False-Alarm-Controlled Evaluation of Gas Indices and Deep Learning for Early Detection of Coal Spontaneous Combustion
본 논문은 오경보 제어 평가 프로토콜을 제안하며, 이를 통해 그레이엄 지수(Graham's index)는 현장 조건에서 탄광의 자연 발화를 신뢰성 있게 탐지하는 데 실패하는 반면, 일산화탄소 임계치 및 Attention-LSTM 모델은 동일한 오경보율에서 비교했을 때 우수한 조기 탐지 능력을 입증함을 밝힌다.