인공지능의 활용 - 화재감지에 대해

2022. 10. 17.

인공지능의 활용 - 화재감지에 대해

새로운 정보를 전해 드리는 소이뉴스입니다.

얼마 전인 10월 8일, 우크라이나와 전쟁 중인 러시아의 크림반도에 있는 크림대교(케르치 대교)가 폭발에 의해 일부가 붕괴되는 사고가 있었습니다. 이 때문에 세계 정세는 또다시 크게 요동치게 되었죠. 본토로 부터의 주된 군사장비 보급로를 타격당한 러시아는 우크라이나 수도 키이우 근교를 미사일과 자폭드론을 이용해 폭격하고 불리해진 전세 때문에 전술핵무기 사용을 통한 보복 우려도 나오고 있는 상황입니다. 그렇잖아도 높은 물가와 고환율 때문에 서민 생활도 어려운 상황인데, 해외에서 들려오는 이런 소식들은 심리적으로 불안을 더해 줍니다.

크림대교 폭발 영상을 보다보니 2019년 4월 15일 노트르담 대성당 화재가 떠올랐습니다. 둘 간의 공통점이라고는, 예상치 못했던 시점에 예상치 못했던 사건을 뉴스 화면을 통해 접하게 되었다는 것 뿐이지만 당시의 제 놀람은 대단했습니다. 어떻게 이런 일이 일어날 수 있을까? 프랑스 구경도 못해본 처지지만 소설과 영화를 통해 익히 알고 있던 유명한 곳인데... 하며 말입니다.

그래서 이번 뉴스레터는 인공지능을 이용한 화재감지에 대해 간단히 알아보고 10월 19일부터 있는 '2022 AIoT 국제전시회'를 소개하는 것으로 마무리하겠습니다.

인공지능을 이용한 화재감지

화재감지를 어떻게 하나요?

화재가 났을 때 이를 알아채는 방법은 다양합니다. 가장 단순한 것은 사람의 눈으로 직접 화재를 확인하는 것인데, 현장에 설치된 CCTV 영상을 관제솔루션에서 육안 확인하는 방식입니다. 그 외에 기계적인 센서 (연기감지센서, 불꽃감지센서) 등을 이용하여 화재 여부를 판별하는 방식도 있는데 전자는 연기가 빛을 차단하는 정도나 연기로 인해 센서 내에 흐르는 전류의 양의 변화 또는 열 팽창으로 센서 내 감지부가 접촉하는 원리를, 후자는 불꽃으로부터 나오는 빛의 파장을 분석하는 광학적인 방법을 이용합니다. 이외에도 열화상카메라(센서)를 이용하는 경우도 있고, 최근에는 이CCTV 영상을 AI로 분석해서 화재 여부나 발생 위치를 판별하는 기법들이 소개되고 있습니다. 물론 이런 센서들간의 결합이나 센서와 AI를 결합한 솔루션이 나오기도 합니다.

영상기반 화재감지는 오탐지 없이 잘 작동하나요?

기존 연기감지센서는 센서 주변의 바람의 흐름, 불꽃감지센서는 주변 빛 (반사/직사광, 인공광원 등) 등으로 인해 오탐지가 발생하는 경우가 있듯 인공지능을 이용한 영상분석 기반 화재감지도 오탐지가 발생할 수 있습니다. 대신 많은 데이터를 이용한 학습과 튜닝을 통해 발생 정도를 줄여나가는 것이죠. 또 다른 접근으론 영상분석과 불꽃감지센서를 이용한 방식을 함께 적용하는 경우도 있습니다. 물론 비용이 문제가 될 수 있겠죠. 참고로 이 기사에서는 연기/열감지기의 경우에는 화재 오경보율이 34~50% 가량이라고 되어 있네요.

화재 감지에서 어려운 부분은 다음과 같은 것이 있습니다. 인공지능 모델 개발 시 이런 부분을 고려해서 다양한 종류의 데이터를 학습할 수 있도록 해야 합니다.
- 연소되는 소재에 따라 불꽃의 색상, 형태 등이 각양각색임

- 불, 화염과 색상과 형태적으로 유사한 영상이 많음
(경광등, 태양광, 반사광, 서치라이트 등등)

- 불꽃이 없이 연기만 발생하다가 큰 화재로 확산되는 경우도 있음

- 화염 등의 크기에 따른 정확도에서 차이가 날 수 있음

딥러닝을 사용하지 않더라도 예전부터 영상분석으로 하지 않았나요?
지능형 CCTV 기반 영상분석 솔루션 가운데 화재감지 기능을 포함하고 있는 것들이 다수 있습니다. 이런 솔루션들 중에는 컴퓨터 비전 기반의 알고리즘을 이용하는 경우와 인공지능 딥러닝 기술을 이용하는 경우로 나뉘는데 전자의 경우, 설치되는 실제 환경에서의 돌발 환경변화에 오탐이 많이 발생하게 되어 딥러닝 기반으로 전환하는 것을 고려하고 있는 곳도 있다고 들었습니다.

간단한 공개모델로 학습하면 쉽게 감지할 수 있지 않나요?
화재감지는 데이터만 있다면 공개된 감지모델 등을 이용해서 간단히 실행 단계까지 개발할 수 있는 것은 맞습니다. 다만, 개인 관심사 차원의 결과물과 제품이나 상용서비스 수준의 결과물은 많은 차이가 있습니다. 카메라의 설치 위치에 대한 정보, 주변 광원에 대한 고려, 사용하게 되는 카메라의 스펙과 이를 통해 들어오는 영상에 대한 이해, 학습에 사용되는 이미지에 대한 전처리 등등 (사실 저도 도메인 전문가가 아니라 잘은 모릅니다만...) 전문기업이 가지고 있는 노하우를 무시할 순 없겠죠. 다만, 모델이 좋아지면서 둘 경우간의 차이가 좁혀지고 있는 것은 사실입니다.

인공지능 기반 화재감지 결과를 한번 보여주세요.

아래 이미지는 CNN 기반의 화재감지 모델을 적용한 예시로, 앞서 말씀드린 노틀담성당 화재 영상에 적용해 본 것입니다. 해당 데모 영상은 이미지를 고정된 크기의 격자로 나누고 각 격자 내에 화염과 연기의 confidence 수치를 기반으로 표기하는 방식으로 되어 있습니다. 이 외에도 정확한 바운딩 박스 정보를 전달하는 모델의 적용도 가능합니다. 다만 화재 시 발생하는 연기나 화염의 특성 상 개별 화염을 박스 형태로 시각화하는 것이 나을지 이런 식으로 영역 표시를 하는 것이 나을지는 결정해야겠죠. (사용한 영상의 출처는 이곳 입니다)

국내에 딥러닝 기반으로 화재감지 솔루션을 공급하는 기업이 있나요?

네. 국내에도 인텔리빅스, 아이브스, 비전인, 지와이네트웍스 등과 같은 지능형 영상분석 전문 기업 다수가 인공지능 딥러닝 기반 화재감지 솔루션을 공급하고 있습니다. 알체라와 같이 잦은 산불로 고민많은 미국 캘리포니아 지역의 산불감지에 솔루션을 공급하기도 했습니다. (참조)
이런 S/W 솔루션 외에도 인공지능을 이용한 화재감지 기능 자체를 내장한 화재감지 카메라도 나오고 있습니다. 공인된 전문 소방용품을 공급하는 업체는 국내에서는 KFI(한국소방산업기술원), 미국은 UL 인증을 받는 것으로 알고 있습니다.

화재감지 솔루션 사례를 좀 더 알고 싶어요.

제가 둘러본 글들을 나열해 볼게요.

2022 AIoT 국제전시회

어떤 전시회인가요?
과학기술정보통신부가 주최하고 한국지능형사물인터넷협회가 주관하는 AI와 IoT 관련 기술과 제품들을 소개하는 전시회입니다. 'RFID/USN KOREA'라는 이름으로 2005년 첫 행사가 이뤄진 이후 명칭은 'IoT Korea Exhibition', 'AIoT Korea Exhibition' 등으로 바뀌어 온 바 있습니다.
주로 IoT 디바이스 및 플랫폼, AI 기술 및 하드웨어, 유무선 통신기술 및 네트워크 장비/부품, 보안제품 및 솔루션과 AI와 IoT가 융합된 서비스나 솔루션을 전시합니다.

같이 진행되는 세미나가 있나요?

네. AIoT 신기술/신제품 발표회가 전시장 내 세미나장에서 개최되며 프로그램은 다음과 같습니다. (사진출처)

사진출처 : http://iotkorea.or.kr/2022/kor/solution/solution.asp

전시회를 참관하려면 어떻게 해야 하나요?

아래에 있는 이미지를 출력해서 가져오셔서 현장에서 등록을 하셔도 되고 이곳에서 미리 사전등록을 하고 오셔도 됩니다. (후자를 추천드립니다)

인공지능 서비스의 배포와 운영 시 도움이 필요하신가요?

(주)소이넷은 인공지능 서비스를 제공하는 기업들 가운데 서비스 배포와 운영에서 어려움을 겪고 계신 곳에 도움을 드릴 수 있습니다.

혹시 구독자님의 회사는 다음과 같은 어려움을 겪고 계시지 않나요?

AI 모델을 개발하고 학습 후 서비스를 위한 성능 (Accuracy)는 달성했는데, 정작 최적화 엔지니어가 없어서 어플리케이션, 서비스로의 배포를 위한 실행최적화를 못하고 있어요!
AI 서비스를 이미 제공하고 있지만, 비싼 클라우드 GPU 서버 인스턴스 사용료가 부담이 되네요. 흠... 경비를 절감할 수 있는 방안이 없을까?
서비스에 적합한 공개 SOTA 모델이 있지만 그대로 가져다 쓰기에는 우리 쪽 어플리케이션에 접목하기도 어렵고 운영 비용도 많이 들 것 같은데 어쩌지?

그렇다면 언제든 아래 연락처로 문의 주세요. 함께 해결책을 고민해 드리겠습니다.