KR20210023273A - 터널 상황 판단 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 터널 상황 판단 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 따른 터널 상황 판단 장치는, 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키기 위한 데이터 분석부; 상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하기 위한 복합 이벤트 처리부; 및 상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하기 위한 경보부;를 포함한다.

Description

터널 상황 판단 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR JUDGING TUNNEL SITUATION}
본 발명은 터널 상황 판단 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 복합적으로 감지되는 터널 내부의 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 터널 내부 상황을 판단함으로써, 실제 터널 사고 발생 상황을 복합적으로 판단하여 정확하게 터널 내부 상황을 인지하기 위한, 터널 상황 판단 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
산지가 많은 지역에서는 지형적 특성을 극복하기 위해 다수의 터널(tunnel)이 존재한다. 이러한 터널은 그 길이가 점차 증가하고 있기 때문에, 터널 내 사고가 발생할 경우 피해정도가 커질 수 있다. 그래서, 최근에는 터널 내 사고 발생을 줄이기 위한 다양한 노력에도 불구하고, 터널 내 사고 발생은 지속적으로 증가하는 추세를 나타내고 있다.
일반적으로, 터널 내부는 밀폐된 공간상의 특징으로 교통사고나 화재와 같은 재난 발생시 빠른 대처를 하지 않으면 더 큰 사고로 진행될 수 있다.
그래서, 터널 내부에는 각종 센서를 일정간격으로 설치하여 감지하고, 감지된 데이터를 실시간으로 원격지의 터널 관리 센터로 전송함으로써, 터널 관리자에게 사고발생을 신속하게 알리고 조치할 수 있도록 하는 시스템을 설치하여 운영하고 있다.
일례로, 터널 내부에서는 사고를 미리 감지하기 위해 지능형 영상분석 장치, 레이더 장치, 라이더 장치 등이 설치 운용되고 있다. 그런데, 이러한 장치들은 터널 벽면과 도로 노면에 반사된 차량 전조등 불빛과 차량 그림자, 터널 내 조명 조건 등에 의한 조도 변화의 영향으로 인해, 터널 이벤트를 잘못 판단하여 오(誤)경보를 빈번하게 발생시킨다.
이를 보완하기 위해 영상분석 장치와 함께 이상 음원 감지 장치를 추가하여 터널 이벤트를 감지하는 방식이 제안된 바 있다. 여기서, 이상 음원 감지 장치는 차량 충돌음, 차량 급정거음, 차량 경적음, 유리 파손음 등을 감지한다.
그런데, 이상 음원 감지 장치는 실제 터널에서 발생되는 소리 간의 유사성과 터널 내부 특성에 따른 영향으로 인해 음원 감지가 쉽지 않다. 즉, 이상 음원 감지 장치는 음원을 감지하는 민감도를 조절하여 미(未)감지 이벤트의 발생 빈도를 줄일 수 있지만, 오(誤)감지 이벤트의 발생 빈도를 증가시킬 수 있다.
이와 같이, 기존에는 영상분석과 이상음원 감지를 이용하여 터널 이벤트를 감지하더라도 단편적인 이벤트를 감지할 뿐, 상호 관련성 있는 이벤트를 감지하고 있지 않기 때문에 오감지 이벤트의 발생 빈도가 높을 수 밖에 없다.
그래서, 터널 관리자들은 오감지 이벤트의 발생 빈도가 많아질수록 경보 상황을 대수롭지 않게 생각하여 실제 터널 사고 발생시 전개될 수 있는 사전 징후적 상황 경보를 간과할 수 있다.
또한, 터널 관리자들은 터널에 설치된 다양한 센서들로부터 발생하는 경보 유형에 대한 경험에 따라 경보 상황을 이해하고 적절한 사전적 조치를 취하거나 상황 발생시 긴급 대처하는 숙련도에 있어서 차이를 나타낼 수 있다.
따라서, 터널에서는 센서들에 의해 감지된 터널 이벤트를 단편적으로 판단하는 것이 아니라, 센서들에 의해 감지된 터널 이벤트의 관련성을 정립하고 실제 터널 사고 발생 상황을 복합적으로 판단하여 정확하게 터널 내부 상황을 인지할 수 있는 방법이 필요하다.
대한민국 등록특허공보 제10-0985816호 (2010.09.30 등록)
본 발명의 목적은 복합적으로 감지되는 터널 내부의 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 터널 내부 상황을 판단함으로써, 실제 터널 사고 발생 상황을 복합적으로 판단하여 정확하게 터널 내부 상황을 인지하기 위한, 터널 상황 판단 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치는, 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키기 위한 데이터 분석부; 상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하기 위한 복합 이벤트 처리부; 및 상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하기 위한 경보부;를 포함할 수 있다.
상기 터널 감지 장치는, 터널 내부에 설치되어 터널 내부를 촬영하여 영상데이터를 상기 데이터 분석부로 전달하기 위한 영상 촬영 장치; 터널 내부에서 화재가 발생하면 생성되는 열, 연기, 불꽃을 감지하여 센싱데이터를 상기 데이터 분석부로 전달하기 위한 IoT 장치; 및 터널 내부에서 일상 상황 또는 특수한 상황에 발생할 수 있는 이상음원을 감지하여 음원데이터를 상기 데이터 분석부로 전달하기 위한 이상음원 감지 장치;를 포함할 수 있다.
상기 데이터 분석부는, 상기 영상데이터를 분석하여 객체 행위와 연관된 영상이벤트, 화재감지와 연관된 영상이벤트 및 터널 붕괴와 연관된 영상이벤트를 발생시키기 위한 영상데이터 분석부; 상기 센싱데이터를 분석하여 화재감지와 연관된 센싱이벤트를 발생시키기 위한 센싱데이터 분석부; 및 상기 음원데이터를 분석하여 객체 행위와 연관된 음원이벤트를 발생시키기 위한 음원데이터 분석부;를 포함할 수 있다.
상기 영상데이터 분석부는, 상기 영상데이터를 분석할 때, 연속 영상을 이용하여 실시간으로 객체를 추출하고 추적을 가능하게 하는 배경 분리 기반의 객체 추적을 위한 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델과, 딥러닝 또는 심층 신경망 기반의 기계 학습을 통한 객체 추출 방식을 접목시킨 하이브리드 영상 분석 모델을 적용하는 것일 수 있다.
상기 객체 행위와 연관된 영상이벤트는 차량정지, 운전자/탑승자 하차에 해당되는 이벤트이고, 상기 화재감지와 연관된 영상이벤트는 불꽃/연기 발생, 열화상 온도, 열화상 패턴에 해당되는 이벤트이며, 상기 터널 붕괴와 연관된 영상이벤트는 터널 붕괴 징후에 해당되는 이벤트일 수 있다.
상기 화재감지와 연관된 센싱이벤트는 불꽃 감지, 연기 감지, 열 감지에 해당되는 이벤트일 수 있다.
상기 객체 행위와 연관된 음원이벤트는 차량 충돌음, 차량 급정지음, 차량 경적음, 차량 급정지음/차량 충돌음, 차량 경적음/차량 충돌음, 차량 급정지음/차량 전복음에 해당되는 이벤트일 수 있다.
상기 객체 행위와 연관된 음원 이벤트는 노이즈 소음이 제외된 이벤트이되, 상기 노이즈 소음은 대형차 주행 소음, 젖은 노면에서의 차량 주행 소음, 터널 내부에 설치된 대형 환기팬 소음, 긴급 차량의 사이렌 소리, 고음의 오토바이 배기음이 해당되는 것일 수 있다.
상기 복합 이벤트는, 필수적으로 발생하는 필수 이벤트와 선택적으로 발생할 수 있는 선택 이벤트로 구분되고, 상기 필수 이벤트 및 상기 선택 이벤트 각각은 미리 정해진 범위 내에서 가중치가 부여되는 것일 수 있다.
상기 이벤트 처리 규칙은, 상기 필수 이벤트가 모두 발생하는지, 상기 필수 이벤트와 상기 선택 이벤트가 미리 설정된 시간 이내에 발생하는지, 가중치 합계가 기 설정된 임계치 이상인지에 대한 판단조건을 포함하는 것일 수 있다.
상기 이벤트 처리 규칙은, 행위 시나리오의 발생 빈도순에 따라 적용 순서가 미리 정해지되, 상기 복합 이벤트 처리부는, 상기 이벤트 처리 규칙의 적용 순서에 따라 상기 이벤트 처리 규칙을 순서대로 적용하여 터널 내부 상황을 판단하는 것일 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 복합 이벤트 처리부에 의해 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하여 경보 발생을 처리하기 위한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스;를 더 포함할 수 있다.
상기 데이터베이스는, 상기 터널 감지 장치 각각에 대한 장치 정보를 저장하기 위한 장치 DB; 상기 데이터 분석부에 의해 발생된 이벤트 및 상기 복합 이벤트에 대한 정보를 저장하기 위한 이벤트 DB; 상기 이벤트 처리 규칙을 저장하기 위한 이벤트 처리 규칙 DB; 및 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황의 판단 결과에 따라 경보 발생 처리를 위한 경보 정책을 저장하기 위한 경보 정책 DB;를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 방법은, 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키는 발생 단계; 상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하는 판단 단계; 및 상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하는 수행 단계;를 포함할 수 있다.
상기 이벤트 처리 규칙은, 행위 시나리오의 발생 빈도순에 따라 적용 순서가 미리 정해지되, 상기 판단 단계는, 상기 이벤트 처리 규칙의 적용 순서에 따라 상기 이벤트 처리 규칙을 순서대로 적용하여 터널 내부 상황을 판단하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치는, 터널 상황 판단 장치로서, 통신 모듈; 적어도 하나 이상의 프로세서; 및 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 저장하기 위한 메모리;를 포함하며, 상기 명령들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 터널 상황 판단 장치로 하여금, 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키는 동작; 상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하는 동작; 상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하는 동작;을 실행할 수 있다.
본 발명은 복합적으로 감지되는 터널 내부의 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 터널 내부 상황을 판단함으로써, 실제 터널 사고 발생 상황을 복합적으로 판단하여 정확하게 터널 내부 상황을 인지할 수 있다.
또한, 본 발명은 터널 내부 상황을 감지함에 있어서 오경보 발생 빈도를 줄일 수 있고, 실제 사고로 전개될 수 있는 사전 징후적 상황 경보를 활용할 수 있게 한다.
또한, 본 발명은 터널 관리자의 경험 수준과 상관없이 경보 상황을 이해하고 적절한 사전적 조치를 취하거나 상황 발생시 긴급 대처할 수 있게 한다.
또한, 본 발명은 터널 내부 상황에 대해 객관적인 데이터를 제공함으로써 신속한 상황 대처, 관제 운영의 효율화(인원 감소, 오경보 발생 감소)를 기대할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치가 적용되는 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치를 나타낸 도면이다.
도 3 및 도 4는 이벤트 처리 규칙을 설명하는 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치를 나타낸 도면이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었으며, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 본 발명은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되어지지 않는다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치가 적용되는 예를 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치(100)는, 네트워크를 통해 터널 내부에 설치되어 있는 복수의 터널 감지 장치(1)와 연결될 뿐만 아니라, 외부기관 서버(40) 및 관리자 단말기(50)와도 연결된다.
여기서, 네트워크는 복수의 장치, 단말기 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교횐이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이더넷(Ethernet) 등의 유선 네트워크 또는 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), NSA(Non-Standalone), SA(Standalone) 등의 무선 네트워크을 포함할 수 있다.
그리고, 복수의 터널 감지 장치(1)는 터널 내부 상황을 감지하기 위한 장치들로서, 영상 촬영 장치(10), IoT 장치(20) 및 이상음원 감지 장치(30)를 포함한다.
먼저, 영상 촬영 장치(10)는 터널 내부에 설치되어 터널 내부를 촬영하여 영상데이터를 터널 상황 판단 장치(100)로 전달하기 위한 장치로서, 고정식 또는 회전식 CCTV(Closed Circuit Television)(11), 열화상 카메라(12)를 포함한다.
다음, IoT 장치(20)는 터널 내부에서 화재가 발생하면 생성되는 열, 연기, 불꽃을 감지하여 센싱데이터를 터널 상황 판단 장치(100)로 전달하기 위한 장치로서, 정온식, 차동식 및 보상식 중 어느 하나의 방식으로 동작하는 열 감지기(21), 광전식 또는 이온화식으로 동작하는 연기 감지기(22), 자외선, 적외선 또는 펄럭임(flickering) 등의 광학적 특성을 복합적으로 분석하여 화재를 감지하는 불꽃 감지기(23)를 포함한다. 이때, 열 감지기(21), 연기 감지기(22) 및 불꽃 감지기(23)는 터널 내부에서 발생한 차량 사고 시나리오에 따라 감지 효율 또는 감지 범위를 고려하여 설치 위치와 감지기 간 거리가 설계된다.
다음, 이상음원 감지 장치(30)는 터널 내부에서 일상 상황 또는 특수한 상황에 발생할 수 있는 소음인 이상음원을 감지하여 음원데이터를 터널 상황 판단 장치(100)로 전달하기 위한 장치이다.
또한, 외부기관 서버(40)는 외부 기관 예를 들어, 소방서, 경찰서, 재난 및 재해 센터 등에 연계된 서버이다.
그리고, 관리자 단말기(50)는 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말기에 접속할 수 있는 단말기로 구현될 수 있다. 예를 들어, 관리자 단말기(50)는 스마트폰, 태블릿 PC 등의 이동통신 단말기이거나, 노트북, 데스크탑 등의 개인용 컴퓨터 등일 수 있다. 이러한 관리자 단말기(50)는 터널 상황 판단 장치(100)와 연계하여 터널 내부 상황을 판단 및 감지하기 위한 이벤트 처리 규칙 및 경보 정책을 설정할 수 있다.
한편, 터널 상황 판단 장치(100)는 터널 내부에서 발생한 각종 상황 분석을 통해 객체들의 행위 시나리오를 구성하고, 이를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 터널 상황 판단 기준으로 적용하여 객체들의 행위에 따라 감지되는 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하게 된다.
여기서, '객체(object)'는 터널 내부에서 고유한 식별성이 있고 속성과 행위를 가지고 있는 대상으로서, 예를 들어, 운전자, 탑승자, 차량 등이 해당될 수 있다. 또한, 객체의 '행위(behavior)'는 일상적 상황 또는 특수한 상황에서 나타나는 객체의 반응으로서, 예를 들어, 차량 경적, 차량 급정거, 차량 충돌, 운전자 또는 탑승자 하차 등이 해당될 수 있다.
그리고, '복합 이벤트'는 복수의 터널 감지 장치(1)에 의해 감지된 데이터의 분석을 통해 발생되는 복수의 이벤트를 통칭한다. 예를 들어, 복합 이벤트는 영상 촬영 장치(10), IoT 장치(20) 및 이상음원 감지 장치(30)와 같이 이기종 기기에 의해 감지된 데이터에 대한 분석을 통해 발생하는 복수의 이벤트일 수 있다.
이처럼, 터널 상황 판단 장치(100)는 복합적으로 감지되는 터널 내부의 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 터널 내부 상황을 판단하게 된다.
또한, 단일 행위 시나리오에는 다수의 세부 상황별 시나리오들이 포함될 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 터널 상황 판단 장치(100)에 동작에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치(100)는 데이터 분석부(110), 복합 이벤트 처리부(120), 경보부(130), 데이터베이스(140)를 포함한다.
먼저, 데이터 분석부(110)는 터널 내부에 설치된 복수의 터널 감지 장치(1)에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시킨다.
이러한 데이터 분석부(110)는 영상데이터 분석부(111), 센싱데이터 분석부(112), 음원데이터 분석부(113)를 포함한다.
영상데이터 분석부(111)는 영상 촬영 장치(10)로부터 전달된 영상데이터를 분석하여 영상이벤트를 발생시킨다.
이때, 영상데이터 분석부(111)는 연속 영상을 이용하여 실시간으로 객체를 추출하고 추적을 가능하게 하는 배경 분리 기반의 객체 추적을 위한 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델(Improved Adaptive Gaussian Mixture Model)과, 딥러닝(Deep Learning) 또는 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반의 기계 학습을 통한 객체 추출 방식(예, YOLO 등)을 접목시킨 하이브리드 영상 분석 모델을 적용한다.
여기서, YOLO(You Only Look Once)는 영상데이터의 각 이미지를 S×S개의 그리드로 분할하고, 그리드의 신뢰도를 계산한다. 신뢰도는 그리드 내 객체 인식시 정확성을 반영한다. 즉, 처음에는 객체 인식과 동떨어진 그리드가 설정되지만, 나중에는 신뢰도를 계산하여 그리드의 위치를 조정하여 가장 높은 객체 인식 정확성을 가지는 그리드를 얻을 수 있게 된다. 여기서, '그리드'는 이미지에서 다양한 영역에 분포되어 있는 객체를 추출하기 전에 객체가 어느 범위 내에 있는지를 확인하는 경계상자를 나타낸다.
구체적으로, 영상데이터 분석부(111)는 객체 행위와 연관된 영상데이터를 분석하여 객체 행위와 연관된 영상이벤트를 발생할 수 있다. 즉, 영상데이터 분석부(111)는 하이브리드 영상 분석 모델을 적용함으로써 CCTV(11)를 통해 촬영된 영상데이터를 이용한 객체 행위에 대한 오감지 빈도를 줄이면서 신뢰성 높은 영상이벤트를 발생시킬 수 있다. 이 경우, 객체 행위와 연관된 영상이벤트는 차량정지, 운전자/탑승자 하차에 해당된다.
그리고, 영상데이터 분석부(111)는 화재발생과 연관된 영상데이터를 분석하여 화재발생과 연관된 영상이벤트를 발생시킬 수 있다.
일반적으로, CCTV(11)를 통해 촬영된 영상데이터를 이용한 화재감지는 차량 전조등 또는 터널 진출입부 역광 등에 의해 오감지 빈도가 높다. 그런데, 영상데이터 분석부(111)는 하이브리드 영상 분석 모델을 적용함으로써 CCTV(11)를 통해 촬영된 영상데이터를 이용한 화재감지에 대한 오감지 빈도를 줄이면서 신뢰성 높은 영상이벤트를 발생시킬 수 있다. 이 경우, 화재감지와 연관된 영상이벤트는 불꽃/연기 발생에 해당된다.
또한, 영상데이터 분석부(111)는 하이브리드 영상 분석 모델을 적용함으로써 열화상 카메라(12)를 통해 촬영된 영상데이터를 이용한 화재감지에 대한 오감지 빈도를 줄이면서 신뢰성 높은 영상이벤트를 발생시킬 수 있다. 이 경우, 화재감지와 연관된 영상이벤트는 열화상 온도, 열화상 패턴에 해당된다.
한편, 영상데이터 분석부(111)는 터널 붕괴와 연관된 영상데이터를 분석하여 영상이벤트를 발생시킬 수 있다. 특히, 하이브리드 영상 분석 모델은 실제 터널 붕괴 영상데이터를 확보하기 어렵기 때문에, 3D 시뮬레이션 기술을 활용하여 붕괴 상황에 대한 영상데이터를 생성하고, 이를 실제 터널 내부 영상과 합성한 영상데이터를 이용하여 기계 학습을 수행하게 된다. 이 경우, 터널 붕괴와 연관된 영상이벤트는 터널 붕괴 징후에 해당된다.
이와 같이, 영상데이터 분석부(111)는 하이브리드 영상 분석 모델을 적용하여 차량 정지, 운전자/탑승자 하차, 불꽃/연기 발생, 열화상 온도, 열화상 패턴, 터널 붕괴 징후 등과 연관된 영상이벤트를 발생시킨다.
또한, 센싱데이터 분석부(112)는 IoT 장치(20)로부터 전달된 센싱데이터를 분석하여 센싱이벤트를 발생시킨다. 이때, 센싱데이터 분석부(112)는 화재감지와 연관된 센싱데이터를 분석하여 센싱이벤트를 발생시킬 수 있다. 이 경우, 화재감지와 연관된 센싱이벤트는 불꽃 감지, 연기 감지, 열 감지에 해당된다.
그리고, 음원데이터 분석부(113)는 이상음원 감지 장치(30)로부터 전달된 음원데이터를 분석하여 음원이벤트를 발생시킨다. 이때, 음원데이터 분석부(113)는 이상음원 감지 장치(30)로부터 전달된 음원데이터에서 노이즈 소음을 분류하여 제외시킨다. 여기서, 노이즈 소음은 대형차 주행 소음, 젖은 노면에서의 차량 주행 소음, 터널 내부에 설치된 대형 환기팬 소음, 긴급 차량의 사이렌 소리, 고음의 오토바이 배기음 등이 해당될 수 있다.
아울러, 음원데이터 분석부(113)는 객체 행위와 연관된 음원데이터를 분석하여 음원이벤트를 발생시킬 수 있다. 이 경우, 객체 행위와 연관된 음원이벤트는 차량 충돌음, 차량 급정지음, 차량 경적음, 차량 급정지음/차량 충돌음, 차량 경적음/차량 충돌음, 차량 급정지음/차량 전복음에 해당된다.
특히, 차량 급정지음/차량 충돌음, 차량 경적음/차량 충돌음, 차량 급정지음/차량 전복음 등은 터널 내부에서 객체(차량)의 행위 관계(인과관계, 돌발성 등)에서 복합적으로 발생하는 음원이벤트이다.
구체적으로, 차량 급정지음/차량 충돌음은 다른 차량의 끼어들기와 같은 돌발 상황 발생에 따라 운전자에 의한 차량 급정지음이 발생한 후, 이어서 차량 간 충돌음이 발생하는 차량 사고음의 발생 시나리오를 나타낸다.
또는, 차량 급정지음/차량 충돌음은 차량 급정지음이 발생한 후 터널 벽면과 같은 터널 구조물 등과의 충돌에 따른 차량 충돌음이 발생하는 차량 사고음의 발생 시나리오를 나타낸다.
그리고, 차량 경적음/차량 충돌음은 차량 경적음이 발생한 후, 차량 간 충돌음이 발생하는 차량 사고음의 발생 시나리오를 나타낸다.
또한, 차량 급정지음/차량 전복음은 차량 급정지음이 발생한 후, 차량 전복음이 발생하는 차량 사고음의 발생 시나리오를 나타낸다.
다음으로, 복합 이벤트 처리부(120)는 데이터 분석부(110)에 의해 전달되는 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하게 된다.
이때, 복합 이벤트 처리부(120)는 터널 내부 상황의 판단 결과(예를 들어, '차량 화재 발생'으로 판단시)에 대해 후술할 경보 정책 DB(144)에 미리 저장된 경보 정책에 따라 경보부(130)로 경보 발생 처리를 요청할 수 있다.
다음으로, 경보부(130)는 복합 이벤트 처리부(120)에 의해 전달된 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행한다.
이때, 경보부(130)는 복합 이벤트 처리부(120)에 의해 제어되어 경보 정책에 따라 터널 내부에서 사고 발생을 외부기관 서버(40) 또는 관리자 단말기(50)로 알려준다.
다음으로, 데이터베이스(140)는 복합 이벤트 처리부(120)가 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하여 경보 발생을 처리하기 위해, 장치 DB(141), 이벤트 DB(142), 이벤트 처리 규칙 DB(143), 경보 정책 DB(144)를 포함한다.
장치 DB(141)는 영상 촬영 장치(10), IoT 장치(20) 및 이상음원 감지 장치(30)에 대한 장치 정보를 저장한다. 이러한 장치 정보는 터널 내부 상황을 최적 상태로 감지하기 위해 관리자 단말기(50)에 의해 미리 설정될 수 있다. 장치 정보는 장치 사양 정보, 장치 셋팅 정보 등일 수 있다.
이벤트 DB(142)는 영상데이터 분석부(111)에서 발생되는 영상이벤트, 센싱데이터 분석부(112)에서 발생되는 센싱이벤트, 음원데이터 분석부(113)에서 발생되는 음원이벤트, 그리고 복합 이벤트에 대한 정보를 저장한다. 이러한 이벤트 정보는 각 이벤트 발생과 터널 내부 상황 판단에 정확도를 향상시키기 위한 정보로 다시 활용될 수 있다. 예를 들어, 영상데이터 분석부(111)는 하이브리드 영상 분석 모델에 이벤트 DB(142)에 기 저장된 영상이벤트를 반영함으로써, 하이브리드 영상 분석 모델의 신뢰도 또는 정확도를 향상시킬 수 있다.
이벤트 처리 규칙 DB(143)는 복합 이벤트에 대한 터널 내부 상황을 판단하기 위해 복합 이벤트 처리부(120)에 의해 적용되는 이벤트 처리 규칙을 저장한다. 이러한 이벤트 처리 규칙은 관리자 단말기(50)에 의해 미리 정의되어 설정될 수 있다. 또한, 이벤트 처리 규칙은 행위 시나리오의 발생 빈도순에 따라 이벤트 처리 규칙의 적용 순서가 미리 정해질 수 있다.
한편, 이벤트 처리 규칙은 후술할 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
경보 정책 DB(144)는 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황의 판단 결과에 따라 경보 발생 처리를 위한 경보 정책을 저장한다. 이러한 경보 정책은 관리자 단말기(50)에 의해 미리 설정될 수 있다.
도 3 및 도 4는 이벤트 처리 규칙을 설명하는 도면이다.
도 3은 차량 화재 발생에 대한 이벤트 처리 규칙에 대한 실시예를 나타내고, 도 4는 차량 추돌 또는 충돌 발생에 대한 이벤트 처리 규칙에 대한 실시예를 나타낸다.
이벤트 처리 규칙은 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 정의되고, 터널 내부 상황을 판단하기 위해 행위 시나리오에 따라 발생이 예상되는 복합 이벤트에 대한 판단 조건으로 기술될 수 있다.
도 3에서 차량 화재 발생에 대한 객체들의 행위 시나리오는 '차량이 터널 내부를 주행하는 도중 차량에서 발생된 연기로 인하여 운전자가 차량을 급정지한 후 정차시키고, 운전자가 차량에서 하차한 다음 곧이어 차량에서 화재(화염)가 발생하는 상황'으로 정의될 수 있다.
또한, 도 4에서 차량 추돌 또는 충돌 발생에 대한 객체들의 행위 시나리오는 '차량이 터널 내부를 주행하는 도중에 차량 추돌 또는 충돌 발생으로 인해 차량이 정지하고, 운전자가 차량에서 하차한 다음 곧이어 차량 추돌 또는 충돌 발생으로 인해 화재가 발생하는 상황'으로 정의될 수 있다.
여기서, 복합 이벤트는 객체들의 행위 시나리오에 따라 복수의 이벤트를 필수적으로 발생하는 이벤트(즉, 필수 이벤트)와 선택적으로 발생할 수 있는 이벤트(즉, 선택 이벤트)로 구분된다. 이때, 필수 이벤트는 터널 내부 상황을 신뢰성 있게 정의함에 있어서 신뢰도가 높은 이벤트에 해당되고, 선택 이벤트는 터널 내부 상황을 신뢰성 있게 정의함에 있어서 신뢰도가 높지 않아 충분조건 이벤트에 해당된다. 필수 이벤트는 발생하지 않을 경우, 해당 사고가 발생하지 않은 것으로 간주된다.
이와 같이, 복합 이벤트 각각은 이벤트 처리 규칙에 따라 필수 이벤트 또는 선택 이벤트 중 어느 하나로 결정된다. 예를 들어, 음원이벤트의 '충돌음'에 대한 이벤트는 차량 화재 발생에 대한 이벤트 처리 규칙에서 필수 이벤트이나, 차량 추돌 또는 충돌 발생에 대한 이벤트 처리 규칙에서 선택 이벤트이다.
도 3에서 필수 이벤트는 영상이벤트에서 '차량 정지'와 '열화상 온도 상승 감지'에 대한 이벤트로서, 차량 화재 발생을 판단할 때 필수적으로 발생하는 이벤트임을 나타낸다.
또한, 선택 이벤트는 영상이벤트에서 '운전자/탑승자 하차', '불꽃 감지', '연기 감지', '열화상 패턴 감지'에 대한 이벤트, 음원이벤트에서 '차량 충돌음', '차량 급정지음'에 대한 이벤트, 센싱이벤트에서 '불꽃 감지', '연기 감지', '열 감지'에 대한 이벤트로서, 차량 화재 발생을 판단할 때 선택적으로 발생할 수 있는 이벤트임을 나타낸다.
한편, 도 4에서 필수 이벤트는 영상이벤트에서 '차량 정지'에 대한 이벤트와 음원이벤트에서 '충돌'에 대한 이벤트로서, 차량 추돌 또는 충돌 발생을 판단할 때 필수적으로 발생하는 이벤트임을 나타낸다.
또한, 선택 이벤트는 영상이벤트에서 '운전자/탑승자 하차', '불꽃 감지', '연기 감지'에 대한 이벤트, 음원이벤트에서 '급정지 충돌음', '경적 충돌음'에 대한 이벤트, 센싱이벤트에서 '불꽃 감지', '연기 감지'에 대한 이벤트로서, 차량 추돌 또는 충돌 발생을 판단할 때 선택적으로 발생할 수 있는 이벤트임을 나타낸다.
이러한 필수 이벤트와 선택 이벤트에는 미리 정해진 범위 내에서 가중치가 부여된다. 여기서, 가중치는 예를 들어, 50 내지 100일 수 있다. 도 3에서 필수 이벤트에 해당되는 각 이벤트는 최고 가중치 100이 동일하게 부여되고, 선택 이벤트에 해당되는 각 이벤트는 미리 정해진 범위 내의 가중치 50 내지 100이 동일하거나 다르게 부여될 수 있다.
필수 이벤트와 선택 이벤트 구분은 터널 내부 상황을 정의하기 위한 신뢰성 있는 조건을 구분하는 것으로서, 필수 이벤트와 선택 이벤트는 상호 가중치를 차등적으로 엄격하게 적용할 수 있으나, 터널 내부 상황을 융통성 있게 판단하기 위해 동일하게 부여되는 경우도 고려될 수 있다. 도 3과 도 4에서는 편의상 가중치가 부여되지 않는 경우도 도시되어 있으나, 필수 이벤트와 선택 이벤트가 아닌 경우에도 소정의 값 이하로 가중치가 부여될 수도 있다.
이처럼, 필수 이벤트와 선택 이벤트에는 해당 행위 시나리오에 따른 터널 내부 상황을 판단하는 가중치 합산을 도출하기 위해 가중치가 부여된다.
아울러, 필수 이벤트와 선택 이벤트에 부여되는 가중치는 평상시 터널 교통 상황을 고려하여 설정될 수 있다.
예를 들어, 도심 내에 위치하는 터널은 차량 정지가 빈번하게 발생하기 때문에 차량 정지 외에　다른 이벤트들의 가중치 설정이 절대적으로 필요하다. 반면에, 연휴, 휴가철, 명절을 제외한 평상시 고속도로에 위치하는 터널은 차량의 최저 속도가 항상 유지될 때 차량 정지 이벤트가 발생하기만 해도 평상시와 다른 상황을 알려주는 이벤트일 수 있다.
한편, 이벤트 처리 규칙은 필수 이벤트가 모두 발생하는지, 필수 이벤트와 선택 이벤트가 미리 설정된 시간 이내에 발생하는지, 가중치 합계가 기 설정된 임계치 이상인지에 대한 판단조건을 포함한다.
구체적으로, 필수 이벤트와 선택 이벤트는 미리 설정된 시간(duration)(예, 30초) 이내에 발생하는 조건이 부가될 수 있다. 이는 실제 사고 발생과 관련 없는 사고 시점 이전 또는 사고 시점 이후에 발생된 이벤트에 의한 판단 오류를 방지하기 위함이다.
전술한 이벤트 처리 규칙은 미리 설정된 시간 이내에 발생된 복합 이벤트 즉, 필수 이벤트와 선택 이벤트에 대한 가중치 합계가 기 설정된 임계치(예, 600 또는 300) 이상인 경우에 사고 발생에 대한 경보를 발생시킨다.
도 3에서 터널 상황 판단 장치(100)는 미리 설정된 시간 이내에 발생된 복합 이벤트 즉, 필수 이벤트와 선택 이벤트에 대한 가중치 합계가 600 이상인 경우에 차량 화재 발생에 대한 경보를 발생시키게 된다.
그리고, 도 4에서 터널 상황 판단 장치(100)는 미리 설정된 시간 이내에 발생된 복합 이벤트 즉, 필수 이벤트와 선택 이벤트에 대한 가중치 합계가 300 이상인 경우에 차량 추돌 또는 충돌 발생에 대한 경보를 발생시키게 된다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 터널 상황 판단 방법을 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 터널 상황 판단 장치(100)는 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치(1)에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시킨다(S210).
이후, 터널 상황 판단 장치(100)는 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단한다(S220).
더욱 구체적으로, 터널 상황 판단 장치(100)는 이벤트 처리 규칙을 적용하여 복합 이벤트에 따른 터널 상황을 다음과 같이 판단할 수 있다.
우선, 터널 상황 판단 장치(100)는 이벤트 처리 규칙 DB(143)에 미리 저장된 다수의 규칙들 중에서 특정 이벤트 처리 규칙을 선택한다(S221). 이때, 터널 상황 판단 장치(100)는 행위 시나리오의 발생 빈도순에 따라 이벤트 처리 규칙을 선택할 수 있다.
이후, 터널 상황 판단 장치(100)는 선택된 이벤트 처리 규칙에 따라 복합 이벤트를 필수 이벤트와 선택 이벤트로 구분한다(S222).
이때, 터널 상황 판단 장치(100)는 미리 설정된 시간 이내에 필수 이벤트와 선택 이벤트가 발생하는지를 판단한 후(S223), 필수 이벤트가 모두 발생하는지를 판단한다(S224).
또한, 터널 상황 판단 장치(100)는 S223 단계와 S224 단계의 판단 조건을 모두 만족하면, 필수 이벤트 및 선택 이벤트에 부여된 가중치를 합산한다(S225).
이후, 터널 상황 판단 장치(100)는 가중치 합계가 기 설정된 임계값 이상이면(S226), 해당 행위 시나리오에 따른 터널 내부 상황으로 판단한다(S227).
반면, 터널 상황 판단 장치(100)는 S221 단계 내지 S227 단계를 수행하면서, S223 단계, S224 단계 및 S226 단계 중 어느 한 단계를 만족하지 않는 경우가 발생하면, 다음 순번 이벤트 처리 규칙이 있는지를 확인하여 다음 순번 이벤트 처리 규칙에 대한 S221 단계 내지 S227 단계를 수행하거나 종료한다(S228).
그런 다음, 터널 상황 판단 장치(100)는 행위 시나리오에 따른 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행한다(S230).
이후, 터널 상황 판단 장치(100)는 다음 순번 이벤트 처리 규칙이 있는지를 확인하여 다음 순번 이벤트 처리 규칙에 대한 S221 단계 내지 S227 단계를 수행하거나 종료한다(S228). 이는 하나의 이벤트가 다음 순번 이벤트 처리 규칙에 대해서도 필수 이벤트 또는 선택 이벤트로 처리될 수 있기 때문이다. 즉, 하나의 이벤트는 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 다수의 이벤트 처리 규칙의 필수 이벤트 또는 선택 이벤트로 처리될 수 있기 때문이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 터널 상황 판단 장치(200)는 통신모듈(201), 메모리(202), 프로세서(203)를 포함한다.
통신모듈(201)은 외부 구성요소와의 신호 전송을 수행한다. 구체적으로, 통신모듈(201)은 네트워크를 통해 복수의 터널 감지 장치(1), 외부기관 서버(40) 및 관리자 단말기(50)와 연결된다.
또한, 메모리(202)는 하나의 저장 장치일 수 있거나, 또는 복수의 저장 엘리먼트의 집합적인 용어일 수 있으며, 실행가능한 프로그램 코드 또는 파라미터, 데이터, 및 터널 상황 판단 장치(200)를 운용하기 위해 필요한 기타 자료를 저장하도록 구성된다.
이러한 메모리(202)는 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있거나, 또는 자기 디스크 저장장치 또는 플래시(flash) 메모리와 같은 NVRAM(Non-Volatile Memory)을 포함할 수 있다.
여기서, 기타 자료는 복수의 터널 감지 장치(1)의 장치 정보, 영상이벤트, 센싱이벤트, 음원이벤트, 복합 이벤트, 이벤트 처리 규칙, 경보 정책 등의 정보가 해당될 수 있다.
또한, 메모리(202)에 저장되는 프로그램 코드는 다음과 같은 동작을 실행하기 위해 프로세서(203)를 제어하는 데 사용된다. 이러한 동작은, 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치(1)에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키는 동작, 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하는 동작, 행위 시나리오에 따른 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하는 동작을 포함한다.
더욱이, 이벤트 처리 규칙을 적용하여 복합 이벤트에 따른 터널 상황을 판단하는 동작은, 이벤트 처리 규칙 DB(143)에 미리 저장된 다수의 규칙들 중에서 특정 이벤트 처리 규칙을 선택하는 동작, 선택된 이벤트 처리 규칙에 따라 복합 이벤트를 필수 이벤트와 선택 이벤트로 구분하는 동작, 미리 설정된 시간 이내에 필수 이벤트와 선택 이벤트가 발생하는지를 판단하는 동작, 필수 이벤트가 모두 발생하는지를 판단하는 동작, 필수 이벤트 및 선택 이벤트에 부여된 가중치를 합산하는 동작, 가중치 합계가 기 설정된 임계값 이상이면, 해당 행위 시나리오에 따른 터널 내부 상황으로 판단하는 동작, 다음 순번 이벤트 처리 규칙이 있는지를 확인하여 다음 순번 이벤트 처리 규칙에 대한 과정을 수행하거나 종료하는 동작을 더 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(203)는 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 또한, 프로세서(203)는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.
일부 실시 예에 의한 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 본 발명을 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), CDROM, 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.
비록 상기 설명이 다양한 실시예들에 적용되는 본 발명의 신규한 특징들에 초점을 맞추어 설명되었지만, 본 기술 분야에 숙달된 기술을 가진 사람은 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 상기 설명된 장치 및 방법의 형태 및 세부 사항에서 다양한 삭제, 대체, 및 변경이 가능함을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상기 설명에서보다는 첨부된 특허청구범위에 의해 정의된다. 특허청구범위의 균등 범위 안의 모든 변형은 본 발명의 범위에 포섭된다.
1 ; 터널 감지 장치 10 ; 영상 촬영 장치
11 ; CCTV 12 ; 열화상 카메라
20 ; IoT 장치 21 ; 열 감지기
22 ; 연기 감지기 23 ; 불꽃 감지기
30 ; 이상음원 감지 장치 40 ; 외부기관 서버
50 ; 관리자 단말기 100 ; 터널 상황 판단 장치
110 ; 데이터 분석부 111 ; 영상데이터 분석부
112 ; 센싱데이터 분석부 113 ; 음원데이터 분석부
120 ; 복합 이벤트 처리부 130 ; 경보부
140 ; 데이터베이스 141 ; 장치 DB
142 ; 이벤트 DB 143 ; 이벤트 처리 규칙 DB
144 ; 경보 정책 DB 201 ; 통신모듈
202 ; 메모리 203 ; 프로세서

Claims (18)

  1. 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키기 위한 데이터 분석부;
    상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하기 위한 복합 이벤트 처리부; 및
    상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하기 위한 경보부;
    를 포함하는 터널 상황 판단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 터널 감지 장치는,
    터널 내부에 설치되어 터널 내부를 촬영하여 영상데이터를 상기 데이터 분석부로 전달하기 위한 영상 촬영 장치;
    터널 내부에서 화재가 발생하면 생성되는 열, 연기, 불꽃을 감지하여 센싱데이터를 상기 데이터 분석부로 전달하기 위한 IoT 장치; 및
    터널 내부에서 일상 상황 또는 특수한 상황에 발생할 수 있는 이상음원을 감지하여 음원데이터를 상기 데이터 분석부로 전달하기 위한 이상음원 감지 장치;
    를 포함하는 터널 상황 판단 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    상기 영상데이터를 분석하여 객체 행위와 연관된 영상이벤트, 화재감지와 연관된 영상이벤트 및 터널 붕괴와 연관된 영상이벤트를 발생시키기 위한 영상데이터 분석부;
    상기 센싱데이터를 분석하여 화재감지와 연관된 센싱이벤트를 발생시키기 위한 센싱데이터 분석부; 및
    상기 음원데이터를 분석하여 객체 행위와 연관된 음원이벤트를 발생시키기 위한 음원데이터 분석부;
    를 포함하는 터널 상황 판단 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 영상데이터 분석부는,
    상기 영상데이터를 분석할 때, 연속 영상을 이용하여 실시간으로 객체를 추출하고 추적을 가능하게 하는 배경 분리 기반의 객체 추적을 위한 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델과, 딥러닝 또는 심층 신경망 기반의 기계 학습을 통한 객체 추출 방식을 접목시킨 하이브리드 영상 분석 모델을 적용하는 것인 터널 상황 판단 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 객체 행위와 연관된 영상이벤트는 차량정지, 운전자/탑승자 하차에 해당되는 이벤트이고,
    상기 화재감지와 연관된 영상이벤트는 불꽃/연기 발생, 열화상 온도, 열화상 패턴에 해당되는 이벤트이며,
    상기 터널 붕괴와 연관된 영상이벤트는 터널 붕괴 징후에 해당되는 이벤트인 터널 상황 판단 장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 화재감지와 연관된 센싱이벤트는 불꽃 감지, 연기 감지, 열 감지에 해당되는 이벤트인 터널 상황 판단 장치.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 객체 행위와 연관된 음원이벤트는 차량 충돌음, 차량 급정지음, 차량 경적음, 차량 급정지음/차량 충돌음, 차량 경적음/차량 충돌음, 차량 급정지음/차량 전복음에 해당되는 이벤트인 터널 상황 판단 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 객체 행위와 연관된 음원 이벤트는 노이즈 소음이 제외된 이벤트이되,
    상기 노이즈 소음은 대형차 주행 소음, 젖은 노면에서의 차량 주행 소음, 터널 내부에 설치된 대형 환기팬 소음, 긴급 차량의 사이렌 소리, 고음의 오토바이 배기음이 해당되는 것인 터널 상황 판단 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 복합 이벤트는,
    필수적으로 발생하는 필수 이벤트와 선택적으로 발생할 수 있는 선택 이벤트로 구분되고,
    상기 필수 이벤트 및 상기 선택 이벤트 각각은 미리 정해진 범위 내에서 가중치가 부여되는 것인 터널 상황 판단 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 이벤트 처리 규칙은,
    상기 필수 이벤트가 모두 발생하는지, 상기 필수 이벤트와 상기 선택 이벤트가 미리 설정된 시간 이내에 발생하는지, 가중치 합계가 기 설정된 임계치 이상인지에 대한 판단조건을 포함하는 것인 터널 상황 판단 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 이벤트 처리 규칙은, 행위 시나리오의 발생 빈도순에 따라 적용 순서가 미리 정해지되,
    상기 복합 이벤트 처리부는,
    상기 이벤트 처리 규칙의 적용 순서에 따라 상기 이벤트 처리 규칙을 순서대로 적용하여 터널 내부 상황을 판단하는 것인 터널 상황 판단 장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 복합 이벤트 처리부에 의해 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하여 경보 발생을 처리하기 위한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스;
    를 더 포함하는 터널 상황 판단 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 데이터베이스는,
    상기 터널 감지 장치 각각에 대한 장치 정보를 저장하기 위한 장치 DB;
    상기 데이터 분석부에 의해 발생된 이벤트 및 상기 복합 이벤트에 대한 정보를 저장하기 위한 이벤트 DB;
    상기 이벤트 처리 규칙을 저장하기 위한 이벤트 처리 규칙 DB; 및
    상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황의 판단 결과에 따라 경보 발생 처리를 위한 경보 정책을 저장하기 위한 경보 정책 DB;
    를 포함하는 터널 상황 판단 장치.
  14. 터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키는 발생 단계;
    상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하는 판단 단계; 및
    상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하는 수행 단계;
    를 포함하는 터널 상황 판단 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 복합 이벤트는,
    필수적으로 발생하는 필수 이벤트와 선택적으로 발생할 수 있는 선택 이벤트로 구분되고,
    상기 필수 이벤트 및 상기 선택 이벤트 각각은 미리 정해진 범위 내에서 가중치가 부여되는 것인 터널 상황 판단 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 이벤트 처리 규칙은,
    상기 필수 이벤트가 모두 발생하는지, 상기 필수 이벤트와 상기 선택 이벤트가 미리 설정된 시간 이내에 발생하는지, 가중치 합계가 기 설정된 임계치 이상인지에 대한 판단조건을 포함하는 것인 터널 상황 판단 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 이벤트 처리 규칙은, 행위 시나리오의 발생 빈도순에 따라 적용 순서가 미리 정해지되,
    상기 판단 단계는,
    상기 이벤트 처리 규칙의 적용 순서에 따라 상기 이벤트 처리 규칙을 순서대로 적용하여 터널 내부 상황을 판단하는 것인 터널 상황 판단 방법.
  18. 터널 상황 판단 장치로서,
    통신 모듈;
    적어도 하나 이상의 프로세서; 및
    컴퓨터 판독 가능한 명령들을 저장하기 위한 메모리;를 포함하며,
    상기 명령들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 터널 상황 판단 장치로 하여금,
    터널 내부의 설치된 복수의 터널 감지 장치에 의해 객체들의 행위에 따라 감지된 데이터를 분석하여 복합 이벤트를 발생시키는 동작;
    상기 복합 이벤트에 대해 객체들의 행위 시나리오를 기반으로 미리 정의된 이벤트 처리 규칙을 적용하여 상기 복합 이벤트에 따른 터널 내부 상황을 판단하는 동작;
    상기 터널 내부 상황의 판단 결과에 대해 미리 정해진 경보 정책에 따라 경보 발생 처리를 수행하는 동작;
    을 실행하는 터널 상황 판단 장치.
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