전기차 화재 방지: 라온피플 AI 솔루션과 에스원 블루스캔 비교

전기차 시장의 성장과 함께 전기차 화재는 새로운 안전 문제로 부각되고 있습니다. 특히 전기차 충전소나 대형 주차장과 같은 공간에서는 화재가 발생할 경우 빠른 전파와 대형 피해로 이어질 가능성이 높아, 이를 방지하고 신속히 대응할 수 있는 솔루션이 필수적입니다. 이번 글에서는 라온피플의 AI 화재 감시 솔루션과 에스원의 블루스캔의 주요 특징을 비교하여 전기차 화재 방지 및 관리에 어떤 선택이 적합한지 분석합니다.

전기차 화재 예방

 
 
전기차 화재예방 에스원의 블루스캔이란?

전기차 화재 예방 에스원의 블루스캔이란?

 
전기차 화재 예방 솔루션 샌디와 블루스캔 비교

전기차 화재 예방 솔루션 샌디와 에스원 블루스캔 비교 분석

 
 

센서 종류 및 감지 방식

라온피플의 AI 화재감시 솔루션은 비전 언어 모델(VLM) 기반의 AI 기술을 중심으로 운영됩니다. 이 기술은 영상 데이터를 실시간으로 분석하여 화재와 관련된 이상 징후를 조기에 감지하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 시스템은 열화상 카메라와 일반 카메라를 비주얼 센서로 활용하며, 연기, 불꽃, 온도 상승 등의 조짐을 즉각적으로 분석합니다. 특히, AI가 자체 학습을 통해 감지의 정확도를 높이고, 기존의 데이터 패턴과 비교하여 더 높은 신뢰성을 제공합니다.

 
 
반면, 에스원의 블루스캔은 다양한 IoT 센서를 통합하여 동작하는 시스템입니다. 이 솔루션은 온도 센서, 가스 감지기, 화재 감지기 등 여러 센서를 활용하여 건물 내 모든 설비의 상태를 모니터링하고 이상 징후를 포착합니다. 에스원의 시스템은 단일 유형의 센서에 의존하지 않고, 다중 센서를 통해 통합된 데이터를 확보하여 안정성과 정확성을 높이는 데 중점을 둡니다.

 
 
전기차 화재예방의 미래: 세이프패스

전기차 화재예방의 미래: 피엠그로우의 와트세이프와 세이프패스

 

데이터 수집 방식

라온피플의 솔루션은 AI 기반의 패턴 분석을 통해 데이터의 흐름을 지속적으로 모니터링합니다. 정상적인 상황과의 차이를 실시간으로 감지하여 위험 상황을 빠르게 판단하며, 이상 징후가 발생할 경우 자동으로 알림을 생성합니다. 이러한 방식은 중대재해를 예방하는 데 효과적이며, 상황 리포팅 및 이벤트 관리를 자동화하여 관리자에게 효율적인 의사결정 도구를 제공합니다.

 
에스원의 블루스캔은 IoT 네트워크를 통해 센서에서 수집된 데이터를 중앙 관제센터로 전송합니다. 이 데이터는 관제센터에서 실시간으로 분석되며, 결과는 웹이나 모바일 애플리케이션을 통해 사용자에게 즉각 제공됩니다. 이를 통해 사용자는 위험 발생 시 신속히 대응할 수 있는 정보를 확보하며, 네트워크 기반의 데이터 전송으로 큰 규모의 빌딩 관리에도 적합한 유연성을 제공합니다.

 

데이터 처리 및 분석

라온피플의 AI 화재감시 솔루션은 생성 AI(Generative AI)를 활용하여 수집된 데이터를 심층적으로 분석합니다. 단순히 이상 징후를 감지하는 것을 넘어, 화재 사고의 발생 유형이나 원인을 스스로 학습하며, 이에 대한 구체적인 보고서를 제공합니다. 이를 통해 AI는 예측과 판단을 고도화하며, 관리자에게 리스크 기반 관리 모델을 제안합니다.

 
반면, 에스원의 블루스캔은 실시간 모니터링과 즉각적인 알림 기능을 통해 가스 누수, 화재, 정전 등의 긴급 상황을 감지합니다. 이 시스템은 감지된 데이터를 기반으로 신속하게 알림을 생성하며, 관리자는 정보를 바탕으로 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 또한, 블루스캔은 현장 대응팀과의 통합된 복구 지원 시스템을 갖추고 있어 위기 관리의 전 과정을 지원합니다.

 
 

시장점유율

라온피플은 최근 몇 년 동안 AI 기반 화재 예방 솔루션의 수요가 증가함에 따라, 전기차 충전소 및 대형 주차장 등 특정 분야에서 시장 점유율을 확장하고 있습니다. 특히, 공공기관과의 연계를 통해 주요 프로젝트를 수행하고 있습니다. 고객들은 라온피플의 솔루션이 제공하는 실시간 감시 및 조기 경고 기능에 대해 긍정적인 반응을 보이고 있습니다. 특히 전기차 화재 위험이 높은 시설에서의 안전성을 높이는 데 기여하고 있습니다
 
반면, 에스원은 건물 관리 시장, 특히 화재 예방 솔루션 분야에서 견고한 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 최근 몇 년 동안 지속적인 성장세를 보이며, 지난해에는 이 분야에서 약 6,500억원의 매출을 기록했습니다. 고객들은 블루스캔의 원격 모니터링과 빠른 대응 기능에 대해 긍정적인 평가를 내리고 있으며, 특히 아파트 단지에서의 도입율이 급증하고 있습니다. 또한 사용자 인터페이스가 직관적이며 관리 효율성이 높습니다.

전기차 화재 예방 시스템

솔루션 선택 팁

라온피플의 AI 화재감시 솔루션은 고급 비디오 분석 기술을 통해 화재 위험 요소를 정교하게 관리할 수 있는 시스템으로, 특히 전기차 화재 예방과 같은 구체적이고 세부적인 위험 관리에 강점을 가집니다.
 
반면, 에스원의 블루스캔은 다양한 IoT 센서를 통합하여 건물 전체의 상태를 포괄적으로 관리하는 데 적합하며, 광범위한 실시간 모니터링 기능과 즉각적인 알림 시스템을 통해 신속하고 포괄적인 대응이 가능합니다.
 
 

💡선택 팁
전기차 화재와 같은 특정 화재 위험 요소의 세부적 분석이 필요하다면 라온피플의 솔루션이 적합하며, 다수의 설비를 아우르는 통합 관리가 필요한 경우 에스원의 블루스캔을 선택하는 것이 바람직합니다.

 

전기차 화재예방 에스원의 블루스캔이란?

전기차 화재 예방 에스원의 블루스캔이란?

 
 
전기차 화재 예방 솔루션 샌디와 블루스캔 비교

전기차 화재 예방 솔루션 샌디와 에스원 블루스캔 비교 분석

 
 
 
 

[참고] AI 화재 감시 솔루션의 다른 적용 사례

• 라온피플의 AI 화재 감시 솔루션: 서울 용산구청에 도입된 '라온센티넬'은 전기차 화재를 조기에 탐지하고 소화 시스템과 연동하여 신속하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 이 시스템은 미세한 불꽃과 연기를 감지하여 담당자에게 알림을 보내고, 중대재해 예방을 위한 다양한 물리적 안전 체계를 구축하는 데 기여하고 있습니다
• 알체라의 FireScout: 이 솔루션은 실시간으로 산불을 감지하고 빠르게 대응할 수 있는 기능을 제공합니다. FireScout는 24시간 감시 체계를 구축하여 연기 감지 시 SMS 및 이메일로 알림을 제공하며, 산불 발생 위치를 GPS 좌표로 추정하는 기능도 갖추고 있습니다. 이 시스템은 국내외 1,000만 장 이상의 산불 이미지를 활용하여 정확한 산불 감지와 예방을 지원합니다
• 엠젠솔루션의 AI 화재 진압 솔루션: 서울 강서구청 자원순환센터에 설치된 이 솔루션은 옥외에서의 화재 진압을 지원하며, 인공지능 기술을 활용하여 화재 발생 시 즉각적인 대응이 가능하도록 설계되었습니다
• 기타 기술적 접근: 최근에는 열화상 카메라와 CCTV 영상을 AI로 분석하여 화재 여부 및 발생 위치를 판별하는 기법들이 소개되고 있습니다. 이러한 기술들은 기존의 센서 기반 시스템과 결합되어 오탐지를 줄이고, 보다 정확한 화재 감지를 가능하게 합니다