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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 13 - 27 (15page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.01.02
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전 세계는 기상이변의 영향으로 산불 등 자연 재해가 끊이지 않고 있으며 이로 인한 사회 안전에 심각한 위협이 되고 있다. 특히 대한민국 동해안 지역은 매년 산불 피해로 인한 막대한 재산 피해가 발생하고 있다. 초기 화재 감지 모델의 필수적인 개발은 훈련을 위한 제한된 이미지 데이터와 관련된 도전을 극복해야 하며, 이는 과적합의 위험을 증가시킨다. 이를 해결하기 위해, 랜덤하게 50% 범위까지 회전, 랜덤하게 20% 범위까지 축소 및 확대, 랜덤하게 50%까지 가로 및 세로 뒤집기를 적용하였다. 성능 평가에서 6층 신경망이 7층 신경망보다 더 우수한 성능을 보였으며, 이는 제한된 데이터셋을 가지고 계층 수를 늘리는 것이 바람직하지 않음을 의미한다. 또한, 화재 이미지 분류를 위한 딥러닝 기반 CNN 모델과 ResNet50 전이 학습 모델의 평가는 전이 학습의 우수한 효과를 확인하였다. 이러한 발견은 초기 화재 감지 모델 개발에 도움이 될 것으로 기대하며, 미래 시스템을 위한 귀중한 통찰력을 제공할 것이다.
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