연구는 화재현장 사진을 활용하여 인공지능(AI) 영상분석 기술로 발화지점과 원인을 자동 추정하는 시스템을 개발하고, 그 현장 적용 가능성을 검토하였다. 2015년부터 여수 지역 화재현장 사진과 공공데이터를 수집⋅라벨링하여 YOLOv5 모델을 학습⋅검증하고, 실물 화재 실험과 전남 화재조사관 100명 대상 설문을 통해 성능과 인식을 분석하였다. 그 결과, AI 모델은 주요 화재 패턴과 발화지점을 높은 정확도로 탐지하였으며, 다수의 조사관이 실무 활용성을 긍정적으로 평가하였다. 본 연구는 AI 영상분석이 화재조사의 효율성과 객관성을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 향후 데이터 표준화와 제도적 기반 마련이 필요함을 제시한다.
In this study, an AI-based image analysis system was developed to estimate fire ignition points and causes from scene photographs. The YOLOv5 model was trained and validated using fire images from Yeosu and public datasets, and live fire tests were conducted to verify its performance. A survey of 100 investigators revealed high expectations for practical use. The system accurately detected the ignition points and patterns, confirming that AI analysis can improve the efficiency and objectivity of fire investigations.
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 고찰
Ⅲ. AI 분석 시스템에 대한 화재조사관 인식 조사
Ⅳ. 시스템 개발 및 실험 분석
Ⅴ. 결론 및 향후과제
참고문헌
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