2025.11.18 화요일
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한컴라이프케어, '기술로 소방관 생명 지킨다'…첨단 공기호흡기·방화복·헬멧 3종 공개 [이코노믹데일리] 한컴라이프케어가 소방관의 안전과 현장 활동 효율을 획기적으로 개선할 차세대 소방안전 장비 라인업을 완성했다. 한컴라이프케어는 신형 공기호흡기 'AS70'을 공식 출시하고 기존에 선보였던 방화헬멧 'PG-1'과 새롭게 개발한 특수방화복 'SCA CF20'을 함께 공개하며 통합 소방안전 솔루션 기업으로서의 입지를 다졌다. 이번에 새롭게 출시된 공기호흡기 'AS70'은 '모듈형 설계'가 가장 큰 특징이다. 통신모듈, 무선 헤드업 디스플레이(HUD), 열화상 카메라가 통합된 인명구조경보기 등을 현장 상황에 맞게 자유롭게 조합해 사용할 수 있어 실용성을 극대화했다. 또한 기존보다 약 10% 가벼운 경량형 용기를 개발해 대원의 체력 소모를 줄이고 무선 통신 기반의 디지털 게이지를 통해 잔여 공기량과 호흡 가능 시간 등을 직관적으로 확인할 수 있게 했다. 지난해 첫선을 보인 방화헬멧 'PG-1'은 한국 소방관의 실제 두상 데이터를 기반으로 한 '코리안 핏' 디자인으로 착용 피로도를 크게 줄인 제품이다. 공기호흡기 면체와의 완벽한 호환성을 자랑하며 랜턴이나 액션캠 등 다양한 장비를 손쉽게 거치할 수 있어 현장에서 높은 평가를 받고 있다. 함께 공개된 특수방화복 'SCA CF20'은 최신 고성능 내열 섬유를 적용해 열과 마찰에 대한 저항성을 크게 향상시켰다. 또한 어깨 활동성을 높이는 디자인과 비상탈출용 구조장치(DRD)를 내장해 긴급 상황에서 대원의 신속한 탈출과 구조를 돕도록 설계됐다. 한컴라이프케어는 오는 11월 전국 소방품평회에서 이들 차세대 소방장비 3종을 정식으로 공개하고 전국적인 보급 확대에 나설 계획이다. 김선영 한컴라이프케어 대표는 "세 가지 제품은 현장 대원의 실질적인 요구와 피드백을 바탕으로 완성한 것으로 ‘소방관의 생명을 지키는 기술’이라는 한컴라이프케어의 철학이 담겨 있다"며 "기술 혁신을 통해 대한민국 소방장비의 경쟁력을 세계 최고 수준으로 끌어올리겠다"고 밝혔다.2025-11-10 15:06:25
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GS칼텍스, 인명 구조 돕다 사망한 시민 등 11명에 '참사람상' 수여 [이코노믹데일리] GS칼텍스재단이 정의로운 사회구현을 위해 앞장선 시민을 선정해 공로를 인정하고 'GS칼텍스 참사람상' 상패와 상금을 전달했다고 29일 밝혔다. GS칼텍스재단은 지난 28일 서울 강남구 GS타워 오픈홀에서 열린 시상식에서 의인 부문 8명, 선행 부문 3명 총 11명의 수상자에게 상패와 상금을 전달했다. 의인 부문에 선정된 고(故) 정재연 씨는 지난 3월 11일 강원도 영월군 터널 인근에서 발생한 야간 교통사고 현장에서 화재 진압과 인명 구조활동을 하던 중 뒤따라오던 차량에 치여 사망했다. 고인은 평소에도 정기적으로 봉사활동을 하며 도움을 베풀던 인물로 알려져 안타까움을 더했다. 선행 부문에는 지난 2015년 전남 여수 최초의 마을 자체 오케스트라인 '애양청소년오케스트라'를 창단한 바이올리니스트 박상희 씨가 선정됐다. 박 씨는 한센인 마을인 도성마을의 청소년들에게 클래식 음악의 배움 기회를 제공하고 있다. GS칼텍스는 2020년부터 매년 타인의 생명과 안전을 위해 위험을 무릅쓰고 헌신하는 자와 사회에 귀감이 되는 선행을 펼치고 있는 자에게 참사람상을 수여한다. 특히 올해부터는 후보사례 발굴 지역을 기존 여수·순천·광양에서 전국으로 확대했다. GS칼텍스재단 관계자는 "얼굴도 모르는 이웃을 위해 용기 있는 행동을 보여준 숨은 의인들을 지속적으로 발굴해 아낌없이 격려할 것"이라며 "특히 사고 현장을 돕다 안타까운 사고를 당한 故 정재연 씨의 의로운 행동을 오래 기억하겠다"고 말했다.2025-10-29 09:30:37
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KAIST, 안갯속도 꿰뚫어 본다…'시간' 개념 도입한 AI 영상 복원 기술 개발 [이코노믹데일리] 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 안개나 연기처럼 빛이 흐트러지는 환경에서 촬영된 흐릿한 영상을 선명하게 되살리는 인공지능(AI) 기술을 세계 최초로 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술’을 개발했다고 31일 밝혔다. 이 기술은 시간에 따라 변화하는 연속된 영상 정보(비디오)를 분석해 왜곡된 이미지를 원본에 가깝게 복원하는 것이 특징이다. 기존 AI 복원 기술은 학습된 특정 데이터 범위 내에서만 성능을 내는 한계가 있었다. 하지만 연구팀은 광학 모델에 비디오 디퓨전 모델을 결합, 영상의 ‘시간적 상관관계’를 학습시켜 이러한 한계를 극복했다. 그 결과 시간에 따라 안개의 농도가 변하거나 불투명한 매질이 움직이는 역동적인 상황에서도 안정적으로 선명한 영상을 복원하는 데 성공했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공하며 기술의 우수성을 입증했다. 또한 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 화질 개선, 흐린 영상 선명화 등 다양한 영상 복원 작업에 범용적으로 적용할 수 있는 가능성도 확인했다. 이번 연구 성과는 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장 연기 속 인명 구조, 자율주행차의 시야 확보 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 권태성 KAIST 박사과정은 "시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 '움직이는 산란 매질 너머의 보이지 않는 데이터'를 복원하는 광학 역문제를 해결하는 데 효과적이라는 것이 이번 연구를 통해 확인됐다”며 “빛의 시간적 변화를 역추적해야 하는 각종 광학 역문제로 연구 영역을 확장할 계획"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 AI 분야 국제 학술지 ‘IEEE TPAMI(국제전기전자공학회 패턴분석 및 기계지능)’에 게재됐다.2025-08-31 13:39:15
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