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저자정보
안재우 (경기과학기술대학교) 구지훈 (경기과학기술대학교) 이우람 (경기과학기술대학교) 조창희 (경기과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
581 - 585 (5page)

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Environmental monitoring for fire detection and prediction is crucial, especially in large industrial settings, where temperature, humidity, CO2, CO, and TVOC sensors play a key role in assessing air quality and identifying fire risks. Traditional statistical methods for these sensors, however, are challenged by the dynamic nature of environmental conditions and the varying characteristics of each sensors, leading to limitations in accurately predicting fire hazards. In this paper, we present an autoencoder-based anomaly detection system specifically designed for fire detection and prediction. The system leverages time-series data from multiple sensors to identify deviations from normal patterns that could indicate early signs of fire. Our system is integrated into an existing space management platform and deployed in a real-world environment—a paper manufacturing factory in Korea. The experimental results demonstrate the system's effectiveness, showing that it can reliably detect and predict potential fire incidents.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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