2.1 실시간 교통 상황 감지 및 사고 예방을 위한 딥러닝 기술

딥러닝 기반 객체 검출(Object Detection)은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 기간 동안 집중적으로 연구되어 온 핵심 주제 중 하나이며, 특히 자율주행이나 교통 관제와 같은 분야에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 초기의 객체 검출 모델인 R-CNN 계열은 이미지 내에서 후보 영역을 추출한 뒤, 이 영역을 분류하는 과정을 거쳐 정확도는 높지만 연산량이 많고 실시간 처리가 어려운 단점이 있었다. 이러한 비효율적인 과정을 극복하기 위해 제안된 대표적인 모델이 바로 YOLO로, 입력 이미지를 단 한 번의 신경망 연산으로 처리하면서도 우수한 객체 검출 성능을 제공한다. YOLO는 이미지를 격자로 나누고 각 격자 셀이 예측해야 할 바운딩 박스 및 클래스 확률을 회귀(Regression) 방식으로 학습하여, 후보 영역을 따로 추출할 필요 없이 한 번의 패스(pass)만으로 객체의 위치와 종류를 동시에 예측한다. 이러한 구조는 객체 검출 속도를 획기적으로 향상시키며, 넓은 시야를 통해 전역적 맥락 정보를 활용하기 때문에 오검출이 상대적으로 적다는 장점도 갖는다.

YOLO는 초기 버전인 YOLOv1부터 시작하여 YOLOv2, YOLOv3, 이후 YOLOv4, YOLOv5, 그리고 최근 발표된 YOLOv7, YOLOv8 등으로 빠르게 발전해왔다^[4]. 최근 YOLOv9은 Programmable Gradient Information 등 새로운 기법을 도입하여 실시간 응용 분야에서 더욱 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 이를 활용한 얼굴 및 번호판 블러 처리 모델이 그 예시로 제시되고 있다^[5]. YOLOv2에서는 앵커 박스(Anchor Box)와 배치 정규화(Batch Normalization) 같은 기법을 통해 정확도와 학습 안정성을 높였고, YOLOv3에서는 다중 스케일 특징 추출(Feature Pyramid Network)을 활용하여 작은 객체에 대한 검출 성능이 개선되었다. 이어서 YOLOv4와 YOLOv5는 이미지 전처리 기술(Mosaic Data Augmentation 등), 백본 네트워크(CSPDarknet) 등의 혁신을 통해 더욱 높은 정확도와 빠른 속도를 달성했다^[6]. 또한 경량화된 Tiny 모델도 지속적으로 개발되면서, 저성능 하드웨어나 임베디드 환경에서도 실시간 처리가 가능하도록 지원 범위를 넓혀가고 있다. Kim et al.은 RetinaNet 기반의 소형 객체 탐지 및 정렬 모델을 제안하여 포스트잇과 같은 작은 객체에 대해 기존 모델보다 향상된 탐지 성능과 정렬 기술을 입증하였다^[7]. 이러한 연구 결과는 교통 영상에서도 멀리서 촬영된 보행자나 이륜차 등 상대적으로 작은 객체의 정확한 탐지가 필요할 때, YOLO 기반 시스템의 한계를 보완하는 추가적인 방법론으로 활용될 수 있음을 시사한다 이러한 발전 과정에서 YOLO는 객체 검출 모델의 '사실상 표준'으로 자리 잡았으며, 이미지를 다룰 때 단순히 정확도만을 추구했던 과거와 달리 속도와 효율성, 그리고 다양한 활용성에 대한 논의가 활발해지도록 이끈 중요한 계기가 되었다.

교통 분야에서 YOLO가 주목받는 이유는 명확하다. 교통사고, 교통 체증, 신호 위반 등 다수의 상황을 대규모 CCTV나 차량용 카메라로부터 실시간으로 수집해 모니터링해야 하는데, 이는 초당 수십 프레임을 빠르게 처리하면서도 정확한 객체 인식이 필수적이기 때문이다. 예를 들어, 차량이나 보행자의 존재를 인식하고 그 거리를 추정하는 작업, 차선 이탈이나 역주행과 같은 이상 행위를 감지하는 작업 등은 처리 속도가 조금만 늦어도 사고 감지나 대응이 지연될 수 있어 안전에 치명적인 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 시·공간적으로 방대한 영상 데이터를 빠르게 처리하고, 목표 객체를 놓치지 않아야 하는 교통 분야 특성상 YOLO 계열 모델은 기존의 R-CNN 계열 대비 훨씬 실용적이며 효과적인 접근법을 제공한다^[8]. 또한 계속해서 발표되는 YOLO의 새 버전들은 연구 현장뿐 아니라 산업계까지 폭넓게 확산되고 있어, 교통 관제 시스템에서 딥러닝 기반 객체 검출 모델을 도입할 때 가장 먼저 고려되는 후보로 자리 잡고 있다.

본 연구에서도 교통사고 자동 탐지를 위한 핵심 요소로 YOLO 계열 모델을 활용한다. 구체적으로는 도로를 주행하거나 정차해 있는 차량, 횡단보도 등을 지나는 보행자, 이륜차 등을 빠르고 정확하게 검출하여, 사고 발생 가능성을 시계열 관점에서 분석하기 위한 전처리 데이터를 제공하는 역할을 수행한다. 충돌이 임박했을 때 나타나는 급격한 움직임을 실시간으로 포착하기 위해서는 높은 FPS(Frame Per Second)를 유지해야 하며, 이는 중복된 후보 영역을 매번 계산하는 2단계 검출 방식보다는 단일 단계 검출 방식인 YOLO가 더욱 적합하다. 아울러 객체 검출 결과를 이후 단계인 행동 인식 모델이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 시계열 분석 모델에 전달함으로써, 사고 징후가 구체화되는 과정을 정밀하게 추적할 수 있도록 하고자 한다. 이처럼 YOLO의 빠른 검출 성능은 교통사고 발생 시점 이전의 징후를 미리 감지하고, 실제 사고 순간이 카메라에 포착되는 순간 즉시 알림을 제공해 2차 피해를 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

2.2 LSTM 기반 시계열 분석

교통사고는 차량이나 보행자 등이 단순히 한 순간에만 포착되는 이벤트라기보다, 시간에 따라 움직임이 변하고 상호 작용하는 과정에서 특정 시점에 사고가 발생하는 동적 현상이다. 이를 효과적으로 분석하기 위해서는 단일 프레임의 객체 검출 결과만을 확인하는 데서 나아가, 시간적 흐름을 고려한 시계열 분석이 필요하다. 딥러닝 분야에서 시계열 데이터를 처리하는 대표적인 구조인 RNN(Recurrent Neural Network)은 이전 단계의 출력을 현재 단계 계산에 피드백으로 활용해 연속적인 데이터 처리를 가능하게 하지만, 긴 시퀀스를 학습할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient)이나 폭발(Exploding Gradient) 문제가 발생하기 쉬웠다^[9]. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안된 LSTM(Long Short-Term Memory)은 셀(cell) 상태를 통해 장기 의존성(Long-Term Dependency)을 유지하면서도 망각 게이트(Forget Gate)를 통해 불필요한 정보를 제거해, 긴 시퀀스 학습에서도 안정적인 성능을 보인다.

LSTM은 언어 처리(NLP)나 음성 인식 등 시계열 분석이 중요한 영역에서 먼저 활발히 도입되어 큰 성과를 거두었지만, 영상 처리 분야에서도 점차 그 적용 범위를 넓혀가고 있다^[10]. 실제로 EEG 신호 분석을 통한 행동 예측 연구에서는 LSTM이 Transformer보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 복잡한 시계열 데이터에서 장기 의존성을 효과적으로 학습하는 LSTM의 특성이 중요한 역할을 한다는 점을 입증한다^[11]. 특히 행동 인식(Action Recognition) 분야에서 프레임별 특징을 CNN으로 추출한 뒤, 이를 시계열 형태로 LSTM에 입력함으로써 시간에 따른 동작 변화를 모델링하는 방식이 일반화되고 있다. 교통 분야 또한 여러 객체가 복잡하게 얽히는 시공간적 패턴을 해석해야 하므로, LSTM을 활용하면 다양한 응용이 가능해진다. 예컨대 차량 움직임을 추적하여 속도와 가속도 변화를 연속적으로 확인하고, 특정 영역에서 상대 속도가 급격히 증가하거나 차량 간 거리가 지나치게 좁아지는 상황을 감지함으로써 사고 위험을 사전에 인지할 수 있다. 또한 이상 행동을 판단하는 측면에서, 평상시 교통 흐름과 현저히 다른 움직임을 보이는 경우 이를 빠르게 이벤트로 분류하고 경고를 발령함으로써 대응 시간 지연을 줄이는 데 도움을 준다.

교통사고 자동 탐지에 LSTM을 적용한 다양한 사례들은, 주로 객체 추적 후 얻은 시계열 데이터를 활용한다^[12]. 먼저 YOLO와 같은 객체 검출 모델을 통해 영상 내 차량, 보행자 등의 위치와 속성(클래스, 신뢰도 등)을 파악한 다음, 각 객체의 움직임을 시계열로 정리하여 LSTM 입력으로 제공한다. 이때 프레임 간의 상대적 위치 변화나 속도 벡터, 가속도 등도 함께 포함시키면 더욱 정교한 패턴 분석이 가능해진다. LSTM은 각 시점에서 들어오는 입력 정보를 활용해 사건 발생 징후나 이상 행동을 예측하고, 내부 은닉 상태를 유지함으로써 여러 프레임에 걸친 맥락적 정보를 누적 학습한다. 이렇게 축적된 맥락적 정보는 단순히 현재 프레임만 보고서는 확인하기 어려운 ‘충돌 전조’ 같은 시나리오를 구체적으로 인식하는 근거가 될 수 있다. 예를 들어, 주변 차량이 갑작스럽게 감속하기 시작한 직후 다른 차량도 급정거함으로써 연쇄 추돌로 이어질 가능성을 LSTM이 조기에 감지해낼 수 있는 것이다.

본 연구에서는 교통사고를 실시간으로 감지하고 사고 발생 징후를 조기에 포착하기 위해, YOLO 기반 객체 검출로부터 얻은 결과를 LSTM에 결합하는 접근 방식을 채택한다. 구체적으로는 도로 위 각 차량의 위치, 속도, 크기 변화 등을 시간 순서대로 정리한 뒤, LSTM 모델에 입력하여 사고 발생 여부 또는 사고 징후를 예측하는 과정을 수행한다. 또한 사고 발생 직후 프레임까지 고려함으로써 실제 사고 장면을 높은 신뢰도로 분류할 수 있는데, 이는 단일 프레임에서만 정보가 충분하지 않을 경우에도 주변 프레임의 맥락을 통해 보강할 수 있기 때문이다. 이를 통해 정확도와 속도 모두에서 우수한 성능을 확보하는 것이 본 연구의 주요 목표 중 하나이며, 나아가 교통사고 대응 체계에서 중요한 실시간성 요건도 만족할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, LSTM 구조에 주의 메커니즘(Attention Mechanism)을 결합하거나, 3D CNN 및 Transformer 계열 모델을 추가로 적용해 시공간적 특징을 확장 학습하는 등 여러 고도화 방향 역시 향후 연구 과제로 논의될 수 있다.

기존 연구들은 정적 프레임 분석이나 단순 시계열 예측에 집중되어, 객체 간 시공간적 상호작용이나 환경 변화에 대한 적응성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. YOLO 기반 접근은 객체 탐지에는 뛰어나지만, 시계열 흐름이나 행동 추론에는 제약이 있으며, LSTM 기반 접근은 시간적 패턴을 학습할 수 있으나 입력 데이터가 정적이거나 축약된 경우 예측력이 저하될 수 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 YOLO 기반 객체 검출과 LSTM 기반 시계열 분석을 결합하여, 객체의 위치와 움직임, 그리고 시간 축의 변화 흐름까지 함께 고려할 수 있는 통합형 모델을 제안한다.

결국 YOLO 계열 모델은 영상에서 객체를 빠르고 정확하게 검출해낼 수 있는 핵심 역할을 맡고, LSTM은 그 검출 결과를 시간 축으로 통합하여 사고 발생 징후를 추적·분석하는 데 강점을 발휘한다. 두 모델의 결합은 교통사고와 같이 예측이 어려운 동적인 이벤트를 포착하는 데 최적의 시너지를 낼 수 있으며, 이를 통해 사고 예방 및 긴급 대응 체계를 신속하게 구축할 수 있다. 이 연구가 제안하는 시스템은 과거의 정적 분석 방식이나 단순 모니터링을 넘어서, 머신러닝 기법이 도로 위의 위험을 사전에 감지하고 사고 발생 시 즉각적인 알림을 발송함으로써 인명과 재산 피해를 최소화하는 데 실질적인 기여를 하리라 기대한다. 또한 차후에는 드론, 차내 카메라 등 다양한 센서에서 수집되는 정보로부터 더 복합적인 분석을 수행하는 멀티모달 접근 방식으로 확장하여, 더욱 정교한 교통사고 예방 시스템의 구현이 가능할 것으로 전망한다.

3.1 사전 특징 추출 및 객체 검출 정보

CCD는 각 영상 프레임에 대해 미리 추출된 딥러닝 기반 특징 정보를 함께 제공한다. 구체적으로는 최대 19개 객체(차량, 이륜차, 보행자 등)를 검출한 뒤, 이를 대표적인 신경망 모델에서 추출한 4096차원 벡터로 변환해 놓았다. 이로써 사용자는 객체 검출 과정을 직접 수행하지 않고도 고차원 특징 벡터를 바로 활용할 수 있으므로, 행동 인식이나 시계열 분석 모델을 빠르게 구성하는 데 도움을 받을 수 있다.

다만, 본 연구에서는 실제 도로 상황을 좀 더 현실적으로 반영하고자, CCD가 제공하는 사전 추출 특징뿐 아니라 YOLO 모델을 직접 적용해 새롭게 객체를 검출하고 특징을 추출하는 방식을 병행한다. CCD 자체가 이미 다양한 조건(조도, 기상 등)이 섞여 있어 데이터셋이 풍부하므로, YOLO 모델을 재훈련하거나 추론 단계에서 적용하기에 충분한 영상적 다양성을 확보할 수 있다.

3.2 시계열 데이터 처리 및 특징 추출

본 연구에서 사용한 객체 검출 알고리즘은 YOLOv5이며, 이는 빠른 처리 속도와 높은 정확도를 제공한다^[14]. 먼저 CCD의 원본 영상을 일정 해상도로 리사이즈한 뒤, YOLOv5를 이용해 차량·이륜차·보행자 등 주요 객체를 검출한다.

그림 2는 YOLOv5 모델을 활용해 교통 영상에서 차량과 보행자를 감지한 결과를 보여준다. 빨간색 바운딩 박스는 자동차 및 버스를, 초록색은 보행자를 감지한 것으로, 각각의 객체에는 신뢰도(confidence score)와 클래스 정보가 함께 표시된다. 각 프레임마다 바운딩 박스 좌표, 검출 확률, 클래스 정보 등이 산출되며, 이는 시계열 분석을 위한 특징으로 가공된다. 예를 들어, 차량 A와 B 간의 거리나 속도 변화가 프레임 순서대로 정리되면, LSTM 모델은 사고 직전 나타나는 거리 급감이나 이상 주행 패턴을 학습할 수 있다. 이 과정을 통해 사고 발생 직전의 위험 지표가 모델 내에서 자동 감지되는 것이 가능해진다.

그림 2. YOLOv5를 활용한 객체 검출

Fig. 2. Object Detection Using YOLOv5

그림 3은 교통사고 탐지를 위한 시계열 데이터 처리 및 특징 추출 과정을 시각적으로 나타낸다. 그래프에서 파란색 선은 차량 A와 차량 B의 속도를 나타내며, 프레임이 진행됨에 따라 속도가 감소하는 패턴을 보여준다. 속도가 빠를 때는 그래프의 왼쪽 상단에 위치하며 Fast로 표시되고, 시간이 지남에 따라 속도가 점차 감소하면서 Slow 영역으로 이동하는 것을 확인할 수 있다. 빨간색 점선은 차량 간 거리를 나타내며, 사고 발생 직전의 거리 변화를 강조한다. 초기에는 차량 간 거리가 상대적으로 멀어 Far로 표시되지만, 프레임이 진행됨에 따라 급격하게 줄어들다가 다시 증가하는 경향을 보인다. 이는 사고가 발생할 가능성이 높은 순간을 감지하는 데 중요한 정보로 활용될 수 있다.

그림 3. 시계열 데이터 처리 및 특징 추출 과정

Fig. 3. Time-Series Data Processing and Feature Extraction

그림 4는 시계열 데이터 분석을 통해 추출된 차량 속도 및 거리 변화 패턴 그림 3의 실제 교통사고 발생 프레임(26번 프레임과 33번 프레임)을 비교하여 보여준다. 위쪽 이미지는 사고 발생 직전(26번 프레임)의 장면을 나타내며, 차량과 대형 트럭이 급격히 가까워지는 모습을 확인할 수 있다. 객체 탐지 모델(YOLOv5)에 의해 검출된 차량(빨간색)과 트럭(사이안색)이 바운딩 박스로 강조되었으며, 각 객체의 검출 확률이 표시되었다. 아래쪽 이미지는 사고 직후(33번 프레임)의 장면으로, 사고 차량이 트럭과 충돌한 상태임을 확인할 수 있다. 이 두 프레임 간의 변화를 통해 차량 간 거리 감소와 속도 변화가 실제 사고 발생과 어떻게 연관되는지를 시각적으로 보여주며, 이는 시계열 데이터 분석 결과와 일치함을 확인할 수 있다.

그림 4. 시계열 데이터 기반 실제 사고 프레임 비교

Fig. 4. Comparison of Actual Accident Frames Based on Time-Series Data

이러한 데이터는 LSTM 모델이 학습하는 주요 특징으로 활용되며, 급격한 속도 변화 및 차량 간 거리 감소와 같은 패턴을 분석하여 사고 발생 가능성을 조기에 탐지할 수 있도록 한다. 특히 차량 간 거리의 급격한 감소는 충돌 위험성을 높이는 주요 요인 중 하나로, 이를 통해 사고 발생 직전의 위험 징후를 효과적으로 추출하고, 실시간으로 사고 감지를 수행하는 데 기여할 수 있다.

3.3 LSTM 기반 교통사고 예측 모델 개요

교통사고 예측의 핵심은 짧은 시간 안에 달라지는 차량 간 상호작용 패턴을 인식하는 것이므로, 본 연구에서는 LSTM을 주요 시계열 분석 모델로 선정했다. YOLO와 LSTM은 각각 객체 인식과 시계열 예측에 최적화된 구조지만, 단독으로는 복잡한 교통사고 발생 맥락을 포착하기 어렵다. 본 연구는 YOLO로부터 추출한 객체의 위치 및 상태 정보를 LSTM에 연동시켜, 시공간적 관계성과 움직임의 변화 패턴을 함께 학습하는 통합 구조를 제안한다. 이는 단순한 정보 결합을 넘어서, 시간 흐름 속에서 변화하는 객체 간 상호작용을 실시간으로 분석할 수 있는 구조적 강점을 지닌다.

LSTM은 은닉 상태(hidden state)와 셀 상태(cell state)를 통해 과거 여러 프레임에 대한 정보 손실을 최소화하면서, 현재 프레임 정보를 결합해 출력값을 생성한다. 이를 통해 충돌 직전 프레임에서의 급정거, 차선 급변경, 차량 간 빠른 접근 등 잠재적 위험 요인을 효과적으로 추적할 수 있다.

CCD에 미리 포함된 특징 벡터(4096차원)나, YOLO를 통해 새롭게 추출한 객체 검출 결과를 활용해 프레임별 특징을 벡터 형태로 정리하면, LSTM에 이를 입력해 사고 징후 감지 모델을 학습할 수 있다. 예를 들어, 각 프레임에서의 주요 객체 간 거리·상대 속도·가속도 등을 계산해 시계열로 배치하면, 모델이 “사고가 임박했을 때”의 전조 현상을 학습하여 미래 사고 발생 가능성을 조기에 인지하는 것이 가능하다.

그림 5는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용한 교통사고 예측 과정의 개요를 나타낸다. 본 모델은 입력 프레임으로부터 YOLO 기반 객체 검출을 수행한 후, 이를 시계열 데이터로 변환하여 LSTM에 입력하는 구조로 설계되었다.

먼저, YOLO 객체 검출(Object Detection) 모듈을 통해 차량, 보행자 등의 위치와 속도, 가속도 등의 정보를 추출한다. 이후, 이러한 특징들을 시계열 데이터 형태로 변환하여 LSTM 모델에 입력하게 된다. LSTM은 은닉 상태(hidden state)와 셀 상태(cell state)를 통해 과거 프레임의 정보를 유지하며, 시간 흐름에 따른 객체의 움직임 패턴을 학습한다. 이를 통해 사고 발생 가능성이 높은 특징을 감지하고, 지속적으로 위험도를 평가할 수 있다.

LSTM의 출력값은 사고 발생 위험도(0~1 범위의 확률 값)로 나타나며, 특정 임계값을 초과할 경우 모델은 사고 발생 가능성이 높다고 판단하여 경고를 발령한다. 즉, 차량 간 거리 감소, 급정거, 차선 변경과 같은 패턴을 분석하여 사고 징후를 조기에 탐지할 수 있다. 이를 통해 실시간 사고 감지 및 예방이 가능해지며, 교통 관리 시스템에서 신속한 대응이 이루어질 수 있도록 지원한다.

그림 5. LSTM을 활용한 사고 예측 모델 개요

Fig. 5. Accident Prediction Model Using LSTM