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한국전기안전공사 전기안전연구원 전기재해연구센터는 23일 전남 여수 소노캄에서 열린 '2026 한국화재소방학회 추계학술대회'에서 전기화재 감식기술 고도화를 위한 특별세션을 개최했다. 이 세션은 AI 기반 화재감식 기술의 연구성과를 공유하고 전문가 의견을 수렴하기 위해 마련됐으며, 향후 현장 적용과 제도화 가능성도 논의됐다. 전기안전공사, 한방유비스, 방재시험연구원, 한국재료연구원 등 4개 기관이 참여해 연구성과를 발표했다. 전기재해연구센터 김정환 선임연구원은 'Transformer 알고리즘을 이용한 용융흔 판별 시스템 개발'을 주제로 발표했다. 연구는 전기화재 감식의 핵심 증거인 전선 용융흔을 AI로 판별하고 화재 발생 지점을 추론하는 내용을 다룬다.
10월 23일
한국전기안전공사가 개발한 'AI 기반 전기화재 용융흔 판별 기술'은 휴대용 현미경으로 촬영한 구리 시편 이미지를 AI가 분석해 약 10초 만에 화재 원인과 관련된 용융흔을 판별한다. 판별 정확도는 95% 수준이다. 에너지저장장치(ESS) 분야에서는 설비 데이터를 실시간으로 분석해 화재 위험을 사전에 감지하는 시스템이 운영되고 있다. 전기안전공사는 이를 통해 ESS 열폭주 위험 355건을 예방하고 약 4037억원의 손실을 줄였다고 밝혔다. 전기설비 검사도 현장 방문·육안 점검 중심에서 데이터 기반으로 설비 상태를 분석하고 위험을 예측하는 디지털 검사체계로 전환이 추진되고 있다.
10월 16일
한국전기안전공사 전기재해연구센터가 'AI 용융흔 판별 서비스'를 개발했다. 화재 현장에서 발견된 전선의 용융흔을 촬영하면 AI가 전기적 아크로 생긴 '단락흔'인지 외부 화염에 녹은 '열흔'인지를 10초 이내에 판별한다. 기존에는 시료를 수거해 절단·성형·연마 등 전처리를 거친 뒤 금속현미경이나 전자현미경으로 미세조직을 분석해야 했고, 정밀감정에 통상 7~10일이 소요됐다. AI 적용으로 현장에서 1차 판별 결과를 바로 확인할 수 있게 됐다. 실제 화재 현장에서는 탄화와 그을음, 피복 잔재가 뒤섞여 외형만으로 두 흔적을 구분하기 어렵고 조사관의 숙련도에 따라 판단이 달라질 수 있다는 점이 개발 배경으로 제시됐다.
10월 8일
한국전기안전공사는 전기재해연구센터가 개발한 '인공지능 용융흔 판별 앱'을 공사 사업소와 전국 소방서 90여 곳에서 활용하고 있다고 6일 밝혔다. 조사관이 휴대용 현미경과 연결된 스마트폰으로 전선을 촬영하면 AI가 이미지를 비교·분석해 판별 결과와 감정서를 이메일·문자로 제공한다. 2023년부터 사용된 이 앱은 올해 3분기까지 5700여건의 판별에 쓰였으며, 기존 최장 10일이 걸리던 용융흔 판별을 10초 안에 수행할 수 있다. 공사는 10만장 이상의 이미지를 학습시켜 판별 정확도 95%를 확보했고, 정밀감정에 필요한 인건비 등 약 140억원을 절감했다고 밝혔다. 공사 자료에 따르면 2025년 전기화재 중 원인을 규명할 수 없는 '미확인 단락' 비중은 36.5%였으며, 공사는 추가로 30만장의 데이터를 수집해 성능을 고도화할 방침이다.
10월 7일