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산불 조기감지 - 이것이 현실적인 대안이 되고 있다

현재 산불탐지를 위해 다음 4가지 방법이 주목받고 있다. 즉 ① AI 영상 분석 ② 열화상 카메라 ③ AI 스마트 드론 ④ 산불 감시원.

그림 1 시각기반 영상분석.

특히 최근에는 AI 영상분석과 열화상 카메라의 각 장점을 살린 융합형 솔루션이 바람직한 화재 탐지 기술로 대두되고 있는 실정이다. 왜냐하면 우선 여기에 사용되는 카메라는 무엇보다 넓은 영역을 동시에 감시할 수 있기 때문이다.

일례로 하나의 카메라의 화재감지 거리가 5km 이라 한다면 그의 감지 커버리지 S는 대체로

S ~ 3.14 * 5000m * 5000m = 78.5 백만 ㎡

가 된다.

그런데 통계자료에 의하면 산불 발생의 80% 이상이 주로 ① 입산자의 동선과 연관된 지표면(등산로, 취사지역, 성묘지, 논밭두렁, 쓰레기 소각장 등), ② 산지에 설치된 건축물(사찰, 공장, 비닐하우스, 산림휴양 문화시설, 대피소, 기도원 등)에서 비롯된다고 한다. 여기서 잠시 이들 면적을 카메라 커버리지 S와 상대 비교하면 대체로 다음과 같다.

• 성묘지 70m * 70m = 4900 ㎡ ⟹ 0.006% S

• 취사지역(일례: 캠핑장) 200m * 100m ⟹ 0.025% S

• 쓰레기 소각장, 공장, 비닐하우스 300m * 200 ⟹ 0.076% S

• 사찰 400m ＊400m ⟹ 0.2% S

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즉 화재예방 조기감지를 위한 집중 감시영역 전체는 불과 카메라 커버리지 S의 0.5%에도 미치지 않는 것이 된다. 더구나 여기서 지형, 수목, 암석 및 고도 차에 의한 카메라의 불가피한 사각지역을 고려하면 영상에 의한 초기진화 골든타임 확보는 때에 따라 기대할 수 없을 것 같다. 이에 반해 산불 화재발생 및 진행 전 과정을 염두에 둔다면 카메라에 의한 광역의 감시 커버리지는 무엇보다 산불의 규모 및 확산 그리고 산불 진화과정을 파악하기 위한 바람직한 자료가 될 것이다.

참고로 그림 2는 도심지 공원에서 화재감시를 위해 카메라가 적용되는 모식도 일례를 예시하고 있다. 일별하여 우거진 나무가 카메라에 의한 화재 조기감지를 근원적으로 저해하고 있음을 볼 수 있다. 그렇다고 이를 극복하기 위해 많은 양의 카메라를 설치하는 것은 무엇보다 비용과 유지관리 측면에서 비현실적이다.

그림 3은 화재 조기감지를 위한 또 다른 방안을 예시하고 있다. 즉 입산자의 동선에 따라 지표면에 온도센서망을 형성하여 화재발생을 조기에 감지하는 것이다. 즉 이러한 온도센서망은 바로 숲속의 ‘피부’가 되어 바로 사각지대 없는 산불예방 조기감지 체계로 이어지게 된다.

따라서 위의 두 방식 즉 ① AI 영상분석 + 열화상카메라, ② 온도센서망 체계는 서로 경쟁이라기 보다는 오히려 보완 관계라 할 수 있다. 이 둘을 병합 운영한다면

그림 3. 입산자의 동선에 따라 지표면에 설치된 온도센서망은 화재 조기감지를 통 해 최소한 초기진화를 위한 골든타임 확보를 가능하게 한다.

온도센서망을 이용한 화재예방 조기감지기술은 다음 파일에서 찾을 수 있다.

온도센서망 + 로컬기상대 + AI 기반

산불예방 조기감지시스템