• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.87-97
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• 2018

교통사고 관련 제보는 비정형 데이터로서 교통사고를 유발한 가해자나 피해자의 관점이 아닌, 교통사고 발생 지점과 구간, 시간대에 있었던 타 운전자의 관점에서 생성된 교통정보의 가치를 가지고 있다. 그러나, 비정형 데이터인 교통제보가 빅 데이터로서 교통사고 통계나 교통관련 연구에 활용되지 못하였으나, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 본 연구를 통해 비정형의 빅 데이터를 시각화하고 해석하여, 기존의 정형 데이터에서 분석하지 못한 정보를 도출할 수 있었다. 그리고 교통사고 발생으로 인한 도로상 영향을 파악할 수 있었다. 이러한 분석으로 교통제보의 트랜드를 파악하고, 운전자가 제보하는 "도로명", "지점명", "시간대"를 추출하였으며, 교통사고 발생으로 다른 운전자에게 가장 많은 영향을 미치는 지점과 구간의 파악이 가능하였다. 향후 실제 교통사고 데이터와 결합하여 교통제보와의 상관성 분석 등을 통해 비정형 데이터의 활용방안을 모색할 계획이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-9
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• 2022

실시간 교통 상황을 제공하기 위해 사용자가 직접 교통 상황을 직접 제보하고 이를 공유하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스들이 개발되고 있다. 그러나 기존 교통 정보 서비스는 특정 서비스 참여자들이 제보한 정보만을 공유하기 때문에 제한된 교통 상황을 제공한다. 본 논문에서는 사용자의 직접적인 제보와 공개 교통상황을 수집하여 실시간 교통 상황을 제공하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스를 설계하고 개발한다. 제안하는 서비스는 사용자가 직접적인 교통 상황을 음성 및 텍스트로 제보할 수 있으며 외부 기관에서 공개한 교통 상황을 수집하고 통합한다. 수집된 교통 상황은 푸시 서비스를 통해 실시간 제공하며 사용자의 위치가 변경될 경우 새로운 교통 상황을 전송한다. 제안하는 서비스는 안드로이드 앱을 통해 교통 상황을 제보하고 실시간 교통 상황을 공유할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.177-195
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• 1998

지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1234-1239
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• 2006

신속하고 정확한 교통정보 서비스의 제공은 원활한 교통소통을 위하여 필수적인 요소이다. 특히, 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 유고가 발생할 경우, 운전자에게 즉시 통보해주어 우회할 수 있도록 조치하는 것이 필요하다. 이를 위하여 다양한 교통정보 수집기에서 수집된 교통정보를 바탕으로 실시간으로 유고상황을 판별하는 연구가 많이 진행되고 있다. 유고상황 분석은 다양한 환경요인으로 인해 판별이 어렵고, 최근에 활용되고 있는 인공지능 기법은 검지에 드는 시간 비용이 많다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거에 발생한 각종 돌발 상황을 분석하여 실시간으로 유고상황을 검지하는 것이 목적이다. 유고검지를 위해 GPS를 탑재한 probe car에서 수집된 차량속도와 온라인으로 제보된 유고정보를 ANFIS를 이용하여 분석 후 유고상태를 판별한다. 본 연구를 통해 실시간 도로 이용자들이 유고 발생 지역의 정보를 제공받고 그 상황에 신속하게 대처하게 함으로써 교통 혼잡 완화에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.197-198
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• 2015

우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.27-33
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• 2009

기존의 교통상황판운영에 사용하는 지도는 2D를 기본으로 하는 전자지도를 중심으로 표준노드링크의 속성을 반영하는 형태이다. 2D형태의 교통전자지도는 그래픽형식에 운영자에게 실시간으로 교통상황을 직관적으로 판단하는데 도움을 제공하였으나 2D형식이라는 한계가 존재할 수밖에 없었다. 점차적으로 IT기술의 고도화, 하드웨어, 통신기술의 발달 등으로 과거에 다룰수 없었던 대용량데이터처리가 원활해지고, 다양한 도로이용자의 고급화된 교통수요에 대응하기 위해서는 점차적으로 교통관리자나 운영자들이 교통정보관련 장비들이나 운영시나리오에 대해 다각적으로 분석을 할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 기존의 교통상황판은 점, 선, 면 형식의 2D전자지도를 기반으로 그 위에 교통소통상황 등의 부가정보를 표현하였으나, 본 연구에서는 구글어스의 API를 활용하도록 한다. 구글어스는 고해상도의 위성사진과 이를 이용한 3D화면을 표출서비스를 제공하며, 이를 기반으로 교통소통정보, 버스노선 및 정류장 제보, 3D 객체 표현 등의 콘텐츠와 야후 POI(야후 거기)를 Mash-Up하여 보다 현실적인 교통상황정보를 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.499-500
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• 2022

차량용 블랙박스의 대중화와 '스마트 국민 제보' 애플리케이션 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고 건수가 급증하면서 대응해야 할 담당 경찰 인력이 부족한 상황이다. 이러한 인력 부족 문제를 해결하기 위해서 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 신고된 영상의 위법 여부를 자동으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 공익신고의 대부분을 차지하고 있는 진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법에 대한 연구 내용을 기술한다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 진로변경 위반 분석에 필요한 차량과 실선 객체를 인식하여 진로변경 위반 영상 분석에 활용할 수 있도록 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1321-1328
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• 2015

우리나라 자동차의 역사는 약 60년 정도로 주요 선진국에 비해 자동차의 역사는 짧지만 자동차와 연관되어 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 노력이 절실히 필요하다. 따라서 교통사고로 인해 발생되는 여러 가지 문제는 단순 개인의 피해를 넘어 사회적 문제로서 대두되고 있으므로 이를 해소하기 위해 교통사고 원인을 분석하는 작업은 무엇보다도 중요하다. 본 연구는 최근 2년 4개월간 SBS 방송 프로그램에서 일반 대중을 대상으로 방송한 차량용 영상기록장치(DVR, Driving Video Recorder) 제보 교통사고 영상을 통해 수집된 다양한 교통사고의 원인 중 하나인 운전자의 행태를 중심으로 분석하여, 교통사고 발생을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이 연구는 교통사고 원인을 단순 데이터 중심으로 분석하고자 하는 기존의 논문과는 달리 다양한 센싱 정보와 비교적 고해상도의 영상정보 수집 내용을 바탕으로 교통사고 발생 시점 전후의 상황을 명확히 저장하고 있는 차량용 영상기록장치 영상을 개별적으로 일일이 직접 분석한 결과로 데이터베이스를 구축하여 이에 대한 통계학적 분석을 통해 실효성 있는 교통사고 감소 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.182-192
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• 2022

이륜차 전체 사고는 연평균 10.01% 증가하며, 사망자 수 또한 2.64% 증가하는 추세이다. 사륜차의 경우 도로에서 안전 운전을 강제할 수 있도록 단속 카메라가 설치되어있다. 그러나 이 단속 카메라는 사륜차 단속이 주목적이기 때문에 이륜차 단속 기능을 기대할 수 없다. 이륜차 단속은 현장 인력 투입을 통한 현장 단속에 의존할 수밖에 없다. 최근 이륜차 위법 행위 단속을 위해 경찰청에서는 '경찰청 SMART 국민제보'를 통한 이륜차 위법 행위를 국민 신고를 통해 수행 중이나 장기 지속되기 어렵다. 인력을 지속적으로 투입해야하는 유인 단속의 효과를 극대화 시킬 수 있는 적절한 단속 방안의 마련이 필요하다. 본 연구를 통해 배달 이륜차 라이더를 관리할 수 있도록 하는 제도적 장치인 배달 이륜차 라이더 자격증 ID 4종을 제안하였다. 또한, 배달 이륜차 자격증 ID 체계를 활용한 단속 실험을 수행하여 배달 이륜차 라이더 자격증 단속이 가능 여부를 D-MESO 프로그램을 통해 확인하였다.