본 논문은 지난 20년간 수집된 화재 및 연기 데이터셋에 대한 심층적인 검토를 제공합니다. 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전(CV) 프레임워크의 발전에도 불구하고 효율적인 화재 관리 시스템 개발에는 양질의 데이터가 필수적이며, 본 논문은 다양한 화재 및 연기 데이터셋의 특징(유형, 크기, 형식, 수집 방법, 지리적 다양성, 이미징 방식(RGB, 열화상, 적외선) 등)을 분석하고, 각 데이터셋의 강점과 약점을 요약하여 화재 관리 작업(분류, 분할, 탐지)에 대한 적용 가능성을 평가합니다. 또한 ResNet-50, DeepLab-V3, YoloV8과 같은 최첨단 알고리즘을 사용하여 다양한 데이터셋에 대한 광범위한 실험 분석을 수행합니다.
