슈퍼브에이아이, 전기차 화재 AI로 잡는다…"오경보 80%↓"

클라우드 없이 엣지 디바이스서 실시간 분석…기존 CCTV 활용 가능

슈퍼브에이아이가 국립소방연구원과 지하주차장 전기차 화재를 조기 감지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 공동 연구를 통해 전기차 화재·연기를 실시간으로 인식하는 AI 모델을 개발하고 실제 지하주차장 환경에서 실증을 마쳤다고 1일 밝혔다. 개발 모델은 클라우드를 거치지 않고 현장 엣지 디바이스에서 영상을 분석할 수 있어 기존 폐쇄회로(CC)TV 인프라에도 적용할 수 있다.

이번 연구 핵심은 전기차 배터리 열폭주 초기 발생하는 미세한 연기를 빠르게 포착하는 데 있다. 기존 화재 감지 방식으로는 옅은 연기를 조기에 잡기 어려워 화재 대응이 늦어질 수 있다는 점을 AI 영상 분석으로 보완한 것이다.

슈퍼브에이아이가 국립소방연구원과 지하주차장 전기차 화재를 조기 감지하는 AI 모델을 개발했다. (사진=슈퍼브에이아이)

슈퍼브에이아이는 화재와 연기·차량 이미지 약 10만장을 가공해 학습 데이터셋을 구축했다. 실제 화재 사고 데이터와 통제된 환경에서 확보한 실험 데이터도 활용했으며, 드물게 발생하는 상황은 생성형 AI로 합성 데이터를 만들어 보완했다.

데이터 품질 관리에는 플랫폼 '스캐터 뷰'를 활용했다. 데이터 유사도와 분포·이상치를 확인하면서 지하주차장 환경과 전기차 하부에서 발생하는 옅은 연기·원거리 연기까지 인식할 수 있도록 데이터를 구성했다.

이후 구축한 데이터셋으로 여러 AI 모델을 학습한 뒤 실시간 처리 속도와 정확도를 비교해 최종 모델을 선정했다. 화재 발생 후 나타나는 불꽃뿐 아니라 초기 단계에서 나타나는 연기 인식 성능을 중심으로 검증했다.

개발한 AI는 엣지 디바이스 기반 실시간 모니터링 시스템으로 구현됐다. 현장에서 CCTV 영상을 직접 분석하고 화재를 감지하면 화면과 소리로 경고하며 감지 내역도 로그로 남긴다. 같은 네트워크에 연결된 PC에서는 외부 서버 없이 로컬 웹 서버를 통해 감지 현황을 확인할 수 있다.

현장 검증도 진행됐다. 슈퍼브에이아이와 국립소방연구원은 지난해 11월 실제 지하주차장에서 연기 감지 실증 실험을 진행한 데 이어 올해 8월에는 실제 화재 상황을 재현해 AI 모델의 연기 감지 성능을 검증했다.

현재 마지막 단계 연구를 진행 중이며 소형 엣지 디바이스에서도 실시간 구동할 수 있도록 모델을 경량화하는 작업을 추진하고 있다. 연구가 마무리되면 '몇 미터 거리에서 몇 초 이내 인식'과 같은 정량 시험 기준을 마련해 향후 전기차 화재 감지 시스템의 성능 기준을 수립하는 데 활용할 예정이다.

김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "이번 연구는 공개 데이터로는 학습되지 않는 현장 특수성을 특화 데이터셋과 합성 데이터로 채우고 그 모델을 엣지에서 실시간으로 돌린 사례"라며 "데이터 구축부터 모델 개발과 현장 검증까지 AI 도입을 계속 이끌어 나가겠다"고 말했다.