초록 ▼

연구개요
본 연구는 최근 자율주행자동차의 증가로 인해 자율자동차 뿐만 아니라 일반자동차들도 발생할 수 있는 교통사고를 미연에 방지하기 위한 목적으로 다양한 센서들로부터 주행관련 사항을 인식한 교통사고 발생 가능성 정보를 주변차량들에게 안내하기 위한 기술을 개발한 연구임

연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 자동차 주행 주 주변 물체의 검출, 인식, 그리고 주행상황 중 교통사고 위험 여부를 판별할 수 있는 방안을 개발하였다. 도로 주행 중 실시간으로 자동차 검출을 위해 연구기간 동안 다양한 딥러닝 인공지능 알고

연구개요
본 연구는 최근 자율주행자동차의 증가로 인해 자율자동차 뿐만 아니라 일반자동차들도 발생할 수 있는 교통사고를 미연에 방지하기 위한 목적으로 다양한 센서들로부터 주행관련 사항을 인식한 교통사고 발생 가능성 정보를 주변차량들에게 안내하기 위한 기술을 개발한 연구임

연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 자동차 주행 주 주변 물체의 검출, 인식, 그리고 주행상황 중 교통사고 위험 여부를 판별할 수 있는 방안을 개발하였다. 도로 주행 중 실시간으로 자동차 검출을 위해 연구기간 동안 다양한 딥러닝 인공지능 알고리즘의 성능을 개선하기 위한 학습 기법, 파라미터 최적화 방안, 빠른 학습 수행을 위한 사전 모델 구성 방안 등을 연구하였다. 또한, 자동차 주행 상황에 대한 교통사고 발생 가능성이 높은 역광발생 상황, 터널 내 주행 환경 분석, 운전자 상태 모니터링, 주행 도로 인프라 분석, 선행 자동차 주행 상태 분석 등을 연구를 수행하였다. 본 연구는 총 3개년(9개월, 12개월, 12개월)으로 진행하였으며 1차연도에서는 교통위험 요소의 분석을 위한 기술개발을 수행함. 2차년연도에서는 도로 인프라 분석 기술 개발을 수행함. 그리고 3차연도에서는 통합 분석 및 공유 기술 개발 연구를 수행함. 연구 목표 대표 연구 결과 달성도는 다음과 같다. 평균 200% 초과 달성함

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
본 연구기술 개발을 통해 자율주행자동차의 안전주행을 주행을 지원하고 교통사고 발생을 사전에 방지, 감소, 회피하기 위한 방안 마련에 활용할 수 있다. 특히, 자율주행자동차에는 고가의 다양한 센서(Vision, Ridar, Radar, 열화상, 적외선 등)들이 설치되어 있으며 이러한 센서들을 활용하여 자율주행 레벨 2 이상의 환경을 만족하고 있다. 자율주행자동차들이 인식한 결과를 활용하여 일반 자동차 들이 안전운전을 위한 정보를 활용할 수 있는 이점을 가지고 있다. 또한, 현재는 자동차에 설치된 블랙박스 장치들이 단순히 사고 발생 이후 기록용으로 활용하고 있는데 반해 본 연구기술을 활용하여 블랙박스 장치에 개발된 SW 모듈을 블랙박스에 탑재함으로써 사후판독용이 아닌 사전 사고 발생 위험 정도를 안내 할 수 있어 교통사고 감소와 안전한 주행 지원, 그리고 교통 흐름 원활화라는 기대효과를 가진다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구개발 요약 ... 4
• 2) 연구개발 배경 ... 4
• 3) 연구개발 현황 ... 4
• 4) 연구개발 목적 ... 5
• 5) 연구개발 필요성 ... 5
• 6) 연구개발 최종목표 ... 6
• 7) 연구개발 범위 ... 6
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
• 3) 목표 달성 수준 ... 10
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 11
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 11
• 6. 자체점검표 ... 12
• 7. 참고문헌 ... 12
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 20
• 끝페이지 ... 30