Earticle

초록

영어

Purpose: Currently, in the case of domestic fire fighting facility design, it is difficult to secure highquality manpower due to low design costs and overheated competition between companies, so there is a limit to improving the fire safety performance of buildings. Accordingly, AI-based firefighting design solutions were studied to solve these problems and secure leading fire engineering technologies. Method: Through AutoCAD, which is widely used in existing fire fighting design, the procedures required for basic design and implementation design were processed, and AI technology was utilized through the YOLO v4 object recognition deep learning model. Result: Through the design process for fire fighting facilities, the facility was determined and the drawing design automation was carried out. In addition, by learning images of doors and pillars, artificial intelligence recognized the part and implemented the function of selecting boundary areas and installing piping and fire fighting facilities. Conclusion: Based on artificial intelligence technology, it was confirmed that human and material resources could be reduced when creating basic and implementation design drawings for building fire protection facilities, and technology was secured in artificial intelligence-based fire fighting design through prior technology development.

한국어

연구목적: 현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보 가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계 에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과: 소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설 비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론: 인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
인공지능 소방시설 설계 솔루션 개발
개발 프로세스
소방 설비 결정 기능
이미지 객체 데이터 학습
결론
References

키워드

저자

• 남기태 [ Gi-Tae Nam | Assistant Researcher, R&D Center, KF UBIS CO., Ltd., Seoul, Republic of Korea ]
• 서기준 [ Seo-Ki Jun | Researcher, R&D Center, KF UBIS CO., Ltd., Seoul, Republic of Korea ]
• 최두찬 [ Doo-Chan Choi | Chief Executive Officer, KF UBIS CO., Ltd., Seoul, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]

• 간기

  계간

• pISSN

  1976-2208

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361