Earticle

초록

영어

Purpose: The purpose is to reduce the time required through automation of fire design technology and increase design accuracy through AI. Method: Research and development for automation of fire design is conducted through the process of learning design drawings through AI and processing them using CNN algorithms. Result: It showed a time reduction effect of at least 17% and at most 95%, and it was proven that it produced results that are suitable for the current laws. Conclusion: Additional research and development will be conducted on a law learning algorithm using NLP for the possibility of changes in laws and application in overseas situations, and future research will be conducted to add more functions for more complete results.

한국어

연구목적: 소방 설계 기술의 자동화를 통해 소요 시간을 감축하고 AI를 이용해 설계 정확도를 높이는 것 을 목적으로 한다. 연구방법: 설계 도면을 인공지능을 통해 학습하고, 이를 CNN 알고리즘을 활용하여 처 리하는 과정을 통해 소방 설계의 자동화를 위한 연구 개발을 진행한다. 연구결과: 적게는 17%, 많게는 95%의 시간 감축 효과를 보였으며, 현행 법령에 걸맞은 결과물을 도출함을 증명하였다. 결론: 법령의 변 경 가능성과 해외 상황에서의 적용을 위해 NLP를 활용한 법령 학습 알고리즘을 추가 연구개발 진행하고, 더 많은 기능을 추가하는 연구를 진행하여 더욱 완성도 높은 결과물을 위한 후속 연구를 진행 할 것이다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
인공지능 기반 소방 설계 자동화 기술
소방 설계
CNN
관련 연구
본론
결론
Acknowledgement
References

저자

• 김민규 [ Min Gyu Kim | Researcher, Future Initiative R&D Center, KF UBIS Co., Ltd, Seoul, Republic of Korea ]
• 고세영 [ Se Young Ko | Doctor Candidate, Department of Construction Safety Engineering, Kyonggi University, Suwon, Republic of Korea ]
• 최두찬 [ Doo Chan Choi | Chief Executive Officer, KF UBIS Co., Ltd, Seoul, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌