‘오경보 방지’ ETRI, 지능형 화재 감지 기술 개발

비화재 경보(화재경보 오작동)를 줄일 수 있는 지능형 화재 감지 기술이 개발돼 상용화를 앞뒀다. 이 기술이 현장에서 적용되면 비화재 경보에 따른 사회적 비용도 줄어들 것으로 연구진은 기대한다.

한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 빛의 파장에 따라 달라지는 입자 산란도를 측정해 연기와 비화재성 에어로졸 입자를 구분함으로써 비화재 경보가 울리는 것을 방지할 수 있는 인공지능 센서(이하 지능형 화재 감지 기술)를 개발했다고 23일 밝혔다.

지능형 화재 감지 기술 개념도. 한국전자통신연구원 제공

기존 광전식 화재 감지기는 감지기 내부에 적외선 광원과 빛을 감지하는 포토다이오드를 어긋나게 배치하는 방식으로 작동한다. 감지기 내부에 연기 등 입자가 유입되면 광원과 부딪힐 때 생성되는 산란광을 포토다이오드가 포착해 산란광이 일정 수준 이상을 때 경보를 통해 화재 상황을 알리는 방식이다.

하지만 감지기 내부에는 일상생활에서 생기는 먼지와 습기, 조리과정에서 생기는 연기, 담배 연기 등 에어로졸 상태의 입자가 모두 유입될 수 있는 탓에 비화재 상황(산란광 감지)에서도 경보가 울리는 때가 빈번한 단점이 있다.

실제 소방청 자료에 따르면 2021년~2022년(7월) 화재경보가 울려 출동한 사례는 총 25만8220건으로, 이중 오작동에 따른 경보는 전체의 96.6%에 이르는 것으로 조사된다.

반면 지능형 화재 감지 기술은 다양한 빛의 파장을 이용해 에어로졸 입자마다 고유한 산란 특성을 측정, 이를 기반으로 화재 여부를 정확하게 판단할 수 있어 오작동에 따른 경보로 일선 소방관이 애써 헛걸음을 하는 사례를 획기적으로 줄일 수 있다는 게 ETRI의 설명이다.

앞서 ETRI는 에어로졸 입자에 여러 가지 파장의 빛을 투사하고, 각각의 산란도를 측정해 데이터베이스(DB)를 구축했다.

또 구축한 DB를 인공지능 기술에 접목해 비화재보 방지용 AI 센서가 상황별 에어로졸 입자를 감지해 화재 발생 여부를 판단, 화재가 발생한 때만 경보를 울릴 수 있도록 했다.

ETRI는 지능형 화재 감지 기술을 공기 흡입형 감지기에 우선 적용할 계획이다.

공기 흡입형 감지기는 광전식 감지기와 유사한 원리로 팬을 이용해 공기를 흡입, 신속하게 연기를 감지한다. 이 방식은 광전식 감지기에 비해 감지 속도가 빠르지만 먼지와 습기 등에 따른 오작동 가능성이 있어 반도체 클린룸, 서버실 등지에서만 제한적으로 설치·사용한다.

현재 시중에서 유통되는 공기 흡입형 감지기는 대부분 해외에서 들여온 고가 제품이다. 또 아직 화재와 비화재를 구분하는 기능이 없다.

이를 고려할 때 지능형 화재 감지 기술이 적용된 국산 제품을 출시할 경우 화재 감지기 시장에서 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 ETRI는 내다본다.

ETRI 국방안전지능화연구실 이강복 실장은 “지능형 화재 감지 기술이 상용화되면, 비화재 상황에서 오경보로 소방관이 출동하는 사례를 획기적으로 줄일 수 있을 것”이라며 “이는 연간 200억원에 달하는 소방 출동 관련 비용과 소방력 낭비를 절감하는 효과를 가져올 것”이라고 말했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘한국전자통신연구원 연구개발지원사업’의 일환으로 수행(‘연기 입자 스펙트럼 분석 기반 지능형 화재 감지 장비 개발’ 과제)됐다.