| 1 |
1
환경 데이터를 센싱하기 위한 IoT 기반 환경 감지 센서; 미리 정해진 임계값 이상의 열 또는 연기를 감지하는 화재 감지기; 상기 화재 감지기로부터 열 또는 연기 감지 결과를 수신 받아 화재 감지 여부를 판단하는 P형 수신기; 상기 IoT 기반 환경 감지 센서로부터 환경 데이터를 수신 받고, 상기 P형 수신기와 연동하여 상기 화재 감지기로부터 화재 감지 결과를 수신 받아 인공지능 알고리즘 기반의 화재 또는 비화재를 판단하는 지능형 엣지-AI 기반 감지기; 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기로부터 최종 화재 감지 결과를 수신하는 화재 감지 결과 수신기; 및 소방시설에 대한 모니터링을 통합적으로 제공하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 상기 환경 데이터 및 최종 화재 감지 결과를 관리하는 빅데이터 서버 를 포함하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 IoT 기반 환경 감지 센서는, 온도 센서, 습도 센서, 일산화탄소 센서, 이산화탄소 센서 및 미세먼지 센서를 포함하고, 화재 또는 비화재를 판단하기 위한 사전 학습을 위해 실험 데이터를 미리 수집하여 지능형 엣지-AI 기반 감지기로 전송하고, 환경 변화에 따른 실시간 환경 데이터를 수집하여 지능형 엣지-AI 기반 감지기로 전송하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기는, 미리 수집된 실험 데이터를 이용하여 사전 학습을 수행하고, 학습 결과에 따라 화재 또는 비화재를 판단하기 위한 데이터를 미리 저장하며, IoT 기반 환경 감지 센서의 중요도 분석 결과를 통해 학습에 필요한 IoT 기반 환경 감지 센서의 조합을 변경함으로써 현장적응적으로 분석하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기는, 상기 IoT 기반 환경 감지 센서로부터 수신 받은 환경 데이터 및 상기 P형 수신기와 연동하여 상기 화재 감지기로부터 수신 받은 화재 감지 결과를 이용하여 데이터의 변화 패턴을 분석하고 화재 또는 비화재를 판단하기 위한 인공지능 알고리즘을 수행하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기는, FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 시간에 따른 데이터의 변화 패턴을 주파수 도메인에서 분석하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 6 |
6
제4항에 있어서, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기는, LSTM(Long-Shor Term Memory)를 이용하여 데이터의 변화 패턴에 관한 시계열 데이터를 분석하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 화재 감지 결과 수신기는, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기로부터 수신 받은 최종 화재 감지 결과에 따른 알림을 전송하고, 화재 감지 여부에 따라 IoT 기기와 연동하여 환경을 제어하는 지능형 화재 감지 시스템
|
| 8 |
8
IoT 기반 환경 감지 센서를 통해 환경 데이터를 센싱하고, 화재 감지기를 통해 미리 정해진 임계값 이상의 열 또는 연기를 감지하는 단계; P형 수신기를 통해 상기 화재 감지기로부터 열 또는 연기 감지 결과를 수신 받아 화재 감지 여부를 판단하는 단계; 지능형 엣지-AI 기반 감지기를 통해 상기 IoT 기반 환경 감지 센서로부터 환경 데이터를 수신 받고, 상기 P형 수신기와 연동하여 상기 화재 감지기로부터 화재 감지 결과를 수신 받아 인공지능 알고리즘 기반의 화재 또는 비화재를 판단하는 단계; 화재 감지 결과 수신기를 통해 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기로부터 최종 화재 감지 결과를 수신하는 단계; 및 소방시설에 대한 모니터링을 통합적으로 제공하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 빅데이터 서버를 통해 상기 환경 데이터 및 최종 화재 감지 결과를 관리하는 단계를 포함하는 지능형 화재 감지 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 IoT 기반 환경 감지 센서를 통해 환경 데이터를 센싱하고, 화재 감지기를 통해 미리 정해진 임계값 이상의 열 또는 연기를 감지하는 단계는, 온도 센서, 습도 센서, 일산화탄소 센서, 이산화탄소 센서 및 미세먼지 센서를 포함하는 IoT 기반 환경 감지 센서를 통해 화재 또는 비화재를 판단하기 위한 사전 학습을 위해 실험 데이터를 미리 수집하여 지능형 엣지-AI 기반 감지기로 전송하고, 환경 변화에 따른 실시간 환경 데이터를 수집하여 지능형 엣지-AI 기반 감지기로 전송하는 지능형 화재 감지 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기를 통해 상기 IoT 기반 환경 감지 센서로부터 환경 데이터를 수신 받고, 상기 P형 수신기와 연동하여 상기 화재 감지기로부터 화재 감지 결과를 수신 받아 인공지능 알고리즘 기반의 화재 또는 비화재를 판단하는 단계는, 미리 수집된 실험 데이터를 이용하여 사전 학습을 수행하고, 학습 결과에 따라 화재 또는 비화재를 판단하기 위한 데이터를 미리 저장하며, IoT 기반 환경 감지 센서의 중요도 분석 결과를 통해 학습에 필요한 IoT 기반 환경 감지 센서의 조합을 변경함으로써 현장적응적으로 분석하는 지능형 화재 감지 방법
|
| 11 |
11
제8항에 있어서, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기를 통해 상기 IoT 기반 환경 감지 센서로부터 환경 데이터를 수신 받고, 상기 P형 수신기와 연동하여 상기 화재 감지기로부터 화재 감지 결과를 수신 받아 인공지능 알고리즘 기반의 화재 또는 비화재를 판단하는 단계는, 상기 IoT 기반 환경 감지 센서로부터 수신 받은 환경 데이터 및 상기 P형 수신기와 연동하여 상기 화재 감지기로부터 수신 받은 화재 감지 결과를 이용하여 데이터의 변화 패턴을 분석하고 화재 또는 비화재를 판단하기 위한 인공지능 알고리즘을 수행하는 지능형 화재 감지 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서, 상기 인공지능 알고리즘은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 시간에 따른 데이터의 변화 패턴을 주파수 도메인에서 분석하는 지능형 화재 감지 방법
|
| 13 |
13
제11항에 있어서, 상기 인공지능 알고리즘은 LSTM(Long-Shor Term Memory)를 이용하여 데이터의 변화 패턴에 관한 시계열 데이터를 분석하는 지능형 화재 감지 방법
|
| 14 |
14
제8항에 있어서, 상기 화재 감지 결과 수신기는, 상기 지능형 엣지-AI 기반 감지기로부터 수신 받은 최종 화재 감지 결과에 따른 알림을 전송하고, 화재 감지 여부에 따라 IoT 기기와 연동하여 환경을 제어하는 지능형 화재 감지 방법
|
