소방안전관리자용 XR 훈련 메타버스 시스템 고도화를 위한 AI 기술 개발안

• 영문명: AI Technology Development Plans for Advancement of Fire Safety Manager XR Training Metaverse System
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회 학술대회논문집』2022년도 춘계학술대회 논문집, 151~151쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.04.27

국문 초록

소방안전관리자는 화재 발생을 초기에 인지하고, 적절한 의사결정을 기반으로 빠른 대처를 통해 화재 피해확산을 방지하는 역할을 맡고 있다. 하지만 실제 화재에 대한 경험 부족으로 대피 행동 요령이 미숙하거나 초동 대피에 실패하는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 본 연구에서는 소방안전관리자의 화재대응 인지능력을 제고하고 현장 대응 역량을 강화하기 위한 XR (eXtended Reality) 기반 교육훈련 플랫폼을 개발 중에 있으며, 디지털 트윈과 음성⋅모션 상호 인식 등 다양한 기술들을 활용하여 교육 콘텐츠를 고도화하고자 한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 기반으로 소방안전관리자의 훈련 시 피난 유도 행동 데이터베이스를 구축하며 해당 행동을 자동 인식하여 관리자에게 실시간으로 전달하는 인공지능 기반 모션 인식 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 제안된 기술은 총 8종의 피난 유도 행동에 대해 실시간 평균 95% 이상의 정확도를 보여준다. 또한 STT (Speech-To-Text) 기술을 활영하여 맥락 및 통계 분석 기반의 음성인식 평가 시스템을 개발하고자 한다. 이를 활용하여 소방안전관리자 훈련시스템의 핵심 키워드 기반 맞춤형 데이터베이스 구축으로 정밀도 있는 훈련자 평가가 가능해진다. 디지털 트윈 기술 기반으로 화재 상황에서의 중증도 분류 알고리즘인 START (Simple Triage and Rapid Treatment) 알고리즘을 이용하여 대피자의 위험도를 수치화하는 연구도 함께 진행한다. 화재 상황에서의 화상 위험도를 Pennes’ Bioheat Equation을 기반으로 한 위험도 생성 함수를 통해 수치화한다. 일산화탄소(CO) 농도에 따른 혈액 내 일산화탄소헤모글로빈(COHb) 비율을 Coburn-Forster-Kane Equation을 이용하여 계산하고, 이에 따른 대피자의 질식 위험도를 계산할 수 있다. 본 연구를 통해 개발되는 음성⋅모션 상호 인식 시스템 및 디지털 트윈 기술 기반 알고리즘을 소방안전관리자용 훈련 시스템에 도입하여 한층 더 고도화된 교육훈련 및 평가 시스템을 체감할 수 있을 것으로 기대된다.

키워드

XR (eXtended Reality) metaverse fire safety manager training system motion Recognition STT (Speech-To-Text) digital twin