두레시닝, AI 기반 건물 재난관리 실증 착수
핵심 요약
두레시닝이 중기부의 2026년 도메인 특화 AI 모델 개발 과제 참여 기업으로 선정됐다. 에너세이프는 전기화재 데이터와 IoT 센서를 활용해 설비 이상과 화재 원인을 사전에 관리한다. 단일 실증 현장에서 하루 약 2.5시간의 관리 시간 단축과 연간 약 4,000만 원의 비용 절감이 기대된다.
종합 부동산 자산 관리·프롭핀테크 기업 두레시닝이 중소벤처기업부의 ‘2026년 중소기업기술혁신개발사업’ 가운데 ‘도메인 특화 AI 모델 개발’ 과제 참여 기업으로 최종 선정됐다. 두레시닝은 지능형 리스크 관리 플랫폼 ‘에너세이프(EnerSafe)’의 실증 테스트베드를 맡아 건물의 법적 리스크와 물리적 재난 위험을 통합 관리하는 체계 구축에 나선다.
에너세이프는 전기화재 빅데이터와 IoT 센서를 결합해 설비의 이상 징후를 사전에 포착하고, 누전·과전류·아크 등 화재 원인을 미리 차단하면서 전력 효율을 높이는 중소기업 맞춤형 AI 리스크 관리 에이전트를 목표로 한다. 사업 기간은 총 3년으로, 첫해 현장 인프라 구축에 이어 2차년도 AI 모델 고도화, 3차년도 상용화 패키지 실증이 순차적으로 추진된다.
컨소시엄 총괄 주관기관은 스마트 전기화재 예방 시스템 기술을 보유한 에프에스가 맡는다. 비정형 빅데이터 분석과 AI 라벨링 전문 기업 유클리드소프트는 공동연구기관으로 참여해 데이터 품질 검수와 모델 고도화를 담당한다. 두레시닝은 다중이용시설과 도심 물류센터 운영 경험을 토대로 관리 현장에 실시간 IoT 감지 센서를 설치하고 실증 인프라를 제공한다.
두레시닝은 에너세이프가 산출하는 화재 위험도와 전력 이상 예측 데이터를 종합 부동산 자산 관리 플랫폼 ‘KDAP’에 연계해 자산 가치 평가 모델에 활용하는 방안도 검토한다. 현장 순찰 업무 일부를 자동화하고 최적의 에너지 제어 시나리오를 적용하면 단일 실증 현장에서 하루 평균 약 2.5시간의 관리 시간을 줄이고 연간 약 4,000만 원의 운영비를 절감할 수 있을 것으로 기대했다. 윤순기 대표는 이번 과제를 기반으로 AI를 접목한 통합 리스크 관리 역량과 프롭핀테크 경쟁력을 강화할 계획이다.