인공지능 기반 교통체계 분석 및 객체인식 연구

AI-Driven Traffic System Analysis and Object Recognition

연구 내용

객체인식과 속도 검출을 활용해 교통체계를 분석하고 안전운행 판단을 지원하는 인공지능 연구

교통환경에서 안전 관련 객체를 인식하고 주행 속도를 검출하여 교통상황을 정량적으로 해석하는 방법을 개발합니다. 이륜차가 통행하는 이면도로에서 보행교통사고 위험을 낮추기 위해 번호판인식, 객체인식, 속도 검출을 하나의 흐름으로 연결하고, 분석 결과를 기반으로 운전자에게 경고·유도 알림을 전달하는 구조를 설계합니다. 또한 교통체계 분석 관점에서 경고 타이밍과 알림 전달 조건을 정교화하여 현장 적용 가능성을 높이는 데 초점을 둡니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

연구는 교통상황을 구성하는 핵심 관측 항목을 선정하는 단계에서 시작했습니다. 이면도로에서 사고 관련 변수를 반영하기 위해 객체인식과 이륜차 번호판인식, 속도 검출을 포함한 데이터 처리 파이프라인을 구성했습니다. 이후 인공지능 기반 인식 결과의 신뢰도를 높이고, 알림시스템이 운전자의 행동 변화로 이어질 수 있도록 조건 기반 유도 로직을 정립했습니다. 2022~2023년 동안 시스템 소프트웨어 구성을 포함해 교통체계 분석 기능을 완성하고, 안전운행 유도시스템으로 통합하는 흐름을 구축했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

교통상황 객체인식 파이프라인
속도 검출 기반 위험도 산정
번호판인식 품질 개선
실시간 분석·알림 인터페이스
운전자 유도 조건 모델
현장 데이터 수집 체계
교통체계 성능 평가
안전운행 의사결정 로직
교통시스템 소프트웨어 모듈화
다기관 현장 검증 전략