‘AI 기반 피난훈련 평가 시스템’ 개발

[Money&Life] 삼성화재 삼성화재는 최근 임직원들이 피난 훈련 과정에서 보이는 행동을 인공지능(AI)으로 분석해 훈련 효과와 취약 요인을 객관적으로 평가할 수 있는 ‘AI 기반 피난 훈련 정량평가 시스템’을 개발했다고 밝혔다. 기존 피난 훈련이 훈련 실시 여부와 현장 점검을 중심으로 운영됐다면 이번 시스템은 폐쇄회로(CC)TV 영상과 건물 공간 정보를 연계해 실제 피난 과정에서 누가 언제 대피를 시작했는지, 어떤 경로로 이동했는지, 어느 구간에서 병목이 발생했는지 등을 데이터로 분석할 수 있다는 점이 특징이다. 국내 기업들은 ‘화재의 예방 및 안전관리에 관한 법률(화재 안전법)’ 등 관련 법령과 내부 기준에 따라 임직원을 대상으로 정기적인 피난 훈련을 실시하고 있다. 하지만 실제 훈련에서는 대피를 시작하기까지 얼마나 시간이 소요됐는지, 특정 이동 경로나 비상구에 인원이 몰리지는 않았는지 등을 객관적으로 파악하기 어려웠다. 이에 따라 훈련 결과와 개선 사항도 체계적으로 축적하기 어려운 한계가 있었다. 이번 정량평가 시스템은 이러한 한계를 보완하기 위해 △피난 개시 △이동 경로 △병목 △비상구 이용 △반응 확산 등 5개 항목을 중심으로 피난 행동을 평가하도록 설계됐다. 예를 들어 화재경보 이후 실제 대피가 시작되기까지 걸린 시간을 확인하고 재실자들의 이동 경로와 특정 구간의 혼잡 여부, 비상구별 이용 편중 현상 등을 분석할 수 있다. 주변 사람들의 대피 행동이 다른 재실자의 대피로 얼마나 빠르게 이어지는지도 분석해 실제 비상 상황에서 나타날 수 있는 행동 특성을 파악한다. 삼성화재는 이번 기술의 차별성을 바탕으로 ‘피난 평가 방법 및 장치’에 대한 단독 특허를 지난 7월 출원했다. CCTV 영상과 공간 정보를 활용해 피난 행동을 정량적으로 분석 및 평가하는 데이터 기반 평가 방식으로 기존 현장 점검 중심의 피난 훈련을 고도화했다는 점을 인정받았다. 삼성화재 기업안전연구소 관계자는 “이번 시스템을 통해 피난 훈련 결과를 더욱 객관적으로 분석하고 사업장별 취약 요인을 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대한다”라며 “현장 적용성을 지속해서 높여 고객사의 안전관리 수준 향상에 이바지할 수 있도록 노력하겠다”라고 밝혔다. 삼성화재는 10월 실제 사업장 피난 훈련을 대상으로 기술 검증(PoC)을 진행해 시스템의 분석 정확도와 현장 적용성을 검증할 예정이다. 또 검증 결과를 바탕으로 활용 범위를 확대하고 데이터...