• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.453-464
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• 2012

This is a research of an adaptive longitudinal control system for situated cognition in wide range, traffic accidents reduction and safety driving environment by integrated system which graft a road infrastructure's information based on IT onto the intelligent vehicle combined automobile and IT technology. The road infrastructure installed by laser scanner in intersection, speed limited area and sharp curve area where is many risk of traffic accident. The road infra conducts objects recognition, segmentation, and tracking for determining dangerous situation and communicates real-time information by Ethernet with vehicle. Also, the data which transmitted from infrastructure supports safety driving by integrated with laser scanner's data on vehicle bumper.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.236-238
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• 2022

현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.128-141
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• 2018

본 논문에서는 대표적인 6대 협력형 차량 안전 시스템 대한 잠재적인 사회적 안전효과를 분석하는 방법론을 제시하고자 한다. 협력형 차량 안전시스템의 도입 및 확산을 위해서는 사회적으로 어떠한 파급효과를 가져올지에 대하여 안전 시스템 별 정량적 분석이 필요하다. 국내에서 사고유형 기반으로 분석이 이루어진 사례들이 있으나, 사고 시나리오를 기반으로 한 분석방법론을 찾아보기 어렵다. 이러한 방법론을 제시하기 위해서 우선 승용차나 승합차만을 대상으로 한 국내 사망교통사고 데이터를 기반으로 사고 시나리오를 분류한다. 다음으로 사고 시나리오를 분석하여 협력형 차량 안전 시스템에 적용 가능한 시나리오를 선정하고 결과적으로 사망 사고 빈도수를 통해 안전 시스템의 잠재적인 사회적 안전효과를 정량적으로 제시한다. 마지막으로 안전효과의 정량적 분석을 이용하여 협력형 차량 안전 시스템의 인증을 위한 대표 평가 시나리오를 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-6
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• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.142-148
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• 2023

In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver's state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.771-782
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• 2021

고속화도로 및 자동차전용도로와 같은 고속도로에서는 중대형 교통사고, 도로시설물 파손 및 유지/보수작업, 차량 고장 및 정지 등 규칙/불규칙한 상황이 빈번히 발생한다. 이러한 규칙/불규칙적 상황을 즉각적으로 인식하여 운전자들에게 교통 서비스를 제공하는 것이 요구되었으며, 이를 해결하기 위해 신속히 데이터를 수집하고 비정상적인 교통상황을 검지하는 것에 대한 다양한 기법들이 개발되었다. 하지만 인프라에 대한 유지/보수와 검지율, 위치에 대한 정확성 등 개선점이 요구되었다. 본 연구에서는 고속도로내 돌발상황 검지를 위해 기존 연구에 대한 고찰과 자동차 위치정보(GPS, Global Positioning System) 기술, 교통공학 이론적 관점의 연구를 통해 고속도로 돌발상황 정의와 알고리즘 개발로 시스템을 구축하고 테스트베드를 운영하여 돌발상황 알고리즘 검증과 실증에 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 돌발상황 발생 시 예측 가능한 사고를 줄일 수 있는 2차 사고에 대한 효과와 예측 불가능한 사고의 검지 시간을 줄여 부상자에 대한 골든타임 확보할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.127-137
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• 2006

돌발상황이 발생하였을 경우 발생장소를 기준으로 상류부와 하류부에서는 교통류의 특성이 서로 다르게 나타난다 즉, 상류부에는 저속으로 운행하는 높은 밀도의 교통류가 그리고, 하류부에는 고속으로 운행하는 낮은 밀도의 교통류가 형성되는 것이다. 본 연구에서는 이러한 특성을 이용하여 돌발발생 장소의 상 하류부 검지기 간의 속도와 밀도의 차이를 시간적, 공간적으로 동시에 고려한 돌발감지기법을 제시하였다 따라서 본 연구에서는 기존에 운영되고 있는 비교기법에 속하는 돌발감지기법들이 점유율 단독 또는 점유율과 운행속도의 추세를 별개로 분석한 후 두 개 지표의 변화추세를 고려한 것에 비하여 검지기 간의 거리 및 속도와 밀도를 동시에 고려 할 수 있는 개념을 제시하는데 그 의의가 있다. 천안-논산고속도로의 사고 상황 자료를 바탕으로 off-line 상에서 본 기법을 적용한 결과 인접 검지기 간의 속도-밀도관계를 분석함으로서 사고위치와 검지기간의 관계 등을 포함한 돌발상황을 감지할 수 있었다. 향후 본 기법이 고속도로교통관리시스템(FTMS)의 돌발감지기법(AID)으로 적용되기 위해서는 광범위한 자료를 바탕으로 돌발을 판정할 수 있는 임계치, 사고의 파장정도 및 돌발발생장소와 검지기 간의 위치에 따른 변화추이 등에 대한 추후 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1500-1505
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• 2019

현재 전 세계적으로 ICT 스마트시티의 일환으로 도시교통 문제해결을 위한 차세대 지능형 교통시스템인 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구축을 추진하고 있다. C-ITS와 함께 자율주행 서비스를 실현하기 위해서는 첨단 도로 인프라의 역할이 중요하다. 그리고 중장기적인 C-ITS, 자율주행서비스의 연구와 함께 단기적으로 도로 교통안전을 위한 보다 현실적인 솔루션 제시가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 IoT 가드 레일을 기반으로 C-ITS의 필수 요구정보인 교통흐름과 사고위험 정보를 감지·분석하여, 도로 현장에 즉각적인 경보와 원격 모니터링을 제공할 수 있는 고속도로 사고감지 및 경보 시스템을 제안한다. 지능형 IoT 가드 레일은 장기적으로 C-ITS와 자율주행 서비스에서 요구하는 실제 도로 현장에서의 데이터를 제공하는 지능적 첨단 도로 인프라로서 활용될 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.753-762
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• 2024

터널은 대피 장소가 한정적이며 후방 진입 차량들이 전방 사고 상황을 인식하기 어렵기 때문에 터널 교통 사고 시 2차 사고로 이어질 가능성이 매우 높다. 본 논문에서는 터널 교통 사고 시 파급 효과를 경감하기 위한 사물 인터넷 기반의 스마트 터널 사고 경보 시스템에 대해 연구하였다. 터널 내의 불꽃 감지 센서, 가스 감지 센서와 충격 감지 센서를 활용하여 측정 값이 기준을 초과하면, 비상 상항으로 판단하여 경보 시스템이 작동하도록 설계하였다. 사고가 감지되면 사고 안내 메시지가 LCD를 통해 표시되고, 와이파이 통신 망을 통해 터널 내외 운전자들에게 전송되도록 설계하였다. 하나의 성능 시험 시스템을 구축하였고 수개의 사고 시나리오들에 대해 성능 평가를 수행하였다. 성능 시험 결과, 스마트 사고 경보 시스템이 주어진 기준 값을 기준으로 정확하게 사고를 감지, 경보 절차를 수행하고 와이파이 무선 통신을 통해 경보 메시지를 스마트 폰에 성공적으로 전송함으로써 그 유효성을 확인할 수 있었다.