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자료유형
학술저널
저자정보
정회준 (인하대학교) 김승하 (인하대학교) 김준희 (인하대학교) 권장우 (인하대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제23권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
182 - 196 (15page)
DOI
https://doi.org/10.12815/kits.2024.23.1.182

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자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록하였다.
#운전패턴 분석 #딥러닝 #인공지능 #운전자 보조시스템 #Driving pattern analysis #Deep learning #Artificial intelligence #Driver assistance system

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