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저자정보
용소희 (경기대학교) 장지영 (경기대학교) 조수희 (경기대학교) 박소희 (경기대학교) 김지훈 (경기대학교) 김상진 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
480 - 483 (4page)

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전방 주시태만, 졸음운전과 같은 운전자의 부주의한 행동이 큰 사고로 이어지는 경우가 많다. 따라서 이러한 행동을 사전에 감지하는 것은 타인의 생명과 직결되는 문제이기 때문에, 사고율을 줄이는 데 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 운전자가 주행 중 할 수 있는 비정상적인 행동은 운전자마다 상이하므로 그 행동을 정의하기가 매우 까다롭다. 이와 같은 문제를 ‘Open Set Recognition’ 이라 부르며, 본 논문에서는 미리 정의된 정상 데이터(Positive data)와 비정상 데이터(Negative data)들을 기준으로 학습하는 대조 학습(Contrastive Learning)을 기반으로 한 운전자 모니터링 및 이상행동 감지 시스템을 제안하고자 한다. 학습에 사용되는 대조학습은 다중 시점 프레임워크에서 연구되었으며, 본 논문에서 제안된 방법에 사용되는 데이터는 AICITY2022대회에서 제공된 데이터 세트로, 정상 주행 비디오와 각각 3개의 다른 시점의 데이터와 정상행동 레이블 1개와 비정상행동 레이블 17개를 포함한 총 18개의 레이블로 구성된다. 본 논문에서는 제안한 방법으로 학습 후 테스트 세트(Test set)에서 AUC에 도달하여 이상 감지 시스템에 대한 대조 학습의 효과를 입증한다.
#Contrastive Learning #Naturalistric Driving Action Recognition #Temporal Action Recognition #Self Supervised Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험방법
Ⅴ. 결론
참고문헌

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