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인공지능 기반 화재방호 설비 자동화를 위한 기술 분석

원문정보

Trends in AI Based Automated Design for Fire Protection Facilities

홍성협, 최두찬, 이광호, 박계원, 최정민, 정재군, 신이철

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초록

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본 연구에서는 건축도면 객체 감지를 통한 인공지능 기반 화재방호 설비 자동화 모델의 방향성을 제시하고자 한다. 기술 분 석을 통하여 이미지 객체 감지 종류에 대한 분석을 진행하였으며, 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 CNN을 통하여 건축도 면 학습, 감지, 분류의 가능성을 확인하였다. 그러나 보다 높은 정확도 객체 감지를 위하여 이미지 인식을 방해하는 노이즈 제거 를 통한 건축 도면내의 외벽 추출 및 위치정보 소실 방지를 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

목차

요 약
1. 서 론
2. 이미지 객체 감지
3. CNN(Convolutional Neural Network)
4. YOLO(You Only Look Once)
감사의 글
참고문헌

저자정보

  • 홍성협 Hong, Sung-Hyup. 고려대학교 건축학과 박사과정
  • 최두찬 Choi, Doo-Chan. 한방유비스 대표이사
  • 이광호 Lee, Kwang-Ho. 고려대학교 공과대학 건축학과 부교수
  • 박계원 Park, Kye-Won. 방재시험연구원 수석연구원
  • 최정민 Choi, Jung-Min. 방재시험연구원 책임연구원
  • 정재군 Jeong, Jae-Gun. 방재시험연구원
  • 신이철 Shin, Yi-Chul. 방재시험연구원

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