LLM·센서 융합 화재보고 시스템 ‘FireNarrator’, 자동 자연어 보고서 생성으로 우수성 인정
세종대학교 정보보호학과 김영갑 교수 연구팀 소속의 Palash Yuvraj Ingle 연구교수가 인공지능·보안 분야의 국제 학술대회인 IEEE DASC 2025에서 ‘IEEE Outstanding Paper Award’를 수상했다.
IEEE DASC(The 23rd IEEE International Conference on Dependable, Autonomic and Secure Computing)는 2025년 10월 21일부터 24일까지 일본 홋카이도 하코다테시에서 열린 인공지능·보안·자율시스템 분야의 대표적 국제 학회다.
수상 논문 ‘FireNarrator: Multimodal LLM-Based Fire Incident Reporting with Decision Logic’은 대형언어모델(LLM)과 이미지·환경 센서 데이터를 융합해 화재 상황을 자동으로 인식하고 사람이 이해하기 쉬운 자연어 보고서를 생성하는 지능형 화재 보고 시스템을 제안한 연구다.
기존 화재 감지 시스템이 단순 경보에 머문 반면, FireNarrator는 다중 입력을 종합해 화재 유형과 심각도, 우선 대응 조치까지 판단하도록 설계돼 실용적 보고 능력을 갖춘 점이 심사위원들의 높은 평가를 받았다.
연구진은 실험을 통해 FireNarrator의 화재 분류 정확도와 자연어 보고서 생성 능력이 기존 시스템을 크게 능가함을 확인했다고 밝혔다.
특히 자동 생성된 보고서의 내용은 실제 현장 보고서에 활용 가능한 수준으로 평가되어 재난 대응 현장에 곧바로 적용할 수 있는 잠재력을 보였다.
본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 STEAM-미래융합기술파이오니어 연구 사업 지원으로 수행됐다.
김영갑 교수는 “AI 기반의 자동화된 상황 인식·보고 기술은 초기 대응의 속도와 정확도를 높여 인명·재산 피해를 줄이는 데 기여할 수 있다”며 “사회적 가치 창출을 목표로 연구를 지속 확대하겠다”고 말했다.
연구팀은 향후 실환경 적용을 위한 후속 연구와 현장 검증을 통해 실제 소방·안전 시스템과의 연동을 추진할 계획이다.