105. 자율주행자동차의 사고 예방을 위한 CNN 기반 블랙 아이스 검출방안 연구 / 이호준, 강민희, 노동준, 송재인, 황기…

학부 Session, 학부2, 30(금) 16:30-18:00, 볼룸2, pp.446-447 

자율주행자동차의 사고 예방을 위한 CNN 기반 블랙 아이스 검출방안 연구 / 이호준(홍익대학교), 강민희(홍익대학교), 노동준(홍익대학교), 송재인(홍익대학교), 황기연(홍익대학교)

2016년 1월, ‘4차 산업혁명의 이해’를 주제로 다보스 포럼이 개최되면서 4차 산업혁명은 전 세계적으로 대두되었으며(통계청, 2017), 이는 사회적으로 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. 교통 분야에서는 4차 산업혁명의 일환으로 자율주행자동차가 주목받고 있으며, 이는 교통사고의 감소, 교통류 개선 등 삶의 질 향상에 기여할 것으로 평가된다(자율주행차 융·복합 미래포럼, 2018). 현재 구글, 엔비디아, 테슬라 등 국외 기업을 중심으로 자율주행시스템의 개발 및 실험이 진행되고 있으며, 국내의 경우 「자율주행차 상용화 지원방안(2015)」,「자율주행차 선제적 규제혁파 로드맵(2018)」을 발표하는 등 자율주행자동차 상용화 시대를 대비하고 있다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 자율주행 상황에서의 빈번한 교통사고와 인명피해로 인한 안전성 문제 등이 제기되어 상용화에 걸림돌이 될 것으로 예상된다. 특히, 블랙 아이스는 겨울철 대형사고의 주원인으로 파악되며, 자율주행자동차 상용화 시대에도 심각한 상해 요인으로 예상되어 사고를 예방할 수 있는 기술이 요구되는 실정이다. 이에 본 연구는 향후 자율주행자동차의 블랙 아이스 사고 예방을 위해 인공지능 기법 중 하나인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, 이하 CNN)을 기반으로 도로 내 블랙 아이스 검출방안에 대해 연구하고자 한다.

좌장 : 권오훈, 김대진