"지하주차장 전기차 화재 골든타임 잡는다"…슈퍼브AI, 감지 AI 모델 개발

(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 비전 인텔리전스 기업 슈퍼브에이아이가 국립소방연구원과 함께 지하주차장 내 전기차 화재를 조기에 감지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

배터리 열폭주 초기 발생하는 옅은 연기를 포착하는 데 초점을 맞춘 기술이다. 기존 화재 감지 방식과 비교해 감지 시간은 65% 단축하고 오경보율은 80% 낮췄다.

1일 업계에 따르면 전기차 화재는 리튬이온 배터리의 열폭주가 발생하면 고열과 연기, 유해가스가 짧은 시간에 발생할 수 있어 초기 대응이 중요하다. 지하주차장은 밀폐 구조로 화재 발생 시 열과 연기가 빠르게 쌓이고, 시야 확보와 소방 인력 진입이 어려워질 수 있다.

국립소방연구원은 2024년부터 2027년까지 지하주차장 전기차 화재의 특성을 분석하고 조기 감지·연소 제어·현장 진압 기술을 개발하는 연구를 추진하고 있다. 인공지능(AI) 영상 인식 기반 감지 기술은 화재 초기에 발생하는 연기를 실시간 분석해 대응 시간을 확보하는 것이 목표다.

슈퍼브AI는 화재·연기·차량 오브젝트를 포함한 약 10만 장의 이미지를 가공해 학습 데이터셋을 구축했다. 실제 화재 사고 자료와 통제된 환경에서 얻은 실험 자료를 결합하고, 확보가 어려운 희귀 사례는 생성형 AI 기반 합성 데이터로 보완했다.

일반 공개 데이터에 의존한 모델과 달리 지하주차장과 전기차 화재 환경을 반영해 설계했다. 전기차 하부에서 발생하는 미세한 연기와 원거리 연기, 어두운 조도, 차량이 밀집한 복잡한 주차 환경 등 감지 정확도를 낮출 수 있는 변수를 데이터에 반영했다.

데이터 품질 관리에는 슈퍼브 플랫폼의 스캐터 뷰(Scatter View:데이터를 유사도에 따라 좌표 평면에 분산 배치해 분포와 이상치를 시각적으로 확인할 수 있는 기능) 기능을 활용했다. 화재·연기 데이터의 분포와 패턴, 이상치 여부를 시각적으로 확인하며 데이터셋을 정제했다.

연구진은 여러 모델을 학습·비교한 뒤 실시간 처리 환경에서 정확도와 속도 균형이 가장 높은 모델을 선정했다. 불꽃이 확산한 뒤 인식하는 방식이 아닌 화재 초기의 미세한 연기 신호를 놓치지 않는 데 검증의 무게를 뒀다.

개발 모델은 클라우드를 거치지 않고 현장 엣지 디바이스에서 실시간으로 작동한다. CCTV 영상을 현장에서 분석한 뒤 화재 징후를 포착하면 화면 경고와 알람을 제공하고 감지 이력을 로그로 남긴다.

슈퍼브AI는 젯슨 기반 엣지 장비를 활용해 현장 실시간 분석 환경을 구현했다. 기존 안전·건물 관리 시스템과 연동하고 여러 장소를 통합 모니터링할 수 있는 대시보드도 제공했다.

슈퍼브에이아이는 지난해 11월 지하주차장에서 현장 조건 실증을 진행한 데 이어 올해 8월 실제 화재 상황을 재현한 실험을 통해 연기 감지 성능을 검증했다. 향후 소형 엣지 디바이스에서도 실시간 구동이 가능하도록 모델 경량화를 추진할 계획이다.

김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "공개 데이터로는 학습하기 어려운 현장 특수성을 특화 데이터셋과 합성 데이터로 보완하고 이를 엣지 AI 환경에서 실시간으로 구현한 사례"라며 "데이터 구축부터 모델 개발, 현장 검증까지 AI 도입 전 과정을 지원하겠다"고 말했다.

ideaed@news1.kr