• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.12
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• pp.1596-1603
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• 2018

Rapidly detecting and warning of fires is necessary for minimizing human injury and property damage. Generally, when fires occur, both the smoke and the flames are generated, so fire detection systems need to detect both the smoke and the flames. However, most fire detection systems only detect flames or smoke and have the disadvantage of slower processing speed due to additional preprocessing task. In this paper, we implemented a fire detection system which predicts the flames and the smoke at the same time by constructing a CNN model that supports multi-labeled classification. Also, the system can monitor the fire status in real time by using Grad-CAM which visualizes the position of classes based on the characteristics of CNN. Also, we tested our proposed system with 13 fire videos and got an average accuracy of 98.73% and 95.77% respectively for the flames and the smoke.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.83-86
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• 2019

도시화 과정에서 도시의 생활폐기물 문제가 빠르게 증가되고 있고, 효과적이지 못한 생활폐기물 관리는 도시의 오염을 악화시키고 물리적인 환경오염과 경제적인 부분에서 극심한 문제들을 야기시킬 수 있다. 게다가 부피가 커서 관리하기 힘든 대형 생활폐기물들이 증가하여 도시 발전에도 방해가 된다. 생활폐기물을 처리하는데 있어 대형 생활폐기물 품목에 대해서는 요금을 청구하여 처리한다. 다양한 유형의 대형 생활폐기물을 수동으로 분류하는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 그 결과 대형 생활폐기물을 자동으로 분류하는 시스템을 도입하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대형 생활폐기물 분류를 위한 시스템을 제안하며, 이 논문의 4 가지로 분류된다. 1) 높은 정확도와 강 분류(roust classification) 수행에 적합한 Convolution Neural Network(CNN) 모델 중 VGG-19, Inception-V3, ResNet50 의 정확도와 속도를 비교한다. 제안된 20 개의 클래스의 대형 생활폐기물의 데이터 셋(data set)에 대해 가장 높은 분류의 정확도는 86.19%이다. 2) 불균형 데이터 문제를 처리하기 Class Weight VGG-19(CW-VGG-19)와 Extreme Gradient Boosting VGG-19 두 가지 방법을 사용하였다. 3) 20 개의 클래스를 포함하는 데이터 셋을 수동으로 수집 및 검증하였으며 각 클래스의 컬러 이미지 수는 500 개 이상이다. 4) 딥 러닝(Deep Learning) 기반 모바일 애플리케이션을 개발하였다.