(AI타임스=윤광제 기자) 화재에서 효율적으로 인적, 물질적 피해를 막기 위한 여러 종류의 인공 지능(AI)솔루션이 각국에서 잇따라 개발되고 있다.
스페인 바르셀로나에 거점을 둔 Prometeo는 화재 현장에서 소방 활동에 종사하는 소방관의 건강을 지키자는 콘셉트로 AI솔루션을 개발하고 있다. 소방관의 신체에 설치된 스마트 폰 사이즈의 단말기를 통해서 실시간으로 화재 현장의 온도와 습도, 연기의 농도 등의 정보를 수집. AI가 분석한 결과를 색상 별(녹색, 노랑·빨강)로 표시하고 위험을 알리는 시스템이다.
Prometeo는 올해 IBM이 주관하는 재해 대책을 위한 이니셔티브 “Call for Code Global Challeng”에서 우승자로 선택됐다. 유럽에서는 최근 10년간 그 이전의 평균보다 3배 가까이 많은 1,600건 이상의 산불이 발생했으며 진화 활동에 해당하는 소방관의 건강 상태에 관심이 쏠리고 있기 때문이다.
동남아시아로 눈을 돌리고 보면 말레이시아는 최근 팜 농원을 화재로 부터 지키는 드론과 AI의 도입 수요가 높아지고 있다는 보도도 있다. 말레이시아와 인도네시아의 팜 농장의 규모를 합하면 137,760 제곱미터로, 잉글랜드와 비슷한 면적에 해당할 정도로 광대하다. 이 때문에 동남아시아 국가에서 사람의 눈길이 닿지 않는 곳의 방재를 드론과 AI로 효율화하려는 움직임이다.
한국에서는 화재 발생 시 지하철 역 내에 있는 사람들을 안전한 경로를 놓치기 때문에 AI을 사용한 ‘피난 경로 안내 시스템’이 개발되고 있다. 12월 초순에는 대전 지하철 역에서 한국 기계 연구원이 개발한 시스템을 사용한 대피 훈련이 실시됐다.
이 시스템의 AI는 역 구내에 설치된 30개 이상의 IoT센서로부터 수집한 온도, 일산화탄소, 연기의 농도, 또 사전에 소방관들이 조언한 데이터를 학습하고 안전한 피난 경로를 찾아낸다.
실제로 화재가 일어났을 때에는, 역 구내에 설치된 모니터와, 천장에서 조사되는 레이저 포인트 광선의 지시 표시로, 피난자를 안내하도록 설계돼 있다. 레이저 포인트 광선과 AI을 연동시키는 이유는 화재 때 역 구내의 실내 조명이 대부분이 꺼지는 위험을 안고 있기 때문이다.
일본에서는 대규모 석유 콤비나트의 화재 등에 대응하기 때문에 소방청이 민간 기업과 소방로봇 시스템을 개발했다. 이 로봇은 2020년부터 치바현 이치하라시에 실증 배치될 것으로 전해졌다.
인공지능은 앞으로도 화재의 예측, 피난과 소화의 효율화 등 화재의 모든 국면에서 탁월한 효과를 나타낼 것으로 기대를 모으고 있어, 관계 기술자들의 연구 개발은 지속될 전망이다.
【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com