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저자정보
최미형 ((주)경성테크놀러지) 우제승 ((주)경성테크놀러지) 홍순기 ((주)경성테크놀러지) 박준모 (동명대학교)
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제22권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
149 - 155 (7page)

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본 연구에서는 전동이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면정보를 수집하였으며 이때 도로정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용 하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로 부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블럭의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현 하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행 하였다.
#딥러닝 #전동 이동보조 장치 #교통약자 #YOLOv5 #불량 노면객체 #Electric mobility #Transportation handicapped #YOLOv5 #Poor road surface objects #Deep learning

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참고문헌 (7)

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정지선 / 2019 / 텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 / 지능정보연구 25(1):1~19 dbpia J. S. Lee / 2018 / Trends on Object Detection Techniques Based on Deep Learning / Electronics and telecommunications trends 33(4):23~32 google schola K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Int. Conf. Learning Representations google schola 양성철 / 2011 / 항공사진과 도로지도 간 합성 품질 향상을 위한 도로 추출 연구 / 한국측량학회지 29(6):593~599 google schola 노호창 / 2020 / 교통약자의 이동권 및 교통편의 증진을 위한 법 개정에 관한 연구 / 법학연구 20(3):163~195 dbpia

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