이상현 김진영 노종민 이환필 이수목 윤일수 2023-08 1738-0774 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37999 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002989320 전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다. Kor 한국ITS학회 차량 단말기 기반 돌발상황 검지 알고리즘 개발 Development of a Emergency Situation Detection Algorithm Using a Vehicle Dash Cam Article 113 4 97 한국ITS학회 논문지 22 한국ITS학회 논문지, Vol.22 No.4, pp.97-113 10.12815/kits.2023.22.4.97 Highway Emergency situations Detection Scene classification Artificial intelligence Vehicle terminal 고속도로 돌발상황 검지 상황분류 인공지능 차량단말기 Article