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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정수 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
171 - 180 (10page)
DOI
10.5762/KAIS.2025.26.1.171

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데이터셋 구축은 이미지 기반 지도학습 딥러닝 모델 개발 중 많은 자원이 필요한 작업 중 하나이다. 특히 대상 객체의 비정형성이 크고, 객체 간 구분이 어려울수록 데이터셋 구축에 더 많은 노력이 필요하게 된다. 본 논문은 비정형성이 크고 주변 환경 조건에 따라 객체 간 구분이 어려운 화재 데이터를 대상으로 클래스 분류조건을 달리한 개체형 세그멘테이션 데이터셋을 구축하고, 이를 학습한 세 가지 유형의 딥러닝 모델의 화재 감지 성능을 비교한다: 1) 불과 연기를 분류하는 다중 클래스 감지 모델, 2) 불과 연기를 각각 학습한 단일 클래스 감지 모듈을 통합한 모델, 3) 불과 연기를 단일 클래스로 학습한 모델. 시험데이터에 대한 세 가지 모델의 성능 지표를 평가하였으며, 추론 이미지에 대한 정성적 비교 분석을 함께 수행하였다. 다중 클래스 감지모델의 성능 지표가 가장 높게 나타났으나, 단일 클래스 기반 모델과의 차이가 미소하였고, 개별 추론 이미지 간 비교에서도 두드러진 성능 차이를 확인하기 어려웠다. 비교 분석 결과를 토대로 화재 데이터셋 구축 시 효과적인 클래스 분할 전략을 제시하였다.
#Fire #Smoke #Multi-class Detection #Single Class Detection #Instance Segmentation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 화재 감지 모델
3. 모델 성능 비교
4. 화재 데이터셋 구축 전략 제안
5. 결론
References

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