안녕하세요. Aegis-X 어시스턴트입니다. 무엇을 도와드릴까요?
AI VISION PLATFORM · 슈퍼픽시스 SUPERPIXIS
Aegis-Fire — 예측하는 온프레미스 비전 AI
4축 융합 비전 AI · 화재 조기감지에서 오픈 플랫폼으로
CCTV 영상만으로 불의 '움직임'을 4중 검증해 헛경보(비화재보)를 구조적으로 없애고, 담배불급 작은 불씨·먼 거리 화재까지 실시간으로 잡는 국산 AI 화재 감지 시스템. 영상이 외부로 나가지 않는 온프레미스 · 구독료 0 · NVIDIA·AMD·인텔·국산 NPU 어디서나 단일 실행파일로 구동.
92.0 / 92.7%
원거리 / 소형 화재 재현율
8.3% → 3.8%
야간 도시 비화재보 (자체 측정)
58.9 fps
1080p 실시간 (자체 측정)
5중 백엔드
단일 모델 · 벤더 비종속
시장의 3대 미해결 문제
① 오탐 폭주
석양·헤드라이트·용접불빛·붉은 간판을 화재로 오인 → 관제요원 경보 피로 → 시스템 불신.
② 소형·원거리 미탐지
담배불·초기 발화·먼 거리 화점을 놓쳐 골든타임 상실.
③ 벤더 종속
NVIDIA 전용 → 국산 가속기·저전력 엣지 현장 배제.
4축 융합 탐지 — 색이 아니라 '불의 움직임'으로 판단
색·모양이 아니라 '불의 움직임'(피어오름·흔들림·번짐)을 시간에 걸쳐 교차검증 — 오탐↓ · 놓치는 불 없음 · 평상시 비용 최소.
공간축 · AI의 눈
화염·연기를 사람 눈처럼 실시간 탐색. 4중 검증의 '1차 후보'만 선별하는 문지기.
동역학축 · 움직임
불 특유의 피어오르는 흔들림을 측정. 간판·헤드라이트 등 '불이 아닌 빛'을 걸러 오탐 구조적 차단.
시간축 · 시간흐름
수 초에 걸친 '번지는 흐름'을 확인. 스치는 반짝임이 아닌 실제 화재만 인정.
규칙축 · 미세 열원
담배불급 작은 불씨까지 색·온도로 포착. 큰불로 번지기 전 조기진압 '골든타임' 확보.
융합 게이트 · 비용구조
4축을 곱해 최종 판정. 공간 후보가 있을 때만 정밀분석 → 평상시 연산 비용 최소·고마진 구조.
성능 — 자체 측정
작은·먼 불 재현율 (특화 학습 효과)
먼 불(화면의 1% 미만) 83.3% → 92.0%, 작은 불(1~3%) 84.0% → 92.7% — 각 +8.7%p 개선. '처음 보는' 실제 화재영상 + 공개셋으로 교차검증.
비화재보 억제
야간 도시 헛경보 8.3% → 3.8% (−54%) · 합성 비화재 표본 4건 중 오탐 0건 · 실제 화재 3/3 유지. (표본이 작아 절대 수치보다 개선 폭으로 보시는 것이 정확합니다.)
딥러닝 모델 · 학습 전략
YOLOv10s 초경량(~7.2M) · 단일 ONNX 파일 배포. 작은·먼 불 집중학습(오버샘플) + 오탐 유발장면 역학습(하드네거티브) + 공개셋·합성 데이터 다양성 + 학습·검증 완전 분리(누수 방지).
벤더 비종속 — 단일 모델 · 5중 백엔드 자동선택
모델 1개로 설치 시 최적 가속기를 자동 선택 (엔비디아·AMD·인텔·국산 NPU·CPU).
NVIDIA RTX
TensorRT (.engine, FP16)
8.6ms · ≈116fps
인텔 Core Ultra
OpenVINO NPU (AI Boost)
~10~20ms · 저전력
AMD AI Pro
DirectML (DX12)
안정 가속
GPU 부재
CPU 폴백
항상 동작
검증 · 자체 측정 결과
'처음 보는' 실제 영상(KISA RS·FASDD·실화재)으로만 성적을 측정했습니다 — 합성데이터는 학습 보조로만 사용. 아래 수치는 모두 **자체 측정값**이며 제3자 인증 결과가 아닙니다.
11/11
실화재 영상 감지
20/20
화질 교란에도 견고 (20종)
4 → 0건
합성 오탐 감소 (표본 4건)
3.9%
정상영상 FPR (t=0.31)
KISA 인증 기준을 적용한 자체 측정
| 평가셋 | 정확도 | 재현율 | F1 | 오탐율 |
|---|---|---|---|---|
| KISA 표준셋 | 97.8% | 100% | 0.98 | 5.2% |
| 원거리 화재 (<1%) | 94.6% | 92.7% | 0.93 | 4.3% |
| 소형 화재 (1~3%) | 95.6% | 95.3% | 0.94 | 4.3% |
| FASDD 원거리 | 98.0% | 100% | 0.98 | 4.0% |
| FASDD 소형 | 99.0% | 99.3% | 0.99 | 1.3% |
배포모델 merged15 · 임계 t=0.30 · 가랑비 자체 측정값이며 KISA 가 실시하거나 인증한 결과가 아닙니다. KISA 인증 기준(F1 90%↑)을 자체 적용해 0.93~0.99 를 얻었고, 오탐율(실영상) 1.3~5.2% 는 인증 기준(<1%)에 아직 미치지 못해 본시험은 인증 규격 영상으로 재측정 예정입니다. 평가셋별 표본 수는 실증 자료 요청 시 제공합니다.
타깃 세그먼트 — 규제가 만드는 B2G 수요
물류센터·창고
대공간 원거리 초기 화재·훈소 조기 포착 (핵심 타깃).
지자체 통합관제
다채널 CCTV 방화 감시 · 오탐 저감으로 관제요원 피로 경감.
공장·산업시설
전기화재(아크)·설비 발화 감시.
공공·중요시설 (B2G)
학교·터널·주차장 등 공공·중요시설. 조달 트랙 대응을 준비 중입니다.
폐쇄형 제품에서 오픈 플랫폼으로 (로드맵)
Aegis Vision AI Core(4축 융합 엔진·5중 백엔드·엣지 온프레미스 추론)의 외부 개방을 로드맵으로 준비하고 있습니다 — Open SDK/API, 서드파티 탐지모델 마켓플레이스, 표준 커넥터(VMS·IoT), 멀티테넌트 관제. 현재 제공 중인 기능이 아니라 계획이며, 일정은 문의 시 안내드립니다.
Aegis 브랜드 패밀리
마스터 브랜드 Aegis(이지스) 아래 — Aegis-Fire(화재 조기감지·관제, 주력) · Aegis-X(멀티모달 데이터). Aegis-Safety(산업안전 PPE·위험구역) 는 확장 계획입니다. 동일 비전 코어를 도메인마다 재사용해 한계비용을 낮춥니다.
실증·도입 문의
Aegis-Fire 는 KISA 인증을 준비 중이며 아직 인증을 취득하지 않았습니다. B2G 도입 / 실증 PoC / 파트너십 문의는 [email protected] 으로 연락 주세요.
도입·실증 문의본 페이지의 정량 수치는 모두 가랑비 AI테크 자체 측정값이며, KISA 를 비롯한 제3자 기관의 인증·실증 결과가 아닙니다. KISA 본시험 값은 인증 규격 영상으로 재측정되며 결과에 따라 달라질 수 있습니다. 평가셋별 표본 수와 측정 조건은 실증 자료 요청 시 제공합니다.