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기존의 화재 감지 시스템은 연기 감지센서와 열 감지센서, 화염 감지 센서 등을 사용합니다. 연기 감지센서의 경우 통풍이 잘 되는 환경이나 야외 등 공기의 확산으로 인해 연기가 센서에 감지되지 않을 수 있습니다. 특히 넓은 공간이나 개방된 장소에서 심각한 문제가 됩니다.
열 감지센서는 감지기의 주변이 이미 온도가 높아진 후에야 작동하기 때문에 화재가 어느 정도 확산된 이후에 감지가 이루어진다는 치명적인 단점이 있습니다. 불꽃 감지센서는 자외선 감지방법을 사용하는 경우 연기나 기타 부유물에 의해서 자외선이 흡수되어 감도가 떨어집니다. 용접 불빛에도 반응하는 등 오감지의 가능성이 높다는 점도 문제입니다.
딥러닝 기반 인공지능은 불꽃이나 연기 이미지를 학습하는 방법으로 동작할 수 있습니다. 데이터베이스에 다량의 불꽃 이미지 및 연기 이미지를 저장하면, 영상판독 시스템의 딥러닝 기반 인공지능은 이 데이터베이스에 저장된 이미지들을 통하여 불꽃 및 연기를 인식하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
딥러닝 기반 인공지능이 많은 학습을 할수록 화재 상황에 대한 인식의 정확도 및 신뢰도가 높아집니다. 최종적으로는 별도의 관리자가 관리하지 않고 무인으로 조기 화재감지 및 경보가 가능해집니다. CCTV를 활용하여 화재를 감지하는 기술이 적용되고 있으며, 건물 내의 다수 CCTV 각각에 객체인식과 불꽃인식, 연기인식 중 적어도 하나의 기능을 할당합니다.
딥러닝 알고리즘이 연기의 색상과 농도, 확산 패턴을 종합 분석합니다. 연기 감지 인공지능 CCTV 시스템은 딥러닝 기반의 행동 인식 모델이 연속된 프레임을 분석하여 불꽃과 연기 같은 화재 요소를 실시간으로 감지합니다. 화재가 본격적으로 확산되기 전 초기 단계에서 신속한 대응을 가능하게 하여 인명 피해와 재산 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는 방법입니다. 비디오 프레임에서 화재의심지역 또는 비화재 객체를 감지합니다. 이 과정은 초기 화재의 미세한 불꽃까지 정밀하게 감지하여 조기 경보를 가능하게 합니다.
Faster R-CNN은 CNN 추출기와 분류기가 있는 경계박스로 구성되어 있습니다. 비화재에 관한 정보는 하나의 경계박스로 정보를 인식합니다. 이러한 공간설정을 통해 화염과 연기 그리고 불 이외의 물체를 포함하여 다양한 공간적 특성을 인식할 수 있습니다. 단기영상으로 판독하여도 정확도가 최대 97.92%까지 높아집니다.
실시간 모니터링을 통해 연기 감지 시 SMS와 이메일, 대시보드 등 다양한 채널을 통해 담당자에게 알림을 제공하는 시스템 구축이 가능합니다. 연기의 방향과 각도로 추정하여 화재의 발화 위치에 대한 위도와 경도 GPS 좌표를 제공할 수 있습니다. 적외선 카메라에 적용 시 야간에도 연기를 감지할 수 있어 24시간 감시 체계를 구축합니다.
감지 건에 대한 상세 정보 확인 및 지속적인 인공지능 학습을 위해 실제 화재 여부를 기록합니다. 이벤트 발생시점의 모든 정보를 상세하게 제공하고 주요 지표를 대시보드를 통해 확인할 수 있습니다. 기존 시스템에서 사고 발생 후 관제센터가 영상을 수동으로 분석해 조치를 취하는 과정을 대폭 단축시켰습니다.
비전 센서 또는 적외선 카메라는 영상 내 불꽃 또는 연기 형태를 인식합니다. 온도 센서 및 열화상 카메라는 이상 온도 상승 여부를 감지합니다. 인공지능 분석 엔진은 위 신호들을 실시간으로 분석하고 판단하여 종합적인 화재 위험 평가를 수행합니다.
이렇게 연결된 인공지능 화재 감지 시스템은 24시간 무인 모니터링이 가능합니다. 경고 발생 시 SMS와 앱 알림, 관제센터 연결까지 자동 대응이 이루어집니다. 기존 방식에서는 주로 열감지기나 연기감지기를 점 단위로 설치해 정해진 범위 내 위협만 잡아낼 수 있었으나, 인공지능 화재 감지는 넓은 공간을 커버하면서 패턴 변화까지 포착합니다.
화재 발생 전에 발생되는 연기를 촬영한 동영상으로부터 화재 발생을 사전 예측하여 알림하는 인공지능 기술 개발을 위한 화재 발생 예측 학습용 데이터 구축이 진행되고 있습니다. 산업시설과 일반가정, 자연환경 등 화재위험이 높은 곳에 선제적인 화재감지 솔루션이 필요합니다.
화재위험지역에서 연기발생을 감지하고 화재신호를 신속히 전파하는 기술 개발이 필요합니다. 다양한 환경의 연기영상을 활용해 수준 높은 인공지능 응용서비스 개발이 가능합니다. 객체와 불꽃, 연기 카테고리로 분류되는 샘플 이미지를 통해 기계학습을 수행합니다. 이 과정에서 화재 관련 부족한 데이터 등은 생성형 인공지능 기능을 활용해 합성할 수 있습니다.
연기 또는 증기와 화염 부분의 변화를 관찰하는 기술이 적용됩니다. Faster R-CNN은 종종 진짜 연기와 증기를 혼동할 수 있습니다. 화염으로 불이 시작되지만 물을 부어 불을 끄는 경우 시간이 지남에 따라 증기가 증가하기 시작합니다.
비디오 시퀀스의 샘플 프레임을 분석하고, 화염과 연기 영역의 변화와 시간의 경과에 따른 최종 결정을 나타냅니다. 일출 동영상의 경우 Faster R-CNN이 화염 물체를 잘못 감지하고 화염 면적이 증가하더라도 최종 결정은 비화재로 인식될 수 있습니다. 이러한 시간 기반 분석은 오탐지를 크게 줄이는 데 기여합니다.
건물에 설치된 다수 CCTV들 각각에 서로 다른 기능을 할당하고, 수신된 CCTV영상으로부터 학습된 모델에 기초하여 화재 여부를 신속하게 판단할 수 있습니다. 화재 발생시 빠른 상황 파악과 안전 대피를 지원합니다. CCD카메라를 설치하면 실시간 감지가 가능하고 화재 발생이 확인되면 즉시 경고할 수 있어 초기 화재 진압에 기여할 수 있습니다.
화재감지기를 설치하기 어려운 곳에서도 무선통신이 가능한 초소형 CCD카메라를 이용하여 감시할 수 있습니다. 1대 카메라가 넓은 면적을 커버할 수 있어 효율적인 모니터링이 가능합니다. CCTV로 촬영한 영상에서 위험지역 내 비인가 작업자를 구분해 관리자에게 알람을 보내고, 연기와 불꽃 같은 화재요소를 감시해 경보를 울립니다.
기존 화재경보시스템은 화재가 아닌 경우에도 오동작하는 문제가 많이 발생하였습니다. 인공지능 기반 시스템은 실시간 영상 처리와 온도 데이터 분석을 통해 초기 징후를 포착하기 때문에 빠르게 경고를 보낼 수 있습니다. 연기나 불꽃 발생 직후 바로 알림이 가능하고 오탐율을 감소시킵니다.
지능형 CCTV의 활용 영역이 확대되면서 이에 대한 성능을 세밀하게 평가하는 분류체계가 필요해졌습니다. 한국인터넷진흥원은 배회와 침입, 침투, 유기, 싸움, 쓰러짐, 방화, 익수자, 화재 등 다양한 항목에 대해 지능형 CCTV 성능 시험과 인증을 실시하고 있습니다.
지방자치단체들은 공원과 등산로 등 지역 전역에 설치된 CCTV를 인공지능 기반 지능형 CCTV로 전환할 계획입니다. 지능형 CCTV 설치가 의무화되는 추세이며, 주요 행사가 열리는 지역을 중심으로 상당한 예산을 확보해 지능형 CCTV를 확충할 계획입니다. 기존의 화재 감지 시스템은 연기나 열을 감지하는 센서에 의존했지만 인공지능 CCTV는 영상 분석을 활용해 훨씬 넓은 범위를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
연기 감지 인공지능 CCTV 시스템의 활용 분야는 단순한 화재 예방을 넘어 다양한 산업 영역으로 확장되고 있습니다. 건설 현장에서는 중점 위험 요소 작업이나 안전 사각지대를 실시간 모니터링하고 인공지능 기술을 활용해 자동화된 위험 검지와 전파 기능을 제공합니다.
지능형 CCTV로 작업장 실시간 감시를 하고 작업장 내 침범 및 비정상 주행 차량을 검지하여 근로자의 대피 골든 타임을 확보합니다. 작업장 후방 운전자의 안전 운전을 유도합니다. 전기차 충전 주차 구역처럼 특수한 화재 위험이 있는 공간에서도 적용되고 있습니다.
자동 알림 및 경보 시스템 연동으로 관제센터와 관리자에게 즉각 전송됩니다. 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음 학습된 인공신경망을 활용하는 방식으로 네트워크 환경의 제약을 보완하고 있습니다. 인공지능를 활용한 시스템은 연기의 성질을 정밀하게 분석하여 더욱 정확한 감지를 가능하게 합니다.
스마트 홈 기술과 연계된 화재 감지 시스템은 실시간 경고를 제공하여 즉각적인 대응을 가능하게 합니다. 스마트폰이나 다른 스마트 디바이스를 통해 알림을 받을 수 있어, 집을 비웠을 때도 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 화재 발생 시 자동으로 소방서에 연락하는 기능까지 갖추고 있어 인명과 재산 손실을 최소화합니다.
글로벌 인공지능 CCTV 시장 규모가 2023년부터 2031년까지 연평균 15.1%의 성장률을 기록할 전망입니다. 인공지능 기반 시스템은 연기와 화재의 초기 징후를 더 빠르게 감지하여 사용자가 보다 신속하게 대처할 수 있도록 돕습니다. 특히 큰 규모의 건물이나 복잡한 설비가 많은 장소에서 그 효과가 극대화됩니다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 이제는 단일 원인만 보는 것이 아니라 복합적인 상황 판단이 가능해졌습니다. 따라서 더욱 신뢰도 높은 화재 감지 시스템 구현이 가능하며, 궁극적으로 사람 목숨을 지키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술은 단순한 경고 수준을 넘어선 예방적 조치를 가능하게 합니다.
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