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학술저널
저자정보
송영호 (전북대학교) 장재우 (전북대학교)
저널정보
서비스사이언스학회 서비스 연구 서비스 연구 제15권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
93 - 105 (13page)

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최근 자율주행 기술이 고도화됨에 따라 자율주행 자동차를 연구하는 기업과 기관에서는 실제 도로 환경에서 자율주행 택시 서비스를 제공하며 상용화를 추진하고 있다. 그러나 자율주행 중 발생하는 충돌사고와 같은 안전성 문제와 그에 따르는 법적 및 사회적 책임과 관련된 문제들이 해결되지 않은 한계점이 존재한다. 따라서 자율주행의 안전성 확보를 위해 자율주행 차량이 주행 중 발생할 수 있는 교통사고를 사전에 학습하고, 이를 예측하여 대처할 수 있는 교통사고 가능성 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 주로 딥러닝을 이용하여 차량 주행 영상을 분석하여 교통사고 여부를 판별함으로써 교통사고 가능성을 사전에 예측하는 데 중점을 두고 있다. 그러나 기존 딥러닝 기반의 교통사고 가능성 예측 연구는 일반적으로 교통사고 예측 정확도가 낮다는 문제점이 존재한다.
본 논문에서는 교통사고 가능성을 미리 예측하여 자율주행 자동차가 사고에 대처하게 함으로써 안전성을 향상시킬 수 있는 딥러닝 기반 교통사고 가능성 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 영상 내 객체를 실시간으로 탐지하는 데 효과적인 신경망인 YOLO와 시간의 흐름에 따라 복잡하게 변화하는 데이터를 분석하는 데 효과적인 신경망인 액체 신경망(LNN)을 결합한다. 이를 통해 현재 주행 중인 자동차의 블랙박스 영상에서 객체를 탐지하고, 탐지된 객체의 시간에 따른 움직임을 분석함으로써 교통사고 가능성을 예측한다. 아울러 제안하는 모델을 하이퍼파라미터 조정과 모델 구조 최적화를 통해 모델의 성능을 향상시켰다. 평균 정밀도 측면에서의 성능 비교를 통해, 제안하는 모델이 기존 모델에 비해 약 24% 더 높은 평균 정밀도를 보였다.
#자율주행 자동차 #교통사고 예측 #딥러닝 #합성곱 신경망 #액체 신경망 #Autonomous Vehicles #Traffic Accident Prediction #Deep Learning #Convolutional Neural Network #Liquid Neural Network

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 전체 시스템 구조
4. 제안하는 교통사고 가능성 판단 모델
5. 제안하는 교통사고 가능성 예측 모델 의 성능평가
6. 결론 및 향후 연구
References
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