지능형 CCTV, 왜 자꾸 오작동할까? – 화재 감시 정확도를 높이는 법

화재 감시, 왜 자꾸 오작동할까

먼지를 연기로 착각하고, 방역차 연기를 화재로 오인하고, 수증기를 화재 신호로 판단하는 일이 산업 현장의 AI 화재 감시 시스템에서 벌어지고 있습니다. 건설 현장이나 항만에서 작업 중인 용접 불꽃도 화재로 감지되고, 밤에 흔들리는 나뭇가지나 그림자도 이상 징후로 인식해요.

서울시가 AI 화재 감시 시스템을 도입했던 2023년 초에는 월 454만 건의 오작동이 발생하며 관제실이 마비될 뻔했습니다. 방역차 연기를 화재로 착각하고, 쓰러진 나무를 쓰러진 사람으로 오인했죠. “또 허위 알람이야”라는 말이 반복되면 신뢰도는 추락하고, 관리자들은 결국 경보를 무시하거나 시스템을 꺼버리게 됩니다.

진짜 화재가 발생했을 때 제대로 대응하지 못하게 되는 겁니다.

오작동이 부른 더 큰 위험

허위 알람이 반복되면 진짜 위험을 놓치게 됩니다. “또 먼지겠지”, “또 용접 불꽃이겠지”라며 무시하다가 진짜 화재를 놓치는 상황이 발생할 수 있어요. 국회 행정안전위원회 서 의원은 “반복되는 오작동이 대응 체계에 치명적 허점을 만들고 있다”고 지적했습니다. 실제로 2025년만 해도 산업 현장 화재로 수백억 원의 피해가 발생했어요.

광양항 배후단지에서는 장기간 방치된 알루미늄 폐기물에서 발화해 1,500㎡가 전소됐고, 김포에서는 며칠 새 가구공장과 박스 제조 공장에서 연쇄 화재가 일어났습니다. 이천 물류센터는 원인을 알 수 없는 화재로 100억 원의 재산 피해를 입었죠. “화재 감시 시스템이 있어도 못 믿겠다”는 목소리가 커지면서, 오작동 없이 정확하게 작동하는 화재 감시 시스템의 필요성이 절실해지고 있습니다.

왜 이런 오작동이 발생할까 – 화재 감시의 기술적 한계

① 학습 데이터 부족이 만든 오작동

대부분의 지능형 CCTV는 사람의 행동 인식을 중심으로 학습되어 있습니다. 침입, 배회, 쓰러짐, 싸움 같은 사람의 움직임은 잘 감지하지만, 화재 감시 기능은 없거나 부족한 경우가 많아요. AI 학습에 사용된 데이터가 주로 사람의 행동 패턴 중심이기 때문입니다. 불꽃의 색깔, 형태, 움직임이나 연기의 확산 패턴 같은 화재 특화 데이터는 상대적으로 부족하죠. 서울시가 AI 화재 감시 시스템을 처음 도입했을 때 정확도가 36%에 불과했던 이유도 여기에 있습니다. 방역차에서 나오는 연기를 화재로 오인하고, 쓰러진 나무를 쓰러진 사람으로 착각했어요.

“화재 감시”는 일반 지능형 CCTV와는 별도의 전문 AI 학습이 필요합니다.

② 현장별 특성을 반영하지 못하는 일반 알고리즘

건설 현장과 항만에서는 용접 작업이 일상적으로 이루어지지만, 일반 화재 감시 시스템은 이를 화재로 오인합니다. 물류센터에는 먼지와 수증기가 많지만 이것도 연기로 착각하죠. 현장마다 환경이 다르고, 정상적인 작업 패턴이 다른데 이를 구별하지 못하는 겁니다.

야간 작업이 많은 현장에서는 저조도 환경에서 불꽃과 조명을 구분해야 하고, 24시간 가동되는 물류센터에서는 시간대별로 다른 작업 패턴을 학습해야 해요. 계절에 따라 햇빛의 각도가 달라지고, 날씨에 따라 습도와 온도가 변하는 것도 고려해야 합니다. 하지만 일반적인 화재 감시 알고리즘은 이런 현장별, 시간대별, 계절별 특성을 반영하지 못해 오작동을 반복하게 됩니다. 현장 맞춤형 학습이 없다면 정확한 화재 감시는 불가능합니다.

세이지 세이프티 화재 감시, 어떻게 정확도를 높였나

불꽃·연기 전문 분석 알고리즘

세이지 세이프티는 사람이 아닌 화재에 특화된 AI입니다. 불꽃의 색깔, 형태, 움직임을 종합적으로 판단해요. 주황색이나 빨간색 불꽃과 조명 반사를 구별하고, 불꽃이 번지는 패턴과 크기 변화를 실시간으로 추적합니다. 연기 분석도 마찬가지예요. 연기의 확산 패턴, 움직임 방향, 모양 변화를 분석해 진짜 화재 연기인지 판단하죠.

수증기는 위로 빠르게 올라가며 빠르게 흩어지지만, 화재 연기는 천천히 옆으로 퍼지면서 형태를 유지합니다. 방역차 연기와 실제 화재 연기도 이런 시각적 특징으로 구별할 수 있어요. 세이지는 300~400만 개의 화재 이미지 데이터셋을 학습했습니다. “진짜 화재인가, 아닌가”를 단순히 감지하는 게 아니라 영상으로 지능적으로 판단하는 겁니다.

제조업 검증 기술로 미세 징후까지 포착

세이지 김승현 모니터링 사업본부 본부장은 “제조업에서 작은 불량품을 찾아내는 물체 정밀 검출 기술을 화재 감시에 적용했다”고 설명합니다. 작은 불량품도 찾아내는 AI 엔진이 작은 불씨도 놓치지 않는 겁니다. 멀리 있는 미세한 불꽃도 정밀하게 포착할 수 있어요. 야간이나 눈, 비 같은 악조건에서도 안정적인 성능을 유지합니다. 김포 가구공장 화재처럼 야간에 발생하는 화재도 감지할 수 있죠.

지속 학습으로 똑똑해지는 화재 감시

세이지 세이프티의 가장 큰 강점은 사용할수록 정확해지는 AI 학습 시스템입니다. 오류가 발생하면 AI에 재학습시켜 같은 실수를 반복하지 않도록 개선해요. 현장별로 맞춤형 화재 감시 시나리오를 구축할 수 있습니다.

서울시의 학습 과정이 좋은 사례예요. ‘쓰러짐’을 단순히 누운 자세가 아니라 ‘이동 후 일정 시간 동안 일어나지 못할 때’로 재정의했고, 학교 주변에서 여러 명이 모인 것을 놀이와 싸움으로 구별하도록 학습시켰습니다. 방역차 연기 패턴도 학습해 오인을 방지했죠.

지역과 현장의 특성을 반영한 지능형 화재 감시가 가능한 겁니다. 물류센터의 적재 구조, 건설 현장의 용접 작업, 항만의 24시간 운영 패턴 등 각 현장에 맞는 설정을 할 수 있어요.

지능형 CCTV 학습 기술, 화재 감시로 진화하다

지능형 CCTV 기술의 핵심은 지속적인 학습입니다. 서울시 사례를 보면 초기 정확도 36%에서 지역 맞춤형 AI 학습을 통해 정확도 71%로 2배 향상됐고, 오작동도 월 454만 건에서 53만 건으로 88% 감소했습니다. 오류가 발생할 때마다 관제요원들이 모여 원인을 분석하고, AI에 재학습시키는 과정을 반복한 결과예요.

2025년 1~8월에는 월평균 60건의 사고를 조기에 해결하며 실제 예방 효과도 입증했습니다.

이런 학습 방식이 화재 감시에 특화되면 어떻게 될까요?

세이지 세이프티는 이미 300~400만 개의 이미지 데이터셋으로 학습을 완료했습니다. 일반 지능형 CCTV가 사람의 행동을 학습했다면, 세이지는 불꽃과 연기를 집중적으로 학습한 거예요.

오작동 없는 AI 화재 감시로 산업 현장을 지키세요

화재의 골든타임은 단 3분입니다. 오작동 없는 정확한 화재 감시가 생명과 재산을 지킵니다.

세이지 세이프티는:

✅ KISA 지능형 CCTV 성능 인증(방화 부문)

✅ GS 인증 1등급 국가 공인 시스템

✅ 300~400만 개 데이터셋 기반 화재 전문 AI

✅ 기존 CCTV 활용으로 비용 절감

✅ 야간·악천후에도 안정적 성능

✅ 현장별 맞춤 학습으로 오작동 최소화

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

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