R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정

1. 서론

최근 교통사고의 주요 원인 중 하나는 차량 간 거리 미확보로 인한 충돌 사고이다. 특히 도심이나 고속도로에서 차량 간의 안전거리는 운전자 안전과 직결되는 중요한 변수인데, 세계보건기구(WHO)의 보고서에 따르면 2xxx년 한 해 동안 전 세계 교통사고로 인한 사망자는 약 135만 명이며 이 중 차량 간 거리 미확보와 관련된 사고가 약 30%를 차지한다. 이에 따라 차량 간 거리 추정 기술은 자율주행차와 운전자 지원 시스템 개발에 있어 필수적인 요소로 부상하였다. 기존의 거리 측정 방법은 레이더, 라이더, 초음파 센서 등을 활용하는 수작업 기반이었다. 하지만 이러한 방식은 제원 한계와 비용 문제로 인해 대규모 상용화에 어려움이 있었다. 인공지능과 컴퓨터 비전 기술이 접목되면서 영상 이미지 기반 거리 추정이 가능해졌으며, 특히 R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network) 등 딥러닝 알고리즘은 차량 인식과 거리 산출의 정확도를 획기적으로 향상시켰다. R-CNN은 이미지 내에서 차량 위치를 정확히 예측할 뿐만 아니라, 주변 차량의 크기와 위치 정보를 바탕으로 거리 추정을 수행한다. 실험 결과에 따르면, R-CNN을 이용한 차량 거리 …