삼성화재가 피난훈련의 결과를 데이터로 분석하고 개선점을 찾아낼 수 있는 AI 기반 안전관리 기술을 선보인다.
삼성화재는 임직원 피난훈련 과정에서 나타나는 대피 행동을 인공지능(AI)으로 분석하는 ‘AI 기반 피난훈련 정량평가 시스템’을 개발했다고 21일 밝혔다.
이번 시스템은 훈련을 실시했는지를 확인하는 수준에서 벗어나 실제 대피 과정에서 나타난 행동을 데이터화하는 것이 핵심이다. CCTV 영상에 건물의 공간정보를 결합해 재실자의 대피 시작 시점과 이동경로, 특정 구간의 혼잡도, 비상구 이용 현황 등을 분석한다.
<>‘훈련했다’에서 ‘어떻게 대피했나’로 평가 방식 전환
기업의 피난훈련은 관련 법령과 내부 안전관리 기준에 따라 정기적으로 진행되고 있다.
그러나 기존 방식만으로는 훈련 과정에서 발생한 세부적인 행동을 객관적으로 비교하기 어려웠다. 예를 들어 경보가 울린 뒤 실제 대피까지 얼마나 시간이 걸렸는지, 사람들이 어느 통로에 집중됐는지, 비상구가 고르게 활용됐는지 등을 훈련 후 구체적인 데이터로 확인하는 데 한계가 있었다.
삼성화재는 이 같은 문제를 AI 기술로 보완했다. 시스템은 피난 과정에서 나타나는 주요 행동을 데이터로 수집하고 분석해 사업장별 안전 취약점을 파악할 수 있도록 설계됐다.
평가 대상은 ▲대피 시작 ▲이동경로 ▲병목 발생 ▲비상구 이용 ▲대피 행동의 확산 등 5개 영역이다.
화재경보가 발생한 이후 실제 대피가 시작되기까지 걸린 시간을 측정하는 것은 물론, 재실자가 어떤 경로를 선택했는지와 이동 과정에서 특정 구간에 인원이 집중됐는지도 확인할 수 있다. 비상구별 이용 현황을 비교해 특정 출구에 대피 인원이 지나치게 몰렸는지도 파악할 수 있다.
<>주변 사람의 움직임까지 분석… 대피 행동의 흐름 파악
눈여겨볼 부분은 개별 인원의 움직임뿐 아니라 대피 행동이 주변으로 어떻게 이어지는지도 분석한다는 점이다. 일부 재실자가 대피를 시작한 뒤 주변 사람들이 얼마나 빠르게 대피에 동참했는지를 분석해 실제 비상상황에서 나타날 수 있는 행동 패턴을 확인할 수 있다.
이를 통해 단순히 ‘대피 완료’ 여부만 확인하는 것이 아니라, 대피가 시작되고 확산되는 과정에서 어느 지점에 지연이나 혼잡이 발생했는지를 살펴볼 수 있다.
삼성화재는 이러한 분석 결과를 활용하면 사업장별 피난훈련의 취약 요인을 구체적으로 확인하고 향후 훈련 방식이나 대피 동선을 개선하는 데 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.
<>삼성화재, 피난행동 정량평가 기술 특허 출원
삼성화재는 해당 기술을 기반으로 지난 7월 ‘피난 평가 방법 및 장치’에 대한 단독 특허도 출원했다. 특허는 CCTV 영상과 건물 공간정보를 활용해 피난 과정에서 발생하는 행동을 정량적으로 분석하고 평가하는 기술에 관한 것이다.
기존의 현장 관찰과 점검 중심 훈련에 데이터를 접목해 피난훈련의 결과를 수치와 분석 결과로 확인할 수 있도록 한 것이 기술의 주요 특징이다.
삼성화재 기업안전연구소 관계자는 “이번 시스템을 활용하면 피난훈련 결과를 보다 객관적으로 분석하고 사업장별 취약요인을 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대한다”며 “현장 적용성을 지속적으로 높여 실효성 있는 피난훈련 체계를 확산하고 사회 전반의 안전 수준 향상에 기여하겠다”고 말했다.
<>10월 실제 사업장서 PoC…현장 적용성 검증
삼성화재는 개발 단계에서 나아가 실제 현장 적용 가능성을 확인하기 위한 검증에도 나선다. 오는 10월 실제 사업장에서 진행되는 피난훈련을 대상으로 PoC(개념검증)를 실시해 시스템의 분석 정확도와 현장 활용성을 확인할 예정이다.
검증 결과를 바탕으로 시스템의 적용 범위를 넓히고, 피난훈련 데이터를 축적·활용하는 안전관리 체계를 단계적으로 고도화한다는 계획이다.
