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I2V 기반 교차로 사각지대 위험 탐지 및 안전 운행 지원 모델
I2V-Based Blind Spot Risk Detection and Safe Driving Assistance Model at Intersections

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제9권 12호 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.3433-3441
  • 저자
    김성익, 김문정, 송인호, 조완섭
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A477035

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원문정보

초록

영어
This paper proposes a risk detection and warning model utilizing Infra-to-Vehicle (I2V) communication to prevent unexpected accidents occurring in intersection blind spots. Fixed LiDAR and wide-angle cameras installed at the infrastructure detect objects invisible to drivers—such as pedestrians, bicycles, and motorcycles—and compensate for non-line-of-sight (NLOS) areas using a detection probability model. Based on the distance and speed of detected objects, the system calculates Time-To-Collision (TTC) and Braking Distance to quantify the risk level. The calculated risk information is transmitted to vehicles in real time through ROS 2-based I2V communication, providing both visual and auditory alerts to drivers. Experimental results show that the proposed model improved detection accuracy by 18% (96.8%) compared to single-sensor methods and achieved a communication delay under 147 ms, while driver reaction time was reduced by 24.6%. These results demonstrate that the proposed system effectively enhances intersection safety and provides a practical foundation for developing C-ITS-based infrastructure for autonomous driving support.
한국어
본 논문은 교차로 내 사각지대에서 발생할 수 있는 돌발사고를 예방하기 위해, 인프라-차량 간 통신(I2V, Infra-to-Vehicle)을 활용한 위험 탐지 및 경고 모델을 제안한다. 교차로 인프라에 설치된 고정형 LiDAR와 광각 카메라를 통해 운전자의 시야에서 벗어난 객체(보행자, 자전거, 이륜차 등)를 인식하고, 탐지 확률 모델을 이용해 비가시 영역을 보정하였다. 탐지된 객체의 거리와 속도를 기반으로 충돌예상시간(Time-To-Collision, TTC)과 제 동거리(Braking Distance)를 산출하고, 이를 종합하여 위험도를 정량화하였다. 산출된 위험도는 ROS 2 기반 I2V 통신으로 차량에 전송되어, 운전자에게 시각 및 청각적 경고를 제공한다. 실험 결과, 제안된 모델은 단일 센서 대 비 18% 향상된 탐지율(96.8%)과 평균 통신 지연 147 ms 이하의 실시간 성능을 보였으며, 운전자 반응시간이 24.6% 단축되어 교차로 안전성 향상에 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 C-ITS 기반 교차로 안전 인프라 구축 및 자율주행 지원 기술의 실증적 기반을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
2.1 차량-인프라 통신(V2I) 기반 교차로 안전 지원 연구
2.2 사각지대(Blind Spot) 위험 탐지 및 멀티센서 융합 연구
2.3 협력 인지(Cooperative Perception) 및 표준화 동향
2.4 기존 연구의 한계 및 본 연구의 차별성
Ⅲ. 제안모델(Proposed Model)
3.1 사각지대 객체 탐지 모델
3.2 위험도(Risk Index) 산출 모델
3.3 I2V 경고 전송 모델
Ⅳ. 실험 및 검증
4.1 실험 시나리오 구성
4.2 실험 환경 및 구성
4.3 실험 결과 분석
4.4 종합 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

모빌리티 자율주행 I2V 통신 C-ITS 교통안전 차세대융합기술 Mobility Autonomous Driving I2V Communication C-ITS Traffic Safety Next-Generation Convergence Technology

저자

  • 김성익 [ Seong-Ik Kim | 유원대학교 AI소프트웨어학과 교수 ] Corresponding Author
  • 김문정 [ Moon Jeong Kim | 유원대학교 AI소프트웨어학과 교수 ]
  • 송인호 [ In Ho Song | 유원대학교 미래자동차학과 교수 ]
  • 조완섭 [ Cho, Wan-sup | (주)빅데이터랩스 이사/충북대학교 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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