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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
도은찬 (한양대학교) 박수현 (한양대학교) 오기용 (한양대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제44권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
268 - 277 (10page)
DOI
10.7779/JKSNT.2024.44.4.268

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최근 풍력 터빈의 설치가 증가하여 화재 사고 또한 빈번해지면서, 기존 자동화재탐지 설비의 낮은 감지 정확도와 긴 감지 시간이 문제가 되고 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 인공지능 기반 화재 감지 기법이 제안되었으나, 여전히 비화재보가 높다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제 해결을 위한 계층적 화재 감지 심층 신경망을 제안한다. 제안 심층 신경망은 먼저 분류 심층 신경망을 통해 오경보율을 효과적으로 낮추고, 추론 결과에 따라 연기 및 화재 위치 추론에 특화된 객체 탐지 심층 신경망을 작동하여 화원의 정확한 위치를 탐지한다. 이러한 화원 위치 추론 결과를 바탕으로 자율형 조준 소화 시스템에 적용할 수 있다. 제안 심층 신경망의 학습 및 검증을 위해 화재 이미지 세트를 구축하였으며 여타 다른 심층 신경망과 분류 정확도, 객체 탐지 정확도, 오경보율을 비교하여 검증하였다. 향후 나셀 뿐만 아니라 상태 감시가 필요한 다양한 산업 환경에도 확장 적용이 가능할 것으로 사료된다.
#화재 감지 #계층적 심층 신경망 #풍력 터빈 나셀 #상태 감시 시스템 #Fire Detection #Hierarchical Deep Neural Network #Wind Turbine Nacelle #Condition Monitoring System (CMS)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 계층적 화재 감지 심층 신경망
3. 계층적 화재 감지 신경망 학습 및 평가
4. 학습 결과 분석 및 고찰
5. 결론
References

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