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초록

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Iot 4차 산업혁명으로 소방 제품에 Iot 접목시키는 기술을 이용하도록 정부정책에서 유도하고 있다. 국내 소방 산업은 시장규모가 작고 새로운 Iot 기술에 R&D 투자가 소극적으로 이루어지고 있고, 다양한 Iot 관 련 기술의 개발이 진행되기에는 진입 장벽이 높다고 볼 수 있다. Iot 소화전 모니터링의 도입으로 기존 현 장 방문 점검으로 발생하는 인력, 시간, 비용 손실을 막을 수 있게 됐으며 실시간으로 관제 시스템, 모바일 어플, Web 모니터링이 가능해짐에 따라 관리자는 직접 현장에 출동하지 않더라도 관제 시스템에서 신속하 고 편리하게 소화전 모니터링 이상 유무를 확인 할 수 있다. 본 논문에는 Iot 을 근간으로 Sensors Network 을 통해서 빅 데이터를 수집하고 수집된 데이터 머신 러닝 기술을 접목 시켜서 소화전 예측, 관 리, 분석 가능한 플랫폼의 구조를 연구하고 다양한 소방 센서 에 적용시켜서 4차 소방산업혁명에 발전의 기반의 되기를 기대해 본다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론
감사의 글
참고문헌

키워드

저자

• 김윤상 [ Kim, Yun-Sang | 비회원∙(주)케이엠에스 연구소 수석 ]
• 김광국 [ Kim, Kwang-Kook | 정회원∙(주)케이엠에스 연구소 부사장 ]
• 김용한 [ Kim, Yong-Han | 비회원∙(주)케이엠에스 사장 ]
• 민세홍 [ Min, Se-Hong | 정회원∙가천대학교 설비·소방공학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국재난정보학회 학술발표대회

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2005~2025

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361