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초록

영어

This study is a solution to prevent accidents at intersections and crosswalks where the risk of accidents always exists. Although it was difficult to predict the direction of movement of pedestrians and vehicles and change signals or issue warnings with existing general sensors, object detection using cameras was difficult. In the case of a detection solution through recognition, it can be an effective alternative that can reduce the accident rate by actively responding to various subjects. The technology independently secured through this study secured data and reading capabilities that other companies did not possess in terms of recognition rates for agricultural machinery/electric carts, and S/O for recognition area optimization to improve the recognition rate in object recognition. W technology was secured.

한국어

본 연구는 사고위험이 상존하는 교차로와 횡단보도에서의 사고 예방을 위한 솔루션으로 기 존의 일반적인 센서로는 보행자와 차량의 이동방향을 예측하여 신호를 변경하거나 경고를 하는데 어려움이 있었지만, 카메라를 이용한 객체인식을 통한 감지 솔루션의 경우 다양한 피사체에 대한 능 동적 대처로 사고 발생율을 감소 시켜 줄 수 있는 효과적인 대안이 될 수 있다. 본 연구를 통해 독 자적으로 확보한 기술로는 농기계/전동카트에 대한 인식률 부분에 있어서 타 기업이 보유하지 못한 데이터와 판독 능력을 확보하였으며, 객체인식 부분의 인식률 향상을 위하여 인식 영역 최적화에 대 한 S/W 기술을 확보 하였다.

목차

[요 약]
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지능형 교통안전 시스템
Ⅲ. 연구수행 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

키워드

지능형 교통시스템 클러스터링 자율주행 다중센서 감응형 신호등 감응형 신호등 Intelligent transportation system clustering autonomous driving multi-sensor responsive traffic light responsive traffic light

저자

• 김용호 [ Yong-Ho Kim | 광주대학교 AI소프트웨어학과 겸임교수 ]
• 김전일 [ Jeon-Il Kim | 목포대학교 스마트 에너지시스템공학과 겸임교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물