Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.698-701
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

A Study on the Application of Olfactory AI in Safety Field Using Graph Neural Networks(GNN)

그래프 신경망(GNN)을 활용한 후각 AI의 안전분야 활용 방안에 대한 연구

  • So-Yeong Lee (Dept. of Computing, Soongsil University) ;
  • Seok-min Hong (Dept. of Computing, Soongsil University) ;
  • Yong-Tae Shin (School of Computing, Soongsil University)
  • 이소영 (숭실대학교 컴퓨터학과 ) ;
  • 홍석민 (숭실대학교 컴퓨터학과 ) ;
  • 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부 )
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능은 인간이 하는 업무들을 대체하고 있다. 현재 인공지능 기술은 시각, 청각 분야로 초점이 맞춰져 있으나 최근 후각 분야에 관련된 연구도 활발히 진행 중이다. 후각 AI는 식품, 의료, 보안, 안전 등에 활용될 전망이며 본 논문에서는 우리 사회의 안전불감증 문제를 언급하고 오작동 비율이 높은 화재경보기에 후각 AI를 대입하여 화재경보기의 오작동 비율을 줄이고 화재경보기에 대한 인식을 해결되는 것을 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2024-2020-0-01602)

References

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  2. 한우섭, "화재 시에 발생하는 연소가스의 독성 위험", 대한산업보건협회
  3. Alexander B Wiltschko, Senior Research Scientist, Google Research, "Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules", "2019", https://research.google/blog/learning-to-smell-using-deep-learning-to-predict-the-olfactory-properties-of-molecules/
  4. KBS뉴스, "최근 3년간 화재경보기출동 25만 8천여 건... '오작동이 96%'", "2023", https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=7778473
  5. Lizzie Marx, Mathias Zinnen, Sofia Collette Ehrich, William Tullett, Cecilia Bembibre et Inger Leemans, "Seeing Smell: Sourcing Olfactory Imagery Using Artificial Intelligence", "Arts et Savoirs", "2023"
  6. Ann-Sophie Barwich, Elisabeth A. Lloyd, "More than meets the AI: The possibilities and limits of machine learning in olfaction". "Front Neurosci", "2022"