Sidewalk-Big Data and Autonomous Driving-Based Mobility Assistance System for Mobility-Impaired Persons
Abstract
본 논문에서는 보행 장애인의 이동권 향상을 위해 S-빅데이터(Sidewalk-Big Data) 및 자율주행 기반 주행 보조시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 인도 환경의 특성을 반영한 S-빅데이터(Sidewalk-Big Data)를 중심으로, 경사∙진동∙장애물∙보행자 밀집도∙GPS 등 복합 환경 요소를 통합하여 실시간 주행 데이터를 수집하고 분석하도록 설계되었다. 객체인식 알고리즘은 YOLO-v4 기반으로 구현되며, GPU 가속 환경과 전이 학습을 통해 다중 객체 인식 성능을 향상시키고, 탐지 결과의 신뢰도 임계값(confidence threshold) 조정을 통해 불필요한 오인식을 최소화한다. 하드웨어 구조는 Atmega2560 MCU를 중심으로 한 다중 제어기 구조로 구성되며, 각 제어기가 주행 제어∙통신∙센서 데이터 수집 기능을 분담하여 실시간 처리를 수행한다. 시험 결과, 객체 인식 정확도 100 %, 경로 추천 정확도 100 %, 누적 자율주행거리 10.8 km를 달성하였으며, 시험 과정에서 통신 지연이나 위치 추정 오류는 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 제안된 S-빅데이터 및 자율주행 기반 주행 보조 시스템이 실제 주행 환경에서도 안정적으로 구동이 가능하여 본 논문에서 제안한 방안이 유효함을 알 수 있다.
Fields of Study & Subjects
Assistive Technology in Communication and Mobility
Autonomous Vehicle Technology and Safety
Urban Transport and Accessibility
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
- Volume
- 27
- Issue
- 1
- Pages
- 946–952
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN