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AI-based incident handling using a black box

블랙박스를 활용한 AI 기반 사고처리

  • Park, Gi-Won (Dept. of Computer Mechatronics Enginneering, Sahmyook University) ;
  • Lee, Geon-woo (Dept. of Computer Mechatronics Enginneering, Sahmyook University) ;
  • Yu, Junhyeok (Dept. of Computer Mechatronics Enginneering, Sahmyook University) ;
  • Kim, Shin-Hyoung (THINKWARE Corporation)
  • 박기원 (삼육대학교 컴퓨터메카트로닉스공학부) ;
  • 이건우 (삼육대학교 컴퓨터메카트로닉스공학부) ;
  • 유준혁 (삼육대학교 컴퓨터메카트로닉스공학부) ;
  • 김신형 (팅크웨어(주))
  • Published : 2021.11.04

Abstract

The function of the black box can be combined with a car to check the video through a cloud server, reduce the hassle of checking the video through a memory card, check the black box image in real time through a PC and smartphone, and check the user's Excel, brake operation status, and handle control record at the time of the accident. In addition, the goal was to accurately identify vehicle accidents and simplify accident handling through artificial intelligence object recognition of black box images using cloud services. Measures can be prepared to preserve images even if the black box itself loses, such as fire, flooding, or damage that occurs in an accident. It has been confirmed that the exact situation before and after the accident can be grasped immediately by providing object recognition and log recording functions under actual driving experimental conditions.

블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.