![Fig. 2. Convolutional neural network structure of SSD MobileNet object detection model[14]](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/kcons/OHHGBW/2021/v12n10/OHHGBW_2021_v12n10_211_f0002.png "Fig. 2. Convolutional neural network structure of SSD MobileNet object detection model[14]")
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합성곱 신경망 기반 물체 인식과 탑승 감지 센서를 이용한 개인형 이동수단 주행 안전 보조 시스템 개발
Development of Personal Mobility Safety Driving Assistance System Using CNN-Based Object Detection and Boarding Detection Sensor
원문보기
한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.10, 2021년, pp.211 - 218
손권중 (홍익대학교 기계정보공학과) , 배성훈 (홍익대학교 기계정보공학과) , 이현준 (홍익대학교 기계정보공학과)
초록
최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
Abstract
AI-Helper
A recent spread of personal mobility devices such as electric kickboards has brought about a rapid increase in accident cases. Such vehicles are susceptible to falling accidents due to their low dynamic stability and lack of outer protection chassis. This paper presents the development of an automat...
주제어
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참고문헌 (15)
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- DOI : 10.15207/JKCS.2021.12.10.211 [무료]
- 한국융합학회 : 저널
- 학술교육원 : 저널
- Korea Open Access Journals : 저널
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