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인공지능 기반의 자동차사고 감지 시스템 적용 사례 분석
A Review of AI-based Automobile Accident Prevention Systems 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.21 no.1, 2019년, pp.9 - 14  

최재경 (울산과학기술원 경영공학부) ,  공찬우 (울산과학기술원 경영공학부) ,  임성훈 (울산과학기술원 경영공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Artificial intelligence (AI) has been applied to most industries by enhancing automation and contributing greatly to efficient processes and high-quality production. This research analyzes the applications of AI-based automobile accident prevention systems. It deals with AI-based collision preventio...

주제어

#Automobile Accident Prevention System   #Artificial Intelligence   #Machine Learning   #Deep Learning   #e-Call Service  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 인공지능은 현재 국방·의료·헬스케어·생활·교육·게임·보안·안전 등 거의 모든 분야에 적용되어 자동화수준을 높이고 효율적인 프로세스와 고품질 생산에 크게 기여하고 있다. 그 중에서도 본 연구는, 지속적으로 연구되고 있는 교통 안전 분야에 집중하여 인공지능이 자동차사고 피해를 개선한 사례를 분석하고자 한다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해 운전자주의경고(Driver Attention Warning, DAW), 전방충돌경보(Forward Collision Warning, FCW) 등 각종 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 중점적으로 개발되어 왔으며, 국내에서는 주요 자동차 제조기업이 중심이 되어 해당 기술을 상용화 하고 있다.
  • 본 연구는 AI 기술 중심의 자동차사고 피해 방지 시스템에 관한 다양한 문헌을 검색하여 진행되었다. 또한, 이러한 기술이 교통안전에 실질적으로 어떻게 적용되는지 알아보기 위해 과제 현황 및 기사 검색을 통해 적용 사례의 현황을 파악하였다.
  • 본 연구는 인공지능 기반의 자동차 사고 피해방지를 위한 논문, 기술 현황 등을 파악 및 고찰하였다. 자동차 첨단기술이 발전하고 인공지능의 성능이 향상됨에 따라, 향후안전을 위한 다양한 차량 보조 장치들이 인공지능과 결합되어 자동차 사고 피해를 축소하는 방향으로 구성될 것으로 기대된다.
  • 본 연구에서는 자동차 관련 안전 분야에서 인공지능이자동차사고 피해를 방지하고 완화한 사례를 분석하였다. 본 연구를 통해 조사된 AI 자동차 사고 피해 방지 시스템은 현재 여러 선진 국가와 자동차 회사에서 적용되고 있는 기술이며, 이를 통해 교통사고의 발생과 규모를 상당히 감소시키고 향상된 교통안전 기술을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
  • 본 연구에서는 자동차 사고 피해 방지를 위한 인공지능기반의 시스템 적용 사례들을 살펴보았다. 조사한 바에 따르면, 이미 선행된 자동차 센서를 이용한 첨단 장치와 인공지능을 접목한 제품 개발 및 관련 연구가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있었다.

가설 설정

  • 대표적인 알고리즘 중 하나인 K 평균군집화(K-means clustering)는 주어진 입력을 군집화하는 비지도학습 방법이다. 먼저 총 K 개의 군집이 있고, 각 군집은 중심(centroid)을 가진다고 가정한다. 중심과 그룹 내 데이터 객체와의 거리의 제곱합을 최소화하는 방향으로 군집을 형성한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 충돌방지 기술의 대표적인 예로는 어떠한 것이 있는가? 기존 충돌방지 기술로는 첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system, ADAS)이 대표적이다. 다양한 센서를 통해 수집된 정보를 분석하여 운전자에게 경고를 주거나 브레이크와 조향 장치 등을 직접 제어한다.
인공지능은 어떻게 나눌 수 있는가? 상황을 인식하여 합리적이고 논리적으로 판단하고 행동하며 감정적이고 창조적인 기능을 수행 하는 능력을 포함한다. 인공지능은 사고 해결 여부에 따라 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI)으로 나눌 수 있다. 약한 인공지능은 문제를 실제로 생각하거나 해결하지 못하고 학습을 통해 특정한 문제를 해결하는 인공적인 지능에 대한 연구이다.
머신러닝은 데이터의 형태에 따라 어떻게 구분되는가? 충분한 데이터가 제공되면 예측 및 문제 해결 등을 학습할 수 있다. 데이터의 형태에 따라 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습으로 구분된다.
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참고문헌 (9)

  1. C. C. Bienstock, J. T. Mentzer(1997), "Measuring Physical Distribution Service Quality." Journal of the Academy of Marketing Science, 25(1):31-44 

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  2. C. Berger, R. Blauth, D. Boger, C. Bolster, G. Burchill, W. DuMouchel, F. Pouliot, R. Richter, A. Rubinoff, D. Shen, Timko, D. Mand Walden(1993), "Kano's methods for understanding customer-defined quality." The Center for Quality Management Journal, 2(4):1-37 

  3. Gome Roger, T. Mentzer John(1989), "Physical Distribution Service : A Fundanental Marketing Concept?." Journal of the Academy of Marketing Science, 17(1):53-55 

    상세보기 crossref

  4. F. E. Harding(1998), "Logistics Service Provider Quality : Private Measurement, Evaluation, and Improvement." Journal of Business Logistics, 19(1):103-120 

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  5. N. Kano, N. Seraku, F. Takahashi, S. Tsjui(1984). "Attractive quality and must-be quality." Hinshitsu, 14(2):147-156 

  6. S. I. Oh(2016), An Empirical Study on the Improvement of Education Service Quality using Potential Customer Demand Improvement(PCDI) Index, Doctorate of Myongji University, 60-89 

  7. Y. T. Park(2012), "Determining the importance values of quality attributes using ASC." Journal of Korean Society of Quality Management, 40(4):589-598 

  8. H. G. Song(2013), "Developing and utilizing the B-W model for managing quality attributes." PhD Dissertation, Sungkyunkwan University 

  9. M. Timko(1993), "An experimentin continuous analysis. In D.Walden (Ed.), Kano's methods for understanding customer-defined quality." The Center for Quality of Management Journal, 2(4):17-20 

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