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NTIS 바로가기주관연구기관 | 동국대학교 DongGuk University |
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연구책임자 | 서용윤 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300009024 |
과제고유번호 | 1711167500 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-04 |
키워드 | 안전시스템.화재예측.비정형데이터.딥러닝.safety system.text-to-image.fire forecasting.unstructured data.deep learning. |
연구개요
최근 국가 재난/재해에 대비하여, 누적된 재해조사보고서의 텍스트(text) 데이터를 통계로 정리하여 위험한 현장을 도출하는 방법이나 드론, CCTV 등을 이용한 이미지(image) 데이터를 바탕으로 시설물, 공장, 건설의 현장안전을 관리하는 방안에 대한 연구주제를 집중적으로 제안하고 있다. 그러나 아직까지 이 두 데이터를 연계하는 종합적인 데이터 분석 방법론은 제시되고 있지 않다. 따라서 본 연구는 텍스트와 이미지 데이터를 효과적인 안전관리를 위해 상호보완하는 방안을 제안하고자 한다.
1. 텍스트 데이터 분석을
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