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행정안전부 국립과학수사연구원은 최근 AI 기술을 활용한 화재 원인 신속 감정 플랫폼 'ATRIP'을 전국 지방 경찰청에 배포하며 기존 3-4주 소요되던 감정 기간을 수 시간으로 단축했습니다. 화재 탐지 기술의 발전이 얼마나 중요한지 보여주는 사례입니다.
현재 화재 탐지 시장에서 가장 주목받고 있는 두 기술이 바로 AI 영상 분석과 열화상 카메라입니다. 각각 다른 방식으로 화재를 감지하고 상황에 따라 서로 다른 장단점을 보입니다.
AI 영상 분석 기반 화재 탐지 시스템은 기존 CCTV 영상에서 연기와 화염의 시각적 특징을 학습해 화재를 인식합니다. 딥러닝 기술을 통해 구름, 굴뚝 연기, 증기 등과 실제 화재 연기를 구분할 수 있으며, 시간적 변화까지 고려해 정확도를 높입니다.
AI 소프트웨어 기업 인텔리빅스는 비전 AI 기술을 활용한 CCTV 화재 감지 솔루션을 실제 현장에 적용하고 있으며 국내 AI 산불감지시장의 97%를 점유한 '파이어워처'는 과학기술정보통신부 지정 데이터 품질 Class A 등급을 획득했습니다.
열화상 카메라는 적외선 에너지를 감지해 온도 변화를 시각화하는 방식으로 작동합니다. 물체가 발산하는 열 신호를 포착해 화재 위험을 사전에 예측할 수 있습니다.
큐빅스의 지능형 열화상 화재감지시스템은 온도가 정상범위를 이탈할 시 즉시 열화상 영상을 캡처해 서버에 저장하고 관리자에게 전송하고 웰스테크의 AI 열화상 화재 감지기는 단계별 알람 발생과 함께 긴급상황 시 원격 전력차단 기능까지 제공합니다.
AI 영상 분석 시스템은 조명 조건이나 기상 상황에 영향을 받을 수 있으며, 연기와 유사한 현상(수증기, 먼지 등)으로 인한 오탐지 가능성이 있습니다. 또한 지속적인 학습 데이터 업데이트와 관리가 필요합니다.
열화상 카메라는 높은 장비 비용과 상대적으로 낮은 해상도가 단점입니다. 일반 카메라 대비 같은 해상도 기준으로 더 큰 센서가 필요하며, 정밀한 온도 측정을 위해서는 정기적인 보정과 유지보수가 필요합니다.
최근에는 두 기술의 장점을 결합한 융합형 시스템이 주목받고 있습니다. 알에프코리아의 '듀얼 열화상 산불 자동감지 시스템'은 열화상 카메라와 실화상 카메라를 함께 탑재해 7km 거리에서도 실제 화재를 감지할 수 있습니다.
웹게이트의 CCTV 일체형 화재감지 솔루션은 영상감시와 불꽃 감지를 동시에 수행하며, 스마트 NVR과의 연동으로 영상과 온도 정보를 분리 저장해 다양한 조건의 검색이 가능합니다.
이러한 융합 시스템들은 각 기술의 단점을 보완하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 화재 탐지 성능을 제공하고 있습니다.
AI 영상 분석과 열화상 카메라 중 어떤 기술이 우수한지는 적용 환경과 목적에 따라 달라집니다. 넓은 공간의 초기 화재 감지가 중요하고 비용 효율성을 고려해야 한다면 AI 영상 분석 시스템이 적합합니다. 반면 정밀한 온도 관리가 필요하고 극한 환경에서의 안정성이 중요하다면 열화상 카메라가 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 두 기술은 서로 경쟁하기보다 장점을 살린 융합형 솔루션이 화재 탐지 기술의 주류가 될 것으로 전망됩니다.
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