1. 수행배경

 전기차의 보급과 수요가 늘어나며 배터리 화재 사고의 추이 또한 증가하고 있습니다. 또한 전기차 화재는 내연 기관 차량보다 진압이 어렵고, 지연될 경우 인명 · 재산 피해가 훨씬 크게 확산됩니다. 특히 지하 주차장과 같은 밀폐된 공간에서는 유독 가스 및 2차 폭발로 인한 주변 차량 번짐과 같은 위험성이 많기 때문에 초기 발견 및 대응의 중요성이 더욱 커집니다. 따라서 화재의 "골든 타임"을 확보하기 위한 자동화된 조기 탐지 및 초기 진압 시스템이 필요합니다. 

 저희는 그리하여 인력 투입 없이도 자동으로 화재를 감지하여 발생 차량을 격리시키고 초기 대응하는 시스템을 개발하여 인명 및 재산 피해를 최소화 하고자 합니다. 이미 설치되어 있는 사회적 인프라인 CCTV를 이용하여 경제적으로 효율을 극대화하며, 화재가 발생할 수 있는 모든 구역에 대해 확장하여 적용시킬 수 있습니다. 

2. 수행기간

3. 개발작품 설명

EV - 파이어 가드는 CCTV ( ESP 32 카메라 )를 활용하여 머신 러닝 기반의 모델로 화재 및 연기를 감지하고, 아두이노 보드가 하드웨어 시스템 ( 서브 모터 및 워터 펌프 ) 를 제어하여 화재에 대해 초기 대응하는 자동화 시스템 입니다. 인력이 투입 되지 않고 초기 진압을 할 수 있으며, 기존에 설치 되어있는 사회 기반 시설인 CCTV를 이용하는 장점이 있습니다.

 전체 시스템은 학습된 모델을 기반으로 ESP32 카메라가 실시간으로 화재를 감지합니다. 화재가 확인되면 Wi-Fi TCP/IP 소켓 통신을 통해 감지 정보를 아두이노 보드로 전달하고, 보드는 원격으로 모터와 워터 펌프를 제어합니다. 이를 통해 방열천 돔을 전개하고 차량 하부 분사 시스템을 작동시켜 화재에 대해 신속히 초기 대응하도록 구성히였습니다.

1) 화재 감지 모델

 공개 되어 있는 화재 관련 데이터 셋과 ESP 32 카메라를 통해 직접 찍은 불꽃 사진 데이터를 CNN 기반의 Yolo 모델을 통해 학습시켜 화재 감지 모델을 개발하였습니다. 가중치 및 전처리 과정을 통해 성능을 개선하였으며, 화재 탐지 시 Bounding Box를 통해 추정하는 경계 및 추정 확률을 나타냅니다.

2) ESP 카메라 활용

 CCTV 를 대신하여 아두이노 용 카메라인 ESP 32 카메라를 이용합니다. 학습 시킨 모델과 연동하여 실시간으로 화재를 탐지할 수 있고, 5초 이상 모델이 화재라고 판단할 경우 모터와 연결된 보드에 화재 관련 신호를 전달합니다.

3) 하드 웨어 시스템

 Wi-Fi TCP/IP 소켓 통신을 통해 회재 관련 신호를 전달 받은 아두이노 보드가 워터 펌프 및 서브 모터를 각각 작동시킵니다. 서브 모터는 방열천 돔을 작동시켜 화재 발생 차량을 다른 차량이나 시설로부터 격리시키며, 워터 펌프는 차량 하부에 물을 분사하여 화재에 대한 효과적인 초기 대응을 실시합니다. 

4. 활용방안

• 경제적 측면 : 자동화 된 시스템을 통해 점검 인력 운영이 감소될 것이며, 초기 대응을 통해 재산 피해, 화재 지역 재건 비용 감소, 소방인력 등을 절감할 수 있습니다.
• 사회적 측면: 전기차 화재에 대한 불안감이 해소되며, 안전 인식 제고, 소방인력의 부담을 줄일 수 있습니다.
• 기능적 측면 : 주차장 내 화재 발생 시 빠른 식별과 초기 대응이 가능하며, 화재 발생 차량을 주변 차량과 격리시켜 대형 화재로의 확산을 방지합니다. 또한 소방 인력이 도착할 때 까지의 골든 타임을 확보할 수 있습니다.