1. 소방 안전 분야에 도입 가능한 AI 기술

가. 지능형 화재 감지 및 예측 시스템 (Intelligent Fire Detection & Prediction System)

· 다중 센서 데이터 융합 AI (Multi-sensor Data Fusion AI): 기존의 단순 연기/열 감지기를 넘어, 온도, 습도, 유해가스(CO, CO2), 연기 입자 밀도, 전력 사용량 패턴, CCTV 영상(연기/불꽃 감지) 등 다양한 IoT 센서 데이터를 실시간으로 수집하고 AI 모델(머신러닝, 딥러닝)이 이를 융합 분석하여 화재 발생 징후를 조기에, 그리고 정확하게 감지합니다. 오경보율을 획기적으로 낮추면서 실제 화재 감지 시간을 단축합니다.
 

· 예측 분석 AI (Predictive Analytics AI): 과거 화재 발생 데이터, 건물 구조 정보, 전기 설비 노후도, 특정 시간대의 인구 밀집도, 날씨 정보(건조도, 풍향) 등을 종합적으로 학습하여 특정 지역이나 건물에서의 화재 발생 가능성을 예측하고 위험 등급을 부여합니다.

나. AI 기반 실시간 화재 확산 예측 및 최적 대응 시스템 (AI-driven Fire Spread Prediction & Optimal Response System)
 

· 컴퓨터 비전 및 딥러닝 (Computer Vision & Deep Learning): 화재 현장의 CCTV, 드론 영상 등을 분석하여 불꽃의 크기, 연기의 농도 및 이동 경로, 건물 구조물의 변형 등을 실시간으로 파악합니다.
 

· 시뮬레이션 및 강화 학습 (Simulation & Reinforcement Learning): 수집된 데이터를 바탕으로 화재 확산 시뮬레이션을 실시간으로 수행하고, 최적의 진압 경로, 소방 인력 배치, 대피 경로 등을 AI가 스스로 학습하고 제안합니다.
 

· 자연어 처리 AI (Natural Language Processing AI): 119 신고 전화의 음성 내용을 실시간으로 텍스트화하고 핵심 정보를 추출하여 AI가 상황을 빠르게 인지하고 대응 전략 수립에 활용합니다.

다. AI 기반 지능형 피난 안내 및 대피 시스템 (AI-based Intelligent Evacuation System)
 

· 실시간 위치 추적 및 경로 최적화 AI (Real-time Location Tracking & Path Optimization AI): 건물 내 IoT 센서(Wi-Fi, Beacon 등)를 통해 피난자의 위치를 실시간으로 파악하고, 화재 확산 경로 및 비상구 개방 여부, 장애물 유무 등을 종합적으로 고려하여 가장 안전하고 빠른 대피 경로를 실시간으로 안내합니다 (스마트 비상구 표지판, 모바일 앱 연동 등).
 

· 군중 밀집도 분석 AI (Crowd Density Analysis AI): CCTV 영상을 통해 특정 피난 경로의 군중 밀집도를 분석하여 병목 현상을 예측하고, 분산 대피를 유도하여 2차 사고를 방지합니다.

라. AI 기반 소방 로봇 및 드론 활용 (AI-powered Firefighting Robots & Drones)
 

· 자율 비행/주행 및 객체 인식 AI (Autonomous Flight/Driving & Object Recognition AI): AI가 탑재된 소방 드론은 화재 현장 상공에서 열화상 카메라 등으로 내부 구조와 화점, 인명 유무를 파악하고 데이터를 실시간으로 전송합니다. 소방 로봇은 유독가스, 고열 등 인명 투입이 어려운 지역에 진입하여 초기 진압, 인명 수색, 구조물 안전 진단 등을 수행합니다.
 

· 군집 제어 AI (Swarm Control AI): 여러 대의 드론이나 로봇이 AI의 지시에 따라 유기적으로 협력하여 광범위한 지역을 탐색하거나 동시에 여러 지점을 진압하는 데 활용됩니다.

2. AI 기술 도입으로 인한 기대 효과

가. 인명 피해 최소화 및 안전성 극대화
 

· 초기 진압 골든타임 확보: AI의 빠른 화재 감지 및 예측을 통해 초기 진압의 골든타임을 확보하여 인명 피해를 획기적으로 줄일 수 있습니다.
 

· 안전하고 효율적인 대피: 실시간 최적 경로 안내로 피난자의 혼란을 줄이고, 안전한 대피를 유도하여 압사 등 2차 피해를 방지합니다.
 

· 소방관 안전 확보: AI 기반 로봇 및 드론을 위험 지역에 투입하여 소방관의 직접적인 위험 노출을 줄이고, 현장 상황에 대한 정확한 정보 제공으로 작전 안전성을 높입니다.

나. 재산 피해 저감 및 복구 효율 증대
 

· 신속하고 정밀한 진압: AI가 화재 확산 경로와 최적 진압 지점을 예측하여 소방 자원을 효율적으로 사용하여 재산 피해를 최소화합니다.
 

· 사고 원인 분석 및 재발 방지: 화재 후 AI가 축적된 데이터를 분석하여 정확한 사고 원인을 규명하고, 유사 사고 재발 방지를 위한 예방 대책 및 정책 수립에 기여합니다.

다. 소방 자원의 운영 효율성 및 의사 결정 능력 향상
 

· 자원 배분 최적화: AI 기반 예측 시스템은 특정 지역의 화재 위험도를 실시간으로 평가하여 소방 인력 및 장비의 사전 배치, 출동 경로 최적화 등 자원 배분을 효율화합니다.
 

· 정확하고 신속한 의사 결정: 현장 지휘관은 AI가 제공하는 실시간 데이터 분석 및 예측 정보를 바탕으로 더욱 정확하고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
 

· 오경보 감소 및 비용 절감: 지능형 감지 시스템은 오경보율을 낮춰 불필요한 출동을 줄이고, 이는 소방 자원 낭비 감소 및 운영 비용 절감으로 이어집니다.

라. 예방 중심의 안전 관리 체계 구축
 

· 선제적 위험 관리: AI 기반 예측 분석은 잠재적 위험 요소를 사전에 파악하여 예방 점검 및 유지보수를 강화하는 데 활용됩니다.
 

· 맞춤형 안전 교육 및 훈련: AI가 분석한 데이터를 바탕으로 특정 건물이나 환경에 특화된 화재 시뮬레이션 및 대피 훈련 프로그램을 개발하여 교육 효과를 높일 수 있습니다.