지능형 CCTV 기술 확산, 산업 현장이 주목하는 화재 감지 시스템

산업 현장 화재, 왜 막지 못했을까?

며칠 새 연속된 산업 현장 화재

2025년 9월, 광양항 배후단지 물류창고에서 대형 화재가 발생했습니다. 장기간 방치된 알루미늄 폐기물에서 발화된 것으로 추정되는 이 화재는 1,500㎡ 이상으로 확대됐습니다. 배후단지 물류 흐름이 일시 마비됐어요.

같은 시기 김포에서도 며칠 새 박스 제조 공장과 가구 업체에서 연이어 화재가 발생했습니다. 27일 오후 9시 42분 가구 공장 화재는 검은 연기가 치솟으며 ‘대응 1단계’가 발령됐고, 이틀 뒤인 28일 오전 6시에는 박스 제조 공장에서 원인을 알 수 없는 화재로 수천만 원의 재산 피해가 발생했어요.

기존 센서의 한계, 오작동이 3배 증가

대부분의 산업 현장에는 이미 CCTV가 설치되어 있고, 열감지기와 연기감지기 같은 센서도 갖춰져 있습니다. 하지만 CCTV는 녹화만 할 뿐 실시간으로 화재를 감지하지 못하고, 센서는 오작동이 너무 잦아 신뢰도가 떨어진다는 문제가 있어요.

특히 최근 4년간 소방시설 오작동 출동 건수는 45% 이상 급증했습니다. 2021년 8만 5천 건에서 2024년 12만 4천 건으로 증가했고, 지난해 기준 오작동 출동이 실제 화재 출동의 3배를 넘어섰어요. 먼지, 습기, 노후화 등으로 인한 센서 오작동이 반복되면서 관리자들이 경보기 전원을 꺼두는 등 대응 체계에 심각한 공백이 생기고 있습니다.

CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템이란?

영상 기반 AI가 화재를 감지하는 방식

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템입니다. 이 시스템은 기존 센서처럼 온도나 연기 입자를 감지하는 것이 아니라, AI가 CCTV 영상을 실시간으로 분석해 불꽃과 연기를 시각적으로 인식합니다.

마치 사람이 눈으로 화재를 보고 판단하는 것처럼, AI가 불꽃의 형태와 연기의 패턴을 학습해 화재 여부를 자동으로 판단하는 거예요. 가장 큰 장점은 사용할수록 똑똑해진다는 점입니다. AI가 수천 장의 화재 이미지를 학습하고, 현장에서 발생하는 오류를 지속적으로 보완하며 정확도가 높아집니다.

센서 vs CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템

열감지기는 주변 온도가 일정 수준 이상 올라가면 작동하고, 연기감지기는 공기 중 연기 입자를 감지합니다. 문제는 조리 중 발생하는 수증기, 먼지, 습기 등도 센서를 작동시킬 수 있다는 점이에요.

반면 지능형 화재 감지 시스템은 영상을 통해 불꽃의 색깔, 형태, 움직임과 연기의 확산 패턴을 종합적으로 분석합니다. AI가 “이것이 진짜 화재인가, 아니면 단순 수증기인가”를 구분할 수 있죠. 방역차에서 나오는 연기와 실제 화재의 연기를 구별하고, 쓰러진 나무와 쓰러진 사람을 정확히 판단합니다. 이런 학습 기반 판단이 센서와의 가장 큰 차이점입니다.

지능형 CCTV 기술, 서울시에서 검증되다

도입 초기의 위기 – 월 454만 건 오작동

서울시는 2023년 초 지능형 화재 감지 시스템을 포함한 지능형 CCTV를 본격 도입했을 때 심각한 위기를 맞았습니다. 오작동 알람이 월 454만 건이나 발생했어요. 방역차에서 나오는 연기를 화재로 오인하고, 쓰러진 나무를 사람으로 착각하는 등 관제요원들은 하루에도 수백~수천 건의 알람을 일일이 확인해야 했습니다. 정확도는 36%에 불과했고, 관제실은 업무 마비 위기에 놓였죠.

학습과 개선 과정 – 오작동 88% 감소 달성

하지만 서울시는 포기하지 않았습니다. 지역 맞춤형 시나리오를 AI에 학습시키기 시작했어요. ‘쓰러짐’은 단순히 누운 것이 아니라 ‘이동 후 일정 시간 동안 일어나지 못할 때’로 조건을 재정의했고, 학교 주변에 여러 명이 모여 있을 경우 싸움으로 인식하는 등 지역 특성을 반영한 알고리즘을 입력했습니다.

서울시 스마트CCTV 팀 오정석 팀장은 “오류가 발생할 때마다 관제요원들이 모여 재발 방지 방법을 찾고, CCTV를 추가 학습시키는 방식으로 정확도를 높였다”고 설명했습니다.

현재 서울시 25개 자치구 운영 현황

현재 서울시 25개 자치구는 CCTV 11만 6699대 중 37%(4만 3249대)를 지능형 CCTV로 운영하고 있습니다. 2025년 지능형 CCTV 사건처리 통계를 보면 1월 15건에서 시작해 6월 123건으로 증가하며 실질적인 사고 예방 효과를 보였습니다.

4월에는 노원구에서 데이트폭력을 제지했고, 5월에는 송파구 수변 무대에 몰린 대규모 인파를 ‘군집’ 상황으로 감지해 안전사고 위험을 알렸습니다. 평균 60.75건의 사고를 조기에 해결하며 CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템이 화재뿐만 아니라 다양한 안전 위협을 통합적으로 관리할 수 있다는 것을 증명했죠.

출처: 이태원참사 재발 막겠다던 ‘지능형CCTV’..”성능 떨어져 보급 아직”

화재 감지 정확도 향상의 핵심

서울시 지능형 CCTV의 화재 감지 기능은 지속적인 학습을 통해 정확도가 크게 향상됐습니다. 초기에는 방역차 연기를 화재로 오인했지만, 현재는 실제 화재와 단순 연기를 정확히 구분합니다.

이처럼 지능형 CCTV 기술이 다양한 위험을 감지할 수 있다는 점이 입증되면서, 산업 현장에서는 화재에 특화된 CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

세이지 세이프티, 화재 전문 지능형 화재 감지 시스템

지능형 CCTV 기술이 확산되면서 산업 현장에서는 화재에 특화된 전문 시스템이 필요해졌습니다. 그렇다면 산업 현장의 화재처럼 더 전문적인 감지가 필요한 영역에서는 어떤 시스템이 효과적일까요?

세이지 세이프티는 기존 CCTV 인프라를 활용할 수 있는 화재 전문 지능형 화재 감지 시스템으로, 한국인터넷진흥원(KISA) 지능형 CCTV 성능 인증(방화 부문)과 GS 인증 1등급을 획득한 국가 공인 시스템입니다.

1) 작은 불씨부터 대형 화재까지, 정밀 감지 기술

광양항처럼 넓은 창고에서는 화재 초기의 작은 불꽃을 육안으로 발견하기 어렵습니다. 세이지 세이프티는 다양한 크기의 화재 및 연기를 정확하게 검출하는 AI 모델을 탑재했습니다.

세이지 김승현 모니터링 사업본부장의 설명입니다.

“제조업에서 쌓은 물체 정밀 검출 기술을 안전 모니터링에 적용했습니다. 작은 결함을 찾아내는 기술과 화재 초기 징후를 포착하는 기술의 본질은 비슷합니다.”

제조업에서 검증된 300~400만 개의 데이터셋 기반으로 개발돼 멀리 있는 작은 불씨도 정확하게 포착합니다. 현재 민간과 공공 부문 모두에서 CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템 도입을 적극 검토하고 있습니다.

2) 24시간 안정적 모니터링과 사전 예방 시스템

김포 가구 공장 화재는 오후 9시 42분, 어두운 야간에 발생했습니다. 세이지 세이프티는 야간, 눈, 비 같은 악조건에서도 높은 신뢰도를 유지합니다.

더 중요한 것은 ‘사후 대응’이 아닌 ‘사전 예방’입니다. 불이 난 후가 아니라, 화재로 이어질 수 있는 위험 상황을 미리 포착합니다.

3) 기존 CCTV 활용으로 비용 절감, 즉각 대응 시스템

세이지 세이프티는 기존 CCTV 인프라를 그대로 활용하는 지능형 화재 감지 시스템입니다. 새로운 장비를 설치할 필요 없이 현재 사용 중인 CCTV에 AI 분석 시스템만 연동하면 됩니다.

위험 상황 감지 시 SMS, 이메일, 대시보드로 즉시 알림을 전송하고, 스피커나 경광등 같은 IoT 기기와 연동해 현장에서 즉각 대응할 수 있습니다.

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화재의 골든타임, 지능형 시스템으로 지키세요

산업 현장 화재는 단 몇 분 만에 걷잡을 수 없이 확산됩니다. 광양항과 김포의 사례처럼 초기 대응에 실패하면 막대한 재산 피해와 인명 피해로 이어지죠.

지능형 CCTV 기술은 오작동을 88% 줄이고 정확도를 2배 향상시키며 그 효과가 검증됐습니다. 기존 CCTV 인프라를 활용하면서도 AI 학습을 통해 점점 더 똑똑해지는 시스템, 화재뿐만 아니라 위험 행동까지 사전에 포착하는 예방 중심 접근이 핵심입니다.

센서 오작동으로 화재 대응 체계에 공백이 생기기 전에, CCTV 기반 지능형 화재 감지 시스템으로 현장의 골든타임을 확보하세요.

세이지는 중대재해처벌법 대응부터 AI 화재 감지 시스템 도입까지, 산업 현장 안전 관리자를 위한 실무 가이드를 무료로 제공합니다.

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