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저자정보
이우익 (호서대학교) 박대우 (호서대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 춘계종합학술대회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2024.5
수록면
370 - 373 (4page)

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기존 비상 경보 시스템은 데이터 분석의 한계와 인간의 주관에 의존하여 효율성과 정확성에 한계를 보이며 실시간 경보 방송 시 지연 발생, 실제 위험 지역 누락 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 멀티모달 데이터를 활용한 인공지능 기반 비상 상황 실시간 감지 및 대응 시스템을 연구한다. CCTV 영상, 음성 데이터, 텍스트 데이터와 같은 다양한 유형의 멀티모달 데이터를 통합 분석하여 화재, 홍수, 교통사고 등의 빕상 상황을 실시간으로 감지하고, 신속하고 정확하게 대응할 수 있는 시스템을 설계한다. 또한 비상 경보 방송 시스템을 자동으로 점검하여 방송 누락이나 오류를 방지하는 기능도 포함한다. 딥러닝 기반 객체 인식, 음성 인식, 자연어 처리 기술을 활용하여 데이터 분석 정확도를 높이고, 다중 모달 데이터의 통합적 분석 및 적용 시스템의 성능을 향상시킨다. 본 연구는 기존 연구와 차별화된 멀티모달 데이터 분석 방법을 통해 시스템 성능을 향상시키고, 도시 안전성을 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
#비상 경보시스템 #CCTV #멀티모달 #인공지능

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비상 경보 시스템 관련 연구
Ⅲ. 멀티모델 데이터 시스템에 관련 연구
Ⅳ. 멀티모달 비상 경보시스템 설계
Ⅴ. 결론
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