Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.1022-1023
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Real-Time Detection System for Gas Leakage of Hazardous Chemicals Using AI

AI를 활용한 유해 화학물질 가스 누출 실시간 감지 시스템

  • Ki-taek Shin (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
  • Hye-ri Jang (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
  • Su-hyeong Jho (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
  • Ye-rim Hong (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology)
  • 신기택 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 ) ;
  • 장혜리 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 ) ;
  • 조수형 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 ) ;
  • 홍예림 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 )
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

전 세계적으로 항만 화재 사고는 매년 30만 건 이상 발생하고 있으며, 한 번의 사고 발생 시 손해액은 수백만 달러에서 수억까지 발생한다. 본 연구는 항만 및 산업 현장에서 발생할 수 있는 화재와 연기를 조기에 감지하기 위해, 기존의 관제 방식과 공공 CCTV에 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술을 접목한 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 항만 근로자들의 안전을 강화하고 경제적, 환경적 손실을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 해양수산부 실무형 해상물류 일자리 지원사업(스마트해상물류 x ICT멘토링)을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

  1. The International Association of Fire & Rescue Services [CTIF]. (2024) "World Fire Statistics Magazine issue no 29", 54, 56.
  2. 이율. (2020년08월05일). "베이루트 폭발참사로 30만명 갈 곳 잃어...도시절반 피해". 연합뉴스.
  3. Ultralytics. (2024). "YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection".