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XR 및 인공지능 기반 소방안전관리자용 훈련 시스템 개발안
양원식(Wonsik Yang),정동준(Dongjun Jung),손병훈(Byounghoon Son),정종문(Jong-Moon Chung) 한국화재소방학회 2021 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.추계
현대 건축물은 대형화, 고층화 및 밀집화가 심화되고, 새로운 소방대상물의 등장으로 화재 발생의 형태가 갈수록 복잡해지고 있다. 이에 따라 소방안전관리자 직무 역량 강화를 위한 훈련의 수요는 증가하는 추세이며, 화재현장에서의 신속한 현장 대응력 제고를 위한 재난대응 교육훈련 도구 개발이 필수적이다. 따라서 소방안전 관리자의 역량 강화를 위한 실효적인 교육훈련체계가 필요하며, 이를 위해 XR (eXtended Reality) 및 인공지능 기술을 활용한 실감형 가상훈련 체계 및 콘텐츠를 개발하는 연구를 진행 중에 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 기반으로 소방안전관리자의 훈련 시 모션을 자동 인식하여 관리자에게 전달하는 인공지능 기반 모션 인식 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 시스템을 통해 추출된 교육 훈련 대상자의 모션 정보를 기반으로 교육 행동을 평가하여 XR 소방안전관리자 훈련 시뮬레이터를 고도화할 수 있다. 또한 STT (Speech-To-Text) 알고리즘 기반의 음성처리 모델을 개발하여 훈련자 음성의 실시간 텍스트화 작업을 통한 정량적 평가를 수행하고자 한다. 소방안전관리자의 상황별 필수 표현의 발화 여부 확인을 통해 시뮬레이터의 훈련자 교육 평가기술을 고도화 할 수 있다. 디지털 트윈 기술을 활용한 연구로써 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터에서 시뮬레이션하여, 이후에 일어날 결과를 예측하여 화재 상황에서의 인명피해를 예측 및 분석하는 연구도 함께 진행한다. 이를 통해 소방안전관리자의 화재 초기대응으로 인해 달라지는 화재 피해 규모를 정량적으로 표현하고, 교육자의 화재초기대응 능력을 평가하는 지표로 활용할 수 있다. 본 연구를 통해 훈련자의 음성 및 모션 상호작용 시스템 및 디지털 트윈을 활용한 인명 피해 분석 기술을 개발하여 소방안전관리자 교육훈련 시스템에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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소방안전관리자용 XR 훈련 메타버스 시스템 고도화를 위한 AI 기술 개발안
양원식(Wonsik Yang),서정민(Jungmin Seo),민금영(Geumyoung Min),정종문(Jong-Moon Chung) 한국화재소방학회 2022 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.춘계
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.
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XR기반 소방안전관리자용 메타버스 교육훈련 시스템을 위한 AI 기술 개발안
양원식(Wonsik Yang),민금영(Geumyoung Min),정종문(Jong-Moon Chung) 한국화재소방학회 2022 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.추계
소방안전관리자용 훈련 시스템에서는 대피자들의 화상 및 질식 위험도를 기반으로 대피자들의 피난경로를 예측하는 시스템이 필요하다. 피난경로 예측 시스템과 더불어 훈련자들의 대피 유도 행동 및 음성을 인식하여 평가 시스템을 고도화하는 기술을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 기반으로 소방안전관리자의 훈련 시 피난 유도 행동을 자동 인식하며 행동 유형, 발생 시각, 인식 정확도 등의 분석 평가 요소를 자동 추출하여 실시간 훈련 평가 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 제안된 기술은 딥러닝 기반의 모션 인식 모듈을 통해 인식 결과 및 정보를 실시간으로 디지털 파일로 변환하여 분석 평가 요소를 추출한다. 모션 인식 시스템에 더불어 STT (Speech-To-Text) 기반 인공지능 모델을 이용하여 소방안전관리자 훈련 시 실시간으로 음성을 인식하고 텍스트를 추출하여 시나리오와의 비교 및 평가를 수행하는 시스템을 구축한다. 자연어 처리 알고리즘 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 평가 알고리즘 적용을 통해 문맥을 파악하고 소방안전관리자 훈련에 최적화된 평가가 가능하다. 디지털 트윈 기술 기반으로 화재 및 대피자 위치에 따라 실시간으로 대피자 위험도를 예측한다. 화상 및 질식 위험도를 Pennes’ Bioheat Equation 및 Coburn-Forster-Kane Equation을 통한 일산화탄소 농도와 온도에 따른 구간별 중증도 점수 책정 후 중증도 계수를 적용하여 위험도를 단계별로 판별할 수 있다. 이후 Dijkstra's Shortest Path 기법을 활용하여 매핑된 건물 내에서 최소 위험도로 산출되는 최적 경로를 탐색한다. 본 연구를 통해 개발되는 디지털 트윈 기반 화재 상황에서의 대피자 피난경로 알고리즘 최적화 시스템 및 훈련자 맞춤형 음성⋅모션 평가 시스템을 활용하여 소방안전관리자 메타버스 교육 콘텐츠를 고도화할 수 있다. 또한, 개발된 시스템은 여러 재난 상황 혹은 건축물 환경에서도 활용이 가능하여 폭넓은 확장성을 기대할 수 있다.
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