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인공지능 기반 화재방호 설비 자동화를 위한 기술 분석
Trends in AI Based Automated Design for Fire Protection Facilities

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2020년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2020.11)바로가기
  • 페이지
    pp.83-84
  • 저자
    홍성협, 최두찬, 이광호, 박계원, 최정민, 정재군, 신이철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A415713

원문정보

초록

한국어
본 연구에서는 건축도면 객체 감지를 통한 인공지능 기반 화재방호 설비 자동화 모델의 방향성을 제시하고자 한다. 기술 분 석을 통하여 이미지 객체 감지 종류에 대한 분석을 진행하였으며, 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 CNN을 통하여 건축도 면 학습, 감지, 분류의 가능성을 확인하였다. 그러나 보다 높은 정확도 객체 감지를 위하여 이미지 인식을 방해하는 노이즈 제거 를 통한 건축 도면내의 외벽 추출 및 위치정보 소실 방지를 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

목차

요 약
1. 서 론
2. 이미지 객체 감지
3. CNN(Convolutional Neural Network)
4. YOLO(You Only Look Once)
감사의 글
참고문헌

키워드

화재방호 인공지능 CNN YOLO

저자

  • 홍성협 [ Hong, Sung-Hyup | 고려대학교 건축학과 박사과정 ]
  • 최두찬 [ Choi, Doo-Chan | 한방유비스 대표이사 ]
  • 이광호 [ Lee, Kwang-Ho | 고려대학교 공과대학 건축학과 부교수 ]
  • 박계원 [ Park, Kye-Won | 방재시험연구원 수석연구원 ]
  • 최정민 [ Choi, Jung-Min | 방재시험연구원 책임연구원 ]
  • 정재군 [ Jeong, Jae-Gun | 방재시험연구원 ]
  • 신이철 [ Shin, Yi-Chul | 방재시험연구원 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 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

  • 간행물명
    한국재난정보학회 학술발표대회
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2005~2026
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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