Fire Monitoring System for Traditional Markets based on Digital Twin-IoT Sensing

디지털 트윈 & IoT Sensing 융합 기반 전통시장 화재 모니터링 시스템

Abstract

Traditional markets are infrastructure with facilities and characteristics of very high population density. Recently, arcades have been installed through traditional market modernization policies, and aging infrastructure has been repaired. However, gas and electrical facilities of traditional markets cannot be easily replaced because of its high density. And because regular inspections are not conducted, management of facilities is on very poor condition. In addition, when a fire occurs in a traditional market, the fire easily spreads to nearby stores and is likely to spread to a large fire because of a lot of highly flammable substances. Smoke detectors and heat detectors are installed in most traditional markets to monitor fires, but malfunctions are frequent due to the nature of smoke detectors and heat detectors, and network facilities are not properly maintained. Therefore, in this study, gas detection sensors and flame detectors are additionally installed in Gwangmyeong Traditional Market, and a digital twin-based traditional market fire monitoring system is implemented in conjunction with existing sensors in the market's 3D model. With this digital twin based fire monitoring system, we can reduce the malfunctions of fire detect sensors, and can easily guide the evacuation route.

1. 서 론

전통시장은 시설 및 인구 밀도가 매우 높은 특징을 지닌 사회 기반 시설이다. 최근 대구 북구 농수산물도매시장에서 원인 미상의 대형 화재 (2022)가 발생하고, 인천 동구 송림동 현대시장 화재(2023)가 발생하여 시장 내 205개의 점포 중 4분의 1이 화재 피해를 입어, 전통시장의 화재 발생 대비 및 대책에 관한 관심이 높아지고 있다. 2016년부터 2020년까지 전통시장에서 발생한 화재 건수는 총 261건으로, 피해액은 약 1,307억 원에 이르며, 매년 평균 52건 정도의 화재가 발생하고 있다[1]. 전통시장의 특성상 전통시장 내에서 화재가 발생하면, 인근 점포로 쉽게 확산하여 대 형 화재로 번질 수 있다. 전통시장에서 발생하는 화재의 가장 큰 요인은 전기적 요인과 부주의로, 이는 전통시장의 노후화 등, 고질적인 안전 취약 요인으로 인해 나타난다[2].

전통시장의 화재 방지를 위해, 안전 점검일지를 비치하여 활용하는 시장은 전체 시장 중에 52.9% 에 불과하다. 정부에서 전통시장 내 화재 발생 시, 소방서와 점포 상인에게 즉시 알려주는 화재 감지 설비를 설치하는 사업을 진행 중이지만, 화재가 발생하지 않았음에도 오작동하는 사례가 빈번하고, 화재 발생 시, 중앙 수신기에는 화재 알림이 수신되지만, 점포 주인과 관할 소방서에는 전달되 지 않는 미작동 사례 또한 빈번하게 일어나고 있다[3]. 센서 점검 관리가 미흡하고, 소방시설 점검 수칙에 어긋난 관리 실태로 인해 발생하는 문제로, 전통시장의 화재 감지 센서 유지보수를 위한 이력 관리와 통합적인 모니터링 방안이 필요한 실정이다.

또한, 전통시장은 복잡한 공간적인 특성을 가진 시설로, 구조물의 임의 설치 및 변경의 특성이 잦은 공간이다. 이에 따라 소방시설 또는 소방차의 진입이 어려운 경우가 많으며 시장 내 고객과 상인의 피난 경로 또한 복잡하여 신속한 대응이 어렵다.

따라서 본 연구에서는 전통시장의 화재 감지 시스템의 현대화 및 직관적인 센서 정보 시각화를 위해, 가스 감지 센서, 불꽃 감지기를 전통시장에 설치하고, 시장의 3D 모델에 기존 센서들과 같이 연동하여, 디지털 트윈 기반의 화재 감시 시스템, 및 화재 감지 센서의 유지보수에 대한 이력 관리와 화재 발생 시 피난 경로를 3D 모델상에서 직 관적으로 시각화할 수 있는 시스템의 개발 방안을 제시하였다.

2. 디지털 트윈 기반 모니터링 시스템 구축 사례 조사 및 분석

디지털 트윈은 2014년에 항공엔진 선두업체 GE社에서 처음 제안한 기술로, 최근까지 10대 핵심 기술로 주목받고 있다[4]. 디지털 트윈(Digital Twin)은 현실(Physical)과 동일한 가상(Digital) 모델을 구축하여, 현실에 설치되어있는 각종 센서 정보를 가상 모델과 연동하는 기술을 말한다. GE 社의 프레딕스(Predix) 플랫폼은 스마트 팩토리 내 클라우드 기반의 디지털 트윈 플랫폼으로, 공장 설비 제어와 제조 설비의 데이터를 수집하여 에너지 효율 및 제조 효율 측면에서의 최적의 관리 효율을 제공한다[5]. GE는 프레딕스를 활용하여 제트 엔진 설비의 고장 여부, 장비 교체 시기 등의 예측도를 높여, 고장 예측 정확도 10% 상승, 장비 고장으로 인한 결항 건수 약 1,000건 절감의 효과를 달성하였다.

디지털 트윈은 센서 네트워크 구축이 용이한 제조업 분야에서 활발하게 도입되고 있으나, 생산성 및 사회 전반적인 문제 해결에 도움이 될 것으로 기대되어 교통 및 도시 분야에서도 도입이 확대되 고 있다[6]. 도시 분야에서는 에너지, 교통, 환경, 주택 등의 도시 문제 해결을 위해 가상 환경의 도시의 디지털 모델을 생성하고, 가상 시뮬레이션을 통해 해당 도시의 현안 이슈 등에 대응할 수 있도 록 모니터링, 사전 예측을 수행하고 있다.

버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)는 2014년 부터 싱가포르 정부의 주도하에 글로벌 기업들과 같이 싱가포르 도시의 디지털 트윈을 구현하는 프로젝트다[7]. 도시 내 모든 구조물들을 동일하게 구현한 디지털 트윈을 제작한 후, 도시 내의 인프라 시설들을 수치화하여 디지털 트윈에 매핑하였 다. 교통, 인구, 에너지 등의 상세한 건물 관련 데 이터까지 데이터를 수치화하여, 싱가포르 도시 관련 프로젝트의 가상 환경을 구축한 디지털 트윈은, 향후 프로젝트 실행 이전에 시뮬레이션을 통해 기대 효과를 시험할 수 있는 테스트베드로써의 역할과 도시 계획의 의사결정 도구로써의 역할을 수행하고 있다.

3. 연구 방법론

디지털 트윈 및 IoT 센싱 기반의 화재 모니터링 시스템 구축을 위하여 Fig. 1과 같은 흐름으로 연구를 수행하였다. 디지털 트윈 시스템을 구축하기에 앞서 문헌 조사를 수행하였다. 문헌 조사 분석 결과를 바탕으로 전통시장의 현장 조사를 수행하여 디지털 트윈 모델을 제작하고 기존 설치되어 있는 센서 현황에 대해 파악하였다. 기존 설치되어 있는 센서의 문제점을 해결하기 위해 센서를 추가로 설치하고, 추가 설치 센서를 위한 네트워크 확장 공사를 수행하며, 센서 DB 설계를 수행하였다. DB 서버로 저장되는 센서 데이터를 시각화하기 위하여 디지털 트윈 시스템을 구축하고, 시스템 내에서 화재 발생시 피난 경로를 안내하 며, 센서 및 시설물에 대한 유지보수 이력 관리 기능을 추가하였다. 마지막으로 구축된 화재 감시 시스템의 검증을 수행하였다.

Fig. 1 Study flowchart

4. 전통시장 현장 조사 및 디지털 트윈 모델 설계

Fig. 2와 같이 전통시장의 화재 감시 시스템의 디지털 트윈을 구축하였다. 시장 내 기존 설치된 센서와 더불어, 센서의 오작동 및 미작동 요인을 방지할 수 있는 센서를 추가 설치하였다. 설치된 센서데이터는 시장내에 위치한 DB서버에 데이터가 저장되고, DB 서버에서 통합 관제 서버로 인터넷 네트워크를 통해 데이터가 전송된다. 통합 관제 서버 내에 저장되어 있는 Unity 기반의 디지털 트윈 시스템을 통해 센서 정보를 해당 디지털 트윈 모델에 매핑하여 웹 대시보드의 형태로 표출한다. 웹 대시보드 형태의 디지털 트윈에서 전통시장의 화재 감지 센서들에 대한 실시간 센서 정보, 센서 오작동 여부, 유지보수에 대한 이력 관리 시스템을 구현하고, 화재 발생 시 디지털 트윈기반의 피난 경로 안내 시스템을 제시한다.

Fig. 2 Flow chart of digital twin for fire monitoring

Fig. 3 Digital twin model of traditional market

전통시장의 디지털 트윈 모델 구축을 위해 실제 전통시장의 건축물의 실사 조사를 통하여 1:1 3D 모델을 구축하였다. 대상 전통시장은 경기도 광명시에 위치한 광명 전통시장으로, 1995년 대형 화재로 인해 3년간 보수공사를 진행한 역사가 있어, 화재 모니터링 시스템에 대한 필요도가 매우 높은 시장으로 판단하였다.

실사 조사 및 광명 전통 시장 상인회의 기존 점포 정보를 바탕으로, Blender를 활용하여 약 300여개의 점포에 대한 1:1 스케일의 3D 모델을 Fig. 3과 같이 구축하였다. 3D 모델은 obj 형식의 모델로 제작되었으며, 시장 내 모든 점포 및 통로 에 대해 1:1사이즈로 모델링 되었다.

5. 화재 모니터링 센서 네트워크 구축

구축된 3D 디지털 트윈 모델에 시장 내 설치되어 있는 화재 감지 센서 정보를 실제 설치 위치 기반으로 매핑하여 디지털 트윈을 구축하기 위해, 기존 설치되어 있는 화재 감지 센서에 대한 조사를 수행하였다.

조사 대상 점포는 총 256개로, Fig. 4와 같이시장 내 점포 천장에 기존 설치되어 있는 화재 감지기, 시장 통로에 설치되어 있는 CCTV 설비에 대해서 조사가 수행되었다. 점포 내 위치한 연기감지기 총 223개, 열감지기 268개, 시장 통로에 위 치한 CCTV 57개에 대해 각 중계기 그룹, Route 번호 별 ID 번호를 부여하여 시장 내 DB 서버에 저장될 수 있도록 하였다.

점포 내 센서 조사 수행과 동시에 수행된 화재감지기 정상 작동 여부 설문 결과, 7개의 점포에서 평균적으로 일주일에 한 번씩 비화재보에 의한 센서 오작동 사례가 발생하는 것으로 드러났다. 또한 기존 상인회가 소유한 센서 인프라 현황과 상이한 부분들이 발견되어, 주기적인 유지관리가 이루어지지 않고 있는 현상이 발견되었다.

연기감지기의 오작동은 순간적으로 발생되는 먼지나 감지기 내부의 오염으로 인해 발생된다[8]. 이는 감지기 내부를 청소 및 점검하는 유지보수에 대한 이력관리가 이루어지지 않았기 때문이다. 감 지기의 효과적인 이력관리를 위해 디지털 트윈 시 스템 내에 유지보수 이력 관리 탭을 추가하여 효율적인 점검이 이루어 질 수 있도록 구축하였다.

또한, 기존 점포 내에만 설치되어 있는 연기, 열감지기의 감지 범위를 보완하고자 시장 통로에 Fig. 5와 같이 총 40개의 FDL 가스 연기 감지기 및 온습도 센서를 설치하였다. 설치된 FDL 가스연기 감지기는 LPG, 부탄, 프로판, 메탄, 알코올, 수소 가스, 연기를 탐지 대상으로 하며, 1초 이내의 응답시간을 가지고 RS-485 통신을 통해 데이터가 출력되며, 각 통로에 설치되어 있는 네트워크 함체를 통해 시장 내 DB 서버에 데이터를 전송한다.

Fig. 4 Sensors equipped in traditional market (a) : heat detector, (b) : CCTVs

시장 내 센서 추가 설치를 위해 네트워크 확장 공사 또한 Fig. 6과 같이 수행되었다. 기존 시장 내 설치된 9개의 네트워크 함체 이외에 추가로 12개의 네트워크 함체를 각 통로에 대응할 수 있도록 설치하였다. 총 21개소의 네트워크 함체 공사를 수행하여 원활한 센서 데이터 송수신이 가능 하도록 네트워크 환경을 구축하였다.

화재 감지기의 오작동 여부를 판별하여 복수 검증할 수 있도록, 적외선 기반의 불꽃감지기 또한 FDL 센서의 감지 반경과 겹쳐서 Fig. 7과 같이 사각지대 없이 총 20개를 추가 설치하였다. 불꽃감지기는 적외선 감지 형식의 감지기로, 기존 연기실 혹은 열식 등 수증기 등에 의한 오작동을 방지할 수 있으며, 적외선 감지 파장대는 3.9 ㎛~4.5㎛이며, 응답 시간은 0.5초~30초이고, 감지 거리는 50m이다.

Fig. 5 FDL sensors equipped in traditional market

Fig. 6 Additional network in traditional market

Fig. 7 Flame detector in traditional market

6. 디지털 트윈 화재 감시 시스템 구현

광명 전통 시장의 1:1 모델에 센서 데이터를 해당 위치에 매핑하기 위해 Fig. 8과 같이 센서 코드, 상호 코드, 감지기 그룹 코드, 감지 여부의 테이블로 나누어 DB를 설계하였다. GMTM001C 테이블의 SENS_KIND 컬럼을 통해 화재(F), 계수 기(C), 기타(E) 데이터를 저장하고, SENS_TYPE 컬럼을 통해 열감지기(HEAT), 연기 감지기(SMOKE), 불꽃 감지기(FLAME)를 구분한다. GMTM002C 테 이블에서는 점포에 대한 주소, 전화번호, 점포 주인 전화번호를 저장하고, GMTM003C, GMTM001M 테이블에서는 감지기 전체 ID에 대해서 중계기 연결 정보를 저장한다. GMTM004C 테이블은 공통 코드 테이블로, COMM_KIND 컬럼에서 화재 감지 상황 정보를 저장하며, GMTM002M 테이블에서는 감지기 ID 별로 화재 감시 로그 데이터를 저장한다.

Fig. 8 Database architecture for digital twin

Fig. 9 Digital twin based fire monitoring

DB 서버에 저장된 해당 데이터들을 디지털 트윈 모델에 매핑하기 위해 Unity 2021.3.21.f1버전 에서 C#언어를 기반으로 Fig. 9와 같이 디지털 트윈 화재 모니터링 시스템을 구축하였다. 시스템 상에서 현재 모니터링 중인 센서와 시설물 개수를 파악할 수 있으며, 점표 별로 모델을 클릭함으로써 해당 점포 내 설치된 센서의 현황 정보를 파악할 수 있다. 또한 화재 발생 시, 대피 경로를 3D 모델을 기반으로 직관적으로 안내해 줄 수 있는 모듈과, 유지보수에 대한 이력관리 시스템을 추가하여, 웹 대시보드 상에서 시장 관리자, 방문객이 스마트폰, PC를 통해 확인하거나, 시장 내 위치한 전광판을 통해 확인할 수 있도록 하였다.

Fig. 10 Facility management reporting system

또한, 시설물 및 센서 인프라에 대한 유지보수 이력관리를 위해 웹 대시보드상에서 이력 탭을 눌러 Fig. 10과 같이 각 시설물에 대한 유지보수 이력을 유지보수 항목, 시행 일자, 유지보수 보고서 작성일자 별로 시각화해줌으로써 효율적인 유지보수 업무를 수행할 수 있도록 구축하였다.

7. 디지털 트윈 및 IoT 센싱 기반 화재 감시 시스템 검증

본 시스템의 검증을 위해 광명전통시장 내 축산물왕도매 점포에 설치되어 있는 연기감지기에 화재 신호를 발생시켰다. 화재 발생 후 Fig. 11과 같이 통합관제 탭에서 화재 알람과 함께 대피 경로를 3D 모델상에서 시각화한다. 시스템에 접속하기 위해 웹 기반의 모니터링 시스템에 관리자 계정으로 로그인을 한다.(a) 로그인을 하면 메인 화면에서 계수기를 통한 시장 내 거리의 혼잡도를 디지털 트윈 기반으로 혼잡도에 따른 색상 변경을 통해 시각화한다.(b) 화재 신호 발생 시 축산물 왕도매 점포의 모델로 클로즈업되어 화재 발생 위치를 알려주며 화재 안내 화면이 송출되었다.(c) 화재 안내 화면을 클릭하면 화재 발생 점포를 기준으로 대피 경로를 디지털 트윈 기반으로 안내해 주어 직관적인 대피 경로 확인이 가능하였다. 또한 Fig. 12와 같이 웹 대시보드 상에서 화재 알람로그 데이터 또한 웹 대시보드 상에서 확인이 가능하며, 서버 내 로그 데이터를 저장하여 시스템 외부에서 또한 확인이 가능하다.

Fig. 11. Fire alarming system in digital twin (a): log-in screen, (b): main screen, (c): fire alarming screen, (d): fire escape route screen

Fig. 12 Fire alarming log manage

8. 결 론

본 연구는 전통시장의 화재 감지 설비의 노후화 및 미비한 유지관리 실태의 문제점을 해결하고자 디지털 트윈 및 화재 감지기 현대화를 통해 복잡한 전통시장의 구조에 적합한 화재 감시 모니터링 시스템을 제시하였다. 기존 점포들 대부분 설치되어 있는 연기감지기, 열감지기를 통한 화재감지 시스템은 잦은 비화재보로 인해 점포 상인이 임의로 해체해버린 경우도 있었다. 디지털 트윈 기반의 이력관리 시스템을 통해 감지기에 대한 주기적인 유지보수가 이루어진다면 전통시장의 화재를 초기에 감지하여 진압할 수 있을 것이다.

또한 미로와 같은 복잡한 구조의 전통시장에서 화재 발생시, 처음 방문한 고객도 디지털 트윈 모델 기반의 대피 경로 안내 시스템을 확인하고 쉽고 빠르게 대피할 수 있을 것으로 예상된다.

추후, 화재 감지기의 비화재보를 디지털 트윈에 축적되는 화재 감지 데이터를 통해 교차 검증하여 방지하고, 빅데이터 기반의 화재 예측 시스템을 구현한다면, 전통 시장의 화재 발생 또한 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

사 사

이 연구는 중소기업기술정보진흥원이 시행하고 중소벤처기업부가 총괄하는 “스마트 전통시장·상점 가 R&D 지원사업(과제번호 RS-2022-00197291)” 의 지원으로 수행하였습니다.

이 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원이 시행하고 한국도로공사가 총괄하는 “스마트건설기 술개발 국가R&D사업(과제번호 23SMIP-A158708 -04)”의 지원으로 수행하였습니다.