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딥러닝 기반 지하공동구 내 이상상황 감지시스템 개발
Development of Detection System for Abnormal Situation in the Underground Facility for Public Utilities Based on Deep Learning
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- 발행기관
- 한국재난정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
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- 통권
- 2021년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2021.11)바로가기
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- 페이지
- pp.51-52
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A403342
원문정보
초록
- 한국어
- 지하공동구는 센서 기반 위험감지 및 영상분석 등을 활용한 감지시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리가 이뤄진다. 그러나 기존 감지시스템은 오탐 사례가 많아 신뢰성이 낮다. 최근 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 등 이상상황 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있으나, 지하공동구의 경우 보안시설로 접근이 용이하지 않고 딥러닝 모델 개발을 위한 지하 공동구 환경에서의 이상상황 이미지 데이터의 절대 수량 확보가 어려워 고성능의 딥러닝 기반 이상상황 감지 기술이 요구되는 상황이다. 본 논문은 지하공동구 내 이상상황 감지를 위한 딥러닝 기반의 영상 인식 시스템을 다루며, 불꽃, 연기의 발생 등의 이상상황을 CCTV를 통해 감지할 수 있도록 개발한 딥러닝 영상 인식 모델과 딥러닝 모델의 화재 및 연기 감지 최적화를 위한 편향학습 기법을 소개하였다. 또한 개발된 딥러닝 모델을 일반환경 및 저조도 환경에서의 불꽃, 연기 발생 상황에 적용하여 모 델의 감지 성능을 평가하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론
감사의 글
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>사회복지학
- 소개
- 한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국재난정보학회 학술발표대회
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2005~2026
- 십진분류
- KDC 338 DDC 361
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