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김태욱 (연세대학교) 신효승 (연세대학교) 박규민 (연세대학교) 주준경 (연세대학교) 홍정희 (연세대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
23 - 26 (4page)

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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 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.
#Black Box Video #Contrastive Learning #Video Clustering #Object Detection

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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