KR20210028814A

KR20210028814A - 인공지능 기반의 재난 경보 방법 및 이를 위한 장치

Info

Publication number: KR20210028814A
Application number: KR1020190109819A
Authority: KR
Inventors: 송진혁; 백명선; 배병준; 최동준
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2019-09-05
Filing date: 2019-09-05
Publication date: 2021-03-15

Abstract

인공지능 기반의 재난 경보 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법은 RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신하는 단계; 상기 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 상기 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력하는 단계; 상기 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성하는 단계; 및 상기 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 상기 재난 경보를 전달하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능 기반의 재난 경보 방법 및 이를 위한 장치 {METHOD FOR PROVIDING ALARM OF DISASTER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPARATUS USING THE SAME}

본 발명은 인공지능 기반의 재난 경보 기술에 관한 것으로, 특히 다양한 매체들로부터 수신된 RF 신호를 인공지능 기반으로 분석하여 재난 상황을 신속하게 인지하고, 지능적으로 재난 상황을 전파하는 기술에 관한 것이다.

재난은 태풍, 홍수, 지진, 쓰나미, 화산 등의 자연재해, 화재, 붕괴 등의 인적 재난 및 교통이나 전염병 등의 사회적 재난을 포함한다. 최근, 재난은 전세계적으로 매년 증가하는 추세이며 이에 따라 큰 규모의 인명 피해나 금전적 피해가 발생하고 있다. 따라서 국가는 각종 재난 상황을 국민들에게 신속하게 전달할 수 있는 모든 방안을 강구해야 한다.

현재 다양한 방법으로 국민들에게 재난 경보를 전파하고 있으며, 그 중 대표적인 방법이 통신망을 이용한 재난 문자와 방송망을 이용한 재난방송이다. 먼저 재난 방송은 FM 라디오와 지상파 DMB를 이용할 수 있다. 이러한 재난 방송은 두 가지 방송 매체를 통해 동시에 재난 정보를 전달할 수 있지만, 터널이나 지하주차장과 같이 방송 신호가 수신되지 않는 음영 지역이 존재한다는 단점을 가지고 있다. 또한, 지상파 DMB의 경우에는 수신기의 전원이 켜져 있어야 재난 신호를 수신할 수 있다는 문제점도 존재한다.

이어서, 최근 표준화가 완료되어 개발 중인 ATSC 3.0 기반 지상파 방송은 고정방송과 이동방송을 모두 지원하고, 부트스트랩에서 wake-up 신호를 이용할 수 있기 때문에 재난 방송에 적합하지만 제조사에서 TV의 전원을 자동으로 켜는 기능을 포함하지 않을 가능성이 있다. 따라서, wake-up 기능을 위한 전용수신기를 추가로 개발하여야 하는 조건이 존재한다.

또한, 통신망을 이용하는 재난문자방송(CBS: Cell Broadcasting Service)은 휴대폰에 재난 경보를 전달하는 가장 효과적인 서비스이지만, 3G 방식을 사용하거나 일부 LTE 휴대폰에서 수신이 불가능한 사각지대가 존재한다. 또한, 이동통신사의 신호 변환 과정이나 기지국 재송출 과정에서 약 10초가량의 시간이 소요될 수 있고, 송출량이 많으면 문자 발송이 지연될 수도 있다.

한국 등록 특허 제10-1429965호, 2014년 6월 5일 공개(명칭: DMB 시스템에서 재난방송 서비스를 위한 CBS 기반의 자동 인지 방법 및 그 장치)

본 발명의 목적은 매체의 종류와 관계없이 재난 상황을 신속하게 인지하고, 다양한 장소의 국민들에게 지능적으로 재난 상황을 전파하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 재난 상황의 실시간 전파를 통해서 골든 타임을 확보하고, 재난 신호를 받지 못하는 사각지대를 최소화하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 일반 국민들에게 가능한 모든 매체를 통해 지능적으로 재난 정보를 조기에 전파함으로써 국민의 생명, 신체 및 재상을 보호할 수 있는 재난 경보 기술을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 새로운 형태의 재난 신호가 개발되더라도 인공지능 기반의 학습을 통한 장비의 업그레이드만으로 적용 가능한 재난 경보 기술을 제공하는 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 재난 경보 방법은 RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신하는 단계; 상기 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 상기 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력하는 단계; 상기 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성하는 단계; 및 상기 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 상기 재난 경보를 전달하는 단계를 포함한다.

이 때, 생성하는 단계는 상기 재난 경보의 형태를 고려하여 상기 재난 경보를 수신하는 수신 단말에 대한 웨이크업(WAKE-UP) 신호를 생성할 수 있다.

이 때, 입력하는 단계는 상기 RF 신호의 주파수 대역이 상기 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC(ANALOG-TO-DIGITAL CONVERTER)의 입력 주파수 대역보다 높은 경우, RF 튜너를 기반으로 상기 RF 신호를 상기 ADC의 입력 주파수 대역에 상응하는 주파수로 조정할 수 있다.

이 때, 입력하는 단계는 병렬로 배치된 복수개의 디지털 다운 컨버터(DIGITAL DOWN CONVERTER)들을 기반으로 상기 복수개의 RF 매체들로부터 획득되는 복수개의 RF 신호들을 실시간으로 처리하여 상기 디지털 신호로 변환할 수 있다.

이 때, 복수개의 전파 매체들은 통신망, 방송망 및 위성망을 이용하는 온라인 매체 및 사이렌, 옥외 전광판, 건물 내부 안내 시스템을 이용하는 오프라인 매체를 포함할 수 있다.

이 때, 재난 상황 예측 모델은 상기 RF 신호를 기반으로 기설정된 주기마다 업데이트될 수 있다.

이 때, 전달하는 단계는 상기 웨이크업 신호를 상기 재난 경보와 함께 전달할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 장치는, RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신하고, 상기 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 상기 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력하고, 상기 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성하고, 상기 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 상기 재난 경보를 전달하는 프로세서; 및 상기 재난 상황 예측 모델을 저장하는 메모리를 포함한다.

이 때, 프로세서는 상기 재난 경보의 형태를 고려하여 상기 재난 경보를 수신하는 수신 단말에 대한 웨이크업(WAKE-UP) 신호를 생성할 수 있다.

이 때, 프로세서는 상기 RF 신호의 주파수 대역이 상기 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC(ANALOG-TO-DIGITAL CONVERTER)의 입력 주파수 대역보다 높은 경우, RF 튜너를 기반으로 상기 RF 신호를 상기 ADC의 입력 주파수 대역에 상응하는 주파수로 조정할 수 있다.

이 때, 프로세서는 병렬로 배치된 복수개의 디지털 다운 컨버터(DIGITAL DOWN CONVERTER)들을 기반으로 상기 복수개의 RF 매체들로부터 획득되는 복수개의 RF 신호들을 실시간으로 처리하여 상기 디지털 신호로 변환할 수 있다.

이 때, 프로세서는 상기 웨이크업 신호를 상기 재난 경보와 함께 전달할 수 있다.

본 발명에 따르면, 매체의 종류와 관계없이 재난 상황을 신속하게 인지하고, 다양한 장소의 국민들에게 지능적으로 재난 상황을 전파할 수 있다.

또한, 본 발명은 재난 상황의 실시간 전파를 통해서 골든 타임을 확보하고, 재난 신호를 받지 못하는 사각지대를 최소화할 수 있다.

또한, 본 발명은 일반 국민들에게 가능한 모든 매체를 통해 지능적으로 재난 정보를 조기에 전파함으로써 국민의 생명, 신체 및 재상을 보호할 수 있는 재난 경보 기술을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 새로운 형태의 재난 신호가 개발되더라도 인공지능 기반의 학습을 통한 장비의 업그레이드만으로 적용 가능한 재난 경보 기술을 제공할 수 있다.

도 1은 종래의 재난 경보 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 시스템을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 재난 경보 장치에 의한 재난 경보 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 재난 경보 과정 중 재난 상황을 자동으로 인지하고 전파하는 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 재난 경보 과정 중 RF 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 장치를 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 시스템을 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 시스템은 방송망, 통신망 또는 위성망과 같은 다양한 재난 신고 매체(210)들을 통하여 재난 상황을 전달받을 수 있다.

이와 같은 구성은, 도 1에 도시된 종래의 재난 경보 시스템에서 재난 발령 기관(110)에 의해 수집된 재난 상황 정보를 2차적으로 송출 기관(120)을 통해 전파하는 구성과 차이점이 존재한다.

예를 들어, 도 1을 참조하면, 종래에는 재난 발생 시 재난 발령 기관(110)으로부터 수집된 재난 상황 정보를 다양한 방송망이나 통신망 등의 매체에 해당하는 송출 기관(120)을 통해 국민들에게 전달하였다. 이 때, 국민들은 소유하고 있는 매체 별 일단 단말(130)을 이용하여 재난 경보를 수신하고 상황에 맞게 대처할 수 있었다.

하지만, 일반 단말(130)에 해당하는 TV나 라디오 또는 스마트폰이 꺼져 있는 경우, 재난 경보의 사각지대가 발생하게 된다. 또한, 도 1과 같은 재난 발령 체계에서는 재난 발령 기관(110)에서의 대처에 따라 지연이 발생할 수 있으며, 송출 과정에서 매체마다 처리하는 시간이 다름으로 인해 특정 매체를 통해 재난 정보를 수신하는 국민에게는 신속한 초기대응이 이루어지기 어려울 수 도 있다.

따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 시스템은 도 2에 도시된 것처럼 RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 활용함으로써 매체에 관계없이 재난 상황 정보를 수신하고, 재난 상황 자동 인지 모듈(220)에 포함된 인공지능을 이용하여 매체의 종류에 상관없이 가장 먼저 도착한 재난 상황 정보를 기반으로 재난 상황을 자동으로 인지할 수 있다.

이 후, 재난 상황 자동 인지 모듈(220)을 통해 재난이 발생한 것으로 인지되는 경우, 재난 상황 전파 모듈(230)을 기반으로 정확하게 판단한 재난 상황을 다양한 장소의 국민들에게 지능적으로 전파할 수 있다. 이 때, 재난 상황 전파 모듈(230)은 재난 경보를 다양한 장소에 맞게 전파할 수 있도록 각각의 전파 매체에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성하여 제공할 수 있다.

이와 같이, 매체의 종류에 상관 없이 가장 신속하게 수신되는 정보를 기반으로 재난 상황을 정확하게 판단하고, 다양한 매체를 기반으로 지능적인 재난 경보를 제공함으로써 국민들이 재난에 대비하여 신속하게 대응하도록 할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법은 RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신한다(S310).

예를 들어, 복수개의 RF 매체들은 통신망, 방송망 및 위성망을 통해 RF 신호를 송수신할 수 있는 매체에 상응할 수 있다. 즉, RF 매체는 RF 신호를 통해 재난 상황 정보를 전달할 수 있는 매개가 되는 것에 상응할 수 있다.

이 때, 본 발명에서는 RF 신호를 전달할 수 있는 매체라면 매체의 종류에 관계없이 재난 상황 정보를 수신함으로써 보다 빠르게 재난 상황을 인지하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법은 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력한다(S320).

예를 들어, 도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 장치(400)는 RF 신호에 상응하는 형태의 재난 상황 정보가 수신되면, RF 신호를 재난 상황 예측 모델로 입력하기 위한 디지털 신호의 형태로 변환할 수 있다(S410).

이 때, 도 6을 참조하여 RF 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정을 상세하게 설명하도록 한다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 신호 변환 모듈(600)은 RF 튜너(610), ADC(analog-to-digital)(620), 디지털 다운 컨버터(630) 및 MUX(640)로 구성될 수 있다.

먼저 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(620)로 입력되는 RF 신호는 RF 튜너(610)를 거쳐서 입력되는 경우와 그렇지 않은 경우로 구별될 수 있다. 이와 같이 신호를 구별하여 RF 튜너(610)로 입력하는 이유는, ADC(620)의 입력 주파수 대역이 높은 주파수의 재난 신호를 처리하지 못하는 경우에 대비하여 RF 튜너(610)를 통해 주파수 대역을 중간주파수(IF, intermediate frequency)로 낮추기 위함일 수 있다.

즉, 디지털 신호로 변환하기 위한 RF 신호의 주파수 대역이 RF 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC(ANALOG-TO-DIGITAL CONVERTER(620)의 입력 주파수 대역보다 높은 경우, RF 튜너(610)를 기반으로 RF 신호를 ADC(620)의 입력 주파수 대역에 상응하는 주파수로 조정할 수 있다.

이 후, 도 6에 도시된 디지털 다운 컨버터(digital down converter)(630)에서는 다양한 주파수를 가지는 신호를 기저대역(baseband)으로 낮출 수 있고, 저역통과필터(low-pass filter)를 이용하여 신호를 분리할 수 있다.

이 때, 도 6에 도시된 것처럼 병렬로 배치된 복수개의 디지털 다운 컨버터(DIGITAL DOWN CONVERTER)(630)들을 기반으로 복수개의 RF 매체들로부터 획득되는 복수개의 RF 신호들을 실시간을 처리하여 디지털 신호로 변환할 수 있다.

이와 같이 디지털 다운 컨버터(630)를 병렬로 처리함으로써 다양한 RF 매체를 통해 실시간으로 전달되는 RF 신호를 모두 획득하여 디지털 신호로 변환할 수 있다.

이 후, 도 6에 도시된 MUX(640)에서 디지털 신호로 변환된 재난 상황 정보를 결합하여 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 전달할 수 있다.

다시 도 4를 참조하면, 상기와 같은 과정을 통해 디지털 신호로 변환된 재난 상황 정보를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력함으로써 재난 경보 장치(400)가 자동으로 재난 상황을 인지하도록 할 수 있다(S420).

이 때, 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델은 RF 신호를 통해 전달된 재난 상황 정보를 입력값으로 받아 재난 발생 여부를 판단하는 예측 모델에 상응할 수 있다. 즉, 인공지능이 스스로 재난 상황 정보를 기반으로 재난 발생 여부를 판단할 수 있으며, RF 매체들을 통해 가장 먼저 입력된 RF 신호를 기반으로 판단을 수행하기 때문에 재난 발생 여부를 보다 신속하게 인지할 수 있다.

예를 들어, 도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 상황 예측 모델은 재난 상황 인지 및 전파 모듈(500)에 포함된 AI(ARTIFICIAL INTELLGENCE) 서버(510)를 기반으로 동작할 수 있으며, 실시간으로 입력되는 디지털 신호를 기반으로 재난 발생 여부를 예측하거나 또는 판단함으로써 재난 상황을 자동으로 인지할 수 있다.

예를 들어, RF 신호를 통해 지진계에서 감지된 신호가 수신된 경우, 재난 상황 예측 모델을 디지털 신호로 변환된 정보를 기반으로 지진 발생 여부를 예측할 수 있다.

다른 예를 들어, RF 신호를 통해 기상청에서 감지된 대기 정보 또는 날씨 정보가 수신된 경우, 재난 상황 예측 모델이 이를 분석하여 태풍 발생 여부를 예측할 수도 있다.

또 다른 예를 들어, RF 신호를 통해 화재가 발생한 상황을 촬영한 영상이 수신되는 경우, 재난 상황 예측 모델이 이를 분석하여 해당 지역에 대한 화재 발생 여부를 판단할 수도 있다.

상기의 예시는 일예에 불과한 것으로, RF 신호를 기반으로 수신되는 재난 상황 정보는 보다 다양한 종류에 상응할 수 있으며, 일반 국민들에 의해 제보되는 재난 상황 정보가 포함될 수도 있다.

이 때, 재난 상황 예측 모델은 다양한 RF 매체들에 의해 전달되는 RF 신호를 기반으로 재난 상황을 예측하기 위해 사전에 RF 매체 별로 디지털 변환된 RF 신호를 이용하여 충분히 학습을 수행할 수 있다.

예를 들어, 복수개의 RF 매체 별로 기설정된 기준량 이상의 RF 신호를 수집하여 학습을 수행할 수 있다. 만약, 학습이 충분히 수행되지 않은 것으로 판단되는 RF 매체가 존재하는 경우, 해당 RF 매체로부터 수신된 RF 신호에 의한 재난 상황 정보에 대해서는 재난 발생 여부를 판단하거나 예측하지 않을 수도 있다.

이 때, 재난 상황 예측 모델은 RF 신호를 기반으로 기설정된 주기마다 업데이트될 수 있다.

예를 들어, 복수개의 RF 매체들로부터 새로운 RF 신호가 수신될 때마다 AI 서버가 수신된 RF 신호에 포함된 재난 상황 정보를 활용하여 실시간으로 재난 상황 예측 모델을 업데이트할 수 있다.

다른 예를 들어, 기설정된 주기 동안에 수신된 RF 신호를 취합하고, 취합된 RF 신호에 상응하는 재난 상황 정보를 이용하여 주기마다 재난 상황 예측 모델을 업데이트할 수도 있다.

이 때, 재난 상황 예측 모델을 업데이트하는 주기는 시스템의 성능에 따라 관리자가 설정 변경이 가능할 수 있다. 예를 들어, 시스템 부하가 커져서 재난 경보를 처리하는데 지연이 발생하는 경우에는 재난 상황 예측 모델의 업데이트 주기를 길게 설정함으로써 업데이트가 시스템 부하에 미치는 영향을 감소시킬 수 있다. 반대로, 시스템 부하가 낮아지는 경우에는 재난 상황 예측 모델을 가장 최신의 상태로 유지시키기 위해 업데이트 주기를 짧게 설정할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법은 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성한다(S330).

이 때, 복수개의 전파 매체들은 통신망, 방송망 및 위성망을 이용하는 온라인 매체 및 사이렌, 옥외 전광판, 건물 내부 안내 시스템을 이용하는 오프라인 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 재난 경보는 와이파이(WI-FI), 블루투스(Bluetooth), ATSC, DMB 등의 RF 신호 형태 및 경보 사이렌, 교내 방송과 같은 음성 형태로 생성될 수도 있다. 또한, IoT 스마트홈 서버에서 이용 가능한 형태로 생성되어 댁내로 재난 상황을 전파하는데 사용될 수도 있다.

본 발명에서는 이와 같이 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성함으로써 재난 발생시 다양한 지역에 위치하는 국민들에게 지능적으로 재난 경보를 제공할 수 있도록 대비할 수 있다.

예를 들어, 재난 발생시 집이나 건물 안에 위치하는 국민들에게 재난 상황을 신속하게 전파할 수 있도록 TV나 모바일 단말 또는 건물 내부 안내 시스템으로 전파 가능한 형태의 재난 경보를 생성할 수 있다.

다른 예를 들어, 재난 발생시 외부 활동을 하고 있는 국민들에게 재난 상황을 전파할 수 있도록 사이렌이나 옥외 전광판을 통해 전파 가능한 형태로 재난 경보를 생성할 수도 있다.

또한, 본 발명에서는 인공지능 서버를 기반으로 국민들에게 가장 신속하게 재난 경보를 제공하기 위한 전파 매체가 무엇인지를 판단하고, 판단된 전파 매체에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성할 수도 있다.

이 때, 복수개의 전파 매체들은 현재 사용되고 있는 모든 매체들을 포함할 수 있으며, 향후 개발될 수 있는 매체들을 포함할 수도 있다.

이 때, 재난 경보의 형태를 고려하여 재난 경보를 수신하는 수신 단말에 대한 웨이크업(wake-up) 신호를 생성할 수 있다.

이 때, 웨이크업 신호는 재난 경보를 수신할 수신 단말의 프로세스 상태를 대기 상태로 전이시키는 신호에 상응할 수 있다. 예를 들어, 전원 OFF 상태인 수신 단말로 웨이크업 신호를 전달함으로써 수신 단말의 전원을 ON 시킬 수도 있다.

이 때, 웨이크업 신호 또한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 생성될 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 방법은 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 재난 경보를 전달한다(S340).

예를 들어, 도 4에 도시된 것처럼, 단계(S420)을 통해 재난이 발생한 것으로 인지된 경우에 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 재난 경보를 전달함으로써 국민들에게 지능적으로 재난 상황을 전파할 수 있다.

이 때, 웨이크업 신호를 재난 경보와 함께 전달할 수 있다.

예를 들어, 도 5에 도시된 것처럼 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 인지된 경우, 매체 별 재난 경보 또는 매체 별 재난 정보와 함께 매체에 해당하는 기기 별 웨이크업 신호를 함께 전파할 수 있다(S520). 이와 같이 웨이크업 신호를 재난 경보와 함께 전달함으로써 수신 단말의 전원이 꺼져있는 국민들에게도 신속하게 재난 상황을 전파할 수 있다.

이와 같은 재난 경보 방법을 이용함으로써 매체의 종류와 관계없이 재난 상황을 신속하게 인지하고, 다양한 장소의 국민들에게 지능적으로 재난 상황을 전파할 수 있다.

또한, 재난 상황의 실시간 전파를 통해서 골든 타임을 확보하고, 재난 신호를 받지 못하는 사각지대를 최소화할 수 있다.

또한, 일반 국민들에게 가능한 모든 매체를 통해 지능적으로 재난 정보를 조기에 전파함으로써 국민의 생명, 신체 및 재상을 보호할 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 장치를 나타낸 블록도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 장치는 통신부(710), 프로세서(720) 및 메모리(730)를 포함한다.

통신부(710)는 네트워크와 같은 통신망을 통해 재난 경보를 위해 필요한 정보를 송수신하는 역할을 한다. 특히, 본 발명의 일실시예에 따른 통신부(710)는 다양한 매체들로부터 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신하고, 다양한 전파 매체들 각각에 상응하는 형태의 재난 정보를 송신하는데 이용될 수 있다.

프로세서(720)는 RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신한다.

또한, 프로세서(720)는 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력한다.

또한, 프로세서(720)는 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성한다.

또한, 프로세서(720)는 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 재난 경보를 전달한다.

이 때, 웨이크업 신호를 재난 경보와 함께 전달할 수 있다.

메모리(730)는 재난 상황 예측 모델을 저장한다.

또한, 메모리(730)는 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 재난 경보 제공 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장한다.

실시예에 따라, 메모리(730)는 재난 경보 장치와 독립적으로 구성되어 폐기물 처리를 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 메모리(730)는 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수도 있다.

한편, 재난 경보 장치는 메모리가 탑재되어 그 장치 내에서 정보를 저장할 수 있다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.

이와 같은 재난 경보 장치를 통해 매체의 종류와 관계없이 재난 상황을 신속하게 인지하고, 다양한 장소의 국민들에게 지능적으로 재난 상황을 전파할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(800)은 버스(820)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(810), 메모리(830), 사용자 입력 장치(840), 사용자 출력 장치(850) 및 스토리지(860)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(800)은 네트워크(880)에 연결되는 네트워크 인터페이스(870)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(810)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(830)나 스토리지(860)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(830) 및 스토리지(860)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(831)이나 RAM(832)을 포함할 수 있다.

따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 구현된 방법이나 컴퓨터에서 실행 가능한 명령어들이 기록된 비일시적인 컴퓨터에서 읽을 수 있는 매체로 구현될 수 있다. 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어들이 프로세서에 의해서 수행될 때, 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어들은 본 발명의 적어도 한 가지 측면에 따른 방법을 수행할 수 있다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 인공지능 기반의 재난 경보 방법 및 이를 위한 장치는 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

110: 재난 발령 기관 120: 송출 기관
130: 일단 단말 210: 재난 신고 매체
220: 재난 상황 자동 인지 모듈 230: 재난 상황 전파 모듈
400: 재난 경보 장치 500: 재난 상황 인지 및 전파 모듈
510: AI 서버 600: 신호 변환 모듈
610: RF 튜너 620: ADC
630: 디지털 다운 컨버터 640: MUX
710: 통신부 720, 810: 프로세서
730, 830: 메모리 800: 컴퓨터 시스템
820: 버스 831: 롬
832: 램 840: 사용자 입력 장치
850: 사용자 출력 장치 860: 스토리지
870: 네트워크 인터페이스 880: 네트워크

Claims

RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신하는 단계;
상기 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 상기 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력하는 단계;
상기 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성하는 단계; 및
상기 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 상기 재난 경보를 전달하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 생성하는 단계는
상기 재난 경보의 형태를 고려하여 상기 재난 경보를 수신하는 수신 단말에 대한 웨이크업(WAKE-UP) 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 입력하는 단계는
상기 RF 신호의 주파수 대역이 상기 RF 신호를 상기 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC(ANALOG-TO-DIGITAL CONVERTER)의 입력 주파수 대역보다 높은 경우, RF 튜너를 기반으로 상기 RF 신호를 상기 ADC의 입력 주파수 대역에 상응하는 주파수로 조정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 입력하는 단계는
병렬로 배치된 복수개의 디지털 다운 컨버터(DIGITAL DOWN CONVERTER)들을 기반으로 상기 복수개의 RF 매체들로부터 획득되는 복수개의 RF 신호들을 실시간으로 처리하여 상기 디지털 신호로 변환하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 복수개의 전파 매체들은
통신망, 방송망 및 위성망을 이용하는 온라인 매체 및 사이렌, 옥외 전광판, 건물 내부 안내 시스템을 이용하는 오프라인 매체를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 재난 상황 예측 모델은 상기 RF 신호를 기반으로 기설정된 주기마다 업데이트되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 전달하는 단계는
상기 웨이크업 신호를 상기 재난 경보와 함께 전달하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 방법.
RF 신호(RADIO FREQUENCY SIGNAL)를 이용 가능한 복수개의 RF 매체들을 기반으로 재난 상황 정보를 포함하는 RF 신호를 수신하고, 상기 RF 신호를 디지털 신호로 변환하고, 상기 디지털 신호를 인공지능 기반의 재난 상황 예측 모델로 입력하고, 상기 재난 상황 예측 모델을 통해 재난이 발생한 것으로 판단되는 경우, 재난 정보를 전파 가능한 복수개의 전파 매체들 각각에 상응하는 형태로 재난 경보를 생성하고, 상기 복수개의 전파 매체들로 각각에 상응하는 형태의 상기 재난 경보를 전달하는 프로세서; 및
상기 재난 상황 예측 모델을 저장하는 메모리
를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.
청구항 8에 있어서,
상기 프로세서는
상기 재난 경보의 형태를 고려하여 상기 재난 경보를 수신하는 수신 단말에 대한 웨이크업(WAKE-UP) 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.
청구항 8에 있어서,
상기 프로세서는
상기 RF 신호의 주파수 대역이 상기 RF 신호를 상기 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC(ANALOG-TO-DIGITAL CONVERTER)의 입력 주파수 대역보다 높은 경우, RF 튜너를 기반으로 상기 RF 신호를 상기 ADC의 입력 주파수 대역에 상응하는 주파수로 조정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.
청구항 8에 있어서,
상기 프로세서는
병렬로 배치된 복수개의 디지털 다운 컨버터(DIGITAL DOWN CONVERTER)들을 기반으로 상기 복수개의 RF 매체들로부터 획득되는 복수개의 RF 신호들을 실시간으로 처리하여 상기 디지털 신호로 변환하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 복수개의 전파 매체들은
통신망, 방송망 및 위성망을 이용하는 온라인 매체 및 사이렌, 옥외 전광판, 건물 내부 안내 시스템을 이용하는 오프라인 매체를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.
청구항 8에 있어서,
상기 재난 상황 예측 모델은 상기 RF 신호를 기반으로 기설정된 주기마다 업데이트되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 프로세서는
상기 웨이크업 신호를 상기 재난 경보와 함께 전달하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 재난 경보 장치.