이상 데이터 재학습 기반의 고신뢰 화재 감지 시스템
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2021
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Korean
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학술저널
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수록면
1165-1166(2쪽)
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화재 감지 시스템은 화재 발생 시 경보를 통해 신속한 안전조치를 가능하게 하여 피해를 최소화하는 필수적인 설비로써 주택에 적용되었다. 하지만, 기존 화재 감지 시스템은 센서의 고장 또는 화재와 유사한 상황이 발생하는 경우 실제로 화재가 발생하지 않았음에도 불구하고 경보를 울리는 경우가 종종 발생한다. 이와 같은 오경보는 시민들에게 안전 불감증을 불러일으키고 무의미한 소방관 출동으로 소방 인력의 낭비와 비용 손실을 발생시키기 때문에 오경보에 강인한 화재 감지 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이상 데이터 재학습 기반의 고신뢰 화재 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 화재 감지 시스템은 오경보를 발생시키는 이상 데이터를 판별하고 해당 데이터를 적합한 클래스로 레이블링하여 재학습을 통해 지속적으로 정확도를 향상시킨다. 제안한 화재 감지 시스템은 여러 오경보 발생 상황에서 테스트를 수행하였으며, 이상 데이터 재학습을 통해 최대 12%의 성능 향상을 확인하였다.
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