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Conference Paper
One-Step Diffusion 기반 화재 장면 생성을 통한 시뮬레이터 데이터 개선 및 화재 인식 성능 분석
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- Issue Date
- 2026-02
- Citation
- 한국통신학회 종합 학술 발표회 (동계) 2026, pp.1-2
- Publisher
- 한국통신학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 최근 로봇 및 자율 시스템의 학습과 검증을 위해 3차원 가상환경 시뮬레이터를 활용한 시뮬레이션 기반 데이터 생성(sim2real, real2sim)이 활발히 연구되고 있다. 특히 화재와 같은 위험 상황은 실제 환경에서의 데이터 수집이 어렵고 높은 비용과 안전상의 제약을 수반하므로, 가상환경에서 현실감 있는 이미지 생성 및 편집 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문에서는 GazeboSim 기반 3차원 가상환경 시뮬레이터에서 획득한 데이터를 대상으로 one-step diffusion 기반 Image-to-Image 변환 기술을 적용하여 개선된 화재 장면을 생성하는 방법을 제안한다. SwiftEdit와 같은 이미지 편집 모델을 시뮬레이터 내 에이전트 로봇의 시점 이미지에 적용함으로써 real2sim 파이프라인으로서의 활용 가능성을 분석한다. 또한 탐지 모델인 Grounding DINO와 멀티모달 임베딩 모델인 CLIP을 활용하여 데이터 개선 전후의 효과를 정성 및 정량적으로 평가하고, 이를 통해 시뮬레이터 데이터의 시각적 실제성과 의미 정합성 향상을 검증한다.
- KSP Keywords
- one-step