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최근 조사에 따르면 글로벌 AI CCTV 시장 규모가 2023년부터 2031년까지 연평균 15.1%의 성장률을 기록할 전망입니다. 이 중에서도 화재 감지 기능을 갖춘 연기 감지 AI CCTV 시스템이 산업 현장과 공공시설의 안전 관리 분야에서 관심을 받고 있습니다. 기존 CCTV가 사후 분석용이었다면 AI 기술을 탑재한 연기 감지 시스템은 화재 위험을 실시간으로 감지하여 골든타임을 확보하는 예방형 안전 솔루션으로 진화하고 있습니다.
연기 감지 AI CCTV 시스템은 딥러닝 기반의 행동 인식 모델이 연속된 프레임을 분석하여 불꽃과 연기 같은 화재 요소를 실시간으로 감지합니다. 한국딥러닝이 개발한 지능형 CCTV 시스템의 경우 기존 시스템에서 사고 발생 후 관제센터가 영상을 수동으로 분석해 조치를 취하는 과정을 대폭 단축시켰습니다.
AI 모델 도입 후 이상 이벤트를 탐지하고 관제센터에 자동으로 알림을 전송하여 대응 시간을 크게 줄이면서 골든타임 확보에 크게 기여하고 있습니다. 화재가 본격적으로 확산되기 전 초기 단계에서 신속한 대응을 가능하게 하여 인명 피해와 재산 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
① 실시간 연기 패턴 분석: 딥러닝 알고리즘이 연기의 색상, 농도, 확산 패턴을 종합 분석
② 불꽃 형태 인식: 초기 화재의 미세한 불꽃까지 정밀하게 감지하여 조기 경보
③ 환경 변수 고려: 바람, 조명 변화 등 외부 요인을 구분하여 오탐지 최소화
④ 자동 알림 전송: 119 상황실과 관제센터에 동시 전송으로 즉각 대응 체계 구축
AI가 대부분의 이벤트를 자동으로 감지하여 관제 요원이 수동으로 모니터링해야 할 화면 수를 크게 줄였습니다. 반복적인 단순 작업에서 벗어난 관제 요원은 이제 출동 지휘, 사건 판단 등 고도화된 업무에 집중할 수 있게 되어 관제 효율을 크게 개선하는 것입니다.
국내 운송기업 CJ대한통운은 곤지암 메가허브터미널에 지능형 CCTV를 설치하여 작업자 안전 확보에 나섰습니다. 이곳에 도입된 지능형 CCTV는 고화질 영상은 물론 적외선 기능으로 야간에도 원거리 사물을 인식할 수 있습니다. 불꽃과 연기 같은 화재 요소를 인식해 자동 경고 방송을 보내며, 작업자가 쓰러져 있는 경우에도 자동으로 위험을 감지해 신속한 대응을 돕고 있습니다.
포스코ICT는 포스코와 협업하여 스마트 CCTV를 개발하고 제철소 현장에 적용을 추진하고 있습니다. CCTV로 촬영한 영상에서 고압 전기실 등 위험지역 내 비인가 작업자를 구분해 관리자에게 알람을 보내며, 연기와 불꽃 같은 화재요소를 감시해 경보를 울리는 등 다양한 스마트 CCTV 기능을 구현하고 있습니다.
서울시는 2026년까지 공원과 등산로 등 서울 전역에 설치된 CCTV를 AI 기반 지능형 CCTV로 전환할 계획입니다. 현재 서울시와 산하기관, 자치구 등이 대규모 CCTV를 운영 중이며, 이 중 상당 부분이 시설 안전 및 화재 예방용입니다.
서울 시내 지능형 CCTV 비율이 지속적으로 증가하고 있으며, 2026년까지 100% 전환을 목표로 추진 중입니다. 인천광역시도 2025년부터 지능형 CCTV 설치를 의무화했으며, 경상북도는 APEC이 열리는 경주를 중심으로 상당한 예산을 확보해 지능형 CCTV를 확충할 계획입니다.
기존의 화재 감지 시스템은 연기나 열을 감지하는 센서에 의존했지만 AI CCTV는 영상 분석을 활용해 훨씬 넓은 범위를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 야외나 대형 공간에서는 기존 센서의 한계가 명확했지만, AI 카메라는 거리와 공간의 제약 없이 화재 징후를 포착할 수 있습니다.
한국인터넷진흥원은 지능형 CCTV의 활용 영역이 확대되면서 이에 대한 성능을 세밀하게 평가하는 분류체계의 필요성을 인지하고 지능형 CCTV 성능시험 인증 분야를 개편했습니다. 배회, 침입, 침투, 유기, 싸움, 쓰러짐, 방화, 익수자, 화재 등 다양한 항목에 대해 지능형 CCTV 성능 시험과 인증을 실시하고 있습니다.
연기 감지 AI CCTV 시스템의 활용 분야는 단순한 화재 예방을 넘어 다양한 산업 영역으로 확장되고 있습니다. 건설 현장에서는 중점 위험 요소 작업이나 안전 사각지대를 실시간 모니터링하며 AI 기술을 활용해 자동화된 위험 검지와 전파 기능을 제공합니다.
지능형 CCTV로 작업장 실시간 감시를 하며 작업장 내 침범 및 비정상 주행 차량을 검지하여 근로자의 대피 골든 타임을 확보하고 작업장 후방 운전자의 안전 운전을 유도합니다. 또한 산업 현장에서 안전모를 착용하지 않은 작업자에게 안전모 착용을 지시하고, 위험한 장소에 위치한 근무자에게 위험지역임을 안내해 이동을 요청하는 등으로도 활용되고 있습니다.
AI 기반 연기 감지 기술은 엣지 컴퓨팅과 클라우드 스토리지, 이미지 인식 알고리즘의 기술 성장과 융합으로 정확도와 신뢰도를 지속적으로 향상시키고 있습니다. 이상탐지 모델이 NVR이나 CCTV 내부 보드에서 동작할 수 있도록 경량화를 진행하여 지연 시간을 줄이고 실시간성을 극대화하고 있습니다.
기계학습과 딥러닝 기법을 조합해 영상 속 물체간 상호작용을 분석하고 안전사고 징후를 예측하는 기술도 발전하고 있습니다. 사람이 싸움을 시작하거나 쓰러지는 순간을 실시간으로 포착하고, 군중이 갑자기 몰리거나 침수가 진행되는 상황을 정교하게 인식할 수 있는 수준까지 발전했습니다.
라벨링된 CCTV 데이터는 향후 추가 AI 모델 업그레이드나 타 지자체 확장에 활용 가능한 데이터 자산으로 전환되고 있습니다. 스마트 태깅 기술을 활용해 라벨링 비용을 크게 절감했으며, 데이터가 축적될수록 AI 모델의 정확도와 안정성이 꾸준히 개선될 것으로 기대됩니다.
AI-Hub에서 제공하는 공공 보안용 CCTV 이상행동 데이터셋에는 다양한 이상행동에 대한 대용량 비디오 데이터가 구축되어 있으며, 이러한 한국형 CCTV 영상 데이터는 실제 지자체 CCTV 환경과 유사한 데이터로 AI 학습의 정확도를 높이는데 기여하고 있습니다.
정부는 '범정부 국가안전 시스템 개편 종합대책'의 주요 솔루션으로 '지능형 CCTV'를 주목하고 있습니다. 범죄 예방 등 다른 목적으로 설치된 CCTV를 재난안전관리라는 공동의 목적으로 활용하고, 기존 육안 관제의 한계를 보완하며 발전된 기술을 접목한 지능형 관제로 전환한다는 두 가지 정책 목표를 설정했습니다.
많은 AI 비전 업체가 높은 정확도로 대상을 탐지하고 오판은 줄이고 싶어하지만, 현재 AI 기술은 예민하게 이상 상황을 감지할수록 이에 따른 오판도 증가하기 마련입니다. 이를 극복할 수 있는 기술 개발에 많은 기업과 연구자가 집중하고 있으며, 앞으로 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 연기 감지 시스템이 개발될 것으로 전망됩니다.
연기 감지 AI CCTV 시스템은 화재를 예방하고 생명을 구하는 지능형 안전 파트너로 진화하며, 우리의 일상과 작업 환경을 더욱 안전하게 보호하는 미래 기술의 현실화입니다. 앞으로 더 많은 분야에서 이 기술이 활용되어 안전한 사회 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.
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