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지하 공간은 화재 발생 시 가장 위험한 환경 중 하나입니다. 지상과 달리 자연 환기가 어렵고 연기와 유독가스가 빠르게 확산되며 대피로가 제한적이라는 치명적 약점을 가지고 있습니다. 연기는 상승하는 특성상 계단을 통해 상층부로 빠르게 확산되어 건물 전체를 위험에 빠뜨릴 수 있어 지하 공간에서의 화재 조기 감지는 생명과 직결되는 중요한 기술입니다.
지하주차장, 지하상가, 지하철역, 지하 공동구 등 다양한 지하 시설물의 증가와 함께 이러한 공간에서의 안전 확보가 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 기계 환기에 의존하는 지하공간에서는 환기구 위치와 송풍 방향에 따라 연기 확산 경로가 예측하기 어렵게 변하며 화재로 인해 시스템이 정지하면 연기는 무작위로 확산되는 특성을 보입니다.
기존 지하 공간에 설치된 화재 감지 시스템은 주로 열감지기나 연기감지기를 중심으로 구성되어 왔습니다. 하지만 이러한 시스템들은 실제 화재가 발생한 후에야 반응하는 사후 대응적 특성을 가지고 있어 지하 공간의 빠른 연기 확산 속도에 대응하기에는 한계가 있었습니다.
▲ 기존 연기감지기나 열감지기의 오경보율은 상당히 높은 수준으로 소방력 낭비의 원인이 되었습니다.
▲ 화재 발생 후 최초 5분을 골든타임이라고 부르는 이유는 이 시간이 지나면 피해가 급격히 늘어나기 때문입니다.
▲ 지하 공간의 복잡한 환기 패턴과 온도 분포 특성으로 인해 일반적인 화재 감지 시스템만으로는 충분한 안전을 보장하기 어려운 상황입니다.
또한 일상생활에서 발생하는 먼지와 습기, 조리로 인한 연기 등이 모두 유입될 수 있어 비화재경보가 자주 발생하는 문제점도 있었습니다. 이러한 오경보는 관리자의 신뢰도를 떨어뜨리고 실제 화재 상황에서 적절한 대응을 지연시킬 수 있는 위험성을 내포하고 있습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능과 첨단 센서 기술을 결합한 지능형 화재 조기 감지 기술이 개발되고 있습니다. 한국표준과학연구원과 한선에스티가 공동 개발한 지능형 화재감지기는 화재 극초기 단계에서 화재를 인식해 자체경보와 스마트폰 앱을 통해 알려주는 기능을 제공합니다.
이 시스템은 발화 초기 단계에서 화재를 감지할 수 있는 성능을 보여주며, 기존 화재감지기의 오경보율과 비교해 현저히 낮은 수준의 신뢰성을 확보했습니다. 불꽃의 위치 좌표를 확인할 수 있어 소화장치를 연동할 경우 국소 공간의 자동소화도 가능한 특징을 가지고 있습니다.
최근 주목받고 있는 것은 다양한 센서를 융합한 복합 감지 시스템입니다. 온도, 습도, 가스, 영상, 음향 등 다각도 정보를 종합적으로 분석하여 화재 위험을 조기에 탐지하는 지능형 시스템이 구축되고 있습니다.
한국전자통신연구원에서 개발한 비화재보 방지용 AI 센서는 빛의 파장에 따라 달라지는 입자 산란도를 측정하여 화재에 의한 연기와 비화재성 에어로졸 입자를 구분하는 기술을 적용했습니다. 다양한 빛의 파장을 이용해 에어로졸 입자마다 고유한 산란 특성을 측정하고, 이를 기반으로 화재 여부를 정확히 판단할 수 있도록 구현했습니다.
지하 공간의 독특한 환경적 특성을 고려한 맞춤형 감지 기술 개발도 활발히 진행되고 있습니다. 지하공간은 연중 온도 변화가 적어 평상시 일정한 온도를 유지하지만, 계절별로 국소적인 온도 차이가 발생할 수 있어 이를 고려한 감지 알고리즘이 필요합니다.
특히 전기차 보급 확산에 따른 지하주차장의 배터리 화재 특성을 고려한 감지 기술이 개발되고 있습니다. 전기차 배터리 화재는 온도와 가스 성분을 동시에 모니터링하는 복합 감지 시스템이 필요하며, 차량 하부에서 발생하는 미세한 스파크나 연기 패턴을 실시간으로 분석해 전기차와 내연기관차의 화재를 구분 감지할 수 있는 기술이 적용되고 있습니다.
지하 공간 화재 조기 감지 기술은 디지털 트윈과 IoT 기술과의 융합을 통해 더욱 고도화되고 있습니다. 지하 공동구의 디지털 트윈화를 통해 재난 예측, 예방, 대응 및 복구를 실감적으로 지원하기 위한 실시간 공간정보 생성 및 갱신 기술이 개발되고 있습니다.
▲ 3D 스캐닝, IoT 센서, 모바일 매핑 시스템을 활용해 지하 시설물의 변화를 실시간 감지
▲ 클라우드 기반 플랫폼으로 데이터를 자동 업데이트하여 정확한 공간정보를 유지하는 기술이 적용
▲ 이동형 지능 시스템 탑재 기반 복합형상이상 감지 센서 기술로 저조도/열영상 센서, 침수센서 등을 통합 운영
이러한 시스템은 화재·재난 시 다중 센서 수집 정보를 활용하여 탈출 유도·구호를 위해 정확한 요구조자의 이동 경로 감시 및 탈출 경로 안내가 가능한 특징을 가지고 있습니다.
CCTV 영상을 활용한 AI 기반 화재 감지 기술도 지하 공간에 특화된 형태로 발전하고 있습니다. 기존 CCTV 인프라를 활용하여 별도의 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업그레이드만으로 지능형 화재 감지 시스템으로 전환할 수 있어 경제성과 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.
YOLO 알고리즘과 같은 딥러닝 기술이 활용되어 이미지를 일정한 영역으로 나누고 영역마다 화재 객체가 있을 확률에 대한 가중치를 부여하는 방식으로 정확도를 높이고 있습니다. 불꽃의 경우 색상 스펙트럼과 깜빡이는 패턴을 분석하여 실제 화재와 기타 광원을 구별하는 기술이 적용되고 있습니다.
지하 공간 화재 조기 감지 기술은 단순한 감지에서 그치지 않고 실시간 대응 체계와 연계된 통합 관리 시스템으로 발전하고 있습니다. 감지된 화재 정보는 즉시 관제센터로 전송되어 담당자가 실시간으로 대응할 수 있도록 지원하며 자동 소화 시스템과의 연동을 통해 신속한 초기 대응이 가능합니다.
스마트폰 앱을 통한 실시간 알림 기능과 함께 화재 발생 위치의 GPS 좌표 정보를 제공하여 정확한 위치 파악이 가능하며, 119 신고 자동 연계 기능을 통해 골든타임 확보에 기여하고 있습니다. 또한 다중 지역 모니터링을 위한 맞춤형 대시보드가 제공되어 여러 지하 공간을 효율적으로 관리할 수 있는 체계가 구축되고 있습니다.
지하 공간 화재 조기 감지 기술은 앞으로 더욱 정밀하고 지능적인 방향으로 발전할 것으로 전망됩니다. 다양한 공간에서 스스로 학습하고 판정할 수 있는 인공지능 화재감지기 개발이 진행되고 있으며, 머신러닝을 통해 축적된 화재 패턴 데이터는 오경보를 줄이면서도 감지 정확도를 높이는 효과를 보여주고 있습니다.
지하 공간의 특수성을 고려한 맞춤형 솔루션 개발이 가속화될 것으로 예상됩니다. 환기 시스템과의 연동, 대피 경로 최적화, 실시간 상황 분석을 통한 대응 전략 수립 등이 통합된 종합적인 안전 관리 시스템으로 진화할 것입니다.
또한 5G 통신 기술과의 결합을 통해 더욱 빠른 데이터 전송과 실시간 모니터링이 가능해질 것이며, 엣지 컴퓨팅 기술의 적용으로 현장에서의 즉각적인 판단과 대응이 가능한 시스템이 구축될 것으로 기대됩니다.
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