 등의 장시간 노출에 의한 변화는 화재 감지에서 제외될 수 있다.
S110 단계에서, 상기 화재감지부(110)는 누적시킨 영상에서 불규칙적인 반짝임을 검출할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 일정 CNN에 통과시킨 영상을 일정 시간길이로 묶은 상기 영상에서 밝기 변화를 감지할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 밝기 변화가 규칙적인 경우 화재가 아닌 것으로 판단할 수 있다. 규칙적인 밝기 변화는 전구나 LED 등의 불빛일 확률이 높다. 상기 화재감지부(110)는 불규칙적인 밝기 변화가 감지되는 경우 불이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
S110 단계에서, 상기 화재감지부(110)는 상기 불규칙적인 반짝임의 평균 영역이 확장되는 경우 화재 발생으로 판단할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 불규칙적인 반짝임이 반복되고 영역이 확장되는 경우 화재가 발생하여 화재가 커지는 것으로 판단할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 불규칙적인 반짝임의 영역이 일정하게 유지되거나 이동하더라도 영역이 확장되지 않는 경우는 화재가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
S110 단계에서, 상기 영상 분석이 화재 발생으로 판단된 경우에 상기 건물 내 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우 화재로 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 1차로 영상 분석 결과에서 화재 발생으로 판단된 경우 2차로 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우에 2차로 화재가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 상기 화재감지부(110)는 상기 영상 분석과 연기 감지가 동시에 화재로 판단하는 경우에 화재가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
S110 단계에서, 상기 영상 분석 화재 발생 판단 단계는 영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시킨 영상을 누적하는 단계, 누적시킨 영상에서 불규칙적인 반짝임을 검출하는 단계, 및 상기 불규칙적인 반짝임의 평균 영역이 확장되는 경우 화재 발생으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 방법은 상기 화재가 발생한 구역을 기준으로 대피 경로를 설정하고, 차단할 방화벽을 결정하고 작동시키는 단계(S120)를 포함할 수 있다.
S120 단계에서, 상기 대피 경로 설정 및 방화벽 작동 단계는 화재 발생 구역을 포함하는 층을 구분되는 공간에 따른 블록으로 구분하고, 도착점을 설정하는 단계, 도착점부터 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실까지 연결되는 최단 경로를 역추적해 설정하는 단계, 상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경로를 우회 경로를 설정하거나 폐기하여 대피 경로를 설정하는 단계 및 상기 대피 경로를 막지 않는 방화벽을 작동하는 단계를 포함할 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 상기 화재가 발생한 구역을 기준으로 대피 경로를 설정하고, 차단할 방화벽을 결정하고 작동시킬 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 화재 발생 구역을 포함하는 층을 구분되는 공간에 따른 블록으로 구분하고, 도착점을 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 건물을 층별로 구분하고, 구분된 층마다 블록화해 구역을 구분할 수 있다. 상기 블록은 일정한 크기의 격자로 구분될 수 있다. 또는 상기 블록은 상기 층의 구조에 따라 각 호실과 통로로 구분될 수 있다. 상기 통로는 복수의 연결된 블록으로 구성될 수 있다. 상기 제어부(120)는 안전한 대피를 위해 도착해야 하는 지점의 블록을 도착점으로 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 도착점을 건물 밖으로 최종 대피하기 위한 통로 또는 장치에 진입하기 위한 위치로 지정할 수 있다. 사람들은 상기 도착점에서 승강기, 계단 등을 이용하여 건물 밖으로 대피하거나 옥상으로 올라가 구조를 기다릴 수 있다. 상기 도착점은 적어도 하나 이상 포함될 수 있다. 건물 밖으로 대피할 수 있는 포인트가 복수인 경우 복수의 도착점이 포함될 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 도착점부터 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실까지 연결되는 최단 경로를 역추적해 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 화재 발생구역 또는 개별 호실에서 상기 블록별로 인접한 블록을 연결하여 이동할 수 있는 경로를 설정하고 상기 도착점까지의 최단 경로를 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 도착점이 복수인 경우 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실에서 복수의 상기 도착점으로 각각 최단 경로를 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 복수의 상기 도착점 까지의 최단거리 중 더 짧은 경로를 최단 경로로 설정할 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경로를 우회 경로를 설정하거나 폐기하여 대피 경로를 설정할 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경우 우회 경로를 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 우회 경로를 다른 도착점으로 향하는 최단경로와 비교하여 더 짧은 경로를 대피 경로로 설정할 수 있다. 상기 제어부(120)는 비교 후 대피 경로가 아닌 경로를 폐기할 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 상기 대피 경로를 막지 않는 방화벽을 작동시킬 수 있다. 상기 제어부(120)는 상기 대피 경로를 방해하지 않는 방화벽을 우선적으로 작동시키고, 일정 시간이 지나면 상기 화재 발생 구역을 차단하는 모든 방화벽을 작동시킬 수 있다.
S120 단계에서, 상기 제어부(120)는 하기 수학식 1을 연산해 블록별 위험도를 산출할 수 잇다.
[수학식 1]
여기서, 은 블록 까지 불길이 도달하는 시간과 대피 속도에 따른 상기 블록 을 통과하는 시간의 차이에 따른 위험도, 는 블록 근처 블록의 배관 폭발 위험에 따른 위험도, 은 블록 까지 도달하는데 거쳐야하는 블록 수이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 내 화재 대응 방법은 상기 대피 경로를 안내하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
S130 단계에서, 상기 안내 출력부(130)는 상기 대피 경로를 안내할 수 있다. 상기 안내 출력부(130)는 스피커 또는 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 안내 출력부(130)는 각 블록에서 상기 대피 경로에 따라 향해야 하는 다음 블록으로 사람들을 안내할 수 있다. 상기 안내 출력부(130)는 음성 또는 화면 출력을 통해 사람들이 향해야 하는 다음 블록으로 방향이나 출입구를 안내할 수 있다.
예를 들어, 사람들이 상기 안내 출력부(130)가 안내하는 방향을 따라 이동하여 다음 블록에 도달하면 해당 다음 블록에서는 상기 대피 경로상 다음 블록으로 이동하도록 상기 안내 출력부(130)가 안내할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통 상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 건물 내 화재 발생을 감지하는 단계;
    상기 화재가 발생한 구역을 기준으로 대피 경로를 설정하고, 차단할 방화벽을 결정하고 작동시키는 단계; 및
    상기 대피 경로를 안내하는 단계;를 포함하고,
    상기 화재 발생 감지 단계는,
    건물 내 감시 영상을 분석해 화재 발생 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 영상 분석이 화재 발생으로 판단된 경우에 상기 건물 내 연기 감지 센서가 연기를 감지하는 경우 화재로 판단하는 단계;포함하고,
    상기 영상 분석 화재 발생 판단 단계는,
    영상을 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시킨 영상을 누적하는 단계;
    누적시킨 영상에서 불규칙적인 반짝임을 검출하는 단계; 및
    상기 불규칙적인 반짝임의 평균 영역이 확장되는 경우 화재 발생으로 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 대피 경로 설정 및 방화벽 작동 단계는,
    화재 발생 구역을 포함하는 층을 구분되는 공간에 따른 블록으로 구분하고, 도착점을 설정하는 단계;
    도착점부터 상기 화재 발생 구역 또는 개별 호실까지 연결되는 최단 경로를 역추적해 설정하는 단계;
    상기 최단 경로상에 위험도가 임계 값 이상인 블록이 포함되는 경로를 우회 경로를 설정하거나 폐기하여 대피 경로를 설정하는 단계; 및
    상기 대피 경로를 막지 않는 방화벽을 작동하는 단계;를 포함하고,
    하기 수학식 1을 연산해 블록별 위험도를 산출하는 것을 특징으로 하는 건물 내 화재 대응 방법.
    [수학식 1]

    (여기서, 은 블록 까지 불길이 도달하는 시간과 대피 속도에 따른 상기 블록 을 통과하는 시간의 차이에 따른 위험도, 는 블록 근처 블록의 배관 폭발 위험에 따른 위험도, 은 블록 까지 도달하는데 거쳐야하는 블록 수이다.)
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