#1257
FireLens
건물 열화상 AI 분석으로 안전점검 자동화
핵심 아이디어
- 타깃
- 건축물 안전점검 업체, 소방시설 관리 대행사, 대형 건물 시설관리팀
- 문제
- 건물 열화상 점검 시 수백 장의 FLIR 이미지를 사람이 육안으로 분석하고 수동으로 보고서 작성. 이상 부위 누락 빈번. 건물주가 위험요소를 은폐하는 '금기' 관행 만연.
- 해결
- 열화상 이미지를 업로드하면 AI가 전기과열·단열불량·누수 등 이상 부위를 자동 탐지하고 법정 양식에 맞는 점검 리포트를 즉시 생성. 건물별 시계열 비교로 악화 추이를 추적.
- 차별화
- 수동 분석 대비 처리 속도 20배 향상, 이상탐지 누락률 90% 감소. 시계열 비교는 기존 수동 점검에서 물리적으로 불가능한 기능.
핵심 기능
- 01
FLIR/열화상 이미지 AI 자동 분석
- 02
법정 양식 점검 리포트 자동 생성
- 03
건물별 시계열 열화상 비교 대시보드
- 04
이상 부위 위험도 점수 및 우선순위 알림
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS 월 ₩690,000 × 목표 15업체 = 월 ₩10,350,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 점검 1건당 수동 분석 인건비 ₩200,000+ 절감하므로 ROI 명확. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 국내 건축물 안전점검 시장 약 ₩2조유효 시장 디지털/AI 점검 도구 도입 가능 시장 ₩2,000억초기 목표 시장 1년차 목표 점검업체 15곳, 연 ₩1.2억
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 캠프파이어 불빛(열/화재) × 금기(건물주의 위험 은폐 관행) 충돌에서 착안. 열화상=불의 추상화, 금기=숨겨진 건물 위험
- 분석 방식
- 방법1: 감각(열/불빛) → 산업 기술(열화상 분석)로 추상화 후, 금기(은폐 관행) → 규제 기반 투명성 도구로 전환
- 포착 일자
- 2026.03.04
