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화재 탐지 인공지능 모델 성능 개선 연구 (Research on Improving Fire Detection Artificial Intelligence Model Performance)

이정록;이대웅;정서현;정상
- 한국재난정보학회:학술대회논문집
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- 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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- pp.202-203
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- 2023
최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.
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실린더 모델을 이용하여 선정한 2000년도 자기 구름 이벤트 리스트

최규철;이대영;이종혁;박영득;신대윤
- 천문학회보
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- 제37권2호
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- pp.138.1-138.1
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- 2012
자기 구름은 자기 구조를 가지고 방출된 CME로 지구 자기장에 영향을 주는 중요한 원인 중 하나이다. 지구 자기장의 교란으로 발생하는 지자기 활동은 K 지수로 표현되는데 우주기상을 연구하는데 기본 자료로 활용된다. 따라서 자기 구름은 우주기상을 연구하는데 필요한 자료라 할 수 있다. 기존에 Lynch et al.(2005), Huttunen et al.(2005), Lepping et al.(2006), Feng et al.(2007) 등이 만든 자기 구름 리스트가 있지만 자기 구름에 적합하지 않는 이벤트가 적지 않게 포함되어 있어 이벤트를 지자기 활동 연구에 활용하기에 어려움이 있었다. 이 연구에서는 우리만의 자기 구름 기준을 정하고, 이 기준과 실린더 모델을 이용해 새로운 자기 구름 리스트를 완성하였다. 우리가 정한 자기 구름 기준은 (1)자기장의 벡터 성분이 천천히 회전하고 (2)자기장의 세기가 평균보다 세며 (3)자기 구름 지속시간이 7시간보다 짧은 이벤트도 모두 포함하는 것이다. ACE위성과 WIND 위성이 2000년에 관측한 행성간 자기장 자료에 우리의 자기 구름 기준을 적용하여 자기 구름 이벤트 후보를 선정하였고, 마루바시 박사가 만든 실린더 모델을 자기 구름 이벤트 후보에 적용하여 자기 구름 이벤트를 최종 선정하였다. 이렇게 선정된 2000년도 자기 구름 이벤트는 총 63개이고 이를 리스트로 작성하였다. 우리가 만든 자기 구름 이벤트 리스트는 CME와 K 지수 등 지자기 활동 연구에 활용되고 있다.
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