Earticle

초록

한국어

인공지능(AI)은 다양한 분야에 혁신을 불러오고 있다. 여러 분야의 전문가들이 언급하고 있고, 실제 생성형 AI(generative Artificial Intelligence) 서비스 등을 접해본 사람들이 체감하는 것처럼, AI 기술 발전 속도는 이전 어떤 기술보다 빠르게 진행되고 있는데, 화재 조사와 감정분야에도 혁신이 일어나고 있다. 본 연구는 현시점에서 인공지능 기술이 화재 조사와 감식·감정 업무에 어느 정도의 수준과 과학적인 영역까지 영향력을 가지는지에 관 해 확인한 후, 검증된 결과는 적극 실행하고, 앞으로 연구 방향을 예측을 위해 연구하게 되 었다. 2025년은 IT 시대에서 AI시대로 대전환하는 시기로 화재원인조사분야에서도 AI 신 기술을 활용한 화재원인조사와 예방대책 등에 접목할 수 있는 신기술에 대한 영역을 넓혀 서 인공지능 기술을 활용함으로써 복잡하고, 많은 인력이 오랜 시간 걸리는 화재조사과정 을 AI 신기술을 활용하여 단기간에 과학적으로 정확하게 원인을 밝혀냄으로써, 화재조사와 예방 그리고 안전분야에서 적용할 때 동종 사고를 예방하고, 화재피해를 최소화하여 국민 과 사용자에게 도움이 되기를 기대한다.

영어

Artificial intelligence(AI) is bringing innovation to various fields. As experts in various fields are mentioning, and those who have experienced actual Generative AI services experience, the pace of AI technology development is progressing faster than any other technology before, and innovation is also taking place in the fields of fire investigation and emotion. After confirming the level of influence of artificial intelligence technology on fire investigation, identification, and emotion work at this point, the verified results were actively implemented and studied to predict future research directions. 2025 is the time to transform from the IT era to the AI era, and by expanding the scope of new technologies that can be applied to fire cause investigation and prevention measures using new AI technology in the field of fire cause investigation, it is expected that it will help the people and users by preventing similar accidents and minimizing fire damage when applied in the field of fire investigation, prevention and safety.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 국내에서 발생한 화재의 원인별 분류(Classification of fires occurring in Korea by cause)
3. 소방분야에 접목할 인공지능의 학습방법(Learning Methods of Artificial Intelligence)
3.1. AI 지도학습(Supervised Learning)
3.2. AI 비지도 학습(Unsupervised Learning)
3.3. 강화학습(强化 學習: Reinforcement Learning)
3.4. 범용형 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)
3.5. 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)
3.6. 기계학습(machine learning)
4. 인공지능을 이용한 전문가 시스템
4.1. 전문가 시스템
4.2. 규칙기반 추론 시스템과 사례 기반 추론 시스템
4.3. 인공신경망 학습 알고리즘의 적용
5. AI 기술로 전기 용흔(1차, 2차흔)과 열용흔 분석하는 방법(구축 사례)
5.1. 딥러닝을 활용한 전기적 용흔과 열용흔 식별법
5.2 인공지능(AI)으로 1분 만에 화재 원인을 분석하는 방법
6. 화재조사분야에서의 인공지능 적용
7. 한국전력공사(KEPCO)의 산불 감지 AI 시스템 송전탑에 설치 실용화
8. 재난 예방 관리에 특화된 AI
9. AI 병리진단 분야
10. AI 활용 시 고려 사항
11. 결론
참고문헌

저자

• 박양권 [ Yang-Kwon Park | 한국전기안전공사 ]
• 김만건 [ Kim-Man Geon | 이플러스에너지화재연구소(주) ]

참고문헌