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도로 노면 파손 인식을 위한 Multi-scale 학습 방식의 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘
Encoder Type Semantic Segmentation Algorithm Using Multi-scale Learning Type for Road Surface Damage Recognition 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.19 no.2, 2020년, pp.89 - 103  

심승보 (한국건설기술연구원 차세대인프라연구센터) ,  송영은 (호서대학교 전기공학과)

초록
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고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As we face an aging society, the demand for personal mobility for disabled and aged people is increasing. In fact, as of 2017, the number of electric wheelchair in the country continues to increase to 90,000. However, people with disabilities and seniors are more likely to have accidents while drivi...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
균열 탐지 알고리즘의 특징은 무엇인가? , 2016). 이 알고리즘은 경계가 균일하지 않거나 복잡한 형상을 가진 균열 영상에서 효율적으로 동작하는 특징이 있다. 또한, 논문에 사용한 118장의 도시 도로 균열 영상을 Crack Forest Dataset (CFD)으로 공개하여 다른 많은 연구자가 기술을 개발할 수 있도록 기여하였다.
개인 이동 수단의 활용하여 주행 시 사고 발생 가능성이 큰 사람들은 누구인가? 아울러 최근에는 교통 약자들에 대한 삶의 질 향상이 사회적으로 관심받고 있는 가운데, 전동 휠체어와 전동 스쿠터 같은 개인 이동 수단의 활용이 점차 증가하고 있다. 하지만 고령자나 중증 장애인과 같이 정확한 판단 및 조향이 어려운 사람들에게는 주행 시 사고의 발생 가능성이 여전히 크다. 이러한 사고 가능성을 감소시키고 예방하기 위하여 각종 센서가 장착되어 자동화된 운행 기술이 접목된 이동 수단이 필요하게 되었다 (Argyros et al.
자율 개인 이동 차량은 고령화를 대비하여 미래에 어떠한 수단으로서 작용하는가? 자율 개인 이동 차량(Autonomous personal mobility vehicle)은 고령화를 대비하여 미래에 고령자들의 적극적인 사회 활동을 장려할 수 있는 수단이 될 것이다. 이런 차량은 장애인과 고령자에게 안전하고 신뢰할 수 있는 이동 수단으로 자리매김하면서 독립적인 삶을 누릴 수 있도록 도와주는 중요한 기술이 될 것이다.
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참고문헌 (32)

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