KR20240031535A - Integrated disaster monitoring system - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 특정지역의 지리정보를 제공하는 GIS서버(110), 특성정보를 생성하는 지역특성 생성부(120), 기상서버(130), 특정지역에 대한 환경계측정보를 제공하는 하나 이상의 IoT 센서부(140), 환경계측정보를 수집하고 통합하여 환경정보를 생성하는 환경정보 생성부(150), 광학카메라와 열화상카메라로 구성되어 제1영상정보를 제공하는 하나 이상의 영상 제공부(160), 광학카메라와 열화상카메라를 구비하여 특정지역에 대한 제2영상정보를 제공하는 다수의 드론(170), 환경정보와 제1영상정보와 제2영상정보를 분석하여, 재난을 실시간 모니터링하고 재난 발생가능성을 예측하는, 관제서버(180), 및 관제서버(180)에 의해 모니터링되거나 예측되는 재난 발생지역으로 비행경로를 설정하여 드론(170)을 호버링 비행시켜 제2영상정보를 관제서버(180)로 제공하는 드론비행제어부(190)를 포함하여, 지상을 통하지 않고, 드론을 통해 재난상황을 실시간 모니터링하여 파악하고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하는 통합 재난 관제 시스템을 개시한다.The present invention includes a GIS server 110 that provides geographic information for a specific area, a regional characteristics generator 120 that generates characteristic information, a weather server 130, and one or more IoTs that provide environmental measurement information for a specific area. A sensor unit 140, an environmental information generation unit 150 that collects and integrates environmental measurement information to generate environmental information, and one or more image providing units 160 that are composed of an optical camera and a thermal imaging camera and provide first image information. ), multiple drones (170) equipped with optical cameras and thermal imaging cameras to provide second image information for a specific area, analyze environmental information, first image information, and second image information, and monitor disasters in real time. The control server 180, which predicts the possibility of disaster occurrence, sets the flight path to the disaster area monitored or predicted by the control server 180, hovers and flies the drone 170, and sends the second image information to the control server ( An integrated disaster control system that monitors and determines disaster situations in real time through drones without going through the ground, including a drone flight control unit 190 provided by 180) and intensively monitors disaster prediction areas, is launched.
Description
본 발명은 재난지역으로 접근이 쉽지 않은 지상을 통하지 않고, 드론을 통해 재난상황을 실시간 모니터링하여 위험부담없이 파악하고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하여 선제적으로 대응하도록 할 수 있는, 통합 재난 관제 시스템에 관한 것이다.The present invention is an integrated disaster control system that monitors disaster situations in real time through drones to identify disaster situations without risk, without going through the ground, which is difficult to access disaster areas, and enables preemptive response by intensively monitoring disaster prediction areas. It's about.
주지하는 바와 같이, 대형 화재, 가스누출, 침수, 붕괴, 교통사고 등의 재해재난은, 예기치 않게 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 대처하기 위해, 방재 구호 기관에서는, 예컨대 건물, 지하공간, 물류창고, 유류저장소, 임야, 교통 수단 등과 같은 특정 공간에서의 재난의 발생을 감지하고, 이를 주위에 경고하는 시스템을 지속적으로 개발하고 있다.As is well known, disasters such as large-scale fires, gas leaks, flooding, collapses, and traffic accidents occur unexpectedly and frequently, and in order to deal with them, disaster prevention and relief organizations, for example, use buildings, underground spaces, warehouses, We are continuously developing a system that detects the occurrence of disasters in specific spaces such as oil storage areas, forests, transportation, etc. and warns the surrounding area.
한편, 재해재난에 효과적으로 대처하기 위해서는, 재난현장으로 진입하는 구조 대원의 구조 활동을 지원하고, 구조 대원의 안전을 도모하기 위한 장비의 개발을 필요로 한다.Meanwhile, in order to effectively respond to disasters, it is necessary to develop equipment to support the rescue activities of rescuers entering the disaster site and to promote the safety of rescuers.
또한, 재난발생 후의 인명사고와 사후처리비용을 고려하면, 재난발생 이전에 선제적으로 대응하는 것이 사회적 비용을 줄일 수 있다.Additionally, considering human casualties and post-disaster processing costs after a disaster occurs, preemptive response before a disaster occurs can reduce social costs.
이에, 재난발생지역에서의 단순 모니터링에 그치지 않고, 재난발생지역을 입체적으로 모니터링하여 구호 장비의 효과적인 투입이 가능하도록 할 수 있고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하여 선제적으로 대응하도록 할 수 있는 기술이 요구된다.Accordingly, technology is available that goes beyond simple monitoring in disaster-prone areas, and enables three-dimensional monitoring of disaster-prone areas to enable effective deployment of relief equipment, as well as intensive monitoring of disaster-predicted areas to enable preemptive response. It is required.
본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 재난지역으로 접근이 쉽지 않은 지상을 통하지 않고, 드론을 통해 재난상황을 실시간 모니터링하여 위험부담없이 파악하고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하여 선제적으로 대응하도록 할 수 있는, 통합 재난 관제 시스템을 제공하는 데 있다.The technical task to be achieved by the idea of the present invention is to monitor disaster situations in real time through drones to identify disaster situations without risk without going through the ground, which is difficult to access disaster areas, and to respond preemptively by intensively monitoring disaster prediction areas. The goal is to provide an integrated disaster control system that can
전술한 목적을 달성하고자, 본 발명의 실시예는, 도심지별과 교외별과 주거지역별과 상업지역별과 산업단지별과 물류단지별과 해안지역별과 산악지역별의 권역별로 분할된 특정지역의 지적과 도로와 건물과 항공사진의 지리정보를 제공하는 GIS서버; 빅데이터를 활용하여 상기 특정지역에 대한 건물 밀집도와 인구 밀집도와 통행 집중도에 따른 재난발생위험도를 수치화하여 특성정보를 생성하는 지역특성 생성부; 상기 특정지역에 대한 기상정보를 제공하는 기상서버; 상기 특정지역의 개별 건물단위와 도로에 의해 분할된 개별 구획단위로 배치되며, 식별번호가 각각 부여되는, 온도센서와 습도센서와 풍향센서와 풍속센서와 조도센서와 열감지센서와 화염감지센서와 연기감지센서와 가스감지센서와 모션센서와 진동계와 누전센서 중 어느 하나 이상으로 그룹핑되어서, 상기 특정지역에 대한 환경계측정보를 제공하는 하나 이상의 IoT 센서부; 상기 IoT 센서부로부터 유무선네트워크를 통해 전송되는 상기 환경계측정보를 수집하고 통합하여 상기 특정지역별 환경정보를 생성하는 환경정보 생성부; 상기 특정지역의 개별 건물단위와 도로에 의해 분할된 개별 구획단위로 배치되며, 식별번호가 각각 부여되는, 광학카메라와 열화상카메라로 구성되어 제1영상정보를 제공하는 하나 이상의 영상 제공부; 광학카메라와 열화상카메라를 구비하며, 상기 특정지역에 설정된 플래그를 따라 주기적으로 비행하여 상기 특정지역에 대한 제2영상정보를 제공하는 다수의 드론; 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 수신하고 분석하여, 화재와 산불과 유류폭발과 가스폭발과 침수와 범람과 홍수와 폭염과 폭설과 지진과 산사태와 싱크홀과 터널붕괴와 보붕괴와 댐붕괴와 선로손상과 도로손상의 재난을 실시간 모니터링하고 재난 발생가능성을 예측하는, 관제서버; 및 상기 관제서버에 의해 모니터링되거나 예측되는 재난 발생지역으로 비행경로를 설정하여 상기 드론을 호버링 비행시켜 상기 제2영상정보를 상기 관제서버로 제공하는 드론비행제어부;를 포함하는, 통합 재난 관제 시스템을 제공한다.In order to achieve the above-mentioned object, the embodiment of the present invention is the cadastral land and roads of a specific area divided into areas such as downtown, suburbs, residential areas, commercial areas, industrial complexes, logistics complexes, coastal areas, and mountainous areas. and a GIS server that provides geographic information of buildings and aerial photographs; A regional characteristics generation unit that uses big data to generate characteristic information by quantifying the risk of disaster occurrence according to building density, population density, and traffic concentration for the specific area; A weather server that provides weather information for the specific area; A temperature sensor, a humidity sensor, a wind direction sensor, a wind speed sensor, an illuminance sensor, a heat detection sensor, and a flame detection sensor are arranged in individual building units and individual compartment units divided by roads in the specific area, and are each assigned an identification number. One or more IoT sensor units that are grouped into one or more of a smoke detection sensor, a gas detection sensor, a motion sensor, a vibration sensor, and an earth leakage sensor, and provide environmental measurement information for the specific area; An environmental information generation unit that collects and integrates the environmental measurement information transmitted from the IoT sensor unit through a wired or wireless network to generate environmental information for each specific region; One or more image providing units that are arranged in individual building units and individual compartment units divided by roads in the specific area and are each assigned an identification number, and are composed of an optical camera and a thermal imaging camera to provide first image information; A plurality of drones equipped with an optical camera and a thermal imaging camera and periodically flying according to a flag set in the specific area to provide second image information for the specific area; By receiving and analyzing the environmental information, the first image information, and the second image information, fire, forest fire, oil explosion, gas explosion, flooding, overflow, flood, heat wave, heavy snow, earthquake, landslide, sinkhole, and tunnel collapse and a control server that monitors disasters such as dam collapse, track damage, and road damage in real time and predicts the possibility of disaster occurrence; And a drone flight control unit that sets a flight path to a disaster area monitored or predicted by the control server and hovers the drone to provide the second image information to the control server. An integrated disaster control system comprising a. to provide.
여기서, 상기 관제서버는 상기 IoT 센서부의 정상가동시 전기신호특성과 장애발생시 전기신호특성을 분석하여, 상기 환경계측정보의 오류여부를 판단할 수 있다.Here, the control server can determine whether there is an error in the environmental measurement information by analyzing the electrical signal characteristics during normal operation of the IoT sensor unit and the electrical signal characteristics when a failure occurs.
또한, 상기 지역특성 생성부는 빅데이터를 활용하여 일자별과 주별과 월별과 계절별 온도와 습도의 변화추이 및 과거 재난발생패턴을 분석하고, 건물 밀집도와 인구 밀집도와 통행 집중도에 따라 가중치를 부여하여 상기 재난발생위험도를 수치화하여 상기 특성정보를 생성할 수 있다.In addition, the regional characteristics generation unit uses big data to analyze changes in temperature and humidity by day, week, month, and season and past disaster occurrence patterns, and assigns weights according to building density, population density, and traffic concentration to determine the disaster rate. The above characteristic information can be generated by quantifying the risk of occurrence.
또한, 상기 드론비행제어부는 상기 재난발생위험도에 따라 상기 특정지역에 대해 상기 드론의 순회 비행 또는 호버링 비행의 비행패턴 및 비행속도를 제어할 수 있다.In addition, the drone flight control unit may control the flight pattern and flight speed of the drone's circuit flight or hovering flight for the specific area according to the disaster risk.
또한, 상기 관제서버는 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 분석하여 위험도에 따라 해당지역에 대한 재난발생가능성을 예측하고, 상기 드론비행제어부는 상기 재난발생가능성에 따라 상기 특정지역에 대해 상기 드론에 의한 선제 감시 또는 상시 감시의 감시패턴을 제어할 수 있다.In addition, the control server analyzes the environmental information, the first image information, and the second image information to predict the possibility of a disaster occurring in the area according to the risk, and the drone flight control unit predicts the possibility of a disaster occurring in the area according to the risk. It is possible to control the surveillance pattern of preemptive surveillance or continuous surveillance by the drone for a specific area.
또한, 상기 관제서버는 상기 기상정보를 분석하여 재난의 확산방향과 확산범위를 예측하고, 상기 예측되는 확산방향과 확산범위에 포함되는 해당지역에 설치된 비상경보설비 및 비상방송설비를 통해 경고정보를 제공할 수 있다.In addition, the control server analyzes the weather information to predict the direction and extent of spread of the disaster, and provides warning information through emergency warning equipment and emergency broadcasting equipment installed in the area included in the predicted direction and extent of spread. can be provided.
또한, 상기 관제서버는 상기 예측되는 확산방향과 확산범위에 포함되는 해당지역에서 식별되는 통신가능한 스마트단말기로 경고정보를 제공할 수 있다.Additionally, the control server can provide warning information to smart terminals capable of communication that are identified in the area included in the predicted direction and range of spread.
또한, 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보는 클라우드서버에 저장되고, 상기 관제서버는 상기 클라우드서버로부터 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 수신할 수 있다.In addition, the environmental information, the first image information, and the second image information are stored in a cloud server, and the control server receives the environmental information, the first image information, and the second image information from the cloud server. You can.
또한, 상기 관제서버는 인공위성으로부터 수신되는 재난발생지역에 대한 위성사진 및 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 분석하여 재난발생원점을 특정할 수 있다.In addition, the control server can specify the origin of the disaster by analyzing satellite photos of the disaster area received from a satellite, the environmental information, the first image information, and the second image information.
본 발명에 의하면, 재난지역으로 접근이 쉽지 않은 지상을 통하지 않고, 드론을 통해 재난상황을 실시간 모니터링하여 위험부담없이 파악하고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하여 선제적으로 대응하도록 할 수 있으며, 재난발생위험도와 재난발생가능성을 예측하여 선제적으로 대처하도록 하고, 재난의 확산범위와 확산방향을 에측하여 대처하거나 대피하도록 하고, 재난발생원점을 특정하여서 구호차량 또는 구호장비의 집중 투입 장소를 제공할 수 있고, 재난발생지역을 입체적으로 모니터링하여 구호장비의 효과적인 투입이 가능하도록 할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to monitor the disaster situation in real time through a drone without going through the ground, which is not easy to access the disaster area, to understand it without risk, and to respond preemptively by intensively monitoring the disaster prediction area, and to prevent disaster occurrence. It is possible to predict the level of risk and the possibility of disaster occurrence and respond preemptively, predict the extent and direction of spread of the disaster and respond or evacuate, and specify the origin of the disaster to provide a location for intensive injection of relief vehicles or relief equipment. It has the effect of enabling effective deployment of relief equipment by monitoring the disaster area three-dimensionally.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 통합 재난 관제 시스템의 개략적인 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 통합 재난 관제 시스템의 구현도를 예시한 것이다.Figure 1 shows a schematic configuration diagram of an integrated disaster control system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 illustrates an implementation diagram of the integrated disaster control system of Figure 1.
이하, 첨부된 도면을 참조로 전술한 특징을 갖는 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention having the above-described features will be described in more detail with reference to the attached drawings.
본 발명의 실시예에 의한 통합 재난 관제 시스템은, 특정지역의 지리정보를 제공하는 GIS서버(110), 특성정보를 생성하는 지역특성 생성부(120), 기상서버(130), 특정지역에 대한 환경계측정보를 제공하는 하나 이상의 IoT 센서부(140), 환경계측정보를 수집하고 통합하여 환경정보를 생성하는 환경정보 생성부(150), 광학카메라와 열화상카메라로 구성되어 제1영상정보를 제공하는 하나 이상의 영상 제공부(160), 광학카메라와 열화상카메라를 구비하여 특정지역에 대한 제2영상정보를 제공하는 다수의 드론(170), 환경정보와 제1영상정보와 제2영상정보를 분석하여, 재난을 실시간 모니터링하고 재난 발생가능성을 예측하는, 관제서버(180), 및 관제서버(180)에 의해 모니터링되거나 예측되는 재난 발생지역으로 비행경로를 설정하여 드론(170)을 호버링 비행시켜 제2영상정보를 관제서버(180)로 제공하는 드론비행제어부(190)를 포함하여, 지상을 통하지 않고, 드론을 통해 재난상황을 실시간 모니터링하여 파악하고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하는 것을 요지로 한다.The integrated disaster control system according to an embodiment of the present invention includes a GIS server 110 that provides geographic information of a specific area, a regional characteristics generator 120 that generates characteristic information, a weather server 130, and It consists of one or more IoT sensor units 140 that provide environmental measurement information, an environmental information generation unit 150 that collects and integrates environmental measurement information to generate environmental information, and an optical camera and a thermal imaging camera to provide first image information. One or more image providing units 160, a plurality of drones 170 equipped with optical cameras and thermal imaging cameras to provide second image information for a specific area, environmental information, first image information, and second image information By analyzing the data, the control server 180 monitors the disaster in real time and predicts the possibility of a disaster occurring, and hovers the drone 170 by setting a flight path to the disaster area monitored or predicted by the control server 180. The point is to monitor and identify disaster situations in real time through drones without going through the ground, including a drone flight control unit (190) that provides second image information to the control server (180), and to intensively monitor disaster prediction areas. Do this.
이하, 도 1 및 도 2를 참조하여, 전술한 구성의 통합 재난 관제 시스템을 구체적으로 상술하면 다음과 같다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 and 2, the integrated disaster control system of the above-described configuration will be described in detail as follows.
우선, GIS(Geographic Information System)서버(110)는, 관제서버(180)에 의해 통합되어 관제되는 지역내에 포함되는, 도심지별과 교외별과 주거지역별과 상업지역별과 산업단지별과 물류단지별과 해안지역별과 산악지역별의 권역별로 분할된 특정지역의 지적과 도로와 건물과 항공사진의 지리정보를 관제서버(180)로 제공한다.First, the GIS (Geographic Information System) server 110 is integrated and controlled by the control server 180, including urban areas, suburbs, residential areas, commercial areas, industrial complexes, and logistics complexes. Geographic information on cadastral land, roads, buildings, and aerial photos of specific areas divided by coastal area and mountainous area is provided to the control server 180.
여기서, GIS서버(110)는 특정지역에 대한 2D 지리정보, 및 인공위성(400)으로부터 제공되는 위성사진과 2D 지리정보로부터 변환된 3D 지리정보를 관제서버(180)와 드론비행제어부(190)로 각각 전송할 수 있다.Here, the GIS server 110 sends 2D geographic information for a specific area, satellite photos provided from the artificial satellite 400, and 3D geographic information converted from the 2D geographic information to the control server 180 and the drone flight control unit 190. Each can be transmitted.
다음, 지역특성 생성부(120)는 과거 축적된 빅데이터를 활용하여 특정지역에 대한 건물 밀집도와 인구 밀집도와 통행 집중도에 따른 재난발생위험도를 수치화하여 지역별 특성정보를 생성한다.Next, the regional characteristic generation unit 120 uses big data accumulated in the past to quantify the risk of disaster occurrence according to building density, population density, and traffic concentration for a specific region to generate regional characteristic information.
예컨대, 지역특성 생성부(120)는 과거 축적된 빅데이터를 활용하여 일자별과 주별과 월별과 계절별 온도와 습도의 변화추이 및 과거 재난발생패턴을 분석하고, 건물 밀집도와 인구 밀집도와 통행 집중도에 따라 가중치를 부여하여 재난발생위험도를 수치화하여 특성정보를 생성하여서, 관제서버(180)와 드론비행제어부(190)로 각각 전송할 수 있다.For example, the regional characteristics generation unit 120 uses big data accumulated in the past to analyze changes in temperature and humidity by day, week, month, and season and past disaster occurrence patterns, and according to building density, population density, and traffic concentration. Characteristic information can be generated by quantifying the risk of disaster occurrence by assigning weights and transmitting it to the control server 180 and the drone flight control unit 190, respectively.
다음, 기상서버(130)는 특정지역에 대한 실시간 기상정보와 예측 기상정보를 관제서버(180)로 제공하여 기상상황에 따른 실시간 재난진행상황을 모니터링하도록 하거나 재난 발생가능성을 예측하도록 하고, 드론비행제어부(190)로 제공하여 드론(170)의 비행여부와 비행패턴과 비행속도를 제어하도록 할 수 있다.Next, the weather server 130 provides real-time weather information and predicted weather information for a specific area to the control server 180 to monitor real-time disaster progress according to weather conditions or predict the possibility of disaster occurrence, and drone flight It can be provided to the control unit 190 to control whether the drone 170 flies, its flight pattern, and its flight speed.
다음, IoT 센서부(140)는 하나 이상으로 구성되어, 특정지역의 개별 건물단위와 도로와 이면도로와 골목길 등에 의해 분할된 개별 구획단위로 배치되며, 식별번호가 각각 부여되는, 온도센서와 습도센서와 풍향센서와 풍속센서와 조도센서와 열감지센서와 화염감지센서와 연기감지센서와 가스감지센서와 모션센서와 진동계와 누전센서 등 재난을 감지하는 센서 중 어느 하나 이상으로 그룹핑되어서, 센서에 의해 계측된 특정지역에 대한 환경계측정보를 유무선 네트워크를 통해 환경정보 생성부(150)로 제공한다.Next, the IoT sensor unit 140 is composed of one or more, and is arranged in individual building units in a specific area and individual compartment units divided by roads, back roads, alleys, etc., and is each assigned an identification number, a temperature sensor and a humidity sensor. Sensors are grouped into one or more of the sensors that detect disasters, such as sensors, wind direction sensors, wind speed sensors, illuminance sensors, heat sensors, flame sensors, smoke sensors, gas sensors, motion sensors, vibration sensors, and electric leakage sensors. The environmental measurement information for a specific area measured by the system is provided to the environmental information generation unit 150 through a wired or wireless network.
여기서, 각 센서에는 식별번호가 각각 부여되어 관제서버(180)에 의해 배치지역과 해당 센서가 개별적으로 식별되도록 할 수 있다.Here, each sensor is assigned an identification number so that the deployment area and the corresponding sensor can be individually identified by the control server 180.
또한, 각 센서별로 임베디드 코딩을 수행하여 환경정보 생성부(150)에 의해 규격에 맞게 변환되어 관제서버(180)에 의해 통합되어 모니터링되도록 할 수 있다.In addition, embedded coding can be performed for each sensor so that the environment information generator 150 converts it to meet specifications and integrates it into monitoring by the control server 180.
다음, 환경정보 생성부(150)는 IoT 센서부(140)로부터 유무선네트워크를 통해 전송되는 환경계측정보를 수집하고 통합하여 특정지역별 환경정보를 생성하여 관제서버(180)로 제공한다.Next, the environmental information generation unit 150 collects and integrates environmental measurement information transmitted from the IoT sensor unit 140 through a wired or wireless network to generate environmental information for a specific area and provides it to the control server 180.
다음, 영상 제공부(160)는 하나 이상으로 구성되어 특정지역의 개별 건물단위와 도로와 이면도로와 골목길 등에 의해 분할된 개별 구획단위로 배치되며, 식별번호가 각각 부여되는, 광학카메라와 열화상카메라로 구성되어 개별 건물 내외부 및 도로상황에 대한 제1영상정보를 관제서버(180)로 제공하여 모니터링하도록 한다.Next, the image provider 160 consists of one or more optical cameras and thermal images, which are arranged into individual building units in a specific area and individual compartment units divided by roads, back roads, alleys, etc., and are each assigned an identification number. It is composed of cameras and provides first image information about the inside and outside of individual buildings and road conditions to the control server 180 for monitoring.
다음, 드론(170)은 다수로 구성되어 각각 광학카메라와 열화상카메라를 구비하며, 특정지역에 설정된 미리설정된 플래그를 따라 주기적으로 비행하여 특정지역에 대한 항공이미지 또는 항공영상의 제2영상정보를 관제서버(180)로 유무선 네트워크를 통해 실시간 제공한다.Next, the drone 170 is composed of a plurality, each equipped with an optical camera and a thermal imaging camera, and flies periodically according to a preset flag set in a specific area to provide secondary image information of an aerial image or aerial image for a specific area. It is provided in real time through a wired or wireless network by the control server (180).
다음, 관제서버(180)는 환경정보 생성부(150)로부터의 환경정보와, 영상 제공부(160)로부터의 제1영상정보와, 드론(170)으로부터의 제2영상정보를 수신하고 분석하여서, 화재와 산불과 유류폭발과 가스폭발과 침수와 범람과 홍수와 폭염과 폭설과 지진과 산사태와 싱크홀과 터널붕괴와 보붕괴와 댐붕괴와 선로손상과 도로손상의 재난을 권역별로 실시간 모니터링하고 재난상황을 전파하도록 하고, 재난 발생가능성을 예측하여 집중 감시하거나 미리 대처하도록 할 수 있다.Next, the control server 180 receives and analyzes the environmental information from the environmental information generator 150, the first image information from the image provider 160, and the second image information from the drone 170. , Real-time monitoring of disasters such as fire, forest fire, oil explosion, gas explosion, flooding, flooding, flood, heat wave, heavy snow, earthquake, landslide, sinkhole, tunnel collapse, barrage collapse, dam collapse, track damage, and road damage by region. Disaster situations can be disseminated, and the possibility of a disaster occurring can be predicted and intensively monitored or responded to in advance.
한편, 관제서버(180)는 IoT 센서부(140)의 각 센서의 정상가동시 전기신호특성과 센서 자체의 장애발생시의 전기신호특성을 상호 비교 분석하여, 환경계측정보의 오류여부를 판단하여서, 각 센서의 오감지 가능성을 최소화하도록 할 수도 있다.Meanwhile, the control server 180 compares and analyzes the electrical signal characteristics during normal operation of each sensor of the IoT sensor unit 140 and the electrical signal characteristics when a failure of the sensor itself occurs, determines whether there is an error in the environmental measurement information, and determines whether there is an error in each sensor. It is also possible to minimize the possibility of false detection by the sensor.
또한, 관제서버(180)는 환경정보와 제1영상정보와 제2영상정보를 분석하여 위험도에 따라 해당지역에 대한 재난발생가능성을 예측하고, 드론비행제어부(190)는 재난발생가능성에 따라 특정지역에 대해 드론(170)에 의한 선제 감시 또는 상시 감시의 감시패턴을 제어할 수 있다.In addition, the control server 180 analyzes environmental information, first image information, and second image information to predict the possibility of disaster occurrence in the area according to the risk, and the drone flight control unit 190 specifies the disaster according to the possibility of disaster occurrence. It is possible to control the surveillance pattern of preemptive surveillance or continuous surveillance by drone 170 for the area.
또한, 관제서버(180)는 기상서버(130)로부터의 기상정보를 분석하여 재난의 확산방향과 확산범위를 예측하고, 예측되는 확산방향과 확산범위에 포함되는 해당지역에 설치된 비상경보설비 및 비상방송설비를 통해 경고정보를 제공하여 대처하거나 대피하도록 할 수도 있다.In addition, the control server 180 analyzes the weather information from the weather server 130 to predict the direction and extent of spread of the disaster, and installs emergency warning equipment and emergency warning equipment in the area included in the predicted direction and extent of spread. Warning information can be provided through broadcasting equipment to enable people to respond or evacuate.
또한, 관제서버(180)는 앞서 예측되는 확산방향과 확산범위에 포함되는 해당지역에서 식별되는 통신가능한 스마트단말기(200)로 경고정보를 제공하여서, 스마트단말기(200)의 소유자에게 재난발생지역을 우회하여 대피하도록 할 수도 있다.In addition, the control server 180 provides warning information to communicable smart terminals 200 identified in the area included in the previously predicted direction and scope of spread, and alerts the owner of the smart terminal 200 to the disaster area. You can also take a detour and evacuate.
또한, 환경정보와 제1영상정보와 제2영상정보는 클라우드서버(300)로 전송되어 저장되어서 빅데이터로 활용되도록 하고, 관제서버(180)는 클라우드서버(300)로부터 환경정보와 제1영상정보와 제2영상정보를 실시간 수신할 수 있다.In addition, the environmental information, first image information, and second image information are transmitted and stored to the cloud server 300 to be used as big data, and the control server 180 receives the environmental information and first image information from the cloud server 300. Information and second image information can be received in real time.
또한, 관제서버(180)는 인공위성(400)으로부터 수신되는 재난발생지역에 대한 위성사진 및 환경정보와 제1영상정보와 제2영상정보를 분석하여서, 재난발생원점을 특정하여서 구호차량 또는 구호장비의 집중 투입 장소를 제공할 수도 있다.In addition, the control server 180 analyzes satellite photos, environmental information, first image information, and second image information about the disaster occurrence area received from the satellite 400, and specifies the origin of the disaster to provide relief vehicles or relief equipment. It may also provide a place for intensive injection of .
또한, 관제서버(180)는 지리정보를 분석하여서, 재난발생원점으로의 구호차량의 최단 접근로 정보, 해당 지역에서의 구호장비 보관함 정보 및 재난발생원점으로부터의 대피로 정보를 생성하여 재난 유관 기관서버 또는 재난지역의 거주민의 스마트단말기로 제공하도록 할 수도 있다.In addition, the control server 180 analyzes geographical information and generates information on the shortest approach route for relief vehicles to the origin of the disaster, information on storage boxes for relief equipment in the area, and information on evacuation routes from the origin of the disaster, to disaster-related organizations. It can also be provided through servers or smart terminals of residents in disaster areas.
또한, 관제서버(180)는 권역별 또는 지역별 환경정보를 상호 비교하여, 드론비행제어부(190)를 통해, 기준치 또는 평균치를 초과하는 해당 권역 또는 해당 지역에서의 드론(170)에 의한 선제적 감시를 수행하도록 할 수도 있다.In addition, the control server 180 compares environmental information by region or region with each other, and preemptively monitors the region or region exceeding the standard or average through the drone flight control unit 190 by using the drone 170. You can also have it performed.
다음, 드론비행제어부(190)는 3D 지리정보를 활용하여 관제서버(180)에 의해 모니터링되거나 예측되는 재난 발생지역으로의 드론(170)의 비행경로를 플래그로 설정하여 드론(170)을 호버링 비행시켜 제2영상정보를 관제서버(180)로 제공하도록 하여서, 재난이 발생한 지역 또는 재난 발생가능성이 높은 지역을 정지비행하여 재난상황을 관제서버(180)에 의해 실시간 모니터링하도록 하거나 실제 재난 발생전에 집중 모니터링하도록 할 수 있다.Next, the drone flight control unit 190 uses 3D geographic information to set the flight path of the drone 170 to the disaster area monitored or predicted by the control server 180 as a flag and hovers the drone 170. By providing the second image information to the control server (180), the disaster situation can be monitored in real time by the control server (180) by stationary flight over the area where a disaster occurred or an area with a high possibility of disaster occurring, or it can be focused on before an actual disaster occurs. It can be monitored.
한편, 드론비행제어부(190)는 지역특성 생성부(120)에 의해 생성된 재난발생위험도에 따라 특정지역에 대해 드론(170)의 플래그를 순차적으로 추종하는 순회 비행 또는 특정 플래그에서의 호버링 비행의 비행패턴과 비행속도와 비행고도를 제어하도록 하여서, 재난발생위험도가 상대적으로 낮은 지역은 순회 비행하고, 재난발생위험도가 상대적으로 높은 지역은 저속 비행하거나 호버링 비행하도록 할 수 있다.Meanwhile, the drone flight control unit 190 performs a circuit flight sequentially following the flags of the drone 170 for a specific area or a hovering flight at a specific flag according to the disaster risk generated by the regional characteristic generation unit 120. By controlling the flight pattern, flight speed, and flight altitude, it is possible to make a circuitous flight in areas with a relatively low risk of disaster occurrence, and a low-speed or hovering flight in areas with a relatively high risk of disaster occurrence.
따라서, 전술한 바와 같은 통합 재난 관제 시스템의 구성에 의해서, 재난지역으로 접근이 쉽지 않은 지상을 통하지 않고, 드론을 통해 재난상황을 실시간 모니터링하여 위험부담없이 파악하고, 재난 예측지역을 집중 모니터링하여 선제적으로 대응하도록 할 수 있으며, 재난발생위험도와 재난발생가능성을 예측하여 선제적으로 대처하도록 하고, 재난의 확산범위와 확산방향을 에측하여 대처하거나 대피하도록 하고, 재난발생원점을 특정하여서 구호차량 또는 구호장비의 집중 투입 장소를 제공할 수 있고, 재난발생지역을 입체적으로 모니터링하여 구호장비의 효과적인 투입이 가능하도록 할 수 있다.Therefore, by configuring the integrated disaster control system as described above, the disaster situation can be monitored in real time through drones without going through the ground, which is difficult to access the disaster area, and the disaster situation can be identified without risk, and preemptive measures can be taken by intensively monitoring the disaster prediction area. You can respond proactively by predicting the risk and possibility of disaster occurrence and responding preemptively. By predicting the extent and direction of spread of the disaster, you can respond or evacuate. By specifying the origin of the disaster, you can send a rescue vehicle or It is possible to provide a location for concentrated deployment of relief equipment, and to monitor disaster-affected areas three-dimensionally to enable effective deployment of relief equipment.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention and do not represent the entire technical idea of the present invention, so various equivalents may be substituted for them at the time of filing the present application. It should be understood that variations and variations may exist.
110 : GIS서버
120 : 지역특성 생성부
130 : 기상서버
140 : IoT 센서부
150 : 환경정보 생성부
160 : 영상 제공부
170 : 드론
180 : 관제서버
190 : 드론비행제어부
200 : 스마트단말기
300 : 클라우드서버
400 : 인공위성110: GIS server 120: Regional characteristics generation unit
130: weather server 140: IoT sensor unit
150: Environmental information generation unit 160: Video provision unit
170: Drone 180: Control server
190: Drone flight control unit 200: Smart terminal
300: Cloud server 400: Satellite
Claims (9)
빅데이터를 활용하여 상기 특정지역에 대한 건물 밀집도와 인구 밀집도와 통행 집중도에 따른 재난발생위험도를 수치화하여 특성정보를 생성하는 지역특성 생성부;
상기 특정지역에 대한 기상정보를 제공하는 기상서버;
상기 특정지역의 개별 건물단위와 도로에 의해 분할된 개별 구획단위로 배치되며, 식별번호가 각각 부여되는, 온도센서와 습도센서와 풍향센서와 풍속센서와 조도센서와 열감지센서와 화염감지센서와 연기감지센서와 가스감지센서와 모션센서와 진동계와 누전센서 중 어느 하나 이상으로 그룹핑되어서, 상기 특정지역에 대한 환경계측정보를 제공하는 하나 이상의 IoT 센서부;
상기 IoT 센서부로부터 유무선네트워크를 통해 전송되는 상기 환경계측정보를 수집하고 통합하여 상기 특정지역별 환경정보를 생성하는 환경정보 생성부;
상기 특정지역의 개별 건물단위와 도로에 의해 분할된 개별 구획단위로 배치되며, 식별번호가 각각 부여되는, 광학카메라와 열화상카메라로 구성되어 제1영상정보를 제공하는 하나 이상의 영상 제공부;
광학카메라와 열화상카메라를 구비하며, 상기 특정지역에 설정된 플래그를 따라 주기적으로 비행하여 상기 특정지역에 대한 제2영상정보를 제공하는 다수의 드론;
상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 수신하고 분석하여, 화재와 산불과 유류폭발과 가스폭발과 침수와 범람과 홍수와 폭염과 폭설과 지진과 산사태와 싱크홀과 터널붕괴와 보붕괴와 댐붕괴와 선로손상과 도로손상의 재난을 실시간 모니터링하고 재난 발생가능성을 예측하는, 관제서버; 및
상기 관제서버에 의해 모니터링되거나 예측되는 재난 발생지역으로 비행경로를 설정하여 상기 드론을 호버링 비행시켜 상기 제2영상정보를 상기 관제서버로 제공하는 드론비행제어부;를 포함하는,
통합 재난 관제 시스템.
A GIS server that provides geographic information on cadastral land, roads, buildings, and aerial photos of specific areas divided into urban areas, suburbs, residential areas, commercial areas, industrial complexes, logistics complexes, coastal areas, and mountainous areas;
A regional characteristics generation unit that uses big data to generate characteristic information by quantifying the risk of disaster occurrence according to building density, population density, and traffic concentration for the specific area;
A weather server that provides weather information for the specific area;
A temperature sensor, a humidity sensor, a wind direction sensor, a wind speed sensor, an illuminance sensor, a heat detection sensor, and a flame detection sensor are arranged in individual building units and individual compartment units divided by roads in the specific area, and are each assigned an identification number. One or more IoT sensor units that are grouped into one or more of a smoke detection sensor, a gas detection sensor, a motion sensor, a vibration sensor, and an earth leakage sensor, and provide environmental measurement information for the specific area;
An environmental information generation unit that collects and integrates the environmental measurement information transmitted from the IoT sensor unit through a wired or wireless network to generate environmental information for each specific region;
One or more image providing units that are arranged in individual building units and individual compartment units divided by roads in the specific area and are each assigned an identification number, and are composed of an optical camera and a thermal imaging camera to provide first image information;
A plurality of drones equipped with an optical camera and a thermal imaging camera and periodically flying according to a flag set in the specific area to provide second image information for the specific area;
By receiving and analyzing the environmental information, the first image information, and the second image information, fire, forest fire, oil explosion, gas explosion, flooding, overflow, flood, heat wave, heavy snow, earthquake, landslide, sinkhole, and tunnel collapse and a control server that monitors disasters such as dam collapse, track damage, and road damage in real time and predicts the possibility of disaster occurrence; and
A drone flight control unit that sets a flight path to a disaster area monitored or predicted by the control server and hovers the drone to provide the second image information to the control server. Including,
Integrated disaster control system.
상기 관제서버는 상기 IoT 센서부의 정상가동시 전기신호특성과 장애발생시 전기신호특성을 분석하여, 상기 환경계측정보의 오류여부를 판단하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 1,
The control server analyzes the electrical signal characteristics during normal operation of the IoT sensor unit and the electrical signal characteristics when a failure occurs, and determines whether the environmental measurement information is error-free.
Integrated disaster control system.
상기 지역특성 생성부는 빅데이터를 활용하여 일자별과 주별과 월별과 계절별 온도와 습도의 변화추이 및 과거 재난발생패턴을 분석하고, 건물 밀집도와 인구 밀집도와 통행 집중도에 따라 가중치를 부여하여 상기 재난발생위험도를 수치화하여 상기 특성정보를 생성하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 1,
The regional characteristics generation unit uses big data to analyze changes in temperature and humidity by day, week, month, and season and past disaster occurrence patterns, and assigns weights according to building density, population density, and traffic concentration to determine the disaster risk level. Characterized in generating the characteristic information by quantifying,
Integrated disaster control system.
상기 드론비행제어부는 상기 재난발생위험도에 따라 상기 특정지역에 대해 상기 드론의 순회 비행 또는 호버링 비행의 비행패턴 및 비행속도를 제어하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 3,
The drone flight control unit is characterized in that it controls the flight pattern and flight speed of the drone's circuit flight or hovering flight for the specific area according to the disaster risk.
Integrated disaster control system.
상기 관제서버는 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 분석하여 위험도에 따라 해당지역에 대한 재난발생가능성을 예측하고,
상기 드론비행제어부는 상기 재난발생가능성에 따라 상기 특정지역에 대해 상기 드론에 의한 선제 감시 또는 상시 감시의 감시패턴을 제어하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 1,
The control server analyzes the environmental information, the first image information, and the second image information to predict the possibility of a disaster occurring in the area according to the degree of risk,
The drone flight control unit is characterized in that it controls the surveillance pattern of preemptive surveillance or continuous surveillance by the drone for the specific area according to the possibility of disaster occurrence.
Integrated disaster control system.
상기 관제서버는 상기 기상정보를 분석하여 재난의 확산방향과 확산범위를 예측하고, 상기 예측되는 확산방향과 확산범위에 포함되는 해당지역에 설치된 비상경보설비 및 비상방송설비를 통해 경고정보를 제공하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 1,
The control server analyzes the weather information to predict the direction and extent of spread of the disaster, and provides warning information through emergency warning equipment and emergency broadcasting equipment installed in the area included in the predicted direction and extent of spread. Characterized by,
Integrated disaster control system.
상기 관제서버는 상기 예측되는 확산방향과 확산범위에 포함되는 해당지역에서 식별되는 통신가능한 스마트단말기로 경고정보를 제공하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 1,
The control server is characterized in that it provides warning information to a smart terminal capable of communication identified in the area included in the predicted direction and range of spread.
Integrated disaster control system.
상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보는 클라우드서버에 저장되고, 상기 관제서버는 상기 클라우드서버로부터 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 수신하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.
According to paragraph 1,
The environmental information, the first image information, and the second image information are stored in a cloud server, and the control server receives the environmental information, the first image information, and the second image information from the cloud server. to,
Integrated disaster control system.
상기 관제서버는 인공위성으로부터 수신되는 재난발생지역에 대한 위성사진 및 상기 환경정보와 상기 제1영상정보와 상기 제2영상정보를 분석하여 재난발생원점을 특정하는 것을 특징으로 하는,
통합 재난 관제 시스템.According to paragraph 1,
The control server analyzes satellite photos of the disaster area received from a satellite, the environmental information, the first image information, and the second image information to determine the origin of the disaster,
Integrated disaster control system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220109621A KR20240031535A (en) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | Integrated disaster monitoring system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220109621A KR20240031535A (en) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | Integrated disaster monitoring system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240031535A true KR20240031535A (en) | 2024-03-08 |
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ID=90236007
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220109621A KR20240031535A (en) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | Integrated disaster monitoring system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240031535A (en) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101086221B1 (en) | 2010-03-11 | 2011-11-23 | 최승욱 | System and Method for Monitoring |
| KR101439267B1 (en) | 2013-01-15 | 2014-09-18 | 주식회사 퓨처테크 | Unmanned fire control apparatus of realtime smart type |
-
2022
- 2022-08-31 KR KR1020220109621A patent/KR20240031535A/en unknown
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