거대언어모형과 심층신경망모형을 이용한 연속류 지정차로제 위반 검지 모델 개발
Development of a Dedicated Lane Violation Detection Model Using a Large Language Model and Deep Neural Networks
- 주제(키워드) 지정차로제 , 거대언어모형 , 심층신경망모형
- 주제(DDC) 629.04
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 이철기
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 교통공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035262
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
지정차로제는 도로 교통에서 차량의 종류, 주행 속도, 운행 목적 등에 따라 특정 차로를 지정하여 운행하도록 규정하는 교통 관리 제도이다. 이 제도는 도 로의 효율적 활용, 교통 흐름의 원활한 유지, 그리고 교통사고 예방을 목적으로 시행되고 있다. 그러나 많은 운전자들이 이 제도를 인지하고 있음에도 불구하 고 이를 준수하지 않는 사례가 빈번하다. 지정차로제를 효과적으로 운영하기 위해서는 이를 지원할 수 있는 체계적인 관리 및 감시 시스템이 필수적이다. 현재는 고정식 CCTV 영상 모니터링, 현장 단속 등 인력 중심으로 이루어지고 있으며, 이는 시간과 비용 측면에서 비효율적이고 단속 사각지대가 존재한다. 이 러한 문제는 인공지능을 이용한 지정차로 위반 감지 시스템을 통해 해결할 수 있 을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 합성곱 신경 망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기반으로, 연속류 도로에서 시행 중 인 지정차로제 위반을 효율적으로 감지하는 새로운 기술적 방법을 제안한다. 구체적으로, 본 연구에서는 지정차로 위반을 검지하기 위해 LLM을 활용하여 이미지를 분석하고, 분석 결과를 기반으로 멀티모달 CNN(Multi-modal CNN) 모델을 학습하였다. 학습에는 오픈 데이터셋과 도로 주행 이미지가 활용되었으 며, 위반 상황 검지를 위해 서로 다른 유형의 데이터를 결합하여 학습하는 모 델 구조를 제안하였다. 그 결과, 단순한 이미지 정보만으로는 지정차로 위반 여부를 정확히 학습하 는 데 어려움이 있었으나, 데이터에 상황 설명을 추가할 경우 학습 성능이 향 상되며, 이 과정에서 LLM이 효과적으로 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 교통 분야에서 LLM을 효과적으로 활용할 수 있는 가능성을 제시하며, 궁극적으로 도로상의 지정차로 위반 검지를 통한 보다 안 정적인 교통 시스템 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
1. 연구의 배경 및 필요성 1
2. 연구의 목적 2
제2절 연구의 범위 및 수행 절차 3
1. 연구의 범위 3
2. 연구의 수행 절차 4
제2장 관련 이론 및 연구 고찰 5
제1절 관련 이론 고찰 5
1. 지정차로제 5
2. 거대언어모형 13
3. 멀티모달 CNN 20
4. 멀티모달 CNN 모델의 성능 평가 29
제2절 선행연구 고찰 32
1. 멀티모달 모형 활용 관련 연구 32
제3절 시사점 및 기존 연구와의 차별성 35
제3장 연구 방법론 36
제1절 연구 방법론 수립을 위한 기본 방향 36
제2절 데이터 수집 38
제3절 주행 이미지 데이터 전처리 46
1. 프롬프트 개요 46
2. 데이터 레이블 구분 46
제4절 멀티모달 CNN 모델 구성 52
1. 멀티모달 CNN 모델 개요 52
2. 비교 모델 선정 59
제5절 멀티모달 CNN 모델 학습 및 평가 60
1. 학습 데이터셋의 분할 60
2. 멀티모달 CNN 모델의 최적화 60
제4장 모델 학습 및 성능 평가 64
제1절 결과 분석 64
1. LLM을 이용한 주행 이미지 분석 결과 64
2. 멀티모달 CNN 모델 학습 성능 65
제2절 소결 67
제5장 멀티-모달 CNN 모델 검정 68
제1절 고속도로 주행 데이터 기반 LLM 검정 68
제2절 고속도로 주행 데이터 기반 멀티모달 CNN 모델 검정 71
제3절 소결 73
제4절 연속류 지정차로제 위반 검지 시스템화 방안 74
1. 지정차로 위반 단속 시스템 개요 74
2. 지정차로 위반 단속 시스템 현황 74
3. 지정차로 위반 단속 시스템화 방안 77
제6장 결론 및 향후 연구 과제 79
제1절 결론 79
제2절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 81
참고문헌 82
Abstract 85
