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도로 및 교량 시설이 노후화됨에 따라 시설의 파손 빈도와 규모가 증가하는 추세이다. 아스팔트 도로상에 움푹 파인 구멍 형태로 형성되는 포트홀은 이로 인한 영향을 직접적으로 받고 있다. 이러한 포트홀을 예측하지 못하고 자동차가 지나감으로서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 빠른 발견과 처리가 요구된다. 해외에서는 포트홀 문제를 해결하기 위하여 여러 방면으로 활발하게 연구되어 왔으나 국내에서는 상대적으로 관련 연구가 저조하였다. 그러나 최근 자율주행이 4차 산업혁명의 새로운 핵심 과제로 부상하면서 포트홀 검출 관련 연구와 대책이 요구되고 있다. 포트홀 검출에 사용하는 센서는 크게 ...

도로 및 교량 시설이 노후화됨에 따라 시설의 파손 빈도와 규모가 증가하는 추세이다. 아스팔트 도로상에 움푹 파인 구멍 형태로 형성되는 포트홀은 이로 인한 영향을 직접적으로 받고 있다. 이러한 포트홀을 예측하지 못하고 자동차가 지나감으로서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 빠른 발견과 처리가 요구된다. 해외에서는 포트홀 문제를 해결하기 위하여 여러 방면으로 활발하게 연구되어 왔으나 국내에서는 상대적으로 관련 연구가 저조하였다. 그러나 최근 자율주행이 4차 산업혁명의 새로운 핵심 과제로 부상하면서 포트홀 검출 관련 연구와 대책이 요구되고 있다. 포트홀 검출에 사용하는 센서는 크게 가속도 센서, 이미지 센서, 거리 센서 3종류로 나눌 수 있으며, 본 논문에서는 가속도 센서를 이용하는 포트홀 검출에 인공신경망을 접목하여 검출률을 높일 수 있도록 알고리즘을 제시하였다. 그리고 이를 바탕으로 자원 사용을 최소화 할 수 있는 효율적인 신경망 하드웨어 구조로 구성하고, Verilog HDL언어를 사용하여 검출 구조를 설계하였다. 시뮬레이션을 통해 기능을 검증하였다. 또한 검출시 포트홀 영상정보 추가 획득 등 자율주행을 위해 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

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