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저자정보
전예지 (국립금오공과대학교) 나현진 (국립금오공과대학교) 이홍록 (국립금오공과대학교) 최동수 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제1호(JKIIT, Vol.23, No.1)
발행연도
2025.1
수록면
81 - 90 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.1.81

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본 논문은 딥러닝 기반의 전방 장애물 감지 모듈 및 사고 알림 모듈을 통합한 안전성이 강회된 전동 킥보드를 제안한다. 전방 장애물 감지 모듈은 딥러닝 모델을 활용하여 장애물(자동차, 오토바이, 사람, 자전거, 킥보드)과 불량 노면(포트홀, 과속 방지턱)을 감지하고, 감지된 객체가 장애물인 경우 깊이 카메라를 사용해 장애물과의 거리를 정확히 측정한다. 사고 알림 모듈은 장애물 감지 시 장애물과 전동 킥보드 간의 거리에 따른 경고음을 출력하며, 사고 발생 시 보호자에게 사고 정보를 전송한다. 딥러닝 모델의 mAP는 0.8118로 높은 정확도를 보였고, 장애물 거리 측정 실험에서는 평균 10% 이하의 오차를 확인하였다. 제안하는 시스템은 전방 주시 태만 및 운전 미숙으로 인한 사고를 줄이고, 사용자 안전성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.
#personal mobility #obstacle detection #accident notification #image processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 안정성이 강화된 전동 킥보드
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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