A Study on a 3D Convolution-Based Video Recognition System for Driving Aggressiveness Recognition

본 연구는 차량 전방 카메라에서 수집한 비디오 데이터를 활용해 운전 스타일을 분류하고, 이를 통해 운전 공격성을 인식하는 모델을 개발 및 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 CARLA 시뮬레이터를 사용하여 다양한 도로 환경에서 공격적/안전지향적 운전 패턴을 모사하였으며, 3D 컨볼루션 기반의 VideoResNet 모델을 활용하여 비디오 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 학습된 모델은 도심 주행 상황에서 높은 정확도로 운전 스타일을 분류할 수 있었으며, 전방 카메라 데이터를 활용해 운전 공격성을 인식하는 데 유용함을 보여주었다. 또한, 실험을 통해 모델이 온라인 방식으로 운전 스타일을 분류할 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 모델의 즉각적인 운전 공격성 인식 도구로서의 적용 가능성을 평가하였다. 추가로, 본 연구에서는 도로 환경 및 속도 변화가 공격성 수치에 미치는 영향을 분석하여, 모델이 도로 환경의 복잡성과 속도의 상호작용을 고려한 판단을 수행할 수 있음을 확인하였다.