Verification and Assessment of Vehicle Classification for Traffic Survey : 도로교통량 조사를 위한 차량 분류의 검증 및 평가
현재 우리나라의 교통 상황은 날로 급증하는 교통 수요와 이를 수용하지 못하는 도로 상황으로 인해 매우 열악하다. 이를 개선하기 위해서는 기존 도로의 효율적인 운영 및 관리, 신설 도로의 계획 및 설계 등에 있어 매우 중요한 기초 자료인 교통량을 정확하고 안정적으로 수집하는 것이 중요하다. 이를 위해 필요한 자료를 정확히 수집하고 분석할 수 있는 국내 실정에 적합한 도로 교통량 조사가 필수적으로 요구되고 있다. 도로 교통량 조사는 일정 시간 동안 특정 지점을 지나가는 차량의 수와 차종을 결정하는 조사이다. 도로 교통량 조사 데이터를 얻기 위해서는 사람이 카메라를 이용하여 촬영한 이미지를 육안으로 보면서 차량 대수와 차종을 구분하는 방식이 사용되고 있으나 인력과 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
최근에는 딥러닝 또는 센서 등을 이용해서 교통량 조사를 자동화하는 방법이 널리 시도되고 있지만, 이 또한 신뢰성 있는 데이터를 얻기 위해서는 최종적으로 사람의 육안으로 검증해야 한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 사람의 개입을 최소화하면서 도로 교통량 조사를 효율적으로 실행하는 방법과 정확도 높은 데이터를 얻는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 딥러닝 또는 그와 유사한 방법을 사용하여 CCTV 영상으로부터 도로상의 차량을 검출하고 차종을 분류한다. 이후 교통량 조사에 필요한 차량 종류나 경로에 따라 차량 대수를 확인할 수 있는 검증 알고리즘을 이용하여 결과를 검증한다. 제공된 검증 방법은 자체 개발한 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 오류 확률이 높은 후보자들을 자동으로 알려 기존 검증 방법의 시간과 비용을 절감할 수 있다. 검증된 목록은 사용자 인터페이스의 편집 기능을 통해 정확한 정보로 저장되며, 최종적으로 교통량 조사 데이터 형태로 사용자에게 제공된다. 제안된 방법을 실증하기 위해 도로 교통조사 전문가의 요구사항을 기반으로 자체적으로 사용자 인터페이스를 개발하였다. 제안된 방법의 성능은 실제 도로 교통량 조사 업체에서 수집한 데이터 세트를 이용하여 실험하였으며, 실험을 통해 제안한 방법을 사용하면 사람의 육안으로 확인하는 것보다 정확도 높은 데이터를 얻을 수 있다는 것을 증명하였다. 제안한 방법은 도로 교통량에 드는 조사 업무 절차와 비용을 줄임과 동시에 더 정확한 결과로 교통량 조사 결과의 신뢰성을 높여준다. 또한 국내 도로 교통조사업체에서 제공된 영상을 이용하여 만든 데이터 세트는 추후 국내의 다른 교통 분야의 개발에 필요한 데이터 세트로 활용할 수 있다.
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