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화재보험협회, 빅데이터로 위험 경고한다	2025-11-10 10:51
빅데이터 플랫폼 기반 분석 서비스 지원 사업 빅데이터를 통해 화재 가능성을 탐지해 산업현장 위험을 떨어뜨리는 사업이 본격 추진된다. 10일 한국화재보험협회는 포항공과대학교 산학협력단, 루트랩과 손잡고 산업시설 화재 안전 데이터 고도화 프로젝트를 추진한다고 밝혔다. 협회는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 전개하는 ‘빅데이터 플랫폼 기반 분석 서비스 지원 사업’의 소방 안전 분야 주관기관이다. 이번 사업은 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용해 산업현장의 화재위험을 사전에 탐지하고 예방하는 것을 목표로 삼는다. 에이원소방과 메테오시뮬레이션, 중부전기안전관리, 비츠로시스, 피에이치엠솔루션즈 등 5개 수요기업이 참여하며 실증 중심의 과제로 수행하고 있다. 공정별 위험요인, 눈으로 확인할 수 있게 대표 과제인 ‘산업시설 내 화재 알림 설비 최적 설치모델 개발’에는 에이원소방이 수요기업으로 참여 중이다. 이 과제의 핵심은 공정별 위험 요소를 실시간 데이터 지표로 바꿔 분석하는 것이다. 기존의 설비 면적 중심 기준에서 벗어나, 각 공정의 위험 특성과 작업환경 데이터를 정량화할 수 있는 체계를 구축하고 있다. ‘어디가 실제로 더 위험한지’를 수치로 판단할 수 있게 할 방침이다. 이를 통해 단순한 설치 의무 준수를 넘어, 고위험 공정 중심의 투자 우선순위 설정과 맞춤형 예방관리를 할 수 있다. AI 분석으로, 고위험 공정 탐지 협회 컨소시엄은 화재 발생 이력과 위험 설비 보유 현황, 작업환경 등을 통합한 머신러닝 기반 고위험 공정 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 시설별 특성에 맞춰 최적 알고리즘을 자동 선택해 실제 위험 패턴을 높은 정확도로 반영한다. 화재 알림 설비의 우선 설치 대상을 추천하고, 위험 등급별 대응 전략을 수립할 뿐 아니라 데이터 기반 투자의사 결정이 가능해진다. 에이원소방은 이러한 분석 결과를 활용해 고객 맞춤형 제안 리포트를 제공함으로써, 영업·유지관리 서비스의 신뢰성과 경쟁력을 동시에 강화한다는 계획이다. 최신 화재 안전기준에 부합하는 AI 결합형 자동화재탐지설비 신제품을 출시할 예정이며, 산업현장의 화재 예방 역량을 한층 제고한다는 포부다. 면적 대신 위험도 중심으로 예방 한국화재보험협회는 이번 사업을 통해 산업시설 위험 요인을 과학적으로 정량화하는 새로운 안전관리 패러다임을 제시한다는 복안이다. 협회 관계자는 “데이터 기술이 화재 대응의 기준을 ‘면적’에서 ‘위험도’로 바꾸고 있다”며 “이는 과학적이고 효율적인 안전관리의 시작이며, 산업현장뿐 아니라 보험사 리스크평가 및 공공안전 정책에도 실질적인 개선 효과를 가져올 것”이라고 말했다. 이를 통해 산업계는 합리적 투자와 효율적 예방 관리, 보험사는 정확한 위험등급 산정과 요율체계 개선, 공공기관은 객관적 근거에 기반한 정책 수립이 가능해져, 산업·보험·공공의 상생형 데이터 협력 모델로 확산할 전망이다. 화재보험협회 컨소시엄은 10일 ‘소방 안전 빅데이터 분석 서비스 성과 보고 콘퍼런스’를 개최해 이번 대표 과제를 포함한 주요 성과를 공개한다. 행사에는 산업계, 보험업계, 학계 전문가가 참석해 데이터 기반 화재 예방 체계의 실제 적용 가능성과 산업적 파급효과를 논의한다. [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]

화재보험협회, 빅데이터로 위험 경고한다

2025-11-10 10:51

빅데이터 플랫폼 기반
분석 서비스 지원 사업

빅데이터를 통해 화재 가능성을 탐지해 산업현장 위험을 떨어뜨리는 사업이 본격 추진된다.
10일 한국화재보험협회는 포항공과대학교 산학협력단, 루트랩과 손잡고 산업시설 화재 안전 데이터 고도화 프로젝트를 추진한다고 밝혔다. 협회는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 전개하는 ‘빅데이터 플랫폼 기반 분석 서비스 지원 사업’의 소방 안전 분야 주관기관이다.
이번 사업은 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용해 산업현장의 화재위험을 사전에 탐지하고 예방하는 것을 목표로 삼는다. 에이원소방과 메테오시뮬레이션, 중부전기안전관리, 비츠로시스, 피에이치엠솔루션즈 등 5개 수요기업이 참여하며 실증 중심의 과제로 수행하고 있다.
공정별 위험요인, 눈으로 확인할 수 있게
대표 과제인 ‘산업시설 내 화재 알림 설비 최적 설치모델 개발’에는 에이원소방이 수요기업으로 참여 중이다. 이 과제의 핵심은 공정별 위험 요소를 실시간 데이터 지표로 바꿔 분석하는 것이다. 기존의 설비 면적 중심 기준에서 벗어나, 각 공정의 위험 특성과 작업환경 데이터를 정량화할 수 있는 체계를 구축하고 있다. ‘어디가 실제로 더 위험한지’를 수치로 판단할 수 있게 할 방침이다. 이를 통해 단순한 설치 의무 준수를 넘어, 고위험 공정 중심의 투자 우선순위 설정과 맞춤형 예방관리를 할 수 있다.
AI 분석으로, 고위험 공정 탐지
협회 컨소시엄은 화재 발생 이력과 위험 설비 보유 현황, 작업환경 등을 통합한 머신러닝 기반 고위험 공정 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 시설별 특성에 맞춰 최적 알고리즘을 자동 선택해 실제 위험 패턴을 높은 정확도로 반영한다.
화재 알림 설비의 우선 설치 대상을 추천하고, 위험 등급별 대응 전략을 수립할 뿐 아니라 데이터 기반 투자의사 결정이 가능해진다.
에이원소방은 이러한 분석 결과를 활용해 고객 맞춤형 제안 리포트를 제공함으로써, 영업·유지관리 서비스의 신뢰성과 경쟁력을 동시에 강화한다는 계획이다.
최신 화재 안전기준에 부합하는 AI 결합형 자동화재탐지설비 신제품을 출시할 예정이며, 산업현장의 화재 예방 역량을 한층 제고한다는 포부다.
면적 대신 위험도 중심으로 예방
한국화재보험협회는 이번 사업을 통해 산업시설 위험 요인을 과학적으로 정량화하는 새로운 안전관리 패러다임을 제시한다는 복안이다. 협회 관계자는 “데이터 기술이 화재 대응의 기준을 ‘면적’에서 ‘위험도’로 바꾸고 있다”며 “이는 과학적이고 효율적인 안전관리의 시작이며, 산업현장뿐 아니라 보험사 리스크평가 및 공공안전 정책에도 실질적인 개선 효과를 가져올 것”이라고 말했다.
이를 통해 산업계는 합리적 투자와 효율적 예방 관리, 보험사는 정확한 위험등급 산정과 요율체계 개선, 공공기관은 객관적 근거에 기반한 정책 수립이 가능해져, 산업·보험·공공의 상생형 데이터 협력 모델로 확산할 전망이다.
화재보험협회 컨소시엄은 10일 ‘소방 안전 빅데이터 분석 서비스 성과 보고 콘퍼런스’를 개최해 이번 대표 과제를 포함한 주요 성과를 공개한다. 행사에는 산업계, 보험업계, 학계 전문가가 참석해 데이터 기반 화재 예방 체계의 실제 적용 가능성과 산업적 파급효과를 논의한다.

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