소방청에 따르면 2021년부터 2022년 7월까지 화재경보로 인한 출동 25만 8220건 중 경보 오작동이 96.6%나 됐다.
이는 현용 광전식 화재감지기 작동방식 때문. 이 감지기는 내부에 적외선과 가시광선을 감지하는 포토다이오드를 어긋나게 배치, 연기입자가 유입되면 광원과 부딪히며 생성되는 산란광을 포토다이오드가 포착해 경보를 발생시킨다.
이 방식은 감지기 내부에 일상에서 발생하는 먼지, 습기, 조리연기, 담배연기 등 에어로졸 상태의 입자가 유입돼도 경보가 울릴 수 있다.
오경보 방지 지능형 화재감지 기술
한국전자통신연구원(ETRI)은 빛 파장에 따른 입자 산란도를 측정해 화재성 연기와 비화재성 에어로졸을 구분하는 비화재보 방지용 인공지능(AI) 센서를 개발했다.
이번에 개발한 비화재보 방지용 AI 센서는 다양한 빛 파장을 이용해 에어로졸 입자마다 고유한 산란 특성을 측정, 이를 기반으로 화재 여부를 정확히 판단한다.
연구팀은 에어로졸 입자에 여러 파장의 빛을 투사하고 각각의 산란도를 측정해 데이터베이스를 구축했다. 또 이를 AI 기술로 특정 에어로졸 입자에 대해 화재인지 여부를 판단해 최종 화재경보 발생 여부를 결정토록 했다.
ETRI는 이 기술을 공기흡입형 감지기에 우선 적용할 계획이다.
공기흡입형 감지기는 광전식 감지기와 유사한 원리로 작동하며, 팬을 이용해 공기를 흡입해 연기를 감지해 감지 속도가 빠르지만 먼지와 습기 등으로 인한 오작동 가능성이 있어 반도체 클린룸, 서버실 등의 장소에서 제한적으로 사용된다.
아울러 현재 유통 중인 공기흡입형 감지기 대부분은 고가 수입제품이지만, 화재와 비화재를 구분하는 기능이 없다.
때문에 연구팀이 개발한 기술이 적용된 국산 제품이 출시될 경우 국내외 화재감자기 시장에서 높은 경쟁력을 가질 것으로 기대하고 있다.
이강복 ETRI 국방안전지능화연구실장은 “이번 기술이 상용화되면 비화재로 인한 오경보 출동이 크게 줄어 연간 200억 원에 달하는 소방 출동비용과 소방력 낭비를 크게 절감할 것”이라고 밝혔다.
한편, ETRI는 이번 기술이 산란 스펙트럼 측정을 기반으로 하기때문에 미용, 의료, 환경, 산업 등 다양한 분야에서도 활용도가 높을 것으로 보고 관련 기업들과 상용화 협의를 진행 중이다.
