• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.114-123
• /
• 2023

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 이동식 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 구축하였으며, 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.

• 한국정보기술학회 영문논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.167-175
• /
• 2020

In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird's eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.97-113
• /
• 2023

전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.

• 자동차안전학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.35-41
• /
• 2023

On December 19, 2015, as Article 29-3 (Installation of Accident Recording Devices and Provision of Information) of Motor Vehicle Management Act came into force, In Korea, the EDR (Event Data Recorder) reports are often used for the analysis of various traffic accident cases such as multiple collisions, traffic insurance crimes, and sudden unintended acceleration (SUA), and the others. So many investigators have analyzed the driver's behavior and vehicle situation by comparing the time zero in the EDR report to the actual crash time in dash-cam (or CCTV). Time zero (T0) is defined as the reference time for the record interval or time interval when recording an accident in Article 56-2, Enforcement rule of Performance and Standard for Automobile and Automotive parts. Also in the EDR report, time zero (T0) is defined as whichever of the following occurs first; 1. "wake-up" by an air-bag control system, 2. Continuously running algorithms (by monitoring of longitudinal or lateral delta-V), 3. Deployment of a non-reversible deployment restraint. We have already proposed the "Flowchart & Checklist" to adopt the EDR report for traffic accident investigation and the necessity of specialized institutions or courses to systematically educate or analyze the EDR data. Therefore, in this paper, we report to traffic accident investigators notable points and analysis methods based on some real-world traffic accidents that can be misjudged in specifying time zero (T0).

• 감성과학
• /
• 제21권2호
• /
• pp.101-112
• /
• 2018

본 연구는 교통사고 예방과 사후 처리를 위한 차량용 블랙박스 디자인 개발로 블랙박스 시장 성장에 따른 기업의 대내외 블랙박스 디자인 경쟁력을 높이기 위해 진행되었다. 과거 블랙박스 시장은 꾸준히 증가하는 소비자 수요를 맞추기 위해 무분별하게 상품을 양산했었다. 수많은 종류의 차량용 블랙박스는 현재 사후관리, 품질, 디자인 등 소비자 요구를 잘 반영한 제품만이 생존하고 있다. IT 및 사회관계망의 발전으로 정보와 공유, 소비의 사이클이 빨라지면서 소비자의 다양한 요구가 발생하고 있는 상황이다. 따라서 급변하는 소비자의 니즈를 효과적으로 조사할 수 있는 새로운 디자인 방법이 필요하다고 생각한다. 새로운 소비자 니즈 조사방법으로 사례연구 및 전문가의 집단지성 방법론을 활용하여 빠르고 효과적인 소비자 요구를 도출할 수 있었다. 본 연구는 사례 연구에서 베스트셀러 블랙박스를 조사하여 디자인의 흐름을 파악하고, 차량에 장착되는 제품이라는 특수성을 고려하여 블랙박스 최적의 거치 구간을 조사했다. 이후, 블랙박스 디자인 전문가 집단의 담론을 통해 디자인의 지향점을 찾고, 블랙박스를 사용하면서 발생한 문제점을 논의하는 과정과 소비자 요구 조사 과정을 거처 블랙박스 개발에 반영했다. 집단지성 분석을 통해 새로운 거치 방식을 제안한 선도형 블랙박스(A type) 타입과 사전조사 분석을 반영한 양산 개선형 블랙박스(B type) 타입으로 나누어 디자인을 제안했다. 선도형 블랙박스는 차량과 일체형으로 디자인을 구현하고자 접착식 거치 방식이 아닌 룸미러 경첩(hinge)를 감싼 후 나사로 체결하는 구조로 구현하였다. 그 결과 차량과 일체화된 형상을 구현할 수 있었고, 집단지성 분석으로 조사된 문제점인 거치대 접착식 블랙박스의 탈 거 문제를 해결할 수 있었다. 양산 개선형 블랙박스는 사전 트렌드 조사를 통해 도출된 스타일 및 재질을 차량과 같은 방식으로 구현했으며 SD카드 탈거시 본체 전원을 자동으로 끌 수 있도록 슬라이드 구조를 채택하여 소비자 요구를 반영 하였다. 이처럼 본 연구는 트렌드 분석과 집단지성 방법을 통해 진화되는 소비자의 니즈를 발견하고 두 가지 분석에 의해 도출된 블랙박스를 비교할 수 있다. Ideation, Modeling, Rendering, Mock-up을 통해 양산을 구현하는 디자인 전 과정을 다루고 있다. 디자인 방법과 구현을 통해 기업의 블랙박스 디자인 경쟁력 강화에 기여하고자 했다.