기존의 화재감시 시스템은 열 센서와 연기 등으로 화재를 감지했다. 남 학생이 개발한 인공지능시스템은 CCTV를 통해 시각적으로 화재를 감지하고 화재 여부를 판단해 보안업체와 소방서, 관리자 등에 전송하는 방식이다.
그는 "기존의 화재감지 시스템이 연기나 열에 의해 작동해 실제상황을 확인할 수 없어 화재여부 판단이 어려웠다"며 "이를 감안, 시각적인 요인을 파악하는 것이 중요하다고 판단했다"고 말했다.
GAN은 2개의 개체가 하나는 가짜를 만들고 하나는 가짜를 탐지하는 방법을 배우는 개체다. 다시 말해 하나는 가짜화재를 만들고, 또 다른 하나는 가짜화재 발생에 따른 이미지(불, 연기, 폭발 등)를 학습하면서 데이터를 구축한다.
이를 통해 실제 화재가 발생할 경우 인공지능에 저장된 데이터베이스를 기반으로 화재여부를 감지하는 구조로, 수많은 데이터를 활용해 화재감지시스템의 오작동을 최소화한다.
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특히 이런 인공지능 시스템은 기존 CCTV 하드웨어에 소프트웨어만 설치하면 사용할 수 있어 경제적이다. 이미 남 학생이 개발한 화재감지시스템에 대한 구매 협의가 진행 중이다.
그는 스마트 화재감시시스템을 비롯해 골격구조 기반의 의수를 개발해 특허도 출원 중이다. 골격구조를 가진 의수가 국내에서는 개발되지 않아 의료기기 업체들의 관심이 클 전망이다.
남 학생은 "모든 제품을 개발할 때 생명을 구하는 기술을 연구하자는 모토를 지키려고 노력한다"며 "내가 개발하는 기술들이 사람에게 실질적으로 도움되길 바란다"고 말했다.