[논문]고주파 특성과 스마트폰을 활용한 화재 대피 안내시스템 개발

전유진; 전연수; 염춘호

doi:10.6109/jkiice.2020.24.10.1376

고주파 특성과 스마트폰을 활용한 화재 대피 안내시스템 개발
Development of Fire Evacuation Guidance System using Characteristics of High Frequency and a Smart Phone 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.10, 2020년, pp.1376 - 1383

전유진 (Institute of Urban Science, University of Seoul) , 전연수 (Institute of Urban Science, University of Seoul) , 염춘호 (Institute of Urban Science, University of Seoul)

초록
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화재 대피시스템에 관한 연구가 증가하고 있지만, 실내공간에서 대피자의 위치 인식에 관한 연구는 부족한 실정이다. 최신 연구에 따르면 실내에서 대피자 위치 파악에 고주파 활용이 효과적일 수 있음을 제시한 바가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고주파 특성과 스마트폰을 활용한 대피자 위치 인식 기술 및 화재 대피 안내시스템을 개발하고자 한다. 전체 시스템은 앱 서버, 위치 인식부, 대피경로 탐색 및 출력부, Wi-Fi통신 기반의 스피커 출력부를 포함해 개발했으며, 화재 상황 데이터를 기반으로 실험을 수행하여 시스템의 실효성에 대한 가능성을 입증하였다. 본 연구는 화재 시 고주파를 활용한 대피자 위치 감별을 사용하는 화재 대피 안내시스템의 기초연구로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Although studies on fire evacuation systems are increasing, studies on the evacuation of evacuees in indoor spaces are insufficient. According to the latest research, it has been suggested that the use of high frequency might be effective for identifying the location of evacuees indoors. Accordingly, in this paper, the authors intend to develop evacuation location recognition technology and fire evacuation guidance system using high-frequency and a smartphone. The entire system was developed, including an app server, evacuees location recognition unit, an evacuation route search, an output unit, and a speaker unit based on Wi-Fi communication. The experimental results proved the possibility of the effectiveness of the system in the fire situation data. It is expected that this study could be used as an essential study of a fire evacuation guidance system using high frequency data in case of fire.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 system structure
그림 Fig. 2 Received MQTT message
그림 Fig. 3 Data Set without High Frequency
그림 Fig. 4 Data Set with High Frequency
그림 Fig. 5 Sequence diagram
그림 Fig. 6 Wi-Fi Speaker
그림 Fig. 7 Experiment Picture
그림 Fig. 8 High frequency signal by distance
그림 Fig. 9 Signal Detecting Output
그림 Fig. 10 Evacuation Route Output

AI 본문요약
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문제 정의

이에 따라 본 연구는 기존의 실내에 존재하는 장치를 최대한 활용하며, 대피자의 스마트폰으로 실시간 상호작용하는 대피시스템을 제시하여 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 또한 고주파를 활용한 선행연구를 바탕으로 스마트폰을 통해 실시간음성 데이터를 얻은 결과에 대해 고주파 분석을 수행하고자 한다. 이를 활용하여 대피자가 존재하는 구역을 도출해내는 시스템을 개발해서 실내 대피자의 위치를 실시간 양방향 통신을 통해 인식하고자 한다.
구체적으로 서버, 위치 인식부, 대피경로 탐색 및 출력부, Wi-Fi 통신 기반의 스피커 출력부를 포함하는 시스템을 구축하고자 한다. 또한, 본 연구에서 제안한 시스템을 모의 실험하여 제안하는 모델의 활용 가능성을 검토하고, 현실적인 데이터를 바탕으로 실험을 수행한 결과를 반영해 화재 대피 시스템을 제시하고자 한다.
본 논문은 기존 실내 재난 대피 연구들의 추가 장치를 설치해야만 현실에 적용 가능하다는 단점을 보완하고자, 추가적인 센서 설치 없이 기존 건물에 설치된 장치인 스피커와 스마트폰만을 사용한 방식의 시스템을 제시한다. 또한, 대피자의 스마트폰과 실시간 상호작용하며 대피자 관점의 실질적인 정보 제공의 정확성을 높일 가능성이 있는 대피자 위치 파악의 새로운 방식을 제안한다.
위치 파악을 위한 신호 검출은 고주파를 감지하고 분류함을 목적으로 한다. 이에 따라, 위치 인식 부가 앱 서버의 파일 저장소로부터 음성신호와 각 범위에서 발생하는 고주파 패턴 정보를 읽어온다.
또한, 화재 시 효과적인 기능 수행을 위해서는 추가적인 장치 설치를 위한 비용이 들어 당장에 모든 건물에 적용되기에는 무리가 있으며, 화재 시 장치 손실로 인해 정보가 제대로 전달되지 않을 수 있는 한계가 존재한다. 이에 따라 본 연구는 기존의 실내에 존재하는 장치를 최대한 활용하며, 대피자의 스마트폰으로 실시간 상호작용하는 대피시스템을 제시하여 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 또한 고주파를 활용한 선행연구를 바탕으로 스마트폰을 통해 실시간음성 데이터를 얻은 결과에 대해 고주파 분석을 수행하고자 한다.
더욱이 재난 시 고주파를 활용하는 기존 연구에서는 현실 화재 상황에 대한 음성 데이터 기반 분석을 수행하지 못한 한계점이 있었다[7]. 이에 따라 본 연구에서는 현실 화재 상황과 유사한 음성 데이터 취득 후 시스템의 실효성에 대한 모의실험을 통해 가능성을 입증하였다. 이는 화재 상황 시 고주파를 이용한 대피자 위치 감별을 포함한 화재 대피 안내시스템의 기초연구로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이를 활용하여 대피자가 존재하는 구역을 도출해내는 시스템을 개발해서 실내 대피자의 위치를 실시간 양방향 통신을 통해 인식하고자 한다. 이후 실제 화재 상황과 유사한 데이터를 취득하여 고주파 감지 성능에 대한 모의실험을 수행하고자 한다.
화재 상황에서 고주파 대역의 음성이 발생할 가능성이 있음을 확인하기 위하여 실험을 수행하였다. 구체적으로 거리별 고주파와 노이즈 송출 실험을 수행하였으며, 이를 통해 고주파 감지가 이루어지는지를 확인하였다.

제안 방법

아두이노 우노(Arduino Uno)를기반으로 Wi-Fi 모듈이 추가된 스마트 스피커를 통해 음향을 송출한다. Wi-Fi 통신 기능은 WiFi Shield를 사용하며 MQTT통신을 통해 명령 송수신을 구현하였다. 하드웨어와 관련하여 스피커는 QA-2101F를 사용했으며, Mp3 모듈은 A Mini MP3 Player를 사용한다.
구체적으로 거리별 고주파와 노이즈 송출 실험을 수행하였으며, 이를 통해 고주파 감지가 이루어지는지를 확인하였다. 실험에 활용된 데이터는 3.
화재 대피 안내와 연계한다. 구체적으로 서버, 위치 인식부, 대피경로 탐색 및 출력부, Wi-Fi 통신 기반의 스피커 출력부를 포함하는 시스템을 구축하고자 한다. 또한, 본 연구에서 제안한 시스템을 모의 실험하여 제안하는 모델의 활용 가능성을 검토하고, 현실적인 데이터를 바탕으로 실험을 수행한 결과를 반영해 화재 대피 시스템을 제시하고자 한다.
실험을 수행하였다. 구체적으로는 바닥의 눈금을 활용하여 거리별 위치에서 녹음하는 방식으로 실험이 진행되었다. 녹음에 활용된 스마트폰은 Galaxy A30 이었다.
또한, 대피자의 스마트폰과 실시간 상호작용하며 대피자 관점의 실질적인 정보 제공의 정확성을 높일 가능성이 있는 대피자 위치 파악의 새로운 방식을 제안한다. 더욱이 재난 시 고주파를 활용하는 기존 연구에서는 현실 화재 상황에 대한 음성 데이터 기반 분석을 수행하지 못한 한계점이 있었다[7].
본 연구에서 제안하는 시스템은 서버, 위치 인식부, 대피경로 탐색 및 출력부, Wi-Fi 통신 기반의 스피커 출력부를 포함하는 것으로 제시한다. (그림 1 참고) 화재 발생 시 건물 내의 스피커들은 구역마다 정해진 고주파 패턴들을 송출하는 상황에서 대피자가 앱을 실행하면 스마트폰 마이크에서 1초 단위로 녹음된 wave 파일이 앱 서버의 저장소로 전송된다.
대피경로 알고리즘은 A*기반의 Unity 알고리즘인 NavMesh 를 사용한다. 사용자의 위치에서 출구까지의 여러 경로를 탐색 후 병목현상을 시간에 반영해 최소 시간의 경로를 최적으로 도출한다. 최적의 경로는 PNG 이미지 형태로 앱 서버로 전달한다.
신호 검출 파트에서는 화재 시 대피자의 위치 파악을 위해 일상에서 발생할 확률이 적은 고주파의 사용을 제시한다. 위치 파악을 위한 신호 검출은 고주파를 감지하고 분류함을 목적으로 한다.
바탕으로 한다. 아두이노 우노(Arduino Uno)를기반으로 Wi-Fi 모듈이 추가된 스마트 스피커를 통해 음향을 송출한다. Wi-Fi 통신 기능은 WiFi Shield를 사용하며 MQTT통신을 통해 명령 송수신을 구현하였다.
또한 고주파를 활용한 선행연구를 바탕으로 스마트폰을 통해 실시간음성 데이터를 얻은 결과에 대해 고주파 분석을 수행하고자 한다. 이를 활용하여 대피자가 존재하는 구역을 도출해내는 시스템을 개발해서 실내 대피자의 위치를 실시간 양방향 통신을 통해 인식하고자 한다. 이후 실제 화재 상황과 유사한 데이터를 취득하여 고주파 감지 성능에 대한 모의실험을 수행하고자 한다.
이에 따라 본 연구는 고주파를 기반으로 분류 알고리즘을 사용하여 개별 대피자의 실내 위치를 인식하고, 이를 화재 대피 안내와 연계한다. 구체적으로 서버, 위치 인식부, 대피경로 탐색 및 출력부, Wi-Fi 통신 기반의 스피커 출력부를 포함하는 시스템을 구축하고자 한다.
(그림 1 참고) 화재 발생 시 건물 내의 스피커들은 구역마다 정해진 고주파 패턴들을 송출하는 상황에서 대피자가 앱을 실행하면 스마트폰 마이크에서 1초 단위로 녹음된 wave 파일이 앱 서버의 저장소로 전송된다. 이후 고주파 패턴을 포함한 화재 상황 소음에서부터 고주파 감지·분석 알고리즘을 수행함으로 대피자의 현 위치를 파악한다. 다음으로, 도출된 대피자의 위치 정보는 MQTT 통신을 통해 Unity 플랫폼 기반으로 구현된 대피경로 탐색부로 전달된다.
이에 따라, 위치 인식 부가 앱 서버의 파일 저장소로부터 음성신호와 각 범위에서 발생하는 고주파 패턴 정보를 읽어온다. 이후 주파수 분석을 위해 음성신호를 FFT 변환을 통해 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 고주파 패턴 정보를 사용해 고주파 감지를 위한 필터를 생성한다. 필터는 도플러효과로 인한 주파수 변화를 반영하여 생성된다.

대상 데이터

화재 상황 노이즈는 현실 화재 상황을 반영하기 위한 것으로 소방서와 안전체험관으로부터 수집했다. 고주파 데이터는 사인파로 합성된 음성을 사용하며, 본 연구에서는 고주파로서의 실험용으로 18, 000 ~ 20, 000Hz 를 사용하였다. 모든 데이터는 현장의 음성을 스마트폰으로 녹음한 파일을 사용한다.
구체적으로는 바닥의 눈금을 활용하여 거리별 위치에서 녹음하는 방식으로 실험이 진행되었다. 녹음에 활용된 스마트폰은 Galaxy A30 이었다.
모든 데이터는 현장의 음성을 스마트폰으로 녹음한 파일을 사용한다. 또한, 주파수 분석이 목적이기 때문에 모든 음성 데이터는 FFT 변환이 수행된 결과를 string 형태로 사용하며, 실제 사용 방법과 같이 1 초 간격으로 나누어진 연속 데이터들을 사용하며 742개의 데이터가 분석에 사용된다. 본 연구에 활용된 FFT 변환은 입력 신호가 각각 어떤 주파수의 주기 함수들로 구성되어있는지 분해하여 표현해주는 기법이다.
본 연구에 활용된 데이터는 화재 상황에서 발생할 수 있는 소음 데이터를 대상으로 수집하였고, 대부분의 데이터에서는 그림 3과 같이 고주파 대역에서의 소음들이 관찰되지 않았다. 그러나 그림 4와 같이 그중에서도 고주파 노이즈를 포함하고 있는 물대포, 사이렌, 전동톱, 완강기 데이터 또한 존재한다.
구체적으로 거리별 고주파와 노이즈 송출 실험을 수행하였으며, 이를 통해 고주파 감지가 이루어지는지를 확인하였다. 실험에 활용된 데이터는 3.2.2에서 설명된 바와 같이 현실 화재 상황 노이즈 데이터 및 18, 000~20, 000Hz의 고주파로 구성된다.
연구를 위해 사용된 데이터는 화재 상황 노이즈와 대피자 위치 식별을 위해 사용될 고주파 데이터로 구성된다. 화재 상황 노이즈는 현실 화재 상황을 반영하기 위한 것으로 소방서와 안전체험관으로부터 수집했다.
Wi-Fi 통신 기능은 WiFi Shield를 사용하며 MQTT통신을 통해 명령 송수신을 구현하였다. 하드웨어와 관련하여 스피커는 QA-2101F를 사용했으며, Mp3 모듈은 A Mini MP3 Player를 사용한다.
화재 상황 노이즈는 현실 화재 상황을 반영하기 위한 것으로 소방서와 안전체험관으로부터 수집했다. 고주파 데이터는 사인파로 합성된 음성을 사용하며, 본 연구에서는 고주파로서의 실험용으로 18, 000 ~ 20, 000Hz 를 사용하였다.

이론/모형

대피경로 알고리즘은 A*기반의 Unity 알고리즘인 NavMesh 를 사용한다. 사용자의 위치에서 출구까지의 여러 경로를 탐색 후 병목현상을 시간에 반영해 최소 시간의 경로를 최적으로 도출한다.
본 논문에 사용된 알고리즘은 기존의 화재 대피 시뮬레이션 시스템 연구의 방식을 사용한다[11]. 아래의 그림 10은 화재 발생지와 대피자의 위치 기반으로 최적의 대피경로를 탐색해낸 결과를 도출해낸 결과다.

성능/효과

최솟값 및 최댓값의 기준값들은 실험을 통해 결정하였다 (4장의 그림 8 참고). 실시간음성에서 검출된 고주파의 데시벨은 실험 결과의 8.1m 까지의 기준으로 해서 50dB 미만의 경우 고주파가 검출되지 않은 것으로 간주하며, 여러 패턴의 고주파들이 동시 검출될 경우 계산한 결괏값이 가장 큰 것으로 대피 자의 위치를 결정한다. 계산 결과로 대피자의 위치를 결정한 후, 위치 인식부는 그림 2와 같이 MQTT 통신을 통해 현장 건물 조건을 반영한 Unity 프로그램에게 대피 자의 위치를 알리고 마무리된다.
1m일 때 50dB이 넘음을 확인할 수 있다. 위치 감지에 사용될 고주파를 송출할 스피커가 화재 상황에서 발생하는 고주파 노이즈보다 높은 데시벨을 송출할 수 있음을 확인했고, 이는 화재 상황에서도 고주파가 스마트폰을 통해 녹음·감지될 수 있음을 보여준다. 이를 통해 볼 때, 현실 화재 상황에서 대피자의 위치 파악에 고주파 활용이 가능한 것으로 판단된다.

후속연구

이 외로, Wi-Fi 스피커가 고주파송출에도 이용할 수 있도록 고도화되어야 할 것이다. 또한, 고주파 패턴의 고도화를 통해 대피자 위치 감별의 정확도를 높일 가능성이 있으므로, 고주파 패턴의 고도화도 향후 추가 연구가 필요할 것이다.
본 연구는 대피경로 안내부인 앱에서 안내의 구체화가 필요하며, 대피자 관점의 대피경로 출력의 다양한 방법이 논의되어야 한다. 이 외로, Wi-Fi 스피커가 고주파송출에도 이용할 수 있도록 고도화되어야 할 것이다.
이에 따라 본 연구에서는 현실 화재 상황과 유사한 음성 데이터 취득 후 시스템의 실효성에 대한 모의실험을 통해 가능성을 입증하였다. 이는 화재 상황 시 고주파를 이용한 대피자 위치 감별을 포함한 화재 대피 안내시스템의 기초연구로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
실내공간에서 고주파 음향을 이용하는 것은 고주파 영역이 비가청 영역으로 효율적인 주파수 이용의 장점이 있고, 화재 상황의 시각적 제약을 극복할 수 있기 때문이다[2, 3]. 이를 통해 볼 때, GPS가 아닌 기술을 기반으로 실내공간의 대피자 위치를 인식하고, 이를 기반으로 직접적인 대피경로를 표출하는 통합적인 화재 대피시스템 개발이 이루어져야 하는 것으로 판단된다.
고주파 송출에는 일반 스피커가 사용되었다. 향후 Wi-Fi 스피커의 사용이 늘어날 수 있을 것을 고려하여, 더 발전되어 Wi-Fi 스피커를 고주파 송출에도 사용하는 방향으로 고도화할 수 있을 것이다.

참고문헌 (11)

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D. I. Kim, J. A. Jeong, S. C. Park, J. Y. Go, and C. H. Yeom, "A study on the application of optimal evacuation route through evacuation simulation system in case of fire," Journal of the Society of Disaster Information, vol. 16, no. 1, pp. 96-110, Mar. 2020.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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