메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
윤지원 (이화여자대학교) 조현지 (이화여자대학교) 김연희 (이화여자대학교) 윤명국 (이화여자대학교) 김현수 (연세대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
669 - 673 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
연간 자동차 사고의 약 3%가 과실 분쟁이 발생하여 과실 비율 판정이 필요한 상황이다[1]. 하지만 접수부터 1차 심의 결과 확정까지 평균 75.2일 소요되며 법원 민사 소액 1심 확정까지는 평균 136.9일 소요된다. 이러한 복잡한 절차를 단축시키기 위해 C-RNN 모델을 통한 블랙박스 영상 분석 및 차량 사고 과실 비율 판정 인공지능 기초 모델을 제안하고자 한다. C-RNN 모델을 활용하여, CNN을 통해 영상 데이터의 특징을 추출하고 RNN을 통해 해당 데이터가 어떤 사고로 분류되는지 판단하고자 한다. 본 논문에서는 이진 분류 모델을 기준으로 시스템을 제안하지만 이후 다중 분류를 위한 추가 데이터를 확보하고, 다중 분류 모델로 확장시킨다면, 다양한 사고 양상에 적용 가능한 모델을 구성할 수 있다. 모델의 개발은 분쟁 해결 절차를 단순화하고 이 과정에서 들어가는 시간과 비용을 절감할 것으로 기대된다.
#video classification #artificial neural network #C-RNN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 차량 사고 과실 비율 분석 시스템
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

질량 추정을 통한 개선된 제동거리 계산 알고리즘
이희범 ,  김민철 ,  김기우 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023 .11
익형의 충격파 예측을 위한 인공지능 모델 학습 및 설명가능한 인공지능 적용
박현빈 ,  홍윤표 ,  강유업 외 1명 한국전산유체공학회지 2023 .12
CCTV 영상에서 단일 및 다중 보행자의 횡단 의도 예측을 위한 데이터셋 및 모델
함제석 ,  김보경 ,  문진영 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2023 .06
차량블랙박스 영상을 이용한 지능형 운전습관 분석서비스
박선후 ,  황종원 ,  박건후 외 1명 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .01
인공지능(AI) 시스템을 활용한 낙상 위험 요인 예측모델 개발
공현중 대한외과학회 학술대회 초록집 2022 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088560743