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딥 러닝기반 실시간 영상처리를 통한 크랙 탐지 및 개인형 이동수단 주행 보조 시스템 개발
문희찬(Huichan Moon),김민혁(Minheok Kim),용권순(Kwonsoon Yong),한대현(Daehyeon Han),김태운(Taewoon Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
장애인 및 거동이 불편한 고령자를 위한 전동 휠체어, 짧은 이동거리를 편리하게 이동할 수 있는 전동 킥보드 등 전동 모빌리티의 사용이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이와 같은 개인형 이동수단의 확산으로 인해 관련 사고 또한 증가하고 있는데, 특히 고르지 못한 노면으로 인한 사고가 빈번하게 발생한다. 본 논문은 노면 크랙으로 인한 사고 및 주행 중 탑승자에게 가해지는 충격을 감소하여 개인형 이동수단의 안전한 주행을 보조하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 촬영한 노면 사진을 입력 받고, 영상처리 및 CNN 기반의 딥러닝 기술을 활용하여 노면에 존재하는 크랙을 탐지한다. 크랙이 탐지된 경우, 크랙과 전동 모빌리티 기체와의 거리를 계산하고 이를 기반으로 기체의 이동 속도를 제어하여 탑승자에게 가해지는 충격 및 이로 인한 사고를 효과적으로 줄일 수 있다. 제한된 연산 자원을 가진 사물인터넷 기기에서 실시간 주행 보조를 가능케 하기 위해 경량화 된 딥러닝 모델을 사용했으며, 이미지 분할 및 선택적 크랙 탐지 기법을 제안하여 연산 복잡도를 효과적으로 감소시켰다. 실 환경에서 수행한 검증 결과를 통해 제안하는 시스템이 실시간으로 크랙을 탐지하고 주행 속도를 자동으로 제어하여 효과적으로 충격 량을 감소시키는 것을 확인했다.
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