지하주차장 내 전기차 화재가 사회적 문제로 대두되는 가운데, 불꽃이 튀기도 전에 발생하는 미세한 연기를 먼저 포착해 초기 대응 골든타임을 확보하는 인공지능(AI) 기술이 등장했다. 별도의 고가 설비 교체 없이 기존에 설치된 CCTV 망을 그대로 활용할 수 있어 현장 보급 속도도 빠를 것으로 보인다.
비전 인텔리전스 전문 기업 슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 손잡고 지하주차장 내 전기차 화재 발생 초기 징후를 조기에 감지하는 AI 모델을 공동 개발했다고 9월 1일 밝혔다.
전기차 배터리의 열폭주 현상은 본격적인 화재나 폭발로 이어지기 전, 옅은 흰 연기나 가스가 먼저 분출되는 특성을 보인다. 하지만 기존의 일반적인 화재 감지 카메라나 관제 시스템은 뚜렷한 불꽃이나 밀도 높은 연기가 발생하는 단계에 이르러서야 알람이 울리는 한계가 있었다. 지하주차장 특유의 어두운 조명과 차량 조명 반사, 환기 장치 공기 흐름 등으로 인한 오작동도 빈번했다.
이번에 개발된 AI 모델은 이 같은 현장 변수를 극복하고 화재 초기의 옅은 연기를 잡아내는 데 초점을 맞췄다.
실증 결과 기존 화재 감지 방식 대비 반응 시간을 65% 단축시켰으며, 그림자나 먼지 등으로 인한 오경보 발생 비율 역시 80% 이상 낮추는 성과를 거뒀다.
연구진은 정확도를 높이기 위해 화재, 연기, 다양한 차량 오브젝트를 중심으로 약 10만 장 규모의 고품질 이미지 데이터셋을 구축했다. 단순 가상 데이터에 의존하지 않고 실제 발생했던 사고 데이터와 통제된 환경에서의 화재 실험 데이터를 대량 확보했다.
여기에 CCTV 각도나 주차장 구조, 차량 배치 등 다채로운 현장 환경을 복제하기 위해 생성형 AI 기반의 합성 데이터(Synthetic Data) 기술을 결합해 데이터의 사각지대를 보완했다.
시스템 구조는 현장성을 극대화하는 방향으로 설계됐다. 외부 클라우드로 영상을 전송해 분석하는 방식은 통신 지연이나 서버 장애 시 화재 골든타임을 놓칠 위험이 있다.
개발된 모델은 현장에 설치된 엣지 디바이스(Edge Device) 내부에서 직접 영상을 실시간 분석하도록 경량화됐다. 연기나 화재 징후가 포착되면 즉각 관제 화면 상에 경고 문구를 띄우고 음성 알람을 발송하며, 모든 탐지 이력은 로그 데이터로 자동 남게 된다.
업계에서는 대규모 인프라 교체 비용 없이 이미 설치된 지하주차장 CCTV 체계에 엣지 모듈을 연동하는 방식으로 즉시 도입이 가능하다는 점에 주목하고 있다.
슈퍼브에이아이는 이번에 개발한 AI 모델의 인공지능 경량화 작업을 지속하는 한편, 소방 당국 및 관련 기관과 협력해 전기차 화재 감지 시스템에 대한 정량적 성능 시험 기준을 마련할 계획이다. 이를 바탕으로 현장에 즉시 적용할 수 있는 보급형 화재 감지 패키지 완성을 추진한다는 방침이다.
김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "공개된 일반 데이터만으로는 학습시키기 어려운 현장의 특수성을 특화 데이터셋과 생성형 AI 합성 데이터로 보완하고, 이 모델을 엣지 단에서 실시간 구동시킨 대표적 사례"라며 "데이터 구축부터 알고리즘 개발, 현장 실증으로 이어지는 비전 AI 기술 역량을 바탕으로 안전 분야 AI 도입을 확장해 나가겠다"고 말했다.
