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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      객체 탐지와 대조 학습을 활용한 운전자 사고 영상 클러스터링 및 패턴 분석

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      국문 초록 (Abstract)

      한국어
      영어
      매년 발생하는 교통사고는 많은 사회적 비용과 인명 피해를 동반하기 때문에, 교통사고를 분석하고 예방하는 것은 중요하다. 기존에는 운전자 특성, 차량 가속계 센서, CCTV에 클러스터링 기법을 적용하여 위험 운전 습관 분석 연구가 진행되었으나, 사고에 대한 가장 많은 정보를 담고 있는 교통사고 블랙박스 영상을 활용한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 객체 탐지를 적용한 영상을 바탕으로 대조 학습 및 K-Means 클러스터링을 적용하여 교통사고 유형 분석을 수행하고자 한다. 결과적으로, 12개의 클러스터가 형성되어 각 클러스터의 특징을 분석하였다.
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      매년 발생하는 교통사고는 많은 사회적 비용과 인명 피해를 동반하기 때문에, 교통사고를 분석하고 예방하는 것은 중요하다. 기존에는 운전자 특성, 차량 가속계 센서, CCTV에 클러스터링 기...

      매년 발생하는 교통사고는 많은 사회적 비용과 인명 피해를 동반하기 때문에, 교통사고를 분석하고 예방하는 것은 중요하다. 기존에는 운전자 특성, 차량 가속계 센서, CCTV에 클러스터링 기법을 적용하여 위험 운전 습관 분석 연구가 진행되었으나, 사고에 대한 가장 많은 정보를 담고 있는 교통사고 블랙박스 영상을 활용한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 객체 탐지를 적용한 영상을 바탕으로 대조 학습 및 K-Means 클러스터링을 적용하여 교통사고 유형 분석을 수행하고자 한다. 결과적으로, 12개의 클러스터가 형성되어 각 클러스터의 특징을 분석하였다.

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