슈퍼브에이아이, 소방연구원과 지하주차장 전기차 화재 조기 감지 AI 모델 개발

슈퍼브에이아이는 소방청 소속 국가 연구기관인 국립소방연구원과 공동 연구를 통해 지하주차장 내 전기차 화재를 조기에 감지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 1일 밝혔다. 배터리 열폭주 초기의 옅은 연기를 포착하는 데 초점을 맞춘 모델로, 연구 결과 기존 화재 감지 방식 대비 감지 시간은 65% 단축되고 오경보율은 80% 감소했다고 회사는 설명했다. 전기차 보급 확대로 지하주차장 내 화재 위험이 커지면서 초기 단계에서 화재 징후를 감지하고 신속하게 대응할 수 있는 기술 중요성이 높아지고 있다. 지하주차장은 진입로가 제한적이고 불길 확산 속도가 빠른 데다 재발화 가능성도 높아 화재에 특히 취약한 공간으로 꼽힌다. 배터리 열폭주 초기의 옅은 연기는 기존 감지기로 포착하기 어려웠다. 슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 공동 연구를 통해 화재·연기·차량 오브젝트에 대해 10만장 규모 이미지를 가공해 학습 데이터셋을 구축했다. 실제 화재 사고 데이터와 통제된 환경의 실험 데이터를 결합하고, 자주 발생하지 않는 희귀 케이스는 생성형 AI로 합성 데이터를 만들어 보완했다. 플랫폼 스캐터 뷰 화면 (슈퍼브에이아이 제공) 데이터셋 구축 과정에서는 슈퍼브 플랫폼의 스캐터 뷰(데이터를 유사도에 따라 좌표 평면에 분산 배치해 분포와 이상치를 시각적으로 확인할 수 있는 기능)로 화재·연기 데이터의 분포와 패턴을 확인하며 품질을 관리했다. 구축한 데이터셋으로 여러 모델을 학습해 비교한 뒤 정확도와 속도가 가장 우수한 모델을 선정했다. 초기 단계의 미세한 신호를 놓치지 않는 것이 관건이었던 만큼, 화재 불꽃뿐 아니라 연기 인식 성능을 중심으로 검증을 진행했다. 개발된 모델은 엣지 디바이스에서 구동되는 실시간 모니터링 시스템으로 구현됐다. 클라우드를 거치지 않고 현장에서 영상을 분석해 기존 CCTV 인프라에 그대로 얹어 쓸 수 있으며, 화재 감지 시 화면 경고와 소리 알람으로 즉시 알리고 로그로 이력을 남긴다. 지난해 11월 실제 지하주차장에서 실증 실험을 진행하며 통제된 환경이 아닌 현장 조건에서의 연기 감지 성능을 확인했다. 지난달에는 지하주차장에서 실제 화재 상황을 재현해 연기 감지 성능을 검증하는 실증 실험도 완료했다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “이번 연구는 공개 데이터로는 학습되지 않는 현장의 특수성을 특화 데이터셋과 합성 데이터로 채우고 그 모델을 엣지에서 실시간으로 돌린 사례”라며 “데이터 구축부터 모델 개발, 현장 검증까지 ...