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머신러닝을 이용한 교통사고 사상자 수 예측:서울시 공공데이터를 대상으로 (Prediction Of Traffic Accident Casualties Using Machine Learning: For Seoul Public Data)

  • 남명우;박두서;장영준;이홍철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.27-30
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    • 2021
  • 경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

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실시간 강수량을 고려한 도로 침수위험지수 개발 방법에 대한 연구 (A Study on the Development of the Flood Risk Index for Roads Considering Real-time Rainfall)

  • 김은미;황현숙;김창수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.610-618
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    • 2013
  • 과거와는 다른 형태의 기상 현상으로 인해 농경지 중심의 침수 피해가 도시 지역의 내수 침수 피해 중심으로 홍수 피해 지역이 변화하고 있다. 이로 인해 인명 및 재산 피해뿐만 아니라 사회기반시설에 대한 피해도 급격히 증가하고 있다. 또한 도로 침수로 인해 운전자의 고립 및 교통 체증의 심화로 인해 경제적으로 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 과거 기상 정보 및 침수 피해 이력을 활용하여 시 군 구의 행정 구역 형태로 제공되던 침수위험지수를 도로 중심의 집약적인 형태로 제공하는 방법을 시도하고자 한다. 또한 기상청에서 제공되는 실시간 성격의 강수량을 활용하여 강우 당시의 도로별 침수 위험 정도를 정량적으로 제공하여 사용자로 하여금 침수된 도로에 의한 고립을 사전에 방지하고자 한다.

공공 빅데이터를 활용한 자동차 사고유형 분석 시스템 (Analysis of Car Accident Utilizing Public Big Data)

  • 문유진;이건우;김태호;전현진;도송이
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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    • pp.271-272
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    • 2017
  • 본 논문에서는 교통사고 데이터베이스 구축을 통해 교통사교 현황과 사고 당시의 여러 정황들을 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이 정보들에는 사고 당시의 기상상태, 도로형태, 차종, 연령, 성별 등의 데이터들이 포함되고 이러한 정보들을 바탕으로 데이터베이스 사용자들은 각 사고 별 종합적인 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 정부 당국 외에 보험사 등에 교통사고 관련 정책을 위한 유용한 정보들을 제공할 수 있다. 또한 운전자 개인들에게도 정보들을 제공해 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있다.

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도로위의 기상요인이 교통사고에 미치는 영향 - 부산지역을 중심으로 - (The effect of road weather factors on traffic accident - Focused on Busan area -)

  • 이경준;정임국;노윤환;윤상경;조영석
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권3호
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    • pp.661-668
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    • 2015
  • 교통사고는 인구의 증가와 그에 따른 자동차의 증가로 인하여 매년 증가하고 있다. 그러한 교통사고의 원인은 운전자의 부주의뿐만 아니라 도로상의 기상상황에 의해 영향을 받는다. 특히, 강수량, 시계, 습도, 흐림 정도, 기온 등에 의해 많은 교통사고들이 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 교통사고 발생 유무의 분석을 목적으로 하였다. 부산 해운대구의 센텀남대로 및 해운대로의 2013년도 교통사고 발생 자료와 지역별 상세 기상 관측 자료인 AWS 기상자료(시간당 강수량, 강수유무, 기온, 풍속), 시간대, 요일을 활용하여 로지스틱 회귀모형 및 의사결정나무모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 기상 요인 중 강수유무와 기온이 교통사고 발생에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 도로위의 기상상태에 따른 교통사고의 발생을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

도로기상정보시스템(RWIS)과 차량검지기(VDS) 자료를 이용한 강우수준별 통행속도예측 (Prediction of Speed by Rain Intensity using Road Weather Information System and Vehicle Detection System data)

  • 정은비;오철;홍성민
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.44-55
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    • 2013
  • 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

시공간 영상분석에 의한 교통정보 산출기법에 관한 연구 (A Study on Extracting Traffic Information Using Spatio-Temporal Image Analysis)

  • 이대호;박영태
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.635-638
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    • 1999
  • 도로 위에 설치된 카메라에서 검지 영역의 데이터를 입력받아 통과 차량수, 도로 점유율, 차량속도, 차간 거리 등의 교통정보를 실시간으로 산출하는 기법은 지능형 교통정보 시스템(ITS)의 핵심 분야이다. 본 논문에서는 검지영역의 시공간 영상 분석에 의해 다양한 기상 조건과 그림자 등의 환경의 변화에 민감하지 않은 교통정보 산출기법을 제안한다.

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전력수요예측을 위한 기상정보 활용성평가 (Evaluation of weather information for electricity demand forecasting)

  • 신이레;윤상후
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권6호
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    • pp.1601-1607
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    • 2016
  • 오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.

도로이용자 중심의 VMS 교통정보 제공 효용성 향상 방안 (Measures to Improve the Efficacy of Road User-Centered VMS Traffic Information Offering)

  • 윤영민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.190-201
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    • 2021
  • 도로전광표지판(VMS : Variable Message Sign)은 도로이용자에게 교통, 도로, 기상상황 및 공사로 인한 통제 등에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 교통흐름의 효율화와 통행의 안전성을 향상시키기 위한 장비이다. 일반국도 VMS의 대부분을 차지하는 문자식 VMS에서 표출 및 제공되는 소통정보 메시지 구성은 일반적으로 구간, 구간에 대한 통행시간, 소통상황에 대한 정보로 이루어진다. 본 연구에서는 수도권 일반국도에서 운영 중인 문자식 VMS를 대상으로 도로이용자 선호도 분석을 통해 도로관리자 위주의 기존 표출문안을 도로이용자 중심으로 개선안을 마련하였다. 아울러 도로이용자가 가장 선호하는 돌발상황에 대한 정보를 신속하고 효율적으로 제공할 수 있는 시스템 개선에 대한 방안을 제시함으로써 도로이용자 중심의 VMS 교통정보 제공 효용성을 향상시키고자 한다.

정보 시스템 기술을 적용한 제설장비 운영 사례 분석 (Operation Case Analyses of Snow Removal Equipments using Information system Technologies)

  • 김희재;김근영
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.154-164
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    • 2018
  • 연구목적 : 최근 기후변화에 따라 여름철 태풍, 호우와 겨울철 대설, 한파 등의 기상재난이 증가하고 있다. 대설재난은 교통, 건물, 시설물 등에 다양한 피해를 발생시키기 때문에 신속한 대처가 필요하다. 대설재난이 도시 안전에 영향을 주고 있으나 우리나라의 대설재난 대처는 미흡하고, 정책 연구도 부족한 상황이다. 연구방법 : 본 연구는 대설재난이 발생할 때 신속한 도로 제설을 위하여 제설차량과 장비에 정보 통신 기술을 활용한 사례를 분석하고, 시사점을 도출한다. 연구결과 : 도로 제설장비에 정보통신기술이 적용된 장비를 부착하면 긴급 상황시 제설차량과 장비의 위치를 파악하여 인근지역의 도로 제설을 응원할 수 있다. 결론 : 본 연구의 사례 분석은 향후 지자체 제설장비의 효율적 이용을 위해 활용될 수 있다.

무선 센서 네트워크 기반의 실시간 차량 안전 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Real-Time Vehicle Safety System based on Wireless Sensor Network)

  • 홍유식;이채우;장이채
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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    • pp.366-369
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    • 2008
  • 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 차세대 IT 기술로서 소형, 저가, 저전력을 필요로 하며, 외부 환경의 모니터링과 제어기능을 수행할 수 있다. 이것은 소형 장치 안에 마이크로프로세서, 각종 센서, 액추에이터, 유 ${\cdot}$ 무선 통신 장치를 내장하는 수백 혹은 수천 개의 센서 노드로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크를 이용하여 기상의 악천 후 속에서 차량 및 도로 상황 정보를 실시간으로 미리 획득하고 분석하여 운전자에게 미리 도로의 안전속도를 통보할 수 있는 실시간 차량 안전속도 서비스 시스템을 설계하고 구현된 결과를 보여 주고자 한다. 본 시스템은 노면의 종류 및 기상 상태 등에 대한 정보를 수집하여 이를 바탕으로 운전자에게 안전 속도를 알려줌으로써 교통사고를 효과적으로 예방할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.

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