CNN을 활용한 AI 기반 소방 설계 자동화 기술 연구

연구목적: 소방 설계 기술의 자동화를 통해 소요 시간을 감축하고 AI를 이용해 설계 정확도를 높이는 것 을 목적으로 한다. 연구방법: 설계 도면을 인공지능을 통해 학습하고, 이를 CNN 알고리즘을 활용하여 처 리하는 과정을 통해 소방 설계의 자동화를 위한 연구 개발을 진행한다. 연구결과: 적게는 17%, 많게는 95%의 시간 감축 효과를 보였으며, 현행 법령에 걸맞은 결과물을 도출함을 증명하였다. 결론: 법령의 변 경 가능성과 해외 상황에서의 적용을 위해 NLP를 활용한 법령 학습 알고리즘을 추가 연구개발 진행하고, 더 많은 기능을...

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Published in한국재난정보학회 논문집, 21(1) Vol. 21; no. 1; pp. 186 - 192
Main Authors 김민규, 고세영, 최두찬
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국재난정보학회 31.03.2025
Subjects
자연과학일반
Convolutional Neural Network
소방 시설 설계
Design Automation
Artificial Intelligence
Image Recognition
인공지능
이미지 인식
설계 자동화
합성곱 신경망
Fire System Design
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ISSN1976-2208
2671-5287

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Summary:연구목적: 소방 설계 기술의 자동화를 통해 소요 시간을 감축하고 AI를 이용해 설계 정확도를 높이는 것 을 목적으로 한다. 연구방법: 설계 도면을 인공지능을 통해 학습하고, 이를 CNN 알고리즘을 활용하여 처 리하는 과정을 통해 소방 설계의 자동화를 위한 연구 개발을 진행한다. 연구결과: 적게는 17%, 많게는 95%의 시간 감축 효과를 보였으며, 현행 법령에 걸맞은 결과물을 도출함을 증명하였다. 결론: 법령의 변 경 가능성과 해외 상황에서의 적용을 위해 NLP를 활용한 법령 학습 알고리즘을 추가 연구개발 진행하고, 더 많은 기능을 추가하는 연구를 진행하여 더욱 완성도 높은 결과물을 위한 후속 연구를 진행 할 것이다.
Bibliography:KISTI1.1003/JNL.JAKO202511950404111
ISSN:1976-2208
2671-5287