현재 C-ITS 서비스는 레이다 혹 카메라 기반으로 돌발상황을 검지하고 도로위험 정보를 운전자에게 제공한다. 레이다기반의 돌발상황검지기는 가격이 비싸고 교통 이상 상황을 확인하기 위해서는 별도의 카메라가 필요하다. 또한, 레이다는 차량과 보행자 검출이 가능하나 그 외 오토바이, 자전거, 낙하물과 같은 객체는 검출이 어렵다. 기존 C-ITS 시스템에서 카메라기반의 돌방상황검지의 경우, C-ITS 센터의 영상분석 서버에서 돌발상황을 검지하고 위험정보를 운전자에게 제공하기 때문에 실시간 서비스를 제공하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 엣지카메라기반 실시간 도로위험인식 및 정보제공시스템을 제안한다. 엣지카메라는 로컬에서 영상처리를 통해 객체를 인식하고 위험상황을 판단하여 RSU를 통해 운전자에게 위험정보를 제공한다. 제안 시스템은 실시간 처리를 위해 경량 딥러닝 네트워크를 사용하고, 정확도 향상을 위해 지역최적화를 수행한다. 그리고 기존 C-ITS 응용 표준 프로토콜을 수정 없이 사용할 수 있도록 엣지카메라와 RSU의 통신 인터페이스를 설계하였다. 실험을 통해 교통객체를 정확하게 인식하고 100ms 이내에 실시간으로 도로위험상황을 운전자에게 정보를 제공함을 확인할 수 있다.
KSP 제안 키워드
C-ITS
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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