㈜온품이 소방청과 국토교통부의 국가연구개발과제 두 건에 착수했다. 위험물 사고 현장을 지휘하는 AI 통합 지휘시스템과, 교량 아래 하천 바닥이 파이는 현상을 예측하는 디지털트윈이다. 회사는 지난 6월 30일 자체 연구성과 공유 세미나에서 두 과제의 추진 계획을 공유했다.

두 과제는 대상이 다르지만 구조가 같다. 흩어져 있는 데이터를 표준 형태로 모으고, AI로 위험을 예측한 뒤, 담당자가 한 화면에서 판단하도록 돕는다. 온품은 두 과제 모두에 자사 솔루션 온톨로지 지식허브를 접목한다. 이 솔루션은 지난 5월 29일 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 스마트시티 데이터허브 인증을 받았다.

소방청 과제 – 위험물 사고 현장 지휘시스템

첫 번째는 소방청의 위험물 시설 화재·폭발 대응 기술 사업 과제인 ‘위험물 사고 현장의 실시간 대응·지휘 지원 AI 스마트 통합 지휘시스템·상황판 개발’이다. 전문기관은 한국산업기술기획평가원이며 온품이 주관연구개발기관을 맡는다. 연구기간은 2026년 4월부터 2028년 12월까지 2년 9개월, 총 연구개발비는 48억원이다. 과제번호는 RS-2026-25544522다.

위험물 사고에서는 물질 종류에 따라 진압 방법이 전혀 달라지는데, 어떤 물질이 얼마나 있는지와 건물 도면, 현장 영상이 각각 다른 곳에 저장돼 있다. 지휘관은 그 정보를 짧은 시간에 모아 확산 양상을 판단해야 한다.

과제는 위험물정보와 공간정보, 영상 데이터를 한 화면에 통합한 상황판을 만든다. 화학물질 분류·표시 국제 기준(GHS)에 맞춘 위험물 표준 데이터베이스를 구축하는데, 유해·위험 문구 코드와 증기압, 인화점을 항목별 1만 건 이상, 통합 3만 건 이상 담는 것이 목표다. 여기에 분자 구조에서 물성을 예측해 누출·폭발 위험범위를 산출하는 AI를 붙이고, 드론과 건물 안팎 측위로 대원 위치와 현장 상황을 실시간으로 파악한다. 예측 정확도 목표는 80%다.

연구는 3개 연차로 나뉜다. 1년차에 데이터 표준과 통합 구조를 설계해 상황판 시제품을 만들고, 2년차에 AI 예측과 측위, 드론 연동을 고도화하며, 3년차에 통합 운영 실증으로 시스템을 완성한다. 기술성숙도(TRL)는 착수 3단계에서 종료 7단계 도달을 목표로 한다.

컨소시엄은 온품을 포함해 10개 기관이다. 위니텍과 에프엠웍스, 경일대학교, 어반스마트공간연구소, 포항공과대학교, 서강대학교, 전주대학교, 한국건설생활환경시험연구원(KCL), 우리아이씨티가 공동연구개발기관으로 참여한다. 온품은 통합 구조 설계와 상황판 개발, 실시간 데이터 연계, 지휘훈련 효과성 평가를 담당한다.

국토부 과제 – 교량 세굴 예측 디지털트윈

두 번째는 국토교통부의 신진연구자 지원사업 과제인 ‘물리기반 AI 대리모델 기반 교량 세굴 예측·디지털트윈 의사결정 시스템’이다. 전문기관은 국토교통과학기술진흥원이고, 국립부경대학교 김태윤 조교수가 연구책임을 맡아 주관하며 온품이 공동연구개발기관으로 참여한다. 연구기간은 같은 2026년 4월부터 2028년 12월까지이며 총 연구개발비는 8억170만원이다. 과제번호는 RS-2026-25526332다.

세굴은 하천의 빠른 물살에 교각과 교대 주변의 하천 바닥이 파이는 현상이다. 홍수기에 유속이 빨라지면 짧은 시간에 깊게 파여 교량 기초가 드러날 수 있어, 국내외에서 홍수기 교량 붕괴의 주요 원인으로 지목된다. 기존 평가는 경험식으로 최대 깊이만 추정해 시간에 따른 변화와 예측 오차를 반영하기 어려웠다.

과제는 물의 흐름을 계산하는 전산유체역학(CFD) 해석과, 실제 하천을 축소해 만든 수리모형실험 데이터에 물리기반 AI를 결합한다. 여기서 쓰는 대리모델은 오래 걸리는 정밀 해석을 대신해 결과를 빠르게 근사하는 모델을 말하며, 물리기반 AI는 물의 흐름과 토사 이동 같은 물리 법칙을 학습에 반영해 예측 신뢰성을 높인다. 정밀 해석은 사례마다 오랜 계산이 필요하지만 대리모델은 실시간 수준으로 답을 낸다. 예측값과 함께 오차 범위를 제시해 교량 안전등급과 경보 판단에 쓴다.

이 과제도 3개 연차로 나뉜다. 1년차에 CFD 해석과 수리모형실험으로 세굴 데이터를 구축하고, 2년차에 AI 대리모델로 시공간 세굴을 예측하며, 3년차에 신뢰성 기반 위험도 평가와 실시간 경보, 디지털트윈 플랫폼을 완성한다. 온품은 세굴 예측과 위험도 평가를 연계해 보여 주는 디지털트윈 의사결정 시스템과 데이터 플랫폼을 담당하며, 교량별 세굴 위험도와 경보 단계를 지도 기반 대시보드에 실시간으로 표시한다. 현재는 정량 성과지표 달성계획 수립과 수리모형실험 데이터베이스 구축 등 1차년도 연구를 진행하고 있다.

공통 기반 – 온톨로지 지식허브

두 과제를 잇는 것은 온품의 데이터 플랫폼이다. 온톨로지 지식허브는 모델명 OP-OKH-2026-01로, 지난 5월 29일 TTA 스마트시티 데이터허브 인증을 받았다(인증번호 TTA-IT-C-26-002). 소방청 과제에서는 위험물과 공간, 영상 데이터를 표준 기반으로 통합 관리하고, 국토부 과제에서는 해석과 실험, 기상, 수문 데이터를 표준 모델로 묶는다.

이성현 온품 본부장은 “이번 과제는 온품이 기후재난 대응에서 쌓은 디지털트윈·AI·공간정보 기술을 소방·위험물 사고 대응으로 확장하는 것”이라며 “도시 환경·현장 영상·위치·위험물 정보와 AI 예측을 통합해 지휘관의 의사결정을 돕는 재난안전 데이터 플랫폼으로 발전시키겠다”고 밝혔다.

이 본부장은 교량 세굴 과제에 대해서도 “교량 세굴은 붕괴 시 인명·재산 피해가 큰 사회기반시설 위험”이라며 “물리와 AI를 결합한 예측에 온품의 디지털트윈·데이터허브 역량을 더해 과학적 교량 안전관리를 구현하겠다”고 말했다. 이어 “재난·안전 전 분야를 아우르는 데이터 플랫폼으로 넓혀 가겠다”고 덧붙였다.

자세한 내용은 온품에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 온품