해양 환경에서 발생하는 화재는 일반적인 화재 상황에 비해 빠르게 화염이 전파되기 때문에 초기 발견과 대응이 매우 중 요하다. 최근의 화재 감지 시스템은 카메라 센서와 딥러닝 검출 모델을 활용하여 개발되고 있지만, 해양 환경에 특화된 딥러닝 모델 을 학습하기 위해 해양 환경에서 화재 데이터를 실제로 수집하는 것은 기술적, 경제적 측면에서 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 언리얼 엔진 기반 가상 데이터 생성 도구를 활용하여 가상 환경에서 해양 환경을 구축하고 여러 상황 의 시나리오에서 데이터를 수집하여 해양 환경 화재 가상 데이터셋을 구축하였다. 가상 데이터셋으로 학습한 RT-DETR-L 모델은 실 제 해양 환경에서 발생한 화재 상황을 수집하여 제작한 테스트 데이터셋에서 mAP50:95 0.529를 달성하였다. 또한 가상 데이터로 학습 한 검출 모델은 일반적인 화재 상황이나 항만시설에서 연기만 발생하는 상황에서도 화재를 검출하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 실제 데이터가 아닌 가상 데이터셋을 사용하여 데이터셋을 구축하여도 해양 환경 화재와 같은 특수한 상황에서의 검출 모델 성능 향 상에 도움을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.