KR102215992B1 - Apparatus for fire control and method therefor - Google Patents

Abstract

The present invention relates to a fire control device for detecting a fire and controlling firefighting equipment, and a method thereof. According to the present invention, a rapid evacuation and fire suppression can be induced by predicting an area wherein the fire may spread, by considering that the fire spreads to other buildings due to characteristics of wooden structures which are vulnerable to the fire.

Description

화재 관제 장치 및 방법{APPARATUS FOR FIRE CONTROL AND METHOD THEREFOR}Fire control device and method {APPARATUS FOR FIRE CONTROL AND METHOD THEREFOR}

본 발명은 화재를 감지하고, 소방 설비를 제어하는 화재 관제 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fire control device and method for detecting fire and controlling fire fighting equipment.

화재 관제 시스템은 화재 경보 시스템을 통해 상황을 감지하고, 화재 상황을 판단할 수 있도록 소방 설비를 모니터링 및 제어하는 시스템이다. 그리고 화재 경보 시스템은 화재 발생 시 경보를 발생시켜 신속한 대피와 화재 진압을 유도하는 소방 설비이다. 도 1을 참조하면, 화재 경보 시스템은 화재를 감지하는 감지기, 감지기의 화재 감지 신호를 수신하는 수신기, 및 여러가지 신호 등을 통해 화재를 알리는 경보기를 포함한다. 일반적으로 화재 경보 시스템은 수동과 자동 방식으로 구분될 수 있다. 자동 화재 경보 시스템은 화재 경보가 자동적으로 발생하나, 수동 화재 경보 시스템은 경보기를 수동으로 조작해야 화재 경보가 발생한다.The fire control system is a system that monitors and controls firefighting equipment to detect the situation through the fire alarm system and determine the fire situation. In addition, the fire alarm system is a firefighting facility that generates an alarm when a fire occurs to induce quick evacuation and fire suppression. Referring to FIG. 1, a fire alarm system includes a detector for detecting a fire, a receiver for receiving a fire detection signal from the detector, and an alarm notifying of a fire through various signals. In general, fire alarm systems can be divided into manual and automatic methods. The automatic fire alarm system generates fire alarms automatically, but the manual fire alarm system requires manual operation of the alarms to generate fire alarms.

사찰 및 문화재 등에서는 건축물 보존 등의 여러가지 제한으로 인해 자동 화재 경보 시스템과 화재 관제 시스템을 구축하기 어려운 경우가 많다. 수동 화재 경보 시스템은 수동으로 설비를 조작해야 하므로, 화재 발생 시 화재 상황을 신속하게 알기가 매우 어렵다. 더욱이, 화재 상황을 알고 나서도 사찰 및 문화재 등은 도시와 먼 위치에 있는 경우가 많아 화재를 진압하는데 더 많은 시간이 소요된다. 사찰 및 문화재 등에서는 이미 구축된 수동 화재 경보 시스템을 활용하면서도 화재 발생 시 자동으로 소방 설비를 작동시킬 수 있는 소방 관제 시스템이 절실한 상황이다.In temples and cultural properties, it is often difficult to establish an automatic fire alarm system and fire control system due to various restrictions such as preservation of buildings. Since the manual fire alarm system requires manual operation of the facility, it is very difficult to quickly know the fire situation in the event of a fire. Moreover, even after knowing the fire situation, temples and cultural properties are often located far away from the city, so it takes more time to extinguish the fire. In temples and cultural properties, there is a desperate need for a fire control system that can automatically activate fire fighting equipment in case of fire while utilizing the already established manual fire alarm system.

더욱이, 사찰 및 문화재 등은 목조 건축물인 경우가 많다. 목조 건축물은 화재에 취약하므로 화재 발생 시 전소 수준의 피해가 발생할 수 있다. 특히, 목조 건축물은 재질적 특성으로 인해 인접한 건축물에게도 화재가 옮겨 붙을 가능성이 매우 높다. 그러므로 목조 건축물이 인접한 장소에서는 화재 발생 시 화재가 인접한 건축물에 옮겨 붙는 것을 우선적으로 막아야한다. 화재가 옮겨 붙으면 다른 건축물까지 전부 전소시킬 수 있고, 화재의 규모가 급속도로 커져 진압조차 어려워질 수 있기 때문이다.Moreover, temples and cultural properties are often wooden structures. Wooden buildings are vulnerable to fire, so in the event of a fire, damage at the level of a burnt-out can occur. In particular, due to the material characteristics of wooden buildings, there is a very high possibility that a fire will transfer to adjacent buildings. Therefore, in a place adjacent to a wooden building, it is necessary to first prevent the fire from moving to the adjacent building in the event of a fire. This is because if a fire moves, all other buildings can be burned out, and the scale of the fire increases rapidly, making it difficult to extinguish.

사찰 및 문화재 등은 다른 건축물로부터 화재가 옮겨 붙는 것을 방지하여 원본을 보존하는 것 또한 매우 중요하다. 사찰 및 문화재 등은 문화적으로 높은 가치를 가지므로, 화재로 인해 한 번 소실되면 그 가치를 복구하는 것이 사실상 불가능하기 때문이다. 따라서 다른 건축물과 달리, 사찰 및 문화재 등에 대해서는 화재가 옮겨 붙는 것을 막는 것 자체가 화재 진압의 중요한 목적이라고 할 수 있다.It is also very important to preserve the original by preventing fire from moving from other buildings to temples and cultural properties. This is because temples and cultural properties have high cultural value, so once destroyed in a fire, it is virtually impossible to restore their value. Therefore, unlike other buildings, it can be said that for temples and cultural properties, preventing fire from spreading itself is an important purpose of fire suppression.

한편, 화재 경보 시스템 중 감지기는 화재를 감지하는 설비로서, 화재 발생 시 최초로 화재를 감지하는 역할을 한다. 감지기가 화재를 감지하면 수신기로 신호를 보내고, 수신기는 다른 소방 설비를 통해 대피와 화재 진압을 유도한다.On the other hand, among the fire alarm systems, a detector is a facility that detects a fire, and serves to detect a fire for the first time when a fire occurs. When the detector detects a fire, it sends a signal to the receiver, which induces evacuation and fire suppression through other fire fighting equipment.

그러나 감지기가 열이나 먼지 등을 화재로 오인하거나 감지기의 오작동으로 인해 화재가 발생하지 않았음에도 불구하고 화재 경보가 발생하는 경우가 많았다. 일반적으로 화재 경보 시스템에서는 감지기가 최초로 화재를 감지하므로, 감지기가 오작동하면 화재 경보가 발생하게 되기 때문이다. 결국 빈번한 화재 경보로 인해 민원이 빗발치고, 관리자는 어쩔 수 없이 감지기 또는 수신기를 꺼버리는 상황까지 이어지게 되는 경우가 많다.However, there were many cases of fire alarms even though the detector misunderstood heat or dust as a fire or the fire did not occur due to a malfunction of the detector. In general, in a fire alarm system, a detector detects a fire for the first time, so if a detector malfunctions, a fire alarm occurs. Eventually, frequent fire alarms cause complaints to occur, and the manager is forced to turn off the detector or receiver in many cases.

도 2와 같이, 감지기 또는 수신기를 꺼버리면 실제 화재가 발생할 때 화재 경보 시스템이 작동하지 않는 문제가 발생한다. 실제로 감지기 또는 수신기가 꺼진 상태에서 화재가 발생해 수많은 사람이 목숨을 잃은 사건들도 있었다. 이러한 사건들은 신속한 대피와 화재 진압이 이루어졌다면 큰 인명 피해는 막을 수 있었으나, 감지기 또는 수신기가 꺼져 있었기 때문에 결과적으로 큰 참사로 이어진 사건들이었다.As shown in FIG. 2, when the detector or receiver is turned off, a problem occurs in that the fire alarm system does not work when an actual fire occurs. In fact, there have also been incidents where a fire occurred while the detector or receiver was turned off, killing thousands of people. These incidents could have prevented significant human damage if rapid evacuation and fire suppression were carried out, but as a result, the detectors or receivers were turned off, leading to a major disaster.

감지기 또는 수신기가 화재를 감지할 수 있다면, 화재 경보 시스템을 통해 화재 발생 상황에서 신속하게 대피와 화재 진압을 유도할 수 있다. 따라서 평상시에도 감지기 또는 수신기를 항상 켜놓을 수 있도록 유도하는 것이 무엇보다 중요한 과제이다. 감지기 또는 수신기를 켜놓는 것이 중요하다는 것은 누구나 공감하지만, 오작동으로 인해 발생하는 불편함이 감지기 또는 수신기를 끄게 만드는 중요한 원인이다.If the detector or receiver can detect a fire, a fire alarm system can prompt evacuation and fire suppression in the event of a fire. Therefore, it is the most important task to induce the detector or receiver to be always turned on even in normal times. Everyone agrees that it's important to have a detector or receiver on, but the discomfort caused by a malfunction is an important factor in turning off the detector or receiver.

대한민국 등록특허공보 제10-1439267호 '실시간 스마트형 무인 화재 관제 장치'Republic of Korea Patent Publication No. 10-1439267'Real-time smart unmanned fire control device'

본 발명은 수동 화재 경보 시스템이 설치된 곳에서도 기존의 시스템을 교체하지 않고도 원격으로 화재 상황을 관제하여 자동으로 소방 설비를 작동시킬 수 있도록 한다.The present invention makes it possible to automatically operate fire fighting equipment by remotely controlling a fire situation even in a place where a manual fire alarm system is installed without replacing the existing system.

본 발명은 화재에 취약한 목조 건축물의 특성으로 인해 화재 발생 시 다른 건축물로 화재가 옮겨 붙는 것을 예측하여 신속한 대피와 화재 진압을 유도하고자 한다.The present invention is intended to induce rapid evacuation and fire suppression by predicting the transfer of a fire to another building when a fire occurs due to the characteristics of a wooden building that is vulnerable to fire.

또한, 본 발명은 감지기의 오작동이 너무 빈번하여 평상시에도 감지기 또는 수신기를 꺼 놓을 수 밖에 없는 문제점을 해결하고자 한다.In addition, the present invention is to solve the problem of turning off the detector or the receiver even in normal times because the malfunction of the detector is too frequent.

본 발명에 따른 화재 관제 장치는 수신기에 연결되는 제1장치, 관제 서버, 및 소화 설비 수동조작함에 연결되는 제2장치를 포함하는 화재 관제 장치로서, 제1장치는 수신기에서 화재 이벤트를 수신하면 관제 서버로 화재 데이터를 송신하는 화재 데이터 송신부를 포함하고, 제2장치는 관제 서버로부터 소화 설비의 제어 신호를 수신하는 제어 신호 수신부; 및 제어 신호에 따라 소화 설비를 제어하는 제어부를 포함한다.The fire control device according to the present invention is a fire control device including a first device connected to a receiver, a control server, and a second device connected to a manual control box of a fire extinguishing facility, and the first device controls when a fire event is received from the receiver. A fire data transmission unit for transmitting fire data to the server, and the second apparatus comprises: a control signal reception unit for receiving a control signal of a fire extinguishing facility from a control server; And a control unit for controlling the fire extinguishing equipment according to the control signal.

본 발명에 따른 화재 관제 장치에서 관제 서버는 복수의 센서가 센싱하는 풍향 및 풍속 데이터를 수신하는 수신부; 관제 대상 영역의 지도 데이터 및 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 저장하는 저장부; 및 화재 전이 가능 영역을 예측하는 영역 예측부를 포함한다.In the fire control apparatus according to the present invention, the control server includes: a receiver configured to receive wind direction and wind speed data sensed by a plurality of sensors; A storage unit for storing map data of a control target area and wind direction and wind speed data before and after a fire occurs; And an area prediction unit that predicts a fire transferable area.

본 발명은 수동 화재 경보 시스템이 설치된 곳이라도 화재 관제 장치를 통해 기존의 시스템을 교체하지 않고도 원격으로 화재 상황을 관제하여 자동으로 소방 설비를 작동시킬 수 있다.In the present invention, even where a manual fire alarm system is installed, it is possible to automatically operate fire fighting equipment by remotely controlling a fire situation without replacing an existing system through a fire control device.

또한, 본 발명은 다른 건축물로 화재가 옮겨 붙는 화재 전이 가능 영역을 예측함으로써 신속한 대피와 화재 진압을 유도할 수 있다. 화재 전이 가능 영역 예측 시 빅데이터와 인공신경망 학습을 통해 객관적인 데이터에 기반하면서도 지역적 중요도를 반영하여 관제 대상 영역별로 최적의 화재 대응 전략을 수립할 수 있다.In addition, the present invention can induce rapid evacuation and fire suppression by predicting a fire transferable area where a fire moves to another building. When predicting an area where fire can be transmitted, it is possible to establish an optimal fire response strategy for each area to be controlled by reflecting regional importance while being based on objective data through learning of big data and artificial neural networks.

또한, 본 발명은 감지기의 오작동이 너무 빈번하여 평상시에도 감지기 또는 수신기를 꺼 놓을 수 밖에 없는 문제점을 다중 센서 및 통계적 검정을 통해 해결할 수 있다. 다중 센서 및 통계적 검정을 통해 센서의 오작동을 최소화하고, 보다 정확하게 비화재 여부를 판단할 수 있다.In addition, the present invention can solve the problem of turning off the detector or the receiver even when the detector malfunctions too frequently, through multiple sensors and statistical tests. Through multiple sensors and statistical tests, it is possible to minimize sensor malfunction and more accurately determine whether there is a non-fire.

여기에 직접적으로 기재되지 않은 효과라고 하더라도, 발명의 설명에 의해 예상되거나 기대되는 효과는 발명의 효과에 기재된 것으로 이해되어야 한다.Even if the effect is not directly described herein, it should be understood that the effect expected or expected by the description of the invention is described in the effect of the invention.

도 1은 화재 경보 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 화재 경보 시스템에서 감지기 또는 수신기를 꺼놓은 상태를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터상에서 화재를 감지한 위치를 그래픽으로 표현한 도면이다.
도 6은 사용자가 디스플레이 모듈의 화면을 터치하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법의 구성을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터에 포함되는 관제 대상 영역의 지리적 정보를 시각적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부가 좌표상에서 화재 전이 가능 영역을 예측하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부가 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수에 대한 통계적 검정을 진행하는 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부가 화재 전이 가능 영역을 지도 데이터에 매핑한 모습을 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부가 화재 전이 영역 모델을 모델링하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부가 관제 대상 영역을 복수의 영역으로 분할하여 전이 속도를 추정하는 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부가 중요도에 따라 화재 전이 가능 영역을 복수의 영역으로 분할하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 경보 발생기의 경보 신호를 경보기가 출력하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 18은 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 19는 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치에서 센서의 구성을 나타낸 도면이다.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부가 불꽃을 감지한 위치를 원점으로 관제 대상 영역을 복수의 영역으로 분할하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 21은 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 22는 시간에 따른 센서의 센싱값 변화를 그래프로 나타낸 도면이다.
도 23은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 변경부가 점검 신호에 따른 센싱 데이터의 확률변수에 대한 통계적 검정을 진행하는 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 25는 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부가 비화재 판단 모델을 모델링하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 26은 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부가 회귀계수의 가중치를 조정하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 27은 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부가 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터의 확률변수에 대한 통계적 검정을 진행하는 흐름도를 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing the configuration of a fire alarm system.
2 is a diagram showing a state in which a detector or a receiver is turned off in a fire alarm system.
3 is a view showing the configuration of a fire control device according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram showing the configuration of a control server according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a location where a fire is detected on map data according to an exemplary embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a state in which a user touches a screen of a display module.
7 is a view showing the configuration of a fire control device according to an embodiment of the present invention.
8 is a view showing the configuration of a fire control method according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram showing the configuration of a control server according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram visually showing geographic information of a control target area included in map data according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating a state in which an area predicting unit predicts a fire transferable area in coordinates according to an embodiment of the present invention.
12 is a diagram illustrating a flow chart in which an area prediction unit according to an embodiment of the present invention performs statistical tests on a probability variable of wind direction and wind speed data before and after a fire occurs.
13 is a view showing a state in which an area predicting unit according to an embodiment of the present invention maps a fire transferable area to map data.
14 is a diagram illustrating a state in which an area prediction unit models a fire transition area model according to an embodiment of the present invention.
15 is a diagram illustrating a flowchart of an area prediction unit estimating a transition speed by dividing a control target area into a plurality of areas according to an embodiment of the present invention.
16 is a diagram illustrating a state in which an area prediction unit according to an embodiment of the present invention divides a fire transferable area into a plurality of areas according to importance.
17 is a view showing an alarm outputting an alarm signal of an alarm generator according to an embodiment of the present invention.
18 is a diagram showing the configuration of a control server according to an embodiment of the present invention.
19 is a view showing the configuration of a sensor in the fire control device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 20 is a view showing a state in which a non-fire determination unit according to an embodiment of the present invention divides a control target area into a plurality of areas based on a location where a flame is detected as an origin.
21 is a diagram showing the configuration of a control server according to an embodiment of the present invention.
22 is a graph showing a change in a sensing value of a sensor over time.
23 is a flowchart illustrating a statistical test of a random variable of sensing data according to a check signal by an event changing unit according to an embodiment of the present invention.
24 is a diagram showing the configuration of a control server according to an embodiment of the present invention.
25 is a diagram illustrating a non-fire determination unit modeling a non-fire determination model according to an embodiment of the present invention.
26 is a diagram illustrating a state in which a non-fire determination unit adjusts a weight of a regression coefficient according to an embodiment of the present invention.
FIG. 27 is a flowchart illustrating a statistical test of a probability variable of sensing data before and after a fire event occurs by a non-fire determination unit according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 형태로 다양하게 구현될 수 있다. 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 이 분야의 기술자에게 발명의 범주를 알려주기 위해 제공되는 것이다.The present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be variously implemented in different forms. The examples are provided to make the disclosure of the present invention complete, and to inform those skilled in the art of the scope of the invention.

발명의 설명에서 사용하는 용어는 실시예를 설명하기 위해 사용하는 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용하는 것이 아니다. 발명의 설명에서 '포함하다'의 용어는 기재된 특징이 조합된 구성이 존재함을 지정하려는 것이다. 그러므로 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 이들을 조합한 구성의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the description of the invention are used to describe the embodiments, and are not intended to limit the invention. In the description of the invention, the term'comprise' is intended to designate that there is a configuration in which the described features are combined. Therefore, it is to be understood that it does not exclude the possibility of the presence or addition of one or more other features or combinations thereof.

이하에서는 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 특징을 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 공지된 구성이나 기능에 대한 그 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, when it is determined that the features of the present invention may be unnecessarily obscure as a matter that is obvious to those skilled in the art, detailed descriptions of known configurations and functions will be omitted.

본 발명은 관제 서버를 이용하여 화재를 관제하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 사찰 및 문화재 등과 같이 화재에 약한 목조 건축물의 경우, 인접한 건축물에 또는 인접한 건축물로부터 화재가 옮겨 붙을 가능성이 높다. 본 발명은 화재 전이 가능 영역을 예측하여 신속한 대피와 화재 진압을 지원할 수 있다. 더욱이, 사찰 및 문화재 등은 문화적으로도 높은 가치를 가지므로 화재 전이 가능 영역을 예측하여 실시간으로 화재 상황에 따라 대응할 수 있다.The present invention relates to an apparatus and method for controlling fire using a control server. In the case of wooden structures that are susceptible to fire, such as temples and cultural properties, there is a high possibility that the fire may be transferred to or from adjacent structures. The present invention can predict a fire transferable area to support rapid evacuation and fire suppression. Moreover, since temples and cultural properties have high cultural value, it is possible to predict a fire transition zone and respond according to the fire situation in real time.

한편, 종래의 화재 경보 시스템에서는 감지기 또는 수신기 오작동으로 인해 화재 경보가 너무 빈번하게 발생하여, 감지기 또는 수신기를 꺼놓을 수 밖에 없는 경우가 많았다. 그러나 본 발명은 감지기 또는 수신기를 꺼놓지 않아도 센서의 오작동에 의한 비화재 여부를 판단하고, 비화재로 판단되는 경우 경보를 발생시키지 않는다. 그러므로 감지기 또는 수신기를 항상 켜 놓을 수 있도록 유도할 수 있다.Meanwhile, in the conventional fire alarm system, fire alarms occur too frequently due to malfunction of a detector or receiver, and there are many cases in which the detector or receiver must be turned off. However, the present invention determines whether there is a non-fire due to a malfunction of the sensor without turning off the detector or the receiver, and does not generate an alarm when it is determined as non-fire. Therefore, it can be induced to keep the detector or receiver always on.

본 발명의 실시예에 따른 과제 관제 방법은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(Computing Device)에서 수행될 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 실시예에서 각각의 단계는 컴퓨팅 디바이스의 프로세서(Processor)에 의해 실행되는 하나 이상의 명령어들로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨팅 디바이스는 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 디바이스를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스는 데이터를 처리하고, 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 실시예에 따라서, 컴퓨팅 디바이스는 서버(Server)와 클라이언트(Client)로서 사용자가 요청한 작업을 수행할 수 있다.The task control method according to an embodiment of the present invention may be performed by one or more computing devices. In other words, in an embodiment of the present invention, each step may be implemented with one or more instructions executed by a processor of a computing device. Here, the computing device includes all types of devices equipped with a computing function. The computing device may process data and transmit and receive data through a network. According to an embodiment, the computing device may perform a task requested by a user as a server and a client.

이하에서는 설명의 편의상 각각의 단계에서 주어가 생략될 수 있다. 주어가 생략되는 경우, 각각의 단계는 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 이하에서는 설명의 편의상 실시예를 분리하여 설명하나, 실시예들은 서로 조합되어 실시될 수 있다.Hereinafter, for convenience of description, a subject may be omitted in each step. When the subject is omitted, it can be understood that each step is performed by the computing device. In addition, in the following, for convenience of description, the embodiments are separated and described, but the embodiments may be combined with each other.

제1실시예Embodiment 1

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치(1)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치(1)는 제1장치(100), 제2장치(200), 및 관제 서버(300)를 포함한다. 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치(1)는 화재 경보 시스템 또는 소화 설비를 수동으로 조작해야 하는 경우라도, 관제 서버(300)를 통해 소화 설비를 자동 또는 원격으로 제어할 수 있다. 본 발명에 따르면, 화재 경보 시스템 또는 소화 설비의 제한 없이 다양한 소화 설비를 자동으로 제어할 수 있고, 원격 관제 기능을 제공할 수 있다.3 is a view showing the configuration of a fire control device 1 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, a fire control device 1 according to an embodiment of the present invention includes a first device 100, a second device 200, and a control server 300. The fire control device 1 according to an embodiment of the present invention can automatically or remotely control the fire extinguishing facility through the control server 300 even when a fire alarm system or fire extinguishing facility needs to be manually operated. According to the present invention, it is possible to automatically control various fire extinguishing facilities without limitation of a fire alarm system or fire extinguishing facility, and provide a remote control function.

제1장치(100)는 수신기(20)에 연결된다. 제1장치(100)는 수신기(20)와 관제 서버(300)를 연결하는 역할을 한다. 즉, 제1장치(100)는 수신기(20)가 수신하는 신호 또는 데이터를 관제 서버(300)로 전달한다. 제1장치(100)는 수신기(20)에서 화재 이벤트를 수신하면 관제 서버(300)로 화재 데이터를 송신하는 화재 데이터 송신부(110)를 포함한다. 여기서, 화재 이벤트는 감지기(10)가 화재 상태를 감지하는 이벤트이다. 만약 감지기(10)가 아날로그식인 경우, 미리 설정된 값에 따라 화재 상태로 감지하는 이벤트일 수 있다. 화재 데이터는 화재를 감지한 감지기(10) 정보 및 화재 정보를 포함한다.The first device 100 is connected to the receiver 20. The first device 100 serves to connect the receiver 20 and the control server 300. That is, the first device 100 transmits a signal or data received by the receiver 20 to the control server 300. The first device 100 includes a fire data transmission unit 110 that transmits fire data to the control server 300 when a fire event is received by the receiver 20. Here, the fire event is an event in which the detector 10 detects a fire condition. If the detector 10 is of an analog type, it may be an event that detects a fire state according to a preset value. The fire data includes information on the detector 10 that detected a fire and fire information.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)의 구성을 나타낸 도면이다. 관제 서버(300)는 사용자 인터페이스를 통해 화재 관제 기능 및 서비스를 제공한다. 도 4를 참조하면, 관제 서버(300)는 수신부(310), 저장부(320), 처리부(330), 및 제어 신호 생성부(340)를 포함한다. 수신부(310)는 감지기(10) 또는 제1장치(100)로부터 데이터를 수신한다. 저장부(320)는 화재 관제에 필요한 데이터를 저장한다. 실시예에 따라서, 저장부(320)는 관제 대상 영역의 지도 데이터를 저장한다. 여기서, 관제 대상 영역은 관제 서버(300)로 화재를 관제하는 영역이다. 지도 데이터는 관제 대상 영역의 지리적 정보를 포함한다. 즉, 지도 데이터는 관제 대상 영역에 포함된 위치의 위도, 경도, 지리적 정보, 및 건축물 정보를 포함한다. 처리부(330)는 화재 데이터를 처리하고, 사용자가 쉽게 확인할 수 있는 정보로 가공한다. 이때, 처리부(330)는 저장부(320)의 지도 데이터를 이용하여 지도 데이터에 화재 데이터를 매핑할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터상에서 화재를 감지한 위치를 그래픽으로 표현한 도면이다. 도 5를 참조하면, 예를 들어, 어떤 위치에서 화재가 감지되었는지 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록, 처리부(330)는 지도 데이터상에서 화재를 감지한 위치를 그래픽으로 표현할 수 있다. 사용자는 디스플레이 모듈을 통해 지도로 표현되는 관제 대상 영역에서 어떤 위치에 화재가 감지되었는지를 한 눈에 확인할 수 있다. 또한, 처리부(330)는 지도로 표현되는 관제 대상 영역에서 어떤 위치에 화재가 감지되었는지 표현하면서, 화재를 감지한 감지기(10)에 대한 비화재 확률을 동시에 표시할 수 있다. 특정 감지기(10)가 화재를 감지하더라도, 사용자는 동시에 표시되는 비화재 확률을 참조하여 소화 설비 작동 여부를 결정할 수 있다. 따라서 화재 관제 시스템에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자라도 직관적으로 화재 상황을 판단할 수 있다.4 is a diagram showing the configuration of the control server 300 according to an embodiment of the present invention. The control server 300 provides fire control functions and services through a user interface. Referring to FIG. 4, the control server 300 includes a reception unit 310, a storage unit 320, a processing unit 330, and a control signal generation unit 340. The receiving unit 310 receives data from the detector 10 or the first device 100. The storage unit 320 stores data necessary for fire control. According to an embodiment, the storage unit 320 stores map data of a control target area. Here, the control target area is an area in which fire is controlled by the control server 300. The map data includes geographic information of the area to be controlled. That is, the map data includes latitude, longitude, geographic information, and building information of a location included in the control target area. The processing unit 330 processes fire data and processes it into information that can be easily identified by a user. In this case, the processing unit 330 may map the fire data to the map data by using the map data of the storage unit 320. 5 is a diagram illustrating a location where a fire is detected on map data according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, for example, the processing unit 330 may graphically represent a location where a fire is detected on map data so that a user can easily check at which location a fire is detected. The user can check at a glance what location of the fire is detected in the control target area represented by the map through the display module. In addition, the processing unit 330 may simultaneously display a non-fire probability for the detector 10 that detects the fire, while expressing at which location a fire is detected in the control target area represented by a map. Even if the specific detector 10 detects a fire, the user can determine whether to operate the fire extinguishing facility by referring to the non-fire probability displayed at the same time. Therefore, even a user without expert knowledge about the fire control system can intuitively determine the fire situation.

제어 신호 생성부(340)는 사용자의 입력에 따라 특정 소화 설비를 제어하는 제어 신호를 생성한다. 제어 신호는 특정 소화 설비의 작동 신호 외에도 소화 설비에 따라 세부적인 제어를 위한 신호를 포함한다.The control signal generation unit 340 generates a control signal for controlling a specific fire extinguishing facility according to a user's input. The control signals include signals for detailed control depending on the fire extinguishing system in addition to the activation signals of the specific fire extinguishing system.

도 6은 사용자가 디스플레이 모듈의 화면을 터치하는 모습을 나타낸 도면이다. 관제 서버(300)는 사용자 편의성을 위해 다양한 사용자 인터페이스를 통해 데이터를 입력받을 수 있다. 도 6을 참조하면, 예를 들어, 사용자가 컴퓨팅 디바이스 조작에 미숙하더라도, 관제 서버(300)는 디스플레이 모듈의 화면을 터치하는 방식을 통해서도 데이터를 입력받을 수 있다. 이때, 관제 서버(300)는 관제 서버(300)에 연결된 입력 장치 뿐만 아니라 네트워크로 연결된 다른 컴퓨팅 디바이스를 통해서도 데이터를 입력받을 수 있다. 따라서 사용자가 관제 서버(300)를 조작할 수 없는 경우라도, 네트워크를 통해 원격으로 관제 서버(300)에 액세스할 수 있다.6 is a diagram illustrating a state in which a user touches a screen of a display module. The control server 300 may receive data through various user interfaces for user convenience. Referring to FIG. 6, for example, even if a user is inexperienced in operating a computing device, the control server 300 may also receive data through a method of touching the screen of the display module. In this case, the control server 300 may receive data not only through an input device connected to the control server 300 but also through another computing device connected through a network. Therefore, even if the user cannot operate the control server 300, the control server 300 can be accessed remotely through a network.

제2장치(200)는 소화 설비 수동조작함(30)에 연결된다. 소화 설비(40)는 화재 진압에 사용되는 설비를 포함한다. 제2장치(200)는 관제 서버(300)와 소화 설비 수동조작함(30)을 연결하는 역할을 한다. 즉, 제2장치(200)는 관제 서버(300)의 제어 신호에 따라 소화 설비(40)를 제어한다. 제2장치(200)는 관제 서버(300)로부터 제어 신호를 수신하는 제어 신호 수신부(210)를 포함한다. 그리고 제2장치(200)는 제어 신호에 따라 소화 설비(40)를 제어하는 제어부(220)를 포함한다. 제어부(220)는 포트를 통해 소화 설비를 제어한다. 구체적으로, 제어 신호에 따라 제2장치(200)의 특정 포트에 연결된 소화 설비 수동조작함(30)을 제어할 수 있다. 실시예에 따라서, 제어부(220)는 제어 신호로 특정되는 포트의 소화 설비에 접점신호를 발생시킬 수 있다. 따라서 관제 서버(300)는 제2장치(200)를 통해 소화 설비 수동조작함(30)에 연결된 소화 설비를 원격으로 제어할 수 있다. 본 발명에 따르면, 이미 수동 소화 설비가 설치된 곳에도 소화 설비 수동조작함(30)에 제2장치(200)를 연결함으로써 관제 서버(300)를 통해 원격 또는 자동으로 소화 설비를 제어할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치(1)는 기존의 수동 소화 설비(40)에 대한 호환성을 확보하면서도, 원격 제어 또는 자동 소화 설비를 설치할 수 없는 장소에도 소화 설비(40)의 자동 제어 기능을 제공할 수 있다.The second device 200 is connected to the fire extinguishing equipment manual operation box 30. The fire extinguishing equipment 40 includes equipment used for fire suppression. The second device 200 serves to connect the control server 300 and the fire extinguishing facility manual operation box 30. That is, the second device 200 controls the fire extinguishing facility 40 according to the control signal of the control server 300. The second device 200 includes a control signal receiver 210 that receives a control signal from the control server 300. And the second device 200 includes a control unit 220 that controls the fire extinguishing equipment 40 according to the control signal. The control unit 220 controls the fire extinguishing equipment through the port. Specifically, the fire extinguishing facility manual operation box 30 connected to a specific port of the second device 200 may be controlled according to the control signal. According to an embodiment, the control unit 220 may generate a contact signal to the fire extinguishing facility of the port specified by the control signal. Accordingly, the control server 300 may remotely control the fire extinguishing equipment connected to the fire extinguishing equipment manual operation box 30 through the second device 200. According to the present invention, even where a manual fire extinguishing facility is already installed, by connecting the second device 200 to the fire extinguishing facility manual operation box 30, it is possible to remotely or automatically control the fire extinguishing facility through the control server 300. Therefore, the fire control device 1 according to the embodiment of the present invention secures compatibility with the existing manual fire extinguishing equipment 40, and automatically controls the fire extinguishing equipment 40 even in places where remote control or automatic fire extinguishing equipment cannot be installed. Function can be provided.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치(1)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, 제1장치(100)와 제2장치(200)는 스위치를 통해 관제 서버(300)와 연결될 수 있다. 스위치에 복수의 제1장치(100)와 복수의 제2장치(200)를 연결하여, 관제 서버(300)를 이용한 화재 관제 시스템의 규모를 탄력적으로 축소시키거나 확장시킬 수 있다. 사찰 또는 문화재 등의 건축물에는 다양한 제한 사항이 있으므로, 본 발명은 수신기(20)와 소화 설비 수동조작함(30)의 설치 조건에 따라 연결 방식을 유연하게 가져갈 수 있다. 실시예에 따라서 제1장치(100)와 제2장치(200)는 관제 서버(300)와 무선으로도 연결될 수 있다.7 is a diagram showing the configuration of a fire control device 1 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 7, the first device 100 and the second device 200 may be connected to the control server 300 through a switch. By connecting the plurality of first devices 100 and the plurality of second devices 200 to the switch, the scale of the fire control system using the control server 300 may be flexibly reduced or expanded. Since there are various restrictions on buildings such as temples or cultural properties, the present invention can flexibly take a connection method according to the installation conditions of the receiver 20 and the fire extinguishing facility manual operation box 30. Depending on the embodiment, the first device 100 and the second device 200 may be wirelessly connected to the control server 300.

본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법은 제1장치(100), 제2장치(200), 및 관제 서버(300)를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에서 화재 관제 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법은 (1) 화재 데이터 송신 단계(단계 S1100), (2) 제어 신호 송신 단계(S1200), 및 (3) 소화 설비 제어 단계(S1300)를 포함한다.A fire control method according to an embodiment of the present invention relates to a method of providing a fire control service in a computing device including the first apparatus 100, the second apparatus 200, and the control server 300. A fire control method according to an embodiment of the present invention includes (1) a fire data transmission step (step S1100), (2) a control signal transmission step (S1200), and (3) a fire extinguishing facility control step (S1300).

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법의 구성을 나타낸 도면이다. 도 8을 참조하면, 단계 S1100에서는 제1장치(100)가 수신기(20)에서 화재 이벤트를 수신하면 관제 서버(300)로 화재 데이터를 송신한다. 단계 S1200에서는 관제 서버(300)가 제2장치(200)로 소화 설비(40)의 제어 신호를 송신한다. 단계 S1300에서는 제2장치(200)가 제어 신호에 따라 소화 설비(40)를 제어한다. 이때, 단계 S1300에서는 제어 신호로 특정되는 포트를 통해 소화 설비(40)를 제어한다.8 is a view showing the configuration of a fire control method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 8, in step S1100, when the first device 100 receives a fire event from the receiver 20, it transmits fire data to the control server 300. In step S1200, the control server 300 transmits a control signal of the fire extinguishing facility 40 to the second device 200. In step S1300, the second device 200 controls the fire extinguishing facility 40 according to the control signal. At this time, in step S1300, the fire extinguishing facility 40 is controlled through a port specified by a control signal.

제2실시예Embodiment 2

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 9를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)는 수신부(310), 저장부(320), 및 영역 예측부(350)를 포함한다. 관제 서버(300)는 복수의 센서가 센싱하는 데이터를 이용하여 화재가 옮겨 붙을 수 있는 화재 전이 가능 영역을 예측한다. 따라서 관제 대상 영역에서 화재 발생 시 신속한 대피를 유도하고, 영역별 중요도에 따라 화재 진압 전략을 수립할 수 있다.9 is a diagram showing the configuration of the control server 300 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 9, the control server 300 according to an embodiment of the present invention includes a receiving unit 310, a storage unit 320, and an area prediction unit 350. The control server 300 uses data sensed by a plurality of sensors to predict a fire transferable area in which a fire can be transferred. Therefore, it is possible to induce rapid evacuation in the event of a fire in an area subject to control and to establish a fire suppression strategy according to the importance of each area.

수신부(310)는 복수의 센서가 센싱하는 풍향 및 풍속 데이터를 수신한다. 또한, 수신부(310)는 센서 또는 수신기(20)로부터 화재 이벤트를 수신한다. 감지기(10)와 별도로, 센서는 건축물별로 설치되어 건축물별 및 시간별로 풍향 및 풍속을 센싱한다. 건축물별로 풍향 및 풍속을 개별적으로 센싱하면, 건축물마다 화재 전이에 영향을 미칠 수 있는 풍향 및 풍속을 정확하게 센싱할 수 있다. 따라서 건축물별 풍향 및 풍속 데이터를 수집하면, 화재가 발생한 건축물 및 그와 인접한 건축물별로 보다 정확하게 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 또한, 센서는 시간에 따라 변화하는 풍향 및 풍속을 센싱한다. 풍향 및 풍속은 시간 및 계절 등의 다양한 요인에 따라 변할 수 있다. 따라서 시간별 풍향 및 풍속 데이터를 수집하면, 화재가 발생한 시간, 계절, 및 화재 규모 등에 따라 보다 정확하게 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다.The receiving unit 310 receives wind direction and wind speed data sensed by a plurality of sensors. In addition, the receiver 310 receives a fire event from a sensor or receiver 20. Apart from the sensor 10, the sensor is installed for each building to sense wind direction and wind speed for each building and time. By individually sensing the wind direction and wind speed for each building, it is possible to accurately sense the wind direction and wind speed that may affect the transfer of fire for each building. Therefore, by collecting wind direction and wind speed data for each building, it is possible to more accurately predict the fire transfer area for each building in which a fire occurred and adjacent buildings. In addition, the sensor senses wind direction and wind speed that change over time. Wind direction and wind speed can vary depending on various factors such as time and season. Therefore, by collecting hourly wind direction and wind speed data, it is possible to more accurately predict a fire transferable area according to the time, season, and fire scale of the fire.

센서는 풍향 및 풍속 외에도, 화재에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수를 센싱할 수 있다. 센서는 열, 연기, 및 불꽃 외에 습도, 음향, 및 모션 등을 센싱할 수 있다. 센서는 건축물별로 설치되므로 특정 건축물에 대한 상황을 확인할 수 있다. 예를 들어, 특정 건축물 내에 사람이 있는지 여부를 확인하기 위해 열, 모션, 및 음향 센서가 활용될 수 있다.In addition to wind direction and wind speed, the sensor can sense various variables that can affect fire. In addition to heat, smoke, and flame, the sensor can sense humidity, sound, and motion. Since sensors are installed for each building, you can check the situation for a specific building. For example, thermal, motion, and acoustic sensors may be utilized to determine whether a person is present in a particular building.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터에 포함되는 관제 대상 영역의 지리적 정보를 시각적으로 나타낸 도면이다. 저장부(320)는 관제 대상 영역의 지도 데이터를 저장한다. 도 10을 참조하면, 지도 데이터는 관제 대상 영역의 지리적 정보를 포함한다. 즉, 관제 대상 영역에 포함된 위치의 위도, 경도, 지리적 정보, 및 건축물 정보를 포함한다. 건축물 정보는 건축물의 종류, 위치, 크기, 및 건축 도면을 포함한다. 지도 데이터는 관제 대상 영역과 매핑되는 3차원상의 3D 데이터 또는 평면상의 2D 데이터로 저장될 수 있다. 후술하는 화재 전이 가능 영역은 저장부(320)의 지도 데이터를 이용하여 좌표상에서 예측될 수 있다. 지도 데이터가 3D 데이터인 경우에는 X, Y, 및 Z 축의 좌표상에서, 2D 데이터인 경우에는 X 및 Y 축의 좌표상에서 화재 전이 가능 영역이 예측될 수 있다.10 is a diagram visually showing geographic information of a control target area included in map data according to an embodiment of the present invention. The storage unit 320 stores map data of an area to be controlled. Referring to FIG. 10, map data includes geographic information of a control target area. That is, it includes latitude, longitude, geographic information, and building information of a location included in the control target area. Building information includes the type, location, size, and architectural drawing of the building. The map data may be stored as 3D 3D data mapped to the control target area or 2D data on a plane. A fire transferable area to be described later may be predicted on coordinates using map data of the storage unit 320. When the map data is 3D data, the fire transferable area can be predicted on the coordinates of the X, Y, and Z axes, and in the case of 2D data, the fire transferable area can be predicted on the coordinates of the X and Y axes.

또한, 저장부(320)는 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 저장한다. 센서가 센싱하는 풍향 및 풍속 데이터는 화재 전이 가능 영역을 예측하는 중요한 요소이다. 그러나 화재에 의해서도 주변의 풍향 및 풍속이 바뀔 수 있다. 화재 발생 후의 풍향 및 풍속을 센싱하면, 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 비교하여 화재에 의해 변화된 풍향 및 풍속을 추정할 수 있다. 저장부(320)에는 실시간으로 건축물별 및 시간별로 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터가 저장된다. 이러한 데이터는 영역 예측부(350)가 화재 전이 가능 영역을 예측하기 위한 데이터로 이용된다.In addition, the storage unit 320 stores wind direction and wind speed data before and after a fire occurs. The wind direction and wind speed data sensed by the sensor is an important factor in predicting the possible fire transition area. However, even a fire can change the wind direction and wind speed around it. By sensing the wind direction and wind speed after the fire, it is possible to estimate the wind direction and wind speed changed by the fire by comparing the wind direction and wind speed data before and after the fire. The storage unit 320 stores wind direction and wind speed data before and after a fire occurs by building and by time in real time. This data is used by the area prediction unit 350 as data for predicting a fire transferable area.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부(350)가 좌표상에서 화재 전이 가능 영역을 예측하는 모습을 나타낸 도면이다. 영역 예측부(350)는 화재 전이 가능 영역을 예측한다. 이때, 영역 예측부(350)는 발화 지점을 기준으로 화재 전이 가능 영역을 예측한다. 도 11을 참조하면, 실시예에 따라서는 발화 지점을 지도 데이터의 좌표에서 원점으로 치환하여 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 화재 전이 가능 영역 예측 시, 발화 지점과의 상대적인 거리가 중요할 수 있기 때문이다. 영역 예측부(350)는 풍향 및 풍속 데이터를 이용하여 화재 전이 가능 영역을 예측한다. 그러나 화재 전이 가능 영역을 풍향 및 풍속 데이터만으로 예측하는 것은 아니며, 화재 전이에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수에 대한 데이터가 포함될 수 있다.11 is a diagram illustrating a state in which the area predicting unit 350 predicts a fire transferable area in coordinates according to an embodiment of the present invention. The area prediction unit 350 predicts a fire transferable area. At this time, the area prediction unit 350 predicts a fire transferable area based on the ignition point. Referring to FIG. 11, according to an exemplary embodiment, an ignition point may be replaced with an origin in the coordinates of map data to predict a fire transferable area. This is because the relative distance from the ignition point can be important when predicting the possible fire transition area. The area predictor 350 predicts a fire transferable area using wind direction and wind speed data. However, it is not possible to predict a fire transferable area only with wind direction and wind speed data, and data on various variables that may affect fire transfer may be included.

영역 예측부(350)는 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 비교하여 변화값을 연산한다. 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터는 저장부(320)에 저장되며, 영역 예측부(350)는 저장부(320)에 저장된 풍향 및 풍속 데이터를 비교하여 변화값을 연산할 수 있다. 그리고 이러한 변화값을 시간별 및 건축물별 풍향 및 풍속 데이터에 반영하여 화재 전이 가능 영역을 예측한다. 화재에 의해서도 주변의 풍향 및 풍속 데이터가 변하므로, 영역 예측부(350)는 화재에 의한 영향을 반영하여 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 화재 발생 전의 풍향 및 풍속과 화재 발생 후의 풍향 및 풍속이 유의미하게 다르다면, 화재 발생 후의 풍향 및 풍속으로 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 또한, 화재 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 변화값이 크다면, 주변 풍향 및 풍속을 변화시킬 정도로 화재의 규모가 크다는 것을 의미한다. 따라서 영역 예측부(350)는 화재 전이 속도와 화재 전이 가능 영역의 예측값보다 가중치를 부여하여 예측할 수 있다.The area prediction unit 350 compares the wind direction and wind speed data before and after the occurrence of a fire to calculate a change value. The wind direction and wind speed data before and after the occurrence of the fire is stored in the storage unit 320, and the region prediction unit 350 may compare the wind direction and wind speed data stored in the storage unit 320 to calculate a change value. In addition, by reflecting this change value to the wind direction and wind speed data by time and by building, it predicts the possible fire transition area. Since the surrounding wind direction and wind speed data is changed even by fire, the area predictor 350 may predict a fire transferable area by reflecting the effect of the fire. If the wind direction and wind speed before the fire and the wind direction and wind speed after the fire are significantly different, the possible fire transition area can be predicted by the wind direction and wind speed after the fire. In addition, if the change value of the wind direction and wind speed data before and after the fire is large, it means that the size of the fire is large enough to change the surrounding wind direction and wind speed. Accordingly, the area predictor 350 may predict the fire transition rate by assigning a weight to the predicted value of the fire transition possible area.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부(350)가 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수에 대한 통계적 검정을 진행하는 흐름도를 나타낸 도면이다. 도 12를 참조하면, 영역 예측부(350)는 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수에 대한 검정 후 P값에 따라 변화값 반영 여부를 결정한다. 여기서, P값은 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수를 검증한 값인 검정통계량이다. 풍향 및 풍속의 확률변수는 일정한 확률분포를 따르게 된다. 이때, 데이터의 개수가 일정량을 넘어가면, 풍향 및 풍속의 확률분포는 중심극한정리에 따라 정규분포로 수렴한다.
본 발명은 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터(집단 1)와 화재 발생 후의 풍향 및 풍속 데이터(집단 2)를 분류한다. 화재 발생은 특수한 상황이므로, 일반적으로 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터(집단 1)가 훨씬 더 많이 누적된다. 따라서 화재 전이 가능 영역 예측 시에는 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터(집단 1)를 활용하는 것이 이미 누적된 다양한 환경 요인을 반영할 수 있다. 그러나 화재가 풍향 및 풍속을 유의미하게 변화시키는 경우에는 화재 발생 후의 풍향 및 풍속 데이터(집단 2)를 활용하는 것이 바람직하다. 반대로, 화재가 풍향 및 풍속을 유의미하게 변화시키지 않는다면, 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터(집단 1)를 활용하는 것이 화재 전이 가능 영역을 더 정확하게 예측할 수 있다. 본 발명에서는 화재 전이 가능 영역 예측 시 어떠한 데이터 집단을 선택하고 활용하는지에 대한 기준으로 검정통계량 P값이 활용될 수 있다.
예를 들어, 풍향 및 풍속은 매초마다 수집된다고 가정한다. 그러면 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터(집단 1) 및 화재 발생 후의 풍향 및 풍속 데이터(집단 2)는 모두 중심극한정리에 따라 정규분포를 따르게 된다. 이에 정규분포를 따르는 두 집단(집단 1 및 집단 2) 간의 평균에 차이가 있는지 여부를 P값을 통해 검정할 수 있다.
두 집단(집단 1 및 집단 2)의 비교 시, P값은 두 집단 간에 차이가 없다는 가정 하에서, 실제 수집된 두 집단의 평균 차이가 나타날 확률을 의미한다. 집단 1의 평균이 A, 집단 2의 평균이 B, 그리고 집단 1 및 집단 2 간의 평균 차이는 C라고 가정한다. 그러면 P값은 실제 수집한 두 집단의 평균 차이로서 C가 나타날 확률이라고 이해될 수 있다. 두 집단은 모두 정규분포를 따르므로, 평균에도 어느 정도 편차는 있을 수 있다. 그러나 두 집단 간에 차이가 없다면, C는 0에 가까울 것이다. 반대로, 두 집단 간에 차이가 있다면, C는 0과 멀어질 것이다. P값은 두 집단 간에 차이가 없다는 가정 하에서 두 집단의 평균 차이 C가 발생할 확률값이다. 따라서 P값이 매우 작다면, 평균 차이가 발생했음에도 그러한 차이가 나타날 확률이 매우 희박하다는 것을 의미한다. 두 집단 간에 차이가 없다는 가정 하에서 나타난 평균 차이가 매우 희박한 확률값을 가진다면, 두 집단 간에 차이가 없다는 가정을 포기하게 되는 근거가 된다. 즉, 실제 수집한 집단 1 및 집단 2의 각각의 데이터로부터 발생 확률이 매우 낮은 평균 차이가 나타난다면, 가정이 틀리다는 것을 통계적으로 지지하게 되는 것이다. 예를 들어, 검정통계량 P값이 0.01이라면, 실제로 수집된 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터(집단 1)와 화재 발생 후의 풍향 및 풍속 데이터(집단 2) 간의 평균 차이가 나타날 확률이 1%라는 것을 의미한다. 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터에 차이가 없다는 가정 하에서, 실제 수집된 데이터로부터 평균 차이가 나타날 확률이 1%에 불과하다면, 가정이 틀리다는 것을 지지할 수 있다. 즉, 매우 작은 P값이 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터 간에 유의미하게 차이가 있다는 것을 지지하는 근거가 된다.
영역 예측부(350)는 P값이 0 내지 미리 정해진 값 이하일 때, 변화값을 반영한다. 즉, 영역 예측부(350)는 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 이용하여 화재 전이 가능 영역을 예측한다. P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우, 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터는 통계적으로 유의미한 차이가 없다고 판단된다. 따라서 화재 전이 가능 영역 예측에 변화값을 반영하지 않고, 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터만을 이용하여 화재 전이 가능 영역을 예측한다. 풍향 및 풍속 변화에 화재로 인한 영향이 없다고 판단되므로, 화재 발생 전에 누적된 풍향 및 풍속 데이터를 이용하는 것이 화재 전이 가능 영역을 더 정확하게 예측할 수 있기 때문이다. 실시예에 따라서, 영역 예측부(350)는 변화값을 반영하는 경우, 화재 발생 후의 풍향 및 풍속 데이터에 대한 가중치를 부여하여 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 풍향 및 풍속 변화에 화재로 인한 영향이 있다고 판단되므로, 화재 발생 후의 풍향 및 풍속 데이터에 가중치를 두어 이용하는 것이 화재 전이 가능 영역을 더 정확하게 예측할 수 있기 때문이다. 여기서, 미리 정해진 값은 사용자에 따라 다양하게 설정될 수 있다.12 is a diagram illustrating a flow chart in which the region predicting unit 350 performs statistical tests on a probability variable of wind direction and wind speed data before and after a fire according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 12, the region prediction unit 350 determines whether to reflect a change value according to a P value after testing the probability variables of wind direction and wind speed data before and after a fire occurs. Here, the P value is a test statistic, which is a value obtained by verifying the random variables of the wind direction and wind speed data before and after the fire. The random variables of wind direction and wind speed follow a certain probability distribution. At this time, when the number of data exceeds a certain amount, the probability distribution of wind direction and wind speed converges to a normal distribution according to the central limit theorem.
The present invention classifies wind direction and wind speed data before a fire (Group 1) and wind direction and wind speed data after a fire (Group 2). Since fire occurrence is a special situation, wind direction and wind speed data (group 1) before the fire is generally accumulated much more. Therefore, when predicting a possible fire transition area, using data of wind direction and wind speed before the fire (Group 1) can reflect various environmental factors that have already been accumulated. However, when a fire significantly changes the wind direction and wind speed, it is desirable to use wind direction and wind speed data after the fire (Group 2). Conversely, if the fire does not significantly change the wind direction and wind speed, using the wind direction and wind speed data before the fire (Group 1) can more accurately predict the possible fire transition area. In the present invention, a test statistic P value may be used as a criterion for selecting and using a data group when predicting a fire transferable area.
For example, assume that wind direction and wind speed are collected every second. Then, the wind direction and wind speed data before the fire (Group 1) and the wind direction and wind speed data after the fire (Group 2) follow a normal distribution according to the central limit theorem. Therefore, it is possible to test whether there is a difference in the mean between the two groups (Group 1 and Group 2) following the normal distribution through the P value.
When comparing two groups (Group 1 and Group 2), the P value means the probability that the mean difference between the two groups actually collected will appear under the assumption that there is no difference between the two groups. Assume that the mean of group 1 is A, the mean of group 2 is B, and the mean difference between groups 1 and 2 is C. Then, it can be understood that the P value is the probability that C will appear as the difference between the two groups actually collected. Since both groups are normally distributed, there may be some deviations in the mean. However, if there is no difference between the two groups, C will be close to zero. Conversely, if there is a difference between the two groups, C will move away from zero. The P value is the probability that the mean difference C between the two groups will occur under the assumption that there is no difference between the two groups. Therefore, if the P value is very small, it means that even though the mean difference has occurred, the probability of such a difference is very slim. If the mean difference, which appears under the assumption that there is no difference between the two groups, has a very sparse probability value, it is the basis for abandoning the assumption that there is no difference between the two groups. That is, if an average difference with a very low probability of occurrence appears from the actual collected data of each of the groups 1 and 2, the assumption is statistically supported. For example, if the test statistic P value is 0.01, it means that there is a 1% probability that the average difference between the actually collected wind direction and wind speed data (Group 1) and the wind direction and wind speed data after the fire (Group 2) appears do. Assuming that there is no difference in wind direction and wind speed data before and after a fire, if the probability that the average difference appears from the actual collected data is only 1%, it can be supported that the assumption is incorrect. That is, a very small P value serves as the basis for supporting that there is a significant difference between the wind direction and wind speed data before and after the fire.
The region predictor 350 reflects the change value when the P value is 0 to less than a predetermined value. That is, the area prediction unit 350 predicts a fire transferable area by using wind direction and wind speed data before and after the fire occurs. When the P value is 1 or less or exceeds a predetermined value, it is determined that there is no statistically significant difference between the wind direction and wind speed data before and after the occurrence of a fire. Therefore, the change value is not reflected in the prediction of the fire transferable area, and the fire transferable area is predicted using only the wind direction and wind speed data before the fire occurs. This is because it is determined that there is no effect of the fire on the change in wind direction and wind speed, so using the wind direction and wind speed data accumulated before the fire occurs can more accurately predict the possible fire transition area. According to an embodiment, when reflecting the change value, the area predictor 350 may predict a fire transferable area by assigning weights to wind direction and wind speed data after the fire occurs. This is because it is judged that the change in wind direction and wind speed is affected by the fire, so it is possible to more accurately predict the possible area of fire transfer by weighting and using the wind direction and wind speed data after the fire. Here, the predetermined value may be variously set according to the user.

영역 예측부(350)는 화재 전이 가능 영역을 풍향 및 풍속 데이터의 확률분포 또는 기계학습을 이용하여 좌표상으로 예측한다. 중심극한정리에 따라, 풍향 및 풍속의 확률분포가 수렴하는 정규분포를 이용하여 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 화재 전이 가능 영역은 풍향의 평균에 의해 방향이 특정되고, 풍속의 평균에 의해 길이가 특정된다. 그리고 풍향 및 풍속의 표준편차에 의해 범위가 예측된다. 그리고 이를 지도 데이터에 매핑하여 화재 전이 가능 영역을 좌표상의 영역으로 표현할 수 있다. 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부(350)가 화재 전이 가능 영역을 지도 데이터에 매핑한 모습을 나타낸 도면이다. 도 13을 참조하면, 영역 예측부(350)에서 예측한 화재 전이 가능 영역은 지도 데이터와 매핑되어 디스플레이 모듈을 통해 지도 이미지로 시각적으로 표시될 수 있다. 따라서 화재 관제 시스템에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자라도 지도와 매핑된 화재 전이 가능 영역을 통해 화재 상황과 예측되는 화재 상황을 모두 즉각적으로 확인할 수 있다.The area prediction unit 350 predicts a fire transferable area in coordinates using probability distribution of wind direction and wind speed data or machine learning. According to the central limit theorem, it is possible to predict a possible fire transition area using a normal distribution in which the probability distribution of wind direction and wind speed converges. The direction of the fire transferable area is specified by the average of the wind direction, and the length is specified by the average of the wind speed. And the range is predicted by the standard deviation of wind direction and wind speed. In addition, by mapping this to map data, a fire transferable area can be expressed as a coordinate area. 13 is a diagram showing a state in which the area prediction unit 350 maps a fire transferable area to map data according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 13, a fire transferable area predicted by the area predictor 350 may be mapped to map data and visually displayed as a map image through a display module. Therefore, even a user without specialized knowledge of the fire control system can immediately check both the fire situation and the predicted fire situation through the map and the mapped fire transfer area.

도 14는 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부(350)가 화재 전이 영역 모델을 모델링하는 모습을 나타낸 도면이다. 도 14를 참조하면, 영역 예측부(350)는 발화 지점, 전이 속도, 풍향, 및 풍속을 입력 받고, 전이 지점 및 전이 시간을 출력하는 화재 전이 영역 모델을 학습한다. 화재 전이 영역 모델은 동일한 입력값 및 출력값을 학습 데이터로 이용하여 학습할 수 있다. 여기서, 발화 지점 및 전이 지점은 모두 지도 데이터상의 좌표값에 해당한다. 발화 지점을 원점으로 치환하는 경우, 전이 지점은 발화 지점과의 상대적인 좌표값으로 설정된다. 화재 전이 영역 모델은 화재 전이 영역 모델은 학습 데이터 사이의 상관 관계를 학습하여, 전이 지점 및 전이 시간을 출력할 수 있다. 학습 데이터의 양이 많아질수록 화재 전이 영역 모델에서 출력하는 전이 지점 및 전이 시간의 정확도는 높아진다. 전이 지점을 연결하면 화재 전이 가능 영역이 되며, 전이 지점별로 전이 시간이 예측되므로 전이 예상 경로를 확인할 수 있다.14 is a diagram illustrating a state in which the area predictor 350 models a fire transition area model according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 14, the region prediction unit 350 learns a fire transition region model that receives an ignition point, a transition velocity, a wind direction, and a wind speed, and outputs a transition point and a transition time. The fire transition zone model can be trained using the same input and output values as training data. Here, both the firing point and the transition point correspond to coordinate values on the map data. When the firing point is replaced with the origin, the transition point is set as a relative coordinate value with the firing point. The fire transition region model may learn a correlation between the training data and the fire transition region model may output a transition point and a transition time. As the amount of training data increases, the accuracy of the transition point and transition time output from the fire transition region model increases. When the transition points are connected, a fire transition is possible, and the transition time is predicted for each transition point, so that the predicted transition path can be checked.

도 15는 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부(350)가 관제 대상 영역을 복수의 영역으로 분할하여 전이 속도를 추정하는 흐름도를 나타낸 도면이다. 도 15를 참조하면, 영역 예측부(350)는 발화 지점을 원점으로 관제 대상 영역을 복수의 영역으로 분할하고, 화재가 다른 영역으로 전이되는 속도로 전이 속도를 추정할 수 있다. 복수의 영역은 균등한 거리로 분할될 수 있으며, 화재의 규모에 따라 분할되는 영역의 거리가 달라진다. 실시예에 따라서, 화재의 규모가 작을 경우 영역을 cm 단위로 분할하고, 화재의 규모가 큰 경우, 영역을 m 단위로 분할하여 전이 속도를 추정할 수 있다. 화재의 규모가 큰 경우 cm 단위로 영역을 분할하더라도 전이 속도를 제대로 추정할 수 없기 때문이다.15 is a diagram illustrating a flowchart for estimating a transition speed by dividing an area to be controlled into a plurality of areas by the area prediction unit 350 according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 15, the area prediction unit 350 may divide a control target area into a plurality of areas based on an ignition point as an origin, and estimate a transition speed at a rate at which a fire is transferred to another area. The plurality of areas may be divided into equal distances, and the distances of the divided areas vary according to the size of the fire. According to an embodiment, when the size of the fire is small, the area is divided by cm, and when the size of the fire is large, the transition speed can be estimated by dividing the area by m. This is because if the fire is large, the transition speed cannot be properly estimated even if the area is divided by cm.

보다 구체적으로, 영역 예측부(350)는 화재 전이 가능 영역에 복수의 건축물이 포함되기 전까지는 발화 지점이 포함된 특정 건축물 내의 영역을 복수의 영역으로 분할한다. 발화 지점이 포함된 건축물에서 다른 건축물로 화재가 전이되기 전이라면, 발화 지점이 포함된 건축물 내부에서 전이 속도를 추정한다. 다른 건축물로 화재가 전이되기 전이라면, 화재 전이가 건축물 내부에서 이루어지기 때문이다. 건축물 내부의 화재 전이 가능 영역을 예측하기 위해, 영역 예측부(350)는 발화 지점이 포함된 건축물 내의 영역을 복수의 영역으로 분할한다. 그리고 이들 영역에서의 화재 전이를 통해 화재 전이 속도를 추정한다. 발화 지점이 포함된 건축물에서 다른 건축물로 화재가 전이되거나 전이가 예측된다면, 즉, 화재 전이 가능 영역에 복수의 건축물이 포함되면, 건축물 외부 영역에서 전이 속도를 추정한다. 관제 대상 영역의 전체 영역을 복수의 영역으로 분할하여 전이 속도를 추정한다. 다른 건축물로 화재가 전이되면, 화재 전이가 이루어지는 규모가 커져 분할되는 영역의 거리도 비례하여 증가해야 하기 때문이다.More specifically, the area prediction unit 350 divides an area within a specific building including an ignition point into a plurality of areas until a plurality of buildings are included in the fire transferable area. If the fire has been transferred from the building containing the ignition point to another building, the transfer speed is estimated inside the building containing the ignition point. If it is before the fire is transferred to another building, it is because the fire transfer takes place inside the building. In order to predict a fire transferable area inside the building, the area prediction unit 350 divides the area within the building including the ignition point into a plurality of areas. And the fire transition rate is estimated through the fire transition in these areas. If a fire is transferred or a transition is predicted from a building containing an ignition point to another building, that is, when a plurality of buildings are included in a fire transferable area, the transition speed is estimated in the area outside the building. The transition speed is estimated by dividing the entire area of the control target area into a plurality of areas. This is because when a fire is transferred to another building, the scale of the fire transfer increases and the distance of the divided area must also increase proportionally.

이때, 화재가 전이되는 영역은 복수의 센서를 통해 감지될 수 있다. 이러한 센서는 차동식 센서, 정온식 센서, 광전식 센서, 불꽃 센서, 공기 순환식 센서, 카메라 모듈 등을 포함한다. 동일 위치에 복수로 설치된 센서와 복수의 위치에 설치된 센서를 통해 화재가 전이되는 위치와 시간을 센싱하면 화재가 다른 영역으로 전이되는 것을 센싱할 수 있다.In this case, the area to which the fire is transmitted may be detected through a plurality of sensors. Such sensors include differential sensors, thermostatic sensors, photoelectric sensors, flame sensors, air circulation sensors, camera modules, and the like. By sensing a location and time at which a fire is transferred through a plurality of sensors installed at the same location and a sensor installed at a plurality of locations, it is possible to sense that the fire is transferred to another area.

도 16은 본 발명의 실시예에 따른 영역 예측부(350)가 중요도에 따라 화재 전이 가능 영역을 복수의 영역으로 분할하는 모습을 나타낸 도면이다. 도 16을 참조하면, 영역 예측부(350)는 영역별로 미리 설정되는 중요도를 반영하여 화재 전이 가능 영역을 복수의 영역으로 분할한다. 저장부(320)의 지도 데이터는 관제 대상 영역에 대한 지리적 정보를 포함하고, 동시에 위치에 대한 중요도 정보도 포함한다. 사찰 및 문화재 등은 복구가 불가능한 가치를 가진다. 그리고 사찰 및 문화재 등은 일반적으로 목조 건축물에 해당하며, 화재가 발생하면 전소에 가까운 손해가 발생할 수 있다. 따라서 무엇보다 화재가 전이되지 않는 것이 중요하다. 또한, 건축물에 따라서는 사람이 거주하고 있을 수 있다. 이러한 건물 또한 화재가 전이되지 않도록 하거나 사람이 대피할 수 있는 시간을 벌 수 있도록 전이를 최대한 지연시켜야 한다. 화재 발생 시 화재 전이를 예측하여 중요 영역에 최우선적으로 대피를 도모하거나, 전이를 지연시킬 수 있다면 훨씬 효과적으로 화재를 진압할 수 있다. 경우에 따라서는 중요도가 낮은 영역보다 중요도가 높은 영역에 대해 화재 진압을 우선적으로 시도할 수 있다. 이와 같이 지도 데이터에 영역별로 중요도가 미리 설정되면, 화재 전이 가능 영역에 해당되는 영역의 중요도에 따라 화재에 탄력적으로 대응할 수 있다.16 is a view showing a state in which the area predicting unit 350 according to an embodiment of the present invention divides a fire transferable area into a plurality of areas according to importance. Referring to FIG. 16, the area predicting unit 350 divides a fire transferable area into a plurality of areas by reflecting the priority set in advance for each area. The map data of the storage unit 320 includes geographic information on the area to be controlled and at the same time also includes importance information on the location. Temples and cultural properties have values that cannot be restored. In addition, temples and cultural properties generally correspond to wooden buildings, and if a fire occurs, damage close to the burnout may occur. Therefore, above all, it is important that the fire does not spread. Also, depending on the building, people may reside. These buildings should also be delayed as much as possible to prevent the fire from spreading or to allow time for people to evacuate. In the event of a fire, the fire can be extinguished more effectively if it is possible to predict the transition of the fire and evacuate the critical area first or delay the transition. In some cases, it is possible to prioritize fire suppression in areas of higher importance than areas of lower importance. In this way, if the importance of each area is set in advance in the map data, it is possible to flexibly respond to a fire according to the importance of the area corresponding to the fire transferable area.

중요도는 척도에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 이때, 중요도는 사람의 거주 여부, 문화재 보유 여부, 피해 복구 비용, 및 피해 복구 기간을 포함하는 피해 정보를 이용하여 설정된다. 이러한 피해 정보는 저장부(320)의 지도 데이터에 포함된 정보이다. 실시예에 따라서, 사람이 거주하고 있는 영역과 문화재를 보유하고 있는 영역은 가장 높은 중요도를 가질 수 있다. 이러한 영역이 화재 전이 가능 영역으로 예측되면, 해당 영역에 최우선으로 대피를 유도하거나 문화재를 보존하는 방향으로 화재 대응 전략을 수립할 수 있다. 예를 들어, 문화재를 옮길 수 있다면 문화재를 가지고 대피하도록 유도하는 경보 신호를 발생하거나, 문화재를 옮길 수 없다면 다른 곳보다 우선해서 화재 진압을 시작할 수 있다. 화재 진압을 시작하는 경우에도 화재 전이 가능 영역으로 예측되는 영역부터 화재 진압을 시도하여 화재 전이를 효과적으로 방지할 수 있다.The importance level can be set in various ways according to the scale. At this time, the importance level is set using damage information including whether a person resides, whether or not to possess cultural properties, a damage recovery cost, and a damage recovery period. This damage information is information included in the map data of the storage unit 320. Depending on the embodiment, an area in which a person resides and an area in which a cultural property is held may have the highest importance. If such an area is predicted to be a fire transferable area, a fire response strategy can be established in the direction of inducing evacuation or preserving cultural properties in the area. For example, if a cultural property can be moved, an alarm signal can be generated to induce an evacuation with the cultural property, or if the cultural property cannot be moved, a fire can be started with priority over other places. Even when fire extinguishing is started, fire extinguishing can be effectively prevented by attempting fire extinguishing from the area predicted to be a fire transferable area.

실시예에 따라서, 중요도는 복구 비용 함수에 의해 설정될 수 있다. 여기서, 복구 비용 함수는 피해 정보를 이용하여 화재 발생 시 면적 단위당 복구에 소요되는 비용을 출력하는 함수이다. 특정 영역이 화재 전이 가능 영역으로 예측되면, 그 영역의 피해 정보를 이용하여 복구 비용 함수에 의해 복구 비용이 산출된다. 복구 비용과 중요도는 비례 관계로 설정될 수 있다. 즉, 복구 비용이 높을수록 중요도를 높게 설정할 수 있다. 이러한 복구 비용 함수는 화재 진압 전략 수립 시 기준으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 복구 비용 함수의 합계가 최소값이 되는 화재 전이 가능 영역을 유도할 수 있다.Depending on the embodiment, the importance may be set by a recovery cost function. Here, the recovery cost function is a function that outputs the cost required for recovery per area unit when a fire occurs using damage information. When a specific area is predicted as a fire transferable area, the recovery cost is calculated by the recovery cost function using the damage information of that area. Recovery cost and importance can be set in a proportional relationship. That is, the higher the recovery cost, the higher the importance can be set. This recovery cost function can be used as a reference when establishing a fire fighting strategy. For example, it is possible to derive a fire transferable area where the sum of the recovery cost functions is the minimum.

제어 신호 생성부는 화재 전이 가능 영역에 포함되는 소화 설비를 제어하는 제어 신호를 생성한다. 화재 전이 가능 영역에 포함되는 소화 설비는 곧 전이될 화재를 진압하기 위해 사용된다. 제어 신호 생성부는 화재 전이 가능 영역에 대한 정보를 이용하여 화재가 전이되지 않도록 소화 설비를 효과적으로 제어할 수 있다. 실시예에 따라서, 제어 신호 생성부는 중요도에 따라 화재 전이 가능 영역에 포함되는 소화 설비를 화재 전이 전에 작동시킬 수 있다. 소화 설비를 미리 작동시키는 이유는 화재 전이를 막기 위함이다. 예를 들어, 화재가 일반 화재(A형)로 판단되고, 소화 설비가 스프링클러에 해당하는 경우, 화재 전이 전에 강제적으로 스프링클러를 작동시켜 미리 소화용수를 공급할 수 있다. 건축물에 미리 소화용수를 공급하면, 화재 전이를 조금이나마 더 늦출 수 있기 때문이다.The control signal generation unit generates a control signal for controlling fire extinguishing equipment included in the fire transferable area. Extinguishing equipment included in the fire transfer zone is used to extinguish a fire that will soon transfer. The control signal generator can effectively control the fire extinguishing facility so that the fire does not spread by using information on the fire transferable area. According to an embodiment, the control signal generation unit may operate the fire extinguishing equipment included in the fire transferable area according to the importance before fire transfer. The reason why the fire extinguishing system is activated in advance is to prevent fire spread. For example, if a fire is determined to be a general fire (type A) and the fire extinguishing facility corresponds to a sprinkler, the fire extinguishing water may be supplied in advance by forcibly operating the sprinkler before the fire is transferred. This is because, if fire extinguishing water is supplied to the building in advance, the transition of the fire can be delayed a little.

소화 설비는 화재 전이 가능 영역에 포함되는 건축물 외벽에 소화용수를 공급할 수 있다. 화재 전이가 예측되는 건축물 외벽에 소화용수를 공급하면 화재 전이를 늦출 수 있다. 특히, 건축물이 목조 건축물인 경우, 목재에 소화용수가 스며들어 목재에 화재가 전이되는 것을 늦출 수 있다. 화재 전이를 지연시킬 수 있다면, 그 사이에 대피를 유도하거나, 문화재 등을 옮기거나, 중요도가 높은 영역에 집중적으로 화재를 진압할 수 있다. 특히, 문화재 또는 사찰 등은 보존 등을 위해 건축물 내부에 스프링클러 설비를 설치하기가 매우 어렵다. 따라서 건축물 외부에서 소화용수를 공급하는 소화 설비를 구축할 수 있다. 실시예에 따라서, 건축물 외부에 파이프라인을 설치하여 건축물 외부에서 소화용수를 공급하는 것도 가능하다. 건축물 외벽에 소화용수를 공급하는 경우, 목조 건물의 화재 전이를 조금이라도 더 지연시킬 수 있으며, 본격적인 화재 진압이 시작되기까지의 시간을 벌 수 있다.The fire extinguishing facility can supply fire extinguishing water to the exterior walls of buildings included in the fire transfer zone. Fire spread can be delayed by supplying fire extinguishing water to the exterior walls of buildings where fire spread is predicted. In particular, when the building is a wooden structure, water for fire extinguishing seeps into the wood, which can delay the spread of fire to the wood. If it is possible to delay the spread of the fire, it is possible to induce evacuation, move cultural properties, or intensively extinguish the fire in areas of high importance. In particular, it is very difficult to install sprinkler facilities inside buildings for preservation of cultural properties or temples. Therefore, it is possible to build a fire extinguishing facility that supplies fire extinguishing water from outside the building. According to an embodiment, it is possible to supply fire extinguishing water from the outside of the building by installing a pipeline outside the building. If fire extinguishing water is supplied to the exterior wall of a building, it is possible to delay the fire transition of a wooden building even a little more, and it is possible to earn time before the fire extinguishing begins in earnest.

도 9를 참조하면, 화재 관제 서버(300)는 경보 발생부(360)를 더 포함할 수 있다. 경보 발생부(360)는 화재 전이 가능 영역별로 설치된 경보기에 서로 다른 경보 신호를 발생시킨다. 화재 전이 가능 영역은 곧 화재가 전이될 수 있는 영역에 해당한다. 영역 예측부(350)는 언제 화재가 전이될 것인지, 그리고 어떤 방향에서 전이될 것인지 예측할 수 있다. 따라서 화재 전이 가능 영역별로 해당 영역에 필요한 경보를 위한 정보를 제공할 수 있다. 경보 발생부(360)는 화재 전이 가능 영역에 대한 정보를 이용하여 경보 신호를 발생시키고, 경보기를 통해 대피와 화재 진압을 효과적으로 지원할 수 있다. 도 17은 본 발명의 실시예에 따른 경보 발생기의 경보 신호를 경보기가 출력하는 모습을 나타낸 도면이다. 도 17을 참조하면, 예를 들어, 화재 전이 가능 영역에 포함되고, 12시 방향에서 화재 전이가 예측되며, 화재 전이 시간이 5분 후로 예측되는 경우, 5분 내에 화재가 전이되는 방향과 반대 방향인 6시 방향으로 대피할 수 있도록 경보 발생부(360)는 경보 신호를 발생시킬 수 있다. 경보 신호는 화재 전이 방향 및 전이 시간을 변수로 받아 경보를 발생시킬 장소의 구체적인 상황을 반영하여 생성할 수 있다. 화재 전이 가능 영역에 설치된 경보기는 경보 신호를 수신하여 경보를 발생시킨다. 실시예에 따라서 제1장치 또는 제2장치는 경보기의 역할을 할 수도 있다.Referring to FIG. 9, the fire control server 300 may further include an alarm generator 360. The alarm generating unit 360 generates different alarm signals to alarms installed for each fire transferable area. The fire transferable area corresponds to the fire transferable area. The area prediction unit 350 may predict when the fire will be transferred and in which direction the fire will be transferred. Therefore, it is possible to provide information for alarms required for each area where fire can be transferred. The alarm generator 360 may generate an alarm signal using information on a fire transferable area, and effectively support evacuation and fire suppression through an alarm. 17 is a view showing an alarm outputting an alarm signal of an alarm generator according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 17, for example, if it is included in the fire transferable area, and the fire transfer is predicted at 12 o'clock, and the fire transfer time is predicted to be 5 minutes later, the direction opposite to the direction of the fire transfer within 5 minutes The alarm generator 360 may generate an alarm signal to evacuate in the direction of 6 o'clock. The alarm signal can be generated by taking the fire transition direction and transition time as variables and reflecting the specific situation of the place to generate the alarm. An alarm installed in a fire transition zone generates an alarm by receiving an alarm signal. Depending on the embodiment, the first device or the second device may function as an alarm.

경보 발생부(360)는 센서를 통해 화재 전이 가능 영역에 사람이 있다고 판단되는 경우, 사용자의 조작 없이도 자동적으로 화재 전이 가능 영역 정보 및 대피 정보를 포함하는 경보 신호를 발생시킬 수 있다. 따라서 경보 발생부(360)는 사용자가 관제 서버(300)를 통해 모든 영역에 대해 대응하지 못하더라도, 최소한 인명 피해를 막을 수 있도록 지원한다.When it is determined that there is a person in the fire transferable area through the sensor, the alarm generator 360 may automatically generate an alarm signal including information on the fire transferable area and evacuation information without a user's manipulation. Therefore, even if the user cannot respond to all areas through the control server 300, the alarm generating unit 360 supports at least to prevent human damage.

본 발명은 빅데이터와 기계 학습을 결합하여 객관적인 데이터에 기반해 높은 정확도로 화재 전이 가능 영역을 예측할 수 있다. 본 발명의 제어 신호 생성부(340)에 따르면, 화재 전이 가능 영역을 예측하고, 효과적으로 화재 진압 전략을 수립할 수 있다. 특히, 관제 대상 영역 및 화재 전이 가능 영역을 분할하여 영역의 중요도에 따라 효과적으로 화재에 대응할 수 있다. 본 발명은 위의 모든 과정을 하나의 유기적으로 통합된 서비스로 제공하며, 종합적인 화재 관제 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 기존 소화 설비에 대한 호환성을 확보하면서도, 자동 소화 설비를 설치할 수 없는 장소에도 소화 설비의 자동 제어 기능을 제공할 수 있다.The present invention combines big data and machine learning to predict a fire transferable area with high accuracy based on objective data. According to the control signal generation unit 340 of the present invention, it is possible to predict a fire transferable area and effectively establish a fire suppression strategy. In particular, it is possible to effectively respond to a fire according to the importance of the area by dividing a control target area and a fire transfer area. The present invention provides all of the above processes as one organically integrated service, and can provide a comprehensive fire control service. In addition, while securing compatibility with existing fire extinguishing facilities, it is possible to provide an automatic control function of fire extinguishing facilities even in places where automatic fire extinguishing facilities cannot be installed.

본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법은 제1장치(100), 제2장치(200), 및 관제 서버(300)를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에서 화재 관제 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법은 (1) 관제 서버(300)가 풍향 및 풍속 데이터를 수신하는 단계(S2100), (2) 관제 서버(300)가 관제 대상 영역의 지도 데이터 및 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 저장하는 단계(S2200), 및 (3) 관제 서버(300)가 화재 전이 가능 영역을 예측하는 단계(S2300)를 더 포함할 수 있다. 각각의 단계는 전술한 화재 관제 장치(1)의 구성에 대한 설명과 중복되므로, 그 자세한 설명은 생략한다.A fire control method according to an embodiment of the present invention relates to a method of providing a fire control service in a computing device including the first apparatus 100, the second apparatus 200, and the control server 300. The fire control method according to an embodiment of the present invention includes (1) the control server 300 receiving wind direction and wind speed data (S2100), and (2) the control server 300 map data and fire of the control target area. The step of storing the wind direction and wind speed data before and after (S2200), and (3) the control server 300 may further include a step (S2300) of predicting a fire transition possible area. Since each step is duplicated with the description of the configuration of the fire control device 1 described above, a detailed description thereof will be omitted.

제3실시예Embodiment 3

도 18은 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 18을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)는 수신부(310), 저장부(320), 및 비화재 판단부(370)를 포함한다. 관제 서버(300)는 복수의 센서를 이용하여 센서에서 화재 이벤트를 감지하는 경우 비화재 여부를 판단한다. 본 발명은 센서의 오작동으로 인한 화재 경보(비화재보)를 최소화하여, 감지기(10) 또는 수신기(20)를 항상 켜놓을 수 있도록 유도할 수 있다.18 is a diagram showing the configuration of the control server 300 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 18, the control server 300 according to an embodiment of the present invention includes a receiving unit 310, a storage unit 320, and a non-fire determination unit 370. The control server 300 determines whether or not a fire is non-fire when the sensor detects a fire event using a plurality of sensors. According to the present invention, it is possible to induce a fire alarm (non-fire report) due to a malfunction of a sensor so that the detector 10 or the receiver 20 is always turned on.

수신부(310)는 복수의 센서가 센싱하는 센싱 데이터 및 화재 이벤트를 수신한다. 센싱 데이터는 센서가 센싱하는 데이터이다. 센싱 데이터는 센서가 센싱하는 대상에 따라 다양한 정보를 포함할 수 있다. 화재 이벤트는 센서가 화재라고 감지하는 이벤트로서, 화재를 감지하는 조건은 센서에 미리 설정될 수 있다. 아날로그 방식의 센서라면 센싱값이 미리 설정된 조건을 만족하는 경우가 화재 이벤트에 해당할 수 있다. 예를 들어, 온도가 70도 이상이면 화재 이벤트로 설정되고, 열 센서에서 감지된 온도가 75도인 경우라면 화재 이벤트에 해당한다.The receiver 310 receives sensing data and fire events sensed by a plurality of sensors. Sensing data is data sensed by a sensor. The sensing data may include various types of information according to an object sensed by the sensor. The fire event is an event that the sensor detects that it is a fire, and conditions for detecting the fire may be preset in the sensor. In the case of an analog type sensor, a case in which a sensing value satisfies a preset condition may correspond to a fire event. For example, if the temperature is 70 degrees or higher, it is set as a fire event, and if the temperature detected by the thermal sensor is 75 degrees, it is a fire event.

도 19는 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 장치(1)에서 센서의 구성을 나타낸 도면이다. 센서는 서로 다른 종류의 센서를 포함한다. 도 19를 참조하면, 센서는 열을 감지하는 제1센서, 미립자를 감지하는 제2센서, CO 및/또는 CO₂를 감지하는 제3센서를 포함한다. 실시예에 따라서, 하나의 센서에 제1센서 내지 제3센서가 포함될 수 있으나, 개별적으로 설치된 제1센서 내지 제3센서를 하나의 센서 네트워크로서 구성할 수 있다. 본 발명에서는 서로 다른 종류의 제1센서 내지 제3센서를 이용하여 보다 정확하게 비화재 여부를 판단한다. 화재 시 나타나는 물리적인 현상은 매우 복잡하고 다양한 특성을 가진다. 그렇지만 그 중에서도 가장 중요한 요소는 열, 미립자, 및 CO 또는 CO₂의 방출이다. 따라서 3가지의 요소가 복합적으로 감지된다면, 확실하게 화재가 발생했다고 판단할 수 있다.19 is a view showing the configuration of a sensor in the fire control device 1 according to an embodiment of the present invention. Sensors include different types of sensors. Referring to FIG. 19, the sensor includes a first sensor for detecting heat, a second sensor for detecting particulates, and a third sensor for detecting CO and/or CO2. According to an embodiment, the first to third sensors may be included in one sensor, but the individually installed first to third sensors may be configured as one sensor network. In the present invention, different types of first to third sensors are used to more accurately determine whether there is no fire. The physical phenomena that appear in a fire are very complex and have various characteristics. However, the most important of these are heat, particulates, and the release of CO or CO2. Therefore, if the three factors are detected in combination, it can be determined that a fire has occurred.

종래의 열 또는 연기 감지에 의한 화재 판단은 각각 저마다의 문제점이 있었다. 열에 의한 화재 판단은 화재 여부를 판단하기 쉽지만, 겨울철 실내에 위치하는 온열 기구 등으로 인해 비화재보를 발생시키는 문제점이 있었다. 연기에 의한 판단은 조기에 화재를 감지하는데 효과적이지만, 연기 감지의 원리로 인해 잦은 비화재보를 발생시키는 문제점이 있었다. 특히, 소방시설관리협회의 조사 자료에 따르면, 열 감지기에 비해 연기 감지기가 약 2배 정도의 높은 비화재보율을 나타내는 것으로 확인된다. 따라서 본 발명은 센서 종류에 따른 장점을 융합시키고, 단점을 보완하기 위해 3가지 종류의 센서를 조합하여 비화재 여부를 판단한다.The conventional determination of fire by heat or smoke detection has its own problems. It is easy to judge whether a fire is fired by heat, but there is a problem of generating a non-fire report due to a heating device located indoors in winter. Judgment by smoke is effective in detecting fire at an early stage, but there is a problem of generating frequent non-fire reports due to the principle of smoke detection. In particular, according to the survey data of the Fire Protection Facility Management Association, it is confirmed that smoke detectors exhibit a non-fire protection rate that is about twice as high as that of heat detectors. Accordingly, the present invention combines the advantages of the sensor type and combines three types of sensors to compensate for the disadvantages to determine whether there is a fire.

도 20은 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부(370)가 불꽃을 감지한 위치를 원점으로 관제 대상 영역을 복수의 영역으로 분할하는 모습을 나타낸 도면이다. 도 20을 참조하면, 실시예에 따라서 비화재 판단부(370)는 화재 여부 판단 시 카메라 모듈을 통해 화면상에서 불꽃으로 판단되는 오브젝트의 면적이 증가하는지 여부를 더 판단할 수 있다. 구체적으로, 불꽃을 감지한 위치를 원점으로 복수의 영역으로 분할하고, 불꽃으로 판단되는 오브젝트의 면적이 다른 영역에 도달하는지 여부를 판단할 수 있다. 온열 기구 등을 사용하는 경우 순간적으로 열원이 감지될 수 있으나, 그 영역이 계속해서 증가하지는 않는다. 따라서 카메라 모듈을 이용하면 비화재보율을 더 낮출 수 있다. 카메라 모듈을 통한 화재 여부 판단 시 이미지를 통해 화재를 판단하게 된다. 이때, 기계학습을 통해 이미지로부터 화재를 검출할 수 있다. 실시예에 따라서 기계학습에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 기법을 이용하여 판단 모델을 구성하고, 학습시킬 수 있다. 또한, 과적합을 해소하기 위해 이미지 오그멘테이션(Image Augmentation)을 통해 학습 데이터로 활용될 이미지를 증대시킬 수 있다. 그러나 기계학습에서의 모델링 기법은 전술한 실시예로 한정되는 것은 아니다.20 is a view showing a state in which the non-fire determination unit 370 according to an embodiment of the present invention divides an area to be controlled into a plurality of areas based on a location where a flame is detected as an origin. Referring to FIG. 20, when determining whether there is a fire, the non-fire determination unit 370 may further determine whether an area of an object determined as a flame on the screen increases through the camera module. Specifically, the position at which the flame is detected may be divided into a plurality of regions as an origin, and it may be determined whether an area of an object determined as a flame reaches another region. When a heating device or the like is used, a heat source may be instantly detected, but the area does not continue to increase. Therefore, the non-fire rate can be further lowered by using the camera module. When determining whether there is a fire through the camera module, the fire is determined through the image. At this time, it is possible to detect a fire from the image through machine learning. According to an embodiment, in machine learning, a decision model may be constructed and trained using a convolutional neural network (CNN) technique. In addition, images to be used as learning data can be increased through image augmentation in order to eliminate overfitting. However, the modeling technique in machine learning is not limited to the above-described embodiment.

저장부(320)는 센서 정보를 저장한다. 센서 정보는 센서의 고유값, 종류, 위치, 초기값, 및 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터를 포함한다. 고유값은 센서마다 가지는 고유한 값이다. 고유값을 매칭하면, 화재 이벤트 발생 시 어떤 센서가 화재 이벤트를 감지했는지 확인할 수 있다. 종류는 센서의 감지 방식에 대한 정보를 포함하며, 실시예에 따라서 제1센서 내지 제3센서에 해당하는 카테고리를 포함할 수 있다. 위치는 센서가 설치된 위치 정보를 포함한다. 이벤트 값은 센서에 화재가 발생했다고 감지하는 화재 이벤트로 설정된 값이다. 실시예에 따라서, 센서 정보는 이벤트 값의 초기값을 포함한다. 초기값을 이용하면, 추후 이벤트 값 변경 시 설치 환경에 따라 초기값 대비 어느 정도로 변경되었는지를 비교할 수 있다. 센싱 데이터는 센서가 센싱하는 데이터로서, 화재 이벤트 발생 전후를 구분한다. 실제 화재 발생 시 센서가 화재 이벤트를 감지할 수 있는지 검정하기 위해서는 화재 이벤트 발생 전후를 구분해야 하기 때문이다.The storage unit 320 stores sensor information. The sensor information includes the sensor's unique value, type, location, initial value, and sensing data before and after a fire event occurs. The eigenvalue is a unique value each sensor has. By matching the unique values, it is possible to check which sensor detected the fire event when a fire event occurred. The type includes information on the sensing method of the sensor, and may include a category corresponding to the first sensor to the third sensor according to embodiments. The location includes location information on which the sensor is installed. The event value is a value set as a fire event that detects that a fire has occurred in the sensor. According to an embodiment, the sensor information includes an initial value of the event value. Using the initial value, it is possible to compare the degree of change compared to the initial value according to the installation environment when the event value is changed later. The sensing data is data sensed by the sensor, and distinguishes between before and after a fire event. This is because, in order to verify whether the sensor can detect a fire event in the event of an actual fire, it is necessary to distinguish between before and after the fire event.

비화재 판단부(370)는 센서 정보를 이용하여 비화재 여부를 판단한다. 본 발명의 비화재 판단부(370)는 센서가 화재를 감지하면 무조건적으로 화재 경보를 발생시키지 않고, 비화재 판단부(370)에서 비화재 여부를 판단한다. 그리고 비화재라고 판단되는 경우, 경보를 발생시키지 않음으로써 비화재보를 현격하게 감소시킬 수 있다. 따라서 본 발명은 비화재보를 감소시켜 감지기 또는 수신기를 항상 켜놓을 수 있도록 유도한다.The non-fire determination unit 370 determines whether there is a non-fire using the sensor information. The non-fire determination unit 370 of the present invention does not unconditionally generate a fire alarm when the sensor detects a fire, and the non-fire determination unit 370 determines whether there is a non-fire. And if it is determined that it is non-fire, it is possible to significantly reduce non-fire reports by not generating an alarm. Accordingly, the present invention reduces non-fire alarms and induces the detector or receiver to be always turned on.

도 21은 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 21을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)는 이벤트 변경부(380)를 더 포함한다. 이벤트 변경부(380)는 센서가 화재 이벤트로 감지하는 이벤트 값을 변경한다. 보다 구체적으로, 이벤트 변경부(380)는 센서의 센싱 데이터의 확률분포 또는 감도 출력이 변화할 때 변화율의 기울기를 이용한다. 센서는 계절의 변화, 먼지의 누적, 끽연, 안개, 및 체류가스 등으로 인해 민감도가 변하면서 감도 출력이 변화할 수 있다. 센서의 감도 출력이 변화한다면, 비화재 상태에서 다른 요인에 의해 발생된 변화를 화재로 감지할 수 있다. 도 22는 시간에 따른 센서의 센싱값 변화를 그래프로 나타낸 도면이다. 도 22를 참조하면, 예를 들어, 0 내지 100% 까지의 연기 농도를 측정할 수 있는 센서가 있고, 이 센서는 연기 농도가 50%가 되면 화재로 인식하도록 설정되어 있다고 가정한다. 도 22의 (A)와 같이, 새로운 센서는 오염 등이 없으므로 50%에 해당하는 연기가 센서의 챔버 안으로 들어오면 화재라고 감지한다. 그러나 도 22의 (B)와 같이, 먼지 등에 의해 센서가 오염되어 40%의 연기가 잔류하면 실제로는 10%의 연기 유입만으로 화재 이벤트를 감지하게 될 것이다. 이러한 오작동이 연기 센서의 대표적인 비화재보에 해당한다.21 is a diagram showing the configuration of the control server 300 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 21, the control server 300 according to an embodiment of the present invention further includes an event change unit 380. The event changer 380 changes an event value that the sensor detects as a fire event. More specifically, the event changer 380 uses the slope of the rate of change when the probability distribution or the sensitivity output of the sensor's sensing data changes. The sensor's sensitivity output may change as the sensitivity changes due to seasonal changes, accumulation of dust, smoking, fog, and residual gas. If the sensor's sensitivity output changes, the change caused by other factors in the non-fire state can be detected as a fire. 22 is a graph showing a change in a sensing value of a sensor over time. Referring to FIG. 22, it is assumed that there is a sensor capable of measuring a smoke concentration of 0 to 100%, for example, and this sensor is set to recognize a fire when the smoke concentration reaches 50%. As shown in (A) of FIG. 22, since the new sensor has no pollution, it is detected that it is a fire when 50% of smoke enters the chamber of the sensor. However, as shown in (B) of FIG. 22, if the sensor is contaminated by dust or the like and 40% of smoke remains, the fire event will be detected with only 10% of smoke inflow. This malfunction is a typical non-fire report for smoke sensors.

비화재 상태에서 센서의 감도 출력이 변화하는 패턴이 있다면, 그 패턴은 화재로 인한 것이 아니다. 따라서 이러한 패턴을 화재 이벤트로 감지하지 않도록 센싱값을 보상하거나 조정하여야 한다. 센서의 감도 출력이 변화하는 규칙적인 패턴은 통계적으로 추정될 수 있다. 그리고 센서의 감도 출력, 즉, 센싱값은 일정한 확률분포를 따르게 된다. 확률분포의 패턴을 추론하면 센서의 감도 출력이 변화하는 패턴을 추정할 수 있다. 이벤트 변경부(380)는 이러한 패턴 내의 감도 출력 변화를 보상할 수 있도록 센서의 이벤트 값을 변경할 수 있다.If there is a pattern in which the sensor's sensitivity output changes in a non-fire state, the pattern is not caused by a fire. Therefore, it is necessary to compensate or adjust the sensing value so as not to detect this pattern as a fire event. The regular pattern in which the sensor's sensitivity output changes can be statistically estimated. And the sensitivity output of the sensor, that is, the sensing value follows a certain probability distribution. By inferring the pattern of the probability distribution, the pattern in which the sensitivity output of the sensor changes can be estimated. The event changer 380 may change the event value of the sensor to compensate for the change in the sensitivity output within the pattern.

도 23은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 변경부(380)가 점검 신호에 따른 센싱 데이터의 확률변수에 대한 통계적 검정을 진행하는 흐름도를 나타낸 도면이다. 도 23을 참조하면, 이벤트 변경부(380)는 점검 신호에 따른 센싱 데이터의 확률변수 검정 시 P값이 0 이상 내지 미리 정해진 값 이하인 경우, 이벤트 값을 변경한다. 점검 신호는 센서가 센서의 오작동 유무를 확인하기 위한 신호이다. 이벤트 변경부(380)는 센서가 화재 이벤트 감지 후, 비화재 상태가 확인된 상태에서 점검 신호를 발생시킬 수 있다. 점검 신호 발생 후의 센싱 데이터 검정 시 P값이 0 이상 내지 미리 정해진 값 이하이면, 점검 신호 발생 후의 센싱 데이터와 점검 신호 발생 전의 센싱 데이터가 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 추정된다. 그러나 비화재 상태에서 센서가 화재 이벤트를 감지한 것이므로, 결과적으로는 센서가 오작동한 것이다. 센서는 설치된 환경 또는 시간에 따라 출력 감도가 변할 수 있다. 통계적으로는 점검 신호 전후 센서가 센싱한 센싱 데이터에 유의미한 차이가 있다고 추정되므로, 센서 자체의 오작동이라기보다는 출력 감도의 변화에 따라 센서가 화재 이벤트를 감지한 것으로 추정한다. 출력 감도 변화에 따라 센서에 의한 비화재보를 방지하기 위해서는 센서에 설정된 이벤트 값을 변경하여야 한다. 센서가 비화재 상태에서 화재 이벤트를 감지하고, 그 차이가 통계적으로 유의미하다고 판단되면, 추후 유사한 패턴에서 센서가 다시 화재 이벤트를 잘못 감지할 수 있다. 따라서 비화재 상태임에도 불구하고 센서가 화재 이벤트를 감지하지 않도록, 이벤트 변경부(380)는 센서의 이벤트 값을 변경한다.23 is a flowchart illustrating a statistical test of a random variable of sensing data according to a check signal by the event changing unit 380 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 23, the event changer 380 changes the event value when the P value is greater than or equal to 0 and less than or equal to a predetermined value when testing a random variable of sensing data according to a check signal. The check signal is a signal for the sensor to check whether the sensor is malfunctioning. After the sensor detects a fire event, the event changer 380 may generate a check signal in a state in which a non-fire state is confirmed. When the P value is greater than or equal to 0 and less than a predetermined value when testing the sensing data after the check signal is generated, it is estimated that there is a statistically significant difference between the sensing data after the check signal is generated and the sensing data before the check signal is generated. However, since the sensor detected a fire event in the non-fire state, the sensor malfunctioned as a result. The sensor's output sensitivity may change depending on the installed environment or time. Statistically, since it is estimated that there is a significant difference in the sensing data sensed by the sensor before and after the inspection signal, it is assumed that the sensor detected a fire event according to a change in output sensitivity rather than a malfunction of the sensor itself. In order to prevent non-fire by the sensor according to the change in output sensitivity, the event value set in the sensor must be changed. If the sensor detects a fire event in a non-fire state and the difference is determined to be statistically significant, the sensor may erroneously detect the fire event again in a similar pattern later. Accordingly, the event change unit 380 changes the event value of the sensor so that the sensor does not detect the fire event despite the non-fire state.

도 24는 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 24를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(300)는 알람부(390)를 더 포함한다. 만약 P값이 미리 정해진 값을 초과하고 1이하라면, 통계적으로 유의미한 차이가 없다고 판단되므로 이벤트 값을 변경할 필요는 없다. 다만, 그럼에도 불구하고 센서가 화재 이벤트를 감지하였으므로 센서의 기능에 오류가 있을 수 있다. 따라서 해당 센서에 대한 점검을 진행하는 것이 바람직하다. 알람부(390)는 비화재 상태에서 화재 이벤트를 감지한 센서에 대한 정보를 표시한다. 따라서 점검이 필요한 센서를 특정하고, 해당 센서에 대해서만 점검을 진행하여 효율적으로 다수의 센서에 대한 유지보수를 수행할 수 있다.24 is a diagram showing the configuration of the control server 300 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 24, the control server 300 according to an embodiment of the present invention further includes an alarm unit 390. If the P value exceeds the predetermined value and is less than 1, it is determined that there is no statistically significant difference, so there is no need to change the event value. However, nonetheless, since the sensor has detected a fire event, there may be an error in the function of the sensor. Therefore, it is advisable to check the sensor. The alarm unit 390 displays information on a sensor that has detected a fire event in a non-fire state. Therefore, it is possible to efficiently perform maintenance on a number of sensors by specifying the sensor that needs to be checked, and performing the check only for the corresponding sensor.

이벤트 값은 N번의 점검 신호에 따른 N번의 검정 시 P값이 0 이상 내지 미리 정해진 값 이하인 경우가 N-M 이상인 경우, N번의 점검 신호에 따른 센싱 데이터의 평균에 표준편차를 더한 값을 초과하도록 설정된다. N번의 검정 시 P값이 0 이상 내지 미리 정해진 값 이하인 경우가 많다면, 통계적으로는 점검 신호 전후의 센싱 데이터의 차이가 유의미하다는 것을 의미한다. 센서의 감도 출력 변화에 따라 이벤트 값을 자동적으로 설정하기 위해서는 변화된 상태에서의 감도 출력을 고려하여야 한다. 이에 비화재 상태에서 유의미한 차이가 있다고 판단되는 N번의 센싱 데이터의 통계량으로 새롭게 이벤트 값을 설정할 수 있다. 다만, N번의 센싱 데이터의 평균으로 이벤트 값을 설정하는 경우, 평균에서 다소 변동이 있더라도 센서가 화재 이벤트를 감지할 수 있다. 따라서 N번의 센싱 데이터의 평균에 표준편차를 더한 값을 초과하는 값을 새로운 이벤트 값으로 설정한다. 새로운 이벤트 값은 N번의 센싱 데이터의 평균에 표준편차를 더한 값을 초과하는 범위에서 센서의 종류 및 환경을 고려하여 설정될 수 있다.The event value is set to exceed the value obtained by adding the standard deviation to the average of the sensing data according to the N check signals when the P value is greater than or equal to 0 or less than the predetermined value during N tests according to the N check signals. . In many cases where the P value is 0 or more and less than a predetermined value during N tests, it means that the difference in sensing data before and after the check signal is statistically significant. In order to automatically set the event value according to the change in the sensitivity output of the sensor, the sensitivity output in the changed state must be considered. Accordingly, an event value may be newly set as a statistic of N number of sensing data determined to have a significant difference in the non-fire state. However, when the event value is set as the average of the N sensing data, the sensor may detect the fire event even if there is a slight variation in the average. Therefore, a value that exceeds the value obtained by adding the standard deviation to the average of N sensing data is set as a new event value. The new event value may be set in consideration of the type and environment of the sensor in a range exceeding the value obtained by adding the standard deviation to the average of the N sensing data.

이벤트 값은 센서의 감도 출력이 변화했다고 확실하게 판단되는 경우에만 변경되는 것이 바람직하다. 따라서 N은 적어도 30 이상이고, M은 N의 0 이상 내지 0.3 이하에 해당하는 경우에 이벤트 값을 변경할 수 있다. N이 적어도 30 이상인 경우 센싱 데이터는 중심극한정리에 따라 정규 분포로 근사한다. 또한, 통계적으로 유의미한 차이가 80% 이상에 해당하는 경우, 센서의 감도 출력이 변화했다고 확실하게 추정할 수 있을 것이다. M이 0에 근사할수록 N-M은 N에 근사하므로, 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것이 강력하게 뒷받침된다. 따라서 이벤트 값을 보수적으로 변경하고자 할수록 M을 0에 가까운 값으로 설정할 수 있다.It is desirable that the event value be changed only when it is surely determined that the sensitivity output of the sensor has changed. Therefore, when N is at least 30 or more, and M is 0 or more to 0.3 or less of N, the event value can be changed. When N is at least 30 or more, the sensing data is approximated to a normal distribution according to the central limit theorem. In addition, if the statistically significant difference corresponds to 80% or more, it will be possible to reliably estimate that the sensitivity output of the sensor has changed. The closer M is to 0, the closer N-M is to N, so it is strongly supported that there is a statistically significant difference. Therefore, the more conservatively you want to change the event value, you can set M to a value closer to 0.

비화재 판단부(370)는 화재 이벤트를 감지한 센서의 고유값을 이용하여 저장부(320)에서 센서 정보를 매칭한다. 그리고 비화재 판단부(370)는 센서와 미리 정해진 범위 내에 설치된 다른 센서의 센싱 데이터를 이용하여 비화재 확률을 판단한다. 비화재 판단부(370)는 서로 다른 센서를 이용하여 하나의 센서가 화재 이벤트를 감지했더라도 다른 센서를 통해 교차 검증을 시도한다. 따라서 본 발명에서는 특정 센서가 오작동을 하더라도 다른 센서를 이용해 화재 여부를 판단하여 비화재보를 감소시킬 수 있다.The non-fire determination unit 370 matches the sensor information in the storage unit 320 using the intrinsic value of the sensor detecting the fire event. In addition, the non-fire determination unit 370 determines a non-fire probability by using sensing data of the sensor and other sensors installed within a predetermined range. Even if one sensor detects a fire event using different sensors, the non-fire determination unit 370 attempts cross-validation through another sensor. Therefore, in the present invention, even if a specific sensor malfunctions, it is possible to reduce non-fire reports by determining whether there is a fire using another sensor.

비화재 판단부(370)는 어떤 센서가 화재 이벤트를 감지하면, 그 센서의 고유값을 이용하여 그 센서가 설치된 위치를 확인할 수 있다. 그리고 그 센서와 미리 정해진 범위 내에 설치된 센서의 고유값을 특정할 수 있게 된다. 이러한 센서의 고유값을 이용하면 화재 이벤트를 감지한 센서의 주변에 위치한 다른 센서의 센싱 데이터를 필터링할 수 있다. 여기서, 미리 정해진 범위는 설치 환경에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 비화재 판단부(370)는 적어도 서로 다른 종류의 센서를 이용하여 비화재 여부를 판단한다. 실시예에 따라서 비화재 판단부(370)는 제1센서 내지 제3센서를 모두 이용하거나, 또는 다른 1개 종류의 센서를 이용할 수 있다. 센서 설치 위치의 특성상 미리 정해진 범위 내에 설치된 다른 종류의 센서가 제한되는 경우, 제한된 조건에 따라 판단해야 하기 때문이다.When a certain sensor detects a fire event, the non-fire determination unit 370 may use the unique value of the sensor to determine the location where the sensor is installed. And it is possible to specify the intrinsic value of the sensor and the sensor installed within a predetermined range. Using the unique values of these sensors, it is possible to filter the sensing data of other sensors located around the sensor that has detected the fire event. Here, the predetermined range may be variously set according to the installation environment. The non-fire determination unit 370 determines whether there is a non-fire using at least different types of sensors. Depending on the embodiment, the non-fire determination unit 370 may use all of the first to third sensors, or may use another type of sensor. This is because when other types of sensors installed within a predetermined range are limited due to the nature of the sensor installation location, it must be determined according to the limited conditions.

도 25는 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부(370)가 비화재 판단 모델을 모델링하는 모습을 나타낸 도면이다. 비화재 판단부(370)는 센싱 데이터의 확률분포 또는 기계학습을 이용하여 비화재 확률을 판단한다. 중심극한정리에 따라, 센싱 데이터의 확률분포가 수렴하는 정규분포를 이용하여 비화재 확률을 예측할 수 있다. 또한, 비화재 판단부(370)는 서로 다른 센서의 센싱 데이터를 입력 받고, 비화재 확률을 출력하는 비화재 판단 모델을 학습한다. 비화재 판단부(370)는 센서가 화재 이벤트를 감지한 후, 화재 또는 비화재로 판단된 데이터를 학습 데이터로 하여 비화재 판단 모델을 학습할 수 있다. 도 25를 참조하면, 비화재 판단 모델은 비화재 확률을 출력변수로 하는 모델로서 기계학습을 통해 학습될 수 있다. 비화재 판단 모델의 입력변수는 서로 다른 센서의 센싱 데이터를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 입력변수가 범주형 변수인 경우에는 가변수화된 값을 입력값으로 할 수 있다. 비화재 판단부(370)는 비화재 판단 모델에서 출력되는 비화재 확률이 미리 정해진 값 이상인 경우 화재라고 판단한다. 여기서 미리 정해진 값은 학습 결과에 따라 다양하게 설정될 수 있다.25 is a view showing a non-fire determination unit 370 modeling a non-fire determination model according to an embodiment of the present invention. The non-fire determination unit 370 determines the non-fire probability using a probability distribution of sensing data or machine learning. According to the central limit theorem, a non-fire probability can be predicted using a normal distribution in which the probability distribution of sensing data converges. Also, the non-fire determination unit 370 learns a non-fire determination model that receives sensing data from different sensors and outputs a non-fire probability. After the sensor detects a fire event, the non-fire determination unit 370 may learn a non-fire determination model using data determined to be fire or non-fire as learning data. Referring to FIG. 25, the non-fire determination model is a model using a non-fire probability as an output variable and may be learned through machine learning. The input variable of the non-fire determination model may include sensing data of different sensors, but is not limited thereto. If the input variable is a categorical variable, a dummy variable can be used as the input value. The non-fire determination unit 370 determines that it is a fire when the non-fire probability output from the non-fire determination model is greater than or equal to a predetermined value. Here, the predetermined value may be variously set according to the learning result.

비화재 판단부(370)는 환경에 따라 동적으로 서로 다른 센서에 대한 가중치를 조정하여 비화재 확률을 판단한다. 실시예에 따라서, 회귀 모델에서는 서로 다른 센서에 곱해지는 계수의 가중치를 조정하여 특정 종류의 센서가 가지는 중요도를 조정할 수 있다. 도 26은 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부(370)가 회귀계수의 가중치를 조정하는 모습을 나타낸 도면이다. 도 26의 예시에서 독립변수 x1, x2, 및 x3는 각각 열 센서, 미립자 센서, 및 CO 또는 CO₂ 센서의 센싱값에 대한 변수라고 가정한다. 예를 들어, 겨울에는 온열 기구의 작동으로 급격한 온도 변화 시 열 센서에 의한 화재 판단의 정확도가 상대적으로 낮아질 수 있다. 그러면 비화재 판단부(370)는 겨울로 설정된 기간 내에서 열 센서의 센싱 데이터의 확률변수에 곱해지는 계수의 가중치를 의도적으로 낮출 수 있다. 반대로, 비화재 판단부(370)는 여름으로 설정된 기간 내에서는 열 센서의 센싱 데이터의 확률변수에 곱해지는 계수의 가중치를 의도적으로 높일 수도 있다.The non-fire determination unit 370 determines a non-fire probability by dynamically adjusting weights for different sensors according to the environment. According to an embodiment, in the regression model, the importance of a specific type of sensor may be adjusted by adjusting weights of coefficients multiplied by different sensors. 26 is a view showing a state in which the non-fire determination unit 370 adjusts a weight of a regression coefficient according to an embodiment of the present invention. In the example of FIG. 26, it is assumed that the independent variables x1, x2, and x3 are variables for sensing values of a thermal sensor, a particulate sensor, and a CO or CO2 sensor, respectively. For example, in winter, when the temperature changes rapidly due to the operation of the heating appliance, the accuracy of fire determination by the heat sensor may be relatively lowered. Then, the non-fire determination unit 370 may intentionally lower the weight of the coefficient multiplied by the random variable of the sensing data of the thermal sensor within the period set as winter. Conversely, the non-fire determination unit 370 may intentionally increase the weight of the coefficient multiplied by the random variable of the sensing data of the thermal sensor within the period set as summer.

도 27은 본 발명의 실시예에 따른 비화재 판단부(370)가 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터의 확률변수에 대한 통계적 검정을 진행하는 흐름도를 나타낸 도면이다. 도 27을 참조하면, 비화재 판단부(370)는 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터의 확률변수 검정 시 P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우 비화재로 판단한다. 특정 센서가 미리 설정된 이벤트 값에 따라 화재 이벤트를 감지했다 하더라도, P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우 통계적으로 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터에 유의미한 차이가 없다고 판단된다. 이러한 경우라면, 비화재 판단부(370)는 특정 센서가 화재 이벤트를 감지했다 하더라도 비화재로 판단할 수 있다. 이후 특정 센서는 이벤트 변경부(380)의 점검 신호에 따라 이벤트 값이 변경될 수 있을 것이다.FIG. 27 is a flowchart illustrating a statistical test of a probability variable of sensing data before and after a fire event, by the non-fire determination unit 370 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 27, the non-fire determination unit 370 determines a non-fire when the P value is less than 1 or exceeds a predetermined value when testing a random variable of sensing data before and after a fire event occurs. Even if a specific sensor detects a fire event according to a preset event value, it is determined that there is no statistically significant difference in sensing data before and after the fire event occurs when the P value is 1 or less or exceeds the preset value. In this case, the non-fire determination unit 370 may determine that it is non-fire even if a specific sensor detects a fire event. Thereafter, the specific sensor may change the event value according to the check signal of the event change unit 380.

실시예에 따라서 비화재 판단부(370)는 P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우 비화재 판단 모델을 이용하지 않고도 비화재로 판단할 수 있다. 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터에 통계적으로 유의미한 차이가 없다고 판단되므로 해당 센서의 오작동 가능성이 높기 때문이다. 만약 실제 화재가 발생했다면, 해당 센서에 의한 화재 이벤트는 비화재로 판단될 수 있더라도 다른 센서에 의해서 화재 이벤트가 감지될 수 있을 것이다. 다른 센서가 감지한 화재 이벤트마저 비화재로 판단될 가능성은 극히 낮으므로, 비화재 판단부(370)는 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터에 통계적으로 유의미한 차이가 없다고 판단되면 비화재로 판단한다.According to an exemplary embodiment, when the P value is less than or equal to 1 or exceeds a predetermined value, the non-fire determination unit 370 may determine the non-fire without using the non-fire determination model. This is because it is judged that there is no statistically significant difference in the sensing data before and after the fire event, so the possibility of malfunction of the corresponding sensor is high. If there is an actual fire, the fire event by the sensor may be detected by another sensor even though it may be determined as non-fire. Since it is extremely unlikely that a fire event detected by another sensor will be determined as a non-fire, the non-fire determination unit 370 determines that there is no statistically significant difference in the sensing data before and after the occurrence of the fire event as a non-fire.

요약하면, 비화재 판단부(370)는 센서가 화재 이벤트 감지 시 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터에 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 판단되지 않으면 비화재로 판단한다. 만약 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 판단되면, 비화재 판단부(370)는 다른 센서의 센싱 데이터를 이용하여 비화재 확률을 연산한다. 비화재 판단부(370)는 통계적으로 유의미한 차이가 있는 경우에만 다른 센서의 센싱 데이터를 이용하므로, 비화재 여부를 판단하기 위한 연산량을 획기적으로 감소시킬 수 있다. 따라서 본 발명은 관제 서버(300)에 과도한 부하를 가중시키지 않으면서도 고속으로 비화재 여부를 판단할 수 있고, 비화재 확률 연산이 필요한 경우에만 리소스를 사용하므로 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용할 수 있다.In summary, when the sensor detects a fire event, the non-fire determination unit 370 determines that there is a statistically significant difference in the sensing data before and after the fire event, as a non-fire. If it is determined that there is a statistically significant difference, the non-fire determination unit 370 calculates a non-fire probability using sensing data from other sensors. Since the non-fire determination unit 370 uses sensing data of other sensors only when there is a statistically significant difference, the amount of calculation for determining whether there is a non-fire can be drastically reduced. Accordingly, the present invention can determine whether there is a non-fire at high speed without adding an excessive load to the control server 300, and since the resource is used only when a non-fire probability calculation is required, computing resources can be efficiently used.

본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법은 제1장치(100), 제2장치(200), 및 관제 서버(300)를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에서 화재 관제 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 화재 관제 방법은 (1) 관제 서버(300)가 센싱 데이터 및 화재 이벤트를 수신하는 단계(S3100), (2) 관제 서버(300)가 센서의 고유값, 종류, 위치, 이벤트 값, 및 화재 이벤트 발생 전후의 센싱 데이터를 포함하는 센서 정보를 저장하는 단계, (3) 관제 서버가 센서 정보를 이용하여 비화재 여부를 판단하는 단계(S3300)를 더 포함할 수 있다. 각각의 단계는 전술한 화재 관제 장치(1)의 구성에 대한 설명과 중복되므로, 그 자세한 설명은 생략한다.A fire control method according to an embodiment of the present invention relates to a method of providing a fire control service in a computing device including the first apparatus 100, the second apparatus 200, and the control server 300. The fire control method according to an embodiment of the present invention includes (1) the control server 300 receiving sensing data and fire events (S3100), and (2) the control server 300 has a unique value, type, and location of the sensor. , Storing the sensor information including the event value, and sensing data before and after the occurrence of the fire event, (3) determining whether the control server is non-fire using the sensor information (S3300). Since each step is duplicated with the description of the configuration of the fire control device 1 described above, a detailed description thereof will be omitted.

전술한 실시예들은 단독으로 또는 서로 조합되어 실시될 수 있다. 즉, 원격 화재 관제 및 소화설비의 자동 제어가 이루어지는 제1실시예와, 화재 전이 가능 영역을 예측하는 제2실시예, 및 통계적 검정에 의한 센서의 이벤트 값 변경 및 다중 센서에 의한 비화재 여부를 판단하는 제3실시예는 서로 조합될 수 있다. 예를 들어, 제1실시예와 제2실시예, 제1실시예와 제3실시예, 및 제2실시예와 제3실시예가 서로 조합될 수 있다. 그리고 제1실시예 내지 제3실시예가 모두 조합될 수도 있다. 발명의 설명에 기재된 내용은 예시에 불과하며, 본 발명은 이 분야의 기술자에 의하여 다양하게 변형되어 실시될 수 있다. 따라서 본 발명의 보호범위는 설명된 실시예의 기재와 표현으로 제한되지 않는다.The above-described embodiments may be implemented alone or in combination with each other. That is, the first embodiment in which remote fire control and automatic control of the fire extinguishing facility is performed, the second embodiment for predicting a fire transferable area, and the change of the event value of the sensor by statistical test and non-fire by multiple sensors are determined. The third embodiment to determine can be combined with each other. For example, the first and second embodiments, the first and third embodiments, and the second and third embodiments may be combined with each other. In addition, all of the first to third embodiments may be combined. The contents described in the description of the invention are only examples, and the present invention may be implemented with various modifications by those skilled in the art. Therefore, the scope of protection of the present invention is not limited to the description and expression of the described embodiments.

1: 화재 관제 장치
10: 감지기
20: 수신기
30: 소화 설비 수동조작함
40: 소화 설비
100: 제1장치
110: 화재 데이터 송신부
200: 제2장치
210: 제어 신호 수신부
220: 제어부
300: 관제 서버
310: 수신부
320: 저장부
330: 처리부
340: 제어 신호 생성부
350: 영역 예측부
360: 경보 발생부
370: 비화재 판단부
380: 이벤트 변경부
390: 알람부1: fire control system
10: sensor
20: receiver
30: Fire extinguishing equipment manual operation box
40: fire extinguishing equipment
100: first device
110: fire data transmission unit
200: second device
210: control signal receiver
220: control unit
300: control server
310: receiver
320: storage unit
330: processing unit
340: control signal generation unit
350: area prediction unit
360: alarm generator
370: non-fire judgment unit
380: event change
390: alarm unit

Claims (17)

수신기에 연결되는 제1장치, 관제 서버, 및 소화 설비 수동조작함에 연결되는 제2장치를 포함하는 화재 관제 장치로서:
상기 제1장치는,
상기 수신기에서 화재 이벤트를 수신하면 상기 관제 서버로 화재 데이터를 송신하는 화재 데이터 송신부를 포함하고,
상기 제2장치는,
상기 관제 서버로부터 소화 설비의 제어 신호를 수신하는 제어 신호 수신부; 및
상기 제어 신호에 따라 상기 소화 설비를 제어하는 제어부를 포함하며,
상기 관제 서버는,
복수의 센서가 센싱하는 풍향 및 풍속 데이터를 수신하는 수신부;
관제 대상 영역의 지도 데이터 및 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 저장하는 저장부; 및
화재 전이 가능 영역을 예측하는 영역 예측부를 포함하고,
상기 영역 예측부는,
상기 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 비교하여 변화값을 연산하고, 상기 변화값을 시간별 및 건축물별 풍향 및 풍속 데이터에 반영하여 상기 화재 전이 가능 영역을 예측하며,
상기 영역 예측부는,
상기 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수 검정 시 검정통계량 P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우, 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터만을 이용하여 상기 화재 전이 가능 영역을 예측하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.A fire control device comprising a first device connected to a receiver, a control server, and a second device connected to a fire extinguishing facility manual control box:
The first device,
A fire data transmission unit for transmitting fire data to the control server when the receiver receives a fire event,
The second device,
A control signal receiving unit for receiving a control signal of a fire extinguishing facility from the control server; And
And a control unit for controlling the fire extinguishing equipment according to the control signal,
The control server,
A receiver configured to receive wind direction and wind speed data sensed by a plurality of sensors;
A storage unit for storing map data of a control target area and wind direction and wind speed data before and after a fire occurs; And
Includes an area prediction unit for predicting a fire transferable area,
The region prediction unit,
Computing a change value by comparing the wind direction and wind speed data before and after the occurrence of the fire, and predicting the fire transition possible area by reflecting the change value to the wind direction and wind speed data by time and by building,
The region prediction unit,
When testing the probability variables of the wind direction and wind speed data before and after the fire, when the test statistic P value is less than 1 or exceeds a predetermined value, the fire transition possibility region is predicted using only the wind direction and wind speed data before the fire With fire control system. 청구항 1에 있어서
상기 제어부는,
상기 제어 신호로 특정되는 포트를 통해 상기 소화 설비를 제어하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method according to claim 1
The control unit,
A fire control device, characterized in that controlling the fire extinguishing equipment through a port specified by the control signal. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 영역 예측부는,
상기 화재 전이 가능 영역을 상기 풍향 및 풍속 데이터의 확률분포 또는 기계학습을 이용하여 좌표상으로 예측하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method according to claim 1,
The region prediction unit,
A fire control apparatus, characterized in that predicting the fire transferable region in coordinates using probability distribution of the wind direction and wind speed data or machine learning. 청구항 6에 있어서,
상기 영역 예측부는,
상기 기계학습에서 발화 지점, 전이 속도, 풍향, 및 풍속을 입력 받고, 전이 지점 및 전이 시간을 출력하는 화재 전이 영역 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 6,
The region prediction unit,
A fire control device, characterized in that for learning a fire transition region model that receives an ignition point, a transition speed, a wind direction, and a wind speed in the machine learning, and outputs a transition point and a transition time. 청구항 7에 있어서,
상기 영역 예측부는,
상기 발화 지점을 원점으로 상기 관제 대상 영역을 복수의 영역으로 분할하고, 화재가 다른 영역으로 전이되는 속도로 상기 전이 속도를 추정하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 7,
The region prediction unit,
The fire control device, characterized in that, by dividing the control target area into a plurality of areas based on the ignition point as an origin, and estimating the transition rate at a rate at which the fire is transferred to another area. 청구항 8에 있어서,
상기 영역 예측부는,
상기 화재 전이 가능 영역에 복수의 건축물이 포함되기 전까지는 상기 발화 지점이 포함된 특정 건축물 내의 영역을 복수의 영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 8,
The region prediction unit,
Until a plurality of buildings are included in the fire transfer zone, the fire control apparatus is characterized in that the area within the specific building including the ignition point is divided into a plurality of areas. 청구항 1에 있어서,
상기 영역 예측부는,
영역별로 미리 설정되는 중요도를 반영하여 상기 화재 전이 가능 영역을 복수의 영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method according to claim 1,
The region prediction unit,
The fire control apparatus, characterized in that the fire transferable area is divided into a plurality of areas by reflecting the priority set in advance for each area. 청구항 10에 있어서,
상기 중요도는,
사람의 거주 여부, 문화재 보유 여부, 피해 복구 비용, 및 피해 복구 기간을 포함하는 피해 정보를 이용하여 설정되는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 10,
The above importance is,
A fire control device, characterized in that it is set using damage information including whether a person lives, whether or not to possess cultural properties, a damage recovery cost, and a damage recovery period. 청구항 10에 있어서,
상기 화재 전이 가능 영역에 포함되는 소화 설비를 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어 신호 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 10,
A fire control device, characterized in that it further comprises a control signal generator for generating a control signal for controlling the fire extinguishing equipment included in the fire transfer zone. 청구항 12에 있어서,
상기 제어 신호 생성부는,
상기 중요도에 따라 상기 화재 전이 가능 영역에 포함되는 건축물의 소화 설비를 화재 전이 전에 작동시키는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 12,
The control signal generation unit,
According to the importance, the fire control device, characterized in that the fire extinguishing equipment of the building included in the fire transfer zone is operated before the fire transfer. 청구항 13에 있어서,
상기 소화 설비는,
상기 화재 전이 가능 영역에 포함되는 건축물 외벽에 소화용수를 공급하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 13,
The fire extinguishing equipment,
Fire control device, characterized in that supplying fire extinguishing water to the outer wall of the building included in the fire transfer zone. 청구항 10에 있어서,
상기 화재 전이 가능 영역별로 설치된 경보기에 서로 다른 경보 신호를 발생시키는 경보 발생부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 장치.The method of claim 10,
The fire control device, characterized in that it further comprises an alarm generating unit for generating different alarm signals to the alarms installed in each fire transferable area. 제1장치, 관제 서버, 및 제2장치를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에서 화재 관제 서비스를 제공하는 방법으로서:
(1) 상기 제1장치가 수신기에서 화재 이벤트를 수신하면 관제 서버로 화재 데이터를 송신하는 단계;
(2) 상기 제2장치가 상기 관제 서버로부터 소화 설비의 제어 신호를 수신하는 단계; 및
(3) 상기 제2장치가 상기 제어 신호에 따라 상기 소화 설비를 제어하는 단계를 포함하고,
상기 단계 (1) 및 단계 (2) 사이에,
(a) 상기 관제 서버가 풍향 및 풍속 데이터를 수신하는 단계;
(b) 상기 관제 서버가 관제 대상 영역의 지도 데이터 및 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 저장하는 단계;
(c) 상기 관제 서버가 화재 전이 가능 영역을 예측하는 단계; 및
(d) 상기 관제 서버가 상기 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 비교하여 변화값을 연산하고, 상기 변화값을 시간별 및 건축물별 풍향 및 풍속 데이터에 반영하여 상기 화재 전이 가능 영역을 예측하는 단계를 포함하며,
상기 단계 (d)는,
상기 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수 검정 시 검정통계량 P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우, 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터만을 이용하여 상기 화재 전이 가능 영역을 예측하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 방법.A method of providing a fire control service in a computing device including a first device, a control server, and a second device:
(1) when the first device receives a fire event from a receiver, transmitting fire data to a control server;
(2) receiving, by the second device, a control signal of a fire extinguishing facility from the control server; And
(3) controlling the fire extinguishing facility by the second device according to the control signal,
Between steps (1) and (2),
(a) receiving, by the control server, wind direction and wind speed data;
(b) storing, by the control server, map data of a control target area and wind direction and wind speed data before and after a fire occurs;
(c) predicting, by the control server, a fire transferable area; And
(d) The control server calculates a change value by comparing the wind direction and wind speed data before and after the fire occurrence, and predicts the fire transition possible area by reflecting the change value to the wind direction and wind speed data by time and by building. Includes,
The step (d),
When testing the probability variables of the wind direction and wind speed data before and after the fire, when the test statistic P value is less than 1 or exceeds a predetermined value, the fire transition possibility area is predicted using only the wind direction and wind speed data before the fire. With fire control method. 제1장치, 관제 서버, 및 제2장치를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에서 화재 관제 서비스를 제공하는 방법으로서:
(1) 상기 관제 서버가 풍향 및 풍속 데이터를 수신하는 단계;
(2) 상기 관제 서버가 관제 대상 영역의 지도 데이터 및 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 저장하는 단계;
(3) 상기 관제 서버가 화재 전이 가능 영역을 예측하는 단계; 및
(4) 상기 관제 서버가 상기 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터를 비교하여 변화값을 연산하고, 상기 변화값을 시간별 및 건축물별 풍향 및 풍속 데이터에 반영하여 상기 화재 전이 가능 영역을 예측하는 단계를 포함하고,
상기 단계 (4)는,
상기 화재 발생 전후의 풍향 및 풍속 데이터의 확률변수 검정 시 검정통계량 P값이 1 이하 내지 미리 정해진 값을 초과하는 경우, 화재 발생 전의 풍향 및 풍속 데이터만을 이용하여 상기 화재 전이 가능 영역을 예측하는 것을 특징으로 하는, 화재 관제 방법.A method of providing a fire control service in a computing device including a first device, a control server, and a second device:
(1) receiving, by the control server, wind direction and wind speed data;
(2) storing, by the control server, map data of a control target area and wind direction and wind speed data before and after a fire occurs;
(3) the control server predicts a fire transferable area; And
(4) The control server calculates a change value by comparing the wind direction and wind speed data before and after the fire, and predicting the fire transferable area by reflecting the change value to the wind direction and wind speed data by time and by building. Including,
The step (4),
When testing the probability variables of the wind direction and wind speed data before and after the fire, when the test statistic P value is less than 1 or exceeds a predetermined value, the fire transition possibility area is predicted using only the wind direction and wind speed data before the fire. With fire control method.

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