# 주제: 화재·연기 영상 탐지 — 119 소방 AI 스튜디오 지식 그래프

CCTV·드론·위성에서 얻은 영상과 이미지에서 불꽃·연기를 찾아내는 모델과 그 학습 데이터·도입 사례·안내서를 다루는 자료입니다.
이 파일: 개체 28건 (학습 데이터셋 17 · 공공 AI 도입 사례 2 · 안내서 2 · 용어 1 · AI 도구 2 · 오픈 소스 4)
자료 탐색을 위한 예시 묶음입니다. 질문에 맞는 자료를 찾을 때 참고합니다.
이 묶음은 이 사이트에 수록된 자료이며 그 주제의 자료 전부가 아닙니다. 카드에서 파악한 기관 이름·문서 이름·용어로 원문과 다른 자료를 검색하거나 수집합니다.
주제 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
지식 그래프 입구: https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt
질문별 자료 선택·법령과 영상 검색 링크 안내: https://119-ai-studio.kr/kg/search.txt

## 목적별 자료 찾기
질문한 사람이 다음에 할 일에 맞는 줄을 고르고, 아래 같은 이름의 절에서 그 자료의 원문 주소·확인 범위·소방 활용을 봅니다. 질문에 도움이 되는 다음 할 일만 안내합니다. 사용자가 요청한 형식을 따릅니다.
- AI 모델을 학습·검증할 데이터를 고를 때: 학습 데이터셋 — 화재 발생 예측 영상 · 화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터 · 세종특별자치시_AI 영상분석 학습데이터 · D-Fire: an image dataset for fire and smoke detection · FIRESENSE database of videos for flame and smoke detection · FASDD (An open flame and smoke detection dataset for deep learning in remote sensing based fire detection) · 지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축 · The FLAME dataset: Aerial Imagery Pile burn detection using drones (UAVs) · FLAME 2: Fire detection and modeLing: Aerial Multi-spectral imagE dataset · HPWREN Fire Ignition images Library (FIgLib) · Bounding Box Annotated Wildfire Smoke Dataset · Pyro-SDIS · FLAME 3 - Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management · Boreal Forest Fire: UAV-collected Wildfire Detection and Smoke Segmentation Dataset · 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 · 건설 현장 위험 상태 판단 데이터 · FIRMS (Fire Information for Resource Management System)
- 다른 기관이 AI를 어떤 업무에 도입했는지 볼 때: 공공 AI 도입 사례 — AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 · 인공지능(AI) 융합 유해화학물질 판독 시스템
- AI를 업무에 쓰는 방법을 단계별로 익힐 때: 안내서 — 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 · 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기
- 낯선 용어의 뜻과 관련 용어를 확인할 때: 용어 — 컴퓨터 비전
- 업무에 쓸 AI 도구를 고를 때: AI 도구 — Llama 4 · Qwen3.8 27B
- 가져다 쓸 오픈 소스 코드를 찾을 때: 오픈 소스 — ultralytics/ultralytics · roboflow/supervision · facebookresearch/sam2 · opengeos/segment-geospatial
- 관련 영상을 찾을 때: 119 소방영상 정보센터 검색 '화재 감지' — https://119firevideo.net/search?q=%ED%99%94%EC%9E%AC%20%EA%B0%90%EC%A7%80 · 소방본부 영상을 조회수순으로 https://119firevideo.net/search?q=%ED%99%94%EC%9E%AC%20%EA%B0%90%EC%A7%80&channelType=fire_dept&sortBy=view_count. 현재 도구가 JavaScript 화면의 목록을 읽지 못한 경우 검색 주소를 질문한 사람에게 건넵니다. 일시적 연결 실패일 때만 같은 주소를 한 번 더 엽니다.
- 법령·기준의 조문을 확인할 때: 소방 법령·화재안전기준 조문 검색 — 소방법령정보 https://fire-law-static.pages.dev/ · AI 관련 법령·지침 — AI 관계법령 https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html. 입구의 '소방 법령·기준에서 시작'을 따라 수록 본문과 시행일·개정이력을 읽고 기준일에 맞는 공식 원문과 대조합니다. 수록본 확인과 공식 대조 상태를 구분합니다.

## 학습 데이터셋 17건

### 화재 발생 예측 영상
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-smoke-prediction-video
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=176
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b4e20fb18a977df7b645.txt
- 요약: 화재 발생 전에 나는 연기를 촬영한 영상에서 뽑은 jpg 프레임입니다. 화재씬 740,000장, 유사씬 660,000장, 무관씬 300,000장(목표)으로 구성되고 바운딩박스·폴리곤이 붙어 있습니다.
- 소방 활용: 연기·불꽃과 화재가 아닌 유사씬이 함께 있어 CCTV 연기 조기감지 모델이 화재가 아닌 장면을 연기로 오인하는 오탐을 줄이는 학습에 씁니다.
- 제공: 미디어그룹사람과숲
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 구축량 173만 · 997.06 GB
- 기간·구축: 구축년도 2020 · 갱신 2021-08(버전 1.1)
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection

### 화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-detection-cctv-advanced
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71751
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-8cefdc30989ab48f0c8a.txt
- 요약: 소방청·각 소방본부·방재시험연구원에서 나온 화재 영상과 이미지입니다. 화재 발생 시점이 초기·중기·대응 단계로 고르게 나뉘고, 화재 원인 비율은 국가화재정보시스템 최근 5년 통계를 기준으로 맞췄다고 적혀 있습니다.
- 소방 활용: 실제 소방본부 화재 영상과 실험 영상이 초기·중기 단계로 나뉘어 있어 건물·건설현장 CCTV에서 초기 화재를 잡는 탐지 모델의 학습·평가에 씁니다.
- 제공: 한방유비스㈜
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 영상 · 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 구축 공정에 '비식별화'가 포함된다고 적혀 있으나, 대상과 방식은 적혀 있지 않습니다.
- 규모: 총 2,381,940장(12초 클립 5,304개 포함) · 1010.12 GB
- 기간·구축: 구축년도 2023 · 갱신 2024-12(1.2 서브라벨링 추가)
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 법령: AI 데이터 품질관리 가이드라인 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-ai-data-quality-guideline
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification
  - 관련 공공 데이터: 화재 통계를 조건별로 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-fire-info-service
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection

### 세종특별자치시_AI 영상분석 학습데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-sejong-ai-video-analysis
- 원문 주소: https://www.data.go.kr/data/15151397/fileData.do
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-abcf0578a2a4c554b628.txt
- 요약: 세종특별자치시 지능형 영상분석(선별관제 시스템)의 학습데이터로, 싸움·쓰러짐·투기·화재 4가지 상황을 다양한 환경에서 촬영한 영상 기반 JPG 이미지와 JSON 파일입니다.
- 소방 활용: 지자체 선별관제 CCTV 장면 속 화재 상황이 다른 이상상황과 함께 들어 있어, 관제 영상에서 화재를 다른 사건과 구분하는 탐지 모델의 소규모 시험 세트로 씁니다.
- 제공: 세종특별자치시
- 출처: 국내 · 공공데이터포털
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — 이용허락범위 제한 없음
- 접근: 바로 받기 — 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록).
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 설명에 '이 데이터에 포함된 이미지는 모자이크 처리되어 있습니다'라고 적혀 있습니다.
- 규모: 파일 182건 · 89MB
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 형식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 용어: 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
  - 관련 용어: 마스킹 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-masking
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### D-Fire: an image dataset for fire and smoke detection
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-d-fire
- 원문 주소: https://github.com/gaia-solutions-on-demand/DFireDataset
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-8e81b8b405b280c26c25.txt
- 요약: 불만 있는 이미지 1,164장, 연기만 5,867장, 불과 연기 4,658장, 둘 다 없는 9,838장으로 구성된 이미지 모음입니다.
- 소방 활용: 불·연기 박스가 YOLO 형식으로 바로 쓸 수 있어 국내 CCTV 화재 탐지 모델의 사전학습·비교 기준선으로 씁니다.
- 한국어 이름: 화재·연기 탐지 이미지 데이터셋
- 제공: GAIA(Gaia, solutions on demand)
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Zero v1.0 Universal
- 접근: 바로 받기 — README의 OneDrive 링크로 내려받습니다. README는 다른 계정이 검증 분할을 더해 올린 Kaggle 판도 링크합니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 21,000장 이상(불 박스 14,692 · 연기 박스 11,865)
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 기준선 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-baseline
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FIRESENSE database of videos for flame and smoke detection
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-firesense-videos
- 원문 주소: https://zenodo.org/records/836749
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-28c8f4eb9da820388587.txt
- 요약: 불꽃 영상(양성 11·음성 16편)과 연기 영상(양성 13·음성 9편)을 담은 소규모 영상 모음입니다.
- 소방 활용: 영상 단위 양성·음성이 나뉜 소규모 세트라 연기·불꽃 탐지 모델의 오탐률을 빠르게 재는 평가용으로 씁니다.
- 한국어 이름: 불꽃·연기 탐지 영상
- 제공: CERTH-ITI · Bilkent University 연구진(FP7 FIRESENSE 사업)
- 출처: 해외 · Zenodo
- 형태: 영상
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution 4.0 International
- 접근: 바로 받기
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 불꽃 27편 + 연기 22편 · 820.3 MB
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 관련 용어: 평가셋 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-evaluation-set
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FASDD (An open flame and smoke detection dataset for deep learning in remote sensing based fire detection)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-fasdd
- 원문 주소: https://www.scidb.cn/en/detail?dataSetId=ce9c9400b44148e1b0a749f5c3eb0bda
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b45a36042b6f8f3ae196.txt
- 요약: 지상 카메라(CV)·드론·위성 화재 이미지를 한 기준으로 라벨링한 데이터입니다. 2022-08-02에 공개됐고 V9가 2025-09-11에 갱신됐습니다.
- 소방 활용: 지상 카메라(CV)·드론·위성 화재가 한 기준으로 라벨링돼 있어 카메라 종류가 바뀌어도 성능이 유지되는지 보는 교차 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 불꽃·연기 탐지 데이터셋(지상 카메라·드론·위성)
- 제공: FASDD 연구진
- 출처: 해외 · Science Data Bank
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 동일조건 변경허락 — CC BY-SA 4.0
- 접근: 미확인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 122,634장(지상 카메라(CV) 95,314 · UAV 25,097 · 위성 2,223) · 76.49 GB
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 접근 방식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### 지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-wildfire-early-detection
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71330
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-60d892efc74ece34c665.txt
- 요약: 강릉시 산림 현장에서 실제 화재·연막탄·연기발생기로 모의발화해 촬영한 이미지입니다. 초기 연기가 세그멘테이션으로 표시돼 있습니다.
- 소방 활용: 산악 지형의 초기 연기가 픽셀 단위로 표시돼 있어 산불 감시 CCTV·드론 영상의 초기 발화 분할 모델 학습에 씁니다.
- 제공: (주)비젼인
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 700,000장 · 663.23 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### The FLAME dataset: Aerial Imagery Pile burn detection using drones (UAVs)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame-aerial-pile-burn
- 원문 주소: https://ieee-dataport.org/open-access/flame-dataset-aerial-imagery-pile-burn-detection-using-drones-uavs
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b5af2535cc7f9ac60fad.txt
- 요약: 드론으로 촬영한 파일 번(pile burn) 원본 영상(MP4·MOV), 이미지(JPEG), 열화상(WhiteHot·GreenHot·Fusion)입니다. 분류용 프레임과 분할용 마스크가 함께 있습니다.
- 소방 활용: 드론 RGB·열화상 프레임과 화염 분할 마스크가 있어 산불 정찰 드론의 화염 탐지·분할 모델 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 드론 항공 화염 탐지 영상
- 제공: Northern Arizona University · Air Force Research Laboratory 연구진
- 출처: 해외 · IEEE DataPort
- 형태: 영상 · 이미지 · 열화상
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 로그인 후 — Open Access 파일은 로그인한 사용자에게 열립니다(무료 계정).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 분류 학습 39,375 · 시험 8,617 프레임, 분할 2,003장
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료 전체(2건): https://119-ai-studio.kr/kg/card-b5af2535cc7f9ac60fad.txt

### FLAME 2: Fire detection and modeLing: Aerial Multi-spectral imagE dataset
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame2-aerial-multispectral
- 원문 주소: https://ieee-dataport.org/open-access/flame-2-fire-detection-and-modeling-aerial-multi-spectral-image-dataset
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-e9584629cae3942c2bad.txt
- 요약: RGB와 IR을 동시에 찍는 드론으로 처방화입을 촬영한 영상·이미지(mp4·jpg)와 점군(laz)입니다. 같은 순간의 RGB·IR 프레임이 쌍으로 라벨링돼 있습니다.
- 소방 활용: 같은 순간의 RGB·IR 프레임 쌍이라 연기에 가린 화염을 열화상으로 보완하는 멀티모달 탐지 모델 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 드론 RGB·열화상 화염 탐지 영상
- 제공: Clemson University · Northern Arizona University 외 연구진
- 출처: 해외 · IEEE DataPort
- 형태: 영상 · 이미지 · 열화상 · 3D
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 로그인 후 — Open Access 파일은 로그인한 사용자에게 열립니다(무료 계정).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 영상 7쌍 · 라벨 프레임 쌍 53,451(본문 Item #8·#9에는 53,541쌍으로도 적힘)
- 기간·구축: 2021년 11월 북부 애리조나 처방화입 촬영
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료 전체(2건): https://119-ai-studio.kr/kg/card-e9584629cae3942c2bad.txt

### HPWREN Fire Ignition images Library (FIgLib)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-hpwren-figlib
- 원문 주소: https://www.hpwren.ucsd.edu/FIgLib/
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-da0c380c4a0f5e0f6afd.txt
- 요약: 고정 카메라에서 본 산불 발화 전후 40분의 이미지 시퀀스입니다.
- 소방 활용: 발화 전 40분이 함께 있어 '불이 나기 전 정상 장면' 대비 연기 출현 시점을 맞히는 산불 감시 카메라 조기경보 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 산불 발화 전후 카메라 이미지 시퀀스
- 제공: HPWREN(UC San Diego)
- 출처: 해외 · HPWREN
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 비영리 조건 — Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
- 접근: 바로 받기
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 400개 이상(소개 페이지)·525개(데이터 목록 Tar 표기) 시퀀스 · 약 30 GB(2024년 7월 기준 표기)
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료 전체(1건): https://119-ai-studio.kr/kg/card-da0c380c4a0f5e0f6afd.txt

### Bounding Box Annotated Wildfire Smoke Dataset
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aiformankind-wildfire-smoke
- 원문 주소: https://github.com/aiformankind/wildfire-smoke-dataset
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-e3f2e4d2998add77da11.txt
- 요약: HPWREN 공개 카메라 이미지의 원거리 산불 연기에 바운딩박스를 그린 데이터입니다.
- 소방 활용: 원거리 산불 연기에 박스가 그려져 있어 산불 연기 탐지 실습에 씁니다. 라이선스가 비영리(NC)·동일조건(SA) 조건이므로 용도를 원문과 대조합니다.
- 한국어 이름: 산불 연기 바운딩박스 데이터셋
- 제공: AI For Mankind
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 비영리 조건 — Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License
- 접근: 바로 받기 — README의 Google Drive 링크로 내려받습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: v1.0 744장 · v2.0 2,192장
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 라이선스 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-license
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### Pyro-SDIS
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-pyronear-pyro-sdis
- 원문 주소: https://huggingface.co/datasets/pyronear/pyro-sdis
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-ced1b32226679d95ba3a.txt
- 요약: 프랑스 소방구조청(SDIS)과 협력한 산불 감시 카메라 이미지입니다. 실제 운영 중 시스템이 낸 오탐이 음성 샘플로 들어 있습니다.
- 소방 활용: 실제 운영 중 시스템이 낸 오탐이 음성 샘플로 들어 있어 산불 감시 카메라 모델의 오경보를 줄이는 재학습에 씁니다.
- 한국어 이름: 산불 감시 카메라 연기 데이터셋
- 제공: Pyronear(프랑스 비영리 단체)
- 출처: 해외 · Hugging Face
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Apache-2.0
- 접근: 바로 받기 — 게이트 없음(Hub API gated: false).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 12,378장(v2.0, 연기 10,744 · 오탐 1,634)
- 기간·구축: 이미지 2023–2025
- MCP로 찾기: Hugging Face MCP Server(조회 도구로 확인)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FLAME 3 - Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame3-radiometric-thermal
- 원문 주소: https://ieee-dataport.org/open-access/flame-3-radiometric-thermal-uav-imagery-wildfire-management
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-870fd74471b260389c36.txt
- 요약: 처방화입 현장에서 드론(DJI M30T)으로 동시에 찍은 RGB 이미지와 화소별 섭씨 온도가 담긴 열화상 TIFF를 4장 한 묶음으로 모은 데이터입니다. 별도 NADIR 세트에는 3~5초 간격으로 찍은 위치 보정 수직 열화상이 연소 전·중·후로 들어 있습니다.
- 소방 활용: 열화상 TIFF에 화소별 온도값이 있어, 색상 팔레트 영상이 아닌 실제 온도로 화염을 구분하는 드론 화재 탐지 모델을 학습하고 산불 확산 측정 방법을 시험하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 드론 방사 열화상·RGB 산불 이미지(FLAME 3)
- 제공: IS-WiN Lab(Clemson University) · 미국 산림청 연구소 · Desert Research Institute
- 출처: 해외 · IEEE DataPort
- 형태: 이미지 · 열화상 · 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0(IEEE DataPort 메타데이터) · MIT(Kaggle)
- 접근: 로그인 후 — IEEE DataPort의 Open Access 파일은 로그인한 사용자에게 열립니다(무료 계정). 저자가 올린 Kaggle 판(CV 부분집합)도 있습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: CV 부분집합 Fire 622·No Fire 116 이미지 묶음(CVSubset.zip 6.23 GB) · NADIR 열화상(NADIRPlots.zip 32.59 GB)
- 기간·구축: CV 부분집합 촬영 2023-10-25~27(오리건주 Sycan Marsh 처방화입)
- MCP로 찾기: Kaggle MCP Server(조회 도구로 확인)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### Boreal Forest Fire: UAV-collected Wildfire Detection and Smoke Segmentation Dataset
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-boreal-forest-fire
- 원문 주소: https://etsin.fairdata.fi/dataset/1dce1023-493a-4d63-a906-f2a44f831898
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5f964f818badf2aa0e3a.txt
- 요약: 핀란드 북방림 처방화입 4곳에서 드론(DJI Phantom 4)으로 찍은 4K 영상과 이미지입니다. 연기 바운딩박스 이미지(A), 연기 유무가 붙은 30초 영상(B), 연기 분할 마스크 이미지(C) 세 부분으로 나뉩니다.
- 소방 활용: 드론 시점의 연기 박스와 분할 마스크가 함께 있어 산불 정찰 드론의 연기 조기 탐지 모델을 학습하고, 자동 생성 마스크를 수작업 시험 마스크와 비교해 라벨 품질을 점검하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 북방림 처방화입 드론 연기 탐지·분할 데이터
- 제공: 핀란드 국토조사원 FGI 원격탐사·사진측량부 외 연구진(Fairdata 게시)
- 출처: 해외 · Fairdata
- 형태: 이미지 · 영상
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
- 접근: 바로 받기 — Fairdata Etsin에 'Access Open'으로 표시되고 '전체 내려받기'를 제공합니다.
- 개인정보 표기: 없음(원문 표기) — 데이터 논문(Scientific Data)에 식별 가능한 사람·차량 번호판·주택 등 GDPR 제한 대상이 담긴 프레임은 제거했다고 적혀 있습니다.
- 규모: 이미지 4,954장(A) · 30초 4K 영상 288개(B) · 분할 이미지 1,472장(C) · 14,592파일 116.5 GB
- 기간·구축: 2022-05-24·06-28·07-06·08-15 촬영(핀란드 4곳)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-unmanned-plant-safety
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71677
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-7819b7a40cef2de549a2.txt
- 요약: 플랜트 감시 영상과 이미지입니다. 화재감시 클래스 외에 침입·설비사고 등이 함께 있어 화재는 전체의 일부입니다.
- 소방 활용: 플랜트 CCTV 장면 속 일반·유류 화재 클래스가 있어 위험물 시설 화재 감시 모델의 학습 보조 세트로 씁니다.
- 제공: 프라코
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 영상 · 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 420,000개 · 820.55 GB
- 기간·구축: 구축년도 2023 · 갱신 2024-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 인공지능(AI) 융합 유해화학물질 판독 시스템 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-hazmat-ai-reading

### 건설 현장 위험 상태 판단 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-construction-site-hazard
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71407
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-4d8e8e70b7dbbf825d1b.txt
- 요약: 건설 현장의 위험 상태를 자체 수집한 이미지(jpg)와 JSON 라벨입니다. 화재(D)는 일곱 위험 범주 중 하나입니다.
- 소방 활용: 건설현장 '화재(D)' 위험 상황이 다른 위험과 함께 표시돼 있어 공사장 화재 예방 점검용 CCTV 모델에 씁니다.
- 제공: ㈜휴랜
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 226,000장 · 245.88 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FIRMS (Fire Information for Resource Management System)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-nasa-firms-active-fire
- 원문 주소: https://www.earthdata.nasa.gov/data/tools/firms
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-f7d60f3af278cd61322a.txt
- 요약: MODIS(1 km)·VIIRS(375 m) 위성 활성 화점을 전 지구 관측 후 3시간 안에 제공합니다. 최근 7일 자료는 shapefile·KML·텍스트로, 그보다 오래된 자료는 .shp·.csv·.json으로 받습니다. 전체 규모는 페이지에서 확정하지 못했습니다.
- 소방 활용: 위성 화점 좌표라 국내 산불·대형 화재 탐지 모델이 낸 위치를 위성 관측과 맞대는 검증 자료로 씁니다.
- 한국어 이름: 위성 활성 화점 정보
- 제공: NASA LANCE
- 출처: 해외 · NASA
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 자체 조건 — NASA 데이터 정책
- 접근: 로그인 후 — Active Fire Data 페이지가 최근 24·48시간·7일 파일과 함께 Earthdata 로그인 등록을 안내하고, 7일보다 오래된 자료(Archive Download)는 Earthdata 로그인 또는 이메일 코드 인증 뒤 받습니다. API는 MAP_KEY를 씁니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: MODIS C6.1 2000년 11월(Terra)·2002년 7월(Aqua)부터, VIIRS 375 m(S-NPP) 2012-01-20부터 현재까지
- MCP로 찾기: Earthdata MCP(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

## 공공 AI 도입 사례 2건

### AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection
- 근거 보도자료 (소방청, 2026-08-21): https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=3101 (「인공지능(AI) 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지기술 및 신개념 전기차 안전연소 기술 공개」 · 공공누리 제1유형)
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-e162d834d290856572bc.txt
- 요약: 영상 정보를 실시간으로 분석해 지하주차장 전기차 화재 초기의 연기를 식별하는 기술 연구입니다.
- 소방 활용: 지하주차장 전기차 화재 대책을 검토할 때 영상 기반 초기 연기 식별 연구의 진행 단계를 참고합니다.
- 추진 기관: 소방청 국립소방연구원
- 상태: 개발 — 민간 기업·학회와 공동 추진한 연구개발 성과를 공개했고, 실증과 기술이전을 추진할 예정이라고 적습니다.
- 기준일: 2026-08-21 보도자료 기준
- 연도 표기: 연구 2024~2027
- 연결:
  - 관련 공공 데이터: 전기차 충전소 위치·상태 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-ev-charging-stations
  - 관련 데이터셋: 배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-battery-thermal-runaway
  - 관련 데이터셋: 화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-detection-cctv-advanced
  - 관련 데이터셋: 화재 발생 예측 영상 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-smoke-prediction-video
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 이름이 같은 기관: 소방청 국립소방연구원 — https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-소방청-국립소방연구원 · 이름 일치
  - 주제: 전기차·배터리 화재 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-ev-battery-fire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### 인공지능(AI) 융합 유해화학물질 판독 시스템
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-hazmat-ai-reading
- 근거 보도자료 (소방청, 2024-01-02): https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=2059 (「(보도자료) 소방청-과기정통부 부처협업..유해화학물질 판독에 인공지능 기술 접목」 · 공공누리 제1유형)
- 근거 보도자료 (소방청, 2023-11-26): https://www.nfa.go.kr/nfa/news/pressrelease/press/?boardId=bbs_0000000000000010&mode=view&cntId=2009 (「(보도자료) 소방청, 2023년 정부혁신 우수사례 경진대회 대통령상 수상!」 · 공공누리 제1유형)
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5c761431c035c11447c3.txt
- 요약: 소방차량 영상기록장치 영상에서 불길·연기 모양을 분석해 사고 물질을 판독하고, 물질의 특성 정보를 현장대원에게 제공하는 시스템입니다.
- 소방 활용: 화학사고 현장에서 영상 판독 결과를 대원에게 어떻게 전달하려 하는지 참고하고, 물질 정보 조회는 관련 공공 데이터에서 확인합니다.
- 추진 기관: 소방청·과기정통부
- 상태: 시범·실증 — 판독 알고리즘 개발을 마치고 2024년부터 현장 실증에 들어간다고 적으며, 5월 말부터 시도 119종합상황실과 연계한 현장 실증을 예정합니다.
- 기준일: 2024-01-02 보도자료 기준
- 연도 표기: 2022 선정 3개년 · 2024 실증
- 연결:
  - 관련 공공 데이터: 화학물질 위험물 여부 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-hazmat-info-service
  - 관련 데이터셋: 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-unmanned-plant-safety
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 같은 기관: 소방청 — https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-소방청
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

## 안내서 2건

### 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-4bec13df20733df4929e.txt
- 요약: CCTV·드론 영상에서 불꽃과 연기를 찾는 탐지 모델을 기획하고 확인하는 방법입니다. 무엇을 탐지하고 누가 결과를 보는지 먼저 정하고, 영상 단위로 나눠 오탐·미탐을 평가하며, 탐지 결과는 사람이 확인하는 알림 후보로만 씁니다.
- 난이도: L2 중급
- 검토 상태: 미검토 · 위험도 미평가
- 작성일: 2026.10.26
- 연결:
  - 직군: 정보화 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#role-정보화
  - 직군: 분석 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#role-분석
  - 오픈 소스: ultralytics/ultralytics — https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-ultralytics-ultralytics
  - 관련 용어: 정밀도 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-precision
  - 관련 용어: 재현율 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-recall
  - 관련 용어: 정확도 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-accuracy
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 관련 용어: 미탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-negative
  - 관련 용어: 데이터 라벨링 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-data-labeling
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 관련 용어: 판정 임계값 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decision-threshold
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 안내서 ← 화재 발생 예측 영상 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-smoke-prediction-video
  - 관련 안내서 ← 화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-detection-cctv-advanced
  - 관련 안내서 ← 세종특별자치시_AI 영상분석 학습데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-sejong-ai-video-analysis
  - 관련 안내서 ← D-Fire: an image dataset for fire and smoke detection — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-d-fire
  - 관련 안내서 ← FIRESENSE database of videos for flame and smoke detection — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-firesense-videos
  - 관련 안내서 ← FASDD (An open flame and smoke detection dataset for deep learning in remote sensing based fire detection) — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-fasdd
  - 관련 안내서 ← 지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-wildfire-early-detection
  - 관련 안내서 ← The FLAME dataset: Aerial Imagery Pile burn detection using drones (UAVs) — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame-aerial-pile-burn
  - 관련 안내서 ← FLAME 2: Fire detection and modeLing: Aerial Multi-spectral imagE dataset — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame2-aerial-multispectral
  - 관련 안내서 ← HPWREN Fire Ignition images Library (FIgLib) — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-hpwren-figlib
  - 관련 안내서 ← Bounding Box Annotated Wildfire Smoke Dataset — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aiformankind-wildfire-smoke
  - 관련 안내서 ← Pyro-SDIS — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-pyronear-pyro-sdis
  - 관련 안내서 ← FLAME 3 - Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame3-radiometric-thermal
  - 관련 안내서 ← Boreal Forest Fire: UAV-collected Wildfire Detection and Smoke Segmentation Dataset — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-boreal-forest-fire
  - 관련 안내서 ← 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-unmanned-plant-safety
  - 관련 안내서 ← 건설 현장 위험 상태 판단 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-construction-site-hazard
  - 관련 안내서 ← AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection
  - 관련 안내서 ← 인공지능(AI) 융합 유해화학물질 판독 시스템 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-hazmat-ai-reading
  - 배경 학습 ← 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
  - 관련 안내서 ← Qwen3.8 27B — https://119-ai-studio.kr/ai-tools.html#tool-qwen
- 이 개체를 가리키는 자료 전체(31건): https://119-ai-studio.kr/kg/card-4bec13df20733df4929e.txt

### 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-4f5ff90a82f86ba374f9.txt
- 요약: 라벨 오류는 화재·연기 탐지 모델의 오탐·미탐으로 이어질 수 있습니다. 학습 전에 라벨 기준 합의문, 라벨러 간 일치도, 의심 라벨과 분할 누수 후보(FiftyOne), 클래스 분포를 점검하고, 자동 라벨 초안을 사람이 확정하는 방법입니다.
- 난이도: L2 중급
- 검토 상태: 미검토 · 위험도 미평가
- 작성일: 2026.10.26
- 연결:
  - 직군: 정보화 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#role-정보화
  - 직군: 분석 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#role-분석
  - 오픈 소스: voxel51/fiftyone — https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-voxel51-fiftyone
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 안내서 ← 화재 발생 예측 영상 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-smoke-prediction-video
  - 관련 안내서 ← 화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-detection-cctv-advanced
  - 관련 안내서 ← D-Fire: an image dataset for fire and smoke detection — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-d-fire
  - 관련 안내서 ← FASDD (An open flame and smoke detection dataset for deep learning in remote sensing based fire detection) — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-fasdd
  - 관련 안내서 ← 지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-wildfire-early-detection
  - 관련 안내서 ← Bounding Box Annotated Wildfire Smoke Dataset — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aiformankind-wildfire-smoke
  - 관련 안내서 ← Pyro-SDIS — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-pyronear-pyro-sdis
  - 관련 안내서 ← Boreal Forest Fire: UAV-collected Wildfire Detection and Smoke Segmentation Dataset — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-boreal-forest-fire
  - 관련 안내서 ← 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-unmanned-plant-safety
- 이 개체를 가리키는 자료 전체(15건): https://119-ai-studio.kr/kg/card-4f5ff90a82f86ba374f9.txt

## 용어 1건

### 컴퓨터 비전
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-69bce81ae05ce7b8b809.txt
- 요약: 이미지와 영상에서 분류·탐지·분할·추적 등의 정보를 추출하는 인공지능 분야.
- 영문·다른 이름: Computer Vision · 영상 인식 · 이미지 AI
- 난이도: 실무
- 비유: 컴퓨터가 사진과 영상에서 물체·위치·상태의 패턴을 찾게 하는 눈 역할의 기술.
- 업무 참고: 연기나 장비 탐지는 조명·가림·카메라 위치별 누락과 오탐을 공개·합성 자료로 먼저 평가한다.
- 연결:
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal · 기존 관계 · 미검증
  - 관련 용어: 딥러닝 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-deep-learning · 기존 관계 · 미검증
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive · 기존 관계 · 미검증
  - 배경 학습: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 용어 ← 세종특별자치시_AI 영상분석 학습데이터 — https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-sejong-ai-video-analysis
- 이 개체를 가리키는 자료 전체(7건): https://119-ai-studio.kr/kg/card-69bce81ae05ce7b8b809.txt

## AI 도구 2건

### Llama 4
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/ai-tools.html#tool-llama
- 공식 주소: https://www.llama.com/
- 데이터 정책: https://developer.meta.com/ai/llama4/license/
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-483155aad159e2b9a583.txt
- 요약: Meta의 오픈 가중치 모델 계열. 자체 서버에서 돌리면 데이터가 밖으로 나가지 않는다.
- 소방 활용: Scout·Maverick의 이미지 이해로 추출한 영상 프레임을 시험한다. 실시간 화재 탐지 성능과 한국어 품질은 별도 검증한다.
- 제공: Meta
- 확인일: 2026-09-15
- 연결:
  - 관련 안내서: 온프레미스 LLM, 망분리 환경에서 안전하게 운영하기 — https://119-ai-studio.kr/on-prem-llm.html
  - 오픈 소스: ggml-org/llama.cpp — https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-ggml-org-llama-cpp
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### Qwen3.8 27B
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/ai-tools.html#tool-qwen
- 공식 주소: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-824e7385835a4b0dead7.txt
- 요약: Qwen3.8 계열의 텍스트·이미지 이해용 공개 가중치 모델.
- 소방 활용: 화재·연기 영상 분석이나 문서 이미지 이해의 자체 서버 후보. 도입 전 해당 모델의 라이선스 파일을 확인한다.
- 제공: Alibaba Cloud
- 확인일: 2026-09-16
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 온프레미스 LLM, 망분리 환경에서 안전하게 운영하기 — https://119-ai-studio.kr/on-prem-llm.html
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

## 오픈 소스 4건

### ultralytics/ultralytics
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-ultralytics-ultralytics
- 저장소 주소: https://github.com/ultralytics/ultralytics
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-85c69a3c72f2076cae5e.txt
- 요약: 객체탐지의 사실상 표준. 가볍고 빠르며 학습·배포 도구가 한 패키지에.
- 소방 활용: 화재·연기·인명 탐지 등 거의 모든 영상 분석 과제의 출발점.
- 연결:
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 주제 안에서 이 개체를 가리키는 자료:
  - 오픈 소스 ← 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html

### roboflow/supervision
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-roboflow-supervision
- 저장소 주소: https://github.com/roboflow/supervision
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-2669f31c15df5aa0f747.txt
- 요약: 객체탐지 결과 후처리·구역 카운팅·어노테이션 보조.
- 소방 활용: 화재·연기 탐지 결과를 구역별 카운팅·시각화로 다듬기.
- 연결:
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### facebookresearch/sam2
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-facebookresearch-sam2
- 저장소 주소: https://github.com/facebookresearch/sam2
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-04b78f621fda4f66ab07.txt
- 요약: 이미지와 영상의 객체를 프롬프트로 분할·추적하는 SAM 공식 후속 모델.
- 소방 활용: 화재·연기·위험물 영역을 영상 프레임 사이에서 이어 추적해 피해 범위를 분석.
- 연결:
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### opengeos/segment-geospatial
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/repo-radar.html#repo-opengeos-segment-geospatial
- 저장소 주소: https://github.com/opengeos/segment-geospatial
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-6423777239bbd37e0403.txt
- 요약: SAM 계열 모델을 지도 좌표가 있는 항공·위성영상에 적용.
- 소방 활용: 연기·연소 흔적·시설 경계를 공간 데이터로 추출해 GIS와 연결.
- 연결:
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision