AI로 화재 연기 구분해 소방력 낭비 막는 센서
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국내 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 화재 오경보를 감소시킬 수 있는 화재감지 기술을 개발해 상용화를 앞두고 있다.
이강복 ETRI 국방안전지능화연구실장은 "본 기술이 상용화되면 비화재로 인한 오경보 출동이 크게 줄어들어 연간 200억 원에 달하는 소방 출동 관련 비용 및 소방력 낭비를 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.
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국내 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 화재 오경보를 감소시킬 수 있는 화재감지 기술을 개발해 상용화를 앞두고 있다. 화재가 아닐 때 경보가 작동하는 비화재보로 인한 소방력 낭비 등 사회적 비용을 최대 연 200억원까지 아낄 수 있을 것으로 기대된다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 국방안전융합연구본부 연구팀이 빛의 파장에 따라 달라지는 입자의 산란도를 측정해 화재 연기와 화재와 관련 없이 공기 중에 떠 있는 작은 입자들인 에어로졸을 구분하는 AI 센서를 개발했다고 23일 밝혔다.
기존 광전식 화재 감지기는 감지기 내부에 적외선 광원과 빛을 감지하는 포토다이오드를 배치한다. 포토다이오드는 빛을 전기 신호로 변환하는 반도체 부품이다. 감지기 내부에 연기 속 작은 입자가 유입되면 빛이 입자와 부딪쳐 흩어지는 산란광이 생성된다. 포토다이오드가 포착한 산란광이 일정 수준 이상인 경우 화재 경보가 울리는 방식이다.
감지기 내부에는 일상에서 쉽게 발생하는 먼지, 습기, 조리·담배 연기 등 다양한 에어로졸이 유입된다. 감지기가 이를 구분하지 못해 비화재보가 자주 발생하는 문제가 있다. 소방청에 따르면 2021년부터 2022년 7월까지 화재경보로 인한 출동은 모두 25만8220건에 달하며 이중 오작동에 의한 경보 발동이 96.6%를 차지했다.
연구팀은 다양한 에어로졸 입자에 여러 파장의 빛을 투사해 각각의 산란도를 측정하고 데이터를 모았다. 이후 AI에 수집한 데이터를 학습시켜 특정 에어로졸 입자의 고유한 산란 특성을 파악할 수 있는 센서를 개발했다. 에어로졸이 화재 때문에 생겼는지 판단할 수 있어 비화재보를 막을 수 있다.
AI 화재감지 센서는 공기흡입형 감지기에 우선 적용될 계획이다. 공기흡입형 감지기는 광전식 감지기와 유사하게 팬(fan)으로 공기를 흡입해 연기를 감지한다. 주로 반도체 공장 클린룸이나 서버실 같은 장소에서 제한적으로 활용된다.
연구팀은 "공기흡입형 감지기는 대부분 해외에서 수입된 고가 제품"이라며 "본 기술이 적용된 국산 제품이 출시될 경우 국내외 화재 감지기 시장에서 높은 경쟁력을 가질 것으로 전망된다"고 설명했다.
이강복 ETRI 국방안전지능화연구실장은 "본 기술이 상용화되면 비화재로 인한 오경보 출동이 크게 줄어들어 연간 200억 원에 달하는 소방 출동 관련 비용 및 소방력 낭비를 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.
[이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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