Earticle

초록

영어

Swift and appropriate responses in emergency situations like objects falling on the road can bring convenience to road users and effectively reduces secondary traffic accidents. In Korea, current intelligent transportation system (ITS)-based detection systems for emergency road situations mainly rely on loop detectors and CCTV cameras, which only capture road data within detection range of the equipment. Therefore, a new detection method is needed to identify emergency situations in spatially shaded areas that existing ITS detection systems cannot reach. In this study, we propose a ResNet-based algorithm that detects and classifies emergency situations from vehicle camera footage. We collected front-view driving videos recorded on Korean highways, labeling each video by defining the type of emergency, and training the proposed algorithm with the data.

한국어

전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자 들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요 하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제 외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구 범위 및 절차
Ⅱ. 관련 이론 및 연구 고찰
1. 관련 이론 고찰
2. 관련 연구 고찰
3. 연구의 차별성 도출
Ⅲ. 데이터 수집
1. 돌발상황 정의
2. 데이터 수집 및 가공
Ⅳ. 연구 방법론
1. 알고리즘 학습데이터 재구성
2. 알고리즘 코드 작성
3. 알고리즘 학습 및 평가
Ⅴ. 학습 및 성능 평가
1. 학습 진행
2. 학습 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 연구 과제
1. 결론
2. 연구의 시사점 및 향후 연구 과제
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 이상현 [ Sanghyun Lee | 아주대학교 교통공학과 석박사통합과정 ] 주저자
• 김진영 [ Jinyoung Kim | 아주대학교 D.N.A.플러스융합학과 석사과정 ] 공저자
• 노종민 [ Jongmin Noh | 아주대학교 D.N.A.플러스융합학과 석사과정 ] 공저자
• 이환필 [ Hwanpil Lee | 한국도로공사 도로교통연구원 수석연구원 ] 공저자
• 이수목 [ Soomok Lee | 아주대학교 AI모빌리티공학과 조교수 ] 교신저자
• 윤일수 [ Ilsoo Yun | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338