KR102679589B1 - 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 이를 위해 다수의 감지기회로의 전압을 측정하는 복수개의 측정부(110); 측정부(110)와 연결되며, 측정한 아날로그 값을 디지털 값으로 변환하는 복수개의 4채널 AD컨버터부(111); AD컨버터부(111)와 연결되며, 최대 32개의 컨버터로부터의 값을 멀티플랙싱하여 제어부에 제공하는 멀티플랙서부(112); AD컨버터부(111)와 연결되며, AD 기능 중의 하나는 정의된 전압범위를 벗어나는 경우 ALRT신호가 발생하므로 32개의 OR 회로를 통해 하나의 신호를 제어부에 제공하는 AD컨버터 경보(Alert)신호들의 OR출력부(113); 멀티플랙서부(112)와 OR출력부(113)에 연결되며, 모든 감지기 회로의 전압을 점검하고 이를 웹에 올리고 이를 관리자에게 모바일 앱을 통해 알리는 제어부(130); 제어부(130)에 연결되며, 점검에 의해 발생한 데이터를 웹이 올리고, 웹페이지에 전체 감지기 회로 상황을 표시하는 웹서버(300); 및 제어부(130)에 연결되며, 데이터 학습과 예측을 실행하는 인공지능처리서버(310);가 포함된다.
상기와 같이 구성된 본 발명은 온·습도센서 데이터 그리고 화재감지기 회로별 전압데이터를 기준으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 지속적으로 모니터링하여 예측하고 이를 관련자에게 신속히 알려주도록 한 것이고, 이로 인해 소방설비 감지 시스템의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시킬 수 있도록 한 것이다.

Description

실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템{Firefighting equipment detection system that predicts and delivers the likelihood and timing of false alarm in real time}

본 발명의 실시예는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 온·습도센서 데이터 그리고 화재감지기 회로별 전압데이터를 기준으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 지속적으로 모니터링하여 예측하고 이를 관련자에게 신속히 알려주도록 한 것이고, 이로 인해 소방설비 감지 시스템의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시킬 수 있도록 한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 식별항목에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 식별항목에 기재된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

주지하다시피 화재로 인한 인명사고는 대표적인 후진국형 사고 중 하나다. 사회가 선진화 될수록 안전에 대한 관심은 높아지고 그만큼 안전설비에 대한 투자가 이뤄지기 때문에 화재로 인한 피해는 줄어들어야 하는 것이 논리적으로 맞기 때문이다.

그러나 아이러니하게도 최근 들어 대한민국에서 화재로 인한 인명피해는 점점 늘고 있다. 화재건수는 감소하고 있는데도 말이다. 그 이유 가운데 하나는 화재 경보음 오작동으로 인한‘비화재보’때문이다.

비화재보(非火災報)란, 말 그대로 화재가 아닌 상황에서 알림이 울리는 것을 뜻한다.

상기 비화재보는 화재감지기 자체의 결함이나 환경에 의한 경우가 대부분이다. 그러다 보니 언젠가부터 사람들은 경보음이 울려도‘오작동’으로 자체 판단하고 대피를 하지 않는 일들이 종종 벌어진다. 즉, 소방시설을 믿지 못해 자신을 스스로 위험에 빠뜨리는 일이 발생하는 것이다. 대표적인 사건이 작년 6월 발생한 쿠팡 물류창고 화재사고다. 화재 경보음을 오작동으로 판단한 작업관리자들이 경보음을 중지시키고, 또 울리는 경보음을 중지시키는 행동을 6번 이상 반복하는 동안 걷잡을 수 없는 큰 사고로 번져 결국 인명피해를 발생시켰던 것이다.

사람들은 경험에 의해 확신이 있다면 누가 말하지 않아도 맞는 행위를 한다. 하지만, 화재경보를 듣고 대피를 했더니 오작동이었던 사례가 여러 번 있었다면, 이러한 일들이 학습이 되어 결국 경보음이 울려도 대피를 하지 않는 사태가 벌어진다.

화재경보기들이 오작동을 하는 이유는 뭘까. 소방시설 검증제도에 따라 수많은 품질기준을 통과해야만 시중에 출시되는 제품들에 하자가 있을 리 만무하다. 그러나 대부분 화재경보기가 오작동을 하는 이유는 제품의 기계적 결함이나 오류로 인한 문제일 때가 많다. 따라서 비화재보를 줄이기 위해서는 화재경보의 신뢰성을 높여야 하고, 그러기 위해서는 결국 소방설비의 품질기준을 높여 성능을 강화해야 한다는 결론에 이른다.

상기 비화재보 원인으로는 감기지가 오염되거나 감기지회로가 누수 등의 사유로 저항값이 낮아질수록 전압값이 낮아지게 되고 또한 계절에 따른 기온 및 습도의 변화에 따라 저항값이 달리지고 전압이 변화하면서 발생하고, 담배연기, 음식조리, 모기향, 수증기, 먼지 등으로도 발생하고, 최근에는 차동식 오동작이 발생이 많았은데 날씨가 더워지면서 에어컨 및 태양 복사열로 오동작이 발생한다.

한편, 소방설비의 운용중에 가장 큰 문제가 상기 비화재보라고 지적되고 있다. 즉, 화재가 발생하지 않았음에도 불구하고 감지기 등의 오동작으로 인해 화재 경보가 시도 때도 없이 발생하고 특히 한밤중에 발생하는 경우 이에 대한 대처가 매우 어려운 형편이다. 화재경보가 울리는 것을 사용자나 관리자에게 알리는 것만으로는 즉각적인 대처가 어렵다. 어느 감지기회로에서 어떠한 문제로 경보가 울리는지에 대한 실시간적인 상황파악이 절실히 요구된다.

건물의 규모에 따라 다르지만 수십개에 달하는 감지기 회로가 어떠한 상태에 있는지에 대한 정기점검 만으로는 감지기 불량, 또는 감지기 회로의 불량을 제 때에 즉각적으로 발견하기가 매우 어려운 상황이다.

감지기회로별로 현재 상황이 어느 정도 비화재보 가능성이 높은지 또는 언제쯤 비화재보가 발생할지를 예측할 수 있다면 문제 있을 가능성이 높은 감지기나 감지기 회로를 콕 찝어서 집중 점검을 할 필요성이 높다.

이러한 문제는 건물의 각종 설비에 대해서도 마찬가지로 발생한다.

특히 종래에는 소방안전관리자가 소방설비인 수신기에 가서 수십개에 달하는 감지기회로의 전압을 측정하거나 감지기 불량여부를 검사해야 한다. 많은 수고를 하더라도 전압 변화의 경향이나 진폭을 알 수 없으므로 비화재보 위험성이나 임계에 이르는 시기를 예측하는 것이 매우 어려웠다.

상기한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 아래와 같은 선행기술문헌들이 개발되었으나, 여전히 상기한 종래 기술의 문제점을 일거에 해결하지 못하는 커다란 문제점이 발생 되었다.

대한민국 등록특허공보 제1339405호(2013. 12. 03)가 등록된바 있다. 대한민국 등록특허공보 제2062462호(2019. 12. 27)가 등록된바 있다. 대한민국 등록특허공보 제2023851호(2019. 09. 16)가 등록된바 있다. 대한민국 등록특허공보 제2040431호(2019. 10. 29)가 등록된바 있다. 대한민국 등록특허공보 제2233617호(2021. 03. 24)가 등록된바 있다. 대한민국 등록특허공보 제2234285호(2021. 03. 25)가 등록된바 있다.

본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 문제점을 해소하기 위하여 안출한 것으로, 소방설비 감지 시스템에 측정부, 4채널 AD컨버터부, 멀티플랙서부, OR출력부, 제어부, 모바일 앱, 웹서버, 인공지능 처리서버 및 시계열 감지기 회로전압부가 구비됨을 제1목적으로 한 것이고, 상기한 기술적 구성에 의한 본 발명의 제2목적은 온·습도센서 데이터 그리고 화재감지기 회로별 전압데이터를 기준으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 지속적으로 모니터링하여 예측하고 이를 관련자에게 신속히 알려주도록 한 것이고, 제3목적은 매일 수시로 감지기 회로 전압 및 온습도 환경을 모니터링 하고 이를 바탕으로 비화재보 발생 확률 및 시기를 예측하여 사용자나 관리자에게 앱과 웹을 통하여 알려줌으로써 문제가 예상되는 감지기 회로 및 감지기를 집중 점검할 수 있고 따라서 적기에 선제적으로 비화재보를 예방 할 수 있도록 한 것이고, 제4목적은 수신기의 감지기 회로에서 릴레이 지점에서의 전압값을 정밀하게 측정하여 그 전압변화를 경향을 기반으로 비화재보 가능성이 높은 감지기 회로를 찾아내거나 또는 감지기 회로가 비화재보를 발생시킬 확률이 높은 시기를 인공지능기법으로 예측하여 사전에 유지보수함으로써 비화재보를 근원적으로 예방하도록 한 것이고, 제5목적은 소방관리대상 건물에 설치된 모든 화재 감지기 회로별로 정확한 전압데이터를 측정하고 온도 및 습도 센서 데이터와의 상관관계를 바탕으로 비화재보 가능성을 예측하도록 한 것이고, 제6목적은 인공지능 기술을 이용하여 비화재보 발생 가능 시기를 예측하도록 한 것이고, 제7목적은 사용자는 휴대전화 앱 또는 웹을 통하여 상황을 전달받고, 사전 유지보수를 시행함으로써 비화재보를 원천적으로 예방할 수 있도록 한 것이고, 제8목적은 필요한 경우 원격에서 설비에 대한 적절한 조치가 가능한 사물 인터넷 기술로써 소방 뿐만 아니라 건물의 각종 설비관리 및 안전관리에 활용할 수 있도록 한 것이고, 제9목적은 이로 인해 소방설비 감지 시스템의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시킬 수 있도록 한 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템을 제공한다.

이러한 목적 달성을 위하여 본 발명은 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템에 관한 것으로, 다수의 감지기회로의 전압을 측정하는 복수개의 측정부; 측정부와 연결되며, 측정한 아날로그 값을 디지털 값으로 변환하는 복수개의 4채널 AD컨버터부; AD컨버터부와 연결되며, 최대 32개의 컨버터로부터의 값을 멀티플랙싱하여 제어부에 제공하는 멀티플랙서부; AD컨버터부와 연결되며, AD 기능 중의 하나는 정의된 전압범위를 벗어나는 경우 ALRT신호가 발생하므로 32개의 OR 회로를 통해 하나의 신호를 제어부에 제공하는 AD컨버터 경보(Alert)신호들의 OR출력부; 멀티플랙서부와 OR출력부에 연결되며, 모든 감지기 회로의 전압을 점검하고 이를 웹에 올리고 이를 관리자에게 모바일 앱을 통해 알리는 제어부; 제어부에 연결되며, 점검에 의해 발생한 데이터를 웹이 올리고, 웹페이지에 전체 감지기 회로 상황을 표시하는 웹서버; 및 제어부에 연결되며, 데이터 학습과 예측을 실행하는 인공지능처리서버;가 포함됨을 특징으로 하는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템을 제공한다.

상기에서 상세히 살펴본 바와 같이 본 발명은 온·습도센서 데이터 그리고 화재감지기 회로별 전압데이터를 기준으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 지속적으로 모니터링하여 예측하고 이를 관련자에게 신속히 알려주도록 한 것이다.

또한 본 발명은 매일 수시로 감지기 회로 전압 및 온습도 환경을 모니터링 하고 이를 바탕으로 비화재보 발생 확률 및 시기를 예측하여 사용자나 관리자에게 앱과 웹을 통하여 알려줌으로써 문제가 예상되는 감지기 회로 및 감지기를 집중 점검할 수 있고 따라서 적기에 선제적으로 비화재보를 예방 할 수 있도록 한 것이다.

그리고 본 발명은 수신기의 감지기 회로에서 릴레이 지점에서의 전압값을 정밀하게 측정하여 그 전압변화를 경향을 기반으로 비화재보 가능성이 높은 감지기 회로를 찾아내거나 또는 감지기 회로가 비화재보를 발생시킬 확률이 높은 시기를 인공지능기법으로 예측하여 사전에 유지보수함으로써 비화재보를 근원적으로 예방하도록 한 것이다.

또한 본 발명은 소방관리대상 건물에 설치된 모든 화재 감지기 회로별로 정확한 전압데이터를 측정하고 온도 및 습도 센서 데이터와의 상관관계를 바탕으로 비화재보 가능성을 예측하도록 한 것이다.

특히 본 발명은 인공지능 기술을 이용하여 비화재보 발생 가능 시기를 예측하도록 한 것이다.

아울러 본 발명은 사용자는 휴대전화 앱 또는 웹을 통하여 상황을 전달받고, 사전 유지보수를 시행함으로써 비화재보를 원천적으로 예방할 수 있도록 한 것이다.

더하여 본 발명은 필요한 경우 원격에서 설비에 대한 적절한 조치가 가능한 사물 인터넷 기술로써 소방 뿐만 아니라 건물의 각종 설비관리 및 안전관리에 활용할 수 있도록 한 것이다.

본 발명은 상기한 효과로 인해 소방설비 감지 시스템의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시킬 수 있도록 한 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템을 제공한다.

이하에서는 이러한 효과 달성을 위한 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면에 따라 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1 은 본 발명에 적용된 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측
및 전달하는 소방설비 감지 시스템의 블럭 구성도.
도 2 는 본 발명에 적용된 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측
및 전달하는 소방설비 감지 시스템의 세부 블럭 구성도.
도 3 은 본 발명에 적용된 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측
및 전달하는 소방설비 감지 시스템의 흐름도.

본 발명에 적용된 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템은 도 1 내지 도 3 에 도시된 바와 같이 구성되는 것이다.

하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 설정된 용어들로서 이는 생산자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

또한 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도면에 도시된 바에 한정되지 않는다.

먼저, 본 발명은 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템(100)에 관한 것으로 다음과 같이 구성된다.

즉, 본 발명은 다수의 감지기회로의 전압을 측정하는 복수개의 측정부(110)가 구비된다.

또한 본 발명은 상기 측정부(110)와 연결되며, 측정한 아날로그 값을 디지털 값으로 변환하는 복수개의 4채널 AD컨버터부(111)가 구비된다.

그리고 본 발명은 상기 AD컨버터부(111)와 연결되며, 최대 32개의 컨버터로부터의 값을 멀티플랙싱하여 제어부에 제공하는 멀티플랙서부(112)가 구비된다.

이때 상기 멀티플랙서부(112)는 4 X 32개의 회로전압을 읽을 수 있으므로 총 128개의 감지기 회로의 전압을 제어부(130)에서 측정할 수 있다.

또한 본 발명은 상기 AD컨버터부(111)와 연결되며, AD 기능 중의 하나는 전압의 상한치 임계전압과 하안치 임계전압 사이에 정의된 전압범위를 벗어나는 경우 ALRT신호가 발생하므로 32개의 OR 회로를 통해 하나의 신호를 제어부에 제공하는 AD컨버터 경보(Alert)신호들의 OR출력부(113)가 구비된다.

이때 상기 최대 128개의 감지기 회로중 어는 한군데에서라도 안정범위를 넘는 경우 이 신호가 제어부(130)에 인터럽트를 발생시키게 된다.

그리고 본 발명은 상기 멀티플랙서부(112)와 OR출력부(113)에 연결되며, 모든 감지기 회로의 전압을 점검하고 이를 웹에 올리고 이를 관리자에게 모바일 앱을 통해 알리는 제어부(130)가 구비된다.

이때 상기 제어부(130)는 정기점검모드와 인터럽트에 의한 이벤트점검모드를 수행하게 된다.

또한 상기 제어부(130)에는 마이크로 컨트롤러를 사용하고 와이파이와 이더넷 인터페이스를 이용하여 인터넷에 접속하는 이더넷, WiFi 인터텟 접속부(132)가 구비된다.

그리고 상기 제어부(130)에는 주경종 경보, 부저 경보 신호 센서(121)가 연결 구비됨이 바람직하다.

아울러 본 발명은 상기 제어부(130)에 연결되며, 점검에 의해 발생한 데이터를 웹이 올리고, 웹페이지에 전체 감지기 회로 상황을 표시하는 웹서버(300)가 구비된다.

이때 상기 웹서버(300)는 인공지능 다변량 LSTM(Multivariate Long Short-Term Memory) 기반 비화재보 발생시기 예측과 EAFAP 비화재보 가능성 예측을 위한 데이터 세트로 활용한다.

더하여 본 발명은 상기 제어부(130)에 연결되며, 데이터 학습과 예측을 실행하는 인공지능처리서버(310)가 구비된다.

한편, 본 발명에 적용된 상기 제어부(130)에는 감지기회로전압 뿐만 아니라 온도, 습도의 시계열 데이터 세트를 인공지능 입력으로 사용하기 위한 온도, 습도 센서부(120)가 구비된다.

또 한편, 본 발명에 적용된 상기 제어부(130)에는 주경종 복구라든가 시설물 장치제어를 위하여 엑츄에이터를 이용하여 시급한 조치를 취할 수 있도록 한 구동제어부(116)가 구비된다.

특히 본 발명에 적용된 상기 인공지능처리서버(310)는 시계열 회로전압 데이터(LSTM 레이어), 시계열 온도데이터(LSTM 레이어), 시계열 습도데이터(LSTM 레이어) 및 임계전압과 예측전압차이 데이터(LSTM 레이어)에 의해 온도, 습도 그리고 전압 근처값인 임계 전압과 인공지능기법을 이용하여 감지기회로전압인 예측 전압과의 차이 전압의 시계열 데이터인 다수의 입력을 갖는 LSTM 구조인 시계열 감지기 회로전압부(311)가 구비된다.

또한 본 발명에 적용된 상기 시계열 감지기 회로전압부(311)는 고밀도 레이어(316)를 지나서 출력레이어를(312) 생성하게 되는데 이 값이 임계값에 이른 시기 즉 비화재보 발생가능성이 높은 시기를 비화재보 임계전압 도달시기 예측부(313)를 통해 예측한다.

이때 상기 시계열 감지기 회로전압부(311)에는 임계전압값과 예측전압의 차이 기반 온습도 적응형 비화재보 가능성 예측기법부(EAFAP: Environment Adaptive False-Alarm Prediction)(133)가 연결되는 것으로, 이는 특히 지수적 가중이동평균 및 분산 예측기법을 비화재보 임계값에 도달 시기 및 확률을 측정하는데 준용하되, 온도값 및 습도값과 감지기 회로전압과의 상관관계를 온도 상관관계분석부(134)와 습도 상관관계분석부(315)를 통해 분석하여 평균값 및 변화값에 예측 수식에 가중치를 부여하는 온습도 적응형 예측 기술이다.

그리고 상기 임계전압과 예측전압과의 차이가 매우 작다는 것은 비화재보 확률이 높다는 것을 의미하므로 여기에 해당하는 감지기회로에 대한 정보를 사용자 혹은 관련 관리자에게 제어부(130)에 구비된 메시지 전달부 MQTT(131)와 이 메시지 전달부 MQTT와 연결된 메시지 전달서버 MQTT브로커(320)를 통해 모바일 앱(200)으로 알려주게 되고, 사용자는 감지기 회로 세부 상황을 웹서버(300)를 통하여 알 수 있도록 구성된다.

본 발명 메시지 전달은 IoT 분야에서 가장 중요한 표준의 하나인 MQTT를 사용하고, 이를 위하여 상기 메시지 전달서버 MQTT브로커(320)는 특정 토픽에 대하여 메시지 수신을 원하는 노드와, 그 토픽에 대한 메시지를 보내고자 하는 노드간의 브로커 중개 역할을 한다.

한편 본 발명은 상기의 구성부를 적용함에 있어 다양하게 변형될 수 있고 여러 가지 형태를 취할 수 있다.

그리고 본 발명은 상기의 상세한 설명에서 언급되는 특별한 형태로 한정되는 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 오히려 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 정신과 범위 내에 있는 모든 변형물과 균등물 및 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

상기와 같이 구성된 본 발명 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템의 작용효과를 설명하면 다음과 같다.

우선, 본 발명은 온·습도센서 데이터 그리고 화재감지기 회로별 전압데이터를 기준으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 지속적으로 모니터링하여 예측하고 이를 관련자에게 신속히 알려주도록 한 것이다.

특히 소방설비감시기의 목적은 설치된 다수의 감지기 회로의 이상상태를 미리 감지하여 관리자에게 모바일 기기 앱을 통해 알려줌으로써 사전에 미리 유지보수 할 수 있도록 하기 위함이다. 이는 비화재보 같은 매우 불편한 상황을 미연에 방지할 수 있다는 큰 장점이 있을 뿐만 아니라, 웹을 통해 제공되는 전체 감지기회로의 정확한 상태정보를 보고 점검하게 되므로 정확하고 빠른 소방설비 점검이 가능해 진다.

이를 위해 본 발명에 적용된 도 1 은 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템(100)의 블럭 구성도로, 여러 종류의 구성들이 연결된 것을 보인 것이다.

또한 도 2 는 본 발명에 적용된 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템(100)의 세부 블럭 구성도를 보인 것으로, 특히 시계열 감지기 회로전압부(311)와 임계전압값과 예측전압의 차이 기반 온습도 적응형 비화재보 가능성 예측기법부(EAFAP: Environment Adaptive False-Alarm Prediction)(133)의 구성을 보인 것이다.

그리고 도 3 은 본 발명에 적용된 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템(100)의 흐름도를 보인 것이다.

이하에서 상기한 본 발명 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템의 작용효과를 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

본 발명은 소방설비감시기 구조와 비화재보 예측기법을 통하여 결과를 활용하여 관련 관리자와 사용자가 어떠한 조치에 대한 흐름도는 상기 도 3 에 나타나 있다.

본 발명은 관측결과에 따라 다음과 같은 조치를 하게 된다.

첫째, 임계전압값과 예측전압의 차이 기반 온습도 적응형 비화재보 가능성 예측기법부(EAFAP: Environment Adaptive False-Alarm Prediction)(133)에 의해 현상황에서의 비화재보 확률이 임계치 이상인 감지기 회로가 있는지, 둘째, 감지기 회로전압이 정해진 범위를 벗어났는지, 셋째, 인공지능 다변량 LSTM 기반 비화재보 발생시기 예측에 의거 예측시기가 6 개월 이내인지에 따라 조치를 해야 한다. 조치내용은 모바일 앱을 통해 상황발생을 통보 받고, 해당 웹페이지를 통해 세부 상황을 파악한 후에 해당설비 유지보수를 한다. 상황에 따라 주경종 복구 등 원격에서의 조치가 바람직하다고 확인되는 경우 구동제어를 할 수 있다.

이를 위해 본 발명은 최대 128개의 회로에서 릴레이지점 전압을 읽고, 이를 16비트 AD컨버터로써 디지털값으로 세밀하게 변환하고, 하나의 입력값으로 멀티플랙싱하여 제어부(130)에 제공한다. 또한 AD컨버터에 동작범위를 설정하고 이를 벗어나는 경우 ALRT 경보신호를 발생 시키도록하고 최대 32개의 AD컨버터 ALRT 경보신호를 OR 처리하여 하나의 입력으로 제어부(130)에 제공한다.

또한 본 발명은 온도, 습도의 변화가 오동작과 상관관계가 있으므로 이를 시계열로 측정하여 제어부(130)에 제공한다.

그리고 본 발명은 주경종 경보, 부저경보 등의 상황발생을 탐지하여 제어부(130)에 제공한다.

또한 본 발명은 입력된 각종 시계열 데이터를 이용하여 데이터의 평균값과 경향을 분석하여 현재의 상황이 오동작 즉 비화재보 실시간 확률을 판단한다.

그리고 본 발명은 입력된 각종 시계열 데이터 및 앞의 결과를 입력으로 하여 인공지능 기술에 의하여 오동작을 일으킬 수 있는 시기를 예측한다.

또한 본 발명은 ALRT 경보신호, 비화재보 실시간 확률, 인공지능에 의한 오동작 발생시기 예측 값을 모바일 앱으로 사용자 또는 관리자에게 통보하고 이러한 모든 상황을 웹페이지에 등록하여 세부상황을 파악할 수 있도록 한다.

특히 본 발명은 시계열 데이터값에 의해 비화재보 위험에 얼마나 근접했는지 즉시적으로 측정가능하고, 화재보 전압과의 차이값이 정해진 값만큼 근접하는 시기를 예측하여 관리자에게 알려준다.

본 발명의 세부 알고리즘은 표 1 과 같다.

특히 본 발명 기술은 온도값 및 습도값과 감지기 회로전압과의 상관관계를 온도 상관관계분석부(134)와 습도 상관관계분석부(315)를 통해 분석하여 예측전압 도출에 평균값 및 변화값에 가중치를 부여하는 온습도 적응형 예측기술을 제공한다.

상기 비화재보가 우려되는 임계 감지기 회로전압에 도달 가능시기를 예측하기 위해 임계 감지기 회로전압에 도달 가능시기를 예측할 수 있는 아래의 기술을 활용한다.

딥 러닝 인공지능 기술: 다변량 LSTM 기술. 온도, 습도, 감지기 회로 전압데이터, 그리고 다변량 데이터를 LSTM 기술에 적용하여 시계열적 변화로부터 장단기 경향을 바탕으로 임계전압에 도달할 가능성이 높은 시기를 예측한다.

아울러 딥 러닝 인공지능 기술인 다변량 LSTM의 경우 장기간에 걸친 시계열 데이터가 정확한 예측에 필요하므로 우선적으로 지수적 가중이동평균 및 분산 예측기법인“임계전압값과 예측전압의 차이 기반 온습도 적응형 비화재보 가능성 예측기법부(EAFAP: Environment Adaptive False-Alarm Prediction)(133)를 활용하여 비화재보 발생가능성을 사전에 사용자들에게 알린다. 이후 지속적으로 발생한 온습도 및 전압 데이터를 입력으로 다변량 LSTM을 학습시킴으로써 예측의 정밀도를 최고수준으로 향상시킴은 물론“임계전압값과 예측전압의 차이”를 다변량 LSTM의 시계열 입력데이터로 사용하여 오동작 발생시기를 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한다.

더하여 본 발명은 소방분야 뿐만 아니라 각종 건물이나 시설물의 설비가 노후화나 주변환경의 영향에 따라 오동작을 일으킬 가능성이 있는 모든 분야에 적용가능하다. 설비가 오동작을 일으킬 시기에 대한 확률 값을 도출하여 사전에 유지보수를 행함으로써 큰 사고나 물질적 피해를 예방할 수 있다.

본 발명은 화재발생의 경우 감지기가 단락상태일 확률이 매우 크기 때문에 전압이 최소값을 갖게 되므로 본 발명에서 제시하는 소방설비감시기 시스템에서 측정 또는 예측한 값과 차이를 보일 것이므로 화재설비의 오동작 즉 비화재보의 확률이 높다고 판단되므로 현장에 있는 사용자의 확인을 거쳐 원격에서 주경종등을 복구시킴으로써 사용자들의 불편을 해소할 수 있다.

한편, 본 발명에서는 이러한 변화를 지속적으로 모니터링하여 화재가 나지 않은 상태에서 화재보가 발생될 확률이 높은 감지기 회로를 찾아내려는 시도를 하고, 딥뉴럴 네트워크 인공지능 기술을 이용하여 비화재보가 일어날 수 있는 시기를 예측한다.

또한 전압의 미묘한 변화를 기반으로 학습하기 위하여 전압값 측정의 해상도는 3.3V가 최대치인 경우 16비트 컨버터를 사용하므로 3.3V / 2^16

5.03 mV/bit가 된다. 즉 세밀한 전압변화감지를 바탕으로 정확성 높은 예측을 달성코자 한다.

이러한 정보는 IoT 시스템에서 표준으로 많이 사용되는 MQTT 메시징 시스템을 통해 관련자 모바일기기 앱으로 전달되며, 웹페이지를 통하여 전체 감지기회로 상황을 정밀하게 볼 수 있다. 이는 소방설비 점검을 용이하게 할 뿐만 아니라 정확한 정보를 바탕으로 유지보수를 시행하도록 하여 비화재보와 같은 문제를 해결하는데 높은 기여를 할 수 있다.

또한 화재발생의 경우 감지기가 단락상태일 확률이 매우 크기 때문에 전압이 최소값을 갖게 되므로 본 발명에서 제시하는 소방설비감시기 시스템에서 측정 또는 예측한 값과 차이를 보일 것이므로 화재설비의 오동작 즉 비화재보의 확률이 높다고 판단되므로 현장에 있는 사용자의 확인을 거쳐 원격에서 작동한 감지기 경보 등을 복구 시킴으로써 사용자들의 불편을 해소 할 수 있다.

상기와 같이 본 발명은 온·습도센서 데이터 그리고 화재감지기 회로별 전압데이터를 기준으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 지속적으로 모니터링하여 예측하고 이를 관련자에게 신속히 알려주도록 한 것이고, 매일 수시로 감지기 회로 전압 및 온습도 환경을 모니터링 하고 이를 바탕으로 비화재보 발생 확률 및 시기를 예측하여 사용자나 관리자에게 앱과 웹을 통하여 알려줌으로써 문제가 예상되는 감지기 회로 및 감지기를 집중 점검할 수 있고 따라서 적기에 선제적으로 비화재보를 예방 할 수 있도록 한 것이고, 수신기의 감지기 회로에서 릴레이 지점에서의 전압값을 정밀하게 측정하여 그 전압변화를 경향을 기반으로 비화재보 가능성이 높은 감지기 회로를 찾아내거나 또는 감지기 회로가 비화재보를 발생시킬 확률이 높은 시기를 인공지능기법으로 예측하여 사전에 유지보수함으로써 비화재보를 근원적으로 예방하도록 한 것이고, 소방관리대상 건물에 설치된 모든 화재 감지기 회로별로 정확한 전압데이터를 측정하고 온도 및 습도 센서 데이터와의 상관관계를 바탕으로 비화재보 가능성을 예측하도록 한 것이고, 인공지능 기술을 이용하여 비화재보 발생 가능 시기를 예측하도록 한 것이고, 사용자는 휴대전화 앱 또는 웹을 통하여 상황을 전달받고, 사전 유지보수를 시행함으로써 비화재보를 원천적으로 예방할 수 있도록 한 것이고, 필요한 경우 원격에서 설비에 대한 적절한 조치가 가능한 사물 인터넷 기술로써 소방 뿐만 아니라 건물의 각종 설비관리 및 안전관리에 활용할 수 있도록 한 것이다.

본 발명 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템의 기술적 사상은 실제로 동일결과를 반복 실시 가능한 것으로, 특히 이와 같은 본원발명을 실시함으로써 기술발전을 촉진하여 산업발전에 이바지할 수 있어 보호할 가치가 충분히 있다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100: 소방설비 감지 시스템
110: 측정부
111: 4채널 AD컨버터부
112: 멀티플랙서부
113: OR출력부
130: 제어부
200: 모바일 앱
300: 웹서버
310: 인공지능 처리서버
311: 시계열 감지기 회로전압부

Claims (5)

1. 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템(100)에 관한 것으로,
   다수의 감지기회로의 전압을 측정하는 복수개의 측정부(110);
   측정부(110)와 연결되며, 측정한 아날로그 값을 디지털 값으로 변환하는 복수개의 4채널 AD컨버터부(111);
   AD컨버터부(111)와 연결되며, 최대 32개의 컨버터로부터의 값을 멀티플랙싱하여 제어부에 제공하는 멀티플랙서부(112);
   AD컨버터부(111)와 연결되며, AD 기능 중의 하나는 전압의 상한치 임계전압과 하안치 임계전압 사이에 정의된 전압범위를 벗어나는 경우 ALRT신호가 발생하므로 32개의 OR 회로를 통해 하나의 신호를 제어부에 제공하는 AD컨버터 경보(Alert)신호들의 OR출력부(113);
   멀티플랙서부(112)와 OR출력부(113)에 연결되며, 모든 감지기 회로의 전압을 점검하고 이를 웹에 올리고 이를 관리자에게 모바일 앱을 통해 알리는 제어부(130);
   제어부(130)에 연결되며, 점검에 의해 발생한 데이터를 웹이 올리고, 웹페이지에 전체 감지기 회로 상황을 표시하는 웹서버(300); 및
   제어부(130)에 연결되며, 데이터 학습과 예측을 실행하는 인공지능처리서버(310);가 포함됨을 특징으로 하는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템.
   
2. 청구항 1 에 있어서,
   상기 제어부(130)에는,
   감지기회로전압 뿐만 아니라 온도, 습도의 시계열 데이터 세트를 인공지능 입력으로 사용하기 위한 온도, 습도 센서부(120);가 더 포함됨을 특징으로 하는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템.
   
3. 청구항 1 에 있어서,
   상기 제어부(130)에는,
   주경종 복구라든가 시설물 장치제어를 위하여 엑츄에이터를 이용하여 시급한 조치를 취할 수 있도록 한 구동제어부(116);가 더 포함됨을 특징으로 하는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템.
   
4. 청구항 1 에 있어서,
   상기 인공지능처리서버(310)는,
   시계열 회로전압 데이터(LSTM 레이어), 시계열 온도데이터(LSTM 레이어), 시계열 습도데이터(LSTM 레이어) 및 임계전압과 예측전압차이 데이터(LSTM 레이어)에 의해 온도, 습도 그리고 전압 근처값인 임계 전압과 인공지능기법을 이용하여 감지기회로전압인 예측 전압과의 차이 전압의 시계열 데이터인 다수의 입력을 갖는 LSTM 구조인 시계열 감지기 회로전압부(311);가 더 포함됨을 특징으로 하는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템.
   
5. 청구항 4 에 있어서,
   상기 시계열 감지기 회로전압부(311)는,
   고밀도 레이어(316)를 지나서 출력레이어를(312) 생성하게 되는데 이 값이 임계값에 이른 시기 즉 비화재보 발생가능성이 높은 시기를 비화재보 임계전압 도달시기 예측부(313)를 통해 예측함을 특징으로 하는 실시간으로 비화재보 발생 가능성과 시기를 예측 및 전달하는 소방설비 감지 시스템.

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