earticle

한국어

지하공동구는 센서 기반 위험감지 및 영상분석 등을 활용한 감지시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리가 이뤄진다. 그러나 기존 감지시스템은 오탐 사례가 많아 신뢰성이 낮다. 최근 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 등 이상상황 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있으나, 지하공동구의 경우 보안시설로 접근이 용이하지 않고 딥러닝 모델 개발을 위한 지하 공동구 환경에서의 이상상황 이미지 데이터의 절대 수량 확보가 어려워 고성능의 딥러닝 기반 이상상황 감지 기술이 요구되는 상황이다. 본 논문은 지하공동구 내 이상상황 감지를 위한 딥러닝 기반의 영상 인식 시스템을 다루며, 불꽃, 연기의 발생 등의 이상상황을 CCTV를 통해 감지할 수 있도록 개발한 딥러닝 영상 인식 모델과 딥러닝 모델의 화재 및 연기 감지 최적화를 위한 편향학습 기법을 소개하였다. 또한 개발된 딥러닝 모델을 일반환경 및 저조도 환경에서의 불꽃, 연기 발생 상황에 적용하여 모 델의 감지 성능을 평가하였다.