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문제 정의
- 따라서 온도 센서로부터 인식된 데이터는 기존의 화재센서와 달리 중복되거나 부정확한 데이터가 쉽게 발생하게 된다. 따라서 이 연구에서는 화재감시 시스템에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 모델을 제시한다. 본 연구의 목표는 사용자들이 온도 센서들로부터 생성된 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고, 결국 이를 통해 화재 위험요인을 사전에 파악하며, 실제 화재시 신속하게 소방시설을 작동시키도록 하는 것이다.
- 본 연구에서는 열의 변화를 인식해 데이터를 송출하는 온도 센서를 이용한 화재감시용 데이터베이스 구축함에 있어서 온도 센서 데이터의 처리를 통해 데이터의 품질향상과 실용성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 이 모델을 통해 열과 온도 센서를 통한 화재감시용 온도 데이터베이스를 단순하게 구축함으로써 소방설비 조작의 기본이 되는 화재 인식률을 향상할 수 있으며, 오작동 방지와 건물 감시의 정밀도를 더욱 높일 수 있을 것이다.
- 최근 스마트 빌딩 구현에 있어서 활발하게 논의되고 있는 분야는 시간과 장소에 구애받지 않고 각종 정보가전기기들과 정보를 주고받으며 이를 제어할 수 있는 통신망과 시스템 구축 등이다. 본 연구에서는 화재시 발생하는 열을 온도 센서를 통해 인식하고 효율적으로 처리할 수 있는 방안을 연구한다. 대량 발생되는 온도 데이터를 필요한 데이터로 변환하여 저장함으로써 보다 작은 규모의 시스템에서도 효율적인 화재감시를 가능하게 하고 결국 이를 통해 화재방지 시설 제어 및 관리를 용이하게 할 수 있다.
- 따라서 이 연구에서는 화재감시 시스템에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 모델을 제시한다. 본 연구의 목표는 사용자들이 온도 센서들로부터 생성된 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고, 결국 이를 통해 화재 위험요인을 사전에 파악하며, 실제 화재시 신속하게 소방시설을 작동시키도록 하는 것이다. 건물에서 현재의 감시센서를 대체한 결과 발생되는 온도 센서의 데이터량은 센서가 정밀해질수록 많아진다.
가설 설정
- <가정2> 구획별 경계구역은 현재의 화재안전기준에 적합한 것으로 가정한다. 따라서 경계구역에 따라 적정한 양의 센서를 설치할 수 있다.
- 일일 생성되는 데이터 량은 많지 않지만 수천개 이상의 온도 센서가 건물내에 설치된다면 연간 발생되는 데이터량은 급증하게 된다. 따라서 45℃ 미만의 온도를 불필요한 것으로 가정하고 삭제한다면 한국의 경우 실제 화재가 발생하지 않는 건물의 경우 화기를 사용하는 지점이 아닌 이상 일일 저장되는 데이터가 없을 것이다. 이를 통하여 45℃ 이상의 온도를 저장하면서 55℃부터 서버 관리자에게 경고메시지를 송출하고 65℃이상의 경우 건물내에 경보를 발할 수 있도록 하는 것처럼 구체적인 형태의 데이터베이스를 구축할 수 있다.
- 보다 적합한 수준의 필터를 구성할 수 있다면 신호 처리단계에서 데이터의 품질 향상을 도모할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 현재의 기술수준 등을 고려하여 데이터 필터는 임시적으로 온도 센서 부분에 설치하는 것으로 가정하였다.
- <가정3> 설치된 온도 센서는 저가의 센서로 고온과 저온을 견딜 수 없다고 가정한다. 150℃까지 온도가 올라가면 센서는 작동불능 상태가 된다고 한다면, 실제 화재 발생시 데이터베이스상에 저장되는 최종온도는 150℃이다.
- <가정1> 스마트빌딩내 각 룸별로 화재 감시에 적합한 수의 센서가 설치되었으며, 설치된 센서는 일정 온도에서 작동되는 성능의 것으로 가정한다.
- 화재시 발생되는 열의 온도 데이터베이스를 구축하기 위해 본 연구에서는 기존의 화재감시 설비가 가지지 못한 몇가지 가정을 하였다.
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