• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2017

낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.85-96
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• 2023

The number of traffic accidents caused by wet or icy road surface conditions is on the rise every year. Car crashes in such bad road conditions can increase fatalities and serious injuries. Historical data (from the year 2016 to the year 2020) on weather-related traffic accidents show that the fatality rates are fairly high in Korea. This requires accurate prediction and identification of hazardous road conditions. In this study, a forecasting model is developed to predict the chances of traffic accidents that can occur on roads affected by weather and road surface conditions. Multiple deep learning algorithms taking into account AlexNet and 2D-CNN are employed. Data on orthophoto images, automatic weather systems, automated synoptic observing systems, and road surfaces are used for training and testing purposes. The orthophotos images are pre-processed before using them as input data for the modeling process. The procedure involves image segmentation techniques as well as the Z-Curve index. Results indicate that there is an acceptable performance of prediction such as 65% for dry, 46% for moist, and 33% for wet road conditions. The overall accuracy of the model is 53%. The findings of the study may contribute to developing comprehensive measures for enhancing road safety.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.141-148
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• 2012

PURPOSES : This study demonstrates the need for the collection of road weather information in order to perform efficient snow removal works during the winter season. Snow removal operations are usually dependent upon weather information obtained from the Automatic Weather Station provided by the Korea Meteorological Administration. However, there are some difference between road weather and weather forecasts in their scope. This is because general weather forecasts are focused on macroscopic standpoints rather than microscopic perspectives. METHODS : In this study, the relationship between snow removal works and historical weather forecasts are properly analyzed to prove the importance of road weather information. We collected both weather data and snow removal works during winter season at "A" regional offices in Gangwon areas. RESULTS : Results showed that the validation of weather forecasts for snow removal works were depended on the height difference between AWS location and its neighboring roadway. CONCLUSIONS : Namely, it appears that road weather information should be collected where AWS location and its neighboring roadway have relatively big difference in their heights.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.99-105
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• 2017

In this paper, we propose to design and implement the database management system for analyzing vehicle accidents through utilizing integration of the public big data. And the paper aims to provide valuable information for recognizing seriousness of the vehicle accidents and various circumstances at the accident time, and to utilize the produced information for the insurance company policies as well as government policies. For analysis of the vehicle accidents the system utilizes the integrated big data of National Indicator System, the Meteorological Office, National Statistical Office, Korea Insurance Development Institute, Road Traffic Authority, Ministry of Land, Infrastructure and Transport as well as the National Police Agency, which differentiates this system from the previous systems. The system consists of data at the accident time including weather conditions, vehicle models, age, sex, insurance amount etc., by which the database system users are able to obtain the integral information about vehicle accidents. The result shows that the vehicle accidents occur more frequently in the clear weather conditions, in the vehicle to vehicle conditions and in crosswalk & crossway. Also, it shows that the accidents in the cloudy weather leads more seriously to injury and death than in the clear weather. As well, the vehicle accident information produced by the system can be utilized to effectively prevent drivers from dangerous accidents.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.107-117
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• 2020

최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.221-228
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• 2020

산업 기술이 발달함에 따라 편리함을 추구하게 되면서 교통수단 역시 발달하고 있다. 대도시에 거주하는 많은 사람들은 버스, 택시, 자가용 등의 교통수단을 이용하여 출퇴근을 하고 있고 여가를 즐기므로 이동시 발생하는 교통사고의 피해를 줄이기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 실시간으로 도로단위 강우량을 추정하는 법을 다루고 있다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 강우 관측 자료와 강우 레이더자료를 실시간으로 수집하여 통합 데이터베이스를 만들고 이를 크리깅 방법을 통해 도로단위 강우량으로 추정하였다. 이 외에도 도로의 실시간 교통소통정보도 강우정보와 융합하여 인터렉티브하게 시각화하는 연구를 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.133-146
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• 2021

오늘날 도로의 기상정보를 제공하기 위해 기상청에서 관리하는 기상관측 지점의 관측데이터를 활용하여 기상관측 지점 인근의 도로 기상상태를 도로관리자와 도로이용자에게 제공하는 방식을 취하고 있다. 하지만, 강수량 수집지점과 기상정보 제공 대상 도로와의 거리와 자연지형으로 인해 현실적으로 정확한 기상정보의 제공이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 C-ITS로부터 수집되는 PVD(Probe Vehicle Data)에 포함되어있는 수집시간, 좌표정보, 와이퍼 정보 등을 활용하여 노선 전체에 걸쳐 실시간 강우 정보를 추출함으로써 기존 지점 단위의 기상청 강우 정보제공의 한계를 극복해 보고자 한다. C-ITS 기반 PVD로부터 추출된 와이퍼 정보와 기상청 기반 정보를 비교해본 결과 강우강도에 관계없이 두 정보는 대체로 유사함을 알 수 있었으며, 시간당 누적강수량이 많아질수록 일치 확률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 도로의 기상정보 제공방법의 한계점을 극복하기 위해 C-ITS 기반 PVD를 활용했다는 점과 향후 다양한 지역에서 수집될 것으로 예상되는 PVD의 새로운 활용방안을 제시했다는 측면에서 의의가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제31권6호
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• pp.3-11
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• 2013

본 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 교통류 특성 변화 중에서도 용량 및 속도 변화에 초점을 맞춰 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 교통류 특성 변화를 설명하는 요소로 교통량, 속도, 밀도를 선정하여 분석하였으며, 자료수집 대상은 경기도권내 3개 기상관측소 인근 4개 고속도로 7개 기본구간을 조사지점으로 선정하였다. 강설수준별 용량 변화를 분석하기 위해 강설수준을 3단계(Light, Medium, Heavy Snow)로 분류하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량 감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.

• 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.