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주제 : 졸음운전 및 음주운전을 예방하기 위한 운전자 상태 판단 시스템 설계

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주제 : 졸음운전 및 음주운전을 예방하기 위한 운전자 상태 판단 시스템 설계

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Input

사고영상 / 일반영상 [YouTube]

-> 졸음 운전

-> 음주 운전

졸음운전 통계 자료(언제, 어디서)

음주운전 통계 자료(언제, 어디서) [kosis통계청, 한국도로교통공단]

Output

영상 분석을 통해 일반 주행과 졸음 운전 또는 음주 운전 주행의 차이점 정리하기

차이점을 음주운전 졸음운전의 확률 정도를 기준으로 분류하기

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한국 교통 데이터 분석 예측

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[학생용 교재]교통 약자를 위한 우리동네 교통신호 최적화 프로젝트_공유용

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[강의용 ppt]교통약자를 위한 우리동네 교통신호 최적화 프로젝트_공유용

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1. 개발자는 윤리 의식을 갖춰야한다.

2. 개발자는 사용자의 개인정보를 보호해 주어야 한다.

3. 개발자는 AI를 인류에게 도움이 되는 방향으로 사용해야한다.

4. 개발자는 AI오용에 대해 경계하고 그에 따라 책임을 진다.

5. 개발자는 인공지능 시스템이 부정적인 결과를 초래할 때 그 이유를 확인할 수 있어야 한다.

6. 개발자는 환경친화적인 방향으로 개발해야한다.

7. 인간이 통제할 수 있는 범위 내에서 AI를 개발한다.

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졸음·음주 운전 근절을 위한 스마트 감지 시스템 설계

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졸음·음주 운전 근절을 위한 스마트 감지 시스템 설계

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운전자들은 교통관련해

졸음운전이나 음주운전하는 사람들이 줄어들기를 바래

그렇게 되면 안전을 얻게 될거야

그 개선하고 싶은 경험은 음주운전사고나 졸음운전사고에서 발생해

그래서 우리는 운전자의 졸음 여부와 음주 여부를 판단할 수 있는 시스템을 설계 할 거야

<데이터 얻는거>

youtube 등에서 사고영상 분석하기

<어디에서 많이 발생하는지>

<언제 많이 발생하는지>

kosis통계청, 한국도로교통공단 참고하기

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교통환경 비교 프로그램

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교통환경 비교 프로그램

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INPUT : 이용자의 거주지역

OUTPUT : 다른 김포 내 지역들의 교통 정보

버스정류장까지 거리

버스 배차간격

지하철 유무

공항까지 거리

등등 교통정보

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[카카오맵 APP] 교통약자 이동 경로 안내 서비스 오픈!

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안녕하세요 카카오맵입니다. 교통약자란 대중 교통 이용에 불편이 따를 수 있는 분들로 장애인, 노인, 임산부 등 다양한 분들이 포함됩니다. 국내 전체인구의 3분의 1에 달하는 교통약자 분들이 지하철 역사를 이용하실 때 불편함을 겪고 계신데요. 이분들이 지하철을 이용하실 때 겪는 불편과 불필요하게 소모되는 시간을 조금이라도 줄여드리기 위해 카카오맵은 국토교통부, 행정안전부와 손잡고 카카오맵 앱에서 전국 도시철도 1,107개 역사의 교통약자 이동 및 환승 경로, 그리고 편의·안전시설 정보를 제공하게 되었습니다. 어떤 부분들이 변경되었는지 바로 살펴볼까요? ✔︎ 지하철 역사 상세정보 내 교통약자 정보 추가 ■ 대상역사 전국 1,107개 역사 ■ 안내항목 1) 장애인 화장실, 수유시설, 휠체어 리프트, 전동휠체어…

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안전한 등하굣길 추천 시스템

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안전한 등하굣길 추천 시스템

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Input

출발지 위치

도착지 위치

(선택) 날씨 정보 (맑음 / 비)

Output

각 경로의 안전 점수

위험 요소 목록 (예: 사고 다발 구간, 횡단보도 없음, 미끄러운 구간 등)

최종 추천 경로

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프로그램 코드 구현(초안)

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프로그램 코드 구현(초안)

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2학기 자율탐구계획서 양식

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2학기 자율탐구계획서 양식

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교통시스템 AI 응용 예제

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교통시스템 AI 응용 예제

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파이썬 라이브러리별 사용 설명자료

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파이썬 라이브러리별 사용 설명자료

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[강의용 ppt]교통약자를 위한 우리동네 교통신호 최적화 프로젝트_0501

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도로교통공단_교통사고 정보

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도로교통공단_교통사고 정보

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안전한 등교길 추천 시스템

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안전한 등교길 추천 시스템

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출발지와 도착지(학교) 선택

통행량, 사고 횟수 경로별 데이터 활용

머신러닝 기반 안전 점수 예측

가장 안전한 경로 추천 및 결과 시각화

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주제: 지역 간 교통 인프라 격차 분석을 위한 교통환경 비교 프로그램 제작

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주제: 지역 간 교통 인프라 격차 분석을 위한 교통환경 비교 프로그램 제작

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<구현 방법>

1. 데이터 수집

인터넷 서핑을 통해 출처가 명확하고 목적에 맞는 데이터를 수집한다. 만약 실패한다면, ChatGPT를 활용하여 임의로 데이터를 제작한다.

2. 프로그램

streamlit, pandas, numpy, matplotlib, seaborn 라이브러리를 사용하여 수집한 김포 관 내의 지역 별 교통현황(평균 통행 속도, 대중 교통 노선 수, 교통 사고 건수 등)을 통계를 내어 각 지역별 교통 환경 점수를 도출하고 환경 점수를 토대로 지역의 순위를 매긴다. 웹 앱을 통해 순위와 환경 점수를 포함한 표를 나타내고 이 표를 토대로 각 항목 별로 그래프를 나타내어 한눈에 살펴 볼 수 있도록 제작한다. 자신이 속한 지역에 대해 다른 지역을 비교할 수 있도록 자신의 거주 지역을 선택하는 칸을 만들고 선택 후에 다른 지역에 비해 어느 점이 좋고 나쁜지 띄워주는 프로그램을 제작한다.

<프로토타입 웹 앱 링크>

https://sw2masters.streamlit.app/

*GitHub에서 테스트 파일을 다운 받아야됨

<어려운 점>

웹 앱에서 표현 시 , 그래프 부분에서 x,y 축의 변수의 이름이 깨짐.

폰트를 다운로드 받아도 해결이 잘 안됨.

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<프로토타입 구현 코드>

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<프로토타입 구현 코드>

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코드 + 테스트용 데이터 + 필요한 파일들(streamlit cloud를 통한 배포)

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Contribute to imjwg345/Gimpo_traffic_analyzer development by creating an account on GitHub.

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🟨 주제

밤에 합법적인 택시 구분하기 – 이미지 인식을 활용한 교통 안전 문제 해결

🟦 탐구 목표

밤에 촬영된 차량 이미지에서 합법적인 택시를 구분하는 인공지능 모델을 만든다.

간단한 이미지 분류 모델을 사용해 ‘합법 택시’와 ‘불법 또는 일반 차량’을 구분한다.

학습된 모델을 Python 코드와 연동하여 이미지 입력 시 자동 판별 기능을 구현한다.

<차량번호판>

🇰🇷 한국 흰색,노란색 바탕 + 검정 글씨

🇯🇵 일본 초록 바탕 + 흰 글씨

🇨🇳 중국 노란 바탕 + 검정 글씨 일반 차량은 파란 바탕, 택시는 노란색 사용

🇹🇭 태국 노란 바탕 + 검정 글씨 개인택시용, 차량 외관은 보라/녹색 등 다양함

🇵🇭 필리핀  노란 바탕 + 검정 글씨 일반 차량은 흰색, 택시는 노란색 번호판

🇲🇾 말레이시아 빨간 바탕 + 흰 글씨 영업용 차량 (택시 등),  일반차는 흰색 바탕

🇻🇳 베트남 노란 바탕 + 검정 글씨 영업용 차량, 일반차는 흰색 번호판

🇹🇷 터키 흰색 바탕 + 검정 글씨

🇬🇧 영국 흰/노란 바탕 + 검정 글씨

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<티처블 머신 사용> -> 색깔로 구분

1. 일본

2. 태국

3. 베트남

<opencv사용> -> 글자로 구분

1. 한국

2. 터키

3. 대만