1 · 감지
화재 센서, 온·습도 센서, 방향 표시 센서 등이 현장 상황을 실시간으로 감지합니다. 수집된 데이터는 Dual Band LoRa 자가망을 통해 전송됩니다.
안양대학교 디지털트윈 안전 네트워크에 실제 구축·운영 중인 화면입니다.
층을 선택하면 해당 층의 센서만 3D 화면에 표시되고, 건물을 투명하게 전환해 내부 배치를 확인할 수 있습니다. 실시간 수신 현황과 미수신·배터리 부족 센서를 한 화면에서 파악할 수 있어, 관리자가 이상 징후를 즉시 발견할 수 있습니다.
화재 상황에서 가장 위험한 순간은 어디로 피해야 할지 알 수 없을 때입니다. WISNET의 디지털트윈 AI 화재대피 시스템은 건물 전체를 3D 디지털 트윈으로 구현하고, 현장 센서가 보내오는 데이터에 AI 화재 확산 예측을 결합하여 그 순간 가장 안전한 대피 경로를 산출합니다.
산출된 경로는 중앙 관제 화면과 현장의 표시 장치에 동시에 안내됩니다. 관제 인력은 건물 전체 상황을 한눈에 파악하고, 현장의 사람은 눈앞의 방향 표시를 따라 이동할 수 있습니다.
센서와 게이트웨이 구간은 920/940MHz Dual Band LoRa 자가망으로 구성됩니다. 별도의 통신 배선 없이 건물 전체를 덮을 수 있고, 940MHz 대역의 상향 출력을 활용해 지하층과 음영 구역까지 데이터를 확보합니다.
화재 센서, 온·습도 센서, 방향 표시 센서 등이 현장 상황을 실시간으로 감지합니다. 수집된 데이터는 Dual Band LoRa 자가망을 통해 전송됩니다.
건물 3D 디지털 트윈 위에 센서 데이터를 반영하고, AI가 화재의 확산 방향과 속도를 예측합니다. 예측 결과를 바탕으로 통행 가능한 경로를 판정합니다.
최적 대피 경로를 중앙 관제 화면에 표출하는 동시에, 현장의 방향 표시 장치로 안내합니다. 상황 변화에 따라 경로는 계속 갱신됩니다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 게이트웨이 | WIS-GW900(D) — Dual Band LoRa Gateway (920 + 940MHz) |
| 네트워크 서버 | LoRaNET — LoRaWAN 표준 네트워크 서버 |
| 적용 센서 | 화재 센서 · 온·습도 센서 · 방향 표시 센서 등 |
| 분석 | 3D 디지털 트윈 + AI 화재 확산 예측 → 최적 대피 경로 산출 |
| 표출 | 중앙 관제 화면 + 현장 직관 표출 장치 |
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 품목명 | Dual Band LoRa Gateway 활용 디지털트윈 기반 AI 화재 대피 경로 안내 시스템(시제품), WIS-GW900(D) / LoRaNET / 디지털트윈 AI 화재 대피 경로 안내 시스템 |
| 인증번호 | 25-1-0351 |
| 인증연월일 | 2025.12.12 (인증만료일 2028.12.11) |
본 시스템은 시제품 단계에서 ICT융합 품질인증을 취득했습니다. 적용 건물의 규모와 구조, 기존 소방 설비와의 연동 범위에 따라 구성이 달라지므로, 검토 중인 현장 조건을 알려주시면 구체적인 구성안을 제안해 드리겠습니다.
WISNET은 안양대학교와 산학협력 협약을 체결하고 디지털트윈 캠퍼스 구축 사업에 화재 감시 센서와 게이트웨이를 공급했습니다. 이를 통해 실제 캠퍼스 환경에서 센서 수집과 디지털 트윈 연계를 검증하고 있습니다.
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