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공동주택 지하주차장 화재 대응 시스템의 전위 부대는 충전 구역 전용 고해상도 열화상 카메라입니다. 일반적인 불꽃 감지기와 달리, 배터리 내부 온도 상승으로 인한 하부 프레임의 미세한 발열을 시각화하여 포착합니다. AI 알고리즘은 차량의 정상적인 운행 후 잔열과 화재 전조 현상인 이상 과열을 구분하며, 위험 징후 포착 즉시 관리사무소와 차주에게 경보를 발송하여 초기 확인 시간을 획기적으로 단축합니다.
주차장 내 설치된 CCTV망에 딥러닝 비전 기술을 결합하여 사각지대 없는 감시망을 구축합니다. 어두운 지하 환경에서도 자동차 전조등의 반사광과 실제 화염을 구별해내는 CNN(합성곱 신경망) 모델이 24시간 가동됩니다. 연기가 층을 이루며 천장으로 확산되는 거동을 계산하여, 연기 감지기가 작동하기 전 단계에서 발화 지점을 특정하고 정확한 사고 위치 정보를 방재실에 전달합니다.
리튬 이온 배터리가 열폭주하기 전 방출되는 특정 가스를 감지하는 나노 센서를 충전 구역 상단에 배치합니다. 연기나 열이 발생하기 전, 배터리 셀 팽창 시 발생하는 가스를 포착하여 '예비 경보'를 발령합니다. 이는 화재가 육안으로 확인되기 전 단계에서 전력을 차단하고 소방 시설 가동 준비를 마칠 수 있게 하여, 대형 화재로 번지는 것을 원천 봉쇄하는 결정적인 조기 경보 장치로 작동합니다.
기존 상부 스프링클러의 한계를 극복하기 위해 차량 하부에서 직접 물을 분사하거나 냉각하는 특화 설비를 통합합니다. 화재 감지 시 차량 바닥면으로 물을 집중 투하하여 배터리 열폭주 속도를 늦추고 주변 차량으로의 열 전이를 차단합니다. 또한, 대용량 주수가 가능한 전용 헤드를 배치하여 소방대 도착 전까지 화재 구역의 온도를 낮게 유지하는 냉각 방벽을 형성합니다.
지하주차장의 광활한 공간을 화재 시 즉각 격리할 수 있도록 AI 연동 방화 셔터를 촘촘히 배치합니다. 연기의 확산 경로를 예측하여 해당 경로 상의 셔터를 순차적으로 하강시킴으로써 연기가 계단실이나 엘리베이터 홀로 유입되는 것을 방지합니다. 이는 입주민들의 안전한 대피 경로를 확보함과 동시에 산소 공급을 제한하여 화재의 대형화를 막는 물리적 저지선 역할을 수행합니다.
주차장 전체를 가상 세계에 구현한 디지털 트윈 플랫폼을 통해 실시간 화재 상황을 가시화합니다. AI는 현재 적재된 차량 대수와 가연물 분포를 계산하여 5분 후의 화재 확산 범위를 예측하고, 최적의 대피 경로를 단지 내 월패드나 스마트폰 앱으로 전송합니다. 관리자는 시뮬레이션 결과를 토대로 소방대의 진입로를 안내하고, 유독가스 농도가 낮은 구역으로 대피를 유도하는 정교한 관제를 실시합니다.
지하주차장 방재망은 외부 해킹이나 내부의 악의적인 조작으로부터 철저히 보호되어야 합니다. 센서와 제어기 간의 모든 데이터 전송에 암호화 기술을 적용하고, 시스템 설정 변경 시 다중 인증(MFA)을 필수로 거치게 설계합니다. 공격자가 의도적으로 화재 경보를 차단하거나 소방 설비를 무력화하는 사이버 위협에 대비하여 보안 무결성을 확보하고 재난 시 시스템의 신뢰를 보장합니다.
전기차 화재의 장시간 진압 특성을 고려하여 대용량 소방 용수 저장조와 전용 펌프 시설을 확충합니다. 화재로 인해 상용 전원이 차단되더라도 비상 발전기가 소방 펌프와 AI 감시 시스템에 전력을 우선 공급하도록 우선순위 제어 로직을 적용합니다. 이는 극한 상황에서도 감시와 진압 기능이 중단되지 않도록 하여 화재가 진압될 때까지 대응 체계의 가용성을 유지하는 토대가 됩니다.
최종적으로 공동주택 지하주차장 화재 대응 시스템은 실제 훈련 데이터와 오작동 이력을 자양분 삼아 스스로 고도화되는 선순환 구조를 완성합니다. 각 사고 사례를 분석하여 센서 배치와 알고리즘 가중치를 보정하고, 이를 전사적인 안전 관리 표준으로 업데이트합니다.
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