한국기계연구원(이하 기계연)이 악천후 해상에서 흔들리는 함정의 화재를 정밀 진압하는 기술을 개발했다.
기계연 가상공학플랫폼연구본부 AX융합연구센터 이혁 선임연구원팀은 함정 유류화재에 특화된 자율형 초동진압 소화체계를 개발, 실제 함정에서 시험을 성공적으로 완료했다고 6일 밝혔다.
이 기술은 함정의 유류화재에 특화돼 인공지능(AI)이 화재여부를 탐지하고 스스로 판단해 화원을 집중 진화할 수 있다.
특히 기관실, 격납고, 갑판 등에서 발생하는 장비 또는 함재기 누유로 인한 화재를 자율적으로 탐지하고 파도와 선체 운동에 따른 조건에도 소화수를 실시간 정밀 제어해 불길에 정확히 진압할 수 있는게 핵심이다.
기존 함정용 소화설비는 화재감지 시 해당구역 전체에 소화제를 방출하는 방식이다. 이는 요동치는 해상 환경에서 화원을 정밀하게 진화하는 것이 어렵고, 허위경보 시 불필요한 피해가 발생한다.
연구팀에서 개발한 기술은 인공지능 기반 정밀 화재탐지와 강화학습 알고리즘을 통한 해상조건 대응기술을 결합해 이 같은 한계를 획기적으로 극복했다.
소화체계는 화재탐지센서, 소화모니터, 인공지능 기반 화재 진위판단 및 위치추정 기능을 갖춘 분석 및 제어장치로 구성된다. 이 시스템은 화재감지 정확도 98% 이상을 유지하며, ‘해상상태 3’에서도 안정적인 소화수 분사 거리가 24m에 달한다.
실제 한국건설기술연구원 화재안전연구소에 실제 함정과 동일하게 격실 색깔과 조도를 구현한 모사설비에서 다양한 유류화재 조건, 화재로 오인될 수 있는 비화재 상황을 재현해 AI 시스템의 사전 학습과 정확도 시험을 성공적으로 수행했다.
특히 개활지 유류화재와 함재기 누유로 발생할 수 있는 차폐 화재 진압도 성공적으로 완료하며 실제 함정에서 발생 가능한 다양한 형태의 유류화재에 대응할 수 있음을 입증했다.
연구팀은 LST-II급 강습상륙함에서 실제 함정 운용 시험을 실시, 1m 파고의 해상 환경에서 18m 떨어진 가상 화원에 소화수를 정확히 조준하는 데 성공했다.
이를 위해 6자유도 가속도 정보만을 활용해 파도와 선체 운동을 실시간 반영해 조준각도를 재계산하는 강화학습 기반 알고리즘을 사전에 개발해 적용했다.
이 선임연구원은 “이번 연구성과는 육상 모사설비에서 실제 함정 환경까지 단계별 검증을 완료한 세계 최초 기술”이라며 “함정에서 가장 위험한 유류화재를 개활지와 차폐 상황 모두에서 자율적으로 대응할 수 있어 승조원의 안전과 함정의 전투력 보존에 획기적인 전환점이 될 것”이라고 설명했다.
이어 “이 기술은 각종 함정은 물론 탄약고, 군수창고, 항공기격납고, 해양플랜트 등에 적용 가능하고, 향후 민간 선박과 석유화학시설 등으로 확대해 해상 및 산업현장의 화재 안전성을 대폭 향상시킬 것”이라고 덧붙였다.
