1. 서 론

우리의 생활에서 건축물은 거주, 산업, 행정 등의 다양한 용도로 밀접하게 활용되며, 이에 따른 건축물의 안전은 매우 중요하고 강조되어야 하는 사항이다. 그러나 건축물에서 빈번히 발생하는 화재는 종종 막대한 수준의 인명 피해 및 재산상의 손실을 야기한다. 실제로 대한민국에서는 연간 수만 건에 이르는 화재 사건이 발생하였으며, 부주의, 전기 및 기계적 요인 등 다양한 원인으로 인해 지속적으로 화재가 발생하고 있다. 특히 건축기술의 발전으로 고층건물과 지하시설이 진보함에 따라 화재가 발생하였을 때의 피해는 더욱 커지는 현황이다.

대한민국의 화재 통계를 보면, 최근 10년간(2014–2023년) 연평균 약 41,049건의 화재가 발생하며, 이로 인해 연평균 약 2,315명의 인명 피해가 발생했고 결과적으로 화재의 심각성과 이에 대한 초기 대응의 중요성을 강조하고 있다. 그러므로 화재의 초기 진압은 화재로 인한 피해를 크게 줄일 수 있으며, 이는 곧 사회적, 경제적 손실을 최소화하게 된다. 최근에 대한민국에서 발생한 대형 화재 사건으로 대전 목상동 공장, 부산 부전동 주차타워 화재 등이 큰 사회적 충격과 함께 막대한 재산 피해를 가져 왔으며, 이러한 화재 사건들은 통상적으로 초기에 적절한 조치가 이뤄지지 않아 대형 화재로 번지게 되었고 이로 인해 많은 인명피해와 재산피해가 발생하였다(NFA, 2014-2023).

스프링클러가 시설된 건축물에서는 초기적 단계의 화재를 소화하여 대형 화재를 미연에 방지할 수 있으나, 2004년이 되어서야 중, 대형 건물에 스프링클러 설치가 의무화된 이유로 인해 이와 같은 소화설비의 설치가 미비하거나, 국부적인 보호범위 그리고 화재 발생 초기에 즉시 대응 불능 등의 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 보완할 수 있는 방안이 필요하다.

따라서 본 연구에서는 이와 같은 소화설비의 부재 및 대응 불능으로 인한 화재 초기 진압 실패 시 발생할 수 있는 대형 재난상황을 방지하기 위하여 자율주행 로봇을 이용한 화재 초기진압 방법을 제안하며, 시작품 로봇과 축소형 필드를 이용하여 자율주행 로봇을 이용한 화재 초기진압 방법의 효용성과 현장 적용 가능성을 실험을 통해 검증하고, 이러한 방법이 실제로 화재의 초기 진압에 얼마나 효과적인지 연구하였다. 또한, 시작품의 개발과정 및 동작 알고리즘을 열거하여 자율주행 로봇의 향후 개발 방향과 기술적 개선점을 검토하고 제안한다.

2. 이론적 고찰

2.1 시스템 구성도

시스템의 구성은 Fig. 1과 같이 화재경보설비와 연동된 마스터 제어장치와 모니터링 시스템 및 UI를 포함하고 복수의 자율주행 소화로봇으로 구성된 형태이며 각 요소 간의 관계는 다음과 같다.

Fig. 1.

Total system configuration diagram

① 마스터 제어장치는 화재경보설비로부터 화재 감지 정보를 획득하며 경보를 중단할 수 있는 복구 신호를 송신 가능하다.

② 방재 관리자에게 시스템의 동작 현황 및 시스템을 수동조작 할 수 있는 환경을 제공하기 위하여 마스터 제어장치는 건축물 도면이 프로그래밍 된 모니터링 시스템과 UI를 제공한다.

③ 복수의 자율주행 소화로봇은 마스터 제어장치를 통하여 Master : Slave의 형태로 1 : N 양방향 무선 통신을 유지한다.

본 시스템의 화재 인식률을 보완하기 위해 마스터 제어장치는 자체 화재경보설비 이외에도 건축물의 화재가 감지된 상황을 외부 요소로부터 수신할 수 있으며, 예를 들어 무인경비시스템과 별도로 설치된 단독형 화재감지기 및 CCTV 등이 포함될 수 있다.

Fig. 2는 제안한 자율주행 소화로봇 시스템 구성요소의 시작품을 보인다. 따라서 자율주행 소화로봇은 복수로 존재할 수 있으며, 화재경보설비 또는 외부 요소로부터 화재 상황을 인식한 마스터 제어장치가 해당 화재구역까지 소화로봇을 원격으로 제어하도록 구현하였고, 제공되는 UI를 통해 로봇의 수동조작도 가능하도록 구현하였다.

Fig. 2.

Prototype of system components

2.2 화재 구역의 추론 및 경보 인식 원리

건축물 내 화재 발생구역 정보는 각종 화재경보설비로부터 인지할 수 있으며 방재 관리자가 육안으로 확인하거나, 실제 목격자로부터 보고받기 전까지 화재경보설비에 표시되는 구역은 화재 구역으로 취급된다. 따라서 본 연구에서는 건축물을 축소해 놓은 필드와 P형/R형 수신기 및 화재감지기로 구성된 자동화재탐지설비를 구현하여 시스템을 이에 연동하고, 화재경보와 구역 정보를 실시간으로 추출하는 방법을 이용하였으며, 본 연구에서 실험 목적으로 구현한 자동화재탐지설비는 Fig. 3과 같으며, 소화로봇 작동 시뮬레이터를 위한 가상의 필드는 Fig. 4와 같다.

본 연구의 실험 필드는 화재경보 발생 시 무인경비시스템과의 연동으로 모든 방의 문이 개방되고, 각 호실이 세분화되어 감지되는 조건으로 시작품의 시뮬레이터를 진행하였다(Lee et al., 2012).

Fig. 3.

Automatic fire alarm system

Fig. 4.

Test field for robot operation simulator

2.3 소화로봇의 경로 유도 기법

본 연구에서는 소화로봇을 목표 구역까지 자율주행시키기 위하여 마스터 제어장치에 실험환경의 건물 구조와 경로 정보 데이터를 프로그래밍하여 화재가 감지된 구역까지 소화로봇을 유도함과 동시에 소화로봇의 위치 정보 및 작동 상태를 실시간으로 보고받아 소화로봇의 동작 현황을 인식하고, 관리자가 이를 확인할 수 있도록 하였다. Fig. 5는 소화로봇의 경로 유도 알고리즘 순서도를 나타낸다. 또한 실험 필드에 소화로봇의 절대적 위치를 시스템이 인지할 수 있도록 Fig. 6과 같은 모니터링 시스템을 구축하였다.

또한 본 연구에서는 소화로봇의 정밀한 자율주행을 위하여 사용된 다음과 같은 필드 내 절대적인 위치인식 및 주행 보정 방법이 제안된다(Shamsfakhr et al., 2021).

Fig. 5.

Master control unit operation flowchart

Fig. 6.

Monitoring for the current location of the robot

2.3.1 RFID 태그를 이용한 위치인식 방법

본 연구에서는 소화로봇의 자율주행의 필수 요소인 로봇의 건물 내 절대적인 위치를 시스템이 인지하고, 조건에 맞는 동작을 위하여 Fig. 7과 같이 필드의 바닥면에 RFID 태그를 30 cm 간격으로 부착하였으며, RFID 판독 장치를 소화로봇의 하부 앞, 뒤에 배치하여 정확한 위치와 진행 방향을 시스템이 인지할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 사용된 RFID 는 13.56 MHz 대역에서 동작하는 ISO/IEC 14443 규격의 근거리형 RFID 이다.

필드의 특정 위치마다 부착한 RFID 태그는 자연적으로 없어지거나 위치가 변동될 우려가 없으므로 사전 정의된 특정 좌표의 태그를 로봇이 인식하는 것을 원리로 로봇의 정확한 위치를 시스템이 인지할 수 있도록 하였다.

2.3.2 초음파/적외선 센서를 이용한 자율주행 보정

본 연구에서는 소화로봇의 안정적인 자율주행을 구현하기 위해 필드의 주변 환경을 인식하고 상황에 따라 로봇의 주행을 실시간으로 보정해야 하므로, Fig. 8과 같이 시작품의 측면에 초음파센서를 전면에 적외선 거리센서를 배치하여 주변 상황을 로봇이 인지하고 주행 경로의 유지와 충돌을 방지하도록 하였다(Kwak and Yi, 2022).

Fig. 7.

Location recognition method using RFID

Fig. 8.

Sensors applied to the prototype robot

2.4 소화로봇의 발화원 탐지 기법 설계

제안한 소화로봇은 능동적으로 화재가 감지된 구역까지 이동하고, 소화약제를 분사하여 초기 화재를 진압하는 기능을 가진다. 그러므로 화재 발생 구역에 도착한 소화로봇은 발화원을 찾아냄과 동시에 분사 노즐을 정확하게 조준하여 소화약제를 분사할 수 있어야 한다.

따라서 제안한 소화로봇은 발화원에 정확히 분사노즐을 조준할 수 있도록 Fig. 9와 같이 분사구와 적외선 비접촉 온도센서가 일체화된 형태로 소화장치를 설계하여 제작하였다.

Fig. 9.

Manufactured fire extinguisher with spray nozzle and contect-less infrared sensor

그리고 화재 구역에 도착한 소화로봇은 발화원을 탐지 및 조준하기 위하여 Fig. 10, Fig. 11과 같은 두 가지 모드의 소화장치 동작을 수행한다. 즉 소화장치의 탐지 동작은 2차원적으로 수행하며 각 모드는 아래와 같은 순서로 동작한다.

• Mode 1

① 좌, 우 탐지 동작(x축)을 수행하기 위해 로봇의 구동계를 이용하여 왼쪽으로 90°회전시킨다.

② 오른쪽으로 180°를 회전하며, 5°의 회전을 수행할 때마다 온도 측정 결과를 기록한다.

③ x축의 기록 결과에서 가장 온도가 높은 지점을 판단하여 다시 왼쪽으로 회전을 수행하고 목표 각에 위치했을 때 제동시킨다.

• Mode 2

① 상, 하 탐지 동작(y축) 및 분사노즐을 발화원에 조준하기 위하여, 온도센서를 일체화시킨 노즐을 직각에서 60°만큼 하향시킨다.

② 위쪽으로 120°만큼 상향 조준하며, 각 5°마다 온도 측정 결과를 기록한다.

③ y축의 기록 결과에서 가장 온도가 높은 지점을 판단하여 노즐을 하향시키고 목표 각에 위치했을 때 노즐을 고정하고 발화원에 조준한다.

상기의 탐지 동작 결과에서 허용온도 범위를 초과하는 경우 발화원으로 판단하며 소화약제를 분사한다. 그리고 유효한 발화원을 탐지하지 못하였을 경우 탐지 동작을 반복 수행하고 소화약제는 분사하지 않는다.

Fig. 10.

Mode 1: Left and right detection mode

Fig. 11.

Mode 2: Up and down detection mode

2.5 시스템 모니터링 및 UI

제안한 시스템은 사용자 또는 관리자가 시스템의 작동상황을 실시간으로 인지할 수 있도록 Fig. 12와 같은 PC 기반의 비주얼 스튜디오를 이용한 모니터링 시스템을 제공하며, 또한 소화로봇의 수동조작이 가능한 UI(User Interface)를 제공한다.

제안한 UI는 인식한 RFID 정보 및 소화로봇과의 양방향 통신 로그, 온라인 소화로봇 현황 등의 상세한 동작 상황 이외에도 화재경보설비와 무인경비시스템의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 구현하였으며, 중요한 사건 내용은 음성으로 추가 안내하도록 하여 관리자에게 상황 파악을 용이하게 하였다.

또한 비화재보 및 시스템 오류 등으로 발생할 수 있는 소화로봇의 오작동을 관리자가 UI에서 대처할 수 있도록 무선 수동조작과 비상정지, 리셋 등의 명령을 송신하도록 구현하였고, UI를 통한 수동 명령은 소화로봇 동작의 최우선 순위로 두도록 하였다.

Fig. 12.

PC-based monitoring and control UI

3. 제안한 시스템의 실험 결과 및 검토

3.1 시스템 동작 알고리즘 및 하드웨어 구성

본 연구에서 구현한 전체 시스템의 동작 알고리즘은 Fig. 13의 순서도와 같으며, ‘적색’ 블록의 절차는 자율주행 소화로봇의 동작 알고리즘을 나타내며, ‘청색’블록의 절차는 마스터 제어장치의 동작 알고리즘을 나타낸다. 그리고 ‘녹색’ 블록의 절차는 외부 UI에서 관리자가 진행 상황을 모니터링할 수 있도록 실시간으로 데이터를 업데이트하는 과정을 나타낸다.

또한 본 시스템은 Fig. 13의 절차에 따라 마스터 제어장치와 복수의 자율주행 소화로봇간에 Master : Slave의 관계로 실시간 명령과 보고를 주고받으며 소화로봇을 정밀하게 자율주행 시키고, 목적지까지의 경로를 유도할 수 있도록 구현하였다.

Fig. 14는 전체 시스템의 하드웨어 구성요소와 하드웨어 인터페이스를 나타낸다. 여기에서 ‘청색’ 단방향 연결선은 경보, 상태, 센서 데이터 등의 정보가 MCU(ATmega 2560)에 입력되고 있음을 나타내고, ‘적색’ 단방향 연결선은 전원, PWM 등의 신호를 하드웨어 구성요소의 방향으로 MCU가 출력하고 있음을 나타낸다. 그리고 ‘녹색’ 양방향 연결선은 각 요소 간에 양방향 통신하고 있음을 나타낸다.

또한, 마스터 제어장치는 연산처리와 입출력을 수행하기 위해 싱글보드컴퓨터와 MCU(M1)가 협업하도록 구성하였다. 이에 따라 자율주행 소화로봇의 MCU(S1)는 하위 계층의 MCU를 총괄하고 ID 태그 정보와 주변 환경정보를 기반으로 주행을 실시간으로 보정하며 MCU(M1)에 보고와 추가 명령을 전달받도록 구성하였고, 구동계의 정밀한 제어를 위한 MCU(S2)와 발화원의 탐지와 분사노즐의 방향과 밸브를 제어하기 위한 MCU(S3)가 협업하도록 구성하였다.

Fig. 13.

Operation flowchart of proposed entire system

Fig. 14.

Hardware interface of proposed entire system

본 연구의 자율주행 소화로봇과 마스터 제어장치의 입출력을 주된 구성하는 모든 MCU의 소스코드는 아두이노 환경에서 작성하였으며, 각각의 MCU는 동일 환경에서 작성된 서로 다른 소스코드를 포함하고 있다. 또한, 마스터 제어장치의 일부 입출력과 UI를 구성하는 싱글보드컴퓨터의 관리자 프로그램은 비주얼 베이직 환경에서 작성하였다.

3.2 실험 결과 및 검토

시작품 소화로봇을 이용하여 제안한 시스템의 동작을 실험한 결과는 다음과 같다.

① 화재경보설비와의 연동 및 실시간 화재 구역정보획득 가능

② RFID 태그로 소화로봇의 필드 내 정확한 위치 및 진행 방향을 시스템이 인식 가능

③ 거리센서의 정보로 로봇의 자율주행 보정 및 전, 측방 충돌 방지 동작 가능

④ 비접촉 온도센서와 로봇 구동 알고리즘을 이용하여 발화원을 향해 정확한 노즐 조준 및 소화약제 분사 가능(소규모 화재 진화 달성)

⑤ 관리자를 위한 실시간 모니터링 환경과 수동조작 UI의 제공 가능

상기에 언급한 실험 결과는 Fig. 15에서 나타내고 있으며, Fig. 15(a)–(c)는 제한된 환경에서 제안한 소화로봇이 실화재를 진압하는 것을 나타내고, Fig. 15(d)는 실험실 테스트 필드에서 바닥 자재에 매립된 ID 태그를 인식하며 자율주행하는 것을 보인다. 그리고 Fig. 15(e)는 소화로봇이 인식한 RFID를 기반으로 위치를 인식하는 것을 나타낸다. 또한 Fig. 15(f)는 로봇을 좌, 우로 회전시키며 탐지하는 모드를 나타내고 있으며, Fig. 15(g)는 적외선 온도센서 일체화 노즐을 상, 하로 움직이며 탐지하는 모드를 보인다. Fig. 15(h)와 (i)는 발화원을 향해 노즐을 조준한 후 밸브를 개방하는 동작을 보이며, Fig. 16은 모든 시스템 동작 상황에 대한 실시간 모니터링 환경을 제공하여 관리자가 실시간으로 화재 및 로봇작동 현황을 파악할 수 있음을 나타낸다.

Fig. 15.

Photographs of prototype test

Fig. 16.

Real-time monitoring test of UI

3.3 시스템 실증분석 및 개선방향

본 연구에서는 제한된 실험 환경과 시작품 소화로봇을 이용하여 시스템의 동작을 실험하였으며, 실험 결과 제안한 자율주행 소화로봇 시스템의 효율성과 신뢰성을 더욱 강화하기 위해 실증분석한 시스템의 기술적 개선 방향은 다음과 같다.

첫째, 화재탐지 기법의 보완이 필요하다. 로봇의 화재탐지 능력 향상을 위해 Faster R-CNN 및 YOLO_v9과 같은 고급 객체 감지 CNN 모델을 기반으로 하는 AI 이미지 화재 및 연기 감지 알고리즘을 소화로봇에서 가능할 수 있도록 개선하여 화재 감지의 실용성을 높일 수 있다. 또한, 센서 종류의 다양화 및 다중센서 융합 기술 등의 보다 진보한 방법을 사용하여 온도 이외에도 불꽃, 가스 성분, 연기 등의 환경정보를 실시간으로 시스템이 인지하고 처리하여 화재의 종류 및 규모 등의 상세한 정보를 신속하고 정확하게 식별할 수 있어야 한다(Kwak and Ryu, 2023).

둘째, 자율주행 알고리즘과 경로 유도 방법의 개선이 필요하다. 이는 다중센서 융합 기술을 이용하여 로봇의 주변 환경 인식 능력을 개선하여 자율주행의 안정성을 높이고, 또한 건축물 내 구성된 WiFi 네트워크를 이용하여 주변의 여러 Mesh 노드로부터 WiFi 신호를 수신하고 각 노드로부터의 신호 강도를 측정하여, 이 정보를 기반으로 위치 추정 알고리즘 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 복잡한 환경에서도 더욱 효과적으로 로봇의 경로 유도를 이루어 낼 수 있을 것으로 전망한다(Oh and Kim, 2021).

셋째, 본 시스템에서 복수로 구성된 각 자율주행 로봇이 협업하여 화재를 진압할 수 있는 기법을 개발할 필요성이 있다. 이것은 발생한 화재의 종류 및 규모에 맞게 대응하기 위한 것으로서 각각의 로봇들은 목적지까지의 접근 경로, 탐지된 화재의 종류, 탑재한 소화제의 양과 종류 등을 고려하여 효과적인 소화 작업을 수행하도록 한다.

마지막으로, 상기의 실증분석에 따른 개선 방향을 뒷받침할 수 있는 하드웨어와 통신 기술의 성능적 진보가 필요하다. 이는 AI 이미지 화재 탐지 기법 및 정밀한 자율주행을 위해 보다 높은 프로세서 처리량을 요구하며, 또한 분산 지능을 기반으로 하는 로봇 협업은 무선 통신 연결성에 크게 의존하게 되므로, 보다 고성능의 프로세서와 기존의 RF 통신 이외에도 건축물의 WiFi 망을 동시에 사용하여 링크의 안정성을 확보해야 한다. 이는 로봇 간의 신속한 데이터 전송과 명령 실행을 가능하게 하며 로봇 동작의 사물 간섭 및 이동성 문제를 해결할 수 있을 것이다(Yoon and Lee, 2022).

4. 결 론

본 연구에서는 건축물의 소화설비의 부재 및 대응 불능으로 인한 화재 초기 진압 실패 시 발생할 수 있는 대형 재난상황을 방지하기 위하여 자율주행 로봇을 활용한 초기 화재 진압 시스템의 개발에 대해 제안하였고, 실험을 통해 그 효능을 검증하였다. 본 시스템은 화재 경보설비와의 효율적인 연동, RFID 태그를 이용한 정확한 위치 인식, 그리고 비접촉 적외선 온도센서를 활용한 발화원 탐지와 같은 다양한 기술적 혁신을 통해 화재 초기 대응에서의 효율성을 입증하였다. 이는 건축물 화재의 초기 대응 및 관리에 크게 기여할 것으로 기대된다.

또한 본 연구는 건축물 화재의 효과적인 초기 대응을 위한 새로운 방법론을 제시하며, 이는 장기적으로 인명 및 재산의 보호 그리고 사회적, 경제적 손실을 최소화하는 데 기여할 것이다. 앞으로의 연구와 개발을 통해 제안한 시스템은 다양한 건축 환경과 화재 시나리오에서 시스템의 범용성과 신뢰성을 더욱 강화시키고, AI 기반의 이미지 인식 및 분석 기술을 통해 화재 탐지의 정확도를 높여 제안한 시스템의 실용성 및 효율성 증대에 효과가 기대된다.