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A Study on the Real-time Recognition Methodology for IoT-based Traffic Accidents

IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구

  • 오성훈 (동의대학교 대학원 인공지능학과 부산IT융합부품연구소) ;
  • 전영준 (동의대학교 부산IT융합부품연구소) ;
  • 권영우 (동의대학교 대학원 인공지능학과 한국건설생활환경시험연구원) ;
  • 정석찬 (동의대학교 e비즈니스학과 인공지능그랜드ICT연구센터 부산IT융합부품연구소)
  • Received : 2022.05.06
  • Accepted : 2022.06.10
  • Published : 2022.06.30

Abstract

In the past five years, the fatality rate of single-vehicle accidents has been 4.7 times higher than that of all accidents, so it is necessary to establish a system that can detect and respond to single-vehicle accidents immediately. The IoT(Internet of Thing)-based real-time traffic accident recognition system proposed in this study is as following. By attaching an IoT sensor which detects the impact and vehicle ingress to the guardrail, when an impact occurs to the guardrail, the image of the accident site is analyzed through artificial intelligence technology and transmitted to a rescue organization to perform quick rescue operations to damage minimization. An IoT sensor module that recognizes vehicles entering the monitoring area and detects the impact of a guardrail and an AI-based object detection module based on vehicle image data learning were implemented. In addition, a monitoring and operation module that imanages sensor information and image data in integrate was also implemented. For the validation of the system, it was confirmed that the target values were all met by measuring the shock detection transmission speed, the object detection accuracy of vehicles and people, and the sensor failure detection accuracy. In the future, we plan to apply it to actual roads to verify the validity using real data and to commercialize it. This system will contribute to improving road safety.

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신산업진흥원의 지역균형발전SW.ICT융합기술개발 사업(S1123-21-1003)의 연구결과로 수행되었습니다.

References

  1. 삼성교통안전문화연구소, 차량 단독 교통사고 특성과 안전대책, 2021. 
  2. 국토교통과학기술진흥원, 차량 ICT 기반 긴급 구난 체계(e-Call)구축 최종보고서, 2020. 
  3. 충청남도 응급의료 네트워크. 중증 응급질환이해, https://http://www.chnet4u.org/cts.do?ctsno=5-1. 
  4. 송인걸, 논산 저수지에 승용차 추락, 대학생 5명 숨져, 한겨레, 20210415. 
  5. ETRI WEBZINE. 긴급상황을 알리는 자동 '웨이크 업' 기술, Vol. 125, 2019, https://www.etri.re.kr/webzine/20190228/sub03.html. 
  6. 백정희, 민주영, 남궁성, 윤석환, "CCTV 영상처리를 이용한 터널 내 사고감지 알고리즘", 정보처리학회논문집, 4권 2호, pp. 83-90, 2015. 
  7. 강문설, 김유신, "차량용 사고 상황 감지 시스템의 설계 및 구현". 한국정보통신학회논문지, 17권 11호, pp. 2677-2685, 2013.  https://doi.org/10.6109/JKIICE.2013.17.11.2677
  8. ISO11895, CAN통신 최신 국제표준, International Organization for Standardization (https://www.iso.org)