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저자정보
양인철 (한국건설기술연구원) 전우훈 (한국건설기술연구원) 이조영 (뉴저지 공과대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,323 - 1,329 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.8.1323

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도로에는 낙하물, 포트홀, 로드킬 등 다양한 위험객체가 빈번하게 발생하며, 이로 인한 사고를 예방하기 위한 최선의 방법은 신속하게 검지하는 것이다. 이를 위해 전 세계적으로 모바일 앱 기반의 도로위험객체 신고 서비스가 공공과 민간 영역에서 활발히 개발 · 운영되고 있는 실정이다. 하지만 도로환경에서 앱을 사용하여 위험객체를 신고하는 행위는 위험하기 때문에 그 사용시간을 최소화하는 기술의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 도로 이미지로부터 도로위험객체를 자동으로 인식하고 분류하는 방법을 제안 및 구현하고 성능을 검증함으로써 그 가능성을 점검하였다. 신고 이미지는 노면상태불량, 배수시설불량, 도로시설물불량, 로드킬 및 장애물의 네 개의 분류체계로 분류하였고, 딥러닝을 통해 학습된 모형(YOLO v3)은 평균 95%의 높은 검출율을 나타냈다.
#객체 인식 #객체 분류 #딥러닝 #도로위험객체 #Recognition #Classificatioin #Deep Learning #Road Dangerous Object #YOLO

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 자동 인지 및 분류 기술 구현
Ⅳ. 성능 검증 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (2)

참고문헌 신청
전우훈 / 2018 / 위치정보 기반의 국민참여형 도로불편 신고 앱 UI 개발 및 효과분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(10):1825~1832 dbpia M. Everingham / 2015 / The PASCAL Visual Object Classes Challenge: A Retrospective / International Journal of Computer Vision 111(1):98~136 google schola

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