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[IT뉴스]전기차 화재 ‘옅은 연기’ AI가 잡는다…감지시간 65% 단축

온카뱅크관리자

2026-09-01 15:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 오경보율 80% 줄여 차량 하부 연기·바닥에 깔린 연기까지 다 본다 
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 <img alt="슈퍼브에이아이 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/donga/20260901154148919nzse.jpg" data-org-width="1094" dmcf-mid="uU2AYbDgzC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/donga/20260901154148919nzse.jpg" width="658">
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 슈퍼브에이아이 제공
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 국내 인공지능(AI) 기업이 국립연구기관과 손잡고 지하주차장 전기차 화재를 조기에 감지하는 AI 모델을 개발했다. 
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 기존 폐쇄회로(CC)TV에 적용할 수 있는 방식으로, 개발사 측은 기존 화재 감지 방식보다 감지 시간을 65% 단축하고 오경보율을 80% 낮췄다고 설명했다.
 1일 비전 인텔리전스(Vision Intelligence) 기업 슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 공동 연구를 통해 이같이 밝혔다.
 전기차가 밀집한 지하주차장은 진입로가 제한적이고 불길 확산 속도가 빠른 데다 재발화 가능성도 높아 화재에 특히 취약한 공간으로 꼽힌다.
 소방청 집계에 따르면 2024년까지 누적 전기차 화재는 238건으로, 절반 가까이가 주차·충전 중 발생했다.
 그러나 리튬이온 배터리 열폭주 초기의 옅은 연기는 기존 감지기로 포착하기 어려웠다. 
 연기 감지기는 일정 농도 이상의 연기가 설치 위치까지 도달해야 작동한다. 차량 하부에서 나오는 초기 연기는 이 조건을 채우지 못하는 경우가 많다. 
 감지가 늦어질수록 피해가 커졌다. 오경보로 인한 불필요한 대피 및 대응 비용도 뒤따랐다.
 ● 전기차 하부 연기·먼 거리 연기까지 다 본다
 슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 6개월 단위, 총 4개 차수로 연구를 설계해 진행했다. 먼저 화재·연기·차량 객체에 대해 10만 장 규모의 이미지를 가공해 학습 데이터셋을 구축했다.
 이 과정에서 실제 화재 사고 데이터와 통제된 환경의 실험 데이터를 결합하고, 자주 발생하지 않는 희귀 사례는 생성형 AI로 만든 합성 데이터로 보완했다.
 슈퍼브에이아이 관계자는 “차량 하부의 옅은 흰 연기, 바닥에 낮게 깔려 퍼지는 연기, 빠르게 흩어져 형태가 유지되지 않는 연기 등의 사례가 드물게 나타난다”고 설명했다.
 데이터셋 품질 관리에는 자사 플랫폼의 스캐터 뷰(Scatter View) 기능을 활용했다. 유사도에 따라 데이터를 좌표 평면에 배치해 분포와 이상치를 시각적으로 걸러내는 기능이다. 화재·연기 데이터의 분포와 패턴을 확인했다.
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 플랫폼 스캐터 뷰 화면. 슈퍼브에이아이 제공
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 이 모델은 지하주차장과 전기차 하부의 옅은 연기, 먼 거리 연기까지 인식하도록 특화 설계됐다.
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 개발 초기엔 회색 바닥면이나 어두운 색 옷을 입은 사람을 연기로 인식하는 등의 오인식 사례도 발견됐으나, 현재는 검출 대상과 인식 영역을 손보고 데이터를 보강해 정확도를 높였다.
 슈퍼브에이아이는 “여러 모델을 학습해 비교한 뒤 실시간 처리가 가능한 범위에서 정확도와 속도가 가장 우수한 모델을 선정했다”며 “화재 불꽃뿐 아니라 연기 인식 성능을 중심으로 검증한 모델”이라고 밝혔다.
 완성된 모델은 엣지 디바이스에서 돌아가는 실시간 모니터링 시스템으로 구현됐다. 현장에서 직접 영상을 분석해 기존에 설치된 CCTV 인프라에 그대로 얹어 쓸 수 있도록 했다. 
 화재가 감지되면 화면 경고와 음성 알람이 동시에 울리고 이력은 로그에 남는다. 별도 외부 서버 없이도 같은 네트워크의 PC로 로컬 웹 서버에 접속하면 감지 현황을 바로 확인할 수 있다. ● 현장 실증 마쳐…경량화·보급형 완성 목표
 현장 검증도 두 차례 거쳤다. 지난해 11월에는 실제 지하주차장에서 실증 실험을 진행했으며, 지난달에는 실제 화재 상황을 재현한 실증 실험도 마쳤다.
 현재는 마지막 네 번째 차수 연구가 진행 중이다. 소형 엣지 디바이스에서 실시간 구동이 가능하도록 경량화해 현장 보급형으로 완성하는 것이 목표다.
 연구가 마무리되면 거리·시간 기준의 정량 시험 기준을 도출해 전기차 화재 감지 시스템의 성능 기준을 세우는 데 활용할 계획이다.
 김현수 대표는 “이번 연구는 공개 데이터로는 학습되지 않는 현장의 특수성을 특화 데이터셋과 합성 데이터로 채우고, 그 모델을 엣지에서 실시간으로 돌린 사례”라며 “데이터 구축부터 모델 개발, 현장 검증까지 AI 도입을 계속 이끌어 나가겠다”고 밝혔다.
 김영호 기자 rladudgh2349@donga.com 
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