[공학저널 전찬민 기자] 화재안전시스템은 불꽃, 연기, 온도 등을 감지하는 화재감지기와 화재신호를 수신해 경보장치를 가동시키고 수신기가 화재발생과 화재발생위치를 표시하고 있다. 하지만, 감지기의 고장과 오작동에 의해 오경보가 발생하는 문제가 발생할 수 있어, 이러한 오류와 오작동을 최소화하기 위해 AI 기술을 기반으로 스마트 화재안전시스템이 진화하고 있다.
기존 화재안전시스템은 특히, 감지기 출력 값의 특정 임계 값 도달 여부를 기준으로 화재유무를 판단하고 있어 발화하기 시작해 화재 발생을 최종 판정할 때까지 화재 징후를 예측하지 못하기 때문에 화재 피해를 줄이기 위한 신속하고 능동적인 대응에는 한계가 있다.
이러한 기존의 화재안전시스템의 기술적 한계로 인한 화재 피해를 줄이기 위해 건축물 구조, 재질 등 건축물에 대한 정보와 매시간 측정하는 온·습도, 풍향, 풍속 등 기상정보 그리고 설치 위치별 화재감지기 출력 값을 대상으로 인공신경망을 구축하기 위한 통합형 학습 데이터 셋을 구축, 학습해 화재 예측모델 생성의 필요성이 강조되고 있는 상황이다.
또한, 건축물의 주거환경에서 발생 가능한 화재 발생 조건을 사전에 시뮬레이션해 학습모델을 생성한 후 실제 주거환경의 화재감지기 출력 값인 시계열 데이터를 실시간 분석하는 것은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 이를 통해 화재 발생, 확산 방향 예측, 화재감지기 고장 유무 등 데이터 분석·예측 기반 화재위험 정보 제공 서비스와 거주자 별 실시간 동적 피난경로정보 제공, 유관기관 안전 협력 대응 등 거주자 인명피해 저감 능동형 서비스가 가능해 질 것으로 예상된다.
이에 따라 국가R&D 사업인 국토교통부와 산업통상자원부가 공동으로 추진한 ‘AI 스마트하우징 플랫폼 및 서비스 기술개발’ 사업의 스마트 주거안전 서비스 기술 개발의 일환으로 신속하고 능동적인 대응을 위한 AI 기반 스마트 화재안전서비스 기술이 개발되고 있다.
AI 스마트 하우징 플랫폼 기반 화재안전서비스는 건축물 화재위험과 관련된 주요 정보를 실시간으로 수집해 화재감지기 고장 유무, 화재발생 위험 예측, 화재확산 방향 예측, 동적 피난경로정보 제공, 유관기관에 화재 발생, 성장 현황 등 신속한 안전 대응을 위한 정보 제공하는 것이 목표로 개발돼 실증을 진행하고 있다.
이 화재안전서비스는 비화재 시에 화재감지기에서 수집되는 시계열 데이터를 대상으로 사전 학습을 통해 만든 화재 예측모델과의 실시간 분석 과정을 통해 화재감지기 고장 여부 판정, 비화재보 저감 등 효율적인 화재설비 유지관리를 가능하게 한다. 또한, 화재 발생 시에는 거주자 재실 여부, 활동 또는 수면, 재실 위치 등의 정보를 비접촉 센서 RF 신호처리를 통해 분석하여 재실자 상황에 최적화된 화재 안전 정보를 제공하게 된다.
특히, AI 스마트하우징 플랫폼의 클라우드 AI 화재 예측, 판별, 확산 분석모듈의 결과를 참고해 거주자별 최적의 피난경로정보를 스마트폰을 통해 실시간으로 제공하고 공동구역의 방화문과 같은 화재 대응 주요 설비를 자동으로 제어하는 기술로 개발됐다.
화재 발생과 확산 경로 예측을 위해 건축물 3D 모델링 기반 공간 정보 연계형 데이터 분석 모델, 데이터 수집, 분석, 제어, 피난경로정보 생성·제공 기능을 갖춘 화재위험 분석과 안전 대응 클라우드 서비스 SaaS를 개발해 거주 위치가 분산된 주거 환경에도 효과적인 화재 안전 서비스 제공이 가능해졌다. 이 소프트웨어는 건축물 모델링은 물론 층별 세대 구성, 출입구, 방화문, 최적 피난경로정보 연산을 위한 노드-링크 설계가 가능하고 화재 안전 확보 목적의 다중 알고리즘이 동시에 수행될 수 있도록 개발됐다.
이번 개발사업의 기획부터 참여해 화재안전서비스 기술을 개발하고 있는 ㈜에이치브레인은 2015년 창업 후 자율주행차의 첨단운전자지원시스템(ADAS)에 활용되는 저전력·고속 AI 연산을 가능하게 하는 FPGA기반 AI 분석 모델 최적화 솔루션 기반으로 사업화를 진행해왔다. 에이치브레인의 자율주행차 ADAS AI 기술은 2019년 자율주행 START UP 투자연계 오디션에서 우수상을 수상하는 등 기술력을 인정받고 있다.
에이치브레인 조승표 대표이사(사진)는 “에이치브레인은 ADAS AI 기술을 사업화에 초점을 두고 있지만, 창업 이전부터 스마트 홈네트워크 시스템을 개발해 국내외 건설사에 2만여 세대를 공급해왔다”며 “이러한 경험을 바탕으로 창업 후 확보한 AI 데이터 분석기술을 공동주택의 거주자 화재안전서비스와 결합하는 사업화 모형을 기획하며 이번 개발 사업에 참여하게 됐다”고 말했다.
그는 이어 “기존 화재안전시스템의 안전 사각지대였던 화재 발생 사전 예측과 화재 발생 시 거주자 위치 맞춤형 실시간 최적 피난경로정보 제공 서비스, 소방 기관 신속 대응을 위한 화재 안전 정보 제공 등을 통해 재산과 인명피해를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
하지만, 정부에서 국가R&D를 통해 화재 예방과 대응을 위한 기술 개발 투자를 지속적으로 해왔음에도 여전히 물류창고, 공동주택, 초고층 건물 등에서 화재로 인한 인명 피해가 줄어들지 않는 실정이다. 에이치브레인 또한 이번 연구 과제를 수행해오면서 디지털 트윈 기반 화재 예측과 대응 기술을 보다 실세계의 환경과 부합하게 개발해야 할 필요성을 절감했다.
조 대표는 “이에 에이치브레인은 건축물 구조, 재질, 화재감지기 위치 등 정적 정보 이외에 시간과 기온, 풍향·풍속, 화재 성장 속도 등 동적 정보와 결합한 메타 데이터 기반 AI 화재 위험 분석과 예측 모델을 고도화하고 실제 주거 환경에 적용할 수 있는 bridge 기술 확보를 위한 연구개발을 지속할 계획”이라며 “이는 2015년 창업 당시 에이치브레인의 사업 비전인 기술개발을 통해 사고 위험으로부터 사람의 생명을 지키기 위해 모인 사람들이라는 사업 모토에 부합하는 것으로 앞으로도 기술개발에 최선을 다할 예정”이라고 말했다.
