인공지능 영상 분석으로 화재를 감지하는 기술

 

1. 서론

화재는 언제, 어디서나 예기치 못한 상황에서 발생하며 인명과 재산에 치명적인 피해를 가져올 수 있습니다. e-나라지표 사이트의 화재발생 현황 자료를 보면, 2023년 한국에서 발생한 화재 건수는 약 3.9만 건으로, 이는 하루 평균 106건 가량의 화재가 발생했다는 의미입니다. 코로나 때문에 위축되었던 2020~2021년을 제외하면 그 이전인 2014~2017년 대비하면 화재 발생 수는 급증한 셈입니다. 

 

그림 : 화재 발생 현황 (출처 : e-나라지표 사이트)

 

 

해외에서도 이러한 추세는 유사합니다. 미국 소방청(NFPA)의 최근 보고서(2023년 기준)에 따르면, 연간 약 36만 건 이상의 화재가 발생해 수천 명의 인명 피해가 보고되고 있습니다. 이는 산업화, 도시화가 진행될수록 화재 발생 위험이 상대적으로 높아진다는 점을 다시 한번 확인시켜줍니다.

 

화재 발생 후 가장 중요한 것은, 화재 확산을 막을 수 있는 ‘골든타임’을 놓치지 않고 신속 대응하는 것입니다. 전통적으로 화재 감지 시스템은 열과 연기를 기반으로 작동해왔지만, 이러한 방식만으로는 초기에 빠른 감지를 보장하기 어렵다는 문제점이 있어 왔습니다. 오탐/미탐으로 인한 알람이 워낙 많이 발생하고 이로 인한 민원이나 불편사항 때문에 현장에서는 아예 감지 장치를 꺼두는 경우들도 많다고 합니다. 결국 그런 행동들은 시설과 사람들을 위험에 노출시키는 결과로 이어집니다. 

 

기술이 발전함에 따라, 인공지능(AI)을 활용한 “영상 기반 화재 감지”는 기존 방식의 한계를 보완하고 보다 빠르고 정확한 화재 감지를 가능하게 만들어 주목받고 있습니다. 특히 영상 분석 기술과 딥러닝 알고리즘을 결합해 연기, 불꽃, 온도 상승 등 다양한 징후를 실시간으로 포착함으로써 사각지대를 줄이고 골든타임을 확보할 수 있게 되었습니다.

 

이번 글에서는 AI 영상 분석 기술의 동작 원리, 다양한 적용 사례, 그리고 앞으로의 가능성을 살펴보며, 이 기술이 어떻게 화재 예방 및 초기 대응 효율성을 높일 수 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

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2. 본론

2.1. 기존 화재 감지 방식의 한계

• 반응 지연
  기존 화재 감지 시스템(연기 감지기, 열 센서 등)은 화재가 어느 정도 진행된 뒤에야 경보가 울려 초기 진압에 필요한 골든타임을 놓칠 수 있습니다. 다만, 최근에는 가격대가 높긴 하지만 광학기기 기반의 화재감지기 등이 보급되면서 지연 시간이 크게 문제가 되는 경우는 적어지고 있습니다. 
• 오경보 문제
  조리 연기, 먼지 등으로 인해 빈번하게 오작동하는 사례가 적지 않습니다. 특히 산업시설이나 주방이 있는 건물에서는 이러한 오경보가 누적되어, 경보 시스템에 대한 신뢰도까지 떨어질 수 있습니다. 소방청에 따르면 화재경보 출동 건 중 96% 가량이 오작동에 의한 경보였다는 기사도 있었습니다. 실제 현장에서 가장 크게 문제가 되는 부분이기도 합니다.
• 설치·운영 부담
  대규모 시설일수록 센서를 곳곳에 설치하고 유지·관리하는 데 드는 비용이 큽니다. 또한 센서가 고장났을 때 실시간 감지 능력이 저하될 수 있으며, 제때 점검을 하지 않으면 유사시 심각한 인명·재산 피해로 이어질 수 있습니다. 

2.2. AI 기반 영상 분석 기술의 도입

• 영상 기반 화재 감지
  실시간 영상을 AI로 분석해 연기, 불꽃, 온도 상승 등의 패턴을 직접적으로 포착합니다. 예컨대 물류창고나 공장 내부를 촬영하는 CCTV 영상을 AI가 모니터링하며, 화재 징후가 나타나면 즉시 경보를 울리도록 설계할 수 있습니다.
• 딥러닝 모델 활용
  CNN(Convolutional Neural Network) 등의 딥러닝 알고리즘을 통해 수많은 화재·비화재 영상 데이터를 학습시킴으로써, 인간의 눈으로는 식별하기 어려운 초미세 연기나 작은 불꽃을 빠르게 잡아낼 수 있습니다. 최근에는 Transformer 기반 영상 모델 등 더 정교한 알고리즘이 등장해 오탐율을 낮추고 있습니다.
• 다중 센서 데이터 통합
  단순히 영상만 사용하는 것이 아니라, 온도·습도·가스 센서 등 다양한 IoT 기기를 통합해 분석하면 더욱 정확하고 풍부한 정보를 얻을 수 있습니다. 예컨대, 온도가 갑자기 급상승하고 영상에서 연기가 포착된다면, 화재 발생 가능성을 훨씬 높게 추정할 수 있습니다. 실제로 기존의 불꽃, 연기 감지 센서에 AI 기반 영상 분석이 합쳐진 통합 센서 기반 장비가 판매되고 있기도 합니다. 

2.3. AI 기반 화재 감지 사례

• 한국 : 지자체들 가운데 지능형 CCTV의 한 기능으로 화재 감지 기능을 포함해서 도입하는 경우가 있습니다. 최근 발생하고 있는 전기차 충전 중 화재 문제 때문에 서울 용산구청 주차장에는 AI 화재감지 시스템을 도입하기도 했습니다. 강원도 고성군의 경우, 영상 기반 산불 감지를 위한 시스템을 도입한 바 있고, 물류센터 등에서도 이를 도입하는 사례가 늘고 있습니다. 또, 경부고속도로의 지화화가 진행된 동탄-기흥 구간에서는 AI CCTV를 이용해 화재를 감지하고 원격으로 초동진화를 하는 시스템이 도입되었습니다. 
• 미국 : 아마존 등 대형 물류센터에서 대규모 CCTV 네트워크와 AI 화재 감지 시스템을 결합해, 물류창고 내 화재 발생 시 신속하게 로봇 팔과 방재 설비를 작동시킵니다. 미국 일부 주(州)에서는 대형 산불 예방을 위해 산림 지역 CCTV와 드론 영상을 AI 모델로 분석, 작은 불씨도 조기에 감지해 소방 헬기 출동 시간을 단축하고 있습니다. 국내 기업 알체라가 캘리포니아 주에 AI 화재감지 솔루션을 공급하기도 했었습니다.(기사)

2.4. 제약사항

• 초기 투자 비용 : AI 시스템 구축에 필요한 서버·네트워크 인프라, 센서·카메라 교체 비용이 만만치 않아, 중소형 건물에서는 부담이 될 수 있습니다. 하지만 클라우드 서비스 이용이나 Edge AI 장비 활용 등으로 점차 비용 절감 방안이 제시되고 있습니다.
• 데이터 양과 품질 : 딥러닝 모델의 성능은 결국 양질의 데이터에 달려 있습니다. 화재 유형, 조명·날씨 변화, 건물 구조 등 다양한 상황에서의 데이터를 충분히 확보해야 정확한 탐지가 가능해집니다. 
• 외부 환경 요인 : 비, 눈, 먼지, 조명 변화 등 다양한 환경적 요인이 영상 화질에 영향을 미쳐 오탐이나 미탐을 유발할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 열화상 카메라, IR 센서 등을 결합하기도 합니다.

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3. 화재감지 테스트 

이제 본격적으로 화재 감지 기술을 이용해서 실제 화재 영상을 분석하는 과정을 소개하겠습니다. 

3.1. 감지 방식 결정

우선 화재감지에 이용되는 영상 분석 방식은 영상에서 화재 여부를 판별하는 Classification 방식과 영상에서 화재 발생 위치를 특정하는 Detection 방식으로 크게 나뉠 수 있습니다. 아래는 그 각각의 사례를 보여주고 있습니다. 

사진 : 화재감지를 하는 방식 예시. (분류/감지-Yolo2의 격자방식/감지-Bbox방식)

 

3.2.테스트 영상 데이터

BBC에서 방송한 예전 노트르담 화재 보도 영상을 이용합니다. 그런데 원본 영상의 URL을 찾을 수가 없네요... -_-;

 

 

3.3.테스트 모델 

이 글에서는 이 가운데 Bbox (바운딩박스) 방식의 Detection 모델을 이용합니다. 공개된 모델들 가운데에는 Yolo 시리즈를 이용한 것들이 많이 있습니다. (아무래도 실시간 요건을 제대로 달성하기 때문) 그 가운데 Yolov10을 이용한 것이 HuggingFace에 공개된 것이 있어서 그걸 이용해 보겠습니다. 

 

YOLOv10 Fire And Smoke Detection - a Hugging Face Space by X-Men01

 

3.4.코드

위 링크의 코드는 Gradio를 이용해 이미지 한장을 분석하는 것으로 되어 있습니다. 저는 영상을 이용할 것이기 때문에 약간 수정했습니다. 

 

코드

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO('best.pt')

# Open the video file
video_path = "fire.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 창 이름 정의 및 설정
window_name = "Fire Detection"
cv2.namedWindow(window_name, cv2.WINDOW_NORMAL)

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if not success or frame is None:
        print("Failed to read frame from the video.")
        break

    results = model.predict(frame)

    # Visualize the results on the frame
    annotated_frame = results[0].plot()

    # Display the annotated frame
    cv2.imshow("Fire Detection", annotated_frame)

    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

 

3.5.테스트 결과

 

영상 파일을 이용한 테스트 결과는 다음과 같습니다. 화염과 연기 부분을 잘 구분하고 있습니다. 물론 공개 모델이라 다양한 엣지 케이스를 걸러내는 작업까지는 안 되어 있을 수도 있습니다만... 나름 괜찮네요. ^^

 

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4. 결론

이번 글에서는 화재감지에 사용되는 AI 기술에 대해서 알아봤고, 실제로 공개되어 있는 모델을 이용해 화재 영상을 분석하는 작업도 해 봤습니다. 

 

AI를 활용한 영상 기반 화재 감지 기술은 기존 열·연기 센서 위주의 감지 방식이 지니던 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 솔루션으로 부상하고 있습니다. 한국과 미국을 포함한 여러 국가의 화재 발생 통계와 사례는 이러한 기술의 필요성을 여실히 보여주고 있습니다. 딥러닝, IoT, 클라우드 등 다양한 첨단 기술이 결합됨으로써 화재 감지의 정확도와 신속성이 크게 개선되고 있으며, 이를 통해 골든타임 내 화재 진압과 인명·재산 피해 최소화가 가능해집니다. 앞으로는 5G/6G 네트워크, 에지 컴퓨팅, 드론·위성 이미지와 같은 추가 기술이 계속 접목되어 더욱 정교하고 실시간성이 강화된 시스템으로 발전할 것입니다.

 

이러한 기술의 도입으로 초기 비용 부담, 데이터 품질, 환경 변화 대응과 같은 어려움이 완전히 해소되지는 않았으나, 점차 다양한 기업과 공공기관에서 화재 감지 솔루션을 도입하며 관련 생태계가 확장되고 있습니다. 장기적으로 AI 화재 감지 기술은 화재로 인한 피해를 획기적으로 줄이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

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4. 참고자료

• 한국소방산업기술원(KFI) 화재 통계 (링크)
• 기사) ETRI, 오경보 줄이는 지능형 화재 감지 기술 개발 (정보통신신문, 2024.10)
• DFS(Dataset for Fire and Smoke detection) : 화재 및 연기 객체 감지 데이터셋
  • 화재의 크기에 따라 명명된 총 9462개의 이미지가 포함
  • 색상과 밝기가 화재와 유사한 객체로 인해 잘못된 판단이 발생할 가능성을 줄이기 위해 '화재'와 '연기' 주석 사용

 

GitHub - siyuanwu/DFS-FIRE-SMOKE-Dataset

 

• 논문) FTA-DETR: An efficient and precise fire detection framework based on an end to end architecture applicable to embedded platforms (링크)
• 논문) Fire Detection and Flame-Centre Localisation Algorithm Based on Combination of Attention-Enhanced Ghost Mode and Mixed Convolution (링크)
  • 화재 감지 및 화염의 Center 위치 예측 알고리즘

 

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5. Q&A

Q. AI 화재 감지 시스템이 기존 시스템과 다른 점은 무엇인가요?
AI 화재 감지 시스템은 영상 데이터를 실시간으로 분석해 연기·불꽃 패턴을 직접 탐지합니다. 기존의 열·연기 감지 방식보다 훨씬 빠른 반응 속도를 기대할 수 있으며, 첨단 딥러닝 알고리즘을 통해 오경보율을 줄이고 정확도를 높입니다.

 

Q. 한국과 미국의 화재 감지 인증은 어떤 기준을 따르나요?
한국에서는 KFI 인증을, 미국에서는 UL 인증을 통해 화재 감지 시스템의 신뢰성과 안전성을 평가합니다. 최근에는 EN54 시리즈(유럽 표준) 등 글로벌 인증 기반의 요구사항도 중요해지며, 각 인증 간 상호 호환성을 확보하는 움직임이 있습니다.

 

Q. AI 화재 감지 기술을 중소형 건물에서도 적용할 수 있나요?
초기 투자 비용이 부담될 수 있지만, 클라우드 서비스나 IoT 장비의 비용이 점차 낮아지면서 중소형 시설에서도 적용 사례가 늘어나고 있습니다. Edge AI 시스템을 활용하면 대규모 서버 없이도 AI 연산이 가능해, 중소 규모 사업장에 적합한 솔루션을 구축할 수 있습니다.