한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

모빌리티 환경에서 초음파 AI 센서를 활용한 도로 표면 상태 인식 기법

Ultrasonic AI Sensor-Based Recognition Method of Road Surface Conditions in Mobility Systems

  • 권현준 (주식회사 모바휠 기술연구소) ;
  • 박상현 (주식회사 모바휠 기술연구소) ;
  • 홍성준 (한국과학기술원 전산학부) ;
  • 정중은 (주식회사 모바휠 기술연구소) ;
  • 김민현 (주식회사 모바휠 기술연구소)
  • Hyunjun Kwon (R&D Center, MoveAWheeL, Inc.) ;
  • Sang-Hyun Park (R&D Center, MoveAWheeL, Inc.) ;
  • Seongjun Hong (School of Computing, KAIST) ;
  • Jungeun Jeong (R&D Center, MoveAWheeL, Inc.) ;
  • Min-Hyun Kim (R&D Center, MoveAWheeL, Inc.)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구에서는 모빌리티 환경에서 비접촉 방식으로 도로 표면을 파악하여 운전자의 주행 안전성에 기여할 수 있는 음파 센서 기반의 노면 추정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 시스템은 Continuous-transmit (C-transmit) 방식으로 주행 중 노면의 임피던스 정보를 실시간으로 획득하고, 전처리된 음파 데이터를 AI 모델로 분석하여 노면의 미끄럼 정도에 따라 몇 가지 노면 패턴으로 분류한다. 제안된 기법의 검증 실험에서는 아스팔트, 시멘트, 흙 플레이트 노면을 구성하고, 6 종 기상조건 (dry, humid, wet, iced, snow, slush)을 재현하여, 총 18 가지 조합 조건에서 실험 데이터를 확보하였다. AI 모델 성능은 노면 미끄럼도에 따른 6 종 상태 분류에서 96.8 %의 분류 정확도를 보였다.

키워드

과제정보

이 논문은 2024년 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 '2024 SW 고성장 클럽' 사업 (정보통신산업진흥원)의 지원을 받아 수행된 연구임.

참고문헌

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