103. 이미지 딥러닝 알고리즘을 활용한 보행로 개선 연구 / 변주은, 최민제, 구동균, 이승재, 나성용

학부 Session, 학부2, 30(금) 16:30-18:00, 볼룸2, pp.442-443 

이미지 딥러닝 알고리즘을 활용한 보행로 개선 연구 / 변주은(서울시립대학교), 최민제(서울시립대학교), 구동균(서울시립대학교), 이승재(서울시립대학교), 나성용(서울시립대학교)

보행로 상태 평가 관련 연구는 보행자의 편리함 개선과 안정성 향상을 위해 진행되어 왔다. 지금까지의 보행로 상태 평가는 현장 조사원에 의해 파손 여부를 육안으로 확인해왔으며, 조사 방법 및 정량화된 기준이 별도로 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 보행로 상태 평가에 조사자의 주관이 개입하게 되면 판단에 대한 신뢰성이 떨어지게 된다. 또한 현장조사에서는 다양한 결함이 발견되고 있으나 결함 양에 대한 기준과 보수기준의 부재로 유지 보수 관리에 불편함을 겪고 있으며, 정기점검인력으로 인한 재정 부담도 발생한다. 이와 같은 평가 방법은 이용자 측면에서도 다양한 문제를 야기하는데, 보도 시설물의 파손 여부는 교통약자 보행 편의에 민감한 영향을 미치므로 조기에 발견하지 못했을 경우에 사고로 이어지게 되면 큰 피해가 발생하게 된다.이에 따라 본 연구는 안전하고 쾌적한 통행환경 조성을 위해 시설의 손상을 신속하게 파악할 수 있는 평가 기법을 제시하고자 한다. 기존의 현장 조사 방법과는 다르게 보행로 이미지를 자동으로 인식해 평가하는 머신러닝 알고리즘 모델을 구축함으로써 평가의 객관성을 확보하고 인력 투입을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.

좌장 : 권오훈, 김대진