1
어린이 눈높이에서 바라본 통학로 교통안전 :AI·딥러닝 영상 분석 기반으로
차례 7
 1 보고서 요약 9
  1. 개요 9
  2. 어린이 눈높이 통학로 영상 분석 결과 요약 9
  3. 어린이 통학로 CCTV 영상 분석 결과 요약 11
 2 들어가며 14
  1. 연구의 시작 및 목적 14
  2. 연구대상 선정 : 은평구 16
   가. 은평구 교통안전 수준 17
   나. 은평구 어린이 교통안전 현황 19
   다. 은평구 어린이 통학로 교통환경 현장 조사 21
 3 어린이 교통안전 데이터 분석 개요 23
  1. 데이터 수집 및 방법 25
   가. 어린이 시점 영상 수집 25
    1) 수집 대상 25
    2) 수집 기간 및 방법 25
   나. 통학로 CCTV 영상 수집 28
    1) 수집 대상 28
    2) 수집 기간 및 방법 29
 4 데이터 분석 결과 30
  1. 어린이 시점 촬영 영상 분석 결과 30
   가. 항목별 시야 방해물 분석 결과 30
   나. 시간대별 시야 방해물 분석 결과 32
   다. 대상 초등학교별 시야 방해물 분석 결과 33
   라. 장애물에 의한 시야 차단율 분석 결과 41
   마. 어린이 시점 영상 분석 결과 45
  2. 통학로 CCTV 영상 분석 결과 46
   가. 어린이 보행 패턴 46
   나. 성인, 어린이 보행 패턴 비교 49
 5 분석 방법론 51
  1. 분석 모델 구축 51
   가. 어린이 시점 영상 분석 모델 51
    1) 학습 데이터 및 검증 데이터 51
    2) 모델 성능 52
   나. 통학로 CCTV 영상 분석 모델 54
    1) 학습 데이터 및 검증 데이터 54
    2) 모델 성능 55
  2. Faster R-CNN 56
   가. CNN 57
   나. R-CNN 58
   다. Fast R-CNN 59
   라. Faster R-CNN 60
   마. Mask R-CNN 62
  3. 분석 알고리즘 63
   가. 어린이 시점 영상 분석 알고리즘 63
   나. 통학로 CCTV 영상 분석 알고리즘 66
  4. 영상 분석 순서도 68
 6 스마트도시 기술 활용 사례 70
  1. 인공지능 기술을 활용한 스마트도시 서비스 도입 사례 70
  2. CCTV 영상데이터 기반 관제시스템 운영 사례 74
   가. CCTV 영상데이터 활용 사례 74
   나. 보행안전을 위한 영상데이터 구축 사례 77
 7 어린이 교통안전을 위한 인공지능 기술 활용 가능성 80
 참고문헌 84