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측정 구간에서 온도 센서 또는 열 센서를 나타내는 제1 센서의 센싱값과 연기 센서 또는 가스 센서를 나타내는 제2 센서의 센싱값을 수신하여 데이터베이스부로 전송하는 수신부;상기 데이터베이스부로부터 상기 제1 센서의 센싱값과 제2 센서의 센싱값을 수신하여 인공신경망의 입력 노드들에 각각 입력하고, 상기 제1 센서의 센싱값과 제2 센서의 센싱값에 미리 정해진 가중치를 적용하여 가중치를 갖는 채널로 연결된 망(Network)을 통해 상기 인공신경망의 출력 노드인 특정 출력값을 하기의 수학식 1에 의해 계산하며, 상기 계산된 출력값을 기설정된 임계치와 비교하여 출력값이 임계치보다 크면 화재 경보를 나타내는 1을 출력하며, 출력값이 임계치보다 작으면 정상 상태를 나타내는 0을 출력하는 인공지능 계산부; 및상기 인공지능 계산부로부터 수신한 화재 경보 신호를 무선 통신에 의해 인접한 모바일 엣지 서버로 전송하는 알람 전송부를 포함하며,상기 제1 센서의 센싱값은 100도 내지 150도이고, 상기 제2 센서의 센싱값이 5V 내지 8V일 때, 상기 출력값이 초기 화재 상태의 출력노드를 형성하고, 상기 제1 센서의 센싱값은 200도 내지 250도이고, 상기 제2 센서의 센싱값이 8V 내지 15V일 때, 상기 출력값이 중기 화재 상태의 출력노드를 형성하고, 상기 제1 센서의 센싱값은 300도 이상이고, 상기 제2 센서의 센싱값이 15V 내지 20V일 때, 상기 출력값이 말기 화재 상태의 출력노드를 형성하고,상기 인공지능 계산부는 유형화된 과거의 화재 자료를 기초로 상기 가중치를 변경하고, 계절, 낮밤, 기압의 환경적 조건에 따라 상기 임계치를 조정하도록 제어하고, 상기 제1 센서의 센싱값과 제2 센서의 센싱값의 조합에 대응하는 출력값에 기초하여 다양한 화재 상태를 구성하고, 상기 제1 센서의 센싱값과 제2 센서의 센싱값에 대응되는 출력노드의 출력값이 결정되도록 상기 가중치를 조정하고, 상기 출력값과 비교할 상기 임계치를 환경적 조건에 따라 변하는 값으로 정의하며,상기 인공지능 계산부는 상기 제1 센서의 센싱값과 제2 센서의 센싱값이 상기 초기 화재 상태, 상기 중기 화재 상태, 상기 말기 화재 상태의 센싱 조건에 만족하지 못하는 경우, 상기 제1 센서의 센싱값과 상기 제2 센서의 센싱값을 새로운 입력 노드로 생성하고, 상기 생성한 새로운 입력 노드에 화재 상태의 출력값이 매칭되도록 가중치를 조절하여 상기 새로운 입력 노드에 적용하며, 상기 새로운 입력 노드에 의해 기설정된 화재 상태를 결정하지 못하는 경우, 새로운 화재 상태를 생성하여 추가하고, 이에 대응하는 입력 노드의 센싱값을 구성한 후, 상기 새로운 입력 노드와 새롭게 구성된 출력 노드 간의 관계를 학습하도록 인공신경망의 가중치를 결정하여 상기 새로운 입력 노드에 적용하는 것을 특징으로 하는 화재 경보 시스템
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