급속히 성장하고 있는 화학 산업일수록 화학적 요인에 의한 사고도 매년 증가하고 있습니다. 화학물질종합정보시스템에 따르면 2023년 화학물질 누출·화재 사고는 총 115건이었습니다. 게다가 재해 현장에 대한 대응 방법이나 전문가 부족에 의해, 사고에 신속하게 대응하는 것이 곤란해지고 있습니다. 유해화학물질을 왜 구별하기가 어렵나요?유해화학물질은 사람이나 환경에 유해한 화학물질로 급성독성, 발암성 등 법률에 따라 정해진 기준에 따라 관리되는 화학물질입니다. 지난 8년간 집계된 화학사고의 원인물질은 암모니아, 염산, 질산, 황산, 과산화수소 등이 있었으며 그 중 암모니아가 73건으로 가장 많았습니다.대부분의 화학물질은 무색무취로 각기 다른 반응성과 화재의 위험성 등을 가지고 있습니다. 화학사고가 발생할 경우 잘못된 대응방법으로 인해 오히려 격한 반응을 일으켜 폭발할 수 있으며, 이는 더 큰 인명피해 및 재산피해를 초래할 수 있습니다. 유해 화학 물질 판독하는 AI 기술먼저 유해화학물질 영상자료를 수집한 후 데이터를 선별합니다. 수집하고 선별한 데이터를 구축하기 위해서는 바운딩 박스 작업이 필요합니다. 여기서 바운딩 박스란 직사각형 모양의 박스 안에 물체가 포함되도록 그리고 이름을 붙이는 기법입니다.아래 사진에서 예를 들어볼까요? 네모난 상자를 이용해 사진 속 남성 부분을 지정하고 ‘자전거를 타는 남자’라는 이름을 라벨링하는 것입니다. 마찬가지로여성의부분을지정해서뒤돌아서걸어가는여자라는이름을라벨링할수가있습니다.라벨링 기법으로 지정된 데이터여기서 하나의 문제점은 대부분의 화학 물질이 연소할 때는 고유의 연주 황색의 불꽃을 가지므로 프레임 단위로 보면 완전히 동일하게 판독됩니다.이처럼 유해 화학 물질은 단일 이미지로 분류하기 어려우니까, 동영상 내의 연속적인 이미지를 사용하게 됩니다.우선 인공 지능 모델에 화학 물질 10종의 연기와 액체 누설, 고체와 액체 연소 동영상을 학습시킵니다.그리고 동영상 내의 연속적인 이미지를 모두 판독하고 이미지의 평균을 이용하거나 가장 많이 발견되는 이미지를 특정 유해 화학 물질로 결정하는 2가지 형태의 알고리즘을 제시합니다.올바른 예측한 응답의 개수와 전체 응답의 개수를 정확도의 지표로서 지정했을 때 정확도는 66%로 실험 목표 성능이었다 50%이상을 달성했습니다.AI에서 유해 화학 물질을 판독하는 과정사고 촬영용 앱의 촬영 버튼을 클릭하면 동영상이 촬영되고, 촬영 버튼을 다시 클릭하면 촬영된 동영상 데이터가 WAS 서버를 거쳐 유해화학물질을 분석하는 AI 서버로 전달됩니다. 촬영된 날짜, 시간 및 장소에 따른 기상청 단기예보를 촬영 영상 정보 테이블에 저장한 후 WAS 서버가 유해화학물질 분석 AI 서버에 물질 판독을 요청합니다.분석 요청된 영상은 유해 화학 물질 분석 서버에서 이미지에 분해되고 이미지들은 훈련된 AI모델과 바웅디은그봇크스 기술을 통해서 이미지 안의 객체를 탐지합니다.유해 화학 물질 분석 서버에서 화상 내의 모든 객체가 탐지된 후, 물질을 최종적으로 판독하고 그 결과를 DB서버에 저장합니다.WAS서버는 DB서버에서 분석 결과를 받고 WEB서버에 전달합니다.마지막으로 WEB서버는 웹 페이지 분석 결과를 표시합니다.웹 페이지에는 유해 화학 물질이 무엇인지를 나타낼 뿐 아니라 인식된 화학 물질의 분포 비율과 NFPA위험성 코드*, 화재 및 폭발 가능성 등의 정보도 표시됩니다.이들의 속성 정보에 따른 소방사는 적절한 물질의 진압 방법과 대피 요령을 고지할 수 있습니다.*NFPA위험성 코드:미국 화재 예방 협회에서 긴급 사태 발생시에 신속히 대처하기 위해서 만든 표지판에서 청색, 적색, 황색, 백색의 4가지 범주로 나누어집니다.청색은 건강 위험성에 빨간 색은 화재 위험성, 노랑은 반응 위험성, 하얀색은 특수 위험성을 의미합니다.NFPA코드AI융합 유해화학물질 판독사업 전망’인공지능(AI) 융합 유해화학물질 판독 지원 사업’은 2022년 과학기술정보통신부의 ‘부처 협업 기반 AI 확산 사업 과제’로 선정된 3개년 계속 사업입니다. 이후 소방청·과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원 등 내·외부 전문가 논의를 통해 유해화학물질 10종에 대한 학습데이터를 구축하고 판독 알고리즘 개발을 완료한 후 2024년부터 현장에 직접 적용하여 검증할 예정입니다.소방청은 올해 1분기 중 전국 소방본부를 대상으로 수요조사를 실시한 후 5월 말부터 119종합상황실과 시스템을 연계하여 현장실증을 실시할 예정입니다. 아울러 화학물질안전원과 관련 업계 및 학계 등에서도 활용할 수 있도록 웹사이트가 아닌 앱을 제작하여 제공할 예정입니다.화학 사고는 대형 인명 피해 사례가 많아 피해 범위가 넓어 전문가의 초기 대응이 중요합니다.소방청이 그동안 축적한 데이터를 AI에 학습시키고 유해 화학 물질을 빨리 판독할 수 있다면, 사고 피해를 최소화하고 소방 근로자와 연구자, 그리고 연구소 인근 주민들의 걱정을 줄일 수 있다고 기대됩니다.*참고자료-https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=2059-https://www-dbpia-co-kr-ssl.library.dongduk.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE11486944화학사고는 대형 인명피해 사례가 많고 피해 범위가 넓기 때문에 전문가의 초기 대응이 중요합니다. 소방청이 그동안 축적해온 데이터를 AI에 학습시켜 유해화학물질을 빠르게 판독할 수 있다면 사고 피해를 최소화하고 소방 근로자와 연구자, 그리고 연구소 인근 주민들의 걱정을 덜어줄 수 있을 것으로 기대됩니다.*참고자료- https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=2059- https://www-dbpia-co-kr-ssl.library.dongduk.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE11486944화학사고는 대형 인명피해 사례가 많고 피해 범위가 넓기 때문에 전문가의 초기 대응이 중요합니다. 소방청이 그동안 축적해온 데이터를 AI에 학습시켜 유해화학물질을 빠르게 판독할 수 있다면 사고 피해를 최소화하고 소방 근로자와 연구자, 그리고 연구소 인근 주민들의 걱정을 덜어줄 수 있을 것으로 기대됩니다.*참고자료- https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=2059- https://www-dbpia-co-kr-ssl.library.dongduk.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE11486944화학사고는 대형 인명피해 사례가 많고 피해 범위가 넓기 때문에 전문가의 초기 대응이 중요합니다. 소방청이 그동안 축적해온 데이터를 AI에 학습시켜 유해화학물질을 빠르게 판독할 수 있다면 사고 피해를 최소화하고 소방 근로자와 연구자, 그리고 연구소 인근 주민들의 걱정을 덜어줄 수 있을 것으로 기대됩니다.*참고자료- https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=2059- https://www-dbpia-co-kr-ssl.library.dongduk.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE11486944
