KR20150131841A - Intelligent fire detection system using fuzzy logic - Google Patents

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KR20150131841A KR1020140059170A KR20140059170A KR20150131841A KR 20150131841 A KR20150131841 A KR 20150131841A KR 1020140059170 A KR1020140059170 A KR 1020140059170A KR 20140059170 A KR20140059170 A KR 20140059170A KR 20150131841 A KR20150131841 A KR 20150131841A
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Abstract

The present invention relates to an intelligent fire detection system using fuzzy logic. More particularly, the present invention relates to an intelligent fire detection system which detects temperature and smoke concentration, infers fire probability by applying the fussy logic to a temperature value and a smoke concentration value for the detected temperature and smoke concentration, and determines whether a fire occurs, according to the inferred fire probability, and generates a warning sign.

Description

퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템{Intelligent fire detection system using fuzzy logic}{Intelligent fire detection system using fuzzy logic}

본 발명은 화재 감지 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 온도와 연기농도를 검출하고, 검출된 온도 및 연기농도에 대한 온도값 및 연기농도값에 퍼지논리를 적용하여 화재 가능성을 추론하고, 추론된 화재 가능성 정도에 따라 화재 여부를 판단하여 경보하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템에 관한 것이다.
FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a fire detection system, and more particularly, to a fire detection system that detects temperature and smoke concentration, fuzzy logic is applied to a temperature value and a smoke concentration value for detected temperature and smoke concentration, The present invention relates to an intelligent fire detection system using a fuzzy logic for determining whether a fire is present or not according to the degree of fire.

불은 인간이 살아가는데 있어서 없어서는 안 되는 중요한 요소 중의 하나이다. 그러나 이러한 불로 인해 건물, 산 등에서 많은 화재들이 발생되고 있다. 이러한 화재를 방지하기 위해서 화재를 검출하여 경보하는 다양한 화재 감지 시스템들이 개발되어 건물, 산 등에 설치되고 있다.Fire is one of the indispensable factors in human life. However, there are many fires in buildings and mountains due to such fire. In order to prevent such a fire, various fire detection systems for detecting and warning fire have been developed and installed in buildings, mountains, and the like.

통상, 화재 감지 시스템은 열, 즉 온도를 검출하는 온도센서 및 연기농도를 검출하는 연기농도 센서를 구비하고, 온도센서 및 연기농도 센서로부터 검출되는 열 및 연기농도값에 의해 단순하게 화재 여부를 판단한다.Generally, a fire detection system is provided with a temperature sensor for detecting temperature, i.e., a temperature, and a smoke concentration sensor for detecting a smoke concentration, and simply judges whether or not the fire is caused by the heat and smoke concentration values detected from the temperature sensor and the smoke concentration sensor do.

발생할 수 있는 다양한 상황들 중 화재가 발생한 상황은 아니나 화재와 유사한 온도 및 연기농도를 가지는 상황이 있을 수 있을 것이다. Of the various situations that may arise, there may be situations where the fire does not occur, but there are temperatures and smoke concentrations similar to that of the fire.

그러나 종래 화재 감지 시스템은 화재상황이나 화재와 유사한 상황을 구별할 수 없어 화재가 발생하지 않았음에도 화재가 발생했음을 경보하고, 화재가 발생했음에도 화재를 경보하지 않는 오동작들이 발생한다.However, the conventional fire detection system can not distinguish between a fire situation and a situation similar to a fire, so that it alerts that a fire has occurred even though the fire does not occur, and malfunctions that do not warn the fire occur even when a fire occurs.

구체적으로 설명하면 오동작의 원인은 감지환경으로부터 발생되는 열, 연기 등의 수치가 각 화재 감지 시스템에 따라 화재를 판단하기 위한 하나의 고정되어 있는 열, 연기 등의 기준수치 이상이 되면 화재로 판단하여 경보하게 되나, 실제 환경에서는 화재가 아닌 경우에도 상기 고정되어 있는 열, 연기 등의 기준 수치 이상이 되는 화재상황과 유사한 수치를 가지는 다양한 상황들이 존재하기 때문이다. Specifically, the cause of the malfunction is that if the numerical values of heat and smoke generated from the sensing environment are equal to or higher than a reference value of a fixed heat or smoke for judging a fire according to each fire detection system, However, in a real environment, there are various situations that have numerical values similar to those of a fire situation which is higher than a fixed reference value of heat, smoke, etc. even in the case of not a fire.

즉, 실제 환경에서는 화재가 아닌 경우에도 화재 감지 시스템에 설정되어 있는 기준 수치 이상의 열과 연기가 발생하는 경우가 있고, 화재가 발생했어도 고정된 수치 이하로 열 연기가 발생할 수 있기 때문이다.That is, in a real environment, even if it is not a fire, heat and smoke exceeding the reference value set in the fire detection system may be generated, and even if a fire occurs, heat smoke may occur below a fixed value.

상술한 바와 같이 종래 화재 감지 시스템은 화재가 아님에도 불구하고 화재로 판단하거나, 화재임에도 감지하지 못하는 오동작들이 발생하므로 시스템의 신뢰성을 떨어뜨리는 문제점이 있었다.As described above, the conventional fire detection system has a problem that the reliability of the system deteriorates due to malfunctions, which are determined not to be a fire but can not be detected even though it is a fire.

또한, 종래 화재 감지 시스템은 화재가 아님에도 불구하고 화재로 감지하여 경보음을 발생함에 의해 사람들에게 소음으로 인한 정신적 피해 및 대피 등으로 인한 불편함을 제공할 수 있는 문제점이 있었다.In addition, the conventional fire detection system has a problem in that it can provide inconvenience due to mental damage due to noise and evacuation due to the fire alarm and the alarm sound even though it is not a fire.

또한, 종래 화재 감지 시스템은 화재임에도 불구하고 감지하지 못하는 상황이 발생할 수 있으므로 화재의 대형화 및 화재로 인한 인명피해의 가능성이 높아질 수 있는 문제점이 있었다.
In addition, since the conventional fire detection system may not be able to detect a fire even though it is a fire, there is a problem that the possibility of fire damage and personal injury due to a fire may increase.

공개특허 10-2007-0119593(2007.12.20.)Patent Document 10-2007-0119593 (December 20, 2007)

따라서 본 발명의 목적은 온도와 연기농도를 검출하고, 검출된 온도 및 연기농도에 대한 온도값 및 연기농도값에 퍼지논리를 적용하여 화재 가능성을 추론하고, 추론된 화재 가능성 정도에 따라 실재 화재상황인지, 화재와 유사한 상황인지를 판단하여 경보할 수 있는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템을 제공함에 있다.
It is therefore an object of the present invention to provide a method and apparatus for detecting fire and smoke concentration, applying fuzzy logic to temperature values and smoke concentration values for detected temperature and smoke concentration, The present invention provides an intelligent fire detection system using fuzzy logic capable of detecting and recognizing whether or not a fire is present or not.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템은: 온도에 따른 온도 퍼지값을 정의하는 온도 멤버십 함수 및 연기농도에 따른 연기농도 퍼지값을 정의하는 연기농도 멤버십 함수 및 화재 가능성값에 따른 화재 가능성 퍼지값을 정의하는 화재 가능성 멤버십 함수를 정의하고, 화재 추론 규칙을 정의하고 있는 화재 추론 규칙 저장부; 적어도 하나 이상의 화재 감시 구역별로 온도 및 연기농도를 측정하여 출력하는 측정부; 상기 화재 감시 구역별 화재 여부를 경보하는 출력부; 및 상기 측정부를 통해 측정된 온도값 및 연기농도값이 입력되면 상기 화재 추론 규칙 저장부의 온도 멤버십 함수, 연기농도 멤버십 함수 및 화재 가능성 멤버십 함수와 화재 추론 규칙을 참조하여 온도 및 연기농도에 따른 화재 가능성을 추론하고, 화재가 발생된 것으로 추론되면 상기 출력부를 통해 해당 화재 감시 구역에 대한 화재 발생을 경보하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an intelligent fire detection system using fuzzy logic, comprising: a temperature membership function for defining a temperature fuzzy value according to temperature; a smoke concentration membership function for defining a smoke concentration fuzzy value according to smoke concentration; A fire inference rule storage unit defining a fire possibility membership function defining a fire possibility fuzzy value according to a fire possibility value and defining a fire reasoning rule; A measuring unit for measuring and outputting the temperature and the smoke concentration by at least one fire monitoring area; An output unit for alerting a fire by the fire monitoring zone; And when the temperature value and the smoke concentration value measured through the measurement unit are input, the temperature dependence function, the smoke concentration membership function and the fire possibility membership function of the fire reasoning rule storage unit, the fire probability membership function, And a control unit for alerting a fire occurrence to the fire monitoring area through the output unit if it is inferred that a fire has occurred.

상기 제어부는, 상기 측정부로부터 입력되는 온도값을 상기 온도 멤버십 함수를 참조하여 온도 퍼지값으로 변환하고, 상기 연기농도값을 연기농도 멤버십 함수 및 화재 추론 규칙을 참조하여 연기농도 퍼지값으로 변환하여 출력하는 퍼지 변환부; 상기 화재 가능성 멤버십 함수를 참조하여 상기 퍼지 변환부로부터 입력되는 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로부터 화재 가능성값을 계산하고, 계산된 화재 가능성값에 따라 화재 여부를 판단하는 화재 판단부; 및 상기 화재 판단부의 화재 여부 판단에 따라 상기 출력부를 제어하여 화재를 경보하는 출력 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The control unit converts a temperature value input from the measurement unit into a temperature fuzzy value by referring to the temperature membership function and converts the smoke concentration value into a smoke concentration fuzzy value by referring to the smoke concentration membership function and the fire inference rule A fuzzy transformation unit for outputting the fuzzy transformation; A fire determination unit for calculating a fire possibility value from a temperature fuzzy value and a smoke concentration fuzzy value input from the purge conversion unit with reference to the fire possibility membership function and determining whether or not the fire is based on the calculated fire possibility value; And an output control unit for controlling the output unit according to a fire status of the fire determination unit to warn of a fire.

상기 화재 판단부는, 상기 화재 가능성 멤버십 함수 및 화재 추론 규칙을 참조하여 상기 퍼지 변환부로부터 입력되는 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로부터 화재 가능성 퍼지값을 계산하는 퍼지 화재 추론부; 및 상기 계산된 화재 가능성 퍼지값을 비퍼지화하여 화재 가능성값을 계산하는 비퍼지화부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Wherein the fire determination unit includes a fuzzy fire inference unit that calculates a fire possibility fuzzy value from a temperature fuzzy value and a smoke concentration fuzzy value input from the fuzzy conversion unit with reference to the fire possibility membership function and the fire inference rule; And a defuzzification unit for defuzzifying the calculated fire possibility fuzzy value to calculate a fire possibility value.

상기 퍼지 화재 추론부는, 하기 수학식 1에 상기 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값을 적용하여 화재 가능성 퍼지값을 계산하는 것을 특징으로 한다.The fuzzy fire reasoning unit calculates the fire possibility fuzzy value by applying the temperature fuzzy value and the smoke concentration fuzzy value to the following equation (1).

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서,

Figure pat00002
는 i번째 온도와 연기농도간의 Min,
Figure pat00003
는 i번째 화재 가능성값이다.here,
Figure pat00002
Is the difference between the i-th temperature and the smoke concentration, Min,
Figure pat00003
Is the ith fire probability value.

상기 비퍼지화부는, 하기 수학식2에 상기 화재 가능성 퍼지값을 적용하여 화재 가능성값을 계산하는 것을 특징으로 한다.The non-fuzzing unit calculates the fire possibility value by applying the fire probability fuzzy value to the following equation (2).

[수학식 2]&Quot; (2) "

Figure pat00004
Figure pat00004

여기서,

Figure pat00005
는 비퍼지화값(화재 가능성값),
Figure pat00006
는 i번째 화재가능성 퍼지값, u(
Figure pat00007
)는
Figure pat00008
의 멤버십 함수이다.here,
Figure pat00005
(Fire probability value),
Figure pat00006
Is the i-th fire possibility fuzzy value, u (
Figure pat00007
)
Figure pat00008
.

상기 온도, 연기농도 및 화재가능성 멤버십 함수는 삼각형 퍼지 입력값 방식에 기반한 멤버십 함수임을 특징으로 한다.The temperature, smoke concentration and fire possibility membership function is a membership function based on the triangular fuzzy input value method.

상기 제어부는, 사용자로부터 화재 추론 규칙을 입력받고, 입력된 상기 화재 추론 규칙을 상기 화재 추론 규칙 저장부에 저장하여 등록하는 화재 추론 규칙 등록부; 및 상기 삼각형 퍼지 입력값 방식에 대응하는 파라미터들을 입력받아 멤버십 함수를 생성하여 상기 화재 추론 규칙 저장부에 저장하는 멤버십 함수 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Wherein the control unit comprises: a fire inference rule registration unit that receives a fire inference rule from a user, stores the entered fire inference rule in the fire inference rule storage unit, and registers the stored inference rule; And a membership function generator for generating a membership function by receiving parameters corresponding to the triangular fuzzy input value scheme and storing the membership function in the fire reasoning rule storage unit.

상기 화재 추론 규칙은 온도 및 연기농도에 따라 하기 표 1의 화재 추론 테이블과 같이 구성됨을 특징으로 한다.The fire reasoning rules are configured as shown in Table 1 according to temperature and smoke concentration.

[표 1][Table 1]

Figure pat00009
Figure pat00009

화재 판단부는, 계산된 화재 가능성값이 미리 설정된 제1기준치를 초과하는 경우, 해당 화재 감시 구역에 대해 사전 화재 경보를 발생하고, 상기 제1기준치보다 큰 제2기준치를 초과하는 경우 상기 화재 감시 구역에 대한 화재 경보를 발생시키는 것을 특징으로 한다.
The fire determination unit generates a pre-fire alarm for the fire monitoring area when the calculated fire possibility value exceeds a preset first reference value, and when the calculated fire possibility value exceeds a second reference value larger than the first reference value, A fire alarm is generated.

본 발명은 퍼지논리를 적용하여 실제 화재 상황과 화재 상황과 유사한 화재 유사상황을 정확하게 구분할 수 있는 효과를 갖는다.The present invention has the effect of accurately classifying actual fire situations and fire-like situations similar to fire situations by applying fuzzy logic.

이에 따라, 본원발명은 화재 오 감지 및 미 감지를 방지하여, 사람들에게 불필요한 소음으로 인한 스트레스를 방지할 수 있으며, 대피 등으로 인한 불편함 및 스트레스를 방지할 수 있는 효과를 갖는다.
Accordingly, the present invention can prevent the fire from being erroneously detected and from being missed, thereby preventing stress from unnecessary noise to people, and preventing inconvenience and stress due to evacuation and the like.

도 1은 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 온도, 연기농도 및 화재가능성에 대한 퍼지 멤버십 함수를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 화재 추론 규칙 생성 및 편집화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 퍼지 멤버십 함수 등록 및 수정 화면을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 화재 감지구역별 화재 감지 상태 및 화재 검출 단계별 표시화면을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 추론 방법을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 화재 감지구역별 퍼지추론에 의한 화재 가능성값을 그래프로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 화재 감지구역의 화재 가능성 평균값 및 최댓값 표시화면을 나타낸 도면이다.1 is a block diagram of a fire detection system using fuzzy logic according to the present invention.
2 is a flowchart illustrating a fire detection method using fuzzy logic according to the present invention.
FIG. 3 is a graph illustrating fuzzy membership functions for temperature, smoke concentration, and fire probability of a fire detection system using fuzzy logic according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating a fire inference rule generation and editing screen of a fire detection system using fuzzy logic according to the present invention.
5 is a diagram illustrating a fuzzy membership function registration and modification screen according to the present invention.
6 is a view showing a fire detection state and a fire detection step display screen for each fire detection zone according to the present invention.
FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating a fire inference method using fuzzy logic according to the present invention.
FIG. 8 is a graph showing a fire probability value by fuzzy inference for each fire detection zone according to the present invention.
FIG. 9 is a view showing a fire average probability value and a maximum value display screen of a fire detection zone according to the present invention.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 구성 및 동작을 설명하고, 그 시스템에서의 화재 감지 방법을 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A fire detection system using fuzzy logic according to the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings, and a fire detection method in the system will be described.

도 1은 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 온도, 연기농도 및 화재가능성에 대한 퍼지 멤버십 함수를 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템의 화재 추론 규칙 생성 및 편집화면을 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명에 따른 퍼지 멤버십 함수 등록 및 수정 화면을 나타낸 도면이다. 이하 도 1 및 도 3 내지 도 5를 참조하여 설명한다.FIG. 1 is a view showing a configuration of a fire detection system using fuzzy logic according to the present invention, and FIG. 3 is a graph showing a fuzzy membership function for temperature, smoke concentration and fire possibility of a fire detection system using fuzzy logic according to the present invention FIG. 4 is a diagram illustrating a fire inference rule generation and editing screen of a fire detection system using fuzzy logic according to the present invention, and FIG. 5 is a diagram illustrating a fuzzy membership function registration and modification screen according to the present invention. This will be described below with reference to Fig. 1 and Figs. 3 to 5. Fig.

본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 시스템은 측정부(100), 화재 추론 규칙 저장부(200), 제어부(300), 출력부(400) 및 입력부(500)를 포함한다.The fire detection system using fuzzy logic according to the present invention includes a measuring unit 100, a fire reasoning rule storage unit 200, a control unit 300, an output unit 400, and an input unit 500.

측정부(100)는 화재 감지구역별로 온도 센서 및 연기농도 센서를 구비하고, 상기 화재 감지 지역의 온도센서를 통해 온도를 측정하여 출력하는 온도 측정부(110) 및 상기 연기농도 센서를 통해 연기농도를 측정하여 출력하는 연기농도 측정부(120)를 포함한다. The measurement unit 100 includes a temperature sensor 110 and a smoke concentration sensor for each fire detection zone, a temperature measurement unit 110 for measuring and outputting a temperature through a temperature sensor of the fire detection zone, And a smoke concentration measuring unit 120 for measuring and outputting the measured smoke concentration.

화재 추론 규칙 저장부(200)는 측정된 온도에 따른 온도 퍼지값 및 측정된 연기농도에 따른 연기농도 퍼지값 및 퍼지 집합, 즉 본 발명에 따른 도 3의 (가) 및 (나)와 같은 온도 멤버십 함수 및 연기농도 멤버십 함수를 정의하고 있으며, 도 3의 (다)와 같이 화재 가능성 멤버십 함수를 정의하고 있으며, 하기 표 1과 같은 온도 및 연기농도 퍼지값에 따른 화재 가능성 퍼지값들이 매핑된 화재 가능성 추론 규칙 테이블을 저장한다. 표 1에서 보이는 바와 같이 온도, 연기농도 및 화재 가능성은 5개의 레벨(VLow, Low, Med, High, VHigh)로 구분하였다. 상기 멤버십 함수를 구성하는 퍼지화 방식으로는 단일 입력값 방식, 삼각 입력값 방식 및 사다리꼴 입력값 방식 등과 같은 다양한 방식이 있으며, 본 발명에서는 도 3에서 보이는 바와 같이 삼각형 입력값 방식을 적용하였다.
The fire reasoning rule storage unit 200 stores a temperature fuzzy value according to the measured temperature, a smoke concentration fuzzy value according to the measured smoke concentration, and a fuzzy set, that is, a temperature such as (a) and (b) The membership function and the smoke concentration membership function are defined and the fire possibility membership function is defined as shown in (c) of FIG. 3. The fire probability fuzzy values according to the temperature and smoke concentration fuzzy values as shown in Table 1 Stores the probability inference rule table. As shown in Table 1, the temperature, smoke concentration, and fire potential were classified into five levels (VLow, Low, Med, High, VHigh). There are various methods such as a single input value method, a triangular input value method, and a trapezoid input value method as a fuzzy method constituting the membership function. In the present invention, a triangular input value method is applied as shown in FIG.

Figure pat00010
Figure pat00010

제어부(300)는 화재 추론 규칙 저장부(200)를 참조하여 상기 측정부(100)에서 측정된 온도 및 연기농도에 대응하는 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로 변환하고, 변환된 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값에 대응하는 화재 가능성 퍼지값을 계산하고, 계산된 화재 가능성 퍼지값에 따라 화재 여부를 판단하며, 그 결과에 따른 경보 출력을 제어한다. 제어부(300)의 상세 구성은 후술한다.The control unit 300 refers to the fire reasoning rule storage unit 200 and converts the temperature fuzzy value and the smoke concentration fuzzy value corresponding to the temperature and the smoke concentration measured by the measurement unit 100, Calculates a fire possibility fuzzy value corresponding to the smoke concentration fuzzy value, judges whether or not the fire is generated according to the calculated fire possibility fuzzy value, and controls the alarm output according to the result. The detailed configuration of the control unit 300 will be described later.

출력부(400)는 상기 제어부(300)의 제어를 받아 스피커(SP)를 통해 경보음을 출력하는 오디오 출력부(420), 및 화재 감시 모니터링 수단 및 상기 화재 감시 모니터링 수단을 통해 화재 판단 결과 정보를 표시하는 디스플레이부(410)를 포함한다.The output unit 400 includes an audio output unit 420 that receives an alarm sound through a speaker SP under the control of the control unit 300 and an alarm output unit 420 through the fire monitoring monitoring unit and the fire monitoring monitoring unit, And a display unit 410 for displaying the image.

입력부(500)는 숫자를 포함하는 문자를 입력하기 위한 키 및 기능을 선택하기 위한 다수의 키들을 포함하는 키보드 등과 같은 키입력장치 및 상기 디스플레이부(410)의 화면과 일체로 구성되어 터치된 화면상의 위치에 대응하는 위치정보를 출력하는 터치패드 중 하나 이상으로 구성될 수 있으며, 상기 디스플레이부(410)를 통해 표시되는 화재 감시 모니터링 수단 및 상기 화재 감시 모니터링 수단의 서브 수단인 도 4 및 도 5와 같은 화재 추론 규칙 등록 수단 및 멤버십 함수 생성 수단에 따른 설정 정보를 입력받아 제어부(300)로 출력한다.The input unit 500 includes a key input device such as a keyboard and the like including a plurality of keys for selecting a function and a key for inputting characters including numbers, And a touch pad for outputting position information corresponding to the position of the fire monitor monitoring unit 410. The fire alarm monitoring unit and the fire monitoring monitoring unit may be constituted by one or more of the touch panels, And the setting information according to the membership function generating means, and outputs the setting information to the control unit 300. [0050]

제어부(300)의 구성 및 동작에 대해 상세히 설명하면, 제어부(300)는 화재 추론 규칙 등록부(310), 멤버십 함수 생성부(320), 퍼지 변환부(330), 화재 판단부(340), 출력 제어부(350)를 포함한다.The control unit 300 includes a fire inference rule registration unit 310, a membership function generation unit 320, a fuzzy conversion unit 330, a fire determination unit 340, And a control unit 350.

화재 추론 규칙 등록부(310)는 도 4와 같은 화재 추론 규칙 등록 수단을 출력 제어부(350)를 통해 디스플레이부(410)에 표시하고, 표시된 화재 추론 규칙 등록 수단을 통해 화재 추론 규칙 정보를 입력받아 화재 추론 규칙 저장부(200)에 저장한다.The fire reasoning rule registration unit 310 displays the fire reasoning rule registration means as shown in FIG. 4 on the display unit 410 through the output control unit 350, receives the fire reasoning rule information through the displayed fire reasoning rule registration means, And stores it in the inference rule storage unit 200.

멤버십 함수 생성부(320)는 도 5와 같은 멤버십 함수 생성 수단을 출력제어부(350)를 통해 디스플레이부(410)에 표시하고, 함수 생성 수단을 통해 멤버십 함수 설정값들을 입력받아 도 3의 (가), (나) 및 (다) 각각에 대한 멤버십 함수를 생성하여 화재 추론 규칙 저장부(200)에 저장한다.The membership function generation unit 320 displays the membership function generation means as shown in FIG. 5 on the display unit 410 through the output control unit 350, receives the membership function setting values through the function generation means, ), (B), and (c), respectively, and stores the membership functions in the fire reasoning rule storage unit 200.

퍼지 변환부(330)는 측정부(100)의 온도 측정부(110) 및 연기농도 측정부(120)로부터 각각 측정된 온도값 및 연기농도값을 입력받고, 상기 멤버십 함수 생성부(320)에 의해 생성되어 화재 추론 규칙 저장부(200)에 저장된 온도 멤버십 함수 및 연기농도 멤버십 함수에 의한 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로 변환하여 출력한다. 상기 온도 및 연기농도 퍼지값은 단일 값일 수도 있고, 퍼지집합일 수도 있을 것이다.The fuzzy conversion unit 330 receives the measured temperature values and the smoke concentration values from the temperature measuring unit 110 and the smoke concentration measuring unit 120 of the measuring unit 100, To the temperature fuzzy value and the smoke concentration fuzzy value based on the temperature membership function and the smoke concentration membership function stored in the fire speculation rule storage unit 200 and outputs the result. The temperature and smoke concentration purge values may be a single value or a fuzzy set.

화재 판단부(340)는 퍼지 변환부(330)로부터 온도 및 연기농도 각각에 대한 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값이 입력되면 화재 가능성 멤버십 함수와 입력된 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값을 하기 수학식 1의 Mamdani min-max 연산 수식에 적용하여 화재 가능성 퍼지값을 계산하는 퍼지 화재 추론부(411) 및 상기 계산된 화재 가능성 퍼지값을 하기 수학식 2에 적용하여 비퍼지화하여 화재 가능성값으로 변환한 후 화재 여부를 판단하여 그 결과를 출력 제어부(420)로 출력하는 비퍼지화부(412)를 포함한다.When the temperature fuzzy value and the smoke concentration fuzzy value for each of the temperature and the smoke concentration are input from the fuzzy conversion unit 330, the fire determination unit 340 compares the fire possibility membership function, the input temperature fuzzy value, The fuzzy fire inference unit 411 calculates the fire possibility fuzzy value by applying the Mamdani min-max operation formula of Equation 1 and the calculated fire possibility fuzzy value to the fuzzy probability value by applying the calculated fuzzy probability fuzzy value to the following equation (2) And a defuzzification unit 412 for determining whether or not a fire is generated after the conversion and outputting the result to the output control unit 420.

Figure pat00011
Figure pat00011

여기서,

Figure pat00012
는 i번째 온도와 연기농도간의 Min,
Figure pat00013
는 i번째 화재 가능성값이다.
here,
Figure pat00012
Is the difference between the i-th temperature and the smoke concentration, Min,
Figure pat00013
Is the ith fire probability value.

Figure pat00014
Figure pat00014

여기서,

Figure pat00015
는 비퍼지화값(화재 가능성값),
Figure pat00016
는 i번째 화재가능성 퍼지값, u(
Figure pat00017
)는
Figure pat00018
의 멤버십 함수이다.
here,
Figure pat00015
(Fire probability value),
Figure pat00016
Is the i-th fire possibility fuzzy value, u (
Figure pat00017
)
Figure pat00018
.

출력 제어부(350)는 출력부(400)를 통한 디스플레이 출력 정보 및 오디오 출력과 관련된 전반적인 동작을 제어한다. 특히 출력 제어부(350)는 화재 판단부(340)로부터 입력되는 화재 여부 결과에 따라 출력부(400)의 오디오 출력부(420)를 제어하여 스피커 또는 부저 등을 통해 화재 경보음을 발생시키고, 디스플레이부(410)에 표시되고 있는 화재 감시 모니터링 수단을 통해 해당 화재 감지 구역별로 화재 여부를 표시한다.
The output control unit 350 controls the overall operation related to the display output information and the audio output through the output unit 400. Particularly, the output control unit 350 controls the audio output unit 420 of the output unit 400 according to the result of fire input from the fire determination unit 340 to generate a fire alarm sound through a speaker or a buzzer, And displays a fire status for each fire detection zone through the fire monitoring monitoring means displayed on the display unit 410.

도 2는 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 감지 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 6은 본 발명에 따른 화재 감지구역별 화재 감지 상태 및 화재 검출 단계별 표시화면을 나타낸 도면이며, 도 7은 본 발명에 따른 퍼지논리를 이용한 화재 추론 방법을 개념적으로 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명에 따른 화재 감지구역별 퍼지추론에 의한 화재 가능성값을 그래프로 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 화재 구역의 화재 가능성 평균값 및 최댓값 표시화면을 나타낸 도면이다. 이하 도 2 및 도 6 내지 도 9를 참조하여 설명한다.FIG. 2 is a flowchart showing a fire detection method using fuzzy logic according to the present invention, FIG. 6 is a view showing a fire detection state and a fire detection step according to a fire detection zone according to the present invention, FIG. 8 is a graph showing a fire possibility value by fuzzy inference for each fire detection zone according to the present invention, and FIG. 9 is a graph illustrating a fire probability value by a fuzzy logic according to the present invention, A fire possibility average value and a maximum value display screen. This will be described below with reference to FIG. 2 and FIGS. 6 to 9. FIG.

우선, 제어부(300)는 측정부(100)를 제어하여 온도와 연기농도를 측정하기 시작하고, 상기 측정부(100)로부터 측정된 온도값 및 연기농도값을 입력받는다(S111, S113).First, the control unit 300 controls the measuring unit 100 to start measuring the temperature and the smoke concentration, and receives the measured temperature value and the smoke concentration value from the measuring unit 100 (S111, S113).

온도값 및 연기농도값이 입력되면 제어부(300)의 퍼지 변환부(330)는 입력되는 온도값을 상술한 도 3의 (가) 및 도 7의 (가)의 상단 좌측에서 보이는 바와 같이 화재 추론 규칙 저장부(200)에 저장되어 있는 온도 멤버십 함수를 참조하여 온도 퍼지값으로 변환하고, 입력되는 연기농도값을 상술한 도 3의 (나) 및 도 8의 (나)의 상단 좌측에서 보이는 바와 같은 연기농도 멤버십 함수를 참조하여 연기농도 퍼지값으로 변환하여 출력한다. 예를 들어, 온도값이 50℃이고, 연기농도값이 17%/m이면 퍼지 변환부(330)는 온도값을 로우(Low) 0.43, 미드(Mid) 0.61의 온도 퍼지값으로 변환하고, 연기농도값을 미드(Mid) 0.35, 하이(High) 0.67로 변환하여 출력한다. 상기 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값은 도 7의 (가)의 하단 그래프 및 도 7의 (나)의 하단 그래프에서 보이는 바와 같이 MIN 연산을 수행하여 각 0.43 및 0.35을 취하게 된다(S115).When the temperature value and the smoke concentration value are input, the fuzzy conversion unit 330 of the control unit 300 converts the inputted temperature value into the fire inference as shown in the upper left of FIG. 3 (a) and FIG. (B) and (b) of FIG. 8, as shown in the upper left of FIG. 3 and FIG. 8 (B) The smoke concentration fuzzy value is converted into a smoke concentration fuzzy value by referring to the same smoke concentration membership function. For example, if the temperature value is 50 占 폚 and the smoke concentration value is 17% / m, the fuzzy conversion unit 330 converts the temperature value to a temperature fuzzy value of 0.43, Mid 0.61, Concentration values are converted to Mid (Mid) 0.35 and High (High) 0.67 and output. The temperature purge value and the smoke concentration purge value are obtained by performing a MIN operation as shown in the lower graph of FIG. 7 (a) and the lower graph of FIG. 7 (B) to obtain 0.43 and 0.35 respectively (S115).

상기 온도값 및 연기농도값이 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로 변환되면 제어부(300)의 화재판단부(340)의 퍼지 화재 추론부(341)는 변환된 상기 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값과 화재 추론 규칙 저장부(200)에 저장되어 있는 화재 가능성 멤버십 함수를 포함하는 추론 규칙을 참조하고, 상기 수학식 1에 의해 화재 가능성 퍼지값을 계산하여 출력한다(S117, S119). 도 7을 참조하여 다시 설명하면, 도 7의 (가)의 하단 및 도 8의 (나)의 하단과 같은 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값이 구해지면 퍼지 화재 추론부(341)는 수학식 1에 따라 도 7의 (다) 및 (라)와 같이 상기 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값의 MAX연산에 의한 합성에 의해 화재 가능성 퍼지값을 계산한다.If the temperature value and the smoke concentration value are converted into the temperature purge value and the smoke concentration purge value, the fuzzy fire inferring unit 341 of the fire determination unit 340 of the control unit 300 determines whether the converted temperature fog value and the smoke concentration purge value And the inference rule including the fire possibility membership function stored in the fire reasoning rule storage unit 200, calculates and outputs the fire possibility fuzzy value according to Equation (1) (S117, S119). 7, when the temperature purging value and the smoke concentration purging value as shown in the lower end of FIG. 7A and the lower end of FIG. 8B are obtained, The fire probability fuzzy value is calculated by combining the temperature fuzzy value and the smoke concentration fuzzy value by the MAX calculation as shown in (C) and (D) of FIG.

상기 퍼지 추론값, 즉, 화재 가능성 퍼지값이 계산되면 화재 판단부(340)의 비퍼지화부(342)는 상기 화재 가능성 퍼지값에 상기 수학식 2를 적용하여 비퍼지화하여 화재 가능성값을 계산한다(S121).When the fuzzy inference value, i.e., the fire possibility fuzzy value, is calculated, the defuzzification unit 342 of the fire determination unit 340 applies the Equation (2) to the fire possibility fuzzy value to calculate the fire possibility value (S121).

상기 화재 가능성 값이 계산되면 화재 판단부(340)는 화재 가능성 값이 제1기준치를 초과했는지를 검사한다(S123).When the fire possibility value is calculated, the fire determination unit 340 determines whether the fire possibility value exceeds a first reference value (S123).

검사결과 화재 가능성 값이 제1기준치를 초과하지 않았으면 화재 판단부(340)는 화재가 발생하지 않은 것으로 판단하여 상술한 과정들을 반복하여 수행한다.If it is determined that the fire possibility value does not exceed the first reference value, the fire determination unit 340 determines that the fire does not occur and repeats the above-described processes.

반면, 검사결과 화재 가능성 값이 제1기준치를 초과했으면, 화재 판단부(340)는 출력부(400)로 사전 화재 경보 요청 신호를 출력하고, 이를 수신한 출력 제어부(350)는 오디오 출력부(420)를 통해 경보음을 발생하고, 도 6의 (나)와 같이 디스플레이부(410)에 표시되고 있는 화재 감시 모니터링 수단을 통해 화재 감지구역들 중 사전 화재 감지 구역의 서브 화재 감시 수단에 사전 화재를 경보하는 정보를 표시한다(S125).If the fire probability value exceeds the first reference value, the fire determination unit 340 outputs a pre-fire alarm request signal to the output unit 400. The output control unit 350 receives the pre- 420 to generate a warning sound, and the fire alarm monitoring means, which is displayed on the display unit 410 as shown in (b) of FIG. 6, (S125).

상기 사전 화재 경보 후 화재 판단부(340)는 상기 화재 가능성값이 제2기준치를 초과하는지를 검사하고(S127), 상기 화재 가능성값이 도 8 및 도 9에서 보이는 바와 같이 제2기준치(예: 80)를 초과하는 경우 출력 화재 경보 요청 신호를 출력 제어부(350)로 출력한다. 그러면 출력 제어부(350)는 출력부(400)의 디스플레이부(410) 및 오디오 출력부(420)를 통해 화재를 경보한다(S129). 상기 화재 경보는 상기 사전 화재 경보 시와 동일하게 오디오 처리부를 통해 경보음으로 출력되고, 도 6의 (다)와 같이 디스플레이부(410)를 디스플레이 정보로서 출력될 수도 있을 것이다.After the pre-fire alarm, the fire determination unit 340 checks whether the fire possibility value exceeds a second reference value (S127), and if the fire possibility value exceeds a second reference value (e.g., 80 The control unit 350 outputs an output fire alarm request signal to the output control unit 350. Then, the output control unit 350 alerts the fire through the display unit 410 and the audio output unit 420 of the output unit 400 (S129). The fire alarm may be output as an alarm sound through the audio processing unit as in the case of the pre-fire alarm, and the display unit 410 may be output as display information as shown in FIG. 6 (C).

한편, 본 발명은 전술한 전형적인 바람직한 실시예에만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 개량, 변경, 대체 또는 부가하여 실시할 수 있는 것임은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 개량, 변경, 대체 또는 부가에 의한 실시가 이하의 첨부된 특허청구범위의 범주에 속하는 것이라면 그 기술사상 역시 본 발명에 속하는 것으로 보아야 한다.
While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. It will be easily understood. It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, it is intended to cover various modifications within the scope of the appended claims.

100: 측정부 110: 온도 측정부
120: 연기농도 측정부 200: 퍼지 추론 규칙 저장부
300: 제어부 310: 화재 추론 규칙 등록부
320: 멤버십 함수 생성부 330: 퍼지 변환부
340: 화재 판단부 341: 퍼지 화재 추론부
342: 비퍼지화부 350: 출력 제어부
400: 출력부 410: 디스플레이부
420: 오디오 출력부 500: 입력부 100: measuring unit 110: temperature measuring unit
120: smoke concentration measuring unit 200: fuzzy inference rule storage unit
300: control unit 310: fire inference rule registration unit
320: membership function generation unit 330: purge conversion unit
340: Fire judgment section 341: Fuzzy fire reasoning section
342: Defuzzification unit 350: Output control unit
400: output unit 410: display unit
420: audio output unit 500: input unit

Claims (9)

온도에 따른 온도 퍼지값을 정의하는 온도 멤버십 함수, 연기농도에 따른 연기농도 퍼지값을 정의하는 연기농도 멤버십 함수 및 화재 가능성값에 따른 화재 가능성 퍼지값을 정의하는 화재 가능성 멤버십 함수를 정의하고, 화재 추론 규칙을 정의하고 있는 화재 추론 규칙 저장부;
적어도 하나 이상의 화재 감시 구역별로 온도 및 연기농도를 측정하여 출력하는 측정부;
상기 화재 감시 구역별 화재 여부를 경보하는 출력부; 및
상기 측정부를 통해 측정된 온도값 및 연기농도값이 입력되면 상기 화재 추론 규칙 저장부의 온도 멤버십 함수, 연기농도 멤버십 함수 및 화재 가능성 멤버십 함수와 화재 추론 규칙을 참조하여 온도 및 연기농도에 따른 화재 가능성을 추론하고, 화재가 발생된 것으로 추론되면 상기 출력부를 통해 해당 화재 감시 구역에 대한 화재 발생을 경보하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
A temperature membership function defining a temperature fuzzy value according to temperature, a smoke concentration membership function defining a smoke concentration fuzzy value according to smoke concentration, and a fire possibility membership function defining a fire possibility fuzzy value according to a fire possibility value, A fire reasoning rule storage unit defining a reasoning rule;
A measuring unit for measuring and outputting the temperature and the smoke concentration by at least one fire monitoring area;
An output unit for alerting a fire by the fire monitoring zone; And
When the temperature value and the smoke concentration value measured through the measurement unit are inputted, the fire probability according to the temperature and the smoke concentration is referred to by referring to the temperature membership function, the smoke concentration membership function, the fire possibility membership function, And a controller for inferring the occurrence of a fire in the fire monitoring area through the output unit if it is inferred that a fire has occurred.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 측정부로부터 입력되는 온도값을 상기 온도 멤버십 함수를 참조하여 온도 퍼지값으로 변환하고, 상기 연기농도값을 연기농도 멤버십 함수 및 화재 추론 규칙을 참조하여 연기농도 퍼지값으로 변환하여 출력하는 퍼지 변환부;
상기 화재 가능성 멤버십 함수를 참조하여 상기 퍼지 변환부로부터 입력되는 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로부터 화재 가능성값을 계산하고, 계산된 화재 가능성값에 따라 화재 여부를 판단하는 화재 판단부; 및
상기 화재 판단부의 화재 여부 판단에 따라 상기 출력부를 제어하여 화재를 경보하는 출력 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein,
A fuzzy conversion unit for converting a temperature value input from the measurement unit into a temperature fuzzy value by referring to the temperature membership function and converting the smoke concentration value into a smoke concentration fuzzy value by referring to a smoke density membership function and a fire inference rule, part;
A fire determination unit for calculating a fire possibility value from a temperature fuzzy value and a smoke concentration fuzzy value input from the purge conversion unit with reference to the fire possibility membership function and determining whether or not the fire is based on the calculated fire possibility value; And
And an output control unit for controlling the output unit in response to the fire determination of the fire determination unit to warn of a fire.
제2항에 있어서,
상기 화재 판단부는,
상기 화재 가능성 멤버십 함수 및 화재 추론 규칙을 참조하여 상기 퍼지 변환부로부터 입력되는 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값으로부터 화재 가능성 퍼지값을 계산하는 퍼지 화재 추론부; 및
상기 계산된 화재 가능성 퍼지값을 비퍼지화하여 화재 가능성값을 계산하는 비퍼지화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
3. The method of claim 2,
The fire determination unit
A fuzzy fire inference unit for calculating a fire possibility fuzzy value from a temperature fuzzy value and a smoke concentration fuzzy value input from the fuzzy conversion unit with reference to the fire possibility membership function and the fire inference rule; And
And a non-fuzzy unit for fuzzing the calculated fire possibility fuzzy value to calculate a fire possibility value.
제3항에 있어서,
상기 퍼지 화재 추론부는,
하기 수학식 1에 상기 온도 퍼지값 및 연기농도 퍼지값을 적용하여 화재 가능성 퍼지값을 계산하는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
[수학식 1]
Figure pat00019

여기서,
Figure pat00020
는 i번째 온도와 연기농도간의 Min,
Figure pat00021
는 i번째 화재 가능성값이다.
The method of claim 3,
Wherein the fuzzy fire inference unit comprises:
Wherein the fire probability fuzzy value is calculated by applying the temperature fuzzy value and the smoke concentration fuzzy value to the following equation (1).
[Equation 1]
Figure pat00019

here,
Figure pat00020
Is the difference between the i-th temperature and the smoke concentration, Min,
Figure pat00021
Is the ith fire probability value.
제4항에 있어서,
상기 비퍼지화부는,
하기 수학식2에 상기 화재 가능성 퍼지값을 적용하여 화재 가능성값을 계산하는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
[수학식 2]
Figure pat00022

여기서,
Figure pat00023
는 비퍼지화값(화재 가능성값),
Figure pat00024
는 i번째 화재가능성 퍼지값, u(
Figure pat00025
)는
Figure pat00026
의 멤버십 함수이다.
5. The method of claim 4,
The non-
Wherein the fire probability value is calculated by applying the fire probability fuzzy value to the following equation (2).
&Quot; (2) "
Figure pat00022

here,
Figure pat00023
(Fire probability value),
Figure pat00024
Is the i-th fire possibility fuzzy value, u (
Figure pat00025
)
Figure pat00026
.
제1항에 있어서,
상기 온도, 연기농도 및 화재가능성 멤버십 함수는 삼각형 퍼지 입력값 방식에 기반한 멤버십 함수임을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the temperature, smoke concentration and fire possibility membership function is a membership function based on a triangular fuzzy input value method.
제6항에 있어서,
상기 제어부는,
사용자로부터 화재 추론 규칙을 입력받고, 입력된 상기 화재 추론 규칙을 상기 화재 추론 규칙 저장부에 저장하여 등록하는 화재 추론 규칙 등록부; 및
상기 삼각형 퍼지 입력값 방식에 대응하는 파라미터들을 입력받아 멤버십 함수를 생성하여 상기 화재 추론 규칙 저장부에 저장하는 멤버십 함수 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
The method according to claim 6,
Wherein,
A fire inference rule registration unit that receives a fire inference rule from a user and stores the entered fire inference rule in the fire inference rule storage unit and registers the same; And
And a membership function generator for generating a membership function by receiving parameters corresponding to the triangular fuzzy input value system and storing the membership function in the fire reasoning rule storage unit.
제7항에 있어서,
상기 화재 추론 규칙은 온도 및 연기농도에 따라 하기 표 1의 화재 추론 테이블과 같이 구성됨을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.
[표 1]
Figure pat00027
8. The method of claim 7,
Wherein the fire inference rule is configured according to temperature and smoke concentration according to Table 1 below.
[Table 1]
Figure pat00027
 제2항에 있어서,
화재 판단부는,
계산된 화재 가능성값이 미리 설정된 제1기준치를 초과하는 경우, 해당 화재 감시 구역에 대해 사전 화재 경보를 발생하고, 상기 제1기준치보다 큰 제2기준치를 초과하는 경우 상기 화재 감시 구역에 대한 화재 경보를 발생시키는 것을 특징으로 하는 퍼지논리를 이용한 지능형 화재 감지 시스템.3. The method of claim 2,
The fire judge,
Generating a pre-fire alarm for the fire monitoring area if the calculated fire likelihood value exceeds a preset first reference value, and if the calculated fire alarm value exceeds a second reference value that is greater than the first reference value, Wherein the fuzzy logic is generated by using the fuzzy logic.
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