본 논문은그레이레벨히스토그램을이용한움직임 영역검출, 퍼지클러스터링을이용한칼라분할, 그레이레 벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는효과적인 화재감지방법을제안한다. 제안한방법은움직임영역을검출하기 위해그레이레벨히스 토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분 할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행 렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입 력으로사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두알고리즘과 화재검출율및 오류화재검출율에서 비교하 였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.