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화재 발생 후 최초 5분을 골든타임이라고 부릅니다. 이 시간을 놓치면 전소 단계에 진입하여 인명피해가 2배 이상, 재산 피해는 3배 이상 늘어나기 때문입니다. 전국에 53,000여개 이상 설치되어 운용되고 있는 IoT 복합 화재감지기가 2020년부터 현재까지 약 25차례의 대형화재를 예방한 것으로 보고되고 있을 정도로 조기 감지의 중요성은 이미 입증되었습니다.
AI 기반 실내 화재 조기 감지 기술은 인공지능과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 화재 발생 극초기 단계에서 불꽃과 연기를 자동으로 인식하고 즉시 경보를 발하는 첨단 안전 시스템입니다. 기존의 열감지기나 연기감지기가 놓치던 발화 순간부터 포착하여 실시간으로 화재 상황을 분석하고 대응할 수 있도록 돕습니다.
AI 기반 실내 화재 조기 감지 기술의 핵심은 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 기술의 결합입니다. YOLO(You Only Look Once) 알고리즘과 같은 객체 검출 기술을 활용하여 이미지에서 불꽃, 연기, 사람 등을 실시간으로 구분합니다.
시스템은 먼저 적외선열화상센서와 일반 카메라를 통해 영상 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 머신러닝이 가능한 형태의 데이터셋으로 변환합니다. 사람 인식, 적외선 열화상 불꽃 인식, 불꽃 위치와 크기 변화, 시간 변화 등의 정보를 종합적으로 분석하여 화재, 비화재, 사용불 상황을 정확히 판정합니다.
기존 화재감지기들의 문제점은 명확합니다. 대부분이 최초 발화 1분 이후인 화재 2단계에 화재를 감지하므로 연기와 화염으로 인해 진압과 대피가 어려웠습니다. 스프링클러 역시 실내 온도가 72도가 넘어야 작동되므로 실내에 있는 사람의 안전을 확보할 수 없었습니다.
화재 사망자의 70%~80%는 연기와 유독가스로 인한 질식으로 발생합니다. 초기에 화재를 인식하고 진화하는 것이 생명을 구하는 가장 중요한 요소인 이유입니다.
현대모터그룹의 자회사인 현대케피코가 개발한 AI 기반 화재 감지 시스템은 실제 성능을 입증한 대표 사례입니다. YOLO 알고리즘을 적용한 이 시스템은 과거 화재 사고 CCTV 녹화 영상을 분석한 결과, 엔지니어가 직접 화재를 감지할 때 평균 26초가 걸리던 화재 감지 시간을 3초로 단축시켰습니다.
시스템은 CCTV를 통해 실시간으로 실험실 영상을 입력받고 화재 감지 모델을 통해 화재 발생 여부를 판별합니다. 화재가 연속으로 3회 이상 검출되면 최종 화재로 인지해 소화기의 밸브를 작동시키고 진화를 시도하게 됩니다.
한국표준과학연구원(KRISS) 안전측정연구소와 연구소기업 한선에스티가 공동 개발한 지능형 화재감지기는 더욱 놀라운 성능을 보여줍니다. 발화 10초 이내에 화재를 감지하여 자체 경보 및 스마트폰 APP으로 알려주는 시스템입니다.
이 지능형 화재감지기는 적외선열화상센서와 적외선센서, 열영상처리 기반으로 감시공간에 존재하는 사람과 불꽃 등에 대한 정보를 머신러닝이 가능한 형태의 상황정보 데이터셋으로 변환합니다. AI 기술로 화재, 비화재, 사용불의 상황을 학습 및 판정하여 실제 화재 불만 빠르게 인식할 수 있습니다.
기존 화재감지기의 가장 큰 문제점 중 하나는 높은 오경보율이었습니다. 연기감지기나 열감지기의 오경보율은 34%~50%에 달해 사용자들의 신뢰를 떨어뜨렸습니다.
KRISS가 개발한 지능형 화재감지기는 오경보율을 3% 이내로 줄여 신뢰성을 획기적으로 향상시켰습니다. 사람이 사용하는 불과 실제 화재 불을 구분하는 AI 기술을 통해 요리나 난방 등 일상적인 열원과 실제 화재를 정확히 구별할 수 있기 때문입니다.
AI 기반 실내 화재 조기 감지 기술은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
산업 시설에서는 공장과 물류창고 등 넓은 공간에서 CCTV와 연동하여 24시간 무인 감시가 가능합니다. 특히 자동차 시험장처럼 주행풍이 불어 화재 확산 위험이 높은 곳에서 조기 감지의 중요성이 더욱 부각됩니다.
상업 시설에서는 음식점과 사무실, 상점 등에서 화재 위험을 사전에 감지하여 고객과 직원의 안전을 보장합니다. 특히 유독가스 발생이 우려되는 밀폐 공간에서 그 효과가 극대화됩니다.
일반 가정에서도 기존 화재감지기를 대체하여 더 안전하고 신뢰할 수 있는 화재 예방 시스템으로 자리잡고 있습니다.
국내 토토사이트전문기업인 알체라는 2018년부터 초기 화재 감지를 위한 알고리즘을 연구해왔습니다. 알체라가 개발한 FireScout AI 솔루션은 실시간으로 화재를 감지하고 빠르게 대응할 수 있는 기술로 미국 캘리포니아 소노마카운티에 수출되는 성과를 거뒀습니다.
알체라는 연기의 방향과 각도로 추정하여 화재의 발화 위치에 대한 위경도 GPS 좌표를 제공하며, IR 카메라에 적용 시 야간에도 연기를 정확하게 감지할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다. 특히 이상상황 감지 기술과 얼굴인식 분야에서 축적한 토토사이트기술력을 바탕으로 화재 감지 분야로 영역을 확장하고 있습니다.
AI 기반 화재 감지 기술의 정확도 향상은 대량의 학습 데이터 확보에 달려 있습니다. AI-Hub에서는 화재 발생 예측을 위한 AI학습용 데이터를 구축하고 있으며, 원천 데이터로 동영상 클립 5,304개와 화재 현상 이미지 1,909,440장, 화재현장 주요객체 탐지 이미지 472,500장 등 총 238만 장 이상의 데이터를 제공하고 있습니다.
강릉시에서는 산림 현장에서 모의발화를 진행하여 실제 화재, 연막탄, 연기발생기와 같은 장치를 사용해 실제 초기 화재 데이터와 유사한 동영상을 수집하는 방식으로 AI 학습용 데이터를 구축하고 있습니다.
AI 기반 실내 화재 조기 감지 기술은 화재 대응의 패러다임을 사후 처리에서 사전 예방으로 전환시키고 있습니다. 화재가 확산되기 전에 미리 찾아내고 신속하게 대응하는 예방 중심의 시스템으로 발전하면서 우리의 일상과 생명을 지키는 든든한 방패막이 되고 있습니다.
최근에는 AI 화재 감지 기술이 IoT 센서와 연동되어 더욱 포괄적인 안전 시스템으로 진화하고 있습니다. 온도, 습도, 이산화탄소, 일산화탄소 등 다양한 환경 센서 데이터를 바람, 기온, 강수량 등 기상 데이터와 통합 분석하여 화재 발생 위험을 정밀하게 예측할 수 있습니다.
스마트 시티 환경에서는 건물별 화재 감지 시스템이 중앙 관제센터와 연결되어 도시 전체의 화재 안전망을 구축할 수 있습니다. 그래프 신경망(GNN) 및 머신러닝 알고리즘을 활용해 과거 화재 데이터와 실시간 데이터를 결합하여 도시 차원의 화재 위험 지역을 미리 감지하는 시스템도 개발되고 있습니다.
앞으로 IoT 센서, 위성 기술, 드론 등과의 융합을 통해 더욱 정교하고 포괄적인 화재 예방 시스템이 구축될 것으로 예상됩니다. 특히 5G 네트워크와 엣지 컴퓨팅 기술의 발전으로 실시간 처리 능력이 향상되면서 더욱 빠르고 정확한 화재 감지가 가능해질 전망입니다.
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