기존의 빌딩 화재 감시장비 및 산불 감시장비 설비구조는 크게 화재감지기.연기 감시기·열감지기로 주로 구성되어 있다. 일반적으로 빌딩 화재감시장비는 소방법 으로 일정규모이상의 인원·규모에서는 의무적으로 설치를 해야 하는 강제성을 가 지고 있다. 하지만 산불 감시장비는 관리 주체인 산림청의 산불예방 관리소홀로 인해 2013 년 이후 지난해까지 4년간 전국적으로 총 1,802, 피해면적, 1,485ha, 피해금액은 705억 6백만원에 달하고 있다. 따라서 산림청은 2017년 8월 현재까지 전국적으로 산불감시장비가 총 1,448대 설치되었으며, 2013년 이후 신규로 설치된 장소는 123개소, 159억 3천만원의 예산이 투입되었으며, 산불감시카메라(조망형, 밀착형)의 활용으로 인해 사전에 산불발견·화재감시 1,622건, 논밭두렁 소각단속 4,931건, 무인입산 단속 475건 등 방화성 산불과 야간 산불 발생이 다소 감소한 효과를 거둔 것으로 드러났다. 하지만 현재 산불감시카메라는 자동으로 화재를 감지하는 지능형보다는 아직도 사람의 인·지각에 의존하여 산불을 감시하고 경보에 반응하는 체계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 ‘스마트 화재감시시스템’이란 ...
기존의 빌딩 화재 감시장비 및 산불 감시장비 설비구조는 크게 화재감지기.연기 감시기·열감지기로 주로 구성되어 있다. 일반적으로 빌딩 화재감시장비는 소방법 으로 일정규모이상의 인원·규모에서는 의무적으로 설치를 해야 하는 강제성을 가 지고 있다. 하지만 산불 감시장비는 관리 주체인 산림청의 산불예방 관리소홀로 인해 2013 년 이후 지난해까지 4년간 전국적으로 총 1,802, 피해면적, 1,485ha, 피해금액은 705억 6백만원에 달하고 있다. 따라서 산림청은 2017년 8월 현재까지 전국적으로 산불감시장비가 총 1,448대 설치되었으며, 2013년 이후 신규로 설치된 장소는 123개소, 159억 3천만원의 예산이 투입되었으며, 산불감시카메라(조망형, 밀착형)의 활용으로 인해 사전에 산불발견·화재감시 1,622건, 논밭두렁 소각단속 4,931건, 무인입산 단속 475건 등 방화성 산불과 야간 산불 발생이 다소 감소한 효과를 거둔 것으로 드러났다. 하지만 현재 산불감시카메라는 자동으로 화재를 감지하는 지능형보다는 아직도 사람의 인·지각에 의존하여 산불을 감시하고 경보에 반응하는 체계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 ‘스마트 화재감시시스템’이란 IoT기술 기반의 산불화재 현장에 대한 종합 감시 솔루션을 제안 한다. 이를 위해 IoT네트워크 및 IoT플랫폼을 기반으로 화재현장의 구조물에 대한 지능형 CCTV, 가스 센서, 진동 센서, 화재 감시센서 등을 설치하고 사고 발생 시 즉각적 대응이 가능하도록 하는 화재 감시 장비 개발을 목적으로 한다.
주요 용어: 화재, 딥러닝(Deep Learning), 기계학습, 영상인식, 감시장비, CCTV, IoT기술, 화재 자동알람시스템
기존의 빌딩 화재 감시장비 및 산불 감시장비 설비구조는 크게 화재감지기.연기 감시기·열감지기로 주로 구성되어 있다. 일반적으로 빌딩 화재감시장비는 소방법 으로 일정규모이상의 인원·규모에서는 의무적으로 설치를 해야 하는 강제성을 가 지고 있다. 하지만 산불 감시장비는 관리 주체인 산림청의 산불예방 관리소홀로 인해 2013 년 이후 지난해까지 4년간 전국적으로 총 1,802, 피해면적, 1,485ha, 피해금액은 705억 6백만원에 달하고 있다. 따라서 산림청은 2017년 8월 현재까지 전국적으로 산불감시장비가 총 1,448대 설치되었으며, 2013년 이후 신규로 설치된 장소는 123개소, 159억 3천만원의 예산이 투입되었으며, 산불감시카메라(조망형, 밀착형)의 활용으로 인해 사전에 산불발견·화재감시 1,622건, 논밭두렁 소각단속 4,931건, 무인입산 단속 475건 등 방화성 산불과 야간 산불 발생이 다소 감소한 효과를 거둔 것으로 드러났다. 하지만 현재 산불감시카메라는 자동으로 화재를 감지하는 지능형보다는 아직도 사람의 인·지각에 의존하여 산불을 감시하고 경보에 반응하는 체계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 ‘스마트 화재감시시스템’이란 IoT기술 기반의 산불화재 현장에 대한 종합 감시 솔루션을 제안 한다. 이를 위해 IoT네트워크 및 IoT플랫폼을 기반으로 화재현장의 구조물에 대한 지능형 CCTV, 가스 센서, 진동 센서, 화재 감시센서 등을 설치하고 사고 발생 시 즉각적 대응이 가능하도록 하는 화재 감시 장비 개발을 목적으로 한다.
주요 용어: 화재, 딥러닝(Deep Learning), 기계학습, 영상인식, 감시장비, CCTV, IoT기술, 화재 자동알람시스템
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