소방차, 구급차, 경찰차 등 긴급자동차가 불법주정차 차량 및 장애물을 사전에 확인하여 우회하고 자동으로 신호를 제어하며 기존보다 더 신속하게 출동할 수 있게 됐다.
전주대 소방안전공학과 김동현 교수는 22일, 소방 긴급차량 출동을 도와주는 ‘AI 도로환경 인식 동적 가디언스’를 선보이며 출동시간을 획기적으로 단축했다.
‘동적 가디언스’는 일반적인 네비게이션 경로안내 서비스에서 신호제어와 CCTV, AI 인식 기술을 활용하여 장애물 및 차량진입이 불가능한 도로환경을 분석하여 소방긴급차량의 최적 출동 경로를 지원하는 시스템이다.
전주덕진소방서를 중심으로 1km 이내에 가상의 화재 장소를 선정하여 기존 네비게이션 출동경로 방식과 개발된 ‘동적 가디언스’를 활용한 최적경로 지원과 신호 제어 자동화 시스템 방식의 2가지 상황을 가정해 화재현장에 도착하는 소방긴급차량의 출동시간을 측정했다.
전주덕진소방서에서 화재현장까지 출동하는데 걸리 시간을 측정한 결과, 기존 출동시스템에서는 720m 출동거리에 13분이 소요되었지만 AI 도로환경 인식 동적 가디언스 시스템 적용하여 불법주정차와 장애물을 확인하고 우회해 출동했을 때는 917m 이동거리에 3분 13초 소요로 약 10분 가량 출동시간이 단축된 효과를 확인했다.
김동현 교수는 공공 빅데이터와 한국국토정보공사(LX)가 보유한 공간 DB를 활용하여 긴급자동차 출동경로 전용지도를 제작했다. 이 전용지도에 전라북도 전체 지역의 긴급자동차(소방차) 진입 불가·곤란 구역을 업데이트하고 실시간 CCTV 영상을 수집하고 분석함으로써 긴급차량에 최적의 경로를 송출할 수 있게 됐다.
김동현 교수는 “1분, 1초에 골든타임이 오가는 급박한 상황에서 조금이라도 더 빨리 긴급자동차가 출동할 수 있도록 연구를 진행했다.”라며, “이번 연구를 통해 재난현장 출동 시 교통사고의 위험을 줄이고 신속하게 재난안전 상황에 대응할 수 있게 됐다.”라고 말했다.
이번 개발 시스템은 소방, 경찰, 시, 도로교통공단 등 유관이 보유한 CCTV의 공공정보의 활용적인 측면에서도 화재시 보다 빨리 시민의 안전을 지키는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 전주시는 2020년부터 전주시에 교통신호 연계형 소방출동 지원시스템이 단계적으로 구축할 계획에서 세계 최초 인공지능 기반의 출동지원 시스템을 탑재하여 선진화된 스마트 소방출동 기술의 활용을 더욱 가속화될 필요가 있다.
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