AWS 클라우드 기반 신뢰성 있는 화재 감지 서비스 플랫폼 개발 (Developing a Trusted Fire Detection Service Platform Based on the AWS Cloud)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 25권 / 10호 / 2951 ~ 2960페이지
· 저자명 : 최환석, 이건희, 조한성, 최민석, 이우섭

초록

화재 발생시 적절한 초기 대응은 매우 중요하다. 2021년 쿠팡 물류창고 화재 사고에서는 6차례 화재 경보가 울렸지만 오작동으로 판단한 관리자가 화재 경보를 해제하는 바람에 수천억의 재산 피해가 발생했다. 이는 화재 감지기의 신뢰성 문제가 심각하다는 의미이다. 본 논문은 AWS 클라우드 환경을 기반으로 신뢰성 있는 IoT 화재 감지 서비스 플랫폼을 제안한다. 이는 센서 클러스터를 통해 데이터를 수집하고, 딥러닝 모델로 초기 판정후 앙상블 기법으로 화재를 최종 판정한다. 화재 발생시 시스템은 안전 관리자에게 알림을 보내고, 디지털 트윈과 실시간 영상을 통해 신속히 대응하게 한다. 모든 상황은 로그로 기록되어 분석 및 대책 수립에 활용되며 클라우드, 센서 퓨전, 딥러닝 기술을 융합하여 화재 감지 및 관리 정확성을 향상시킬 것이다.

영어초록

A proper initial response to a fire is very important. In the 2021 Coupang warehouse fire, the fire alarm sounded six times, but it was turned off by managers who thought it was a malfunction. The fire caused property damage valued at hundreds of billions of won. The malfunctioning of the fire detector caused a serious loss of trust in the fire detection platform. This paper proposes a reliable IoT fire detection service platform based on the AWS cloud environment, which collects field data through sensor clusters, builds a deep learning model to perform preliminary fire determination, and finally utilizes the Ensemble Method to determine the fire. When a fire occurs, the proposed system will notify safety managers, and they will be able to understand the situation through a digital twin and real-time video for a quick response. All situations are recorded in a log, which can be used for cause analysis and countermeasures. The proposed platform can greatly improve the accuracy and efficiency of fire detection, response, and management by converging cloud, sensor fusion, and deep learning technologies.

참고자료

· 없음