R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지

1. 서론

최근 교통사고는 인명 피해와 경제적 손실을 야기하는 중요한 문제로 대두되고 있으며, 이에 따른 안전성 확보가 시급한 과제이다. 특히, 차량 간 거리 유지와 충돌 방지를 위한 기술 개발이 활발히 진행되고 있는데, 자율주행차와 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 발전이 그 중심에 있다. 자율주행차의 경우 미국에서는 2xxx년 한 해 동안 전체 교통사고 370,000여 건 중 약 38%가 차량 간 거리 미확보로 인해 발생하였으며, 이로 인한 사망자는 약 3,000명에 이른다. 이는 차량 간 거리 유지가 교통 안전에서 차지하는 비중이 매우 크다는 것을 보여준다. 영상 이미지 기반 인식 기술은 차량 주변 환경을 신속하고 정확하게 파악하는 데 효과적이며, 특히 R-CNN 계열의 딥러닝 알고리즘은 복잡한 영상 내 객체 인식 성능이 우수하여 최근 이목이 집중되고 있다. R-CNN은 객체 검출을 가능케 하는 강력한 딥러닝 기반 기법으로, 실제 도로 환경에서 차량, 보행자, 장애물 등을 높은 정확도로 인식해내는 데 활용되고 있다. 이러한 기술은 차량 간 거리 추정을 통해 충돌 가능성을 사전에 예측하고, 충돌 위험이 높을 경우 적절한 제어 명령을 내려 사고를 미연에…