- 본 이전 기술은 CCTV 등의 카메라에서 들어오는 영상을 분석하여 조기에 화재 및 산불을 감지하기 위해 인공지능을 활용한 기술임
- 본 이전 기술은 기존 이미지기반으로 화재 및 산불을 감지하는 기술과 다르게 동영상을 분석하여 화재 및 산불을 감지하는 기술로 감지 성능이 높음
- 인공지능 기반의 화재 및 산불 감지를 위해 실사영상 레이블링, 가상영상 시뮬레이션, 대규모 실사 정상영상 추출, 데이터셋 학습, 영상 감지 추론 등 토탈 솔루션을 기술이전함
- 매년 화재, 산불에 의한 피해가 예상됨에도 불구하고 조기감지 어려움에 따른 대형 재난·재해 발생에 의한 피해가 커지고 있음
■ 산불에 의한 피해는 2010년 282건, 피해액 3,883백만원에서 2020년 620건, 피해액 158,441백만원으로 10년간 40배 이상, 건당 피해액도 4.27배 증가하여 규모가 점점 대형화되고 있음을 확인할 수 있음(산림청 ‘산불통계연보’, 2021)
- 재난현장에서 즉시 활용가능한 고성능 재난감지 기술 필요
■ 캐나다 앨버타의 사례를 보면 튜닝후에도 하루에 10~30회 오탐지가 발생하는 등, 오탐지와 과잉탐지 문제로 효과적인 조기감지 운영이 어려움 → 하루 최대 1회 이하 오알람 발생 필요
■ 노이즈 처리를 위한 감지 알고리즘 문제로 감지 지연 발생. 권장 조기 감지 시간인 15분을 벗어나 30분 이상 걸리는 경우가 많음 -> 초동대응 불가
- 새로운 동영상기반 지능형 영상감지 기술은 일정시간 촬영된 동영상 전체를 보고 연기와 불꽃을 감지하는 방식을 사용하여 높은 정확도와 낮은 오탐율을 제공하며 감지결과가 시점이 아닌 기간을 의미하므로 결과의 신뢰도가 높은 기술임
- 화재 및 산불 감지 기술은 24시간 가동이 요구되는 분야 사용되므로 아무리 낮은 오탐율도 크게 증폭되는 문제가 발생하므로 오탐율을 극단적으로 낮추는 것이 요구됨. 본 기술은 기본적인 오탐율도 매우 낮지만 적용환경의 영상을 수집하여 새로 학습할 수 있게 지원하여 오탐율을 더 개선할 수 있는 기능을 제공
[기술이전의 내용]
- 화재/산불 실사 데이터셋 제작기술
· 실사 동영상 수동 레이블링
· 데이터셋 구축을 위한 유닛 동영상 추출 및 저장
- 화재/산불 가상 데이터셋 제작기술
· 불꽃 및 연기 시뮬레이션 자동화
· 불꽃 및 연기 시뮬레이션 결과 렌더링 자동화
- 대규모 정상 데이터셋 추출 기술
· 실사 동영상에서 영상분할을 통해 유닛 동영상 생성 자동화
· 분할된 유닛 동영상간 중복 제거 자동화
- 화재/산불 감지 추론 기술
· 다채널 영상 스트림에서 화재/산불 감지 추론을 수행
· 추론 결과를 후처리 및 화재/산불 발생 알람
[기술이전의 범위]
- 기술문서 및 프로그램
- 본 이전 기술은 일반적으로 CCTV 카메라, 통합관제시스템 등과 연계되어 지능형 영상 보안 시스템을 구성하며, 영상 산업 뿐만 아니라 시큐리티 산업, 공공 안전 산업 등에 활용 가능
- 본 기술의 주요 수요처는 CCTV, DVR, NVR, CMS 등 지능형 영상 보안 장비 제조 업체, 지자체 관제센터 및 소방청, 산림청, 환경부와 같은 공공기관, 국립공원, 건물관리, 주차관리 등 물리보안 업체 등에 활용이 가능하므로 전반적인 국내 지능형 영상 보안 기술을 한 단계 업그레이드 시킬 수 있음
- 외국 메이저 업체의 high-end급 영상 보안 기술과 중국, 대만을 중심으로 하는 저가형 영상 보안 장비에 밀려, 세계 영상 보안 시장에서 국내 업체의 점유율은 점점 하락하는 추세임. 따라서 세계적인 추세에 따르는 높은 기술력을 보유함으로써 국제 경쟁력을 향상 시킬 수 있음
- 아파트 단지 내 방재, 산업시설 및 국가 주요시설 보호, 건물 안전관리 등 생활안전 서비스, 공공안전 서비스, u-city 및 스마트 시티 등의 지능형 영상보안 인프라 등에 활용 가능함