Title: Fuzzy-Logic and Deep Learning for Environmental Condition-Aware Road Surface Classification
ArXiv ID: 2512.23436
발행일: 2025-12-29
저자: Mustafa Demetgul, Sanja Lazarova Molnar
📝 초록 (Abstract)
도로 표면 상태를 모니터링하면 차량 관리 및 활성 차량 제어 시스템을 계획하고 조절하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 전통적인 도로 모니터링 방법은 측정 시간이 필요하기 때문에 비싸고 체계적이지 않습니다. 본 논문에서는 날씨 조건 데이터와 도로 표면 상태 데이터를 기반으로 하는 실시간 시스템을 제안합니다. 이를 위해 칼스루에 공과대학교 주변 도로에서 모바일 폰 카메라로 데이터를 수집했습니다. 다양한 이미지 기반의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 도로 분류를 테스트하였고, 도로 가속도 데이터와 도로 이미지 데이터를 학습에 활용하였습니다. 또한 가속도 기반과 카메라 이미지 기반 접근법의 성능을 비교하였습니다. 딥러닝 알고리즘으로 간단한 Alexnet, LeNet, VGG 및 Resnet 알고리즘의 성능을 비교하였고, 도로 상태 분류를 위해 아스팔트, 손상된 아스팔트, 자갈길, 손상된 자갈길, 포장도로 등 5개 클래스를 고려하여 95% 이상의 정확도를 달성하였습니다. 또한 날씨와 시간에 따라 가속도 또는 카메라 이미지를 사용하여 도로 표면을 분류하기 위해 퍼지 논리를 제안합니다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 연구는 실시간 도로 상태 모니터링 시스템의 개발을 목표로 하며, 이를 통해 차량 관리 및 활성 차량 제어 시스템에 필요한 정보를 제공하고자 합니다. 전통적인 방법들이 비용과 시간이 많이 소요되는 반면, 본 연구에서는 날씨 조건 데이터와 도로 표면 상태 데이터를 활용한 새로운 접근법을 제시합니다. 특히, 칼스루에 공과대학교 주변 도로에서 모바일 폰 카메라를 이용해 수집된 이미지 데이터와 가속도 데이터를 통해 다양한 딥러닝 알고리즘의 성능을 비교하였습니다.
본 연구에서는 Alexnet, LeNet, VGG 및 Resnet 등 네 가지 딥러닝 알고리즘을 사용하여 도로 상태 분류에 대한 성능을 평가하였고, 아스팔트, 손상된 아스팔트, 자갈길, 손상된 자갈길, 포장도로 등 5개의 클래스를 고려하였습니다. 이 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 달성함으로써 딥러닝 기반 접근법이 실시간 도로 상태 모니터링에 효과적임을 입증하였습니다.
또한 본 연구에서는 날씨와 시간에 따라 가속도 또는 카메라 이미지를 사용하여 도로 표면을 분류하기 위한 퍼지 논리의 활용을 제안하고 있습니다. 이는 다양한 조건에서 도로 상태를 정확하게 파악할 수 있는 방법론적 접근으로, 미래의 실시간 도로 모니터링 시스템 개발에 중요한 기여를 할 것으로 보입니다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
도로 표면 상태를 모니터링하면 차량 관리 및 활성 차량 제어 시스템을 계획하고 조절하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 전통적인 도로 모니터링 방법은 측정 시간이 필요하기 때문에 비싸고 체계적이지 않습니다. 본 논문에서는 날씨 조건 데이터와 도로 표면 상태 데이터를 기반으로 하는 실시간 시스템을 제안합니다. 이를 위해 칼스루에 공과대학교 주변 도로에서 모바일 폰 카메라로 데이터를 수집했습니다. 다양한 이미지 기반의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 도로 분류를 테스트하였고, 도로 가속도 데이터와 도로 이미지 데이터를 학습에 활용하였습니다. 또한 가속도 기반과 카메라 이미지 기반 접근법의 성능을 비교하였습니다.
딥러닝 알고리즘으로 간단한 Alexnet, LeNet, VGG 및 Resnet 알고리즘의 성능을 비교하였고, 도로 상태 분류를 위해 아스팔트, 손상된 아스팔트, 자갈길, 손상된 자갈길, 포장도로 등 5개 클래스를 고려하였습니다. 이 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 달성하였습니다. 또한 날씨와 시간에 따라 가속도 또는 카메라 이미지를 사용하여 도로 표면을 분류하기 위해 퍼지 논리를 제안합니다.
본 연구는 실시간 도로 상태 모니터링 시스템의 개발을 목표로 하며, 이를 통해 차량 관리 및 활성 차량 제어 시스템에 필요한 정보를 제공하고자 합니다. 전통적인 방법들이 비용과 시간이 많이 소요되는 반면, 본 연구에서는 날씨 조건 데이터와 도로 표면 상태 데이터를 활용한 새로운 접근법을 제시합니다. 특히, 칼스루에 공과대학교 주변 도로에서 모바일 폰 카메라를 이용해 수집된 이미지 데이터와 가속도 데이터를 통해 다양한 딥러닝 알고리즘의 성능을 비교하였습니다.
본 연구에서는 Alexnet, LeNet, VGG 및 Resnet 등 네 가지 딥러닝 알고리즘을 사용하여 도로 상태 분류에 대한 성능을 평가하였고, 아스팔트, 손상된 아스팔트, 자갈길, 손상된 자갈길, 포장도로 등 5개의 클래스를 고려하였습니다. 이 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 달성함으로써 딥러닝 기반 접근법이 실시간 도로 상태 모니터링에 효과적임을 입증하였습니다.
또한 본 연구에서는 날씨와 시간에 따라 가속도 또는 카메라 이미지를 사용하여 도로 표면을 분류하기 위한 퍼지 논리의 활용을 제안하고 있습니다. 이는 다양한 조건에서 도로 상태를 정확하게 파악할 수 있는 방법론적 접근으로, 미래의 실시간 도로 모니터링 시스템 개발에 중요한 기여를 할 것으로 보입니다.
