군집화를 통해 추출한 AI 학습용 분광 스펙트럼 데이터 기반 유해화학물질 판독 모델

유성민; 김연진; 조숙경; 백성하; 김경배

doi:10.7840/kics.2024.49.8.1121

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유성민 (우경정보기술) 김연진 (서원대학교) 조숙경 (네스토즈) 백성하 (인하대학교) 김경배 (서원대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제8호

발행연도: 2024.8

수록면: 1,121 - 1,131 (11page)

DOI: 10.7840/kics.2024.49.8.1121

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유해화학물질 사고는 소량이라도 주변에 큰 영향을 미칠 수 있기에 사고 발생 시 해당 화학물질을 신속하게 식별하고 적절히 대응하는 것이 매우 중요하다. 기존의 화학물질판독 연구는 화학물질 센서 및 영상정보를 활용하였으나, 화학물질 센서를 기반으로 한 방법은 센서가 없는 경우 적용이 어려우며, 영상정보를 기반으로 한 방법은 물질의 색상이 동일하거나 무색인 경우에 탐지가 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 색상이나 무색의 유해화학물질을 구분할 수 있도록 분광 스펙트럼 데이터를 이용한 새로운 AI 기반 유해화학물질 판독 시스템의 인공지능학습데이터 구축 기법 및 유해화학물질 판독 모델을 제안한다. 제안된 인공지능학습데이터 구축 기법은 원시 분광 스펙트럼 데이터에 군집화를 통한 데이터 추출 방법을 적용하여 데이터 추출의 정확도를 향상시켰다. 또한, 추출한 데이터를 기반으로 물질의 분광 스펙트럼 데이터의 특성을 반영해서 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용해 구현한 유해화학물질 판독 모델을 제안하였고, 자체 실험을 통해 모델의 성능을 검증했다. 본 논문에서 제안된 인공지능기반 유해화학물질 판독 시스템은 시각적 특징이 없는 유해화학물질 사고 발생 시에도 신속한 판독이 가능함으로써 선제적 대응을 통해 화학 사고의 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

#유해화학물질 판독 #AI #초분광 #재난재해 #AI 학습데이터 #Detection of hazardous chemicals #artificial intelligence #hyperspectral imaging #disaster and hazard #artificial intelligence training data

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인공지능기반의 유해화학물질 판독 시스템
Ⅳ. 군집화를 통한 분광 스펙트럼 데이터 추출
Ⅴ. 분광 스펙트럼 데이터를 통한 인공지능 유해화학물질 판독 모델 및 성능평가
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (18)

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National Fire Agency, “In 2022, there were 218 chemical accidents in South Korea. Efforts are being made to enhance the response capabilities to rare chemical incident,” https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=1731&category=&pageIdx=31&searchCondition=all&searchKeyword=, Feb. 2024.

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