산불 진압을 위한 딥러닝 기반 소화탄 투하지점 자동 추천 시스템 가능성 연구

Q: 이 논문에서 정의한 Semantic Segmentation이란 무엇인가?

Semantic Segmentation은 컴퓨터 비전 분야에서 픽셀 단위로 객체를 구별하는 기술이다. 단순한 사진 분류를 넘어 이미지 내 특정 객체의 위치와 크기를 정량화하며, 깊은 신경망을 적용하여 급격한 발전을 이루고 있다. 자율주행, 선박 인식, 구역 인식 등 다양한 분야에 적용된다.

Q: 딥러닝 기반 소화탄 투하지점 추천 시스템의 정확성은 어느 정도인가?

연구 결과, 딥러닝 기반 Semantic Segmentation을 활용한 소화탄 투하지점 추천 시스템은 화재 핵심 위치에 대해 90% 이상의 정확도로 투하 위치를 추천하는 것으로 평가되었다. 이는 사람이 Annotation한 결과와 비교하여 94% 이상의 정확도를 달성한 화재 지역 국지화 성능을 기반으로 한다.

신성균; 김주연; 장승수; 이민재; 한상수; 최찬호; 김성겸; 조우성; 이장희; 김송현

doi:10.14801/jkiit.2021.19.3.15

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자료유형: 학술저널

저자정보: 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.

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