연기 퍼지기 전 화재 신호 잡는다…유호천 한양대 연구팀, AI 감지 기술 개발
심자외선 기반 무선 감지 시스템 개발
스마트폰 전송 뒤 AI로 화염 종류·세기 분석
[파이낸셜뉴스] 산불이나 공장 화재처럼 초동 대응이 중요한 현장에서 불이 번지기 전 화재 신호를 포착할 수 있는 감지 기술이 개발됐다.
8일 한양대에 따르면 융합전자공학부 유호천 교수 연구팀은 무선 통신과 머신러닝 분석이 가능한 '지능형 심자외선 화재 조기 감지 시스템'을 개발했다. 연구 성과는 국제 학술지 Science Advances에 지난달 27일 게재됐다.
기존 화재 감지 기술은 연기 감지기나 열화상 카메라에 주로 의존해 왔다. 연기 감지기는 연기가 센서 내부로 들어와야 작동하기 때문에 야외처럼 열린 공간에서는 반응이 늦어질 수 있다. 열화상 카메라는 넓은 지역에 대량으로 설치하기에는 비용 부담이 크다.
산불이나 산업시설 화재처럼 초기 대응이 중요한 상황에서는 주변광에 따른 오작동을 줄이면서도 화재 발생 직후의 신호를 빠르게 포착할 수 있는 저전력·무선 감지 기술이 필요하다는 지적이 있었다.
연구팀이 주목한 것은 심자외선이다. 심자외선은 불꽃에서 나오는 눈에 보이지 않는 자외선 신호다. 이를 선택적으로 감지하면 연기나 열이 확산되기 전에도 화재 징후를 포착할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.
연구팀이 개발한 센서는 화염에서 나오는 심자외선 신호를 골라 감지하도록 설계됐다. 감지된 신호는 블루투스를 통해 모바일 애플리케이션으로 전송된다. 연구팀이 부탄 토치, 에탄올 고체연료, 가스레인지 화염 등을 대상으로 실험한 결과 화염원별로 서로 다른 신호 패턴이 나타났다.
연구팀은 센서의 선택성과 내구성도 함께 확인했다. 개발된 센서는 가시광 영역보다 심자외선에 5075배 더 민감하게 반응해 실내 조명이나 태양광과 유사한 조건에서 생길 수 있는 오작동 가능성을 낮췄다. 500회 반복 구동 뒤에도 초기 광전류의 84%를 유지했고, 별도 보호 공정 없이 180일간 보관한 뒤에도 평균 96.7%의 광전류를 유지했다. 온도와 습도, 산소 농도, 압력 변화 조건에서도 감지 성능이 비교적 안정적으로 나타났다고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 이 신호를 인공지능 모델에 학습시켜 화염원의 종류와 세기 등을 분석했다. 화염 세기 예측에서는 평균 정확도 0.96을 기록했다.
유호천 한양대 교수는 "심자외선 포토 디텍터, 유연 회로, 무선 통신, 머신러닝 분석을 하나의 플랫폼으로 통합한 연구"라며 "사람이 지속적으로 감시하기 어려운 산림, 전력 설비, 산업 시설 등에서 저전력·분산형 화재 모니터링 시스템으로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.
이번 연구 논문에는 한양대 박태현 박사, 조준형 석·박사통합과정생, 강승미 박사과정생, 한양대 ERICA 오준화 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했다. 유호천 한양대 교수와 오세용 한양대 ERICA 교수, 허재현 가천대 교수, 배가람 단국대 교수가 교신저자로 참여했다.
spring@fnnews.com 이보미 기자
