삼성화재, AI 기반 피난훈련 정량평가 시스템 개발

<사진=삼성화재>

삼성화재는 임직원 피난훈련 과정에서 나타나는 행동을 AI로 분석해 훈련 효과와 취약 요인을 객관적으로 평가할 수 있는 ‘AI 기반 피난훈련 정량평가 시스템’을 개발했다고 21일 밝혔다.

기존 피난훈련이 훈련 실시 여부와 현장 점검을 중심으로 운영되었다면, 이번 시스템은 CCTV 영상과 건물 공간정보를 연계해 실제 피난 과정에서 누가 언제 대피를 시작했는지, 어떤 경로로 이동했는지, 어느 구간에서 병목이 발생했는지 등을 데이터로 분석하는 것이 특징이다.

국내 기업은 ‘화재의 예방 및 안전관리에 관한 법률’ 등 관련 법령과 내부 기준에 따라 임직원을 대상으로 정기적인 피난훈련을 실시하고 있다. 하지만 실제 훈련에서는 피난 개시까지 얼마나 시간이 소요됐는지, 특정 이동경로나 비상구에 인원이 몰리지는 않았는지 등을 객관적으로 파악하기 어렵고, 훈련 결과와 개선사항도 체계적으로 축적하기 어려운 한계가 있었다.

이번 시스템은 이러한 한계를 보완하기 위해 ▲피난 개시, ▲이동경로, ▲병목, ▲비상구 이용, ▲반응 확산 등 5개 항목을 중심으로 피난행동을 평가하도록 설계됐다.

예를 들어, 화재경보 이후 실제 대피가 시작되기까지 걸린 시간을 확인하고 재실자들의 이동경로와 특정 구간의 혼잡 여부, 비상구별 이용 편중 현상 등을 분석할 수 있다. 주변 사람들의 대피 행동이 다른 재실자의 대피로 얼마나 빠르게 이어지는지도 분석해 실제 비상상황에서 나타날 수 있는 행동 특성을 파악한다.

특히, 삼성화재는 이번 기술의 차별성을 바탕으로 ‘피난 평가 방법 및 장치’에 대한 단독 특허를 지난 7월 출원했다. CCTV 영상과 공간정보를 활용해 피난행동을 정량적으로 분석·평가하는 방법에 관한 기술로, 기존 현장 점검 중심의 피난훈련을 데이터 기반 평가 방식으로 고도화 했다는 점을 인정받았다.

삼성화재 기업안전연구소 관계자는 “이번 시스템을 통해 피난훈련 결과를 보다 객관적으로 분석하고 사업장별 취약요인을 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대한다”며, “향후 현장 적용성을 지속적으로 높여 실효성 있는 피난훈련 체계를 확산하고, 사회 전반의 안전 수준 향상에 기여하겠다”고 밝혔다.

오는 10월에는 실제 사업장 피난훈련을 대상으로 PoC(개념검증)를 진행해 시스템의 분석 정확도와 현장 적용성을 검증할 예정이다. 향후 검증 결과를 바탕으로 활용 범위를 확대하고, 데이터 기반 안전관리 체계를 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다.