증강현실을 활용한 영상 기반 소방시설 점검 시스템

Image-Based Inspection System of Firefighting Facilities Using Augmented Reality

오늘날 디지털 기반의 산업 구조 발전에 따라 건설산업에서도 스마트 기반 기술을 구축하고 있으며, 무인화 및자동화 기술로 인해 신규 건축물이 증가하고 있다. 이러한 건축물의 증가로 소방시설물의 설치 또한 증가하고 있지만, 이를 관리하고 점검할 인력에 대한 부족과 아날로그 방식의 점검 시스템으로 인해 지속적인 유지 관리가 어려운실태이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화하기 위해 소방시설 점검 시스템에 대한 기술적인 개선방안을 제안한다. 인공지능과 증강현실을 바탕으로 소방시설 점검 시스템을 구축하고, 웨어러블 디바이스를 이용하여 소방시설 점검을 수행한다. 소방시설물을 인식하기 위해 5종Y의 소방시설물 데이터를 구축하고 YOLOv4 모델을 학습한 결과, 5종소방시설물 데이터셋의 평균 정확도 93.6%의 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 소방시설 점검 시스템은 더욱편리하고 신뢰성 있는 점검을 수행하고, 소방안전 전문가뿐만 아니라 일반인들에게도 올바른 소방시설 점검 체계를학습할 수 있도록 함으로써 시설 관리와 소방안전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

With the rapid development of digital-based industrial structures, the construction industry is also rapidly adoptingsmart-based technologies and unmanned automation, leading to an increase in the construction of new buildings. To protectagainst fire, disasters, and other emergency situations, installing firefighting facilities is mandatory , and continuousmanagement is required. However, owing to the increase in new buildings, the installation of firefighting facilities isincreasing, but the manpower to manage and inspect these firefighting facilities is lacking. In this paper, a technicalimprovement plan is proposed for the existing analog method of facility inspection. By combining deep learning algorithmand augmented reality, a fire protection inspection system is developed and inspections are performed through wearabledevices. To train the object detection model, we built a dataset of five types of firefighting facilities. The trained YOLOv4 model achieved a performance accuracy of 93.6%. The proposed system is expected to perform more convenient andreliable inspections and to help with fire safety management by enabling both fire safety professionals and the generalpublic to learn about fire protection inspection systems and perform self-inspections.