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신성균 (한국전력국제원자력대학원대학교) 김주연 (한국전력국제원자력대학원대학교) 장승수 (포항공과대학교) 이민재 (포항공과대학교) 한상수 (한국전력국제원자력대학원대학교) 최찬호 (한국전력국제원자력대학원대학교) 김성겸 (포항공과대학교) 조우성 (포항공과대학교) 이장희 (포항공과대학교) 김송현 (한국전력국제원자력대학원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제3호(JKIIT, Vol.19, No.3)
발행연도
2021.3
수록면
15 - 23 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.3.15

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일반적으로 산불진화용 무인기는 사람의 원격 조종에 의해 운영되고 있으나, 산불의 특성상 다수 지점의 화재진압 및 통신이 원활하지 않는 산림환경에서는 활용이 어렵다. 이에 무인기를 이용하여 산불진압 임무를 수행하기 위해서는 진화지점의 자동 예측을 통한 무인기 완전 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 Semantic Segmentation 기술을 이용하여 소화탄 투화지점 예측 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 기계학습에 사용되지 않은 독립 데이터를 통한 화재 지점 국지화 및 소화탄 투하지점의 추천 평가를 수행하였으며, 90% 이상의 정확도로 소화탄 투하 필요 지점을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 방법은 향후 무인기를 이용한 화재진압 완전 자동화를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#drone #forest fire #semantic segmentation #UAV #automatic estimation of release point #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 소화탄 투하위치 추천 알고리즘
Ⅲ. 평가 및 검증
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
이승희 / 2013 / 영상 접합을 이용한 산불 감시 시스템 / 한국콘텐츠학회 논문지 13(6):40~47 dbpia Gyo-Choun Kim / 2013 / A study on developing forest fire site real time monitoring system using helicam image GIS google schola 신원재 / 2017 / 무인기 탑재 다중 센서 기반 국지 산불 감시 및 상황 대응 플랫폼 설계 및 구현 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10(6):626~632 dbpia Dengyi Zhang / 2009 / Image Based Forest Fire Detection Using Dynamic Characteristics with Artificial Neural Networks / 2009 International Joint Conference on Artificial Intelligence google schola Moulay A. Akhloufi / 2018 / Wildland fires detection and segmentation using deep learning / Pattern Recognition and Tracking XXIX Crossref

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