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화재 신고 접수부터 소방차 출동까지 평균 5분이 걸리지만, 화재는 3분 안에 치명적 단계로 확산됩니다. 골든타임을 확보하는 것이 생명을 구하는 열쇠인 상황에서, CCTV 연동 화재 모니터링 시스템이 떠오르고 있습니다.
CCTV 연동 화재 모니터링 시스템은 기존에 설치된 CCTV 카메라에 AI 영상분석 기술을 결합하여 실시간으로 화재 징후를 감지하고 모니터링하는 시스템입니다. 별도의 대규모 하드웨어 변경 없이 기존 CCTV 네트워크를 활용하여 인공지능 기반의 화재 감지 기능을 추가할 수 있어 경제적이면서도 효과적입니다.
기존의 화재 감지 시스템은 물리적 센서에 의존하기 때문에 환경 변화에 취약할 수 있습니다. 연기감지기는 요리 연기나 담배 연기에도 반응하고, 열감지기는 히터나 에어컨 때문에 잘못된 경보를 울리는 경우가 많습니다. 특히 먼지가 많은 산업 환경이나 습기가 높은 장소에서 오작동이 빈번하게 발생할 수 있습니다.
CCTV 연동 화재 모니터링 시스템은 시각적 데이터를 분석하여 외부 환경 요인에 덜 민감합니다. AI는 실시간으로 영상을 분석하여 연기나 불꽃의 패턴을 인식하고 초기 화재를 놓치지 않고 빠르게 대응할 수 있도록 합니다. 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘은 시간이 지날수록 더욱 정확하고 빠른 감지가 가능해집니다.
국내 AI 영상인식 기업인 알체라가 개발한 '파이어스카우트(FireScout)'는 CCTV 연동 화재 모니터링 시스템의 대표적인 성공 사례입니다. 파이어스카우트는 AI 기술을 기반으로 CCTV 영상을 분석해 연기를 조기에 감지하는 솔루션으로, 실시간 탐지를 통해 화재를 신속히 인지하고 관제센터와 담당자에게 알림을 전송합니다.
알체라는 미국과 호주 시장에서 CCTV 기반 화재 감지 시스템을 성공적으로 도입하여 경쟁력을 입증하고 있습니다. 특히 호주에서는 산불 위험이 가장 높은 지역 중 하나인 뉴사우스웨일스(NSW)와 ACT 지역에서 파이어스카우트가 운영되고 있으며, 2025년 연말까지 감시 카메라를 50대로 확대할 계획입니다.
연기의 방향과 각도로 추정하여 화재의 발화 위치에 대한 위/경도 GPS 좌표를 제공하며, IR 카메라에 적용 시 야간에도 연기를 정확하게 감지할 수 있습니다.
CCTV 연동 화재 모니터링 시스템의 가장 큰 장점은 설치의 용이성입니다. 기존 인프라를 그대로 활용할 수 있어 별도의 복잡한 설치 과정 없이도 빠르게 운영에 돌입할 수 있습니다.
CJ대한통운은 곤지암 메가허브터미널에 지능형 CCTV를 설치해 작업자 안전 확보에 나섰습니다. 도입된 지능형 CCTV는 최대 4K 해상도의 고화질은 물론 적외선 기능으로 야간에도 30m 떨어진 곳의 사물을 인식할 수 있습니다.
10신분증 본인인증는 AI와 빅데이터 기술을 바탕으로 지능형 화재예방 서비스인 '세이프메이트'를 선보였습니다. 세이프메이트는 소방청 서버와 연동해 GPS를 통해 화재 발생장소까지 최적의 경로를 인근 소방서에 전달해 빠른 출동을 돕습니다.
마크애니는 한국인터넷진흥원(KISA)의 지능형 CCTV 시범사업을 통해 강원도 고성군에 화재 대응 지능형 CCTV 구축 시범사업을 진행하고 있습니다. 대형산불 등 재난 예방을 위한 AI 기반 선별관제 시스템으로 활용되고 있습니다.
과학기술정보통신부는 지능형 CCTV 등 물리보안 산업을 차세대 성장산업으로 육성한다고 발표했습니다. 국산화한 CCTV용 시스템온칩(SoC) 보급을 10개사에서 40개사로 확대할 계획이며, 2025년 2분기에는 2세대 SoC 양산이 예정되어 있습니다.
행정안전부는 지자체에서 지능형 관제 활용률이 높은 6개 재난 분야를 기본 유형으로 선정하고 제조사별로 다른 관제기술 등을 표준화하기 위한 R&D를 2024년 8월부터 추진했습니다. 서울 서대문구와 광진구, 경기 파주시, 대구 군위군 등 각 지자체별 특성에 맞는 지능형 CCTV 시스템이 도입되고 있습니다.
'지능형 CCTV 성능시험 인증제도'를 통해 국내 업체 경쟁력을 입증하고 있습니다. 배회·침입·유기·쓰러짐·싸움·방화·마케팅·악수자·실종자·화재 등을 평가해 90% 이상 성능이 나와야 인증서를 발급합니다.
CCTV 연동 화재 모니터링 시스템의 또 다른 장점은 경제적 효율성입니다. 기존에 설치된 CCTV 인프라를 그대로 활용할 수 있어 초기 투자 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 별도의 화재 감지 센서나 전용 장비를 추가로 설치할 필요 없이 소프트웨어만 업그레이드하면 되기 때문입니다.
인력 운영비 절감 효과도 상당합니다. AI가 24시간 무인으로 모니터링을 수행하기 때문에 상시 관리인이 필요하지 않습니다. 모바일 알람을 통해 국내외 어디서나 24시간 화재 감시가 가능해 관리 효율성이 크게 향상됩니다.
무엇보다 화재로 인한 피해 비용을 생각하면 예방 투자의 가치는 더욱 명확해집니다. 2024년 인천 청라 아파트 지하주차장 화재에서는 880대의 차량이 피해를 입고 20여 명의 인명 피해가 발생했습니다. 이런 대형 화재 사고를 사전에 예방할 수 있다면 CCTV 연동 화재 모니터링 시스템의 투자 효과는 그 어떤 시스템보다 크다고 할 수 있습니다.
과학기술정보통신부는 '물리보안 통합 플랫폼 운영체계' 개발을 추진하고 있으며, 2025년 관련 연구개발 과제로 위변조 방지 원본 입증을 위한 영상 전주기 무결성 검증 기술과 온디바이스 자율 보호가 내재화된 개방형 영상 보안 플랫폼 기술 개발을 진행하고 있습니다.
마크애니 선별관제 시스템은 5G 이동통신망을 이용하는 모빌리티 CCTV와도 연동할 수 있다는 특징을 가지고 있어, 향후 이동성과 확장성이 크게 향상될 것으로 예상됩니다.
CCTV 연동 화재 모니터링 시스템은 AI 기술의 고도화로 더욱 정교한 감지가 가능해질 전망입니다. AI는 실시간 데이터 처리를 통해 화재의 징후를 더욱 빠르고 정확하게 포착할 수 있게 됩니다. 기존 시스템의 한계를 극복하고 화재 예방의 지평을 열어주는 기술로 자리잡고 있습니다.
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