전기차 보급 확대와 함께 배터리 화재 예방 기술에 대한 관심이 높아지는 가운데, AI 영상분석과 복합센서 기술을 결합한 전기차 화재 예측 시스템이 실제 주차장 환경에 적용된다.
AI 기반 영상분석 및 화재 감지 기술 기업 시티아이랩㈜은 경기창조경제혁신센터 주차장에 선택형 복합센서 기반 전기차 화재 예측·감지 시스템을 구축하고 실증 운영을 진행하고 있다고 4일 밝혔다.
이번 실증은 기존 화재 감지 방식의 한계를 보완하고, 전기차 배터리 이상 징후를 보다 빠르게 파악할 수 있는 감지 체계를 검증하기 위한 목적이다.
전기차 시장이 빠르게 확대되면서 지하주차장과 실내 주차 공간의 화재 안전 문제가 주요 과제로 떠오르고 있다.
기존 화재 감지 시스템은 대부분 연기나 불꽃 발생 이후 이를 감지하는 방식이 중심이었다. 하지만 전기차 배터리 화재는 초기 단계에서 온도 상승, 가스 발생 등 다양한 이상 징후가 나타날 수 있어 조기 감지 기술의 필요성이 커지고 있다.
시티아이랩의 선택형 복합센서 시스템은 현장 환경과 감지 목적에 따라 열화상 센서, 가시광 카메라, 오프가스 센서를 단독 또는 조합해 운영할 수 있도록 설계됐다.
주차장 구조와 필요한 감지 수준에 맞춰 센서 구성을 선택할 수 있어 설치 환경에 따른 대응이 가능하다는 점이 특징이다.
시티아이랩은 센서별 특성을 활용해 전기차 화재 위험 정보를 다각도로 분석한다.
바닥형 열화상 카메라는 차량 하부 배터리 주변의 온도 변화를 확인한다. 천장형 카메라는 AI 영상분석 기술을 활용해 연기와 불꽃 발생 여부를 감지한다.
오프가스 센서는 배터리 온도 상승이나 연기, 불꽃 발생 이전 단계에서 나타날 수 있는 가스 변화를 분석한다.
각 센서에서 수집된 데이터를 함께 활용하면 배터리 이상 발열, 가스 변화, 연기·불꽃 등 서로 다른 위험 요소를 종합적으로 판단할 수 있다.
시티아이랩은 복합 정보를 기반으로 감지 정확도를 높이고, 단일 센서 방식에서 발생할 수 있는 오경보 가능성을 낮추는 효과를 기대하고 있다.
이번 시스템에는 엣지 디바이스 기반 AI 분석 구조가 적용됐다. 현장에서 수집되는 영상과 센서 데이터를 실시간으로 분석하기 때문에 별도의 대형 서버 구축 부담을 줄일 수 있으며, 외부 시스템 연결 없이 자체 모니터링 환경에서 운영할 수 있도록 구성됐다.
특히 주차장과 같은 시설 현장에서는 빠른 판단과 대응이 중요하기 때문에 현장 단위에서 데이터를 처리하는 엣지 AI 방식이 효율적인 대안으로 주목받고 있다.
시티아이랩은 이번 실증을 통해 센서별 단독 운영과 조합 운영에 따른 화재 예측·감지 성능을 비교하고, 선택형 복합센서 시스템의 신뢰성과 현장 적용성을 검증할 계획이다.
전기차 충전 인프라 확대와 함께 안전 관리 기술 수요도 증가하고 있다. 특히 아파트 지하주차장, 대형 상업시설, 물류시설 등 전기차 이용이 늘어나는 공간에서는 화재 발생 전 위험 신호를 확인할 수 있는 기술이 중요해지고 있다.
시티아이랩은 이번 실증 결과를 바탕으로 다양한 주차장 환경에 맞는 화재 감지 솔루션으로 기술 적용 범위를 확대한다는 방침이다.
시티아이랩 관계자는 “주차장마다 구조와 설치 환경, 필요한 감지 단계가 다르기 때문에 모든 센서를 동일하게 적용하기보다 현장에 맞는 구성을 선택할 수 있어야 한다”며 “이번 실증을 통해 선택형 복합센서 운영 효과를 검증하고 공동주택과 다양한 주차장 환경에 적용할 수 있도록 기술을 고도화하겠다”고 말했다.
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