@article{ART002855648},
author={ 오성훈 and 전영준 and 권영우 and 정석찬 },
title={IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구},
journal={한국빅데이터학회 학회지},
issn={2508-1829},
year={2022},
volume={7},
number={1},
pages={15-27},
doi={10.36498/kbigdt.2022.7.1.15},
url={http://dx.doi.org/10.36498/kbigdt.2022.7.1.15}

TY - JOUR
AU - 오성훈
AU - 전영준
AU - 권영우
AU - 정석찬
TI - IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구
T2 - 한국빅데이터학회 학회지
PY - 2022
VL - 7
IS - 1
PB - 사)한국빅데이터학회
SP - 15-27
SN - 2508-1829
AB - 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 자동차및 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.
KW - IoT(Internet of Thing), 딥러닝, 교통사고, 가드레일, 골든타임
DO - 10.36498/kbigdt.2022.7.1.15
UR - http://dx.doi.org/10.36498/kbigdt.2022.7.1.15
ER -

오성훈 , 전영준 , 권영우 and 정석찬 . 2022, “IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구”, 한국빅데이터학회 학회지, vol. 7, no. 1, pp. 15-27. Available from: doi:10.36498/kbigdt.2022.7.1.15

오성훈 전영준 et al. 권영우 정석찬 “IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구” 한국빅데이터학회 학회지 7.1 pp. 15-27 (2022): 15.

오성훈 , 전영준 , 권영우 , 정석찬 . IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구 한국빅데이터학회 학회지 [Internet]. 2022; 7( 1), : 15-27. Available from: doi:10.36498/kbigdt.2022.7.1.15

오성훈 , 전영준 , 권영우 and 정석찬 . “IoT 기반 교통사고 실시간 인지방법론 연구” 한국빅데이터학회 학회지 7, no.1 (2022): 15-27. doi: 10.36498/kbigdt.2022.7.1.15