• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1835-1845
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• 2021

본 논문에서는 블랙 아이스를 정확하게 인식하고 도로 노면 정보를 운전자에게 미리 알려줘서 속도를 제어하고 예방 조치를 취할 수 있도록 하기 위해 열화 도로 영상을 기반으로 블랙 아이스 검출하기 위해 lightweight 네트워크를 제안한다. 전이학습을 이용하여 블랙 아이스 인식 실험을 하였고, 블랙 아이스 인식의 정확도 향상을 위해 MobileNetV2 기반의 개선된 lightweight 네트워크를 개발하였다. 계산량을 줄이기 위해 Linear Bottleneck 및 Inverted Residuals를 활용하여 4개의 Bottleneck 그룹을 사용하고 모델의 인식률 향상을 위해 각 Bottleneck 그룹에 3×3 컨볼루션 레이어를 연결하여 지역적 특징 추출을 강화하고 특징 맵의 수를 늘렸다. 마지막으로 구축된 블랙 아이스 데이터 세트 대상으로 블랙 아이스 인식 실험을 진행하였으며, 제안된 모델은 블랙 아이스에 대해 99.07%의 정확한 인식률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.506-508
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• 2023

비접촉 음파 센서와 기계학습을 결합하여 도로 표면의 투명한 블랙아이스 감지 및 노면 분류 97%의 정확도를 달성한 새로운 접근 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 블랙아이스를 포함한 다양한 물질의 반사 특성을 분석하여 미끄러운 도로 상황을 실시간 감지 및 예측이 가능하여 도로 안정성을 향상한다. 본 연구에서는 테스트 벤치와 투명하고 미끄러운 물질을 이용하여 블랙아이스를 감지할 수 있는 기술의 정확도를 비교하며, 실험 결과를 통해 제안된 블랙아이스 감지 방법의 타당성을 입증하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1874-1881
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• 2021

폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.416-421
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• 2021

폭설로 인한 도로 미끄러짐과 기온이 0도 이하로 낮아졌을 때, 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 상황(슬립 현상)이 발생하고, 이로 인하여 대형 교통사고로 이어져 인명 물적 손실이 대량으로 발생하기에 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고 딥러닝을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.