KR20230140264A - 비화재보 처리 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20230140264A
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Abstract

본 개시는 비화재보 처리 방법 및 장치에 관한 것으로, 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하고, 상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하고, 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하고, 정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하고, 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하고, 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 것을 그 요지로 한다.

Description

비화재보 처리 방법 및 장치 {Apparatus for handling non-fire alarms and method thereof}
본 개시는 비화재보 처리 방법 및 장치에 대한 것으로서, 구체적으로, 실화재원과 비화재보의 우도차 비를 이용하는 비화재보 처리 방법 및 장치에 대한 기술이다.
최근, 화재 감지 인식에 대한 사회적 관심이 많이 높아지고 있다. 화재 감지기는 현재 생활과 밀접한 구조물에서 가장 많이 이용되는 장치로 특히 광전식 연기감지기는 연기 감지 민감도가 높아 화재 감지기로 가장 많이 사용되고 있다. 입자가 검출기 내부에 유입되면 적외선 대역 파장의 빛이 산란되어 수신기에서 감지되며 이런 간단한 구조가 저렴한 가격을 충족하여 대다수 구조물에 활용되고 있다.
그러나, 종래 기술에 따르면, 입자의 크기와 농도에 의존하기 때문에 오류가 자주 발생하며 이에 따른 비용 발생과 안전 의식에 대한 불감증을 조장하는 문제점이 있었다. 또한, 여러 파장 및 산란각도 등을 활용하여 비화재보를 구분하는 기술이 있지만 시스템 복잡도를 상승시키고 가격 상승 문제로 실제 기술로 채택되는데 어려움이 있어서 사용자가 불편함을 느끼는 문제점이 있었다.
본 개시의 목적은 서로 다른 파장으로 산란되어 들어온 광에 대하여 누적 차이 신호를 만들고 신호에 대하여 사전 정의한 상태 모델과 비용함수를 통해 실 화재원과 실화재보의 우도비 차를 이용하여 비화재보를 결정하는 비화재보 처리 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 개시의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 개시의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 개시의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 단계; 상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하는 단계; 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계; 정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하는 단계; 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하는 단계; 및 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 초기 신호 감지를 위한 초기화를 수행하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 단계는 상기 우도비의 차가 임계값 이상이면, 비화재보로 결정하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 단계는 상기 우도비의 차가 임계값 미만이면, 화재로 결정하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 단계는 서로 다른 파장으로 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 단계; 감지된 상기 산란광에 대한 데이터를 생성하는 단계; 및 생성된 데이터를 소정의 샘플링 주기로 데이터 처리부로 전달하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 누적 차이 신호는 제 1 파장에 대응하는 신호와 제 2 파장에 대응하는 신호의 차이를 시작 시점에서 현재 시점까지 더한 것을 의미한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계는 출력 벡터, 상태 천이 매트릭스, 상태 벡터 및 윈도우 사이즈 중 적어도 하나를 이용하여 상태 모델을 정의한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하는 단계는, 최소값을 갖는 상태 벡터에 대한 비용 함수와 비화재 상태인 보통 상태에 대한 비용 함수를 이용하여 우도비를 계산하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계는, 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 소정 크기의 윈도우 크기로 제한하여 정의하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법은, 상기 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계는, 제 1 단계와 제 2 단계로 구분하여 상태 모델을 정의하는 단계를 더 포함하되, 상기 제 1 단계는 신호의 변화가 기준값보다 작은 경우를 의미하고, 상기 제 2 단계는 상기 신호의 변화가 기준값을 초과하여 누적 차이가 발생하는 경우를 의미한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 센서부; 상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하고, 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하고, 정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하는 데이터 처리부; 및 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하고, 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 결정부를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 센서부는, 초기 신호 감지를 위한 초기화를 수행한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 결정부는, 상기 우도비의 차가 임계값 이상이면, 비화재보로 결정한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 결정부는, 상기 우도비의 차가 임계값 미만이면, 화재로 결정한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 센서부는, 서로 다른 파장으로 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하고, 감지된 상기 산란광에 대한 데이터를 생성하고, 생성된 데이터를 소정의 샘플링 주기로 상기 데이터 처리부로 전달한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 누적 차이 신호는 제 1 파장에 대응하는 신호와 제 2 파장에 대응하는 신호의 차이를 시작 시점에서 현재 시점까지 더한 것을 의미한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 데이터 처리부는 출력 벡터, 상태 천이 매트릭스, 상태 벡터 및 윈도우 사이즈 중 적어도 하나를 이용하여 상태 모델을 정의한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 결정부는, 최소값을 갖는 상태 벡터에 대한 비용 함수와 비화재 상태인 보통 상태에 대한 비용 함수를 이용하여 우도비를 계산한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 상기 데이터 처리부는, 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 소정 크기의 윈도우 크기로 제한하여 정의한다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치는, 외부 장치와 데이터를 송수신하는 통신부; 및 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하고, 상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하고, 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하고, 정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하고, 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하고, 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하고, 결정 결과를 상기 통신부를 통하여 외부 장치로 전송하는 프로세서를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 서로 다른 파장으로 산란되어 들어온 광에 대하여 누적 차이 신호를 만들고 신호에 대하여 사전 정의한 상태 모델과 비용함수를 통해 실 화재원과 실화재보의 우도비 차를 이용하여 비화재보를 결정할 수 있어서 비화재보의 예측과 결정 시점을 추출하고 민감도 조절이 가능하므로 사용자 편의성을 향상시킬 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치의 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 각 파장으로부터 획득한 누적 차이 신호 그래프를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 화재 및 비화재보에 따른 우도비 그래프를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 비화재보 처리 장치의 구성도를 도시한 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 개시의 실시 예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들을 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들을 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들 간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시 예에서의 제1 구성요소는 다른 실시 예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시예에서의 제2 구성요소를 다른 실시예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.
본 개시의 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 “직접 연결되어” 있다거나, “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 개시에 있어서 본 개시의 실시예를 도시한 일 도면이 다른 도면과 양자 택일의 실시예에 해당하지 않는 한 각 도면에 대한 설명은 서로 다른 도면에 적용될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 개시에 대하여 더욱 상세하게 설명할 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 장치의 구성도를 도시한 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 비화재보 처리 장치(100)는 센서부(110), 데이터 처리부(120), 결정부(130), 통신부(140)를 포함한다.
센서부(1100는 광을 센싱한다.
센서부(110)는 서로 다른 파장으로 산란된 광을 분석 가능한 데이터로 변환한다.
센서부(110)는 서로 다른 파장으로 감지 구역으로 들어온 에어로졸 입자에 대한 산란광을 데이터로 변환하고 변환된 데이터를 각각 사전 정의한 샘플링 주기에 따라 데이터 처리부(120)로 전달한다.
예를 들어, 서로 다른 파장으로 470nm 및 850nm가 이용될 수 있다. 데이터 처리를 용이하도록 하기 위하여 해당 광원으로부터 출력한 빛의 세기 대비 감지한 빛의 세기를 비율로서 이용할 수 있다.
데이터 처리부(120)는 서로 다른 파장으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성한다.
누적 차이 신호는 화재 입자가 감지 구역으로 진입하였을 때 상승 형태를 갖는다. 데이터 처리부(120)는 누적 차이 신호와 비교하여 감지 시점을 파악할 수 있는 경험적 상태 모델과 비용함수를 정의하여 실시간으로 값을 계산한다.
데이터 처리부(120)는 연산량을 줄이기 위하여 일정 윈도우 크기로 제한하여 연산할 수 있다.
데이터 처리부(120)는 실제 화재 입자의 상태 모델과 비화재보에 따른 상태 모델을 상태 모델의 기울기로 정의하고 두 비용 함수 간 더 우세한 모델을 판단하기 위하여 우도비를 정의하여 연산한다.
결정부(130)는 상태 모델의 우도비의 차를 통해 일정 임계값 이상의 경우 비화재보로 결정한다.
통신부(140)는 외부 장치(200)와 데이터를 송수신한다.
통신부(140)는 결정부(130)의 결정 및 감지 정도를 외부 장치(200)로 전송한다.
외부 장치(200)는 외부 서버, 알림 장치, 모바일 디바이스 등을 포함한다.
우도비(Likelihood ratios)는 화재가 나지 않은 경우와 실제 화재의 경우를 비교하여 화재가 난 경우의 확률을 비교하는 것을 의미한다. 이들은 테스트 결과에 대한 우도 비율(LR+)와 LR-에 대한 우도비로 표시된다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법의 순서도를 도시한 도면이다. 본 발명은 비화재보 처리 장치(100)에 의하여 수행된다.
도 2를 참조하면, 초기화를 수행한다(S210).
구체적으로, 센서부(110)는 초기 신호 수집을 위한 초기화를 수행한다.
샘플 신호를 획득한다(S220).
누적 강도 차이를 계산한다(S230).
센서부(110)는 파장간 데이터 처리를 위하여 해당 광원으로부터 출력한 빛의 세기 대비 감지한 빛의 세기를 비율로 처리한다. 여기서 얻어진 신호는 각 파장에 따라 로 정의한다. 각 샘플은 이산 샘플(discrete sample) 신호로 두 신호의 누적 차이 신호는 수학식 1과 같다.
여기서 k는 현재 시간의 샘플을 나타낸다.
상태 모델을 정의한다(S230).
데이터 처리부(120)는 해당 신호에 대하여 화재와 비화재보에 해당하는 상태 모델을 정의한다. 여기서, 상태 모델은 경험적 상태 모델을 포함한다.
상태 모델은 두가지 단계로 되어있으며 p1 단계와 p2 단계를 포함한다.
여기서, p1 단계는 신호의 변화가 기준값보다 작을 것을 의미한다. p2 단계는 입자로 인해 신호의 변화가 기준값을 초과하여 누적 차이가 발생한 것을 의미한다.
상태 모델은 수학식 2와 같다.
여기서 C는 출력 벡터를 A는 상태 천이 매트릭스(state transition matrix)를 x_0는 상태 벡터를 나타낸다. 실시 예에 따라 다음과 같은 벡터를 이용할 수 있다.
상태 벡터는 수학식 3과 같다.
w_1과 w_2는 p1 및 p2의 윈도우 사이즈를 나타내며 개발 하드웨어의 연산 능력에 따라 조절할 수 있다. 상태 모델은 화재와 비화재보에 대하여 다른 상태 벡터를 갖는다. 상태 벡터는 수학식 4와 같이 정의한다.
여기서 I, G의 값은 센서에 따라 경험적으로 생성 가능한다.
실시 예에 따라, 상태 벡터의 I와 G는 수학식 5와 같이, 정의할 수 있다.
여기서 TF는 화재, FF는 비화재원을 나타낸다.
비용 함수를 계산한다(S250).
총 w_1+w_2 길이의 모델에 대해 위에서 정의한 누적 차이 신호와 연산을 통하여 비용 함수를 산출한다. 수학식 6은 비용함수의 정의를 나타낸다.
여기서 는 p1과 p2에 따른 윈도우 함수를 나타낸다. 실시 예에 따라 윈도우 함수는 비율 r의 지수 형태로 정의 가능하며 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
우도비를 계산한다(S260).
결정부(130)는 두 모델에 대하여 우도비를 정의하고 우도비를 통해 더 우세한 경우를 결정한다.
수학식 8은 두 모델에 대한 우도비를 나타낸다.
우도비 R은 데이터 처리부(120)에서 정의한 비용함수 J에 대하여 가장 최소값을 갖는 상태 벡터로 계산하고, 화재가 없는 보통 상태의 x_0의 비용 함수로 나누어 산출한다. 여기서 x_0는 실시 예에 따라 로 적용할 수 있다.
결정부(130)는 얻어진 두 모델에 대한 우도비로 화재 및 비화재보를 결정한다.
예를 들어, 결정부(130)는 두 우도비의 차를 통해 일정 임계값 이상이면, 화재로 결정한다.
결정부(130)는 두 우도비의 차이가 임계값 미만이면, 비화재보로 결정하고 다음 상태까지 대기하도록 한다.
센서부(110)는 광학 모듈을 포함한다.
광학 모듈은 복수 파장을 갖는 2개 이상의 광원과 해당 파장을 수광 가능한 1개 이상의 광 다이오드 또는 실시 예에 따라 해당 파장에 반응성을 갖는 센서를 포함한다.
광학 모듈은 흡입 통로의 한쪽 면에 위치하여 흡입 통로의 수직 방향으로 빛을 조사하고 연기 입자가 투입되면 반사되어 광 다이오드에 수광된다. 이는 각 파장과 입자의 크기에 따라 다른 반응성을 나타내며 이를 이용하여 입자의 크기를 추정 가능하다. 광학 모듈의 개수는 실시 예에 따라 흐름 속도를 추정하기 위하여 복수 개가 될 수 있고 입자 크기 추정을 위하여 단수가 될 수 있다.
센서부(110)는 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지한다.
센서부(110)는 초기 신호 감지를 위한 초기화를 수행한다.
센서부(110)는 서로 다른 파장으로 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하고, 감지된 상기 산란광에 대한 데이터를 생성하고, 생성된 데이터를 소정의 샘플링 주기로 상기 데이터 처리부(120)로 전달한다.
데이터 처리부(120)는 상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하고, 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의한다.
데이터 처리부(120)는 출력 벡터, 상태 천이 매트릭스, 상태 벡터 및 윈도우 사이즈 중 적어도 하나를 이용하여 상태 모델을 정의한다.
데이터 처리부(120)는 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 소정 크기의 윈도우 크기로 제한하여 정의한다.
결정부(130)는 정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하고, 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하고, 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정한다.
결정부(130)는, 상기 우도비의 차가 임계값 이상이면, 비화재보로 결정한다.
결정부(130)는, 상기 우도비의 차가 임계값 미만이면, 화재로 결정한다.
여기서, 누적 차이 신호는 제 1 파장에 대응하는 신호와 제 2 파장에 대응하는 신호의 차이를 시작 시점에서 현재 시점까지 더한 것을 의미한다.
결정부(130)는 최소값을 갖는 상태 벡터에 대한 비용 함수와 비화재 상태인 보통 상태에 대한 비용 함수를 이용하여 우도비를 계산한다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 각 파장으로부터 획득한 누적 차이 신호 그래프를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, t<t1 의 경우, 실제 화재(310)와 비화재(320)의 차이가 크지 않다.
t>t1의 경우, 실제 화재(310)의 누적 차이 신호가 비화재(320)의 누적 차이 신호보다 높게 나타나고 시간이 흐를수록 더 커진다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 화재 및 비화재보에 따른 우도비 그래프를 도시한 도면이다. 도 4는 도 4(a)와 도 4(b)를 포함한다.
여기서, x 축은 시간을 의미하고 y 축은 우도비를 의미한다.
도 4(a)는 실제 화재의 우도비 그래프를 의미한다. 도 4(b)는 비화재의 우도비 그래프를 의미한다.
도 4(a)를 참조하면, 실제 화재의 경우, 0 < t < t1에서, 비화재 모델(412)의 우도비가 실화재 모델(411)의 우도비보다 더 우세하게 나타난다.
t > t1 에서, 실화재 모델(411)의 우도비가 비화재 모델(412)의 우도비보다 더 우세하게 나타난다.
도 4(b)를 참조하면, 비화재의 경우, 모든 시간 영역에서 비화재 모델(422)의 우도비가 실화제 모델(421)의 우도비보다 더 우세하게 나타낸다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 비화재보 처리 방법의 순서도를 도시한 도면이다. 본 발명은 비화재보 처리 장치(100)에 의하여 수행된다.
도 5에 도시한 바와 같이, 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지한다(S510).
상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성한다(S520).
생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의한다(S530).
정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산한다(S540).
계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산한다(S550).
계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정한다(S560).
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 비화재보 처리 장치의 구성도를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 비화재보 처리 장치는 디바이스(1600)를 포함한다. 디바이스(1600)는 메모리(1602), 프로세서(1603), 송수신부(1604) 및 주변 장치(1601)를 포함할 수 있다. 또한, 일 예로, 디바이스(1600)는 다른 구성을 더 포함할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 이때, 일 예로, 디바이스는 상술한 비화재보 처리 방법에 기초하여 동작하는 장치일 수 있다.
보다 상세하게는, 도 16의 디바이스(1600)는 비화재보 처리 장치와 예시적인 하드웨어/소프트웨어 아키텍처일 수 있다. 이때, 일 예로, 메모리(1602)는 비이동식 메모리 또는 이동식 메모리일 수 있다. 또한, 일 예로, 주변 장치(1601)는 디스플레이, GPS 또는 다른 주변기기들을 포함할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
또한, 일 예로, 상술한 디바이스(1600)는 상기 송수신부(1604)와 같이 통신 회로를 포함할 수 있으며, 이에 기초하여 외부 디바이스와 통신을 수행할 수 있다.
또한, 일 예로, 프로세서(1603)는 범용 프로세서, DSP(digital signal processor), DSP 코어, 제어기, 마이크로제어기, ASIC들(Application Specific Integrated Circuits), FPGA(Field Programmable Gate Array) 회로들, 임의의 다른 유형의 IC(integrated circuit) 및 상태 머신과 관련되는 하나 이상의 마이크로프로세서 중 적어도 하나 이상일 수 있다. 즉, 상술한 디바이스(1600)를 제어하기 위한 제어 역할을 수행하는 하드웨어적/소프트웨어적 구성일 수 있다.
이때, 프로세서(1603)는 비화재보 처리 장치의 다양한 필수 기능들을 수행하기 위해 메모리(1602)에 저장된 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 실행할 수 있다. 일 예로, 프로세서(1603)는 신호 코딩, 데이터 처리, 전력 제어, 입출력 처리 및 통신 동작 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(1603)는 물리 계층, MAC 계층, 어플리케이션 계층들을 제어할 수 있다. 또한, 일 예로, 프로세서(1603)는 액세스 계층 및/또는 어플리케이션 계층 등에서 인증 및 보안 절차를 수행할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
일 예로, 프로세서(1603)는 송수신부(1604)를 통해 다른 장치들과 통신을 수행할 수 있다. 일 예로, 프로세서(1603)는 컴퓨터 실행가능한 명령어들의 실행을 통해 인도의 좌우측 방향 추출 장치가 네트워크를 통해 외부 장치들과 통신을 수행하게 제어할 수 있다. 즉, 본 발명에서 수행되는 통신이 제어될 수 있다. 일 예로, 송수신부(1604)는 안테나를 통해 RF 신호를 전송할 수 있으며, 다양한 통신망에 기초하여 신호를 전송할 수 있다.
또한, 일 예로, 안테나 기술로서 MIMO 기술, 빔포밍 등이 적용될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 또한, 송수신부(1604)를 통해 송수신한 신호는 변조 및 복조되어 프로세서(1603)에 의해 제어될 수 있으며, 상술한 실시 예로 한정되지 않는다.
본 개시의 다양한 실시 예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시 예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 종단 혹은 에지에서 사용될 수 있는 비 일시적 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 프로그램의 형식이나, 에지 혹은 클라우드에서 사용될 수 있는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된 프로그램의 형식으로도 구현될 수 있음은 자명하다. 또한, 다양한 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로도 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시 예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행 가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.
이상에서 설명한 본 개시는, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로, 본 개시의 범위는 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

Claims (20)

  1. 비화재보 처리 방법에서,
    감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 단계;
    상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하는 단계;
    생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계;
    정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하는 단계;
    계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하는 단계; 및
    계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 단계를 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    초기 신호 감지를 위한 초기화를 수행하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 단계는
    상기 우도비의 차가 임계값 이상이면, 비화재보로 결정하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 단계는
    상기 우도비의 차가 임계값 미만이면, 화재로 결정하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 단계는
    서로 다른 파장으로 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 단계;
    감지된 상기 산란광에 대한 데이터를 생성하는 단계; 및
    생성된 데이터를 소정의 샘플링 주기로 데이터 처리부로 전달하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 누적 차이 신호는 제 1 파장에 대응하는 신호와 제 2 파장에 대응하는 신호의 차이를 시작 시점에서 현재 시점까지 더한 것을 의미하는,
    비화재보 처리 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계는
    출력 벡터, 상태 천이 매트릭스, 상태 벡터 및 윈도우 사이즈 중 적어도 하나를 이용하여 상태 모델을 정의하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하는 단계는,
    최소값을 갖는 상태 벡터에 대한 비용 함수와 비화재 상태인 보통 상태에 대한 비용 함수를 이용하여 우도비를 계산하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계는,
    생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 소정 크기의 윈도우 크기로 제한하여 정의하는 단계를 더 포함하는,
    비화재보 처리 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하는 단계는,
    제 1 단계와 제 2 단계로 구분하여 상태 모델을 정의하는 단계를 더 포함하는,
    상기 제 1 단계는 신호의 변화가 기준값보다 작은 경우를 의미하고,
    상기 제 2 단계는 상기 신호의 변화가 기준값을 초과하여 누적 차이가 발생하는 경우를 의미하는,
    비화재보 처리 방법.
  11. 비화재보 처리 장치에서,
    감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하는 센서부;
    상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하고,
    생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하고,
    정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하는 데이터 처리부; 및
    계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하고,
    계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하는 결정부를 포함하는,
    비화재보 처리 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 센서부는,
    초기 신호 감지를 위한 초기화를 수행하는,
    비화재보 처리 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 우도비의 차가 임계값 이상이면, 비화재보로 결정하는,
    비화재보 처리 장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 우도비의 차가 임계값 미만이면, 화재로 결정하는,
    비화재보 처리 장치.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 센서부는,
    서로 다른 파장으로 감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하고,
    감지된 상기 산란광에 대한 데이터를 생성하고,
    생성된 데이터를 소정의 샘플링 주기로 상기 데이터 처리부로 전달하는,
    비화재보 처리 장치.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 누적 차이 신호는 제 1 파장에 대응하는 신호와 제 2 파장에 대응하는 신호의 차이를 시작 시점에서 현재 시점까지 더한 것을 의미하는,
    비화재보 처리 장치.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는
    출력 벡터, 상태 천이 매트릭스, 상태 벡터 및 윈도우 사이즈 중 적어도 하나를 이용하여 상태 모델을 정의하는,
    비화재보 처리 장치.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    최소값을 갖는 상태 벡터에 대한 비용 함수와 비화재 상태인 보통 상태에 대한 비용 함수를 이용하여 우도비를 계산하는,
    비화재보 처리 장치.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는,
    생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 소정 크기의 윈도우 크기로 제한하여 정의하는,
    비화재보 처리 장치.
  20. 비화재보 처리 장치에서,
    외부 장치와 데이터를 송수신하는 통신부; 및
    감지 구역으로 들어온 입자에 대한 산란광을 감지하고,
    상기 산란광으로부터 발생한 데이터의 차이를 누적하여 누적 차이 신호를 생성하고,
    생성된 상기 누적 차이 신호를 기초로 상태 모델을 정의하고,
    정의된 상기 상태 모델을 기초로 비용 함수를 계산하고,
    계산된 상기 비용 함수를 기초로 우도비를 계산하고,
    계산된 상기 우도비를 기초로 비화재보를 결정하고,
    결정 결과를 상기 통신부를 통하여 외부 장치로 전송하는 프로세서를 포함하는,
    비화재보 처리 장치.
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