KR102062500B1

KR102062500B1 - 산불 재해 감시 서버

Info

Publication number: KR102062500B1
Application number: KR1020190111217A
Authority: KR
Inventors: 윤영복; 루나
Original assignee: 윤영복
Priority date: 2019-09-09
Filing date: 2019-09-09
Publication date: 2020-01-03
Anticipated expiration: 2039-09-09

Abstract

본 발명은 산불 재해 감시 서버에 관한 것이다. 본 발명은, 송수신부(410), 제어부(420) 및 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는, LoRa 화재 센서 장치 그룹(100g)을 구성하는 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 LoRa 수신장치(200)를 통해 IoT 네트워크(300)를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어하며, 수신시 LoRa 수신장치(200)로부터 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호도 함께 수신하도록 송수신부(410)를 제어하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 모듈(421); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 화재 원점의 위치, 화재의 강도, 화재의 방향 정보를 포함하는 화재 정보를 화재 구호 요원은 모니터링된 화면으로 제공받음으로써, 화재로부터 산림 자원을 보다 효율적으로 보호하도록 하는 효과를 제공한다.

Description

산불 재해 감시 서버{Forest fire disaster detection server}

본 발명은 산불 재해 감시 서버에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 화재 원점의 위치, 화재의 강도, 화재의 방향 정보를 포함하는 화재 정보를 화재 구호 요원은 모니터링된 화면으로 제공받음으로써, 화재로부터 산림 자원을 보다 효율적으로 보호하도록 하기 위한 산불 재해 감시 서버에 관한 것이다.

최근 지진, 해일, 태풍, 홍수, 산불 등의 자연재해의 빈도와 횟수가 증가하고 있다. 기상학자들은 자연재해의 가장 큰 원인을 지구온난화와 이로 인한 엘니뇨, 라니뇨 등으로 추측하고 있다.

여러 가지 자연재해 중에서 산불의 경우 인적이 없는 산림에서 발생함으로 초기 발견이 어렵고, 확산될 경우 대규모의 인적, 경제적 피해를 가져오는 자연재해 중의 하나이다.

미국 캘리포니아 주는 매년 건조한 날씨 때문에 산불이 자주 발행하는 지역으로 2015년 6월에도 고 온 건조한 날씨로 인해 샌버나디노 국유림을 비롯한 산악 지역 곳곳에서 동시 다발적으로 산불이 발생해 여의도 면적의 15배인 1만1천 에이커(44.5㎢) 가 소실되었다. 국토의 70%이상이 산으로 이루어진 우리나라도 매년 산불로 인해 수만 ha 면적의 산림과, 인명 피해 및 경제적 손실이 발생하고 있다.

하지만 산불은 초기감지가 빠를 경우 진화가 쉽고 확산을 미연에 방지할 수 있으므로 육안으로 감지하던 고전적인 방법을 벗어나서 최근 10여 년 동 안 각종 센서를 이용한 화재감지 기술이 연구되어 오고 있다.

특히 최근에는 LoRa 센서 네트워크기술을 확장한 사물인터넷(IoT, Internet of Things)기술을 활용하여 산불을 초기에 감지하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.

전 세계적으로 삼림 화재는 매년 2 만번 이상 발생한다. 숲 환경은 무거운 파괴적인 화력, 산림 생태계 불균형을 초래하고 생태 자원에 막대한 피해를 가져왔다.

이런 이유로, 산불은 즉시 해결되어야 하는 세계적 긴급 사안이다.

그러나 기존에는 구조 대원은 화재의 정보인 강도, 위치 및 방향을 알 수 없어서, 구제가 지연되고 구조 자원이 너무 많이 소모되었으며 인간이나 동물의 생명이 위태롭게 되는 문제점이 있어 왔다.

또한, 지금까지 다양한 IoT 센서들과 인공위성, 카메라 센서들을 이용한 산불 감지 기술을 제공하는데, IoT 센서의 경우 광범위한 지역을 실시간으로 정확하게 감지할 수 있다는 장점에 비해, 충전 및 고장을 해결할 수 있는 방안이 필요하고, 인공위성 영상의 경우 넓은 지역을 포괄적으로 감시할 수 있다는 장점이 있지만 대기상태에 따라 정보의 손 실이나 왜곡이 발생할 수 있고, 촬영주기 때문에 실 시간 영상을 획득할 수 없다는 문제점이 있으며, 카메라 기반의 경우 산 정상에 설치된 카메라를 통해 입력된 영상을 분석하여 산불을 감시하는 시스템으로 정상적인 날씨에는 비교적 정확성이 높지만 안개나 구름에 의해 오감지가 발생할 수 있고 특히 감시 범위가 4 내지 5킬로미터로 제한적인 단점이 있다.

이에 따라 해당 기술분야에 있어서는 센서 기반으로 데이터를 분석함으로써 산불로 인한 피해를 줄일 뿐만 아니라, 기존의 산불 감지 기술의 문제점을 해결하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다.

대한민국 특허출원 출원번호 제10-2012-0128692(2012.11.14)호 "산불감지시스템 및 그 제어방법"

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 화재 원점의 위치, 화재의 강도, 화재의 방향 정보를 포함하는 화재 정보를 화재 구호 요원은 모니터링된 화면으로 제공받음으로써, 화재로부터 산림 자원을 보다 효율적으로 보호하도록 하기 위한 산불 재해 감시 서버를 제공하기 위한 것이다.

또한, 본 발명은 광범위한 산악 지역에 LoRa 화재 센서 장치를 배치시켜 산불을 감지하지만, 단순히 산불을 감지하는 기능에 그치지 않고, 산불의 크기, 대피 및 진압을 위한 최적의 경로, 화재의 이동 방향 등을 예측하는 복합적인 기능을 제공하도록 하기 위한 산불 재해 감시 서버를 제공하기 위한 것이다.

또한, 본 발명은 연기를 감지하여 화재의 위치를 추정하여 산불 진화를 위한 최적의 경로를 제시하고, 센서의 감도에 따라 산불의 크기를 추정하고, 화재의 진원지로부터 어떤 방향으로 화재가 확산되고 있는지를 추정하여 제공할 하도록 하기 위한 산불 재해 감시 서버를 제공하기 위한 것이다.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 산불 재해 감시 서버는, 송수신부(410), 제어부(420) 및 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는, LoRa 화재 센서 장치 그룹(100g)을 구성하는 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 LoRa 수신장치(200)를 통해 IoT 네트워크(300)를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어하며, 수신시 LoRa 수신장치(200)로부터 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호도 함께 수신하도록 송수신부(410)를 제어하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 모듈(421); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, LoRa 수신장치(200)는, 각 LoRa 화재 센서 장치(100)로부터 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 수신하는 경우 수신 데이터 패킷의 헤더에서 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 MAC 주소를 통한 MAC 주소와 매칭되는 식별번호 추출 기능을 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 정보 수집 모듈(421)은, 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 수신된 정보를 데이터베이스(430)에 저장하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 산불 재해 감시 서버는, 화재 원점의 위치, 화재의 강도, 화재의 방향 정보를 포함하는 화재 정보를 화재 구호 요원은 모니터링된 화면으로 제공받음으로써, 화재로부터 산림 자원을 보다 효율적으로 보호하도록 하는 효과를 제공한다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 산불 재해 감시 서버는, 광범위한 산악 지역에 LoRa 화재 센서 장치를 배치시켜 산불을 감지하지만, 단순히 산불을 감지하는 기능에 그치지 않고, 산불의 크기, 대피 및 진압을 위한 최적의 경로, 화재의 이동 방향 등을 예측하는 복합적인 기능을 제공할 수 있는 효과가 있다.

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 산불 재해 감시 서버는, 연기를 감지하여 화재의 위치를 추정하여 산불 진화를 위한 최적의 경로를 제시하고, 센서의 감도에 따라 산불의 크기를 추정하고, 화재의 진원지로부터 어떤 방향으로 화재가 확산되고 있는지를 추정하여 제공할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 중 LoRa 화재 센서 장치(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 중 산불 재해 감시 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)에서 제공되는 정보를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)에서 제공되는 정보 중 화재의 강도를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 중 산불 재해 감시 서버(400)에서 화재 구호 요원 단말(600)로 제공하는 서비스를 나타내는 도면이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)은 복수의 LoRa 화재 센서 장치(LoRa Fire Sensor)(100)로 이루어진 LoRa 화재 센서 장치 그룹(100g), LoRa 수신장치(200), IoT 네트워크(300), 산불 재해 감시 서버(400), 119 서버(500) 및 화재 구호 요원 단말(600)을 포함할 수 있다.

IoT 네트워크(300)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. IoT 네트워크(300)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, IoT 네트워크(300)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. IoT 네트워크(300)는 LoRa 수신장치(200)를 통해 LoRa 화재 센서 장치(100)로 이루어진 LoRa 화재 센서 장치 그룹(100g), 그리고, LoRa 수신장치(200), 산불 재해 감시 서버(400), 119 서버(500) 및 화재 구호 요원 단말(600), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 중 LoRa 화재 센서 장치(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, LoRa 화재 센서 장치(100)는 LoRa 송신 모듈(110), 센서모듈(120), MCU(130), 배터리(140) 및 태양광 패널(150)을 포함할 수 있다.

LoRa 송신 모듈(110)은 IoT 네트워크(300)에 연결된 LoRa 수신장치(200)를 통해 LoRa 화재 센서 장치(100) 상호 간에 LoRa(Long Range)에 해당하는 저전력 장거리 통신기술 중 하나의 기술을 제공함으로써, 광범위한 커버리지와 적은 대역폭, LoRa 화재 센서 장치(100)가 구비한 배터리(140)의 긴 수명과 저전력 등의 특징을 갖는 IoT 전용 네트워크 기술을 제공할 수 있다.

여기서, LoRa 통신망에 해당하는 IoT 네트워크(300)는 LoRa 기지국, LoRa 게이트웨이 등 다양한 인터넷 중계기기를 구비할 수 있다.

본 발명에서는 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)에 LoRa 통신기술을 접목하여, 화재의 원점 위치, 화재의 강도, 화재의 방향을 분석하여 화재로 인한 손실 발생을 줄이고 환경 보전에도 기여하게 될 것이다.

센서모듈(120)은 연기센서(121), 온도센서(122) 및 열 적외선 센서(123)를 포함할 수 있다.

여기서, 연기센서(121)는 광학(optical)센서와 이온(ion)센서로 이루어질 수 있으며, 광학센서의 광원단을 통해 출력된 광원에서 수광단에 빛을 비추다가 연기가 빛을 차단하면 수광단이 반응하여 연기를 감지하며, 이온 센서는 내부로 연기 입자가 들어오면 이온들을 끌어당기게 되어 흐르는 전류가 약해지는 효과를 통해 연기의 양을 감지할 수 있다.

이에 따라, MCU(130)는 연기센서(121) 중 광학센서에 의해 연기가 감지되고 이온센서에 의해 연기량 정보가 생성되는 경우 LoRa 수신장치(200)로 연기량 정보를 전송하도록 LoRa 송신모듈(110)을 제어함으로써, LoRa 수신장치(200)에 의해 다시 IoT 네트워크(300)를 통해 산불 재해 감시 서버(400)로 연기량 정보가 수집될 수 있도록 할 수 있다.

다음으로, 온도센서(122)는 온도를 감지하여 MCU(130)로 제공함으로써, MCU(130)가 온도 정보를 LoRa 수신장치(200)로 전송하도록 LoRa 송신모듈(110)을 제어함으로써, LoRa 수신장치(200)에 의해 다시 IoT 네트워크(300)를 통해 산불 재해 감시 서버(400)로 온도 정보가 수집될 수 있도록 할 수 있다.

또한, 열 적외선 센서(123)는 불꽃 감지를 위해 형성되며, 불꽃에서 감지되는 열 온도를 측정하고, 측정된 열온도 정보를 MCU(130)로 제공함으로써, MCU(130)가 열온도 정보를 LoRa 수신장치(200)로 전송하도록 LoRa 송신모듈(110)을 제어함으로써, LoRa 수신장치(200)에 의해 다시 IoT 네트워크(300)를 통해 산불 재해 감시 서버(400)로 열온도 정보가 수집될 수 있도록 할 수 있다.

배터리(140)는 태양광 패널(150)에 의해 집광된 열에너지를 전기에너지로 변환되어 저장하기 위한 전력저장소이며, 산림이 울창한 지역에서는 나뭇잎 등에 의해 집 열판이 가려질 수 있고, 장마철에는 방전될 위험이 크므로, LoRa 화재 센서 장치(100)를 위한 구동부가 추가로 구성되어, 구동되는 안테나 방식으로 태양광 패널(150)의 높이를 조절하는 것이 바람직하다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 중 산불 재해 감시 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)에서 제공되는 정보를 나타내는 도면이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)에서 제공되는 정보 중 화재의 강도를 나타내는 도면이다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 중 산불 재해 감시 서버(400)에서 화재 구호 요원 단말(600)로 제공하는 서비스를 나타내는 도면이다.

먼저, 도 3을 참조하면, 산불 재해 감시 서버(400)는 송수신부(410), 제어부(420) 및 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는 정보 수집 모듈(421), 화재 원점 분석 모듈(422), 화재 강도 분석 모듈(423), 화재 방향 분석 모듈(424), 통지 모듈(425)을 포함할 수 있다.

이하에서는 제어부(420)의 구성요소를 중심으로, LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1) 및 산불 재해 감시 서버(400)에 대해서 구체적으로 살펴보도록 한다.

정보 수집 모듈(421)은 LoRa 화재 센서 장치 그룹(100g)을 구성하는 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 LoRa 수신장치(200)를 통해 IoT 네트워크(300)를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어하며, 수신시 LoRa 수신장치(200)로부터 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호도 함께 수신하도록 송수신부(410)를 제어할 수 있다. 이를 위해, LoRa 수신장치(200)는 각 LoRa 화재 센서 장치(100)로부터 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 수신하는 경우 수신 데이터 패킷의 헤더에서 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 MAC 주소를 통한 MAC 주소와 매칭되는 식별번호 추출 기능을 구비하는 것이 바람직하다.

이에 따라, 정보 수집 모듈(421)은 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 수신된 정보를 데이터베이스(430)에 저장할 수 있다.

화재 원점 분석 모듈(422)은 적어도 하나 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)에서 연기량 정보가 수신되는 경우, 연기량 정보가 수신된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호와 매칭되는 위치정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 추출된 위치정보가 이웃하는지 여부를 분석할 수 있다.

이후, 화재 원점 분석 모듈(422)은 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)를 추출한 뒤, 이웃하는 적어도 2개 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보가 미리 설정된 연기량 오차 범위 이내이고, 이웃하는 2개의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 각 연기량 정보가 수신된 시간 정보가 이웃하는 2개의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 거리에 비례하는 미리 설정된 시간 오차 범위 이내인 경우 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)가 설치된 커버리지 전체를 1차의 화재 확산 지점으로 분석하여 데이터베이스(430)에 저장할 수 있다.

이후, 화재 원점 분석 모듈(422)은 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100) 중 가장 연기량 정보의 정량적 수치가 큰 LoRa 화재 센서 장치(100)가 설치된 커버리지를 "화재 원점"으로 분석하여 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보를 데이터베이스(430)에 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 저장할 수 있다.

또한, 다른 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 연기량 정보가 수신됨이 없는 하나의 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 연기량 정보가 수신되는 경우 화재 원점 분석 모듈(422)은 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보를 데이터베이스(430)에 화재 원점 주의 대상으로 데이터베이스(430)에 저장하고, 하나의 LoRa 화재 센서 장치(100)를 중심으로 이웃하는 다른 적어도 하나 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 연기량 정보가 수신되는지 여부를 주의 깊게 모니터링하도록 하기 위해 이웃하는 다른 적어도 하나 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치 정보와 커버리지 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 화재 원점 주의 대상인 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보와 함께, 화재 원점 주의 대상인 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(430)에 저장할 뿐만 아니라, IoT 네트워크(300)를 통해 화재 구호 요원 단말(600)로 제공할 수 있다.

화재 강도 분석 모듈(423)은 화재 원점 분석 모듈(422)에 의해 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(430)에 저장된 온도 정보, 열온도 정보를 제 1 화재 강도 예비 정보로 추출하고, 화재 원점 분석 모듈(422)에 의해 1차로 분석된 화재 지점으로 분석된 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)를 포함하는 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)와 이웃하여 임계 범위 내로 연기량이 발생된 것으로 분석된 모든 LoRa 화재 센서 장치(100)가 설치된 커버리지 전체 정보를 제 2 화재 강도 예비 정보로 추출하고, 그리고 각 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 제공된 온도 정보, 열온도 정보를 데이터베이스(430)에서 제 3 화재 강도 예비 정보로 추출할 수 있다.

이에 따라, 화재 강도 분석 모듈(423)은 제 1 화재 강도 예비 정보, 제 2 화재 강도 예비 정보, 제 3 화재 강도 예비 정보를 분석하여 화재 강도를 생성할 수 있는데, 제 2 화재 강도 예비 정보에 해당하는 커버리지가 도 5와 같이 숲 면적 1 헥타르 미만의 산림 면적을 파괴하는 경우 경미한 산불, 숲 면적 1 헥타르 이상 100 헥타르 미만인 경우 보통 산불, 숲 면적 100 헥타르 이상 100 헥타르 미만인 경우 무서운 산불, 1000 헥타르 이상인 경우 극한의 산불로 도 5와 같이 분석할 수 있으며, 도 6과 같은 화상 데이터로 생성할 수 있다.

또한, 화재 강도 분석 모듈(423)은 4 단계의 화재 강도인 경미한 산불, 보통 산불, 무서운 산불, 극한의 산불에 대해서 각 커버리지의 변동에 따라 화재 강도를 재설정할 수 있으며, 4 단계의 화재 강도를 위한 제 2 화재 강도 예비 정보의 단계별 정량적 수치에 제 1 화재 강도 예비 정보의 온도 정보에 대한 제 1 가중치에 따른 정량적 수치와 제 1 화재 강도 예비 정보의 열온도 정보에 대한 제 2 가중치에 따른 정량적 수치, 그리고 제 3 화재 강도 예비 정보를 구성하는 복수의 LoRa 화재 센서 장치(100)에 대한 온도 정보에 대한 화재 원점으로부터의 거리에 비례하는 제 3 가중치에 따른 정량적 수치와 열온도 정보에 대한 화재 원점으로부터의 거리에 비례하는 제 4 가중치에 따른 정량적 수치를 모두 합산한 전체의 정량적 수치를 통해 향후 화재가 현재의 4 단계의 화재 강도에서 얼마나 퍼질 것이라는 "화재 예측 정보"를 생성할 수 있으며, 생성된 화재 예측 정보는 데이터베이스(430)에 저장할 수 있다.

여기서 제 1 내지 제 4 가중치는 제 1 가중치에서 제 4 가중치로 갈수록 낮아지며, 본 발명에서 설명하는 "온도 정보"는 실제의 대기 온도이며, "열온도 정보"는 열 적외선 센서(123)에 의해 측정된 화재가 난 영역의 열화상 정보이므로, 실제의 온도 정보는 대기의 온도와 화재에 의해 높아진 온도를 측정할 수 있으므로, 보다 신빙성이 있는 분석 자료로 활용할 수 있다.

화재 방향 분석 모듈(424)은 화재 원점 분석 모듈(422)에 의해 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보를 중심으로, 화재 방향 분석 모듈(424)에 의해 1차의 화재 확산 지점이라고 분석된 커버리지에 포함되는 각 LoRa 화재 센서 장치(100)에 대한 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보, 그리고 각 연기량 정보가 수신된 시간 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 추출된 정보를 기준으로 1차의 화재 확산 지점에서 확산 방향을 분석할 수 있다.

즉, 화재 방향 분석 모듈(424)은 각 연기량 정보가 수신된 시간 정보가 빠른 순서대로 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)를 정렬한 뒤, "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보를 중심으로 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보로의 방향 정보를 생성할 수 있다.

여기서 생성되는 방향 정보는 동시에 또는 시간의 순서에 따라 복수개가 생성될 수 있으며, 화재 방향 분석 모듈(424)은 복수개가 생성된 방향 정보를 데이터베이스(430)에 저장한 뒤, 각 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 온도 정보 및 열온도 정보 모두가 각 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보를 생성하기 이전의 시각에 비해 각 임계치 이상으로 각각 높아진 경우, 즉, 연기량 정보의 시간 정보와 동일한 순서에 따라 개별(온도 정보 및 열온도 정보) 임계치 이상으로 각각 높아진 경우, 화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보로부터 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보로 향하는 방향으로 화재 방향을 확정하는 분석할 수 있다.

이후, 화재 방향 분석 모듈(424)은 시간의 순서에 따라 각 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)를 또 다른 화재 원점으로 설정한 뒤, 상술한 동일한 알고리즘에 따라 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100) 중 연기량 정보의 시간 정보에 따른 순서의 흐름에 따른 위치정보로 1차의 화재 확산 지점에서 확산 방향을 분석하고, 분석된 확산 방향 정보 중 각 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 온도 정보 및 열온도 정보 모두가 각 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 상기 연기량 정보의 시간 정보와 동일한 순서에 따라 개별(온도 정보 및 열온도 정보) 임계치 이상으로 모두 각각 높아진 경우, "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보로부터 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보로 향하는 방향으로 화재 방향을 확정하는 분석수행하는 것을 반복적으로 수행함으로써, 도 4와 같은 화재의 방향을 생성할 수 있다.

통지 모듈(425)은 화재 원점 분석 모듈(422)에 의해 분석된 1차의 화재 확산 지점, "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보, 화재 원점 주의 대상인 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호, 화재 강도 분석 모듈(423)에 의해 분석된 4 단계의 화재 강도 정보, 4 단계의 화재 강도에서 얼마나 퍼질 것이라는 "화재 예측 정보", 뿐만 아니라, 화재 방향 분석 모듈(424)에 의해 분석되는 실시간 화재 방향 정보를 IoT 네트워크(300)를 통해 화재 구호 요원 단말(600) 및 119 서버(500)로 제공할 수 있다.

또한, 통지 모듈(425)은 1차의 화재 확산 지점으로 분석된 커버리지 상의 화재 구호 요원 단말(600)에게는 대피할 것을 메시지로 제공하며, "화재 원점"을 중심으로 실시간 화재 방향 정보의 방향에 위치한 화재 구호 요원 단말(600)에게는 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보, 4 단계의 화재 강도 정보, 4 단계의 화재 강도에서 얼마나 퍼질 것이라는 "화재 예측 정보"를 현재의 화재가 진행되는 커버리지와의 거리 정보와 함께 메시지로 제공할 수 있다. 또한, 통지 모듈(425)은 도 7과 같이 화재 구호 요원 단말(600)에게는 화재시뿐만 아니라 평시의 실시간 모니터링 정보를 제공할 수 있다.

이와 같은 구성을 통해 본 발명에 따른 LoRa 화재 센서 장치(100)를 활용LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템(1)은 광범위한 산악 지역에 LoRa 화재 센서 장치(100)를 배치시켜 산불을 감지하지만, 단순히 산불을 감지하는 기능에 그치지 않고, 산불의 크기, 대피 및 진압을 위한 최적의 경로, 화재의 이동 방향 등을 예측하는 복합적인 기능을 제공할 수 있다.

즉, 첫 번째는 센서가 연기를 감지하여 화재의 위치를 추정하여 산불 진화를 위한 최적의 경로를 제시하고, 두 번째는 센서의 감도에 따라 산불의 크기를 추정하고, 세 번째 기능은 화재의 진원지로부터 어떤 방향으로 화재가 확산되고 있는 지를 추정하여 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 복수의 LoRa 화재 센서 장치(LoRa Fire Sensor)(100)는 기울기 센서(미도시)를 구비함으로써, 산불 재해 감시 서버(400)가 산사태 감지를 추가로 수행할 수 있다.

즉, 산불 재해 감시 서버(400)는 하나의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 기울기 센서에 임계치 이상이 기울어져 "산사태 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(430)에 기울기 정보와, 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100) 중 임계치 이상으로 기울어진 다른 LoRa 화재 센서 장치(100)의 커버리지를 제 1 화재 산사태 예비 정보로 추출하고, 상술한 방식으로 기울기의 강도에 따른 단계별 산사태, 그리고 산사태의 방향도 제공할 수 있다.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

1 : LoRa 기반 산불 재해 감지 시스템
100 : LoRa 화재 센서 장치(LoRa Fire Sensor)
100g: LoRa 화재 센서 장치 그룹
200 : LoRa 수신장치
300 : IoT 네트워크
400 : 산불 재해 감시 서버
500 : 119 서버
600 : 화재 구호 요원 단말

Claims

송수신부(410), 제어부(420) 및 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는,
LoRa 화재 센서 장치 그룹(100g)을 구성하는 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 LoRa 수신장치(200)를 통해 IoT 네트워크(300)를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어하며, 수신시 LoRa 수신장치(200)로부터 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호도 함께 수신하도록 송수신부(410)를 제어하며, 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 수신된 정보를 데이터베이스(430)에 저장하는 정보 수집 모듈(421);
적어도 하나 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)에서 연기량 정보가 수신되는 경우, 연기량 정보가 수신된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호와 매칭되는 위치정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 추출된 위치정보가 이웃하는지 여부를 분석하고,
이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)를 추출한 뒤, 이웃하는 적어도 2개 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 연기량 정보가 미리 설정된 연기량 오차 범위 이내이고, 이웃하는 2개의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 각 연기량 정보가 수신된 시간 정보가 이웃하는 2개의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 거리에 비례하는 미리 설정된 시간 오차 범위 이내인 경우 이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100)가 설치된 커버리지 전체를 1차의 화재 확산 지점으로 분석하여 데이터베이스(430)에 저장하고,
이웃하는 LoRa 화재 센서 장치(100) 중 가장 연기량 정보의 정량적 수치가 큰 LoRa 화재 센서 장치(100)가 설치된 커버리지를 "화재 원점"으로 분석하여 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보를 데이터베이스(430)에 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 저장하며,
다른 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 연기량 정보가 수신됨이 없는 하나의 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 연기량 정보가 수신되는 경우 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보를 데이터베이스(430)에 화재 원점 주의 대상으로 데이터베이스(430)에 저장하고, 하나의 LoRa 화재 센서 장치(100)를 중심으로 이웃하는 다른 적어도 하나 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 연기량 정보가 수신되는지 여부를 모니터링하도록 하기 위해 이웃하는 다른 적어도 하나 이상의 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치 정보와 커버리지 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 화재 원점 주의 대상인 LoRa 화재 센서 장치(100)의 위치정보와 커버리지 정보와 함께, 화재 원점 주의 대상인 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(430)에 저장할 뿐만 아니라, IoT 네트워크(300)를 통해 화재 구호 요원 단말(600)로 제공하는 화재 원점 분석 모듈(422);
화재 원점 분석 모듈(422)에 의해 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)의 식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(430)에 저장된 온도 정보, 열온도 정보를 제 1 화재 강도 예비 정보로 추출하고,
화재 원점 분석 모듈(422)에 의해 1차로 분석된 화재 지점으로 분석된 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)를 포함하되 "화재 원점"으로 분석된 LoRa 화재 센서 장치(100)와 이웃하여 임계 범위 내로 연기량이 발생된 것으로 분석된 모든 LoRa 화재 센서 장치(100)가 설치된 커버리지 전체 정보를 제 2 화재 강도 예비 정보로 추출하고, 그리고 각 LoRa 화재 센서 장치(100)에 의해 제공된 온도 정보, 열온도 정보를 데이터베이스(430)에서 제 3 화재 강도 예비 정보로 추출하고,
제 1 화재 강도 예비 정보, 제 2 화재 강도 예비 정보, 제 3 화재 강도 예비 정보를 분석하여 화재 강도를 생성하며, 제 2 화재 강도 예비 정보에 해당하는 커버리지가 미리 설정된 제 1 면적 미만의 산림 면적을 파괴하는 경우 경미한 산불, 미리 설정된 제 1 면적 이상에서 미리 설정된 제 2 면적 미만인 경우보통 산불, 미리 설정된 제 2 면적 이상에서 미리 설정된 제 3 면적 미만인 경우 무서운 산불, 미리 설정된 제 3 면적 이상인 경우 극한의 산불로 분석하여 화상 데이터로 생성하고,
4 단계의 화재 강도인 경미한 산불, 보통 산불, 무서운 산불, 극한의 산불에 대해서 각 커버리지의 변동에 따라 화재 강도를 재설정하며, 4 단계의 화재 강도를 위한 제 2 화재 강도 예비 정보의 단계별 정량적 수치에 제 1 화재 강도 예비 정보의 온도 정보에 대한 제 1 가중치에 따른 정량적 수치와 제 1 화재 강도 예비 정보의 열온도 정보에 대한 제 2 가중치에 따른 정량적 수치, 그리고 제 3 화재 강도 예비 정보를 구성하는 복수의 LoRa 화재 센서 장치(100)에 대한 온도 정보에 대한 화재 원점으로부터의 거리에 비례하는 제 3 가중치에 따른 정량적 수치와 열온도 정보에 대한 화재 원점으로부터의 거리에 비례하는 제 4 가중치에 따른 정량적 수치를 모두 합산한 전체의 정량적 수치를 통해 향후 화재가 현재의 4 단계의 화재 강도에서 얼마나 퍼질 것이라는 "화재 예측 정보"를 생성하여, 생성된 화재 예측 정보는 데이터베이스(430)에 저장하며, 제 1 내지 제 4 가중치에 대해서는 제 1 가중치에서 제 4 가중치로 갈수록 낮아지도록 설정한 값을 활용하는 화재 강도 분석 모듈(423); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 재해 감시 서버.
청구항 1에 있어서, LoRa 수신장치(200)는,
각 LoRa 화재 센서 장치(100)로부터 연기량 정보, 온도 정보, 열온도 정보 중 적어도 하나 이상을 수신하는 경우 수신 데이터 패킷의 헤더에서 각 LoRa 화재 센서 장치(100)의 MAC 주소를 통한 MAC 주소와 매칭되는 식별번호 추출 기능을 구비하는 것을 특징으로 하는 산불 재해 감시 서버.
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