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특별논문 4 중앙대학교 ICT융합 안전전공, 좌장 : 중앙대 정상

화재 탐지 인공지능 모델 성능 개선 연구
Research on Improving Fire Detection Artificial Intelligence Model Performance

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2023년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.202-203
  • 저자
    이정록, 이대웅, 정서현, 정상
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A438043

원문정보

초록

한국어
최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행 되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지 율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하 여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용 하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
2.1 모델 사용
2.2 데이터셋 구성
2.3 성능평가
2.4 성능비교
3. 결론
참고문헌

키워드

fire detection fire situation recognition fire training dataset

저자

  • 이정록 [ Lee, Jeong-Rok | 에이아이리더 이사 ]
  • 이대웅 [ Lee, Dae-Woong | 에이아이리더 대리 ]
  • 정서현 [ Jeong, Sae-Hyun | 에이아이리더 연구원 ]
  • 정상 [ Jung, Sang | 중앙대학교 ICT융합안전전공 교수 ]

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
    2005~2025
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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