한이음 ICT멘토링 프로젝트 중간보고서
I. 프로젝트 개요
ㅇ 데이터를 보고 시스템이 화재인지 아닌지 내리는 판단을 최적화 하기 위해 딥러닝을 활용하여 충분한 양의 화재 이미지와 화재가 아닌 이미지를 학습시킨다. 보다 스마트한 시스템 구축을 위해 단순히 화재 자체의 이미지만이 아니라 불이 나면 발생하는 연기나 방화 현장 같이 화재의 원인이 될 수 있는 요인들까지 포함한 이미지로 범위를 확장시킨다.
ㅇ 각 지점에서 중앙서버로 24시간 데이터를 전송하는 것은 상당히 비효율 적이다. 따라서, Heart-beat System을 채택하여 평소에는 주기적으로 확인 데이터를 서버로 보내고 화재가 발생했다고 판단하였을 때는 화재 구역에 대한 영상을 실시간 스트리밍으로 서버에 전송한다.
ㅇ 현재 산림청에서 ICT 등 신기술을 접목한 스마트한 산불예방이 가능하고 대형 산불 에 특화된 산불방지 정책 추진하고있다. 이에 부합하는 보다 효율적이고 스마트한 화재 감지 시스템을 제작하는 프로젝트이다.
ㅇ 2017년 6월 런던 그렌펠 타워 화재 재난을 보면 알 수 있듯이 화재 경보기 미작동 등초동대응에서의 시간지연은 대재난을 불러오기 때문에 초기 대응에서의 시간 감축이 상당히 중요시된다고 말할 수 있다.
출처 : https://news.joins.com/article/21794541
ㅇ 2003년 대구 지하철 화재 발생 사고에서 처럼 화재의 발생으로 인해 막대한 양의 재산 피해가 불가피 해졌다. 이에 대한 대응으로 딥러닝을 활용한 현재 화재 감지 시스템의 스마트하고 지능적인 발전이 필요시 된다.
출처 : 대한건축학회 논문집 - 계획계 20(10), 2004.10, 303-310(8 pages) JOURNAL OF THE ARCHITECTURAL INSTITUTE OF KOREA Planning & Design 20(10), 2004.10, 303-310(8 pages)
ㅇ 산림재난 상황실의 이들에겐 24시간 숲을 감시할 의무가 주어진다. 현재는 겨우 6명의인력이 2인 1조로 사흘에 하루씩 돌아가며 철야를 하는 3교대제를 소화하고 있다. 2019년 5월 7일, 실제로 상황반장 김종길(54) 사무관이 과로로 숨지는 일까지 발생했다. 이러한 상황속에서 하루 빨리 화재 자동 감지 시스템이 구축되어, 비상 인력을 최소화하여 이들의 피로를 덜어줄 필요성이 극대화되고 있다.
ㅇ 현재 자율로봇 분야에서는 시각정보 판단에 활용되는 CNN 기술의 발전에 따라 제품 종류와 공정을 가리지 않고 범용적으로 활용되는 로봇연구를 활발히 진행 중이다.
ㅇ 페이스북의 경우, 2014년부터 딥러닝 기술이 적용된 딥페이스를 통해 과거에 사용자가 올린 사진과 태그를 학습데이터로 활용하여 새 사진을 올리면 유사한 얼굴을 인식한 뒤 이를 알려주는 서비스(딥페이스의 인식률 97.35%, 사람의 평균적 인식률 97.5%)를 제공한다.
ㅇ 구글의 구글 포토의 경우, 업로드한 사진 속의 객체가 어떤 음식, 어떤 종의 동물, 어떤 인종의 사람인지 등 세분화된 자동 인식 기능을 제공한다.