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영어

Underground parking lots and other enclosed spaces present structural challenges that make rapid response to fires difficult, increasing the potential for large-scale damage. Traditional fire detection systems struggle with early detection, are prone to malfunctions due to environmental factors, and have difficulty pinpointing the exact fire location. This study aims to develop a fire detection and response system integrating IoT and AI technologies, enabling real-time data analysis and spatial information-based fire monitoring. By utilizing IoT sensors capable of detecting temperature, smoke, and hazardous gases, the system will provide rapid alerts. AI-based analysis will detect risk patterns, while GIS technology will enhance accurate location tracking and improve response efficiency. Additionally, the system will be integrated with smart fire blanket storage for effective initial fire suppression, overcoming existing system limitations. This research is expected to enable more precise and swift fire detection and response, minimizing human and property damage.

한국어

지하 주차장과 같은 밀폐된 공간은 화재 발생 시 신속한 대응이 어려워 대형 피해로 이어질 가능성이 높다. 기존 화재 감지 시스템은 조기 감지가 어렵고, 환경적 요인에 의해 오작동할 가능성이 있으며, 발생 위치를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 지닌다. 본 연구는 IoT 및 AI 기술을 융합하여 실시간 데이터 분석과 공간정보 기반 화재 감지 및 대응 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 온도, 연기, 유해가스를 종합적으로 감지하는 IoT 센서를 활용하여 신속한 경보 기능을 제공하고, AI 기반 분석을 통해 위험 패턴을 감지하며, GIS를 활용한 정확한 위치 분석을 통해 대응력을 강화할 예정이다. 또한, 스마트 질식포 보관함과 연계하여 초기 대응을 효과적으로 수행할 수 있도록 하여 기존 시스템의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구를 통해 보다 정밀하고 신속한 화재 감지 및 대응이 가능해지며, 인명 및 재산 피해를 최소화할 것으로 기대된다.