1. 기술 개요
: 영상 속 연기(Smoke) 및 화염(Fire) 객체를 AI 영상 분석 기술로 자동 검출·인식하여 실시간 알림을 제공하는 화재 감지 소프트웨어
• Vision Transformer(ViT)와 CNN을 결합한 Hybrid 백본 기반 딥러닝 모델을 적용하여 난이도 높은 환경(미세 연기, 야간·저조도, 원거리, 강풍 환경 등)에서도
높은 정확도 확보
• 자체 개발 모델 기반으로 산불 감시·전기차 화재·ESS·야외 시설·문화재 구역 등 다양한 현장 목적에 맞는 튜닝(Customization)이 가능
• 기존 설치된 상용 CCTV(RTSP 지원) 그대로 활용 가능해 추가 설치비용 없음
• 실내·실외·원거리 등 복잡한 환경에서도 초소형 화염(입력 화면 0.05% 크기)까지 감지하는 고정밀 AI 모델 제공

2. 기술의 주요 특징
• TTA 성능인증(2차, 2025년 예정) : 화재 검출 모델 정확도 98.95% 달성
– 2024년 세계 최고 수준 논문(ViT-Fire) 대비 +5.45% 우수한 성능
• Hybrid 백본(ViT+CNN) 적용
– CNN의 로컬 패턴 분석 + ViT의 공간·시계열 정보를 동시에 학습
– 기존 DFAN 대비 Accuracy 약 +1.8% 향상
• 초기 화재(연기·미세 화염) 조기 감지 능력
– 고온·연기 패턴 학습을 통해 초기 화재를 신속하게 포착
• 최신 생성형 모델(ChatGPT 기반 VLM 전처리) 적용
– 1차 필터링 단계에서 화재 가능성 여부를 자동 분류 → 노이즈 데이터를 선 제거
– 2차 전문 검수로 오탐·미탐률 최소화
– 3차 고품질 데이터셋 학습으로 실제 운영환경에서 안정적 판단
• 야외·원거리 특화 성능
– 일반 화재센서·범용 카메라 대비, 야외/산림/문화재·시험장 등에서 높은 감지 효율
• 현장 맞춤형 커스터마이징 가능
– 조도, 지형, 배경, 연기 색상/크기 등에 맞춘 딥러닝 재학습·튜닝 지원
• 전용 화재감지 모델로서 VLM 기반 화재탐지 대비 우수함
– Latency(지연) 낮음 → 실시간 대응 가능
– 도메인 특화 학습으로 오탐(FP)·미탐(FN) 관리 우수
– 특정 현장·특수 환경(터널, 변전소, 산림 등)에서 높은 정확도 유지