• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.51-64
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• 2000

사회 기간산업이라 할수 있는 전기, 가스 석유등의 대단위 산업설비들은 사고 발생시 대량의 인명, 재산 피해를 가져오기 때문에 고도의 안전관리 시스템 하에서 운용되고 있다 이러한 기존 산업설비들의 안전관리는 서로 분산, 독립적인 안전관리 시스템들을 사용하고 있다 분산, 독립적인 안전관리 시스템은 산업설비에 대한 사고나 고장발생시 대부분 사람에 의존한 상황처리 작업을 수행하게 된다. 즉 사고가 발생하면 다른 안전관리 시스템들을 확인하고 그 결과를 통합하는 과정을 거처 상황처리에 대한 대책을 세우게 된다 이러한 과정은 추가적인 인력소모와 시간소모가 발생하게 되고 상황처리자의 미숙한 상황처리로 인한 사고가 발생하기도 한다. 본논문에서는 이러한 독립 안전관리 시스템의 단점을 극복하고 사고 발생시 신속, 정확하고 효율적인 상황처리를 위해 개별적인 안전관리 모니터 시스템들을 통합하는 방법을 제시한다. 또한 기존의 독립적이고 단편적인 상황추론을 국복하고자 통합된 지식베이스와 모니터 시스템들의 실시간 자료에 근거한 블랙보드 기반의 제어지식을 이용하여 종합적인 상황추론을 수행한다. 이를 위하여 각 시설물들에 대한 고장진단 시스템을 포함하는 지능형 원격감시 제어 통합시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.157-159
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• 2008

This paper has been studied traffic accident using intelligence prediction algorithm. and wish to prevent accident by guiding in 2 km ahead the accident that occur in fog section and a snow-covered road, sudden roadworks and sharp curve section, etc and removing fog and snow automatically using the ubiquitous and intelligence technique. If we can predict of traffic accident, we can prevent the many traffic accident. In this paper, we present neural network approach for prediction of traffic accident. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering prevention of traffic algorithm for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dose not using prevention of traffic algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.121-122
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• 2018

오늘날 빅데이터, AI, IoT 동 IT기술이 발달함에 따라 기업들은 다양하고 수많은 정보를 수집 축적하고 있다. 특히, 개인정보에 대해 습득 및 취급이 쉬워져 기업들은 대량의 개인정보를 보유하고 있다. 이로 인해, 해킹, 내 외부 직원의 고의 및 실수 등으로 발생하는 개인정보 유출 사고는 우리 사회에 큰 문제이다. 정부 및 유관기관은 개인정보보호법, 개인정보 안전성 확보조치기준 등 법령을 마련해 개인정보를 안전하게 처리하기 위한 최소한의 가이드라인을 제시하여 공공기관 및 민간기업이 개인정보를 안전하게 처리하도록 유도하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 개인정보 유출 사고는 해마다 빈번하게 일어난다. 본 논문은 이기종 개인정보보호 솔루션의 유기적인 통합 방안과 운영방안 등을 고안하여 개인정보보호통합시스템 설계를 통해 효과적인 개인정보 유출 사고 방지에 이바지하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.1
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• pp.43-50
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• 2013

This paper aims to determine the optimal location of expressway patrol vehicle stations that minimizes additional troubles caused by the delay of crash treatments. To do this, we formulate a maximum covering problem and a p-center problem weighted by crash frequency, using the shortest distance as the criteria for allocating service district, and we employ the Lagrangian relaxation algorithm to solve the former and Daskin's heuristic algorithm to solve the latter, respectively. Based on crash data of Korean expressways, the results from the proposed models are compared with the current location of patrol vehicle stations by using several indices as the level of service for crash treatment, such as maximum crash-weighted distance, average crash-weighted distance, and average access distance. The results show that the proposed models improve average access distance and time by about 10km and 10min, respectively. When allocation for service district is changed only with the fixed current location, the level of service can be also improved. The models and results proposed in this paper can contribute to improving the level of service for crash treatment on expressways. They can also provide the theoretical basis on the location decision for other various emergency facilities, and the allocation decision for floating service districts according to time-period crash data.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.6 no.1
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• pp.48-57
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• 1988

In a traditional method to clarify causes of traffic accidents by using tapes, there appeared its limitation of reliability on the inspection of accident. With only limitted number of people and equipments, it is almost impossible to inspect and examine the causes of traffic accidents while not resulting a traffic complexity and its impediment. In this paper, as an approach to such problems, a rationalization in treatment of the traffic accidents was tried to be found, as accurately measuring 3-dimensional co-ordinates between the needed points by the stereo-models pictured by a stereo-camera, then composing some plane figures which show places and vehicles concerning the accidents, abstracting some needed informations from the resultants, and supplementing to solve problems on the pre-existing method, and sometimes when needed, enabling to treat the troubled points by reappearing those points.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.353-356
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• 2006

자동차사고는 소득증대와 차량증가와 함께 도로확충 및 정비가 필수임에도 불구하고 자동차 사고는 갈수록 대형화되고 있다. 그러나 교통사고 발생시 누가 가해자이고 피해자인지를 정확하게 구별하기는 매우 어려운 일이다. 특히 교통사고 발생시 목격자가 없을 경우에는 교통사고원인을 규명하기가 더욱 어려워진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 뺑소니 교통사고 발생시에 퍼지 및 지능형 알고리즘을 시용해서 스키드마크 길이를 입력하면 도로의 종류, 타이어의 종류, 자동차 종류, 날씨 조건을 고려하여 최적의 자동차 속도를 산출하였으며, 컴퓨터 시물레이션을 통해서 기존의 방법보다 20-30% 정확하게 예측하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.472-474
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• 2004

최근의 웜이나 바이러스로 인한 침해 사고는 다수의 불특정 시스템을 대상으로 삼는 특성을 지닌다. 대부분의 침해 사고의 처리는 감염된 시스템을 발견하여 처리하는 방식이나 이러한 방식으로는 급속도로 확산되는 침해사고를 미리 방지하기가 힘들다. 본 논문에서는 침해 사고의 효과적인 방지를 위한 새로운 프레임워크를 제안하였다. 평소에 관리하고자 하는 서버들의 정보를 수집하고 관리함으로써 새로운 취약점이 발견되었을 때 또는 침해 사고가 발생하였을 때 취약할 가능성이 있는 서버들을 신속히 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 특정 취약점을 점검하는 도구를 생성하는 공통 프레임워크를 통해 취약점을 점검하는 도구를 생성한다. 즉, 이를 이용해 취약할 가능성이 있는 서버들을 사전에 점검하는 것이다. 점검결과 감염된 시스템은 치료하고 취약하나 감염이 되지 않은 시스템은 취약점을 제거하여 침해사고에 미리 대응할 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스에 등록된 관리 대상이 되는 서버 목록에 대해 특정 공격 출현 시, 공격에 대한 취약점을 진단하여 공격에 빠르게 대처함을 목적으로 하는 시스템을 제안하고 이를 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.605-608
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• 2009

최근 철도의 고속화, 자동화됨에 따라 철도 사고 역시 항공기 사고처럼 대형화 되고 인명피해 역시 매우 커지고 있다. 따라서 사고 발생시 사고원인을 신속하고 정확하게 분석하기 위해 철도 차량에 블랙박스의 설치를 법제화 하고 있고, 이에 대한 연구를 진행하고 있다. 사고의 정확한 판단을 위해서 블랙박스에 기록된 데이터를 분석하하는 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 블랙박스 분석 소프트웨어는 신속하고 정확하게 사고 원인을 규명할 수 있고, 구간별 운행 패턴과 기관사의 습관등을 파악할 수 있어, 운행을 개선 할 수 있어 사고를 미연에 방지 할 것으로 기대한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.4
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• pp.89-100
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• 2020

In order to reduce the time and cost used in insurance processing, studies have been actively carried out to apply blockchain smart contract technology to car insurance. However, by using traffic data that is insufficient to prove accidents, existing studies are being exposed to the risk of insurance fraud, such as forgery and overstated damage by malicious insurers. To solve this problem, we propose an accident data-based reliability estimation model by using both various types of data through sensors, RSUs, and IoT devices embedded in automobiles and smart contracts. In particular, the regression model was applied in consideration of the weight estimation according to the type of traffic accident data and the reliability estimation model trained according to various accident situations. The proposed model is expected to effectively reduce fraud and insurance litigation while providing transparency in the insurance process and streamlining it is well.