KR20220051521A - 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR20220051521A
KR20220051521A KR1020200135027A KR20200135027A KR20220051521A KR 20220051521 A KR20220051521 A KR 20220051521A KR 1020200135027 A KR1020200135027 A KR 1020200135027A KR 20200135027 A KR20200135027 A KR 20200135027A KR 20220051521 A KR20220051521 A KR 20220051521A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
fire
data
virtual
zones
indoor temperature
Prior art date
Application number
KR1020200135027A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102492682B1 (ko
Inventor
김선미
윤성환
Original Assignee
주식회사 케이티
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 주식회사 케이티 filed Critical 주식회사 케이티
Priority to KR1020200135027A priority Critical patent/KR102492682B1/ko
Publication of KR20220051521A publication Critical patent/KR20220051521A/ko
Priority to KR1020230008766A priority patent/KR20230019896A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102492682B1 publication Critical patent/KR102492682B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/06—Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Fire Alarms (AREA)

Abstract

화재 감지 방법은 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 단계; 상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하는 단계; 및 상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 단계를 포함한다.

Description

가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램{METHOD, SERVER AND COMPUTER PROGRAM FOR DETECTING FIRE BASED ON VIRTUAL SENSOR}
본 발명은 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
일반적으로, 건물에서 화재 발생을 감지하기 위해, 건물의 구역 별로 화재 감지기를 설치하여 열 및 연기 발생이 감지되면 스프링클러와 같은 자동식 소화 장치를 가동시키거나, 화재 발생 수신반을 통해 피난을 유도하는 방식으로 초기 소화 작업이 진행되고 있다.
그러나, 기축의 경우, 화재 감지기의 설비 노후화로 화재 감지 성능이 저하된 경우가 많아 비화재 오탐지 경보가 종종 발생하고 있다.
또한, 자동식 소화 장치도 노후화되어 화재 발생 시 자동식 소화 장치가 작동되지 않을 확률이 있어 인명 피해 및 재산 피해가 발생할 수 있다.
이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허공보 제10-2084376호는 소방 시설의 화재 감지기 자동 원격 점검 방법을 개시하고 있다. 선행기술의 소방 시설의 화재 감지기 자동 원격 점검 방법은 화재 감지기들의 센싱값을 취득하여 센싱값이 설정된 정상 범위를 벗어나는 경우, 해당 화재 감지기를 이상 감지기로 선별하여 원격 점검을 수행하고, 원격 점검 결과 리포트를 출력하여 이상 감지기가 존재하는 경우 알람 처리할 수 있다.
그러나, 선행기술의 소방 시설의 화재 감지기 자동 원격 점검 방법은, 전술한 바와 같이, 화재 감지기의 노후화로 인한 오작동에 대한 문제점을 해결할 수 있는 방안이 마련되어 있지 않다.
한국등록특허공보 제10-2084376호 (2020. 2. 26. 등록) 한국공개특허공보 제10-2016-0097779호 (2016. 8. 18. 공개)
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 건물에 설치된 화재 감지기의 감지 정확성을 점검하고 보완할 수 있는 화재 감지 방법을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 가상 센서 기반 화재 감지 방법에 있어서, 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 단계; 상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하는 단계; 및 상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 단계를 포함하는 화재 감지 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는, 가상 센서 기반 화재 감지 서버에 있어서, 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하는 가상 화재 예상 경보 생성부; 및 상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 화재 감지부를 포함하는 것인, 화재 감지 서버를 제공할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예는, 가상 센서에 기반하여 화재를 감지하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하고, 상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하고, 상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 건물의 구역별로 설치된 화재 경보기로부터 수집한 데이터를 분석하고, 건물의 기계 설비 센서 데이터 및 건물 운영 데이터, 기상 데이터를 종합적으로 분석하여, 건물에 설치된 화재 경보기의 감지 정확성을 점검하고 보완할 수 있는 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 건물의 기설정된 공간을 화재 발생 가능성에 따라 구분하여 화재 발생 가능성이 높은 곳은 싱글 인터로크(Single Interlock) 방식으로 화재를 감지하고, 화재 발생 가능성이 낮은 곳은 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 구분하여 건물 내의 화재 및 화재 발생 가능성을 효율적으로 감지할 수 있는 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 서버의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 서버의 각 구성을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 구역별 실내 온도 예측 결과를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 구역별 가상의 연소 생성물을 감지하기 위한 예시적인 도면이고, 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 구역별 가상의 열을 감지하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지부에서 복합 판정부를 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 방법의 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 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.
명세서 전체에서, 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. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 서버의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 서버의 각 구성을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 1을 참조하면, 화재 감지 서버(100)는 데이터 수집부(110), 가상 화재 예상 경보 생성부(120) 및 화재 감지부(130)를 포함할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 화재 경보부(110-1), 센서부(110-2), 건물 운영부(110-3) 및 구역 분할부(110-4)를 포함할 수 있고, 가상 화재 예상 경보 생성부(120)는 실내 온도 예측부(120-1), 가상의 연소 생성물 감지부(120-2) 및 가상의 열 감지부(120-3)를 포함할 수 있고, 화재 감지부(130)는 복합 판정부(130-1)를 포함할 수 있다. 화재 감지 서버(100)에 의하여 제어될 수 있는 구성요소들을 예시적으로 도시한 것이다.
도 1의 화재 감지 서버(100)의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 서버(100)는 건물의 구역별로 설치된 화재 경보기로부터 수집한 데이터를 분석하고, 건물의 기계 설비 센서 데이터 및 건물 운영 데이터, 기상 예보 기관으로부터 수집한 기상 데이터를 종합적으로 분석하여 건물에 설치된 화재 경보기의 감지 정확성을 점검하고 보완함으로써 화재 감지의 오탐 및 실탐 검출 오류를 개선하고 건물 내의 화재 및 화재 발생 가능성을 보다 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 화재 감지 서버(100)는 건물의 구역별로 실내 온도를 예측하고, 이산화탄소(CO2) 농도 변화율을 도출하고, 가상의 연소 생성물 및 가상의 열을 감지하여 건물 내의 화재 및 화재 발생 가능성을 보다 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 화재 감지 서버(100)는 건물의 기설정된 공간을 화재 발생 가능성에 따라 구분하고, 기설정된 공간을 싱글 인터로크(Single Interlock) 방식 및 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재 및 화재 발생 가능성을 효율적으로 감지할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집부(110)는 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집할 수 있다.
예를 들어, 데이터 수집부(110)는 관리하고자 하는 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터 및 건물 운영 데이터를 함께 맵핑할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 복수의 구역별로 화재 경보 데이터, 센서 데이터 및 건물 운영 데이터를, 예를 들어 XML 방식으로 맵핑하여, 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터 및 건물 운영 데이터를 실시간으로 용이하게 관리하고 분석할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(110)는 현장 설비 시스템과 연동되는 건물 게이트웨이와 연동된 로(raw)데이터를 저장할 수 있다.
예를 들어, 화재 경보부(110-1)는 복수의 구역별로 배치된 화재 감지기, 알람 밸브 및 발신기 등으로부터 생성된 화재 경보 신호를 포함하는 화재 경보 데이터를 저장할 수 있다. 여기서, 화재 경보 데이터는 건물 게이트웨이와 연동되어 있을 수 있다.
센서부(110-2)는 BAS(Building Automation System)로부터 센서 데이터를 수집할 수 있다. 센서 데이터는 복수의 구역별로 설치된 기계 설비 센서기를 통해 수집된 구역별 온도, 습도, 이산화탄소(CO2) 및 일산화탄소(CO) 등에 대한 정보를 포함할 수 있고, 건물 게이트웨이와 연동될 수 있다.
건물 운영부(110-3)는 FMS(Facility Management System)로부터 건물 운영 데이터를 수집할 수 있다. 건물 운영 데이터는 FMS로부터 수집한 근무 시간, 근무일 또는 휴일과 같은 근무 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 데이터 수집부(110)는 기상 예보 기관으로부터 외기 온도, 습도 및 외기 온도 예측값 및 외기 습도 예측값 등을 포함하는 과거 및 실시간 기상 데이터를 수집하여 저장할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 화재 예상 경보 생성부(120)는 데이터 수집부(110)로부터의 센서 데이터(211), 건물 운영 데이터(212) 및 기상 데이터(213)에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 가상 화재 예상 경보 생성부(120)는, 실내 온도 예측부(221)를 통해 센서 데이터(211), 건물 운영 데이터(212) 및 기상 데이터(213)를 분석하여 복수의 구역별 실내 온도를 예측하고, 가상의 연소 생성물 감지부(222) 및 가상의 열 감지부(223)를 통해 예측된 실내 온도에 기초하여 복수의 구역별 가상의 연소 생성물 및 가상의 열을 감지하여 가상 화재 예상 경보를 생성할 수 있다.
실내 온도 예측부(221)는 센서 데이터(211), 건물 운영 데이터(212) 및 기상 데이터(213)에 기초하여 복수의 구역별 실내 온도를 예측할 수 있다.
실내 온도 예측부(221)는 과거 센서 데이터(211a), 과거 건물 운영 데이터(212a) 및 과거 기상 데이터(213a)에 대한 선형 회귀(Linear Regression) 분석을 통해 구역별 실내 온도 예측 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 실내 온도 예측부(221)는 구역별 실내 온도를 예측하기 위해 외기온도, 외기습도, 근무여부, D-동시간 실내온도, h-2실내온도 중 적어도 하나를 포함하는 변수(X)들을 동시간 데이터로 정리하고, 종속변수(Y, 시간별 실내 온도 예측 모델)와의 관계를 선형 상관 관계로 모델링하는 선형 회귀 분석을 통해 복수의 구역별 실내 온도 예측 모델을 생성할 수 있다.
실내 온도 예측부(221)는 실시간 센서 데이터(211b), 실시간 건물 운영 데이터(212b) 및 실시간 기상 데이터(213b)를 구역별 실내 온도 예측 모델에 입력하여 구역별 실내 온도를 예측할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 구역별 실내 온도 예측 결과를 나타내는 예시적인 도면이다. 도 3의 (a)는 특정 건물의 10층 B존의 실내 온도 및 실내 온도 예측 결과를 나타내는 예시적인 도면이다. 예를 들어, 실내 온도 예측부(221)는 해당 건물의 10층 B존의 실내 온도('19. 1. 1 0시~'19. 12. 31 23시)를 하기의 수식과 같이 예측할 수 있다.
Y = 1.204717+(0.001564 * 습도)+(0.011211 * 외기온도)+(0.313426 * 근무여부)+(0.149706 * D-1실내온도)+(0.784328 * H-2실내온도
도 3의 (b)는 해당 건물의 24층 B존의 실내 온도 및 실내 온도 예측 결과를 나타내는 예시적인 도면이다. 다른 예를 들어, 실내 온도 예측부(221)는, 해당 건물의 24층 B존의 실내 온도('19. 1. 1 0시~'19. 12. 31 23시)를 하기의 수식과 같이 예측할 수 있다.
Y = 0.926077+(-0.00066 * 습도)+(0.006603 * 외기온도)+(0.111389 * 근무여부)+(0.089498 * D-1실내온도)+(0.86774 * H-2실내온도)
도 3의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 계절별 및 구역별 온도 분포가 매우 상이함을 확인할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 온도 예측부(221)는 실내 온도 예측 모델을 복수의 구역별로 각각 생성하고, 이를 활용하여 구역별 실내 온도를 각각 예측하도록 할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 실내 온도 예측부(221)는 구역별 실내 온도의 예측 결과에 기초하여 구역별 실내 온도 예측 모델을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 실내 온도 예측부(221)는 실시간으로 복수의 구역별 실내 온도, 근무 정보 및 외기 온도, 습도 등에 대한 데이터가 입력되면, 입력된 실시간 데이터(211b, 212b, 213b)에 기초하여 과거 데이터(211a, 212a, 213a)에 기반한 실내 온도 예측 모델을 자동으로 갱신할 수 있다. 이와 같이, 실내 온도 예측부(221)는 실시간 데이터(211b, 212b, 213b)에 기초하여 실내 온도 예측 모델을 갱신함으로써, 구역별 실내 온도의 예측 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 4a는 가상 화재 예상 경보 생성부에서 가상의 연소 생성물 감지부를 통해 가상 화재 예상 경보를 생성하는 예시적인 도면이고, 도 4b는 가상 화재 예상 경보 생성부에서 가상의 열 감지부를 통해 가상 화재 예상 경보를 생성하는 예시적인 도면이다.
가상의 연소 생성물 감지부(410)는, 구역별 실내 온도 및 센서 데이터에 기초하여 복수의 구역별 이산화탄소 농도 변화율(412)을 도출하고, 복수의 구역별 이산화탄소 농도 변화율(412)에 기초하여 복수의 구역별 가상의 연소 생성물을 감지할 수 있다. 여기서, 가상의 연소 생성물 감지부(410)는, 예를 들어, 하기의 수학식 1에 기초하여 구역별 이산화탄소 농도 변화율(412)을 도출할 수 있다.
[수학식 1]
실내CO2 변화율(차분) = (현재 실내CO 2 -이전 실내CO 2 ) / 현재 실내CO 2
상기 수학식 1을 참조하면, 가상의 연소 생성물 감지부(410)는 구역별 이산화탄소 농도의 차분에 기초하여 구역별 이산화탄소 농도 변화율(412)을 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상의 연소 생성물 감지부(410)는 해당 구역의 현재 가상의 연소 생성물 감지 건수(ft)와 이전 가상의 연소 생성물 감지 건수(ft-1)가 같은 경우(411), 해당 구역의 이산화탄소 농도 변화율(412)을 산출할 수 있다.
가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 산출된 이산화탄소 농도 변화율(412)이 기설정된 기준값(d)과 비교하여(413) 산출된 이산화탄소 농도 변화율(412)이 기설정된 기준값(d)보다 큰 경우, 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(414), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(415) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2' 이상인 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성(416)할 수 있다. 한편, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(415) 현재 감지 건수(ft)가 '2' 보다 작은 경우, 현재 감지 건수(ft)를 기존 값으로 두고(416a), 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(418) 할 수 있다.
이후, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 '0'으로 설정(417)하여 더 이상 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(418) 할 수 있다.
한편, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 산출된 이산화탄소 농도 변화율(412)이 기설정된 기준값(d)과 비교하여(413) 산출된 이산화탄소 농도 변화율(412)이 기설정된 기준값(d)보다 작은 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(418) 할 수 있다.
가상의 연소 생성물 감지부(410)는, 해당 구역의 현재 가상의 연소 생성물 감지 건수(ft)와 이전 가상의 연소 생성물 감지 건수(ft-1)가 다른 경우(411), 해당 구역의 이산화탄소 농도(412a)를 기설정된 최고 이산화탄소 농도에 기설정된 값(m)을 더한 값과 비교(413a)할 수 있다. 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 비교(413a) 결과, 해당 구역의 이산화탄소 농도(412a)가 더 큰 경우, 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(414a), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(415) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2' 이상인 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성(416)할 수 있다.
이후, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 '0'으로 설정(417)하여 더 이상 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(418) 할 수 있다.
한편, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 이산화탄소 농도(412a)를 기설정된 최고 이산화탄소 농도에 기설정값(m)을 더한 값과 비교(413a)한 결과, 해당 구역의 이산화탄소 농도(412a)가 더 작은 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(418) 할 수 있다. 또한, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(414a), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(415) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2' 보다 작은 경우 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 기존 값으로 두고(416a), 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(418) 할 수 있다.
가상의 열 감지부(430)는 복수의 구역별 실내 온도 및 센서 데이터에 기초하여 복수의 구역별 실내 온도 변화율(432)을 도출하고, 복수의 구역별 실내 온도 변화율(432)에 기초하여 복수의 구역별 가상의 열을 감지할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상의 열 감지부(430)는, 도 4b를 참조하면, 구역의 현재 가상의 열 감지 건수(ft)와 이전 가상의 열 감지 건수(ft-1)가 같은 경우(431), 해당 구역의 실내 온도 변화율(432)을 산출할 수 있다.
가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 산출된 실내 온도 변화율(432)이 기설정된 기준값(d)과 비교하여(433) 산출된 실내 온도 변화율(432)이 더 큰 경우, 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(434), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(435) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2' 이상인 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성(436) 할 수 있다.
이후, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 '0'으로 설정(437)하여 더 이상 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(438) 할 수 있다.
한편, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 산출된 실내 온도 변화율(432)이 기설정된 기준값(d)과 비교하여(433) 산출된 실내 온도 변화율(432)이 더 적은 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(438) 할 수 있다.
또한, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(434), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(435) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2' 보다 작은 경우, 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 기존 값으로 두고(436a), 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(438) 할 수 있다.
한편, 가상의 열 감지부(430)는, 구역의 현재 구역 감지 건수(ft)와 이전 구역 감지 건수(ft-1)가 다른 경우(431), 해당 구역의 실내 온도(432a)를 기설정된 최고 온도에 기설정값(m)을 더한 값과 비교(433a) 할 수 있다.
가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 비교(433a) 결과, 해당 구역의 실내 온도(432a)가 더 큰 경우, 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(434a), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(435) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2'이상인 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성(436) 할 수 있다.
이 후, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 '0'으로 설정(437)하여 더 이상 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(438) 할 수 있다.
한편, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 실내 온도(432a, 정온)를 기설정된 최고 온도에 기설정값(m)을 더한 값과 비교(433a)한 결과, 해당 구역의 실내 온도(432a)가 더 적은 경우, 해당 구역의 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(438) 할 수 있다.
또한, 가상 화재 예상 경보 생성부(400)는 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)에 1을 더하여(434a), 1을 더한 현재 감지 건수(ft)와 기준값 2를 비교하여(435) 1을 더한 현재 감지 건수(ft)가 '2' 보다 작은 경우, 해당 구역의 현재 감지 건수(ft)를 기존 값으로 두고(436a), 가상 화재 예상 경보를 생성하지 않도록(438) 할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지부에서 복합 판정부를 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 5를 참조하면, 데이터 수집부(510)는 기설정된 공간을 기설정된 화재 발생 기준값에 따라 화재 발생 가능성이 기준값 이상인 실보(失報) 최소화 공간 또는 화재 발생 가능성이 기준값 이하인 비화재보(非火災報) 최소화 공간으로 분할하여 관리하는 구역 분할부(521)를 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 구역 분할부(521)는 화재 발생 가능성에 대한 기준값을 설정하고, 복수의 구역별 화재 발생 가능성을 기준값과 비교하여 기준값 이상인 공간은 화재 발생 가능성이 높은 것으로 판단하여 실보 최소화 공간으로 분류하고, 기준값 이하인 공간은 화재 발생 가능성이 적은 것으로 판단하여 비화재보 최소화 공간으로 분류할 수 있다.
예를 들어, 구역 분할부(521)는 유류 보관실, 통신 장비실, 서버실, 설비실 및 전산실 등과 같이 화재 발생 가능성이 크고 화재 발생시 피해가 클 것으로 예상되는 공간은 실보 최소화 공간으로 구분할 수 있다. 실보 최소화 공간은 오보가 발생할 수 있더라도 작은 현상에서도 화재 발생 및 화재 발생 가능성을 조기에 감지할 수 있도록 한다.
다른 예를 들어, 구역 분할부(521)는 일반 사무실, 복도 및 통로 등과 같이 가연물이 적어 화재 발생 가능성이 적을 것으로 예상되는 공간은 비화재보 최소화 공간으로 구분할 수 있다. 비화재보 최소화 공간은 여러 정황을 살펴보아 화재 발생 및 화재 발생 가능성이 있다고 판정되는 경우에만 가상 화재 경보를 발생시킬 수 있도록 하여 화재 감지의 업무 효율성을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지부(520)는 가상 화재 예상 경보 및 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지할 수 있다. 화재 감지부(510)는 복합 판정부(511)를 포함할 수 있다.
본원에서는 복수의 구역별 특성에 따라 화재 및 화재 가능성을 효율적으로 감지하기 위해, 인터로크(Interlock) 개념을 도입한다. 구체적으로, 복합 판정부(511)는 화재 및 화재 가능성이 큰 실보 최소화 공간은 싱글 인터로크 방식으로 화재를 감지하고, 화재 및 화재 가능성이 적은 비화재보 최소화 공간은 더블 인터로크 방식으로 화재를 감지할 수 있다.
예를 들어, 복합 판정부(511)는 화재 발생 가능성이 높을 것으로 예상되는 실보 최소화 공간에 대해 싱글 인터로크 방식을 사용하여, 화재 경보부(522)에서 생성된 화재 경보 데이터(예: 감지기 경보, 알람 밸브 동작 등) 및 센서부(523), 건물 운영부(524) 및 기상 데이터(525)에 기초하여 생성되는 가상 화재 예상 경보(예: 가상의 열, 가상의 연소 생성물 등)가 하나라도 감지되는 경우, 화재 감지부(510)는 해당 구역은 화재로 판정하여 화재 경보를 발생시킬 수 있다.
다른 예를 들어, 복합 판정부(511)는 화재 발생 가능성이 낮을 것으로 예상되는 비화재보 최소화 공간에 대해 더블 인터로크 방식을 사용하여, 화재 경보부(522)에서 생성된 화재 경보 데이터(예: 감지기 경보, 알람 밸브 동작 등) 및 센서부(523), 건물 운영부(524) 및 기상 데이터(525) 중 적어도 하나에 기초하여 생성되는 가상 화재 예상 경보(예: 가상의 열, 가상의 연소 생성물 등)가 모두 감지되는 경우에만, 화재 감지부(510)는 해당 구역은 화재로 판정하여 화재 경보를 발생시킬 수 있다.
화재 감지부(510)는 화재 경보부(522)에서 화재 경보 데이터가 생성된 경우, 가상의 열 및 가상의 연소 생성물을 포함하는 가상 화재 예상 경보를 함께 활용함으로써, 화재 경보기의 오작동을 검출 및 개선하여 구역별 화재 및 화재 발생 가능성을 정확하게 감지할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 방법의 순서도이다. 도 6에 도시된 화재 감지 방법은 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따라 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 화재 감지 서버(100)에서 가상 센서 기반 화재 감지 방법에도 적용된다.
단계 S610에서 화재 감지 서버는 기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집할 수 있다.
단계 S620에서 화재 감지 서버는 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성할 수 있다.
단계 S630에서 화재 감지 서버는 가상 화재 예상 경보 및 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S610 내지 S630은 본 발명의 구현 예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 1 내지 도 6을 통해 설명된 화재 감지 서버에서 가상 센서 기반 화재 감지 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어들을 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 또한, 도 1 내지 도 6을 통해 설명된 화재 감지 서버에서 가상 센서 기반 화재 감지 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로도 구현될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 화재 감지 서버
110: 데이터 수집부
120: 가상 화재 예상 경보 생성부
130: 화재 감지부

Claims (20)

  1. 가상 센서 기반 화재 감지 방법에 있어서,
    기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 단계;
    상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하는 단계; 및
    상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 단계
    를 포함하는 것인, 화재 감지 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 복수의 구역별 화재 감지 센서 데이터에 기초하여 상기 화재 경보 데이터를 수집하는 단계;
    BAS(Building Automation System)로부터 상기 센서 데이터를 수집하는 단계; 및
    FMS(Facility Management System)로부터 상기 건물 운영 데이터를 수집하는 단계를 포함하는 것인, 화재 감지 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 가상 화재 예상 경보를 생성하는 단계는,
    상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 상기 복수의 구역별 실내 온도 예측 모델을 통해 상기 복수의 구역별 실내 온도를 예측하는 단계를 포함하는, 화재 감지 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 구역별 실내 온도를 예측하는 단계는,
    과거 센서 데이터, 과거 건물 운영 데이터 및 과거 기상 데이터에 대한 선형 회귀(Linear Regression) 분석을 통해 상기 구역별 실내 온도 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 화재 감지 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 복수의 구역별 실내 온도를 예측하는 단계는,
    실시간 센서 데이터, 실시간 건물 운영 데이터 및 실시간 기상 데이터를 상기 구역별 실내 온도 예측 모델에 입력하여 상기 구역별 실내 온도를 예측하는 단계; 및
    상기 구역별 실내 온도의 예측 결과에 기초하여 상기 구역별 실내 온도 예측 모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는, 화재 감지 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 가상 화재 예상 경보를 생성하는 단계는,
    상기 구역별 실내 온도 및 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 복수의 구역별 이산화탄소(CO2) 농도 변화율을 도출하고, 상기 복수의 구역별 이산화탄소 농도 변화율에 기초하여 상기 복수의 구역별 가상의 연소 생성물을 감지하는 단계를 더 포함하는 것인, 화재 감지 방법.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 가상 화재 예상 경보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 구역별 실내 온도 및 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 복수의 구역별 실내 온도 변화율을 도출하고, 상기 복수의 구역별 실내 온도 변화율에 기초하여 상기 복수의 구역별 가상의 열을 감지하는 단계를 더 포함하는 것인, 화재 감지 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 기설정된 공간을 기설정된 화재 발생 기준값에 따라 화재 발생 가능성이 상기 기준값 이상인 실보 최소화 공간 또는 상기 화재 발생 가능성이 상기 기준값 이하인 비화재보 최소화 공간으로 분할하여 관리하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 화재 감지 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 화재를 감지하는 단계는,
    상기 실보 최소화 공간은 상기 싱글 인터로크(Single Interlock) 방식으로 화재를 감지하고, 상기 비화재보 최소화 공간은 상기 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 것인, 화재 감지 방법.
  10. 가상 센서 기반 화재 감지 서버에 있어서,
    기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고, 상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하는 가상 화재 예상 경보 생성부; 및
    상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 화재 감지부
    를 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는,
    상기 복수의 구역별 화재 감지 센서 데이터에 기초하여 상기 화재 경보 데이터를 수집하는 화재 경보부;
    BAS(Building Automation System)로부터 상기 센서 데이터를 수집하는 센서부; 및
    FMS(Facility Management System)로부터 상기 건물 운영 데이터를 수집하는 건물 운영부를 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 가상 화재 예상 경보 생성부는,
    상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 상기 복수의 구역별 실내 온도 예측 모델을 통해 상기 복수의 구역별 실내 온도를 예측하는 실내 온도 예측부를 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 실내 온도 예측부는,
    과거 센서 데이터, 과거 건물 운영 데이터 및 과거 기상 데이터에 대한 선형 회귀(Linear Regression) 분석을 통해 상기 구역별 실내 온도 예측 모델을 생성하는 것인, 화재 감지 서버.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 실내 온도 예측부는,
    실시간 센서 데이터, 실시간 건물 운영 데이터 및 실시간 기상 데이터를 상기 구역별 실내 온도 예측 모델에 입력하여 상기 구역별 실내 온도를 예측하는 것인, 화재 감지 서버.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 실내 온도 예측부는,
    상기 구역별 실내 온도의 예측 결과에 기초하여 상기 구역별 실내 온도 예측 모델을 갱신하는 것인, 화재 감지 서버.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 가상 화재 예상 경보 생성부는,
    상기 구역별 실내 온도 및 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 복수의 구역별 이산화탄소(CO2) 농도 변화율을 도출하고, 상기 복수의 구역별 이산화탄소 농도 변화율에 기초하여 상기 복수의 구역별 가상의 연소 생성물을 감지하는 가상의 연소 생성물 감지부를 더 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 가상 화재 예상 경보 생성부는,
    상기 복수의 구역별 실내 온도 및 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 복수의 구역별 실내 온도 변화율을 도출하고, 상기 복수의 구역별 실내 온도 변화율에 기초하여 상기 복수의 구역별 가상의 열을 감지하는 가상의 열 감지부를 더 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는,
    상기 기설정된 공간을 기설정된 화재 발생 기준값에 따라 화재 발생 가능성이 상기 기준값 이상인 실보 최소화 공간 또는 상기 화재 발생 가능성이 상기 기준값 이하인 비화재보 최소화 공간으로 분할하여 관리하는 구역 분할부를 더 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 화재 감지부는,
    상기 실보 최소화 공간은 상기 싱글 인터로크(Single Interlock) 방식으로 화재를 감지하고, 상기 비화재보 최소화 공간은 상기 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하는 복합 판정부를 더 포함하는 것인, 화재 감지 서버.
  20. 가상 센서에 기반하여 화재를 감지하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우,
    기설정된 공간을 복수의 구역으로 분할하고,
    상기 복수의 구역별 화재 경보 데이터, 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터를 수집하고,
    상기 센서 데이터, 건물 운영 데이터 및 기상 데이터에 기초하여 가상 화재 예상 경보를 생성하고,
    상기 가상 화재 예상 경보 및 상기 화재 경보 데이터에 따른 실시간 화재 경보에 기초하여 상기 복수의 구역마다 기설정된 기준에 따라 싱글 인터로크(Single Interlock) 또는 더블 인터로크(Double Interlock) 방식으로 화재를 감지하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
KR1020200135027A 2020-10-19 2020-10-19 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램 KR102492682B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200135027A KR102492682B1 (ko) 2020-10-19 2020-10-19 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램
KR1020230008766A KR20230019896A (ko) 2020-10-19 2023-01-20 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200135027A KR102492682B1 (ko) 2020-10-19 2020-10-19 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230008766A Division KR20230019896A (ko) 2020-10-19 2023-01-20 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220051521A true KR20220051521A (ko) 2022-04-26
KR102492682B1 KR102492682B1 (ko) 2023-01-27

Family

ID=81391325

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200135027A KR102492682B1 (ko) 2020-10-19 2020-10-19 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램
KR1020230008766A KR20230019896A (ko) 2020-10-19 2023-01-20 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230008766A KR20230019896A (ko) 2020-10-19 2023-01-20 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102492682B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101066553B1 (ko) * 2010-04-29 2011-09-21 제주대학교 산학협력단 재난 대응을 위한 가상 센서 및 구동체 통합 네트워크 구축 및 운영 방법 및 그 프로그램을 기록한 컴퓨터로 독출 가능한 기록매체
KR101076734B1 (ko) * 2011-07-12 2011-10-26 주식회사 에이치케이 일렉트로닉스 정보분석형 산불 감시 장치 및 그 방법
JP2015047470A (ja) * 2013-09-05 2015-03-16 ホーチキ株式会社 消火設備
KR20160097779A (ko) 2015-02-10 2016-08-18 주식회사 베어아이씨티 가상 불꽃 생성 장치
KR102084376B1 (ko) 2019-11-12 2020-03-03 주식회사 하이맥스 소방시설의 화재감지기 자동 원격 점검 방법 및 그 방법을 수행하는 화재수신기

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101066553B1 (ko) * 2010-04-29 2011-09-21 제주대학교 산학협력단 재난 대응을 위한 가상 센서 및 구동체 통합 네트워크 구축 및 운영 방법 및 그 프로그램을 기록한 컴퓨터로 독출 가능한 기록매체
KR101076734B1 (ko) * 2011-07-12 2011-10-26 주식회사 에이치케이 일렉트로닉스 정보분석형 산불 감시 장치 및 그 방법
JP2015047470A (ja) * 2013-09-05 2015-03-16 ホーチキ株式会社 消火設備
KR20160097779A (ko) 2015-02-10 2016-08-18 주식회사 베어아이씨티 가상 불꽃 생성 장치
KR102084376B1 (ko) 2019-11-12 2020-03-03 주식회사 하이맥스 소방시설의 화재감지기 자동 원격 점검 방법 및 그 방법을 수행하는 화재수신기

Also Published As

Publication number Publication date
KR102492682B1 (ko) 2023-01-27
KR20230019896A (ko) 2023-02-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210097624A1 (en) Method and apparatus for increasing the density of data surrounding an event
EP1943569B1 (en) Application of microsystems for real time ieq control
KR102440097B1 (ko) 전력시설에 대한 재난 예측 및 방재 시스템 및 그의 동작 방법
CN109872491B (zh) 火灾监控方法、装置、电子设备及系统
KR102290850B1 (ko) 다중 센서 데이터 수집 전파 장치 및 안전 모니터링 시스템
KR20160085033A (ko) 학습형 다중센서 재난감지 시스템과 그 방법
KR20180125658A (ko) 디지털sop 및 예측기반 빌딩통합운영시스템 및 방법
US20130331021A1 (en) Radon detection and mitigation in a building automation system
US11037420B2 (en) Method and apparatus for tiered analytics in a multi-sensor environment
KR102335676B1 (ko) 예비전력의 사용 시 안정적인 속도로 화재감시기능을 제공할 수 있는 화재감시 시스템
CN101162545A (zh) 高层建筑火灾光温复合智能监测预报装置
CN111178828A (zh) 一种建筑消防安全预警的方法和系统
KR20150136962A (ko) 복합 화재 감지기 및 이를 포함하는 화재 감시 시스템
Dragulinescu et al. Smart Neighbourhood: LoRa-based environmental monitoring and emergency management collaborative IoT platform
KR102296561B1 (ko) 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템
KR102492682B1 (ko) 가상 센서 기반 화재 감지 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램
CN106448080A (zh) 一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测系统
Scislo et al. Near Real-Time Access Monitoring Based on IoT Dynamic Measurements of Indoor Air Pollutant
KR102473778B1 (ko) 인공지능 기반의 스마트 화재감지장치, 이를 포함하는 비화재보 분석 시스템
US11900791B2 (en) Self-testing fire sensing device for confirming a fire
KR102508926B1 (ko) 광전식 화재감지기의 수명을 관리할 수 있는 화재감시 시스템
KR102640451B1 (ko) 사업장재해 통합관제 시스템 및 그 방법
KR102335155B1 (ko) 이동 모니터링 기능을 제공하는 화재감지 시스템
EP4310810A1 (en) Performing a self-clean of a fire sensing device
KR102656656B1 (ko) 기류정보와 지향성 스피커를 이용한 재난 대피 방향 안내 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right