인공지능으로 지하공간 유해가스 위험 예측한다

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https://m.seoul.co.kr/news/society/science-news/2026/11/02/20261102500169
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유용하 기자

수정 2026-11-02 14:52

입력 2026-11-02 14:52

구글에서 서울신문 먼저 보기

세줄 요약

AI·IoT 기반 지하 환경위험관리시스템 개발
유해가스·산소 농도 실시간 측정과 위험 예측
센서 없는 구간 농도·발생 위치까지 추정

최근 지하 밀폐공간에서 질식사고를 뉴스로 자주 듣게 된다. 맨홀, 오폐수 처리시설, 정화조, 집수정, 각종 저장 탱크 등 환기가 제대로 이뤄지지 않는 밀폐공간에서는 산소결핍이나 황화수소 등 유해가스에 노출돼 순식간에 의식을 잃고 사망에 이를 수 있다.

지하 환경위험관리시스템 개요도 한국건설기술연구원 제공 — 지하 환경위험관리시스템 개요도

한국건설기술연구원 제공

이런 가운데 한국건설기술연구원 지반연구본부 연구팀은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 이용해 지하공간 공사 현장에서 유해가스와 산소 농도 등을 실시간으로 측정하고 위험 변화를 사전에 예측할 수 있는 ‘지하 환경위험관리시스템’을 개발했다고 2일 밝혔다.

지하공간 공사 현장에서는 굴착·발파, 디젤 장비 운행, 용접, 방수·도장 작업 등의 과정에서 일산화탄소, 황화수소, 휘발성유기화합물과 분진 등이 발생한다. 특히 환기가 제한되는 지하공간에서는 유해가스가 빠르게 확산하거나 산소 농도가 낮아질 수 있기 때문에 작업환경을 지속적으로 확인하고 위험에 선제적으로 대응하는 것이 중요하다.

연구팀은 IoT 센서와 AI 예측 기술을 결합해 실시간 정보 수집·분석부터 위험 예측, 가스 발생 위치 추정 및 알림 기능을 하나의 시스템으로 통합했다. 이번에 개발된 시스템은 현장에서 측정한 유해가스 농도와 온도, 습도, 공기 흐름 등의 정보를 실시간으로 수집하고 AI로 분석한다. 이를 통해 유해가스의 이동 경로와 농도 변화를 예측해 기존 측정 및 경보 중심의 안전관리를 예측하고 대응할 수 있게 했다.

이번 기술은 센서가 설치되지 않은 구간의 가스 농도까지 추정하고 유해가스의 확산 방향과 발생 위치를 예측할 수 있다. 연구팀은 다양한 환경을 재현한 실내 실험과 실제 대형 관로, 지하 통로형 터널에서 시스템의 성능을 검증했다.

그 결과, 2개 센서의 측정값만으로 14개 지점의 가스 농도 분포를 추정하고 가스 발생 후 약 30초간 수집한 정보를 바탕으로 가스 발생 구간을 찾아낼 수 있음을 확인했다. 또 서로 다른 종류의 센서에서 수집되는 정보를 함께 활용할 수 있도록 설계해 기존 현장 계측장비와의 연계 가능성도 확보했다.

유용하 과학전문기자

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