KR20220074598A - 건물 재난 안전 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 복수의 건물에 각각 설치되며 상기 건물의 안전 정보를 측정하는 복수의 사물 인터넷 센서, 상기 복수의 사물 인터넷 센서에 연결되며, 상기 복수의 건물에 각각 설치되는 복수의 로컬 관리 서버, 그리고 상기 복수의 로컬 관리 서버에 연결되며 인공 지능 기술 및 통계 에이전트를 이용하여 예측 알고리즘을 구현하는 중앙 관리 서버를 포함하고, 상기 예측 알고리즘은 상기 건물의 안전 정보를 이용하여 상기 건물의 예측 정보를 계산할 수 있다.

Description

건물 재난 안전 관리 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR BUILDING DISASTER SAFETY MANAGEMENT}
본 발명은 건물 재난 안전 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사물 인터넷 센서와 인공 지능 기술을 이용한 건물 재난 안전 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
재난 관리 특별법에 따라 장대 교량 및 초고층 복합 건축물은 시설물의 변위상태 측정을 위해 정밀 센서와 관련 시스템 등을 구축하여 개별 시설물 단위의 모니터링 시스템을 구축하고 있다.
그러나, 전국의 연립주택, 다세대주택, 단독주택, 다중이용시설물, 축사, 비닐하우스, 펜션, 상가, 문화재시설, 공사 중 건물, 옹벽 등 일반적인 건축 시설물에 대해서는 현실적인 제약으로 인해 시설물 변동 현황 모니터링이 전혀 이루어지고 있지 않아 시설물의 안전에 대한 확인이 불가한 상황이다.
건물의 안전 및 노화 관련 요인은 기후, 염분, 열화, 풍속, 동해, 제설, 균열에 의한 노화, 지하수 및 토사 이동에 의한 지반 침하, 또는 공사, 도로, 지하철 운행 등 주변 영향이 있다. 이 중에서 건물이 기울어지는 가장 큰 요인은 지하수 및 토사 이동에 의한 지반 침하이다. 이러한 지반 침하를 확인하기 위해서는 지하수 수위 측정이 필요하지만 지하수를 직접 측정할 수는 없어 현실적으로 어려움이 있다.
본 발명은 전술한 배경 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 저렴한 비용으로 건물의 안전을 실시간으로 모니터링하고 예측할 수 있는 건물 재난 안전 관리 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 복수의 건물에 각각 설치되며 상기 건물의 안전 정보를 측정하는 복수의 사물 인터넷 센서, 상기 복수의 사물 인터넷 센서에 연결되며, 상기 복수의 건물에 각각 설치되는 복수의 로컬 관리 서버, 그리고 상기 복수의 로컬 관리 서버에 연결되며 인공 지능 기술 및 통계 에이전트를 이용하여 예측 알고리즘을 구현하는 중앙 관리 서버를 포함하고, 상기 예측 알고리즘은 상기 건물의 안전 정보를 이용하여 상기 건물의 예측 정보를 계산할 수 있다.
상기 중앙 관리 서버는 상기 인공 지능 기술을 이용하여 제1 예측 알고리즘을 구현하는 인공 지능부, 상기 통계 에이전트를 이용하여 제2 예측 알고리즘을 구현하는 통계 에이전트부, 그리고 상기 제1 예측 알고리즘과 상기 제2 예측 알고리즘을 통합한 상기 예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측 정보를 계산하는 통합부를 포함할 수 있다.
상기 중앙 관리 서버는 상기 안전 정보를 수신하고 상기 예측 정보를 송신하는 중앙 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 로컬 관리 서버는 상기 복수의 사물 인터넷 센서로부터 상기 안전 정보의 수신 여부를 확인하는 안전 정보 확인부, 상기 건물의 주변 환경 정보를 사용자가 입력할 수 있도록 하는 주변 환경 정보 입력부, 그리고 상기 중앙 관리 서버로부터 수신한 건물의 예측 정보를 표시하는 예측 정보 표시부를 포함할 수 있다.
상기 로컬 관리 서버는 상기 안전 정보를 송신하고 상기 예측 정보를 수신하는 로컬 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 건물의 예측 정보는 상기 건물의 기울기의 예측 정보를 포함할 수 있다.
상기 중앙 관리 서버에 연결되며 기상 정보를 제공하는 기상청 서버를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 방법은 복수의 건물에 설치되는 복수의 사물 인터넷 센서를 이용하여 안전 정보를 측정하는 단계, 상기 건물에 설치된 로컬 관리 서버를 이용하여 상기 안전 정보를 중앙 관리 서버로 전송하는 단계, 상기 안전 정보를 이용하여 상기 중앙 관리 서버에서 예측 알고리즘을 이용하여 예측 정보를 계산하는 단계, 그리고 상기 예측 알고리즘을 상기 로컬 관리 서버로 전송하여 상기 안전 정보 및 상기 예측 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
상기 중앙 관리 서버는 인공 지능 기술 및 통계 에이전트를 이용하여 예측 알고리즘을 구현할 수 있다.
사용자가 입력한 상기 건물의 주변 환경 정보 및 기상청 서버에서 제공된 기상 정보를 상기 예측 알고리즘에 더 추가하여 상기 예측 정보를 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템 및 방법은 인공 지능 기술 및 통계 에이전트를 이용하여 예측 알고리즘을 구현하여 건물의 안전을 실시간으로 모니터링하고 예측할 수 있다.
또한, 초고층 건물에서 사용하는 고가의 정밀 센서 대신 복수의 사물 인터넷 센서를 건물에 상시 설치하여 건물의 안전을 실시간으로 모니터링하고 예측할 수 있으므로, 비용이 절감된다.
또한, 건물의 안전을 실시간으로 모니터링하고 예측하므로, 사전에 재난을 예방할 수 있어 사후 발생하는 대규모 손실을 방지할 수 있다.
또한, 인공 지능(AI) 기술에 의한 상시 모니터링으로 관리 인력을 생산적으로 활용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 3차원 표시부를 이용하여 3차원으로 도시한 건물의 기울기 상태를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 인공 지능부를 이용하여 건물의 기울기를 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 통계 에이전트부를 이용하여 건물의 기울기를 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 통합부를 이용하여 건물의 기울기를 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템을 이용한 건물 재난 안전 관리 방법을 순차적으로 도시한 순서도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 여러 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
그러면 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템에 대하여 도 1을 참고로 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 개략적인 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 복수의 사물 인터넷 센서(100), 복수의 로컬 관리 서버(200), 중앙 관리 서버(300), 그리고 기상청 서버(400)를 포함한다.
복수의 사물 인터넷 센서(100)는 복수의 건물(B)에 각각 설치되며 건물(B)의 안전 정보를 측정할 수 있다. 건물(B)의 안전 정보는 건물(B)의 기울기, 진동 등을 포함할 수 있다.
복수의 사물 인터넷 센서(100)는 각 건물(B)의 층마다 설치될 수 있다. 그러나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 건물(B)의 구조에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 저층 건물의 경우 옥상 층에만 사물 인터넷 센서(100)를 설치할 수 있고, 고층 건물 또는 안전에 취약한 국소적인 구조를 가진 건물의 경우 하나의 층에 복수의 사물 인터넷 센서(100)를 설치할 수 있다.
또한, 건물(B)의 동일한 층의 다양한 위치에 2개 이상의 사물 인터넷 센서(100)를 설치하여 건물(B)이 균열되어 벌어지고 있는 지 여부 등을 확인할 수 있다. 그리고, 건물(B)의 동일한 층의 다양한 위치에 3개 이상의 사물 인터넷 센서(100)를 설치하여 건물(B)의 층간 기울기의 변화를 3차원 형태로 실시간으로 모니터링할 수 있다.
사물 인터넷 센서(100)는 임베디드 보드, SBC 등에 연결되어 사물 인터넷 센서(100)의 노이즈를 제거하고, 샘플링을 조절하며, 캘리브레이션(calibration)등을 수행할 수 있다.
하나의 건물(B)의 각 층에 설치된 사물 인터넷 센서(100)는 모두 동일한 좌표를 가질 수 있다. 이 때, 사물 인터넷 센서(100)의 설치 공차에 따른 오프셋(offset)은 초기 데이터 수집을 통하여 캘리브레이션(calibration) 할 수 있다.
사물 인터넷 센서(100)는 MEMS형태의 기울기 센서, 가속도 센서, 지자기 센서 등을 포함할 수 있다. 그러나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 다양한 형태의 센서가 가능하다.
사물 인터넷 센서(100)는 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 로컬 관리 서버(200)로 측정한 안전 정보를 송신할 수 있다. 무선 통신은 와이파이(wifi), LTE 등 다양한 형태가 가능하다.
복수의 로컬 관리 서버(200)는 복수의 건물(B)에 각각 설치될 수 있다. 하나의 건물(B)에 하나의 로컬 관리 서버(200)가 설치되어 각 층에 설치될 수 있다.
로컬 관리 서버(200)는 안전 정보 확인부(210), 주변 환경 정보 입력부(220), 로컬 통신부(230), 예측 정보 표시부(240), 그리고 3차원 표시부(250)를 포함한다.
안전 정보 확인부(210)는 복수의 사물 인터넷 센서(100)로부터 안전 정보의 수신 여부를 확인할 수 있다. 즉, 복수의 사물 인터넷 센서(100)로부터 전송된 안전 정보가 매 샘플링(sampling) 마다 수신되는지 확인하고 누락 여부를 체크할 수 있다. 이 때, 천재 지변으로 인한 통신 문제, 사물 인터넷 센서 자체의 이상 등의 이유로 안전 정보의 누락이 있을 경우, 보간 방법을 이용하여 가상의 데이터를 채워 넣을 수 있다.
주변 환경 정보 입력부(220)는 건물(B)의 주변 환경 정보, 예컨대, 공사 등을 사용자가 입력할 수 있도록 형성된 사용자 인터페이스 일 수 있다.
로컬 통신부(230)는 안전 정보 중 중요 정보를 선별하여 중앙 통신부(340)로 송신하고 중앙 통신부(340)로부터 예측 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 로컬 통신부(230)는 안전 정보와 함께 주변 환경 정보를 중앙 통신부(340)로 송신할 수 있다.
예측 정보 표시부(240)는 중앙 관리 서버(300)로부터 수신한 건물(B)의 예측 정보를 표시할 수 있다. 이 때, 안전 기준을 기준으로 안전 정보인 건물(B)의 기울기 정보와 예측 정보인 건물(B)의 기울기의 예측 정보를 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다(도 5 참조).
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 3차원 표시부를 이용하여 3차원으로 도시한 건물의 기울기 상태를 설명하는 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 3차원 표시부(250)는 실제 건물의 도면 정보와 건물(B)의 기울기 정보를 이용하여 건물(B)을 실시간으로 3차원 도면(C)으로 도시할 수 있다. 따라서, 사용자가 건물의 상황을 더욱 이해하기 쉽다.
중앙 관리 서버(300)는 인공 지능부(310), 통계 에이전트부(320), 통합부(330), 그리고 중앙 통신부(340)를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 인공 지능부를 이용하여 건물의 기울기를 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 인공 지능부(310)는 인공 지능 기술을 이용하여 제1 예측 알고리즘을 구현할 수 있다. 즉, 인공 지능부(310)는 로컬 관리 서버(200)로부터 수신한 안전 정보 및 주변 환경 정보에 인공 지능 기술을 적용하여 제1 예측 알고리즘을 구현할 수 있다. 인공 지능부(310)는 순차적으로 일정한 간격으로 인공 지능부(310)로 공급되는 건물(B)의 기울기를 학습하여 미래의 기울기를 예측할 수 있다.
도 3에서는 인공 지능 기술로서 LSTM(Long Short term memory) 기술을 도시하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 인공 지능 기술이 가능하다,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 통계 에이전트부를 이용하여 건물의 기울기를 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 통계 에이전트부(320)는 통계 알고리즘을 이용하여 제2 예측 알고리즘을 구현할 수 있다. 즉, 통계 에이전트부(320)는 로컬 관리 서버(200)로부터 수신한 안전 정보 및 주변 환경 정보에 통계 에이전트를 적용하여 제2 예측 알고리즘을 구현할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 측정된 안전 정보(건물의 기울기)(X1, Y1)와 통계 에이전트를 이용하여 예측 정보(건물의 기울기)(X2, Y2)를 계산할 수 있다.
통계 에이전트부(320)는 순차적으로 일정한 간격으로 통계 에이전트부(320)로 공급되는 건물(B)의 기울기를 학습하여 미래의 기울기를 예측할 수 있다.
도 4에서는 통계 에이전트로서 ARIMA를 도시하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 통계 에이전트가 가능하다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템의 통합부를 이용하여 건물의 기울기를 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 통합부(330)는 제1 예측 알고리즘과 제2 예측 알고리즘을 통합하여 예측 알고리즘을 구현하여 예측 정보를 계산할 수 있다. 여기서, 예측 정보는 건물의 기울기의 예측 정보를 포함할 수 있다. 통합부(330)는 측정된 안전 정보(건물의 기울기)(d1)에 통합부(330)를 적용하여 예측 정보(건물의 기울기)(d2)를 계산할 수 있다.
이 때, 통합부(330)는 사용자가 원하는 예측 주기에 맞게 안전 정보를 리샘플링(resampling)하여 예측 알고리즘을 학습할 수도 있으며, 건물 지반에 따른 건물 기울기 변화에 관한 데이터 베이스를 이용하여 예측 알고리즘을 학습할 수도 있다.
중앙 통신부(340)는 각 건물(B)의 로컬 관리 서버(200)의 로컬 통신부(230)로부터 안전 정보 및 주변 환경 정보를 수신할 수 있다.
기상청 서버(400)는 중앙 관리 서버(300)의 중앙 통신부(340)에 연결될 수 있다. 따라서, 중앙 통신부(340)는 기상청 서버(400)로부터 풍량, 강수량, 온도, 계절 변화 등의 기상 정보를 수신하여, 인공 지능부(310) 및 통계 에이전트부(320)에 전달하여 예측 알고리즘을 구현할 수도 있다. 즉, 중앙 관리 서버(300)는 기상 정보를 수신하여 계절 특성, 자연 재해 등에 대한 특성을 학습하고, 미래의 건물(B)의 기울기를 예측할 수 있다.
그리고, 중앙 통신부(340)는 통합부(330)에서 구현한 예측 알고리즘에 의한 예측 정보를 로컬 관리 서버(200)의 로컬 통신부(230)에 전송할 수 있다. 그리고, 특이 사항이 발생하거나, 트렌드가 변하는 경우 새로 학습하여 새로운 예측 알고리즘을 구현하여 로컬 관리 서버(200)의 로컬 통신부(230)에 재전송할 수도 있다.
건물(B)의 안전 정보, 즉 건물(B)의 기울기에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 지반 침하이며, 이러한 지반 침하는 국소적인 특성을 가지고 있어 서로 다른 건물(B)에 상호 적용하는 것이 어렵다. 그러나, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 하나의 중앙 관리 서버(300)가 인접한 복수의 건물(B)에 설치된 로컬 관리 서버(200)를 동시에 조절하므로, 지반 침하의 영향을 상호 비교하여 예측 알고리즘에 반영할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 초고층 건물에서 사용하는 고가의 정밀 센서 대신 복수의 사물 인터넷 센서(100)를 건물(B)에 상시 설치하여 건물(B)의 안전을 실시간으로 모니터링하고 예측할 수 있으므로, 비용이 절감된다.
예측 알고리즘은 건물의 시공 시점부터 노후화 시점까지 전주기에 대한 모니터링 및 예측 방법이다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 건물의 시공 시 발생 할 수 있는 자연 침하에 대한 기울기 예측부터, 기울기의 변화가 크지 않는 안정기의 기울기 예측, 기울기가 한 쪽 방향으로 점진적으로 증가할 수 있는 노후기의 기울기 예측 등 갑자기 변화하는 트렌드를 감지하고 상황에 맞는 예측 알고리즘을 구현할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 하나의 건물에 복수의 사물 인터넷 센서 및 하나의 로컬 관리 서버를 설치함으로써, 현재 건물의 기울기와 예측 기울기를 비교하여 모니터링할 수 있고, 모든 건물의 안전 정보를 데이터 베이스화 하는 중앙 관리 서버를 설치하고, 여기에 풍량, 강수량 등의 기상 정보를 반영하여 예측 정보를 계산함으로써, 보다 정확하게 예측할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템은 하나의 건물에 복수의 사물 인터넷 센서 및 하나의 로컬 관리 서버를 설치함으로써, 비슷한 기울기 변화를 가지는 근접 건물들의 집합 분석을 통해 국부적으로 발생하는 부등 지반 침하와 같이 직접적으로 측정하기 어려운 현상을 간접적으로 판단할 수 있다.
이하에서, 도 1 내지 5를 참조로 하여 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 시스템을 이용한 건물 재난 안전 관리 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 재난 안전 관리 방법을 순차적으로 도시한 순서도이다.
우선, 도 6에 도시된 바와 같이, 복수의 사물 인터넷 센서(100)는 안전 정보를 측정한다(S100). 여기서 안전 정보는 건물의 기울기, 진동 등을 포함할 수 있다.
다음으로, 각 건물에 설치된 로컬 관리 서버(200)는 복수의 사물 인터넷 센서(100)로부터 측정된 안전 정보를 중앙 관리 서버(300)로 전송한다(S200). 이 때, 주변 환경 정보 입력부(220)를 통해 사용자가 입력한 건물(B)의 주변 환경 정보를 중앙 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
다음으로, 중앙 관리 서버(300)는 수신한 안전 정보 및 주변 환경 정보를 예측 알고리즘을 구현한다(S300). 이 때, 기상청 서버(400)로부터 획득한 기상 정보를 인공 지능부(310)의 인공 지능 기술 및 통계 에이전트부(320)의 통계 에이전트에 추가로 적용하여 보다 정확하게 예측 알고리즘을 구현할 수 있다. 이러한 예측 알고리즘을 이용하여 건물의 미래 기울기 정보와 같은 예측 정보를 계산할 수 있다.
다음으로, 중앙 관리 서버(300)는 안전 정보 및 예측 정보를 로컬 관리 서버(200)로 전송하여 안전 정보 및 예측 정보를 예측 정보 표시부(240)를 통해 사용자에게 제공한다(S400). 이 때, 3차원 표시부(250)를 이용하여 건물(B)을 실시간으로 3차원 도면(C)으로 도시할 수 있다.
본 발명을 앞서 기재한 바에 따라 바람직한 실시예를 통해 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며 다음에 기재하는 특허청구범위의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한, 다양한 수정 및 변형이 가능하다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에 종사하는 자들은 쉽게 이해할 것이다.
100: 사물 인터넷 센서 200: 로컬 관리 서버
300: 중앙 관리 서버 400: 기상청 서버

Claims (10)

  1. 복수의 건물에 각각 설치되며 상기 건물의 안전 정보를 측정하는 복수의 사물 인터넷 센서,
    상기 복수의 사물 인터넷 센서에 연결되며, 상기 복수의 건물에 각각 설치되는 복수의 로컬 관리 서버, 그리고
    상기 복수의 로컬 관리 서버에 연결되며 인공 지능 기술 및 통계 에이전트를 이용하여 예측 알고리즘을 구현하는 중앙 관리 서버
    를 포함하고,
    상기 예측 알고리즘은 상기 건물의 안전 정보를 이용하여 상기 건물의 예측 정보를 계산하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  2. 제1항에서,
    상기 중앙 관리 서버는
    상기 인공 지능 기술을 이용하여 제1 예측 알고리즘을 구현하는 인공 지능부,
    상기 통계 에이전트를 이용하여 제2 예측 알고리즘을 구현하는 통계 에이전트부, 그리고
    상기 제1 예측 알고리즘과 상기 제2 예측 알고리즘을 통합한 상기 예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측 정보를 계산하는 통합부
    를 포함하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  3. 제2항에서,
    상기 중앙 관리 서버는 상기 안전 정보를 수신하고 상기 예측 정보를 송신하는 중앙 통신부를 더 포함하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  4. 제2항에서,
    상기 로컬 관리 서버는
    상기 복수의 사물 인터넷 센서로부터 상기 안전 정보의 수신 여부를 확인하는 안전 정보 확인부,
    상기 건물의 주변 환경 정보를 사용자가 입력할 수 있도록 하는 주변 환경 정보 입력부, 그리고
    상기 중앙 관리 서버로부터 수신한 건물의 예측 정보를 표시하는 예측 정보 표시부
    를 포함하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  5. 제4항에서,
    상기 로컬 관리 서버는 상기 안전 정보를 송신하고 상기 예측 정보를 수신하는 로컬 통신부를 더 포함하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  6. 제1항에서,
    상기 건물의 예측 정보는 상기 건물의 기울기의 예측 정보를 포함하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  7. 제1항에서,
    상기 중앙 관리 서버에 연결되며 기상 정보를 제공하는 기상청 서버를 더 포함하는 건물 재난 안전 관리 시스템.
  8. 복수의 건물에 설치되는 복수의 사물 인터넷 센서를 이용하여 안전 정보를 측정하는 단계,
    상기 건물에 설치된 로컬 관리 서버를 이용하여 상기 안전 정보를 중앙 관리 서버로 전송하는 단계,
    상기 안전 정보를 이용하여 상기 중앙 관리 서버에서 예측 알고리즘을 이용하여 예측 정보를 계산하는 단계, 그리고
    상기 예측 알고리즘을 상기 로컬 관리 서버로 전송하여 상기 안전 정보 및 상기 예측 정보를 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 건물 재난 안전 관리 방법.
  9. 제8항에서,
    상기 중앙 관리 서버는 인공 지능 기술 및 통계 에이전트를 이용하여 예측 알고리즘을 구현하는 건물 재난 안전 관리 방법.
  10. 제9항에서,
    사용자가 입력한 상기 건물의 주변 환경 정보 및 기상청 서버에서 제공된 기상 정보를 상기 예측 알고리즘에 더 추가하여 상기 예측 정보를 계산하는 건물 재난 안전 관리 방법.
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KR102097039B1 (ko) * 2018-11-27 2020-04-03 (주)텔코코리아아이에스 공간정보 기반의 지능형 구조물 안전 모니터링 플랫폼

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