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Poster Session Ⅲ 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

실시간 교통사고 예견 인공지능 시스템
Realtime AI System for Traffic Accident Anticipation

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.265-268
  • 저자
    이후상, 최윤정, 정대현, 김창현, 박주성, 류제하
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A433562

원문정보

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

키워드

교통사고예견 심층학습 엣지 컴퓨팅

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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