[FPN 최누리 기자] = 국내 연구진이 비화재보를 획기적으로 줄일 수 있는 지능형 화재감지 기술을 개발했다. 

▲ 한국전자통신연구원 연구진이 비화재보를 방지하는 지능형 화재감지 기술이 적용된 시제품의 실환경 적용을 위한 시험 방법을 논의하는 모습

한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 빛의 파장에 따라 달라지는 입자 산란도를 측정해 화재에 의한 연기와 비화재성 에어로졸 입자를 구분하는 비화재보 방지용 AI 센서를 개발했다고 23일 밝혔다.

기존 광전식 화재감지기는 내부에 적외선 광원과 빛을 감지하는 포토다이오드를 어긋나게 배치하는 방식이다. 감지기 내부에 연기와 같은 입자가 유입되면 광원과 부딪히며 생성되는 산란광을 포토다이오드가 포착하고 산란광이 일정 수준 이상일 경우 화재를 경보한다.

하지만 감지기 내부엔 일상생활에서 발생하는 먼지와 습기, 조리로 인한 연기, 담배 연기 등 에어로졸 상태의 입자가 모두 유입될 수 있고 산란광만 감지되면 경보를 울리기 때문에 비화재보가 자주 발생한다는 단점이 있다.

소방청에 따르면 2021년부터 2022년 7월까지 화재경보로 인한 출동은 모두 25만8220건에 달한다. 이중 오작동에 의한 경보는 96.6%를 차지했다.

이 AI 센서는 다양한 빛의 파장을 이용해 각 에어로졸 입자의 고유 산란 특성을 측정하고 이를 기반으로 화재 여부를 정확히 판단할 수 있다.

연구진은 에어로졸 입자에 여러 파장의 빛을 투사하고 각각의 산란도를 측정하는 방식으로 데이터베이스(DB)를 구축했다. 이를 AI 기술과 접목한 후 특정 에어로졸 입자에 대해 화재로 인한 것인지를 판단해 최종 경보 여부를 결정하는 비화재보 방지용 AI 센서를 개발했다. 

ETRI는 비화재보 방지용 AI 센서를 공기흡입형 감지기에 우선 적용할 계획이다. 공기흡입형 감지기는 광전식 감지기와 유사한 원리로 팬을 이용해 공기를 흡입, 신속하게 연기를 감지한다. 광전식 감지기 대비 감지 속도가 빠르지만 먼지와 습기 등으로 인한 오작동 가능성이 있었다. 이에 반도체 클린룸이나 서버실과 같은 장소에 제한적으로 사용하고 있다. 

그러나 현재 시중에 유통되는 공기흡입형 감지기는 대부분 해외에서 수입된 고가 제품이다. 또 아직 화재와 비화재를 구분하는 기능이 없다.

ETRI는 이 기술이 적용된 국산 제품이 출시될 경우 국내외 화재감지기 시장에서 높은 경쟁력을 가질 것으로 전망하고 있다. 

이강복 국방안전지능화연구실장은 “이 기술이 상용화되면 비화재로 인한 출동이 크게 줄어 연간 200억원에 달하는 소방 출동 관련 비용과 소방력 낭비를 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다”며 “이 기술은 산란 스펙트럼 측정을 기반으로 하고 있어 미용과 의료, 환경, 산업 등 다양한 분야에서도 활용이 가능하다”고 말했다.