ETRI는 빛의 파장에 따라 달라지는 입자 산란도를 측정해 화재 연기와 비화재성 에어로졸 입자를 구분하는 비화재보 방지용 AI 센서를 개발했다고 23일 밝혔다.
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하지만, 감지기 내부에는 일상생활에서 발생하는 먼지와 습기, 조리로 인한 연기, 담배 연기 등 에어로졸 상태의 입자가 모두 유입될 수 있고, 광전식 감지기는 산란광만 감지되면 경보를 울리기 때문에 오경보가 자주 발생한다는 단점이 있다.
ETRI가 개발한 AI 센서는 다양한 빛의 파장을 이용해 에어로졸 입자마다 고유한 산란 특성을 측정하고, 이를 기반으로 화재 여부를 정확히 판단할 수 있다.
연구팀은 에어로졸 입자에 여러 가지 파장의 빛을 투사하고, 각각의 산란도를 측정해 데이터베이스를 구축했다. 이를 AI 기술과 접목해 특정 에어로졸 입자에 대해 화재로 인한 것인지 아닌지를 판단해 최종 화재 경보 발생 여부를 결정하는 비화재보 방지용 AI 센서를 개발했다.
우선 비화재보 방지용 AI 센서를 공기흡입형 감지기에 적용할 계획이다. 공기흡입형 감지기는 광전식 감지기와 유사한 원리로 팬을 이용해 공기를 흡입해 빠르게 연기를 감지한다.
현재 시중에 유통되는 공기흡입형 감지기는 대부분 해외에서 수입한 고가 제품인데 아직 화재와 비화재를 구분하는 기능이 없다. 연구팀은 이번 기술이 적용된 국산 제품이 출시되면 국내외 화재 감자기 시장에서 높은 경쟁력을 가질 것으로 보고 있다.
이강복 ETRI 국방안전지능화연구실장은 “이번 기술이 상용화되면 비화재로 인한 오경보 출동이 줄어 연간 200억원에 달하는 소방 출동 관련 비용과 소방력 낭비를 줄일 것으로 기대된다”고 말했다.