1. 수행배경

골목길의 주차된 차량 사이에서 어린이가 갑작스럽게 튀어나와 운전자가 반응하기 어려운 사고가 빈번히 발생하고 있습니다. 이러한 사고는 공을 잡기 위해 도로로 뛰어들거나, 길 건너편에 있는 친구에게 달려가는 등 예측하기 어려운 상황에서 발생합니다. 어린이는 인지능력과 판단능력이 미숙하여 교통 상황의 흐름을 정확히 인지하기 어렵고, 차량의 속도를 실제보다 느리게 판단하는 경향이 있어 교통사고 위험에 노출되기 쉽습니다. 특히 야간에는 운전자의 시야 확보 거리가 짧아지고, 보행자 식별이 어려워져 사고 발생 위험이 크게 증가합니다.

또한 최근에는 ‘민식이 놀이’라고 불리는 어린이보호구역 치사상죄를 자해공갈 범죄행위로 악용하는 사례가 발생하며 사회적 문제로 대두되고 있습니다. 이런 이유로 갑작스러운 사고가 두려워 어린이보호구역 및 골목길 주행을 꺼리는 운전자들도 있습니다. 따라서 저희 팀은 어린이의 사고를 예방하고, 억울한 운전자가 나오는 것을 방지하며, 자해공갈, 뺑소니 같은 범죄를 예방하기 위하여 이 문제를 해결할 가치가 있다고 생각했습니다. 골목길 꼬마 지킴이를 통해 문제를 해결하여 어린이와 운전자 모두 안심할 수 있는 도로 환경을 만들고, 나아가 지역 사회의 교통안전 수준 향상에 이바지할 것으로 기대하고 있습니다.

2. 수행기간

3. 개발작품 설명

골목길 꼬마 지킴이는 2D LiDAR를 활용하여 차량 및 장애물 사이의 사람을 감지하고, 동시에 주행 중인 차량을 1D LiDAR로 감지하여 위험 상황인지 파악합니다. 위험이 감지되었다면 스피커를 작동시켜 경고음을 송출하고, 고보라이트를 작동하여 노면 상에 주의 표시를 비추어 차량 운전자에게도 동시에 위험을 인지시킵니다. 추가적으로 장착된 카메라로 위험 상황 감지 후 상황을 녹화하여 사고 발생 시 증거로서 활용할 수 있게 구현하였습니다.

전체 구성

1) 하드웨어 : 라즈베리 파이 5

2) 구현 프로그램 : ROS2 Jazzy, Ubuntu 24.04 LTS

3) 물체 인식 알고리즘 : DBSCAN (2D LiDAR 점군 데이터의 클러스터링), L-Shape Detection (클러스터링 데이터를 사각모서리로 근사하여 물체의 대략적 크기 가늠)

4) 사람 감지 기준 : 사람의 나이별 평균 어깨 길이 데이터를 확보하여, L-Shape로 추출한 Cluster의 길이 데이터와 대조하여 사람인지, 정지된 차량인지 파악함

기존 카메라를 활용한 감지 방법들과 비교하여, 주위에 광원이 없는 야간 상황에서나, 악천후에도 감지가 잘 이루어진다는 차별성을 가집니다.

4. 기대 효과

• 어린이 사고 다발 구역을 중심으로 시범 설치하여, 교통 사고 발생 확률을 낮출 수 있습니다. '골목길 꼬마 지킴이'의 효과가 입증되면, 지역 교통과와 협력을 통해 설치 장소를 확대하여 지역사회 교통 안전 강화에 기여할 수 있습니다.

•  민식이 놀이 같은 어린이들의 위험한 장난을 방지하고, 올바른 교통관을 함양시킬 수 있습니다.
•  어린이, 운전자, 보호자 모두 안심할 수 있는 도로 환경을 조성할 수 있습니다. 

5. 제품 발전 가능성

• 카메라로 찍은 사고 영상을 자동으로 구급대와 경찰에 전송, 신고하여 신속한 안전 조치를 돕고, 증거 자료로 활용할 수 있습니다.
• CCTV와 연계하여 카메라의 사각 지대를 줄일 수 있습니다.
• 골목길 이외에 교차로, 주차장 등 다양한 교통환경에서 범용성있게 활용될 수 있습니다.