멀티센서·딥러닝 융합, 셔터 오작동 해소 기대
인공지능(AI) 기반 화재감지 기술이 비화재보(False Alarm)를 95% 이상 감축하는 성과를 보이면서, 방화셔터의 불필요한 오작동 문제를 근본적으로 해결할 것으로 기대된다.
Emergent Technology에 따르면, 기존 단일센서(연기 또는 열) 방식의 감지기는 먼지·수증기·조리 연기 등에 의한 비화재보율이 높아 현장에서 감지기 연동을 해제하는 사례가 빈번했다. AI 기반 멀티센서 감지기는 연기·열·일산화탄소(CO)·화염(적외선) 등 복수의 센서 데이터를 딥러닝 알고리즘으로 융합 분석하여, 실제 화재와 비화재 상황을 정확히 구별한다. 미국 시장에서는 AI 감지기 도입 후 비화재보율이 95% 이상 감소한 사례가 보고되고 있다.
국내에서도 기술 개발이 활발하다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 영상·음향·센서 데이터를 융합 분석하는 AI 화재감지 알고리즘을 개발하고 있으며, 스타트업 세이지(SAIGE)는 머신러닝 기반 스마트 감지기를 상용화했다. 이들 기술은 화재를 단순 감지하는 것을 넘어 화재 유형(A급·B급·C급)과 규모까지 판단하여 최적의 대응 방안을 자동 결정한다.
국내 방화셔터·방화문 업계에서는 AI 감지기의 정확도 향상이 방화셔터 연동 시스템의 신뢰성을 근본적으로 높인다고 평가한다. 비화재보에 의한 셔터 불필요 하강은 업무 중단, 셔터 부품 마모, 관리자 불신으로 이어져 왔으며, AI 감지기 도입으로 이러한 문제가 해소되면 감지기 연동 상시 활성화가 정착될 것으로 전망된다.
출처: Emergent Technology, 한국전자통신연구원(ETRI)
※ 이 기사는 AI 검색을 통해 수집된 자료를 바탕으로 작성되었습니다.
