• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.146-147
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• 2023

해양사고는 도로교통과 달리 지속적으로 증가하고 있으며, 인명피해가 주로 발생하는 주요 사고의 치사율은 도로교통의 11.7배 이상이다. 해양사고는 외부 환경에 따라 사고 위치가 변하고 즉각적인 조치가 어려워 타 교통에 비해 대형 사고로 이어질 가능성이 매우 크다. 그러나 여전히 사고가 발생하고 난 후 대응하는 등 사후적 관리 단계에 무르고 있어 사고의 주요 요인을 사전에 식별·관리하는 선제적 관리단계로의 전환 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 발생 지점 밀도 기반의 가변 공간 군집체계를 반영한 해양사고 예측모델을 개발하였다. 반복적인 공간 가산분석을 통해 밀도가 높을수록 작은 규모의 격자 체계를 가질 수 있도록 상세한 공간 군집체계를 구성하였으며, 단순 사고 위험도 예측뿐만 아닌 사고 인과관계를 설명할 수 있는 BN(Bayesian Network) 기반의 모형을 사용하여 해양사고 위험예측 모델을 개발하였다. 또한, Cost-of-Omission을 통해 해양사고 예측확률의 변화와 각 변수들의 영향력을 확인하였으며, 월별 해양사고예측 결과를 GIS를 활용하여 2D/3D 기반으로 시각화하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.301-310
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• 2021

TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.144-145
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• 2023

육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.178-185
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• 2023

급격한 도시화와 기술의 발전으로 자동차 보급 대수가 급증하면서 교통사고가 빈번하게 발생하고, 이로 인해 인적 피해와 경제적 손실이 증가하고 있다. 따라서 교통사고의 예방과 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 교통사고의 위험성을 예측 할 수 있는 기술이 필요하다. 교통사고는 교통 혼잡도, 교통 환경, 도로 상태를 포함한 다양한 요인들로 인해 발생한다. 이러한 요인들을 기반으로 교통사고는 시공간적인 특성을 가지게 된다. 본 논문은 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고의 주요 특성들을 파악하고, 이를 기반으로 시계열 형식의 데이터로 재구성하였다. 그리고 시공간적인 특성을 우수하게 파악할 수 있는 LSTM-MLP 기반 모델을 구축하여 교통사고 예측에 활용하였다. 실험을 통해 제안한 모델은 기존의 교통사고 위험도 예측 모델 보다 더 합리적이고 정확한 예측함을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 교통사고 위험도 예측 모델은 내비게이션 등의 도로 상황과 환경을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템에 적용할 수 있다. 이를 통해 도로 사용자들의 안전성을 향상시키고 교통사고로 인한 사회적 비용을 최소화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.163-164
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• 2021

본 논문에서는 날씨와 상관관계를 갖는 교통사고에 대한 예측을 진행하는 Web Site 개발을 제안한다. 날씨에 영향을 받는 교통사고에 대한 일일 사망자 수, 교통사고 발생률의 각각의 예측값을 딥러닝 모델을 이용한다. 위의 모델을 작성하기 위하여 본 논문에서는 Anaconda 기반의 Jupyter Notebook에서 Python Tensorflow 모델을 작성하여 테스트하고, 만들어진 모델을 웹 사이트에서 불러오기 위해 Python 기반 Flask Web Framework를 통하여 웹 사이트를 개발한다. 개발된 웹 사이트는 사용자들은 Web Site에 날씨 정보를 입력하여 교통사고 발생률을 예측하고 볼 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.59-67
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• 2002

2001년 경찰청 $\ulcorner$2001년판 교통사고통계$\lrcorner$ 자료에 의하면 사고피해의 정도를 나타내는 치사율에 있어서 중앙선침범사고가 과속사고와 함께 가장 높은 수치를 보이고 있으며, 대형 교통사고의 39.5%가 중앙선 침범에 의해 발생한 것으로 나타났다. 실제로 2000년 한 해 동안 총 사고건수 290,481건 중 중앙선 침범에 의해 18,931건 (6.52%)의 교통사고가 발생하여 사망자 1,472명, 부상자 35,046명으로 전체 교통사고 사망자의 14.38%, 부상자의 8.21%를 점하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 전체 교통사고에서 중앙선침범사고가 차지하는 비중 이 높아지고 있어 중앙선침범사고를 줄이기 위한 대책의 일환으로 중앙분리대, 표지병, 시선 유도봉 등과 같은 중앙선침범 예방시설물을 설치하고 있으나, 해당 시설물에 대한 설치기준이 없는 실정이다. 이렇듯 중앙분리대 설치기준의 부재로 인해 중앙선침범사고 발생과 이에 따르는 경제적인 교통사고 비용손실, 그리고 중앙분리대의 과다설치로 인한 국가 재원의 낭비는 간과할 수 없는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 점에 착안하여 기존에 지방부 2차로 도로의 직선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델이 개발되었고 본 연구에서는 그 연장선상에서 지방부 2차로 도로의 곡선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델에 대한 중앙선침범사고 예측모델의 개발을 통해 중앙선침범사고에 대한 사회적 비용을 산정하고, 현재 설치하여 운영중인 중앙선침범 예방시설물의 설치비용간의 비용-편익분석을 통해 얻어진 기준으로 중앙선침범 예방시설물 설치의 가부에 대한 보다 현실적이고 비용-효율적인 중앙선침범 예방시설물 설치기준을 제시함으로써 교통사고 비용손실을 최소화하고, 중앙분리대의 효율적 설치방안의 도입을 통한 경제적 이익창출을 도모하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.87-94
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• 2002

2001년 경찰청 $\ulcorner$2001년판 교통사고통계$\lrcorner$ 자료에 의하면 사고피해의 정도를 나타내는 치사율에 있어서 중앙선침범사고가 과속사고와 함께 가장 높은 수치를 보이고 있으며, 대형 교통사고의 39.5%가 중앙선 침범에 의해 발생한 것으로 나타났다. 실제로 2000년 한 해 동안 총 사고건수 290,481건 중 중앙선 침범에 의해 18,931건 (6.52%)의 교통사고가 발생하여 사망자 1,472명, 부상자 35,046명으로 전체 교통사고 사망자의 14.38%, 부상자의 8.21%를 점하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 전체 교통사고에서 중앙선침범사고가 차지하는 비중 이 높아지고 있어 중앙선침범사고를 줄이기 위한 대책의 일환으로 중앙분리대, 표지병, 시선 유도봉 등과 같은 중앙선침범 예방시설물을 설치하고 있으나, 해당 시설물에 대한 설치기준이 없는 실정이다. 이렇듯 중앙분리대 설치기준의 부재로 인해 중앙선침범사고 발생과 이에 따르는 경제적인 교통사고 비용손실, 그리고 중앙분리대의 과다설치로 인한 국가 재원의 낭비는 간과할 수 없는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 점에 착안하여 기존에 지방부 2차로 도로의 직선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델이 개발되었고 본 연구에서는 그 연장선상에서 지방부 2차로 도로의 곡선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델에 대한 중앙선침범사고 예측모델의 개발을 통해 중앙선침범사고에 대한 사회적 비용을 산정하고, 현재 설치하여 운영중인 중앙선침범 예방시설물의 설치비용간의 비용-편익분석을 통해 얻어진 기준으로 중앙선침범 예방시설물 설치의 가부에 대한 보다 현실적이고 비용-효율적인 중앙선침범 예방시설물 설치기준을 제시함으로써 교통사고 비용손실을 최소화하고, 중앙분리대의 효율적 설치방안의 도입을 통한 경제적 이익창출을 도모하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.9-15
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• 2014

교통사고는 다양한 요인으로 인해 발생한다. 그 중에는 교통사고가 발생할 당시의 기상상태가 있다. 기상상태에 따라 교통사고로 인해 발생하는 사망자의 비율은 차이가 있다. 교통사고로 인한 사망자의 수를 줄이려면 기상 상태에 따라 발생될 교통사고 발생 수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다. 예측 모델링의 이론으로는 마코프 프로세스를 적용하였다. 제안된 모델링에 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측 하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 본 논문은 기상 변화에 따른 교통사고 정책수립에 도움을 줄 것이다.