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자료유형
학술저널
저자정보
손솔비 (강릉원주대학교) 서상민 (강릉원주대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,251 - 1,258 (8page)

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기존에 존재하는 화재 감지기는 센서를 이용한 방식으로 많은 오작동과 유지 비용이 발생했다. 이런 문제점들을 보완하기 위해 딥러닝 기반의 새로운 방식의 화재 감지기를 제안한다. 화재 이미지, 화재가 발생하지 않은 정상 이미지, 연기 또는 연무 이미지를 각각 900장씩 넣어 모델을 훈련하였다. 각 클래스의 사진들에 특징을 읽어 모델은 해당 이미지가 어떤 상태인지를 판단한다. 이를 실시간 카메라를 이용하여 화재가 발생하는 즉시 화재 유무를 판단하는 화재 감지기로 활용하는 것이다. 해당 모델을 훈련하고 성능을 검사한 결과 화재(Fire) 클래스의 F1-score는 90%, 0.98의 AUC를 얻었다.
#Convolution neral network #Confusion matrix #Deep learning #F1-score #Fire #Image classfication #Smoke

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