산불 방지를 위한 IoT 기반 기술 활용

기후 변화, 인간 활동, 열악한 토지 관리 등 모든 악재가 동시에 겹친 퍼펙트 스톰으로 인해, 기록적인 규모와 빈도로 산불이 발생하고 있습니다. 2021년에만 미국에서 일어난 산불로 인해 천만 에이커가 넘는 토지와 수천 개의 구조물, 무수한 동물 서식지가 불에 탔습니다. 산불은 지상을 파괴할 뿐 아니라 전 세계 탄소 배출량의 무려 20%를 차지합니다. 최근까지 대부분의 초점은 타오르는 불길과 맞서 이를 진압하는 데 집중되어 있었습니다. 현재 미국 산림청, 연구 컨소시엄 및 민간 기업은 공장 자동화에 사용되는 것과 동일한 종류의 사물 인터넷(IoT) 기술을 활용하여 화재를 가능한 가장 초기 단계에서 감지하고 있습니다.

그림 1: Teledyne FLIR 열화상 보안 카메라를 통해 본 2021년 칼도르 화재. (출처: Teledyne FLIR)

화재 조기 감지 시스템의 아키텍처

산불을 조기에 감지하기 위해서는 광활한 산악 지형 전반에 걸친 실시간 상황 인식이 필요합니다. 이러한 산불 조기 감지 시스템의 구조는 비교적 간단합니다(그림 2). 센서가 지속적으로 대기의 질과 날씨 데이터를 수집합니다. 미리 설정된 임계값에 도달하면, 수집된 데이터는 클라우드로 이동하여 인공지능(AI)과 머신러닝 알고리즘이 적용됩니다. 경보가 기지국으로 즉시 전달되면, 화재 감시자가 적외선 카메라 네트워크를 사용하여 상황을 확인합니다.

그림 2: IoT 기반 센서, 네트워크 게이트웨이, 클라우드를 사용한 산불 감지. (출처: PsiBorg.com)

Bosch Sensortec, Ericsson, Acti 등의 회사는 혹독한 환경을 견딜 수 있는 부품을 개발했습니다. Dryad의 초조기 감지 시스템인 Silvanet은 포괄적인 솔루션으로 태양광 센서, 독점적인 장거리 광역 통신망(LoRaWAN)을 기반으로 한 메시 네트워킹 인프라 및 클라우드 분석 플랫폼을 통합합니다.

무선 센서 네트워크

무선 센서 네트워크(WSN)는 신뢰성이 높고 비용이 저렴하며 확장이 용이하여 화재 감지 응용 분야에 매우 적합합니다. 노드는 이동식 안테나 기둥부터 나무 기둥, 전봇대에 이르기까지 황야 곳곳에 전략적으로 배치됩니다. 장치의 감지 범위는 수십 미터에서 최대 15km입니다.

Silvanet Wildfire Sensors(그림 3)는 1분 ~ 60분 이내에 화재를 감지하도록 설계되었습니다. 내장된 Bosch BME688 센서는 백만 분의 1(ppm) 수준에서 수소, 일산화탄소 및 기타 가스를 감지합니다. BME688은 AI를 탑재하고 고선형성 및 고정밀 압력, 습도 및 온도 센서를 통합한 최초의 가스 센서입니다.

그림 3: Silvanet의 태양열 구동 산불 센서에 내장된 Bosch BME688 가스 센서. (출처: Bosch Sensortec)

메시 IoT 네트워크

메시 IoT 네트워크는 분산화된 방식으로 각 노드를 다른 모든 노드와 직접 연결함으로써 셀룰러 네트워크의 인프라 문제를 피해 갑니다. 신호는 각 노드 간을 점프하여 개별 센서의 범위가 미치지 않는 거리의 목적지에 도달합니다. 데이터는 저전력 소비 특성과 함께 뛰어난 장거리 전송 능력을 갖춘 LoRaWAN과 같은 네트워크를 통해 클라우드 서버로 전송되므로 다양한 IoT 응용 분야에 적합합니다.

적외선 서모그래피

고화질 PTZ(팬/틸트/줌) 적외선 카메라는 열화상 이미지를 사용하여 열 신호 및 온도 변화를 감지합니다. 기지국에 있는 직원들은 카메라를 직접 조작하고 제어할 수 있으므로 주변 자연환경, 화재 발생 상황, 날씨를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다 360° 팬, 90° 틸트, 40배 광학 줌 기능을 갖춘 AEM의 Wildfire PTZ 카메라는 반경 25마일 내의 환경 조건에 대해 3D 지도를 생성합니다. 산불 관리팀은 회사의 FTS360 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 날씨 데이터가 오버레이된 실시간 이미지를 관측합니다.

그림 4: AEM의 Wildfire PTZ 카메라. (출처: AEM)

화재 조기 감지에 대한 연구

2023년 파트너쉽을 체결한 미국 국토 안보부와 오리건주 위험성 연구소(OHAZ)는 ALERTWildfire 카메라 시스템에서 생성된 경보와 대조하여 감지 기술을 평가할 예정입니다. ALERTWildfire의 HD 카메라는 낮에는 최대 40마일, 밤에는 60마일 ~ 80마일 범위를 감지하는 근적외선 기능을 갖추고 있습니다. 이는 고대역폭 시스템이므로 인터넷 연결이 가능한 사람은 누구나 공개된 동영상 피드를 볼 수 있습니다. 감지 장치는 독일 함부르크의 Breeze Technologies와 메릴랜드주 록빌의 N Sensors에서 개발했습니다. 이 연구는 오리건주의 윌라멧 밸리에서 진행되고 있습니다.

그림 5: 오리건주 윌라멧 밸리에 설치된 Breeze Technologies에서 설계한 센서(왼쪽)와 N5 센서(오른쪽) (출처: Breeze Technologies와 N5 센서)

실시간 정보는 소방 관리자가 자원 배분 및 공공 안전 관련 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 화재를 연구하는 과학자들은 일관된 데이터를 통해 환경 변수를 기반으로 패턴을 파악할 수 있습니다. 이러한 희망적인 발전에도 불구하고, 산불의 80% 이상이 인간의 부주의함(방치된 모닥불, 버려진 담배꽁초, 잔해물 소각, 장비 오작동 등)으로 발생하는 것이 현실입니다. 2020년 9월 5일, 성별을 공개하는 베이비 샤워에서 터뜨린 폭죽은 캘리포니아에서 발생했던 비극적인 엘도라도 화재의 도화선이 되었습니다. 이 화재로 22,000에이커가 넘는 지역이 불에 탔고, 소방관 한 명이 사망했습니다. 파티를 주최한 부부는 30건의 범죄와 과실치사 혐의로 기소되었습니다. 주 정부가 이와 같은 무책임한 행동에 대해 개인에게 법적 책임을 묻기 시작한다면, 감지해야 할 화재가 줄어들 것입니다.

출처

Dampage, U., et al. (2022년). Forest fire detection system using wireless sensor networks and machine learning.Sci Rep 12, 46.

Gupta, V. (2023년 2월 1일). Forest Fire Protection Using Sensor Network and IoT. PsiBorg.

Peruzzi, G., & Pozzebon, A. (2023년). Fight Fire with Fire: Detecting Forest Fires with Embedded Machine Learning Models Dealing with Audio and Images on Low Power IoT Devices. Sensors, 23(2), 783.

Stoking Wildfire Resilience in Oregon | Homeland Security. (2023년 2월 9일).

Wildfire Causes and Evaluations (US National Park Service). (n.d.)