Customer Story
복합건물(다중밀집시설) 소방 재난 발생시 요구조자의 위치를 예측하여 구조 작업 현장에 기여할 수 있는 머신러닝 알고리즘 개발
- 건설 및 인프라
- CaviLens
OCR (광학 문자 인식)Object Detection (객체 탐지)
고객사 소개
- 초록소프트는 AI 기반 솔루션을 제공하는 회사로, 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 산업 분야에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다.
- 특히 스포츠 분석 및 예측 모델과 같은 데이터 기반 인사이트를 통해 고객의 비즈니스 성장을 지원합니다
문제 상황
- 행정안전부 발표에 따르면 다중밀집시설에서 발생한 화재는 국가적 재난의 수준임
- 기존에는 급박한 현장에서 도면 이해와 현황 파악에 많은 시간이 소요되고, 대형 화재 시 사각지대에 위치한 요구조자에 대한 파악이 어려움
- 2018 제천 화재, 밀양 병원 화재 등에서 알 수 있듯이 다중 복합시설 화재에 대한 대응책이 절실히 필요한 상황
해결 전략
- CAD 도면을 구획별 라벨링하여 데이터 셋을 구성, 구성된 데이터 셋으로 새로운 도면형태로부터 필요한 구획을 표시해주는 Object Detection모델을 개발했습니다.
- 인터넷의 뉴스 기사, 공공기관의 사고 이력, 보고서 등으로부터 과거 실제 요구조자의 좌표를 데이터 셋을 구성, 구성된 데이터 셋으로 Machine Learning Algorithm 학습을 진행했습니다.
- 화재가 발생한 건물의 도면에 Deep Learning 모델을 적용시켜 실시간으로 요구조자의 예측 위치 분포도를 표현했습니다.
도입 결과
- 다중밀집시설 소방 재난 발생시 단순히 사고 여부를 파악하고 도피 경로를 안내하는 것이 아니라, 실제 구조 작업자에게 도움이 되는 정보를 전달하여 인명 및 재산 피해를 최소화함
- 장기적으로 도면으로 확인할 수 있는 기타 재난(산불, 해양 선박사고 등)의 영역으로 확장 예정
