본 논문은 대규모 산불 피해를 줄이기 위해 중요한 연기 감지를 위한 연구를 제시한다. 딥 뉴럴 네트워크가 연기 감지 분야에서 효과적이지만, 충분한 양의 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 생성적 AI 기술을 활용하여 주석이 달린 종합적인 연기 데이터 세트를 합성한다. 또한, 합성 데이터와 실제 데이터 간의 격차를 해소하기 위해 비지도 도메인 적응 방법을 탐구한다. 스타일 전송, GAN 및 이미지 매팅과 같은 고급 생성적 접근 방식을 통합하여 합성 데이터의 현실감을 높이고 도메인 불일치를 해결하여 보다 정확하고 확장 가능한 산불 감지 모델을 개발하는 것을 목표로 한다.
