건설현장 화재 감지 솔루션-(주)지와이네트웍스②

‘레콘 3.0’과 ‘피라미드 검출네트웍스’…화재 사전 예방

변완영 기자 | 기사입력 2021/03/05 [19:25]

건설현장 화재 감지 솔루션-(주)지와이네트웍스②

‘레콘 3.0’과 ‘피라미드 검출네트웍스’…화재 사전 예방

변완영 기자 | 입력 : 2021/03/05 [19:25]

▲ 지와이네트웍스의 레콘 3.0 제품  © 매일건설신문


최근 5년간 공사장 용접작업 중 화재발생이 총 1823건이 발생했다. 소방청에 따르면 건축공사장 화재원인 중 40%가 용접·절단·연대마 작업시 발생한다. 규모 피해가 여전히 일어나고 있으나 근본적인 해결을 찾지 못하고 있다.

 

이 같은 문제점을 해결하고자 (주)지와이네트웍스는 딥러닝 기술을 도입한 스타트기업이다. 이회사가 개발한 레콘3.0(ReCon 3.0)은 영상분석을 토대로 화재 위험을 감지하는 솔루션이다.

 

실제 화재현장에서 CCTV가 있지만 대부분 작동이 안 되거나 작동이 된다 해도 화재를 인식하지 못하는 경우가 많다. 화재와 빨간색을 구별하지 못하는 것은 데이터 부족과 영상의 해상도 문제 때문이다.

지와이네트웍스의 ‘레콘 3.0’은 다양한 사이즈의 이미지를 데이터 크기와 해상도에 따른 판단 오차를 줄여 정확한 검출 결과를 생성한다.

 

작업자가 용접 작업을 하게 되면 상황에 따라 ▲경계 ▲주의 ▲위험 등 3단계의 시그널을 정해진 현장 관계자에게 이미지와 메시지를 전송해준다. 현장 관계자는 단계마다 매뉴얼에 따른 행동을 하게 된다. 이럴 경우 그만큼 위험을 관리하는 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 실제 화재를 사전에 막을 수 있다.

 

지와이네트웍스는 자체 개발한 데이터생성기술(GAN)과 피라미드 검출 네트웍스 기술로 이와 같은 문제를 해결했다. 다양한 환경 및 재난 관련 데이터를 인공지능 ‘데이터 생성기술’로 장소별, 거리별, 시간별, 공간별 세분화 시켰다.

 

데이터생성기술은 진짜 이미지를 이용해서 가짜 이미지를 생성하는 기술이다. 실제 이미지가 12장이라면 데이터생성기술을 통해서 600만장으로도 만들 수 있다. 잘 정의되고 정제된 데이터 특징을 사용해 전체 신경망의 크기와 복잡도를 줄여 상용화에 성공했다.

 

방승온 대표이사는 “우리의 데이터생성기술은 가짜 이미지를 진짜 이미지와 구분하지 못할 정도로 정교하게 만든 뒤 가짜 이미지와 진짜 이미지를 합쳐서 한꺼번에 학습하게 만들어 보다 많은 이미지 데이터베이스(DB)를 구축할 수 있게 하는 기술”이라고 설명했다.

 

또 하나의 기술은 ‘피라미드 검출네트웍스’로 이는 이미지를 피라미드처럼 쌓아올려서 학습하고 다양한 해상도에서 검출 가능한 데이터를 구축하는 기술이다. 화재유발의 다양한 요인을 개별환경 내 자체 학습을 통해 화재유발인자를 학습, 딥러닝의 올바른 구동을 위한 현장 내 자가학습 솔루션으로 효율성을 높였다.

 

이 같은 기술력을 바탕으로 수도시설 지능형 영상 안전관리시스템 구축(2021년3월), 스마트건설기술개발, KICT패밀리기업 선정(2021년 1월), 지능화 안전관리 소프트웨어의 국산화 위한 사업 확정(2020년 9월), 물산업 협력기업 선정(2019년)

 

GS인증(1등급) 획득을 비롯해 국내최초로 민간 및 방위산업 화재 분야 동시획득 했다. 인공지능분야 국내·해외 특허등록 6건, 출원 10건 보유하고 있다.

 

방 대표는 “레콘3.0은 얼굴 인식을 통해 나이, 성별, 감정, 심박수까지도 파악할 수 있다”며 “ 이를 토대로 폭력 현장도 감지할 수 있어 다양한 영역에서 활용할 수 있다”고 말했다.

 

 

/변완영 기자

 

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