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    RescueBERT는 컴퓨터 비전, 환경 센싱, 그리고 자연어 생성을 통합하여 빠르고 신뢰성 있는 상황 인식을 제공하는 다중모달 재난 대응 프레임워크이다. 시스템은 장면 이해를 위한 VisualRescueNet, 연기·온도·가스·수위·진동 센서를 활용한 트랜스포머 기반 심각도 예측용 SensorRescueNet, 그리고 정보를 비상 수준과 대응조치로 매핑하는 융합-의사결정 모듈로 구성된다. 미세 조정된 인코더-디코더 모델인 RescueNarrator는 정량적 센서 데이터와 시각 정보를 결합해 일관성 있는 사고 보고서를 생성한다. RescueBERT는 홍수, 지진, 화재 데 이터셋에서 92.7% 정확도, BLEU 89.3, 그리고 45%의 의사결정 지연 감소를 달성하였다.
    #disaster response #multimodal learning #sensor fusion #natural language generation #decision intelligence

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