[앵커]
잦은 오작동 때문에 화재감지기를 꺼놓고 있다가 큰 화재로 이어지는 경우가 있는데요.

국내 연구진이 불이 나지 않았을 때 발생하는 오경보를 줄일 수 있는 지능형 화재감지 기술을 개발했습니다.

임늘솔 기자가 보도합니다.

[기자]
지난 8월 부천의 한 호텔

시뻘건 불길이 창문을 뚫고 나옵니다.

불이 난 직후 경보가 울렸지만, 호텔 직원은 오작동이라고 판단하고 화재경보기를 끄면서 피해를 키웠습니다.

화재경보기는 감지 설비 시설의 노후화, 환경적 요인, 감지기 센서 오류 등으로 인해 오작동하는 경우가 많습니다.

실제로 2021년부터 2022년 7월까지 화재경보로 인한 출동 건수 25만여 건 가운데 오작동에 의한 경보가 96.6%를 차지했습니다.

열 번 중 아홉 번이 오작동이다 보니 양치기 소년 같은 화재경보기 알람을 무시하는 경우도 많아 자칫 대형 사고로 이어질 수 있습니다.

국내 연구진이 빛의 파장에 따라 달라지는 입자를 측정해 불이 났을 때와 나지 않은 상황을 정확히 구분하는 '오경보 방지용 인공지능 센서'를 개발했습니다.

이번 기술은 센서를 이용해 공기 중 작은 입자의 특성을 측정하고 화재 여부를 판단합니다.

제가 직접 확인해보겠습니다.

공중에 스프레이를 뿌리자 인공지능 학습 데이터를 활용해 감지기에서 입자를 측정한 뒤, 불이 나지 않은 것으로 인식했습니다.

[양회성 / ETRI 국방안전지능화연구실 책임연구원 : (이번 기술은) 빛의 여러 가지 파장을 각각의 입자에 투사함으로써 입자별로 달라지는 산란도 데이터를 수집해서 인공지능과 결합했기 때문에 화재로 인한 것인지 또는 비화재보로 인한 입자인지를 구별할 수 (있습니다.)]

또, 연기 입자 특성을 감지할 수 있어 목재 등으로 인한 화재인지도 파악 가능합니다.

화재 여부는 물론 초기 화재 요인까지 예측할 수 있어 소방관들의 현장 대응이 더욱 빨라질 전망입니다.

[이강복 / ETRI 국방안전지능화연구실장 : ICT 기술을 화재 안전 분야에 적용하는 게 아마 처음일 것 같고, 물류시설 창고 같은 고가의 물류를 기반으로 다루는 시설에 적용이 가능할 것 같습니다.]

연구팀은 개발한 인공지능 센서를 공기 흡입형 감지기에 우선 적용할 예정이며, 이를 통해 수입 의존에서 벗어나 국산화를 앞당길 수 있다고 설명했습니다.

또, 소방 출동 비용과 오작동으로 인한 소방력 낭비를 줄일 수 있을 것으로 기대했습니다.

YTN 사이언스 임늘솔 입니다.

영상취재:황유민

디자인:이나은

YTN 임늘솔 (sonamu@ytn.co.kr)

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