한국전자통신연구원(ETRI)은 화재 오경보를 줄일 수 있는 지능형 화재 감지 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.

소방청에 따르면 2021년부터 2022년 7월까지 화재경보로 인한 출동 25만8천220건 가운데 오작동에 의한 경보가 96.6%를 차지한다. 화재가 아님에도 발생하는 경보로 인한 소방 출동 비용은 연간 200억원에 달하는 것으로 알려졌다.

기존 광전식 화재 감지기는 적외선 광원과 빛을 모으는 장치인 '포토다이오드'로 이뤄져 있는데, 내부로 연기가 유입되면 광원과 부딪혀 생성되는 산란광을 포토다이오드가 포착해 일정 수준 이상일 경우 경보를 울리는 방식으로 작동한다. 하지만 일상생활에서 발생하는 먼지, 습기, 조리로 인한 연기, 담배 연기 등 에어로졸 상태 입자도 함께 유입돼 오류로 인한 경보가 자주 발생한다.

연구팀은 빛의 파장에 따라 달라지는 각각의 입자 산란도를 측정해 데이터베이스를 구축, 인공지능(AI) 기술로 화재에 의한 연기와 비(非) 화재성 에어로졸 입자를 구분할 수 있는 센서를 개발했다. 에어로졸 입자마다 고유한 산란 특성을 토대로 화재로 인한 연기인지 혹은 에어로졸인지를 판단할 수 있다.

연구팀은 이번에 개발한 센서를 반도체 클린룸이나 컴퓨터 서버실 등에서 화재 방지를 위해 사용하는 공기흡입형 감지기에 적용할 계획이다.

이강복 ETRI 국방안전지능화연구실장은 "시중에 유통되고 있는 공기흡입형 감지기는 대부분 해외 수입 제품으로, 국산 제품이 출시될 경우 높은 경쟁력을 가질 수 있을 것"이라며 "이 기술이 상용화되면 화재 오경보 출동이 크게 줄어 소방력 낭비를 막을 수 있을 것"이라고 말했다.