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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황주원 (연세대학교) 이영설 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제10호
발행연도
2010.10
수록면
995 - 999 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

확률기반 계층적 네트워크를 활용한 교차로 교통사고 인식 및 분석 시스템
황주원 ,  이영설 ,  조성배 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2010.10 학술저널
[인공지능] 확률기반 계층적 네트워크를 활용한 교차로에서의 교통사고 인식 및 분석 시스템
황주원 ,  이영설 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2010.06 학술대회자료

2009

확률기반 실외환경 사고 인식기를 활용한 교통사고 추론 시스템
황주원 ,  이영설 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.11 학술대회자료

초록· 키워드

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매년 차량의 수가 꾸준히 증가함에 따라 이에 비례하여 도로의 혼잡도와 사고 발생률 또한 증가되고 있다. 이와 같은 교통문제를 완화하기 위해서 도로 설계 및 신호 체계 등이 발전되고 있음에도 불구하고 교통사고로 인한 인명 및 재산 피해는 감소되지 않고 있다. 본 논문에서는 발생된 사고를 실시간으로 인식하여 이에 빠르게 대응함으로써 후속사고를 예방하고 사고 원인을 파악하기 위한 실시간 사고 인식 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 특정 교차로에서 뿐만 아니라 교통흐름과 디자인이 다른 교차로에서 발생한 사고를 정확히 인식하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 실제 교차로에서 수집되는 데이터가 정확하다고 보장할 수 없고, 사고 발생에 쓰이는 데이터는 서로 유기적으로 복잡한 관계가 있기 때문에 정확한 사고 인식을 위해 확률기반 연산을 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하였다.
#교차로에서의 교통사고 #교통사고 인식 시스템 #실시간 교통사고 인식 시스템 #동적 베이지안 네트워크 #Traffic Accidents at Intersections #Real-Time Traffic Accident Detection System(RTADAS) #Dynamic Bayesian Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 실시간 사고 인식 및 분석 시스템(RTADAS)
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (0)

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