Earticle

초록

한국어

복잡한 운전 상황에서 사고를 미리 예견할 수 있는 기술은 사고를 미리 예방할 수 있게 하여 인명 및 교 통 체증 등을 근본적으로 해결할 수 있게 한다. 본 연구는 교통사고를 미리 예견하기 위해 차량내부에서 획득한 영상을 통해 차량 사고 위험도를 심층학습을 통해 측정하고 운전자에게 위험 물체의 위치를 경고 해 주는 실시간 인공지능 시스템을 제시한다. 인공지능 모델은 대체로 크기가 크므로 Edge computer에 서 실시간으로 구동하기에는 어려우므로 본 연구에서는 Target Device에 최적화된 모델을 개발하고 실 제 차량에 설치하여 실시간 성능을 측정하였다. 현재 약 7-9 Hz로 작동함을 보인다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 방법
3.1. 사고 예측 모듈
3.2. 차량 테스트베드 구현
4. 실험 및 결과
5. 결론
사사의 글
참고문헌

저자

• 이후상 [ 융합기술학제학부 광주과학기술원 ]
• 최윤정 [ 융합기술학제학부 광주과학기술원 ]
• 정대현 [ 융합기술학제학부 광주과학기술원 ]
• 김창현 [ 융합기술학제학부 광주과학기술원 ]
• 박주성 [ 전기전자컴퓨터공학부 광주과학기술원 ]
• 류제하 [ 융합기술학제학부 광주과학기술원 ] 교신저자

참고문헌