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초록

영어

In this paper, we propose a model for detecting efficient fire identification to prevent fires that can lead to various industrial accidents, farmland and large forest fires, with the widespread use of various chemicals and flammable substances as modern technology advances. This paper presents an algorithm that can detect fire smoke in a high-efficiency and short time using images, and an algorithm based on SVM(Support Vector Machine) and K fold cross-verification technologies. By analyzing images, fire and smoke detection algorithms have relatively superior detection performance compared to existing algorithms, and the analysis of fire and smoke characteristics detected in this paper is analyzed stably and efficiently and is expected to be used in various fields that may be exposed to fire risks in the future.

한국어

본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업 재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화 재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 화재 연기의 특징 분석
1. 화재 연기 RGB 특징 분석
2. 화재 상황과 화재 연기의 운동 특징 분석
Ⅲ. 제안된 알고리즘 연구 및 실험 결과
1. SVM 스모그 특징 탐지 알고리즘
2. K 접힘 교차 검증 기술
3. SVM 알고리즘 기반의 연기 식별 시스템 흐름
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 왕우동 [ Wang Yudong | 정회원, 세명대학교 일반대학원 정보통신학과 박사과정 ] 제1저자
• 박상봉 [ Sangbong Park | 정회원, 세명대학교 스마트IT학부 명예교수 ] 교신저자
• 허정화 [ Jeonghwa Heo | 정회원, 세명대학교 스마트IT학부 강사 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700