초록

본 발명은, 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 기법을 적용하여, 이종의 다중 센서로부터 획득되는 복합적인 시계열 데이터 분석을 기반으로 다양한 유형의 화재에 대한 화재 발생 여부를 실시간으로 정확히 감지해낼 수 있는 화재발생모니터링장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

대표청구항 ▼

화재 상황과 관련되는 이종의 다중 센서로부터 다중 채널 센서데이터를 획득하는 데이터획득부;상기 다중 채널 센서데이터에 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 기법을 적용하여, 화재 상황을 구분하기 위한 2 이상의 화재 유형 별 특징벡터를 결정하는 특징벡터결정부; 및상기 2 이상의 화재 유형 별로 기 생성된 화재탐지 모델을 이용하여 상기 2 이상의 화재 유형 별 특징벡터에 대해 획득되는 각 탐지 결과값의 조합을 근거로, 화재 발생 여부를 감지하는 화재감지부를 포함하며,상기 특징벡터결정부는,상기 다중 채널 센서데이터에 웨이블릿

화재 상황과 관련되는 이종의 다중 센서로부터 다중 채널 센서데이터를 획득하는 데이터획득부;상기 다중 채널 센서데이터에 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 기법을 적용하여, 화재 상황을 구분하기 위한 2 이상의 화재 유형 별 특징벡터를 결정하는 특징벡터결정부; 및상기 2 이상의 화재 유형 별로 기 생성된 화재탐지 모델을 이용하여 상기 2 이상의 화재 유형 별 특징벡터에 대해 획득되는 각 탐지 결과값의 조합을 근거로, 화재 발생 여부를 감지하는 화재감지부를 포함하며,상기 특징벡터결정부는,상기 다중 채널 센서데이터에 웨이블릿 변환 기법 적용 시, 상기 2 이상의 화재 유형 중 하나의 유형인 화염(flaming)에 대해서 제1 웨이블릿 함수의 적용에 따라 산출되는 웨이블릿 계수(C)를 특징벡터로 선별하고, 상기 2 이상의 화재 유형 중 나머지 유형인 히팅(heating) 및 스몰더링(smouldering)에 대해서는, 지속적인 신호 증가 패턴을 갖는 제2 웨이블릿 함수의 적용에 따라 산출되는 웨이블릿 계수(C)를 특징벡터로 선별하며,상기 제1 웨이블릿 함수는,급격한 신호 변화 패턴을 식별하기 위해 상기 제2 웨이블릿 함수보다 정밀한(finer) 신호 변화 패턴을 가지며,상기 제2 웨이블릿 함수는,지속적인 신호 변화 패턴을 식별하기 위해 상기 제1 웨이블릿 함수보다 굵은(coarser) 신호 변화 패턴을 갖는 것을 특징으로 하는 화재발생모니터링장치.