Development of an Electric Scooter Safety System Based on CNN and LSTM

CNN 및 LSTM 기반의 전동킥보드 안전시스템 개발

  • Sang-Un Baek (Dept. of Embedded Systems Engineering, Teck University of Korea) ;
  • Seok-Hyeon Baek (Dept. of Embedded Systems Engineering, Teck University of Korea) ;
  • Hyen-Chang Woo (Dept. of Embedded Systems Engineering, Teck University of Korea) ;
  • Ji-Sang You (Dept. of Embedded Systems Engineering, Teck University of Korea) ;
  • Joo-Ron Lim (Kyungdong Navien)
  • 백상운 (한국공학대학교 전자공학부 임베디드시스템) ;
  • 백석현 (한국공학대학교 전자공학부 임베디드시스템) ;
  • 우현창 (한국공학대학교 전자공학부 임베디드시스템) ;
  • 유지상 (한국공학대학교 전자공학부 임베디드시스템) ;
  • 임주론 (경동나비엔)
  • Published : 2024.10.31

Abstract

최근 개인형 이동장치(PM, Personal Mobility) 사용 증가에 따라 전동 킥보드 사고 발생 빈도가 높아지면서, 전동 킥보드 사용자의 인식과 안전성 확보가 대두되었다. 본 시스템은 해당 문제를 해결책으로 CNN(Convolutional Neural Network)과 CNN-LSTM(Long Short Term Memory) 기반의 인공 지능 모델로 다인승 탑승, 인도 및 차도 주행, 헬멧 착용 여부를 실시간으로 감지, 안전 기준을 충족하지 않는 경우 자동으로 출력 제한을 적용함으로써 사용자에게는 안전 인식을 각인시키며 큰 사고의 발생 위험을 줄이는 데 기여할 수 있다. 즉, 전동 킥보드의 안전성을 높이고, 인명 사고를 예방하는 데 기여할 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다

References

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  2. 박진상, 송민재, 최은주, 김병수, 문용호, "CNN-LSTM 혼합모델을 이용한 비행상태 예측 기법, 항공우주시스템공학회지 제 16 권 제 4 호, pp 45-52, 2024.09
  3. "TensorFlow Lite Object Detection Model Comparison",Eject https://www.ejtech.io/learn/tflite-objectdetection-model-comparison[접속일: 2024-03-24]