건축/환경에너지

Nikkei Architecture_2019.10.10 News (p18)

화재경보기보다 빠르게 불씨를 발견하는 AI
시미즈건설, 물류시설에서 실증 / IoT센서의 정보를 종합적으로 판단

시미즈건설이 개발 중인 인공지능(AI)에 의한 ‘조기 화재 감지 시스템’이 실장 단계에 들어갔다.

가스센서나 레이저센서, 화염센서 등의 IoT(사물인터넷) 센서에서 얻은 정보를 바탕으로 AI가 종합적으로 판단해 고정밀도로 화재 발생을 알린다. 자동화재경보 설비와 함께 도입해 화재 위험을 줄인다. 8월 22일, 시미즈건설의 물류시설 ‘S.LOGi 신좌(新座) West’에서 실험을 공개했다.

공개 실험에서는 쌓은 박스 사이에 납땜인두를 끼워서 가열했다. 박스나 비닐이 연소됐을 때 발생하는 화학물질을 감지하는 독자적인 가스센서는 총 32대. 천장에 설치했고 사람 얼굴 높이에 맞춰 삼각을 고정했다. 전원은 배터리로 무선 통신을 채용했기 때문에 설치 장소가 자유롭다. 또한 레이저 센서 1대로 연기의 모습을 계측했다.

-- 불과 4분에 불씨를 감지 --
박스 가열이 시작되고 약 4분 후에 삼각으로 고정한 가스센서가 먼저 반응했다. 이어서 연기가 향한 방향의 천장에 설치해 둔 가스센서도 가스를 감지하기 시작했다. 주위에는 연기와 이상한 냄새가 가득 찼지만 이 시점에서 자동 화재 통지 설비는 가동되지 않았다.

물류시설에서는 박스 등의 가연 물체가 고밀도로 적재되어 있는데다 넓은 면적과 높은 천장으로 되어 있기 때문에 화재가 크게 번지기 쉽다.

연기가 천장에 설치된 연기 감지기까지 좀처럼 올라가지 못해 경보가 늦는 경우가 있다. 오보를 줄이기 위해 먼지에 강한 감지기를 사용하고 있는 것도 한 원인이다. 그래서 시미즈건설은 물류시설에서 가장 불이 잘 붙는 박스나 비닐에 주목. 이들이 연소될 때 처음으로 발생하는 화학물질을 감지하는 가스센서를 개발했다.

시스템에 탑재하는 AI 학습은 오보를 줄이는데 중점을 두고 있다. 화재 실험을 바탕으로 만든 데이터 약 5,000건을 약 4개월 동안 학습시켰다. 시설의 운용 개시 후에는 평상시의 데이터를 학습함으로써 더욱 정밀도가 향상될 전망이다.

 -- 끝 --