KR20210051376A - 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템 - Google Patents

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KR20210051376A
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Abstract

본 발명은 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템에 관한 것으로서, 감시대상 건축물에 구비된 소방시설들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신하는 이중감지를 통해 소방시설들의 작동상태를 모니터링하여 소방시설 감시정보를 생성하는 모니터링서버; 소방시설 감시정보로부터 실화재 판단을 위한 특징데이터를 추출하고, 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 기계학습을 통해 화재정보 및 비화재보로 분류하고, 특징데이터 분석을 통해 소방시설에 대한 노후도 분석정보, 교체시기 분석정보 및 비화재보 분석정보를 생성하는 분석서버; 및 화재정보를 연계된 관할소방서로 전송하고, 데이터베이스로부터 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 색인하여 관할소방서의 소방대원 단말기로 전송하는 관리서버를 포함한다.

Description

빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템{Bigdata based building fire prevention response system and method}
본 발명은 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 음장센서 기반의 CCTV와, 불꽃 영상 감지기, 및 비화재보방지를 위한 이중감지구조의 감지기를 구성하여 감시대상 건축물 내 소방시설 작동상태를 실시간으로 모니터링하여 소방시설의 신뢰성을 확보하고, 정상 작동 여부에 대한 상시 관리를 통해 건축물 화재 예방 및 대응이 가능하며, 소방대원 단말기로 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 전송함으로써, 소방대원이 미리 공간정보를 인지해 즉각적이고 빠른 화재진압 및 구호조치가 가능하게 하는 기술에 관한 것이다.
본 특허는 국토교통부 도시건축연구사업의 연구비지원 (과제번호19AUDP-B100356-05)에 의해 수행되었습니다
과학기술이 발전함에 따라 소방시설 분야도 첨단, 다양, 복잡화 되어가고 있으며, 다양한 화재 상황을 인지할 수 있는 소방시설의 필요성으로 연결되나, 해당 시설 및 설비가 자주 사용되지 않기 때문에 점검상태가 부실하거나 유사시 정상작동이 이루어지지 않는 상황이 발생하고 있다. 국내에서는 비화재보가 발생했을 시 실제 화재상황임에도 불구하고 시스템 작동불량 및 지연신고 상태로 이어져 재산피해가 더 증가할 가능성 높은 실정이다.
국내뿐만 아니라 해외에서도 지속적으로 비화재보에 대한 이슈가 발생하고 있는데, 미국의 경우 2009년 10번의 실제 화재상황마다 16건의 비화재보가 나타났으며, 10건의 구조화재 당 45건의 비화재보가 발생한다는 통계가 있다. 이는 소방력 낭비로 이어져 해외에서는 제도적 장치를 통해 해당 건물주에게 벌금을 부과하고 있으며, 소방시설에 대한 근본적인 점검 및 관리가 요구되고 있다.
국내에서는 소방시설 설치, 유지 및 안전관리에 관한 법률에 따라 설치대상을 규정하고 있으나, 실질적으로 비화재보를 관리할 수 있는 체계가 마련되어 있지 않음. 따라서 비화재보 점검 및 관리가 지속적으로 이루어질 수 있도록 점검DB 및 관리 시스템(소프트웨어) 구축이 요구된다.
재난 관리시스템인 방재 시스템은 건축물의 전체 관리시스템의 일부 서브시스템으로 구성되고 있으며, 소방설비를 중심으로 그 외에 방화설비(방화셔터, 방화문, 배연창), 기계설비(제연팬), 엘리베이터(비상운전), 전력/조명설비(비상조명, 비상전력) 및 출입통제(출입문 개폐) 등이 재난시 감지신호에 따라 동작되도록 계획되어 있다.
현재의 재난 관리시스템에서는 재난/재해 발생을 감지한 신호가 여타 설비에 통보되는 것 정도의 제한적인 통신이 수행되고 있고, 재난발생을 통보받은 설비들은 개별 설비별로 계획된 비상운전을 수행하고 있다. 즉, 재난 발생이나 피난 등의 발생현황에 따른 통합/연계 운영보다는 1 : 1의 개별대응으로 구축되어 있다.
한편, 재난/재해 관리시스템의 각 설비들은 화재안전기준 등의 관련 기준에 의해 비상운전방식이 제시되어 있지만, 그 외의 상당수 설비들에 대한 비상운전방식은 구체적인 기준이 부재한 실정으로 SI업체의 노하우에 의존하고 있는 실정이다.
현재 R형 수신기 중심의 ICT 기술은 건축물 설비 분야에서 가장 낙후되고 폐쇄적이라고 평가되고 있으며, 이는 법규 중심의 수동성과 재난/재해 관리시스템 공급자의 기술 이기주의 등으로 인하여, 재난/재해 관리시스템의 개방성이 떨어지고 국가 R&D 등에 의해 개발된 신기술의 현장적용이 미흡한 실정이다.
또한, 건축물 분야는 통신 인프라를 운용하여 복합재난관리를 위한 콘텐츠 또는 솔루션의 개발 노력 역시 아직까지는 미흡한 실정이다.
건축물 화재안전 관리를 위해서는 주변 지역의 지역정보는 물론 부재단위 수준의 세밀한 기반정보가 필요한데, 소방청은 화재관련 정보시스템을 통하여 방대한 데이터를 수집하여 사전 예측ㅇ예방 등에 활용하고 있으나, 수집된 정형 데이터의 부정확성, 빅데이터 분석 처리의 복잡성 등으로 인하여 정확한 화재상황을 인지하기 어려우며 통합적인 플랫폼이 없는 상태에서 건축물의 화재에 대한 예방/대응에 한계가 있다.
중앙정부 및 지방자치단체 재난안전상황실은 재난관리기관 간 재난정보를 통합적으로 표출하지 못하고 재난관리기관 간 원활한 의사소통이 없는 위험 상황정보 및 단순 모니터링을 통한 재난관리를 수행함에 따라, 재난관리기관 간 의사소통 부재로 통합적 판단에 의한 의사결정 역시 지연되고 있다.
근래에 발생한 대규모 화재 대부분이 건축물 내 소방시설의 불량 또는 정지등으로 인한 화재 초기대응 실패로 화재 피해가 확산되는 경우가 대다수이므로, 화재 피해를 최소화하기 위해서는 소방시설의 신뢰성 확보 및 정상 작동 여부를 상시 관리하는 시스템 도입이 필요하다.
또한, 현재 자동화재속보설비는 설치 대상이 제한적이고 화재발생 신호만 단순히 전송하는 시스템으로, 초기 적극대응으로 화재 피해를 최소화하기 위해서는 소방대에 신속하게 화재신호를 전송하고 관련정보(화재감지신호 및 주변상황정보 등)를 자동으로 제공해 주는 시스템 개발이 필요하다.
한국등록특허 제10-1771579호(2017.08.21)
본 발명의 목적은, 음장센서 기반의 CCTV와, 불꽃 영상 감지기, 및 비화재보방지를 위한 이중감지구조의 감지기를 구성하여 감시대상 건축물 내 소방시설 작동상태를 실시간으로 모니터링하는 플랫폼을 제공함으로써, 소방시설의 신뢰성을 확보하고, 정상 작동 여부에 대한 상시 관리를 통해 건축물 화재 예방 및 대응이 가능하게 하는데 있다.
본 발명의 목적은, 화재 수신기로부터 수신한 소방시설 상태정보와 건축물 내 감시정보(CCTV 영상)로부터 추출한 특징정보를 AI기반의 시계열적인 데이터 분석 및 예측을 수행함으로써, 소방시설의 노후도 및 교체시기 예측을 통해 화재발생시 소방시설의 오작동을 미연에 방지하는데 있다.
본 발명의 목적은, 건축물 종류와 공간특성별 설치가이드에 따라 화재감지기를 구성하되, 화재발생시 화재유형별로 상황전파/방송을 수행하고, 소방대원 단말기로 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 전송함으로써, 비화재보 발생을 억제하고, 화재유형별 대피를 유도하며, 소방대원이 미리 공간정보를 인지해 즉각적이고 빠른 화재진압 및 구호조치가 가능하게 하는데 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템은, 감시대상 건축물에 구비된 소방시설들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신하는 이중감지를 통해 소방시설들의 작동상태를 모니터링하여 소방시설 감시정보를 생성하는 모니터링서버; 소방시설 감시정보로부터 실화재 판단을 위한 특징데이터를 추출하고, 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 기계학습을 통해 화재정보 및 비화재보로 분류하고, 특징데이터 분석을 통해 소방시설에 대한 노후도 분석정보, 교체시기 분석정보 및 비화재보 분석정보를 생성하는 분석서버; 및 화재정보를 연계된 관할소방서로 전송하고, 데이터베이스로부터 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 색인하여 관할소방서의 소방대원 단말기로 전송하는 관리서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 모니터링서버는 감시대상 건축물에 구비된 소방시설들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신하는 수집부; 및 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위 이내인 경우 비화재보인 것으로 판단하고, 상기 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 경우 감시대상 건축물의 식별ID, 소방시설의 식별ID, 및 감지시간을 포함하는 소방시설 감시정보를 생성하는 감시부를 포함하되, 상태정보는 소방시설이 감지한 센서 데이터 및 CCTV를 통해 촬영된 불꽃 영상 데이터를 포함하고, 상기 음장정보는 감시대상 건축물의 특정 공간에 발생시킨 음장의 스팩트럼 변화량에 따른 움직임 데이터 및 온도 변화량 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
분석서버는, 모니터링서버로부터 수신한 소방시설 감시정보에 포함된 수치, 텍스트, 이미지 또는 영상으로부터 실화재 판단을 위한 유효데이터를 특징데이터로 추출하는 추출부; 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 딥러닝에 의한 기계학습을 수행하고, 출력데이터를 데이터베이스에 저장하여 감시대상 건축물 또는 소방시설별로 관리하는 학습부; 및 특징데이터와 출력데이터를 비교하여 기 설정된 편차가 기준범위 이내인 경우 감시대상 건축물에 실화재가 발생한 것으로 판단하여 화재정보를 생성하는 분석부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
관리서버는, 분석서버로부터 수신한 화재정보를 연계된 관할소방서로 전송하고, 화재진압을 위해 배정된 소방대원 단말기 식별정보를 수신하는 알림부; 화재정보에 포함된 감시대상 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 데이터베이스로부터 색인하여 소방대원 단말기로 전송하는 3D 정보부; 및 분석서버로부터 수신한 노후도 및 교체시기 점검 데이터를 소방시설별로 분류하여 데이터베이스에 저장 및 관리하고, 감시대상 건축물의 소방시설 각각에 대한 교체주기를 갱신하여 관리자 단말기로 전송하는 시설관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 음장센서 기반의 CCTV와, 불꽃 영상 감지기, 및 비화재보방지를 위한 이중감지구조의 감지기를 구성하여 감시대상 건축물 내 소방시설 작동상태를 실시간으로 모니터링하는 플랫폼을 제공함으로써, 소방시설의 신뢰성을 확보하고, 정상 작동 여부에 대한 상시 관리를 통해 건축물 화재 예방 및 대응이 가능하다.
본 발명에 따르면, 화재 수신기로부터 수신한 소방시설 상태정보와 건축물 내 감시정보(CCTV 영상)로부터 추출한 특징정보를 AI기반의 시계열적인 데이터 분석 및 예측을 수행함으로써, 소방시설의 노후도 및 교체시기 예측을 통해 화재발생시 소방시설의 오작동을 미연에 방지하는 효과가 있다.
본 발명에 따르면, 건축물 종류와 공간특성별 설치가이드에 따라 화재감지기를 구성하되, 화재발생시 화재유형별로 상황전파/방송을 수행하고, 소방대원 단말기로 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 전송함으로써, 비화재보 발생을 억제하고, 화재유형별 최적 대피를 유도하며, 소방대원이 및 공간정보를 인지해 즉각적이고 빠른 화재진압 및 구호조치가 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템의 모니터링 서버를 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템의 분석서버를 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템의 화재대응 관리서버를 도시한 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법을 도시한 순서도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법의 제S502단계의 세부과정을 도시한 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법의 제S504단계의 세부과정을 도시한 순서도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법의 제S508단계의 세부과정을 도시한 순서도.
본 발명의 구체적인 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템(S)은, 모니터링서버(100), 분석서버(200) 및 관리서버(300)를 포함하여 구성된다.
먼저, 모니터링서버(100)는 감시대상 건축물(10)에 구비된 소방시설(11)들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장(音場, Sound Field)정보를 수신하는 이중감지를 통해 소방시설(11)들의 작동상태를 모니터링하여 소방시설 감시정보를 생성한다.
또한, 분석서버(200)는 모니터링서버(100)로부터 수신한 소방시설 감시정보로부터 실화재 판단을 위한 특징데이터를 추출하고, 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 기계학습을 통해 화재정보 및 비화재보로 분류하고, 특징데이터 분석을 통해 소방시설(11)에 대한 노후도 분석정보, 교체시기 분석정보 및 비화재보 분석정보를 생성한다.
그리고, 관리서버(300)는 분석서버(200)로부터 수신한 화재정보를 연계된 관할소방서(20)로 전송하고, 데이터베이스로부터 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 색인하여 관할소방서(20)의 소방대원 단말기(21)로 전송하도록 구성된다.
이하, 도 2 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템(S)의 세부구성에 대해 살피면 아래와 같다.
도 2를 참조하면, 모니터링서버(100)는 감시대상 건축물(10)에 구비된 소방시설(11)들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신하는 수집부(102), 및 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위 이내인 경우 비화재보인 것으로 판단하고, 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 경우 감시대상 건축물의 식별ID, 소방시설의 식별ID, 및 감지시간을 포함하는 소방시설 감시정보를 생성하는 감시부(104)를 포함하여 구성된다.
이때, 상태정보는 소방시설(11)이 감지한 센서 데이터 및 CCTV를 통해 촬영된 불꽃 영상 데이터를 포함하고, 음장정보는 감시대상 건축물(10)의 특정 공간에 발생시킨 음장의 스팩트럼 변화량에 따른 움직임 데이터 및 온도 변화량 데이터를 포함한다.
또한, 소방시설(11)은 감시대상 건축물(10)에 구비된 CCTV, 압력센서, 모터전압센서, 진동센서, 소화전, 수산기, 발신기, 온도감지기, 연기감지기, 가스감지기, 스프링클러, 방화문 제어기, 경보기 또는 화재감시 제어반 중에 어느 하나를 포함하며, 화재감시 기능을 수행하는 장치를 총칭하는 것으로 이해함이 바람직하다.
한편, 감시부(104)는 수집부(102)로부터 인가받은 상태정보에 포함된 데이터가 설정된 주위온도를 유지하면서 상대습도가 기 설정된 범위를 급격하게 벗어나는 경우와, 분당 3 내지 8회의 비율로 순간적인 감지기 공급전원의 차단이 반복되는 경우, 비화재보인 것으로 판단한다. 예컨대, 상대습도가 23 ㅁ5 %에서 90 ㅁ5 %로 급격하게 2회 내지 5회 변경되는 경우, 또는 분당 6회의 비율로 감지기로의 전원공급이 차단되는 경우일 수 있다.
또한, 감시부(104)가 비화재보를 야기한 상태정보와 매칭된 소방시설(11)에 대한 점검정보를 관리자 단말기(12)로 전송하며, 상태정보 및 음장정보 모두가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 경우에 소방시설 감시정보를 생성하게 된다.
이처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링서버(100)는 상태정보 및 음장정보 모두를 고려한 이중감시 구조 체계로 구축됨에 따라 화재감지의 정확도를 향상시키고 오작동을 최소화하게 된다.
이러한, 모니터링서버(100)는 감시대상 건축물(10) 내 소방시설(11)의 종류와 기능별로 용어 명칭을 일치시키고, 소방시설(11)이 수집부(102)로 송신하는 데이터 형식을 표준화하는 표준화부(106)를 더 포함하여 구성된다. 표준화부(106)를 구성함에 따라 다수의 감시대상 건축물(10)에 대한 소방시설 감시정보의 포맷을 일원화시켜 원격지에서의 화재감시를 용이하게 할 수 있다.
아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링서버(100)는 감시대상 건축물(10)과 소방시설(11)에 대한 감시를 지역별, 그룹별, 또는 가입자별로 구분하여 모니터링할 수 있다. 예컨대, 세콤, 캡스 등 보안업체의 서비스 모델을 차용한 형태로 화재감시로부터 대응에 이르는 일련의 과정을 관할소방서(20)와 연계하여 수행하도록 구성될 수 있다.
또한, 모니터링서버(100)는 오픈 플랫폼으로 개발되어 클라우드 분산 처리 기능 및 Mesh 네트워크 관리 기능을 수행하고, 안드로이드 앱과 태블릿 모니터링을 지원한다.
또한, 모니터링서버(100)의 감시대상인 소방시설(11) 중에 하나인 불꽃감지기는 단독형 배터리 Saving 기능을 갖으며, 근거리네트워크(447 MHz)에 의한 통신이 가능하고, 4.35um 내지 5.0um의 파장과 플리커를 검출하는 IR3 센서를 탑재하여 90도의 감지각으로 불꽃을 감지하고, 측정높이는 최대 20m이고 측정면적 지름은 최대 40m의 성능을 갖도록 구성된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 감지기는 열 감지기 및 연기 감지기를 2개의 슬롯에 삽입되어 병렬로 연결되고, 고유 식별ID를 부여해 화재방생 위치파악 및 이중 감지 기능으로 비화재보 방지 및 고장 확인 등이 가능하다.
또한, 센서와 감지기는 IoT 시스템에 적합한 저용량에 고속 통신을 지원하는 MQTT프로토콜과 접점 방식으로 통신을 수행하고, One M2M의 Open MTC(Open Machine Type Communications)기반으로 MQTT 프로토콜을 지원하며, FIWARE와 같은 스마트 시티 표준 플랫폼에 연동이 가능하며 게이트웨이 개념을 이용해 센서 데이터관리가 가능하고 HTTP, TCP/IP 통신으로 연결되는 브릿지 장치에 의해 수행된다.
도 3을 참조하면, 분석서버(200)는 모니터링서버(100)로부터 수신한 소방시설 감시정보에 포함된 수치, 텍스트, 이미지 또는 영상으로부터 실화재 판단을 위한 유효데이터를 특징데이터로 추출하는 추출부(202)와, 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 딥러닝에 의한 기계학습을 수행하고, 출력데이터를 데이터베이스에 저장하여 감시대상 건축물(10) 또는 소방시설(11)별로 관리하는 학습부(204), 및 추출부(202)로부터 인가받은 특징데이터와 학습부(204)의 출력데이터를 비교하여 기 설정된 편차가 기준범위 이내인 경우 감시대상 건축물(10)에 실화재가 발생한 것으로 판단하여 화재정보를 생성하는 분석부(206)를 포함하여 구성된다.
이때, 추출부(202)는 소방시설 감시정보로부터 설정된 범위를 벗어난 감지기 데이터, 음장의 스팩트럼 변화량을 수치화한 데이터, 불꽃 영상이 촬영된 이미지 또는 영상을 특징데이터로 추출하게 된다.
또한, 학습부(204)는 감시대상 건축물(10) 각각에 대한 출력데이터를 소방시설(11)별로 비교하여 기 설정된 범위 이상의 편차를 나타내는 소방시설(11)에 대해 소방시설의 식별ID, 및 감지시간을 추출하고, 해당 소방시설(11)에 대한 노후도 및 교체시기 점검 데이터를 생성한다.
이처럼 학습부(204)가 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 딥러닝에 의한 기계학습을 수행하여 도출한 출력데이터를 통해 읍/면/동 단위 화재발생 확률을 예측하고, 화재발생에 따른 인명 재산피해 예측이 가능하며, Open API를 통해 실시간 공공데이터와 연계하여 화재유형별 상황전파, 빌딩화재/재난방송 시스템 운영, 지능형 터널화재 전파시스템의 운영이 가능하다.
아울러, 분석부(206)가 생성한 화재정보에는 감시대상 건축물(10)에 대한 상세정보(건물명, 주소, 위치, 출입문 위치, 층수, 세대수 등), 해당 건축물에 설치된 소방시설(11)의 상세정보(스프링클러, 소화기, 소화전, 감지기의 종류, 설치/구비된 위치 및 개수 등), 또는 발화시간 중에 어느 하나가 포함될 수 있다.
그리고, 분석서버(200)는 빅테이터를 통해 수집한 국내외 비화재보 시험조사 내역과 종래 비화재보 분석시험 인자값을 분석하고, 기 설정한 시나리오에 따라 비화재보 모의시험을 진행하여 화재판단을 위한 기준값을 갱신하는 모의시험부(208), 및 화재경보시스템의 우선경보방식과 일제경보방식에 따라 소요되는 피난시간 패턴을 건축물 종류별, 화재발생 위치별로 분석하여, 최단시간의 피난시간이 도출된 경보방식으로 설정하고, 모의화재 시나리오에 따라 건축물의 공간 특성을 고려해 감지기 설치 위치를 추천하는 시뮬레이션부(210)를 더 포함하여 구성된다.
도 4를 참조하면, 관리서버(300)는 분석서버(200)로부터 수신한 화재정보를 연계된 관할소방서(20)로 전송하고, 화재진압을 위해 배정된 소방대원 단말기 식별정보를 수신하는 알림부(302)와, 화재정보에 포함된 감시대상 건축물(10)의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 데이터베이스로부터 색인하여 소방대원 단말기(21)로 전송하는 3D 정보부(304), 및 분석서버(200)로부터 수신한 노후도 및 교체시기 점검 데이터를 소방시설(11)별로 분류하여 데이터베이스에 저장 및 관리하고, 감시대상 건축물(10)의 소방시설(11) 각각에 대한 교체주기를 갱신하여 관리자 단말기(12)로 전송하는 시설관리부(306)를 포함하여 구성된다.
구체적으로, 3D 정보부(304)는 감시대상 건축물(10)의 내부를 기 촬영하거나 설계도면의 3D스캐닝을 통해 생성한 3D 공간데이터를 데이터베이스에 저장 및 관리하고, 감시대상 건축물의 VR 로드뷰, 화재정보에 포함된 화재발생 현장 CCTV, 및 VR 현장 스캐닝 데이터를 감시대상 건축물(10) 별로 저장 및 관리한다.
또한, 3D 정보부(304)는 화재정보 수신과 동시에 알림부(302)로부터 인가받은 소방대원 단말기 식별정보와 대응하는 소방대원 단말기로 3D 공간데이터 외에, VR 로드뷰, 화재정보에 포함된 화재발생 현장 CCTV, 및 VR 현장 스캐닝 데이터를 전송하도록 구성된다.
3D 정보부(304)는 FARO Laser Scanner를 통해 기 촬영된 건축물 3D 공간 스캐닝 데이터(전체, 층간)를 감시대상 건축물(10) 및 소방시설(11)별로 수집하여 정렬하고, 데이터 전처리를 통해 건축물 층간 공간데이터, 건축물 내부 공간데이터, 및 건축물 감지기 공간데이터를 취합하여 3D 공간데이터로 생성한다.
따라서, 3D 정보부(304)가 화재정보를 감지함과 동시에 해당 감시대상 건축물(10) 및 소방시설(11)과 매칭된 3D 공간데이터를 소방대원 단말기로 전송하게 되며, 이에 따라 소방대원이 화재발생 공간정보를 인지한 상태로 화재진압 및 구호조치를 이행할 수 있다.
그리고, 시설관리부(306)는 분석서버(200)로부터 수신한 노후도 및 교체시기 점검 데이터를 소방시설(11)별로 분류하되, 설정된 월별 점검 주기마다 분류된 노후도 및 교체시기 점검 데이터를 관리자 단말기(12)로 전송하도록 구성될 수 있다.
아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 관리자 단말기(12)는 정보통신망을 통해 모니터링서버(100)분석서버(200) 또는 관리서버(300)와 접속 가능한 스마트폰, PC 또는 PDA 중에 어느 하나로 구성될 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법에 대해 살피면 아래와 같다.
먼저, 모니터링서버(100)가 감시대상 건축물(10)에 구비된 소방시설(11)들로부터 수신한 상태정보 및 음장정보를 취합하여 소방시설 감시정보를 생성한다(S502).
이어서, 분석서버(200)가 소방시설 감시정보를 분석하여 화재정보 또는 비화재보로 분류한다(S504).
뒤이어, 관리서버(300)가 화재정보를 연계된 관할소방서(20)로 전송한다(S506).
그리고, 관리서버(300)가 데이터베이스로부터 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 색인하여 관할소방서(20)의 소방대원 단말기(21)로 전송한다(S508).
이하, 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법의 제S502단계의 세부과정에 대해 살피면 아래와 같다.
먼저, 모니터링서버(100)가 감시대상 건축물(10)에 구비된 소방시설(11)들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신한다(S602).
이어서 모니터링서버(100)가 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위 이내인지 여부를 판단한다(S604).
제S604단계의 판단결과, 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 경우, 모니터링서버(100)가 감시대상 건축물의 식별ID, 소방시설의 식별ID, 및 감지시간을 포함하는 소방시설 감시정보를 생성한다(S606).
이하, 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법의 제S504단계의 세부과정에 대해 살피면 아래와 같다.
제S502단계 이후, 분석서버(200)가 모니터링서버(100)로부터 소방시설 감시정보를 수신한다(S702).
이어서, 분석서버(200)가 소방시설 감시정보에 포함된 수치, 텍스트, 이미지 또는 영상으로부터 실화재 판단을 위한 유효데이터를 특징데이터로 추출한다(S704).
뒤이어, 분석서버(200)가 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 딥러닝에 의한 기계학습을 수행한다(S706).
이어서, 분석서버(200)가 특징데이터와 기계학습 출력데이터를 비교하여 기 설정된 편차가 기준범위 이내인지 여부를 판단한다(S708).
제S708단계의 판단결과, 기 설정된 편차가 기준범위 이내인 경우, 분석서버(200)가 감시대상 건축물(10)에 실화재가 발생한 것으로 판단하여 화재정보를 생성한다(S710).
이때, 기 설정된 편차가 기준범위를 벗어나는 경우, 분석서버(200)가 소방시설 감시정보가 비화재보인 것으로 판단한다.
이하, 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 방법의 제S508단계의 세부과정에 대해 살피면 아래와 같다.
제S506단계 이후, 관리서버(300)가 화재정보와 대응하는 감시대상 건축물(10)의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 데이터베이스로부터 색인한다(S802).
이어서, 관리서버(300)가 분석서버(200)로부터 화재진압을 위해 배정된 소방대원 단말기 식별정보를 수신한다(S804).
그리고, 관리서버(300)가 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 소방대원 단말기로 전송한다(S806).
이처럼 전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 음장센서 기반의 CCTV와, 불꽃 영상 감지기, 및 비화재보방지를 위한 이중감지구조의 감지기를 구성하여 감시대상 건축물 내 소방시설 작동상태를 실시간으로 모니터링하는 플랫폼을 제공함으로써, 소방시설의 신뢰성을 확보하고, 정상 작동 여부에 대한 상시 관리를 통해 건축물 화재 예방 및 대응이 가능하다.
또한, 화재 수신기로부터 수신한 소방시설 상태정보와 건축물 내 감시정보(CCTV 영상)로부터 추출한 특징정보를 AI기반의 시계열적인 데이터 분석 및 예측을 수행함으로써, 소방시설의 노후도 및 교체시기 예측을 통해 화재발생시 소방시설의 오작동을 미연에 방지할 수 있고, 건축물 종류와 공간특성별 설치가이드에 따라 화재감지기를 구성하되, 화재발생시 화재유형별로 상황전파/방송을 수행하고, 소방대원 단말기로 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 전송함으로써, 비화재보 발생을 억제하고, 화재유형별 최적 대피를 유도하며, 소방대원이 및 공간정보를 인지해 즉각적이고 빠른 화재진압 및 구호조치가 가능한 이점이 있다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등 물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
S: 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템
10: 감시대상 건축물
11: 소방시설
12: 관리자 단말기
20: 관할소방서
21: 소방대원 단말기
100: 모니터링서버
102: 수집부
104: 감시부
106: 표준화부
200: 분석서버
202: 추출부
204: 학습부
206: 분석부
300: 관리서버
302: 알림부
304: 3D 정보부
306: 시설관리부

Claims (4)

  1. 감시대상 건축물에 구비된 소방시설들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신하는 이중감지를 통해 소방시설들의 작동상태를 모니터링하여 소방시설 감시정보를 생성하는 모니터링서버;
    상기 소방시설 감시정보로부터 실화재 판단을 위한 특징데이터를 추출하고, 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 기계학습을 통해 화재정보 및 비화재보로 분류하고, 특징데이터 분석을 통해 소방시설에 대한 노후도 분석정보, 교체시기 분석정보 및 비화재보 분석정보를 생성하는 분석서버; 및
    상기 화재정보를 연계된 관할소방서(20)로 전송하고, 데이터베이스로부터 화재발생 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 색인하여 관할소방서의 소방대원 단말기로 전송하는 관리서버를
    포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모니터링서버는,
    상기 감시대상 건축물에 구비된 소방시설들로부터 실시간으로 상태정보 및 음장정보를 수신하는 수집부; 및
    상기 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위 이내인 경우 비화재보인 것으로 판단하고, 상기 상태정보 및 음장정보가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 경우 감시대상 건축물의 식별ID, 소방시설의 식별ID, 및 감지시간을 포함하는 소방시설 감시정보를 생성하는 감시부를 포함하되,
    상기 상태정보는 소방시설이 감지한 센서 데이터 및 CCTV를 통해 촬영된 불꽃 영상 데이터를 포함하고, 상기 음장정보는 감시대상 건축물의 특정 공간에 발생시킨 음장의 스팩트럼 변화량에 따른 움직임 데이터 및 온도 변화량 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분석서버는,
    상기 모니터링서버로부터 수신한 소방시설 감시정보에 포함된 수치, 텍스트, 이미지 또는 영상으로부터 실화재 판단을 위한 유효데이터를 특징데이터로 추출하는 추출부;
    상기 특징데이터를 신경망의 입력데이터로 넣어 딥러닝에 의한 기계학습을 수행하고, 출력데이터를 데이터베이스에 저장하여 감시대상 건축물 또는 소방시설별로 관리하는 학습부; 및
    상기 특징데이터와 출력데이터를 비교하여 기 설정된 편차가 기준범위 이내인 경우 감시대상 건축물에 실화재가 발생한 것으로 판단하여 화재정보를 생성하는 분석부를
    포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관리서버는,
    상기 분석서버로부터 수신한 화재정보를 연계된 관할소방서로 전송하고, 화재진압을 위해 배정된 소방대원 단말기 식별정보를 수신하는 알림부;
    상기 화재정보에 포함된 감시대상 건축물의 3D 스캐닝 공간 모델링 데이터를 데이터베이스로부터 색인하여 소방대원 단말기로 전송하는 3D 정보부; 및
    상기 분석서버로부터 수신한 노후도 및 교체시기 점검 데이터를 소방시설별로 분류하여 데이터베이스에 저장 및 관리하고, 상기 감시대상 건축물의 소방시설 각각에 대한 교체주기를 갱신하여 관리자 단말기로 전송하는 시설관리부를
    포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 건축물 화재 예방 대응 시스템.
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