본 논문은 지난 20년간 수집된 화재 및 연기 데이터셋에 대한 심층적인 검토를 제공합니다. 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전(CV) 기술의 발전에도 불구하고, 효율적인 화재 관리 시스템 개발에는 양질의 데이터가 필수적입니다. 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 요약하며, ResNet-50, DeepLab-V3, YoloV8과 같은 최첨단 알고리즘을 사용한 실험 분석 결과를 제시합니다. 이는 화재 관리를 위한 연구 및 기술 발전에 기여할 목적으로 진행되었습니다.