건물 화재 위험, AI로 예측한다
건물 화재 위험, AI로 예측한다
  • 전찬민 기자
  • 승인 2021.01.20 10:37
  • 댓글 0
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[공학저널 전찬민 기자] 전국 건물의 화재 위험등급을 산정해 화재 위험이 있는 건물을 사전 예방 조치하는 기술이 개발돼 이목을 집중시키고 있다.

우리나라 소방청은 국가화재정보시스템을 운영함으로써 화재 관련 정보를 수집 관리하고 있다. 이를 통해 소방청을 중심으로 산학연 전문기관에게 데이터를 제공함과 동시에 국민들에게 화재에 대한 피해정보를 알리고 화재예방에 힘쓰고 있다.

그럼에도 불구하고 연간 4만 건 이상의 화재가 발생하고 있고 많은 인명과 재산 피해가 증가하고 있다. 이로 인해 화재 예측을 위해 ICT의 융합과 4차 산업 혁명에 따라 빅데이터와 AI가 적용돼 점차 고도화되고 있다. 그렇기 때문에 기존의 과거 통계 중심의 데이터 분석에서 기존 데이터를 바탕으로 예측 모델 개발이 필요한 시점이다.

무엇보다 화재 사고 발생 이전에 최대한의 예방적 차원을 효과적으로 추진하기 위해서는 데이터적 의사결정이 필요하다. 즉, 현재의 위험도 평가 모형은 가중치 중심 평가모형으로 기존의 사고의 패턴을 학습해 위험도를 예측하는데 있어 매우 구체적인 건물 단위의 모델이 필요하고 이를 위해서는 막대한 데이터를 기반으로 개발돼야 한다.

이에 따라 최근 구체적인 건물단위로 위험도를 미리 예측하는 기술이 개발돼 화제 예방에 큰 역할을 할 것으로 기대를 모으고 있다.

이 건물단위 위험도 예측 모델은 화재의 주 장소인 건물 단위로 화재 발생 건물의 패턴을 학습하고, 전국 약 600만개의 건물에 적용해 위험도를 추정하고 이를 등급화한 모델이다.

이를 위해 GIS 건물 통합정보, GIS 건물통합정보마스터, 도로명 주소 건물정보 등의 인허가와 용도, 건축물의 특징, 노후년수, 건축물의 구조 등 확보할 수 있는 건물정보와 개별공지지가, 에너지 사용량 등을 건물단위로 융합했다. 이와 더불어 화재 유무와 화재 사고 데이터를 추가한 데이터셋을 학습해 개발한 것이다. 또한 개발된 분석 결과를 실제 지도에 건물단위 등급을 표시해 다양하게 시각화도 추진하고 있다.

이 모델은 기존 국내 서비스와 해외 서비스와도 비교했을 때 확실한 차별화를 가지고 있다. 현재 국내에는 통계 분석 결과를 GIS 기술로 시각화한 서비스들 중심으로 이뤄져 있다. 주로 빈도분석을 통해 특정 지자체 비교, 통계연보를 화재와 관련한 통한 다양한 속성정보를 제공하고 있다.

해외 선진 사례로는 미국 아틀란타 소방청에서 화재위험도를 평가해 화재점검 우선순위를 정해서 정보를 제공하고 있으며, 아틀란타시 내에 5000개 건물을 대상으로 SVM, Random Forest 알고리즘을 활용해 화재위험도를 도출했다. 이에 예측정확도는 71%. 6096개 새로운 상업건물에 대해서 이 모델을 활용해서 위험도를 산정해 화재위험도를 도출하고 있다.

반면 건물단위 위험도 예측 모델은 전국의 건물 데이터 600만 건을 대상으로 한 건물 공간정보를 중심으로 학습된 데이터 셋을 구축했고, 텐서플로우를 통한 AI를 적용한 것이 가장 큰 특징이다. 또한 10-fold cross validation 검증기법을 활용해 85% 이상의 정확도를 확보했다.

이러한 건물단위 위험도 예측 모델을 개발한 ㈜업데이터는 공간정보와 AI를 활용한 GeoAI 전문기업으로 세상의 다양한 현안을 해결하는 사업을 추진하고 있다. 특히 서울시 산학연 사업 뿐 아니라 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 소방안전 플랫폼의 센터 참여, 국가 R&D 공모사업 수행 등 기술 중심의 개발업을 중점 수행하는 SW고성장클럽200에 선정된 스타트기업이기도 하다.

업데이터의 이 모델을 통한 화재위험도를 건물단위로 5단계로 분류하면 위험 등급이 전체 건물의 1% 내외로 4만 동 추정된다. 하지만 화재 발생을 정확히 예측하는 것은 실제로 어려운 일임에는 분명하다.

업데이터 황동현 대표이사(사진)은 “그럼에도 이 모델을 통해 안전한 등급에서 화재 발생 빈도와 위험 등급에서의 화재 발생 빈도를 비교하면 15배 이상의 차이를 보이는 실효성이 확보됐다”며 “이에 따라 한정된 인력과 예산으로 위험하다고 판단되는 건물을 사전 예방 활동으로 집중화하면 효과적일 수 있을 것”이라고 말했다.

그는 이어 “이러한 정보를 바탕으로 화재보험요율 등에 활용한다면 불의의 사고에 대비한 보험에 대한 비용을 현실적으로 조정해 국민 안전에 기여할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.


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