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최호길 (가톨릭관동대학교) 김경덕 (가톨릭관동대학교) 이병관 (가톨릭관동대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2019년도 추계종합학술대회 논문집 제23권 제2호
발행연도
2019.10
수록면
335 - 338 (4page)

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본 논문에서는 주행 중인 차량이 전방 차량들의 승객 배치 상황을 파악하고 위험 상황에서 인명피해를 최소화할 수 있는 제동 방향을 결정하는 Braking Redirection System(BRS) to minimize casualties in consideration of the passenger"s boarding situation in dangerous situations을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 가지 모듈로 구성된다. 첫째, Passenger Situation Extraction Module(PSEM)은 차량에 탑승하고 있는 승객 상황을 추출한다. 둘째, Front Passenger Extraction Situation Module(FPSEM)은 차량에 장착된 카메라와 CNN을 사용하여 차량 전방의 이미지를 분석하고, 분석한 결과를 다른 차량에 전달한다. BRS는 PSEM에서 추출한 승객 배치 상황과 FPSEM에서 추출한 전방 승객 배치 상황을 Random Forest로 연산하여 위험 상황에서 인명피해를 최소화하는 제동 방향을 결정한다. 제안된 시스템은 차량 내부에 체압센서를 사용해 기존에 제안된 시각화 센서를 사용한 승객 탐지 방법보다 승객의 배치 상황을 자세하게 분석하고 높은 정확도를 보장한다.
#Autonomous Vehicle #CNN #Random Forset #Deep-Learning #V2V

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Braking Redirection System(BRS)
Ⅳ. 결론
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