차량블랙박스 영상을 이용한 지능형 운전습관 분석서비스 = Intelligent Driving Habit Analysis Service using Dash Cam Videos

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Since the number of traffic accidents in Korea reached a high of 290,481 in 2000, more than 200,000 traffic accidents have been steadily occurring. Classifying drivers' accident factors in the form of traffic violations, safety driving defaults account for more than half of all traffic accidents, accounting for 61.3% of all traffic accidents, followed by the Central Line Penetration Act, 6.3% of signal violations, 5.8%, respectively. These statistics clearly show that most accidents play a major role in the failure of safe driving due to the driver's incorrect driving habits. To solve this problem, this study proposes a technology called "Vision-based intelligent driving habit analysis service". The technology detects driving habit defects detected according to various scenarios through object recognition, lane recognition, distance from objects, and relative speed recognition only with 2D images. Defects in the detection contents can be prevented in advance by providing analysis completed images and feedback to the driver on the web to recognize his or her wrong driving habits.

국문 초록 (Abstract)

국내 교통사고 발생 건수는 2000년 최고치(290,481건)를 기록한 이후 꾸준히 20만건 이상의 교통사고가 발생하고 있다. 운전자의 사고 요인을 교통법규위반 형태로 분류해보면 안전운전 불이행이 전체 교통사고의 61.3%로 절반 이상을 차지하고 있으며 중앙선 침범 6.5%, 신호위반 6.3%, 안전거리 미확보 5.8%, 순으로 발생하고 있다. 이러한 통계는 대부분의 사고는 운전자의 잘못된 운전습관으로 인한 안전운전 불이행이 주요한 요인으로 작용하고 있음을 단적으로 보여준다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 “지능형 운전습관 분석서비스”를 제안한다. 해당 서비스에서는 자동차 블랙박스에서 촬영된 동영상에서 객체인식, 차선인식, 객체간의 거리 및 상대속도 분석 통해 사용자의 운전습관을 평가한다. 운전습관 평가 결과는 웹(Web)을 통해 운전자에게 분석완료 영상 및 피드백을 제공한다. 이를통해 운전자가 본인의 잘못된 운전습관을 인지하고 개선하여 잘못된 운전습관으로 인한 교통사고를 줄일 수 있기를 기대한다.