Earticle

초록

영어

With the development of computer vision technology, video sensors such as CCTV are detecting incident. However, most of the current incident have been detected based on existing fixed imaging equipment. Accordingly, there has been a limit to the detection of incident in shaded areas where the image range of fixed equipment is not reached. With the recent development of edge-computing technology, real-time analysis of mobile image information has become possible. The purpose of this study is to evaluate the possibility of detecting expressway emergencies by introducing computer vision technology to dash cam. To this end, annotation data was constructed based on 4,388 dash cam still frame data collected by the Korea Expressway Corporation and analyzed using the YOLO algorithm. As a result of the analysis, the prediction accuracy of all objects was over 70%, and the precision of traffic accidents was about 85%. In addition, in the case of mAP(mean Average Precision), it was 0.769, and when looking at AP(Average Precision) for each object, traffic accidents were the highest at 0.904, and debris were the lowest at 0.629.

한국어

컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이 동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서 (dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였 으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구의 구성
Ⅱ. 문헌 고찰 및 관련 기술 개념
1. 교통 상황 또는 교통 관련 객체 검지에 컴퓨터 비전 기술이 활용된 사례
2. 관련 기술 개념
3. 문헌고찰 및 관련 기술 요약
Ⅲ. YOLO 알고리즘 설명
1. 합성곱층
2. 풀링층
3. 전결합층
Ⅳ. 데이터 구축
1. 돌발상황 정의
2. 데이터 수집 및 학습
Ⅴ. 분석 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 연구 과제
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 남상기 [ Sanggi Nam | 영남대학교 도시공학과 박사과정 ] 주저자
• 정연식 [ Younshik Chung | 영남대학교 도시공학과 부교수 ] 교신저자

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