ETRI, 화재 연기 구분하는 'AI 센서' 개발
입자 산란광 측정, 비화재 경보 방지 기여
입자 산란광 측정, 비화재 경보 방지 기여
한국전자통신연구원(ETRI)은 빛의 파장에 따라 달라지는 입자 산란도를 측정해 화재를 구분하는 오경보 방지 AI센서를 개발했다고 23일 밝혔다.
기존 광전식 화재 감지기 내부에는 적외선 광원과 빛을 감지하는 포토다이오드가 어긋나게 배치돼 있다. 감지기 내부에 연기와 같은 입자가 유입되면 광원과 부딪혀 생기는 산란광을 포토다이오드가 포착하고, 산란광이 일정 수준 이상이면 화재 경보가 울린다.
하지만, 일상 생활에서 발생하는 먼지와 습기, 조리로 인한 연기, 담배 연기 등 에어로졸 상태의 입자가 함께 화재 감지기 내부로 유입될 수 있고, 산란광만 감지되면 경보가 울리기도 한다. 소방청에 따르면 2021년부터 2022년 7월까지 화재경보로 인한 출동은 모두 25만8220건에 달하고, 이 중 오작동에 의한 경보가 96.6%를 차지했다.
연구팀은 에어로졸 입자에 여러 가지 파장의 빛을 투사해 각각의 산란도를 측정한 뒤 데이터베이스를 구축하고, 이를 AI 기술과 접목해 화재로 인한 입자인지 아닌지를 학습시켜 화재 경보 발생 여부를 결정하는 AI 센서를 개발했다. 이 센서는 공기흡입형 감지기에 우선 적용해 반도체 클린룸이나 서버실 등에 설치한다는 계획이다. 현재 시중에 유통되고 있는 공기흡입형 감지기는 대부분 해외에서 수입된 고가의 제품으로, 화재와 비화재를 구분하는 기능이 없다.
이강복 ETRI 국방안전지능화연구실장은 "이 기술이 상용화되면 비화재로 인한 오경보 출동이 크게 줄어 연간 200억원에 달하는 소방출동 관련 비용과 소방력 낭비를 크게 절감할 수 있다"며 "산란 스펙트럼 측정을 기반으로 개발돼 미용과 의료, 환경 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다"고 말했다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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