KR20230083407A - 화재 진압 우선 순위 결정 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 - Google Patents

화재 진압 우선 순위 결정 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 Download PDF

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Abstract

개시되는 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 복수 개의 화재 지점에 대해 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득하는 단계; 상기 화재 관련 정보 및 상기 지형 관련 정보 중 하나 이상에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하는 단계; 및 상기 화재 관련 정보 및 상기 화재 지점의 위험도에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들의 진압 순서를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

화재 진압 우선 순위 결정 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 {METHOD FOR PRIORITIZATION OF FIRE SUPPRESSION, COMPUTING DEVICE EXECUTING THE METHOD}
본 발명의 실시예는 화재 진압 우선 순위 결정 기술과 관련된다.
최근, 드론의 연구 개발이 활발해지면서 화재 현장에서 데이터를 수집하기 위해 드론을 활용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 드론은 화재 현장에 대한 데이터를 소방 본부의 서버로 전달하거나 화재 지점을 포착하고 해당 지점으로 수소탄을 발사하여 화재를 진압하는 방식으로 활용되고 있다.
여기서, 화재 지점이 단일하거나 화재 범위가 넓지 않은 경우, 단시간에 화재의 진압이 가능하지만, 산간 지역과 같이 넓은 영역에서 다수의 화재 지점이 있는 경우에는 화재 진압의 우선 순위를 판단하고 그에 맞게 대응할 필요가 있다. 현재 화재 진압에 대한 우선 순위는 사람이 수동으로 판단하고 있으며, 이에 대한 대응이 늦어져 피해가 증가하는 경우가 많다.
한국등록특허공보 제10-1972957호(2019.08.28)
본 발명은 복수 개의 화재 지점들에 대한 진압 순서를 자동적으로 결정할 수 있는 화재 진압 우선 순위 결정 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 및 시스템을 제공하고자 한다.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
개시되는 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 복수 개의 화재 지점에 대해 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득하는 단계; 상기 화재 관련 정보 및 상기 지형 관련 정보 중 하나 이상에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하는 단계; 및 상기 화재 관련 정보 및 상기 화재 지점의 위험도에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들의 진압 순서를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 풍향 측정 정보를 포함하고, 상기 위험도를 산출하는 단계는, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계는, 가상의 좌표계에서 상기 풍향 측정 정보에 의한 바람의 직선 방향이 향하는 지점에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점을 추출하는 단계; 상기 기준 화재 지점을 지나면서 상기 바람의 직선 방향과 수직한 직선인 기준 수직선을 설정하는 단계; 및 상기 기준 수직선과 각 화재 지점 간의 거리에 따라 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계는, 상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 가까울수록 상기 풍향 관련 위험도를 커지게 하고, 상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 멀수록 상기 풍향 관련 위험도를 작아지게 할 수 있다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보를 포함하고, 상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며, 상기 위험도를 산출하는 단계는, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계는, 상기 화재 지점과 상기 건축물 간의 거리를 기 설정된 기준 거리와 비교하여 거리 등급을 부여하는 단계; 및 상기 부여된 거리 등급에 따라 상기 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고, 상기 위험도를 산출하는 단계는, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하는 단계; 및 전체 화재 지점의 영역 크기 중 해당 화재 지점의 영역 크기의 비율에 따라 해당 화재 지점의 영역 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보, 풍향 측정 정보, 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고, 상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며, 상기 위험도를 산출하는 단계는, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계; 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계; 및 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하고, 상기 각 화재 지점의 영역 크기에 기반하여 영역 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 위험도를 산출하는 단계는, 상기 풍향 관련 위험도, 상기 건축물 관련 위험도, 및 상기 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 진압 순서를 결정하는 단계는, 상기 복수 개의 화재 지점들 중 상기 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정하는 단계; 상기 기준점을 기준으로 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들을 기 설정된 방향으로 전진하면서 연결하는 단계; 및 상기 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 연결되는 순서에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들에 대한 진압 순서를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
개시되는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들; 메모리; 및 하나 이상의 프로그램들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며, 상기 하나 이상의 프로그램들은, 복수 개의 화재 지점에 대해 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득하기 위한 명령; 상기 화재 관련 정보 및 상기 지형 관련 정보 중 하나 이상에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하기 위한 명령; 및 상기 화재 관련 정보 및 상기 화재 지점의 위험도에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들의 진압 순서를 결정하기 위한 명령을 포함한다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 풍향 측정 정보를 포함하고, 상기 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
상기 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계는, 가상의 좌표계에서 상기 풍향 측정 정보에 의한 바람의 직선 방향이 향하는 지점에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점을 추출하기 위한 명령; 상기 기준 화재 지점을 지나면서 상기 바람의 직선 방향과 수직한 직선인 기준 수직선을 설정하기 위한 명령; 및 상기 기준 수직선과 각 화재 지점 간의 거리에 따라 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
상기 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 가까울수록 상기 풍향 관련 위험도를 커지게 하고, 상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 멀수록 상기 풍향 관련 위험도를 작아지게 할 수 있다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보를 포함하고, 상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며, 상기 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
상기 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 화재 지점과 상기 건축물 간의 거리를 기 설정된 기준 거리와 비교하여 거리 등급을 부여하기 위한 명령; 및 상기 부여된 거리 등급에 따라 상기 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고, 상기 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하기 위한 명령; 및 전체 화재 지점의 영역 크기 중 해당 화재 지점의 영역 크기의 비율에 따라 해당 화재 지점의 영역 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보, 풍향 측정 정보, 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고, 상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며, 상기 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령; 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령; 및 상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하고, 상기 각 화재 지점의 영역 크기에 기반하여 영역 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
상기 위험도를 산출하기 위한 명령은, 상기 풍향 관련 위험도, 상기 건축물 관련 위험도, 및 상기 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하기 위한 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 진압 순서를 결정하는 단계는, 상기 복수 개의 화재 지점들 중 상기 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정하기 위한 명령; 상기 기준점을 기준으로 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들을 기 설정된 방향으로 전진하면서 연결하기 위한 명령; 및 상기 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 연결되는 순서에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들에 대한 진압 순서를 결정하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
개시되는 실시예에 의하면, 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 수집하고 이에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하며, 각 화재 지점의 위치 및 각 화재 지점의 위험도에 기반하여 각 화재 지점의 진압 순위를 결정함으로써, 복수 개의 화재 지점이 발생하였을 경우 효율성이 높은 진압 순위를 자동으로 결정하여 신속하게 화재를 진압할 수 있게 된다.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 시스템의 각 구성을 나타낸 블록도이며,
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하는 상태를 나타낸 도면이고,
도 4는 컨벡스 헐 알고리즘을 통해 볼록 다각형을 형성하는 상태를 나타낸 도면이고,
도 5는 본 발명의 일 실시예에서 복수 개의 화재 지점들에 대해 진압 순서를 결정하는 상태를 나타낸 도면이며,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 방법을 나타낸 흐름도이고,
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시 예는 여러 가지 형태로 변형할 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시 예들로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시 예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해 과장되었다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시 예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 도면의 구성요소들에 참조번호를 부여함에 있어서 동일 구성요소에 대해서는 비록 다른 도면상에 있더라도 동일 참조번호를 부여하였으며 당해 도면에 대한 설명 시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 시스템의 각 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 화재 진압 우선 순위 결정 시스템(100)은 드론(102) 및 서버(104)를 포함할 수 있다. 드론(102)은 통신 네트워크(150)를 통해 서버(104)와 통신 가능하게 연결된다.
몇몇 실시예들에서, 통신 네트워크(150)는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wide area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있다.
드론(102)은 사람이 탑승하지 않고 원격 조정에 의해 비행하거나 지정된 경로를 따라 자율적으로 비행하는 모든 형태의 비행체를 의미할 수 있다. 드론(102)은 원격 제어 등에 의해 화재가 발생한 장소로 이동할 수 있다. 화재가 발생한 장소가 복수 개인 경우, 복수 개의 드론(102)이 각각 화재가 발생한 장소로 출동할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 드론(102)은 위치 측정 모듈(111), 풍향 측정 모듈(113), 촬영 모듈(115), 및 통신 모듈(117)을 포함할 수 있다.
위치 측정 모듈(111)은 드론(102)의 위치를 측정하여 드론 위치 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 위치 측정 모듈(111)은 GPS(Global Positioning System)를 포함할 수 있으며, GPS를 통해 수신한 위성 신호에 기반하여 드론(102)의 위치를 측정하고 드론 위치 정보를 생성할 수 있다. 드론(102)의 위치 측정 시 드론(102)은 화재가 발생한 지점(화재 지점)의 상부에 위치할 수 있다. 이 경우, 드론(102)의 위치로부터 화재 지점을 추정할 수 있게 된다.
풍향 측정 모듈(113)은 드론(102)이 위치한 지점의 풍향(즉, 화재 지점의 풍향)을 측정하여 풍향 측정 정보를 생성할 수 있다. 이때, 풍향 측정 모듈(113)은 드론(102)이 위치한 지점의 풍속도 함께 측정할 수 있다. 예를 들어, 풍향 측정 모듈(113)은 피토 튜브(pito tube)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
촬영 모듈(115)은 화재가 발생한 영역을 촬영할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 촬영 모듈(115)은 열화상 카메라를 포함할 수 있다. 이 경우, 촬영 모듈(115)은 화재 현장의 열화상 이미지를 획득할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니다.
통신 모듈(117)은 서버(104)와 통신을 수행한다. 통신 모듈(117)은 화재 관련 정보를 서버(104)로 송신할 수 있다. 화재 관련 정보는 드론(102)에 대한 드론 식별 정보, 드론 위치 정보, 풍향 측정 정보, 및 화재 현장의 촬영 영상(예를 들어, 열화상 이미지 등)을 포함할 수 있다. 한편, 여기서는 화재 관련 정보를 드론(102)을 통해 수집하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
서버(104)는 드론(102)으로부터 수신한 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 위험도를 산출하고, 산출한 위험도에 기반하여 화재 지점들에 대한 진압 순서를 산출할 수 있다. 여기서, 지형 관련 정보는 서버(104)와 연동된 데이터베이스(미도시)로부터 획득할 수도 있고, 외부 서버(미도시)로부터 획득할 수도 있다. 서버(104)는 위험도 산출 모듈(121) 및 진압 순서 산출 모듈(123)을 포함할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 지형 관련 정보는 화재 지점에 대한 지형 관련 정보일 수 있다. 위험도 산출 모듈(121)은 화재 지점으로 출동한 드론(102)으로부터 화재 관련 정보를 획득할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 화재 관련 정보 중 드론 위치 정보에 기반하여 화재 지점에 대한 지형 관련 정보를 획득할 수 있다. 지형 관련 정보는 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 지형에 대한 정보 및 건축물(예를 들어, 시설물 또는 민가 등)의 위치 등을 포함할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 위험도를 산출할 수 있다. 여기서, 화재 지점에 대한 위험도는 풍향 관련 위험도, 건축물 관련 위험도, 및 영역 관련 위험도를 포함할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 화재 관련 정보에 포함된 드론 위치 정보 및 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출할 수 있다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에서 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 위험도 산출 모듈(121)은 드론 위치 정보로부터 화재 지점에 대한 위치(즉, 좌표)를 확인할 수 있다. 위험도 산출 모듈(121)은 가상의 좌표계(x축 및 y축 좌표계)에서 각 화재 지점에 대한 위치(xi, yi)를 표시할 수 있다. 도 3에서는 화재 지점에 대한 위치를 동그라미로 표시하였다. 이때, 위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점에 대한 위치를 정규화하여 표시할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
위험도 산출 모듈(121)은 풍향 측정 정보에 기반하여 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)을 표시할 수 있다. 위험도 산출 모듈(121)은 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)에 기반하여 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점(xs, ys)을 추출할 수 있다.
즉, 위험도 산출 모듈(121)은 가상의 좌표계의 제1 사분면 내지 제4 사분면 중 바람의 직선 방향(YW)이 향하는 지점이 위치하는 사분면에 따라 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점을 추출할 수 있다. 가상의 좌표계에서 반시계 방향으로 제1 사분면, 제2 사분면, 제3 사분면, 및 제4 사분면이 위치하게 된다. 위험도 산출 모듈(121)은 다음의 수학식 1에 의해 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점(xs, ys)을 추출할 수 있다.
(수학식 1)
Figure pat00001
즉, 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)이 향하는 지점이 제1 사분면인 경우, 복수 개의 화재 지점들 중 x좌표 값이 큰 값에 속하면서 y 좌표 값이 최대인 화재 지점(xmax, ymax)을 기준 화재 지점(xs, ys)으로 추출할 수 있다.
또한, 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)이 향하는 지점이 제2 사분면인 경우, 복수 개의 화재 지점들 중 x좌표 값이 작은 값에 속하면서 y 좌표 값이 최대인 화재 지점(xmin, ymax)을 기준 화재 지점(xs, ys)으로 추출할 수 있다.
또한, 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)이 향하는 지점이 제3 사분면인 경우, 복수 개의 화재 지점들 중 x좌표 값이 작은 값에 속하면서 y 좌표 값이 최소인 화재 지점(xmin, ymin)을 기준 화재 지점(xs, ys)으로 추출할 수 있다.
또한, 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)이 향하는 지점이 제4 사분면인 경우, 복수 개의 화재 지점들 중 x좌표 값이 큰 값에 속하면서 y 좌표 값이 최소인 화재 지점(xmax, ymin)을 기준 화재 지점(xs, ys)으로 추출할 수 있다.
한편, 도 3에서는 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향(YW)이 향하는 지점이 제4 사분면인 것으로 도시하였는 바, 복수 개의 화재 지점들 중 x좌표 값이 큰 값에 속하면서 y 좌표 값이 최소인 화재 지점(xmax, ymin)을 기준 화재 지점(xs, ys)으로 추출하였다.
위험도 산출 모듈(121)은 가상의 좌표계에서 기준 화재 지점(xs, ys)을 지나면서 바람의 직선 방향(YW)과 수직한 직선(YV)을 표시할 수 있다. 이하에서, 기준 화재 지점(xs, ys)을 지나면서 바람의 직선 방향(YW)과 수직한 직선(YV)을 기준 수직선이라고 지칭할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 기준 수직선과 각 화재 지점 간의 거리(Di)에 따라 풍향 관련 위험도를 산출할 수 있다. 여기서, 복수 개의 화재 지점들 중 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 가까울수록 풍향 관련 위험도는 커지게 되고, 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 멀수록 풍향 관련 위험도는 작아지게 된다. 즉, 위험도 산출 모듈(121)은 다음의 수학식 2에 따라 풍향 관련 위험도(Rwd)를 산출할 수 있다.
(수학식 2)
Figure pat00002
Di : 기준 수직선과 화재 지점(xi, yi) 간의 거리
또한, 위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점의 위치와 지형 관련 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 건축물 관련 위험도를 산출할 수 있다. 구체적으로, 위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점과 지형 관련 정보에 포함된 건축물 간의 거리에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점과 지형 관련 정보에 포함된 건축물 중 해당 화재 지점과 가장 가까운 거리에 위치하는 건출물 간의 거리를 산출하고, 이에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출할 수 있다. 이때, 각 화재 지점과 건축물 간의 거리가 가까울수록 건축물 관련 위험도는 커지게 되고, 각 화재 지점과 건축물 간의 거리가 멀수록 건축물 관련 위험도는 작아지게 된다.
예시적인 실시예에서, 위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점과 건축물 간의 거리를 기 설정된 기준 거리와 비교하여 거리 등급을 부여하고, 부여된 거리 등급에 따라 건축물 관련 위험도를 산출할 수 있다.
이때, 각 화재 지점과 건축물 간의 거리가 기 설정된 기준 거리보다 멀수록 높은 거리 등급을 부여할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 기준 거리가 5km인 경우, 화재 지점과 민가 간의 거리가 6km인 경우에는 1등급, 12km인 경우에는 2등급, 15km인 경우에는 3등급, 20km인 경우에는 4등급 등으로 거리 등급을 부여할 수 있다. 위험도 산출 모듈(121)은 다음의 수학식 3에 따라 건축물 관련 위험도(Rsd)를 산출할 수 있다.
(수학식 3)
Figure pat00003
gradeD : 거리 등급
또한, 위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점의 영역 크기에 기반하여 영역 관련 위험도를 산출할 수 있다. 위험도 산출 모듈(121)은 전체 화재 지점의 영역 크기 중 해당 화재 지점의 영역 크기의 비율에 따라 해당 화재 지점의 영역 관련 위험도를 산출할 수 있다. 여기서, 전체 화재 지점의 영역 크기는 각 화재 지점의 영역 크기를 합산한 것일 수 있다. 그리고, 화재 지점의 영역 크기는 화재가 발생한 영역의 면적 크기를 의미할 수 있다.
위험도 산출 모듈(121)은 화재 관련 정보 중 드론 위치 정보(즉, 화재 지점의 위치 정보) 및 화재 현장의 열화상 이미지 등에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인할 수 있다. 위험도 산출 모듈(121)은 다음의 수학식 4에 따라 영역 관련 위험도(Rad)를 산출할 수 있다.
(수학식 4)
Figure pat00004
Figure pat00005
Areatotal : 전체 화재 지점의 영역 크기
Areafirepoint : 해당 화재 지점의 영역 크기
위험도 산출 모듈(121)은 각 화재 지점의 풍향 관련 위험도, 건축물 관련 위험도, 및 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 위험도 산출 모듈(121)은 다음의 수학식 5에 의해 각 화재 지점의 위험도(Rtotal)를 산출할 수 있다.
(수학식 5)
Figure pat00006
Rwd : 풍향 관련 위험도
Rsd : 건축물 관련 위험도
Rad : 영역 관련 위험도
α, β, γ : 가중치
여기서, α, β, γ는 각각 0에서 1 사이의 기 설정된 값으로, α+β+γ=1일 수 있다. 이때, 풍향 관련 위험도에 가장 높은 가중치를 설정할 수 있다.
여기서는, 각 화재 지점의 풍향 관련 위험도, 건축물 관련 위험도, 및 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 각 화재 지점의 풍향 관련 위험도, 건축물 관련 위험도, 및 영역 관련 위험도 중 하나 이상을 이용하여 각 화재 지점의 위험도를 산출할 수 있다.
진압 순서 산출 모듈(123)은 각 화재 지점의 위치 및 각 화재 지점의 위험도에 기반하여 각 화재 지점들의 진압 순서를 산출할 수 있다. 이때, 진압 순서 산출 모듈(123)은 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘을 이용하여 각 화재 지점들의 진압 순서를 산출할 수 있다.
여기서, 컨벡스 헐 알고리즘은 2차원 좌표 평면의 여러 점들 중 일부를 이용하여 모든 점을 포함하는 볼록 다각형을 생성하는 알고리즘을 의미할 수 있다. 도 4는 컨벡스 헐 알고리즘을 통해 볼록 다각형을 형성하는 상태를 나타낸 도면이다. 일반적인 컨벡스 헐 알고리즘은 2차원 좌표 평면의 여러 점들 중 y축 좌표값이 최소인 점을 기준점(P)으로 설정하고, 설정된 기준점(P)에서 시계 방향 또는 반 시계 방향으로 전진하여 모든 점을 포함하는 볼록 다각형을 형성하게 된다.
진압 순서 산출 모듈(123)은 가상의 좌표계에서 복수 개의 화재 지점들을 표시하고, 복수 개의 화재 지점들 중 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정할 수 있다. 즉, 개시되는 실시예에서는, 복수 개의 화재 지점들 중 y축 좌표값이 최소인 화재 지점을 기준점으로 설정하는 것이 아니라, 복수 개의 화재 지점들 중 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정하게 된다.
진압 순서 산출 모듈(123)은 컨벡스 헐 알고리즘에 따라 기준점을 기준으로 시계 방향 또는 반 시계 방향으로 전진하면서 각 화재 지점들을 연결하여 볼록 다각형을 형성할 수 있다. 이때, 진압 순서 산출 모듈(123)은 기준점을 진압 순서에서 1순위로 선정하고, 기준점 다음으로 연결되는 화재 지점들은 연결되는 순서에 따라 진압 우선 순위를 결정할 수 있다.
진압 순서 산출 모듈(123)은 Counter ClockWise 알고리즘에 기반하여 기준점을 기준으로 시계 방향으로 전진하면서 볼록 다각형을 형성할 지 아니면 반 시계 방향으로 전진하면서 볼록 다각형을 형성할지 여부를 결정할 수 있다. 즉, 진압 순서 산출 모듈(123)은 가상 좌표계의 복수 개의 화재 지점들 중 기준점을 포함하는 3개의 점 간의 방향 관계를 Counter ClockWise 알고리즘을 통해 산출하여 시계 방향으로 전진할지 반 시계 방향으로 전진할지 여부를 결정할 수 있다. 진압 순서 산출 모듈(123)은 다음의 수학식 6에 기반하여 방향을 결정할 수 있다.
(수학식 6)
Figure pat00007
Figure pat00008
수학식 6에서는 3개의 점 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 간의 방향 관계를 결정하는 것에 대해 나타내었다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에서 복수 개의 화재 지점들에 대해 진압 순서를 결정하는 상태를 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하면, 4개의 화재 지점(F1, F2, F3, F4)이 각각 가상 좌표계에서 제1 사분면, 제2 사분면, 제3 사분면, 및 제4 사분면에 위치하는 것으로 가정하였다.
그리고, 각 화재 지점(F1, F2, F3, F4)의 위험도를 산출한 결과, 제4 화재 지점(F4)의 위험도가 1순위, 제3 화재 지점(F3)의 위험도가 2순위, 제1 화재 지점(F1)의 위험도가 3순위, 제2 화재 지점(F2)의 위험도가 4순위인 경우에 대해 진압 우선 순위를 결정하였다.
여기서, 제4 화재 지점(F4)의 위험도가 1순위이므로, 제4 화재 지점(F4)이 기준점이 되고, 진압 순서 1순위가 된다. 그리고, 제4 화재 지점(F4)을 기준으로 반 시계 방향(Counter ClockWise 알고리즘에 의해 반 시계 방향이 결정)으로 전진하면서 각 화재 지점들을 연결하여 볼록 다각형을 형성한다. 그러면, 제1 화재 지점(F1)이 진압 순서 2 순위가 되고, 제2 화재 지점(F2)이 진압 순서 3순위가 되며, 제3 화재 지점(F3)이 진압 순서 4순위가 된다.
한편, 화재 지점의 배열 형태 및 개수에 따라 다수 개의 컨벡스 헐이 생성될 수 있으며, 이 경우 외각에 형성되는 컨벡스 헐에 대응하는 화재 지점들부터 진압 순서를 결정하고 그 다음으로 내각에 형성되는 컨벡스 헐에 대응하는 화재 지점들의 진압 순서를 정할 수 있다. 그리고, 내각에 형성되는 컨벡스 헐은 외각 컨벡스 헐의 마지막 화재 지점에서 가장 가까운 화재 지점을 기준점으로 설정할 수 있다.
개시되는 실시예에 의하면, 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 수집하고 이에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하며, 각 화재 지점의 위치 및 각 화재 지점의 위험도에 기반하여 각 화재 지점의 진압 순위를 결정함으로써, 복수 개의 화재 지점이 발생하였을 경우 효율성이 높은 진압 순위를 자동으로 결정하여 신속하게 화재를 진압할 수 있게 된다.
본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 "모듈"은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 진압 우선 순위 결정 방법을 나타낸 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 서버(104)는 화재 지점에 대한 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득한다(S 101). 여기서, 화재 관련 정보는 화재 지점의 위치 정보, 화재 지점의 풍향 측정 정보, 및 화재 현장의 열화상 이미지 등을 포함할 수 있다. 또한, 지형 관련 정보는 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 위치하는 건축물의 위치 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 서버(104)는 각 화재 지점의 위치 정보 및 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출한다(S 103).
구체적으로, 서버(104)는 가상의 좌표계에서 바람의 직선 방향이 향하는 지점에 따라 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점을 추출할 수 있다. 서버(104)는 기준 화재 지점을 지나면서 바람의 직선 방향과 수직한 직선인 기준 수직선을 설정할 수 있다. 서버(104)는 기준 수직선과 각 화재 지점 간의 거리에 따라 풍향 관련 위험도를 산출할 수 있다.
다음으로, 서버(104)는 각 화재 지점의 위치와 지형 관련 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 건축물 관련 위험도를 산출한다(S 105). 서버(104)는 각 화재 지점과 지형 관련 정보에 포함된 건축물 간의 거리에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출할 수 있다.
다음으로, 서버(104)는 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하고, 각 화재 지점의 영역 크기에 기반하여 영역 관련 위험도를 산출한다(S 107). 서버(104)는 전체 화재 지점의 영역 크기 중 해당 화재 지점의 영역 크기의 비율에 따라 해당 화재 지점의 영역 관련 위험도를 산출할 수 있다.
다음으로, 서버(104)는 각 화재 지점의 풍향 관련 위험도, 건축물 관련 위험도, 및 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출한다(S 109).
다음으로, 서버(104)는 각 화재 지점의 위치 및 각 화재 지점의 위험도에 기반하여 각 화재 지점들의 진압 순서를 산출한다(S 111).
구체적으로, 서버(104)는 복수 개의 화재 지점들 중 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정하고, 기준점으로부터 기 설정된 방향으로 전진하면서 각 화재 지점을 연결하여 볼록 다각형을 형성할 수 있다. 이때, 서버(104)는 화재 지점들의 연결되는 순서에 따라 진압 우선 순위를 결정할 수 있다.
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 드론(102)일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(12)는 서버(104)일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상의 상세한 설명은 본 발명을 예시하는 것이다. 또한 전술한 내용은 본 발명의 바람직한 실시 형태를 나타내어 설명하는 것이며, 본 발명은 다양한 다른 조합, 변경 및 환경에서 사용할 수 있다. 즉 본 명세서에 개시된 발명의 개념의 범위, 저술한 개시 내용과 균등한 범위 및/또는 당업계의 기술 또는 지식의 범위내에서 변경 또는 수정이 가능하다. 저술한 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 최선의 상태를 설명하는 것이며, 본 발명의 구체적인 적용 분야 및 용도에서 요구되는 다양한 변경도 가능하다. 따라서 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 또한 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 컴퓨팅 환경
12 : 컴퓨팅 장치
14 : 프로세서
16 : 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18 : 통신 버스
20 : 프로그램
22 : 입출력 인터페이스
24 : 입출력 장치
26 : 네트워크 통신 인터페이스
100 : 화재 진압 우선 순위 결정 시스템
102 : 드론
104 : 서버
111 : 위치 측정 모듈
113 : 풍향 측정 모듈
115 : 촬영 모듈
117 : 통신 모듈
121 : 위험도 산출 모듈
123 : 진압 순서 산출 모듈

Claims (20)

  1. 하나 이상의 프로세서들, 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서,
    복수 개의 화재 지점에 대해 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득하는 단계;
    상기 화재 관련 정보 및 상기 지형 관련 정보 중 하나 이상에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하는 단계; 및
    상기 화재 관련 정보 및 상기 화재 지점의 위험도에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들의 진압 순서를 결정하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 풍향 측정 정보를 포함하고,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계는,
    가상의 좌표계에서 상기 풍향 측정 정보에 의한 바람의 직선 방향이 향하는 지점에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점을 추출하는 단계;
    상기 기준 화재 지점을 지나면서 상기 바람의 직선 방향과 수직한 직선인 기준 수직선을 설정하는 단계; 및
    상기 기준 수직선과 각 화재 지점 간의 거리에 따라 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 가까울수록 상기 풍향 관련 위험도를 커지게 하고, 상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 멀수록 상기 풍향 관련 위험도를 작아지게 하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보를 포함하고,
    상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 화재 지점과 상기 건축물 간의 거리를 기 설정된 기준 거리와 비교하여 거리 등급을 부여하는 단계; 및
    상기 부여된 거리 등급에 따라 상기 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하는 단계; 및
    전체 화재 지점의 영역 크기 중 해당 화재 지점의 영역 크기의 비율에 따라 해당 화재 지점의 영역 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보, 풍향 측정 정보, 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고,
    상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계;
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하는 단계; 및
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하고, 상기 각 화재 지점의 영역 크기에 기반하여 영역 관련 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 풍향 관련 위험도, 상기 건축물 관련 위험도, 및 상기 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하는 단계를 더 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 진압 순서를 결정하는 단계는,
    상기 복수 개의 화재 지점들 중 상기 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정하는 단계;
    상기 기준점을 기준으로 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들을 기 설정된 방향으로 전진하면서 연결하는 단계; 및
    상기 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 연결되는 순서에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들에 대한 진압 순서를 결정하는 단계를 포함하는, 화재 진압 우선 순위 결정 방법.
  11. 하나 이상의 프로세서들;
    메모리; 및
    하나 이상의 프로그램들을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며,
    상기 하나 이상의 프로그램들은,
    복수 개의 화재 지점에 대해 화재 관련 정보 및 지형 관련 정보를 획득하기 위한 명령;
    상기 화재 관련 정보 및 상기 지형 관련 정보 중 하나 이상에 기반하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하기 위한 명령; 및
    상기 화재 관련 정보 및 상기 화재 지점의 위험도에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들의 진압 순서를 결정하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 풍향 측정 정보를 포함하고,
    상기 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 풍향 관련 위험도를 산출하는 단계는,
    가상의 좌표계에서 상기 풍향 측정 정보에 의한 바람의 직선 방향이 향하는 지점에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들 중 기준 화재 지점을 추출하기 위한 명령;
    상기 기준 화재 지점을 지나면서 상기 바람의 직선 방향과 수직한 직선인 기준 수직선을 설정하기 위한 명령; 및
    상기 기준 수직선과 각 화재 지점 간의 거리에 따라 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 가까울수록 상기 풍향 관련 위험도를 커지게 하고, 상기 기준 수직선과 화재 지점 간의 거리가 멀수록 상기 풍향 관련 위험도를 작아지게 하는, 컴퓨팅 장치.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보를 포함하고,
    상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며,
    상기 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 화재 지점과 상기 건축물 간의 거리를 기 설정된 기준 거리와 비교하여 거리 등급을 부여하기 위한 명령; 및
    상기 부여된 거리 등급에 따라 상기 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  17. 청구항 11에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고,
    상기 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하기 위한 명령; 및
    전체 화재 지점의 영역 크기 중 해당 화재 지점의 영역 크기의 비율에 따라 해당 화재 지점의 영역 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  18. 청구항 11에 있어서,
    상기 화재 관련 정보는, 각 화재 지점의 위치 정보, 풍향 측정 정보, 및 화재 현장의 촬영 영상을 포함하고,
    상기 지형 관련 정보는, 해당 화재 지점으로부터 일정 반경 이내에 있는 건축물의 위치 정보를 포함하며,
    상기 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 풍향 측정 정보에 기반하여 각 화재 지점에 대한 풍향 관련 위험도를 산출하기 위한 명령;
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 건축물의 위치 정보에 기반하여 건축물 관련 위험도를 산출하기 위한 명령; 및
    상기 화재 지점의 위치 정보 및 상기 화재 현장의 촬영 영상에 기반하여 각 화재 지점의 영역 크기를 확인하고, 상기 각 화재 지점의 영역 크기에 기반하여 영역 관련 위험도를 산출하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 위험도를 산출하기 위한 명령은,
    상기 풍향 관련 위험도, 상기 건축물 관련 위험도, 및 상기 영역 관련 위험도를 합산하여 각 화재 지점의 위험도를 산출하기 위한 명령을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 진압 순서를 결정하는 단계는,
    상기 복수 개의 화재 지점들 중 상기 위험도가 가장 높은 화재 지점을 기준점으로 설정하기 위한 명령;
    상기 기준점을 기준으로 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 상기 복수 개의 화재 지점들을 기 설정된 방향으로 전진하면서 연결하기 위한 명령; 및
    상기 컨벡스 헐(convex hull) 알고리즘에 기반하여 연결되는 순서에 따라 상기 복수 개의 화재 지점들에 대한 진압 순서를 결정하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
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