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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박명석 (순천향대학교) 유성주 (순천향대학교) 김재윤 (순천향대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제30권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
59 - 74 (16page)
DOI
10.13088/jiis.2024.30.1.059

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

Vision Transformer를 활용한 운전자 이상행동 분류 딥러닝 시스템
박명석 ,  유성주 ,  김재윤 지능정보연구 2024.03 학술저널

2023

Vision Transformer 를 활용한 운전자 이상행동 탐지 시스템
박명석 ,  유성주 ,  김재윤 한국통신학회 학술대회논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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도로 교통 사고와 교통 위반 행동은 현대 사회에서 급증하는 문제로, 이에 대한 효과적인 대응이 필요하다. 이러한 사고와 위반 행동은 세계적으로 증가하는 추세를 보이며, 그로 인한 사회 및 경제적 영향은 상당히 심각하다. 주로 운전자의 부주의로 발생하는 도로 교통 사고를 예방하기 위해, 딥러닝과 머신러닝을 활용한 시스템이 구축되고 있다. 이전의 연구들은 주로 운전자의 이미지를 기반으로 한 모델을 사용하여 운전자의 이상행동을 감지하는 데 초점을 맞추었다. 그러나 이러한 기존 연구들은 대부분 컨볼루션 기반의 모델을 사용하여 운전자의 이상행동을 감지하고 분류하는 데 중점을 두고 있다. 컨볼루션 기반 모델은 초기 학습 단계에서 이미지에서 특정 패턴 및 특징을 학습하고, 이를 고정된 크기의 필터로 추출하는 특징이 있다. 이는 다양한 운전 상황에 대한 적응성이 제한된다는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 컨볼루션 기반 모델의 한계를 극복하고자, Vision Transformer 모델을 활용한 운전자 이상행동 분류 모델을 구축하였다. 해당 모델의 우수성을 확인하기 위해 기존 연구에서 사용된 ResNet-101, VGG19, Xception, ConvNeXt 등의 모델과 분류 성능 평가 지표를 기반으로 비교 분석을 실시하였다. 비교 분석 결과, Vision Transformer 모델이 기존의 컨볼루션 기반 모델들보다 탁월한 성능을 보여주었다. 이러한 결과는 Vision Transformer의 학습 방식이 다양한 특징 및 패턴을 효과적으로 학습하고 이를 활용할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 도로 교통 안전성 향상을 위한 혁신적인 모델의 가능성을 제시하며, 더 나아가 안전 운전 문화의 정착과 사회적 이익을 증진시킬 수 있다.
#도로 교통 #운전자 이상행동 #딥러닝 #Road traffic #Driver abnormal behavior #Deep learning #Vision Transformer

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 딥러닝 기반 운전자 이상행동 분류 모델
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
김범준, 이분진. (2018). 생체 신호 측정 기반 운전자 상태 모니터링 시스템. 한국전자통신학회 논문지, 13(3), 677-683. https://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.3.677 google schola 최진모, 송혁, 박상현, 이철동. (2012). 운전자 졸음 인식 시스템 구현. 한국통신학회논문지, 37(8), 711-720. https://doi.org/10.7840/kics.2012.37C.8.711 google schola 박수완, 손준우. (2011). 다중 정보를 활용하는 차량 모니터링 시스템의 구현. 대한교통학회지, 29(3), 41-48. google schola 이유진, 김종석, 윤완규, 유상조. (2021). 운전자 및 동승자 머리 자세 추정 및 딥러닝을 이용한 교통사고 모니터링 시스템. 한국통신학회논문지, 46(10), 1719-1728. https://doi.org/10.7840/kics.2021.46.10.1719 google schola 조문기, 배경율. (2021). 자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가. 지능정보연구, 27(1), 191-207. https://doi.org/10.13088/jiis.2021.27.1.191 google schola

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