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최근, 코로나 19의 확산과 더불어 1인 가구가 증가함에 따라, 교통수단에도 많은 변화가 발생하였다. 특히 공유 경제를 기반으 로 한 퍼스널 모빌리티 플랫폼이 등장하면서, 전동 킥보드, 전동 자전거와 같은 개인형 이동 수단의 사용률이 증가하게 되었다. 수요의 증가와 함께 개인형 이동 수단 사고율 또한 가파르게 증가하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 이미지 기반 객체 탐지 알고리즘을 활용하여 개인형 이동 수단 사고가 빈번한 일방통행 지역, 노인 및 어린이 보호구역을 인지하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법은 원동기에 장착된 카메라로 취득된 도로 이미지 데이터 내부에 존재하는 노면 문자 및 표식을 식별하는 객체 탐지 알고리즘을 이용한다. 본 방법론은 차후 깊이 추정 알고리즘을 추가 적용하 여거리정보를 실시간으로 제공하고, 모빌리티를 자동 감속해주는 사고방지 및 상황인지 매커니즘에 적용할 수 있을 것이라 기대한다.