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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Borasy Kong (인하대학교) 원인수 (인하대학교) 권장우 (인하대학교)
저널정보
한국장애인재활협회 재활복지 재활복지 제21권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
129 - 146 (18page)

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본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫번째모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
#시각장애인 #화재감지 #심층학습 #심층 합성곱 신경망

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Frizzi, S / 2016 / Convolutional neural network for video fire and smoke detection / In Industrial Electronics Society, IECON 2016-42nd Annual Conference of the IEEE :877~882 google schola Goedeke, A. D / 1990 / Machine Vision Fire Detection System google schola Grosshandler, W. L / 1995 / Proceedings of the 1995 Workshop on Fire Detector Research google schola Huang, J / 2016 / Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors / Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2017 google schola Huh, W / 2001 / A Development of Web-based Information Terminal for the Blind / Journal of Rehabilitation Research 5(1):109~131 google schola

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