KR20210126942A - 스마트 위험 감지 시스템 - Google Patents

스마트 위험 감지 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20210126942A
KR20210126942A KR1020200044657A KR20200044657A KR20210126942A KR 20210126942 A KR20210126942 A KR 20210126942A KR 1020200044657 A KR1020200044657 A KR 1020200044657A KR 20200044657 A KR20200044657 A KR 20200044657A KR 20210126942 A KR20210126942 A KR 20210126942A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
risk
data
measurement
detection system
illuminance
Prior art date
Application number
KR1020200044657A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102466682B1 (ko
Inventor
고진욱
Original Assignee
고진욱
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 고진욱 filed Critical 고진욱
Priority to KR1020200044657A priority Critical patent/KR102466682B1/ko
Publication of KR20210126942A publication Critical patent/KR20210126942A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102466682B1 publication Critical patent/KR102466682B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/16—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0225—Monitoring making use of different thresholds, e.g. for different alarm levels
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/10—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using wireless transmission systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Abstract

스마트 위험 감지 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 지형 지물에 설치되어 상기 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성되는 주변 상태 측정부; 상기 주변 상태 측정부에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 상기 측정 데이터를 분류 처리하는 측정 데이터 처리부; 상기 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하는 측정 데이터 분석부; 및 상기 측정 데이터 분석부에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하는 위험도 판단부;를 포함한다.

Description

스마트 위험 감지 시스템{Smart danger detection system}
본 발명은 위험 감지 시스템에 관한 것으로, 특히, CCTV 등의 영상에 의존하지 않고 보다 저렴하고 개인정보를 보호할 수 있는 센서를 이용한 스마트 위험 감지 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 개인의 주거지와 다수의 주거민이 이용하는 주거지에서 발생하는 범죄의 위험을 방지하기 위해 다양한 건물 및 골목 등에는 CCTV가 설치되어 운영되고 있다.
그러나, 이러한 CCTV만을 운용하여 범죄를 방지하고 관찰하는 방법은 사생활 침해 소지가 있는 영상 정보에 의존해야 하며, 사건 발생 상황이나, 사건 발생 후 범인 식별 등 현재와 이후 시점의 채증이 필요하다는 문제점이 존재한다.
또, 잠재된 위험이나 범죄를 예비하는 상황을 관측하기 위해서는 지속적으로 CCTV 영상을 확인하여야 하는 책임자가 필요하다는 문제점이 존재한다.
한국등록특허 제10-1417930호
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 CCTV에 의지하지 않고, 주변의 범죄 위험 요소를 인식하고 감지할 수 있는 스마트 위험 감지 시스템을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 스마트 위험 감지 시스템이 제공된다. 상기 스마트 위험 감지 시스템은, 지형 지물에 설치되어 상기 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성되는 주변 상태 측정부; 상기 주변 상태 측정부에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 상기 측정 데이터를 분류 처리하는 측정 데이터 처리부; 상기 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하는 측정 데이터 분석부; 및 상기 측정 데이터 분석부에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하는 위험도 판단부;를 포함한다.
상기 주변 상태 측정부는, 주변 온도를 측정하는 온도 측정 센서; 주변 밝기를 측정하는 조도 측정 센서; 주변 소음을 측정하는 음향 측정 센서; 및 주변 인적을 감지하는 인체 감지 센서;를 포함하도록 형성될 수 있다.
상기 주변 상태 측정부는, 기 설정된 시간 간격으로 데이터를 측정하여 상기 측정 데이터를 생성하도록 형성될 수 있다.
상기 측정 데이터 처리부는, 상기 주변 상태 측정부를 통해 측정된 상기 측정 데이터를 와이파이 또는 지그비 등의 무선 통신네트워크를 이용하여 전달받도록 형성될 수 있다.
상기 측정 데이터 처리부는, 상기 측정 데이터를 온도 데이터, 조도 데이터, 음향 데이터 및 인체 감지 데이터로 분류 처리하도록 형성되며, 상기 측정 데이터는, 측정 값과 함께 측정 시간 및 측정 위치를 포함하도록 형성될 수 있다.
상기 측정 데이터 분석부는, 상기 온도 데이터를 분석하도록 형성되는 온도 데이터 분석 모듈; 상기 조도 데이터를 분석하도록 형성되는 조도 데이터 분석 모듈; 및 상기 음향 데이터를 분석하도록 형성되는 음향 데이터 분석 모듈;을 포함하도록 형성되며, 상기 각각의 모듈은 서로 다른 기 설정된 상기 알고리즘을 사용하여 온도 이벤트, 조도 이벤트 및 음향 이벤트를 생성할 수 있다.
상기 온도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 1을 이용하여 온도 이벤트를 정의할 수 있다.
수학식 1
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
Figure pat00006
,
Figure pat00007
,
Figure pat00008
(여기서,
Figure pat00009
: 온도 이벤트 집합,
Figure pat00010
: 비정상적 온도에 대한 이벤트 상수,
Figure pat00011
: 비정상적 온도 변화(급격한 증가 및 급격한 감소)에 대한 이벤트 상수)
상기 조도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 2를 이용하여 조도 이벤트를 정의할 수 있다.
수학식 2
Figure pat00012
Figure pat00013
Figure pat00014
Figure pat00015
Figure pat00016
Figure pat00017
(여기서,
Figure pat00018
: 조도 이벤트 집합,
Figure pat00019
: 비정상적인 조도에 대한 이벤트상수,
Figure pat00020
: 비정상적인 조도 변화에 대한 이벤트상수,
Figure pat00021
Figure pat00022
)
상기 음향 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 3을 이용하여 음향 이벤트를 정의할 수 있다.
수학식 3
Figure pat00023
Figure pat00024
Figure pat00025
Figure pat00026
Figure pat00027
Figure pat00028
(여기서,
Figure pat00029
: 음향 이벤트 집합,
Figure pat00030
: 비정상적인 음향 값에 대한 이벤트 상수,
Figure pat00031
: 비정상적인 음향 값 변화에 대한 이벤트 상수,
Figure pat00032
,
Figure pat00033
,
Figure pat00034
)
상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 4를 이용하여 상기 단순 위험도를 결정할 수 있다.
수학식 4
Figure pat00035
Figure pat00036
Figure pat00037
(여기서,
Figure pat00038
: n번째 센서 데이터 집합,
Figure pat00039
: n번째 조도 센서가 인식한 조도 값,
Figure pat00040
: n번째 음향 센서가 인식한 음향 값,
Figure pat00041
: n번째 인체 감지 센서가 인식한 인체 감지 값,
Figure pat00042
: 센서의 위치 및 측정 시각,
Figure pat00043
: 매개함수,
Figure pat00044
: 단순 위험도 함수)
상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 5를 이용하여 상기 가중치 위험도를 결정할 수 있다.
수학식 5
Figure pat00045
Figure pat00046
(여기서,
Figure pat00047
: 가중 매개함수,
Figure pat00048
: 가중치 위험도, N : 지역 평균 우동인구, k : 매 시간 참여를 통해 전송된 값의 수)
상기 위험도 판단부에서 결정된 상기 가중치 위험도를 이용하여 위험 등급을 결정하는 위험 등급 결정부;를 더 포함할 수 있다.
상기 위험 등급 결정부는, 상기 가중치 위험도가 속하는 기 설정된 범위에 따라 안전, 주의 및 위험의 3 등급의 위험 등급을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 사생활 침해가 발생할 여지가 있는 영상 정보를 사용하지 않음으로써 개인의 사생활을 보호할 수 있는 효과가 있다.
또, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 영상을 지속적으로 관찰하여야 하는 관찰자가 필요하지 않고, 위험도가 변화하는 경우에만 사용자에게 알람을 제공함으로써 인력의 효율적인 배치가 가능한 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템은, 종래의 CCTV 감시 시스템보다 저렴한 가격으로 공간의 위험도를 확인할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 주변 상태 측정부의 (a) 구성을 나타낸 블록도 및 (b) 설치 형태의 일 예를 나타낸 도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터 분석부의 구성을 나타낸 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 주변 상태 측정부의 (a) 구성을 나타낸 블록도 및 (b) 설치 형태의 일 예를 나타낸 도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터 분석부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템(100)은, 주변의 위험도를 검출해 내기 위해 주변 상태 측정부(110), 측정 데이터 처리부(120), 측정 데이터 분석부(130), 위험도 판단부(140) 및 위험 등급 결정부(150)를 포함하도록 형성된다.
주변 상태 측정부(110)는, 지형 지물에 설치되어 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성된다. 이를 위해 주변 상태 측정부(110)는 도 2a에 도시된 바와 같이 온도 측정 센서(210), 조도 측정 센서(220), 음향 측정 센서(230) 및 인체 감지 센서(240)를 포함하도록 형성될 수 있다.
온도 측정 센서(210)는 주변 온도를 측정하기 위해 형성되며, 조도 측정 센서(220)는 주변 밝기를 측정하기 위해 형성되고, 음향 측정 센서(230)는 주변 소음을 측정하기 위해 형성되며, 인체 감지 센서(240)는 주변 인적을 감지하기 위해 형성된다.
도 2b를 참고하면, 주변 상태 측정부(110)는, 주변 상태 정보를 획득하기 위해 일 예로 담장(250)에 설치될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 상태 측정부(110)는, 담장(250)에 복수개(A 내지 D)가 형성될 수 있다. 이는, 주변 상태 정보를 보다 세밀하게 획득하기 위함이며, 사용자의 필요에 따라 설치되는 개수가 변경될 수 있다.
주변 상태 측정부(110)에 포함된 센서(210 내지 240)들은, 각각 기 설정된 시간 간격으로 데이터를 측정하여 측정 데이터를 생성한다. 이때, 측정 데이터에는 데이터를 측정한 센서(210 내지 240)의 순서(A 내지 D) 정보인 위치 정보 및 측정한 시간 정보가 더 포함될 수 있다.
측정 데이터 처리부(120)는, 주변 상태 측정부(110)에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 측정 데이터를 분류 처리하도록 형성된다. 이때, 측정 데이터 처리부(120)는 주변 상태 측정부(110)와 와이파이 또는 지그비 등으로 대표되는 무선 통신 네트워크를 이용하여 연결되어 측정 데이터를 전달받도록 형성될 수 있다.
이는, 유선 통신을 사용하는 경우의 복수개의 주변 상태 측정부(110)와의 연결 및 통신 유지 관리에 대한 비용 증가 및 주변 상태 측정부(110)의 설치 위치가 제한된다는 단점을 극복하기 위한 구성이다.
측정 데이터 처리부(120)는 측정 데이터를 분류 처리하여 주변 상태 측정부(110)에 포함된 센서의 종류에 따라 측정 데이터를 온도 데이터, 조도 데이터, 음향 데이터 및 인체 감지 데이터 중 어느 하나로 분류할 수 있다.
측정 데이터 분석부(130)는 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하도록 형성된다.
이를 위해 측정 데이터 분석부(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 온도 데이터 분석 모듈(310), 조도 데이터 분석 모듈(320) 및 음향 데이터 분석 모듈(330)을 포함하도록 형성된다.
온도 데이터 분석 모듈(310)은 온도 데이터를 분석하여 온도 이벤트를 생성하도록 형성되고, 조도 데이터 분석 모듈(320)은 조도 데이터를 분석하여 조도 이벤트를 생성하도록 형성되며, 음향 데이터 분석 모듈(330)은 음향 데이터를 분석하여 음향 이벤트를 생성하도록 형성된다.
이때, 각각의 분석 모듈(310 내지 330)은 기 설정된 서로 다른 알고리즘을 이용하여 각각의 이벤트를 생성할 수 있다.
온도 데이터 분석 모듈(310)은, 하기 수학식 1의 온도 이벤트 정의 알고리즘을 이용하여 온도 이벤트를 정의한다.
Figure pat00049
Figure pat00050
Figure pat00051
Figure pat00052
Figure pat00053
Figure pat00054
,
Figure pat00055
,
Figure pat00056
(여기서,
Figure pat00057
: 온도 이벤트 집합,
Figure pat00058
: 비정상적 온도에 대한 이벤트 상수,
Figure pat00059
: 비정상적 온도 변화(급격한 증가 및 급격한 감소)에 대한 이벤트 상수)
또, 조도 데이터 분석 모듈(320)은, 하기 수학식 2의 조도 이벤트 정의 알고리즘을 이용하여 조도 이벤트를 정의한다.
Figure pat00060
Figure pat00061
Figure pat00062
Figure pat00063
Figure pat00064
Figure pat00065
(여기서,
Figure pat00066
: 조도 이벤트 집합,
Figure pat00067
: 비정상적인 조도에 대한 이벤트상수,
Figure pat00068
: 비정상적인 조도 변화에 대한 이벤트상수,
Figure pat00069
Figure pat00070
)
마지막으로, 음향 데이터 분석 모듈(330)은, 하기 수학식 3의 음향 이벤트 정의 알고리즘을 이용하여 음향 이벤트를 정의한다.
Figure pat00071
Figure pat00072
Figure pat00073
Figure pat00074
Figure pat00075
Figure pat00076
(여기서,
Figure pat00077
: 음향 이벤트 집합,
Figure pat00078
: 비정상적인 음향 값에 대한 이벤트 상수,
Figure pat00079
: 비정상적인 음향 값 변화에 대한 이벤트 상수,
Figure pat00080
,
Figure pat00081
,
Figure pat00082
)
위험도 판단부(140)는 측정 데이터 분석부(130)에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하도록 형성된다.
단순 위험도는, 이론적으로 정의된 데이터 모델이며, 이러한 데이터 모델을 벗어나는 경우를 대비하기 위해 적응적 데이터 분석을 수행한 결과물인 가중치 위험도를 더 사용할 수 있다.
위험도 판단부(140)는 분석 데이터를 전달받아 단순 위험도를 하기 수학식 4를 이용하여 결정할 수 있다.
Figure pat00083
Figure pat00084
Figure pat00085
(여기서,
Figure pat00086
: n번째 센서 데이터 집합,
Figure pat00087
: n번째 조도 센서가 인식한 조도 값,
Figure pat00088
: n번째 음향 센서가 인식한 음향 값,
Figure pat00089
: n번째 인체 감지 센서가 인식한 인체 감지 값,
Figure pat00090
: 센서의 위치 및 측정 시각,
Figure pat00091
: 매개함수,
Figure pat00092
: 단순 위험도 함수)
위험도 판단부(140)는, 또, 하기 수학식 5를 이용하여 가중치 위험도를 더 결정할 수 있다.
수학식 5
Figure pat00093
Figure pat00094
(여기서,
Figure pat00095
: 가중 매개함수, Dn : 단순 위험도,
Figure pat00096
: 가중치 위험도, N : 지역 평균 우동인구, k : 매 시간 참여를 통해 전송된 값의 수)
위험 등급 결정부(150)는, 위험도 판단부에서 결정된 가중치 위험도를 이용하여 위험 등급을 결정하도록 형성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 위험 감지 시스템(100)은, 위험 등급 결정부(150)를 사용하지 않고, 상기 수학식 5를 이용하여 획득된 가중치 위험도만을 이용하여 사용자에게 위험영역을 출력할 수도 있지만, 보다 직관적으로 위험영역을 사용자에게 제공하기 위하여 위험 등급 결정부(150)를 더 사용할 수도 있다.
위험 등급 결정부(150)는, 위험도 판단부(140)에서 가중치 위험도를 획득하면, 기 설정된 범위를 불러와 가중치 위험도가 기 설정된 범위 중 어느 범위에 포함되는지 확인하고, 해당 범위의 위험 등급을 사용자에게 출력하도록 형성될 수 있다.
이때, 일 예로 위험 등급 결정부(150)는, 3개의 범위를 기 설정된 범위로 정의 할 수 있으며, 각각의 범위는 안전 등급, 주의 등급 및 위험 등급으로 설정될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.
100 : 스마트 위험 감지 시스템 110 : 주변 상태 측정부
120 : 측정 데이터 처리부 130 : 측정 데이터 분석부
140 : 위험도 판단부 150 : 위험 등급 결정부
210 : 온도 측정 센서 220 : 조도 측정 센서
230 : 음향 측정 센서 240 : 인체 감지 센서
250 : 담장 310 : 온도 데이터 분석 모듈
320 : 조도 데이터 분석 모듈 330 : 음향 이벤트 분석 모듈

Claims (13)

  1. 지형 지물에 설치되어 상기 지형 지물의 주변의 상태를 측정하기 위해 적어도 하나의 측정 센서를 포함하도록 형성되는 주변 상태 측정부;
    상기 주변 상태 측정부에서 획득한 측정 데이터를 전달받아 상기 측정 데이터를 분류 처리하는 측정 데이터 처리부;
    상기 측정 데이터 처리부에서 분류 처리된 분류 데이터를 기 설정된 알고리즘을 이용하여 각각 분석하는 측정 데이터 분석부; 및
    상기 측정 데이터 분석부에서 분석된 분석 데이터를 이용하여 단순 위험도 및 가중치 위험도를 결정하는 위험도 판단부;를 포함하는 스마트 위험 감지 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 주변 상태 측정부는,
    주변 온도를 측정하는 온도 측정 센서;
    주변 밝기를 측정하는 조도 측정 센서;
    주변 소음을 측정하는 음향 측정 센서; 및
    주변 인적을 감지하는 인체 감지 센서;를 포함하도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 주변 상태 측정부는, 기 설정된 시간 간격으로 데이터를 측정하여 상기 측정 데이터를 생성하도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 측정 데이터 처리부는, 상기 주변 상태 측정부를 통해 측정된 상기 측정 데이터를 와이파이 또는 지그비 등의 무선 통신네트워크를 이용하여 전달받도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 측정 데이터 처리부는,
    상기 측정 데이터를 온도 데이터, 조도 데이터, 음향 데이터 및 인체 감지 데이터로 분류 처리하도록 형성되며,
    상기 측정 데이터는, 측정 값과 함께 측정 시간 및 측정 위치를 포함하도록 형성되는 스마트 위험 감지 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 측정 데이터 분석부는,
    상기 온도 데이터를 분석하도록 형성되는 온도 데이터 분석 모듈;
    상기 조도 데이터를 분석하도록 형성되는 조도 데이터 분석 모듈; 및
    상기 음향 데이터를 분석하도록 형성되는 음향 데이터 분석 모듈;을 포함하도록 형성되며,
    상기 각각의 모듈은 서로 다른 기 설정된 상기 알고리즘을 사용하여 온도 이벤트, 조도 이벤트 및 음향 이벤트를 생성하는 스마트 위험 감지 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 온도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 1을 이용하여 온도 이벤트를 정의하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 1
    Figure pat00097

    Figure pat00098

    Figure pat00099

    Figure pat00100

    Figure pat00101

    Figure pat00102
    ,
    Figure pat00103
    ,
    Figure pat00104

    (여기서,
    Figure pat00105
    : 온도 이벤트 집합,
    Figure pat00106
    : 비정상적 온도에 대한 이벤트 상수,
    Figure pat00107
    : 비정상적 온도 변화(급격한 증가 및 급격한 감소)에 대한 이벤트 상수)
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 조도 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 2를 이용하여 조도 이벤트를 정의하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 2
    Figure pat00108

    Figure pat00109

    Figure pat00110

    Figure pat00111

    Figure pat00112

    Figure pat00113

    (여기서,
    Figure pat00114
    : 조도 이벤트 집합,
    Figure pat00115
    : 비정상적인 조도에 대한 이벤트상수,
    Figure pat00116
    : 비정상적인 조도 변화에 대한 이벤트상수,
    Figure pat00117
    Figure pat00118
    )
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 음향 데이터 분석 모듈은, 하기 수학식 3을 이용하여 음향 이벤트를 정의하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 3
    Figure pat00119

    Figure pat00120

    Figure pat00121

    Figure pat00122

    Figure pat00123

    Figure pat00124

    (여기서,
    Figure pat00125
    : 음향 이벤트 집합,
    Figure pat00126
    : 비정상적인 음향 값에 대한 이벤트 상수,
    Figure pat00127
    : 비정상적인 음향 값 변화에 대한 이벤트 상수,
    Figure pat00128
    ,
    Figure pat00129
    ,
    Figure pat00130
    )
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 4를 이용하여 상기 단순 위험도를 결정하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 4
    Figure pat00131

    Figure pat00132

    Figure pat00133

    (여기서,
    Figure pat00134
    : n번째 센서 데이터 집합,
    Figure pat00135
    : n번째 조도 센서가 인식한 조도 값,
    Figure pat00136
    : n번째 음향 센서가 인식한 음향 값,
    Figure pat00137
    : n번째 인체 감지 센서가 인식한 인체 감지 값,
    Figure pat00138
    : 센서의 위치 및 측정 시각,
    Figure pat00139
    : 매개함수,
    Figure pat00140
    : 단순 위험도 함수)
  11. 제10항에 있어서,
    상기 위험도 판단부는, 하기 수학식 5를 이용하여 상기 가중치 위험도를 결정하는 스마트 위험 감지 시스템.
    수학식 5
    Figure pat00141

    Figure pat00142

    (여기서,
    Figure pat00143
    : 가중 매개함수,
    Figure pat00144
    : 가중치 위험도, N : 지역 평균 우동인구, k : 매 시간 참여를 통해 전송된 값의 수)
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 위험도 판단부에서 결정된 상기 가중치 위험도를 이용하여 위험 등급을 결정하는 위험 등급 결정부;를 더 포함하는 스마트 위험 감지 시스템.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 위험 등급 결정부는, 상기 가중치 위험도가 속하는 기 설정된 범위에 따라 안전, 주의 및 위험의 3 등급의 위험 등급을 결정하는 스마트 위험 감지 시스템.
KR1020200044657A 2020-04-13 2020-04-13 스마트 위험 감지 시스템 KR102466682B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200044657A KR102466682B1 (ko) 2020-04-13 2020-04-13 스마트 위험 감지 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200044657A KR102466682B1 (ko) 2020-04-13 2020-04-13 스마트 위험 감지 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210126942A true KR20210126942A (ko) 2021-10-21
KR102466682B1 KR102466682B1 (ko) 2022-11-15

Family

ID=78268991

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200044657A KR102466682B1 (ko) 2020-04-13 2020-04-13 스마트 위험 감지 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102466682B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090072429A (ko) * 2007-12-28 2009-07-02 울산광역시 제조업의 산업안전재해 예측 방법
KR101417930B1 (ko) 2014-02-03 2014-07-10 주식회사 사라다 Cctv 감시장치 지능형 관제시스템
KR102021929B1 (ko) * 2018-05-15 2019-09-17 주식회사 이엠따블유 범죄 위험 알림 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090072429A (ko) * 2007-12-28 2009-07-02 울산광역시 제조업의 산업안전재해 예측 방법
KR101417930B1 (ko) 2014-02-03 2014-07-10 주식회사 사라다 Cctv 감시장치 지능형 관제시스템
KR102021929B1 (ko) * 2018-05-15 2019-09-17 주식회사 이엠따블유 범죄 위험 알림 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102466682B1 (ko) 2022-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3779911A1 (en) Method and system for monitoring fire
CN108734055B (zh) 一种异常人员检测方法、装置及系统
US9398352B2 (en) Methods, apparatus, and systems for monitoring transmission systems
US9852342B2 (en) Surveillance system
KR102407327B1 (ko) 화재감지장치 및 이를 포함하는 화재감지시스템
CN111582006A (zh) 一种视频分析方法及装置
US20090195382A1 (en) Video sensor and alarm system and method with object and event classification
JP2013131153A (ja) 自律型防犯警戒システム及び自律型防犯警戒方法
CN113011833A (zh) 施工现场的安全管理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107564215B (zh) 一种周界安防系统和方法
KR20160085033A (ko) 학습형 다중센서 재난감지 시스템과 그 방법
KR102015959B1 (ko) 사물 인터넷 카메라를 이용하는 딥러닝 기반의 지능형 방범 시스템 및 그의 처리 방법
US20210364356A1 (en) System and method for using artificial intelligence to enable elevated temperature detection of persons using commodity-based thermal cameras
KR20190130801A (ko) 단독형 화재 경보기와 가시광선 카메라를 이용하는 융합형 화재 경보 시스템
KR20190044867A (ko) 독거 세대 관제 장치
KR100896012B1 (ko) 소음 측정을 이용한 보안감시 시스템 및 그 방법
KR20090132869A (ko) 음성인식을 이용한 방범 방법 및 시스템
KR102233679B1 (ko) Ess 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법
CN110222216B (zh) 多功能智能防卫系统
KR102466682B1 (ko) 스마트 위험 감지 시스템
CN108362382A (zh) 一种热成像监控方法及其监控系统
CN110120142B (zh) 一种火灾烟雾视频智能监控预警系统及预警方法
KR102638693B1 (ko) 위치 기반 생체정보 모니터링 시스템 및 방법
KR20230102532A (ko) 시계열 데이터 예측 기법과 이미지 분류를 적용한 화재 판별 시스템 및 방법
KR20220055847A (ko) 신속대피를 위한 재난발생 감지방법 및 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant