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[イシュー] 人工知能が発火点を探し出して、火災を最初から捕まえる! KRISS·HANSUN ST(ハンソンエスティー)社、AIが火災発生10秒以内に感知できるソリューションを開発

2021-07-01    hit . 60744




2021.06.30 11:33

6月17日、韓国の利川(イチョン)市のCoupang社の物流センターで発生した火災は、
当日午前5時20分頃地下2階で発生し、発生から5日後の22日になって完全に鎮火された。

先週ずっと話題となったこの火災は、火災発生当時の内部の防犯カメラの映像では、
物品倉庫内の棚の上の電線から初めて火花が散る(発火点)場面が映し出されて、
電気的要因で火災が起きたものと見られる。

一般的に火災の始発点と同時に発火点を探すのは非常に難しい。これを解決することは依然として課題である。
火災発火点の征服は拡散を防止し、初期火災を鎮圧する中核である。

火災感知器のほとんどは、最初の発火から1分後の火災第2段階で火災を感知するため、煙と火炎により鎮圧と避難が困難だった。
又、スプリンクラーは室内温度72度を超えなければ作動しないので、室内にいる人の安全を確保できなかった。

特に火災死亡者の70%~80%は煙と有毒ガスによる窒息で発生する。
火災を予防し人命被害を防止するためには、初期に火災を認識し鎮火することが非常に重要な要素である。

それで、韓国標準科学研究院(以下、KRISS)安全測定研究所の非破壊評価チームと
KRISS研究所企業であるHANSUN ST(ハンソンエスティー)社が、
人工知能(AI)基盤で人が使っている火と実際の火災の火を区分、実際の火災で発生する火のみを認識して、
発火から10秒以内に知らせる知能型火災感知器を開発した。

HANSUN ST社はKRISSが出資して2015年12月に設立した研究所企業であり、2021年に試作品の開発を完了して商用化を進めている。
今回開発されたAI基盤の知能型火災感知器は、火災の初期段階で発生する3cmの小さな炎を正確に認識出来るため、
火災の初期消火と避難に大きく役立つと期待される。

特に、この知能型火災感知器は「人工知能を利用したセンサー融合基盤の高信頼性極初期火災感知器」として
発火点を正確かつ早く認識して独自警報及びスマートフォンAPPに知らせ、連動した消火装置で自動又は
使用者が火災を鎮圧できる技術で、常に発生する火災に対応できるソリューションとしてその効用性が期待される。

ソリューションはまず、赤外線熱画像センサー、赤外線センサーと熱映像処理、データ処理基盤で前処理して
監視空間に存在する人、炎などに対して情報値をマシンラーニング(Supervised Machine Learning)が可能な形態の
状況情報データセット(Data Set)に変換する。

このデータセットは、人の認識、人の座標、赤外線熱画像で火花の認識、火花の位置と大きさの変化、
時間の変化、IRセンサー(CO2波長帯認識)の炎の認識などの情報が含まれており、
これを活用したAI技術で火災、非火災、単純な火の使用の状況を学習、判定モデルを生成して、知能型火災感知器に適用する。

特に、研究チームによると、開発されたAI基盤の知能型火災感知器は誤警報率3%以内で、
従来の火災感知器である煙感知器や熱感知器の誤警報率34%~50%に比べて信頼性が非常に高い。

このように知能型火災感知器のこのような性能が可能な理由は、赤外線センサーと赤外線熱画像センサーを結合した
融合センシング技術を導入して、炎の認識率を高めたためである。
赤外線センサーが炎の特定CO2波長帯を利用して素早く炎を認識できる長所を活用した。

従来の火災感知器は、人が使用する火も火災として認識することがあった。このような問題点を克服するために、
HANSUN ST社はKRISSから2021年に移転された「熱画像座標を利用した保安用カメラの追跡監視システムおよび方法」の特許を活用して、
火災感知器が設置された空間内に人と炎が同時に存在するかどうかによって人が使用する火であるか、
火災であるかを区別して認識する独自開発したAIアルゴリズムを使用したのである。

KRISS安全測定研究所のM.Y.CHOI(チェ·マンヨン)責任研究員は「本技術は従来の火災感知器の問題点を改善して、
実際の火災の炎だけを素早く認識できる火災監視技術」とし、
「火災報知機の信頼度を高め、国民の不安を解消し、火災の早期消火に役立つことが出来る」と述べた。

HANSUN ST社の代表取締役のS.U.KIM(キム·スオン)氏は「現状は製品化のための実証と消防認証を進めている段階」とし
「地方自治体と保安会社、建設会社と協力して、工場・物流倉庫・飲食店・事務室だけでなく
一般家庭でも早く使えるよう努力する」と抱負を述べた。

一方、KRISSの研究チームは今回の技術開発の成果を基に、
様々な空間で自ら学習し判定できる人工知能火災検知器の開発に力を尽くす計画である。


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