비전 인텔리전스 기업 슈퍼브에이아이(대표 김현수)는 국립소방연구원과 공동 연구를 통해 지하주차장 내 전기차 화재를 조기에 감지하는 AI 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.
이번 모델은 전기차 화재 초기 단계에서 나타나는 미세한 연기를 CCTV 영상으로 포착하는 데 초점을 맞췄다. 연구 결과 기존 화재 감지 방식과 비교해 감지 시간은 65% 단축됐고, 오경보율은 80% 감소했다.
전기차가 밀집한 지하주차장은 화재 발생 시 대응이 쉽지 않다. 진입로가 제한적인 데다 불길이 빠르게 확산될 수 있고, 전기차 배터리 특성상 재발화 가능성도 높기 때문이다.
|
|
슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 6개월 단위로 총 4개 차수에 걸쳐 공동 연구를 진행했다.
우선 화재·연기·차량 관련 이미지 10만장 규모를 가공해 AI 학습용 데이터셋을 구축했다. 실제 화재 사고 데이터와 통제된 환경에서 수집한 실험 데이터를 결합하고, 발생 빈도가 낮은 희귀 화재·연기 사례는 생성형 AI를 활용해 합성 데이터로 보완했다.
데이터 품질 관리에도 AI 기술을 활용했다. 슈퍼브에이아이의 데이터 플랫폼에 포함된 ‘스캐터 뷰(Scatter View)’를 활용해 화재와 연기 데이터의 분포와 패턴, 이상치를 시각적으로 확인하며 데이터셋을 고도화했다.
특히 이번 모델은 일반 공개 데이터를 중심으로 학습한 기존 화재 감지 시스템과 달리 지하주차장 환경과 전기차 하부에서 발생하는 옅은 연기, 먼 거리에서 발생하는 연기 등을 인식하는 데 초점을 맞췄다.
여러 AI 모델을 학습시켜 성능을 비교한 뒤에는 실시간 처리 성능을 고려해 정확도와 속도가 가장 우수한 모델을 선정했다. 초기 화재 신호를 놓치지 않는 것이 중요한 만큼 불꽃뿐 아니라 연기 인식 성능을 중심으로 검증했다.
개발된 AI 모델은 엣지 디바이스에서 작동하는 실시간 모니터링 시스템으로 구현됐다. 클라우드 서버로 영상을 전송하지 않고 현장에서 직접 분석하기 때문에 기존 CCTV 인프라에 적용할 수 있다.
화재가 감지되면 화면 경고와 소리 알람을 통해 즉시 상황을 알리고, 감지 이력도 로그로 남긴다. 같은 네트워크에 연결된 PC에서는 별도의 외부 서버 없이 로컬 웹 서버를 통해 실시간 감지 현황을 확인할 수 있다.
현장 실증도 진행했다. 2025년 11월 실제 지하주차장에서 실증 실험을 진행해 현장 조건에서의 연기 감지 성능을 확인했으며, 2026년 8월에는 지하주차장에서 실제 화재 상황을 재현해 연기 감지 성능을 검증하는 실증 실험을 완료했다.
현재 마지막 차수 연구가 진행 중이다. 슈퍼브에이아이는 소형 엣지 디바이스에서도 AI 모델을 실시간으로 구동할 수 있도록 모델을 경량화해 현장 보급형 시스템으로 완성한다는 계획이다.
연구가 마무리되면 ‘몇 m 거리에서 몇 초 이내 감지’와 같은 정량적인 시험 기준도 마련할 예정이다. 향후 전기차 화재 감지 시스템의 성능 기준을 마련하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “이번 연구는 공개 데이터만으로는 학습하기 어려운 현장의 특수성을 특화 데이터셋과 합성 데이터로 보완하고, 이를 엣지 환경에서 실시간으로 구현한 사례”라며 “데이터 구축부터 AI 모델 개발, 현장 검증까지 AI 기술의 실제 적용을 계속 확대해 나가겠다”고 말했다.
