대조학습 방법을 이용한 주행패턴 분석 기법 연구

자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데 이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제 에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한...

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Published in韓國ITS學會 論文誌 Vol. 23; no. 1; pp. 182 - 196
Main Authors 정회준, 김승하, 김준희, 권장우
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국ITS학회 28.02.2024
Subjects
전자/정보통신공학
Deep learning
Driver assistance system
운전자 보조시스템
운전패턴 분석
딥러닝
Driving pattern analysis
인공지능
Artificial intelligence
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ISSN1738-0774
2384-1729
DOI10.12815/kits.2024.23.1.182

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Summary:자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데 이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제 에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제 안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.
Bibliography:KISTI1.1003/JNL.JAKO202409272545264
ISSN:1738-0774
2384-1729
DOI:10.12815/kits.2024.23.1.182