• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.697-698
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• 2023

최근 딥 러닝 분야의 기술이 발달하면서 Chat GPT, Google Bard와 같은 자연어 처리 기술이 확대되고 있고 이미지 객체를 분석하는 CLIP, BLIP와 같은 기술도 발전되고 있다. 그러나 전시회와 같은 예술 분야는 딥 러닝 기술 기반의 이미지 데이터 활용이 제한적이다. 본 논문은 전시회장에서의 그림 내부의 객체 데이터를 분석하기 위해 이미지 객체 분석 기술을 사용하고 자연어 처리 기반으로 관람객이 특정 그림에 대한 질문을 입력하면 해당 그림을 식별하는 방법을 제시한다. 이를 통해 관람객이 원하는 그림을 선별하여 관람할 수 있도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.19-24
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• 2024

전 지구적인 기후변화는 장기간에 걸친 온도 상승, 강우량의 변화 등으로 전 세계적으로 자연재해가 증가하고 있다. 그 중 산불의 발생은 점차 대형화되고 있는 추세이다. 대한민국은 10년(2013~2022년)동안 평균 537건의 산불이 발생하여 3,560ha의 산림이 소실되었으며, 이것은 매년 1,180개의 축구장 면적(약 3ha)의 산림이 타고 있는 것이다. 본 논문은 이미지와 텍스트 정보를 활용한 인공지능 기반 산불 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 YOLOv9-C, RT-DETR-Res50, RT-DETR-L, YOLO-World-S 방법과 mAP50, mAP75, FPS에 대해 성능을 비교하였으며, 타 방법보다 높은 성능을 가진 것을 확인하였다. 제안 방법은 강원특별자치도에 산불조기감지 시스템의 산불탐지 모델로 실증하였으며, 추후 산림지역 뿐만 아니라 도시지역도 포함할 수 있는 화재탐지 방향으로 고도화할 계획이다.