• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제31권1호
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• pp.67-73
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• 2007

Recently, fire extinguishing systems based on water mists have been attracting public attentions in marine engineering. Performance of fire extinguishing systems is very strongly influenced by the size and distribution of spayed water mists. Therefore, the present study has developed droplet analyzing method based on image processing. The morphological technique based on partial curvature information of pre-processed images with relaxation method was adopted for recognition and separation of overlapped particles. Tested results showed that the present method may be reliable for the analysis of the size and distribution of droplets in spray flow of fire extinguishing systems based water mists.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.537-542
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• 2011

거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.883-890
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• 2022

연구목적:현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과:소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론:인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.41-53
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• 2018

최근 들어 머신 러닝 기술의 발달로 기존 영상 기반의 응용시스템에 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 맥락에서 화재 감지 분야에서도 CNN (Convolutional Neural Network)을 적용하는 시도들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존 전처리 방법과 특징 추출 방법이 CNN과 결합되었을 때 화재 탐지에 어떤 효과를 유발하는지를 검증하기 위해 인식 성능과 학습 시간을 평가해 보았다. VGG19 CNN 구조를 변경, 즉 컨볼루션층을 조금씩 늘리면서 실험을 진행한 결과, 일반적으로 전처리하지 않는 이미지를 사용한 경우가 성능이 훨씬 좋음을 확인할 수 있었다. 또한 성능적인 측면에서는 전처리 방법과 특징 추출 방법이 부정적인 영향을 미치지만 학습속도 측면에서는 많은 이득이 있음을 확인할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.275-277
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• 2018

Recently, the importance of an early response has been emphasized due to the large fire. The most efficient method of extinguishing a large fire is early response to a small flame. To implement this solution, we propose a fire detection mechanism based on a deep learning artificial intelligence. In this study, a small amount of data sets is manipulated by an image augmentation technique using rotating, tilting, blurring, and distorting effects in order to increase the number of the data sets by 5 times, and we study the flame detection algorithm using faster R-CNN.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2005년도 후기학술대회논문집
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• pp.118-119
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• 2005

Recently, fire extinguishing systems based on water mists have been attracting public attentions in marine engineering. Performance of the fire extinguishing systems is influenced by the size and distribution of spayed water mists. Droplet analyzing method based on image processing technique for measuring droplet size and distribution has been developed. The morphological method based on partial curvature information of pre-processed images was adopted for recognition and separation of overlapped particles. Tested results show that the present method may be reliable for the analysis of the size and distribution of droplets produced by water mist spay flow.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2006년도 전기학술대회논문집
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• pp.307-308
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• 2006

Recently, fire extinguishing systems based on water mists have been attracting public attentions in marine engineering. Performance of the fire extinguishing systems is influenced by the size and distribution of spayed water mists. Droplet analyzing method based on image processing technique for measuring droplet size and distribution has been developed. The morphological method based on partial curvature information of pre-processed images was adopted for recognition and separation of overlapped particles. Tested results show that the present method may be reliable for the analysis of the size and distribution of droplets produced by water mist spay flow.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.63-73
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• 2021

본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.213-215
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• 2022

최근 이미지를 처리하는 딥러닝 기술이 화재 감지나 자율주행, 불량품 검출 등에서 다양하게 활용되고 있다. 특히, 제품이 오염되었는지 아닌지를 파악하기 위해 기존 센서 데이터에서 넘어온 오염물질을 통해 파악할 수 있지만, 제품의 균열이나 오염물질 자체를 이미지로 인식하는 기술도 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 오염되지 않은 정상적인 컵과 오염된 컵을 이미지를 통해 분류하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 이미지는 오픈 이미지와 촬영한 이미지를 사용하였고, 3D 객체 인식을 위한 Google Objectron을 활용해 컵 이미지의 상단 부분을 추출하여 이미지를 분석하였다. 본 연구를 통해 위생 분야에서 필요한 제품의 오염도를 이미지 기반으로 추출할 수 있는 연구에 다각도로 활용할 것으로 사료된다.