참고문헌
- https://opencv.org/
- https://docs.ultralytics.com/ko/
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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- Pages.299-300
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- 2024
차량 내부 진단 데이터 분석 기반의 주행 이상 패턴 감지 시스템
Driving Anomaly Pattern Detection System Based on Vehicle Internal Diagnostic Data Analysis
- 박태정 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 박지호 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 서보윤 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 신준하 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 최경환 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 유홍석 (경운대학교 소프트웨어학부)
- Tae-jeong Park (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Ji-ho Park (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Bo-yoon Seo (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Jun-ha Shin (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Kyung-hwan Choi (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Hongseok Yoo (School of Software, Kyungwoon University)
- 발행 : 2024.01.17
초록
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.