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.
남 학생은 지난해 소방방재 시설점검 업체에서 약 4개월 간 아르바이트하면서 화재감시시스템이 오작동해 '헛걸음 출동'이 많다는 점에 주목, 연구 아이디어를 얻었다.
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.
남 학생은 건물 내 CCTV를 활용해 화재를 감시하는 방안을 고안했다. 인공지능에게 상상력을 탑재한 범용관리네트워크(GAN, Generative Adversarial Networks)가 스마트화재감지시스템의 기반이 된다.
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.
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.
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