투데이e코노믹 = 유서진 기자 | 삼성화재가 인공지능(AI)을 활용해 사업장 피난훈련 과정을 데이터로 분석하고 취약 요인을 찾아내는 시스템을 개발했다.
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 이뤄졌다면 이번 시스템은 CCTV 영상과 건물 공간정보를 연계해 실제 대피 과정을 데이터로 분석하는 것이 특징이다.
화재경보 이후 재실자가 언제 대피를 시작했는지부터 이동 경로, 특정 구간의 병목 발생 여부, 비상구 이용 현황 등을 종합적으로 분석할 수 있다.
국내 기업들은 관련 법령과 내부 안전관리 기준에 따라 정기적으로 임직원 대상 피난훈련을 실시하고 있다. 하지만 실제 훈련 과정에서 경보 후 대피 개시까지 걸린 시간이나 특정 이동 경로와 비상구에 인원이 집중되는 현상을 객관적인 수치로 파악하기 어렵다는 한계가 있었다.
훈련 과정에서 발견된 문제점과 개선사항을 체계적인 데이터로 축적하는 데에도 어려움이 있었다.
삼성화재가 개발한 시스템은 피난 개시, 이동경로, 병목, 비상구 이용, 반응 확산 등 5개 항목을 중심으로 대피 행동을 평가하도록 설계됐다.
화재경보가 발생한 뒤 실제 대피가 시작될 때까지 걸린 시간을 측정하고 재실자들이 어떤 경로를 통해 이동했는지 분석한다. 특정 구간에서 인원이 몰렸는지, 일부 비상구로 대피 인원이 편중됐는지도 확인할 수 있다.
주변 사람의 대피 행동이 다른 재실자의 대피로 얼마나 빠르게 이어지는지를 분석하는 '반응 확산' 기능도 적용했다. 이를 통해 실제 비상 상황에서 나타날 가능성이 있는 사람들의 행동 특성과 시설별 취약 지점을 파악할 수 있다는 설명이다.
삼성화재는 관련 기술을 지식재산권으로 확보하는 작업에도 나섰다. 지난 7월 CCTV 영상과 공간정보를 활용해 피난 행동을 정량적으로 분석·평가하는 '피난 평가 방법 및 장치'에 대한 단독 특허를 출원했다.
현장 관리자의 경험과 육안 점검에 의존했던 기존 피난훈련 평가 방식을 AI와 데이터를 활용한 정량 평가 방식으로 전환하는 것이 핵심이다.
삼성화재는 오는 10월 실제 사업장에서 진행되는 피난훈련을 대상으로 개념검증(PoC)을 실시할 예정이다. 이를 통해 시스템의 분석 정확도와 실제 현장에서의 적용 가능성을 검증한다.
향후 실증 결과를 토대로 시스템 적용 범위를 확대하고 사업장별 피난훈련 결과와 취약 요인을 데이터로 축적하는 안전관리 체계를 구축할 방침이다.
삼성화재 기업안전연구소 관계자는 "이번 시스템을 통해 피난훈련 결과를 보다 객관적으로 분석하고 사업장별 취약 요인을 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대한다"며 "현장 적용성을 지속적으로 높여 실효성 있는 피난훈련 체계를 확산하고 사회 전반의 안전 수준 향상에 기여하겠다"고 말했다.
