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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김준현 (전주대학교 일반대학원 인공지능학과) 민정익 (전주대학교)
저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보화연구 제21권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
231 - 241 (11page)

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C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 및 자율주행 환경에서 교통사고와 같은 돌발상황의 신속한 검지가 중요해짐에 따라, 최근에는 이를 위한 다양한 시스템 개발과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 기존의 영상 및 레이더 기반 검지 방식의 한계를 극복하기 위해 음향 정보를 이용한 교통사고 검지 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 교통사고 시 발생하는 음향 데이터를 수집하고, 이를 통해 충돌 및 급제동과 같은 특징을 추출하였다. 추출된 음향 데이터를 바탕으로DNN, CNN, RNN의 딥러닝 모델을 학습시켜 각 모델을 통해 사고 패턴을 검지하는 방법을 연구하였다. 이후, 학습된 모델들의 검지 결과를 비교 분석하여 음향 패턴을 검지하는 데 가장 적합한 알고리즘 모델을 선정하였다. 최적의 알고리즘을 적용하여 음향기반 자동 사고 검지 시스템을 개발하였으며, 이 시스템은 교통사고를 신속하고 정확하게 판별할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘과 음향 특징 추출 기술을 통해 정확한 교통사고 검지를 가능하게 하여 교통 안전 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#교통 #사고 #음향 #인공지능 #심층신경망 #합성곱신경망 #순환신경망 #Traffic #Accident #Acoustic #Artificial Intelligent #DNN #CNN #RNN

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