최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.18 no.6, 2019년, pp.176 - 190
박종우 (경북대학교 전자공학부) , 백장운 (한국전자통신연구원 인공지능응용연구실) , 이상원 ((주)세스트 연구개발부) , 서우창 ((주)세스트 연구개발부) , 서대화 (경북대학교 전자공학부)
The prevention of pedestrian accidents in crosswalks and intersections is very important. The C-ITS services provide a warning service for preventing accidents between cars and pedestrians. In the current pedestrian collision prevention warning service according to the C-ITS standard, however, it is...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
보행자 충돌방지 경고 서비스의 목적은? | [Table 1]과 같이 C-ITS 서비스는 7개 분야, 15개 서비스로 구성된다. C-ITS 서비스 중에서 보행자 충돌방지 경고 서비스는 보행자의 안전을 향상하기 위하여 교차로 또는 도로 구간의 주행 시 횡단 보행자 및 자전거와 충돌사고를 예방하는 목적을 가진다. | |
C-ITS란? | C-ITS는 차량이 주행 중인 운전자에게 주변 교통 상황과 급정거, 낙하물 등의 사고 위험 정보를 실시간으로 제공하는 시스템을 의미한다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport & Korea Expressway Corporation, 2019). C-ITS는 DSRC2), WAVE3) 등의 V2X4) 통신을 이용하여 차량과 도로 인프라 간에 데이터를 양방향으로 수집 및 제공하며, 센터에서는 교통 상황 정보를 수집하고 분석하여 ITS 서비스를 제공한다. | |
보행자 충돌방지 경고 서비스에 사용되는 영상 데이터가 영상 검지기로 스트리밍한 후에 보행자를 검출하는 이유는 무엇인가? | 영상검지기 서버에서는 전달받은 영상 데이터를 분석하여 보행자를 검출하고, 검출된 보행자 검출 정보는 V2X 서버, 검지 구역 주변의 RSU를 거쳐서 주변의 차량에 전달된 다. 카메라에서 획득한 영상 데이터를 영상검지기로 스트리밍한 후에 보행자를 검출하는 이유는 보행자를 정확하게 검출하기 위한 딥러닝 알고리즘이 GPU 기반의 고성능 컴퓨터 시스템을 요구하기 때문이다. |
Howard A. G., Zhu M., Chen B., Kalenichenko D., Wang W., Weyand T., Andreetto M. and Adam H.(2017), MobileNets: Efficient Convolution Neural Networks for Mobile Vision Applications, arXiv preprint arXiv: 1704.04861.
Iandola F., Moskewicz M., Karayev S., Girshick R., Darrell T. and Keutzer K.(2014), Densenet: Implementing efficient convnet descriptor pyramids, arXiv preprint arXiv:1404.1869.
Insurance Institute for Highway Safety, Highway Loss Data Institute(2019), Pedestrian crash prevention ratings, https://www.iihs.org/ratings/pedestrian-crash-prevention, 2019.10.29.
Intelligent Transport Society of Korea(2017), Standard of C-ITS Service Specification Part1. Function and Performance Requirement Specification, pp.57-60, p.84.
Intelligent Transport Society of Korea(2017), Standard of C-ITS Service Specification Part2. Data Exchange Specification, pp.48-52, p.70, p.76.
Jung H. G.(2010), "Pedestrian Protection System: Review and Problems," Proceedings in Korean Society of Automotive Engineers(KSAE) 2010 Annual Conference, pp.1820-1826.
Korean National Police Agency(2018), 2018 Traffic Accident Statistics, p.46, p.96.
Lee Y. J., Moon Y. H., Park J. Y. and Min O. G.(2019), "Recent R&D Trends for Lightweight Deep Learning," 2019 Electronics and Telecommunications Trends, vol. 34, no. 2, pp.40-50.
Liu W., Anguelov D., Erhan D., Szegedy C., Reed S., Fu C. Y. and Berg A. C.(2016), "Ssd: Single shot multibox detector," In European Conference on Computer Vision, pp.21-37.
Ministry of Land, Infrastructure and Transport & Korea Expressway Corporation, https://www.c-its.kr/introduction/introduction.do, 2019.8.29.
Ministry of Land, Infrastructure and Transport & Korea Expressway Corporation, https://www.c-its.kr/introduction/service.do, 2019.8.29.
Redmon J. and Farhadi A.(2018), YOLOv3: An Incremental Improvement, arXiv preprint arXiv: 1804.02767.
Sandler M., Howard A. G., Zhu M., Zhmoginov A. and Chen L. C.(2018), MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks, arXiv preprint arXiv:1801.04381.
Shen Z., Liu Z., Li J., Jiang Y. G., Chen Y. and Xue X.(2017), "Dsod: Learning deeply supervised object detectors from scratch," In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp.1919-1927.
Szegedy C., Ioffe S., Vanhoucke V. and Alemi A. A.(2017), "Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning," In Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence.
Szegedy C., Liu W., Jia Y., Sermanet P., Reed S., Anguelov D., Erhan D., Vanhouke V. and Rabinovich A.(2015), "Going deeper with convolutions," In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1-9.
Wang R. J., Li X. and Ling C. X.(2018), "Pelee: A real-time object detection system on mobile devices," In Advances in Neural Information Processing Systems, pp.1963-1972.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.