• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.135-136
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• 2019

센서 데이터의 발전에 따라 자율주행 자동차 산업도 급격히 성장하고 있다. 미국 우버(UBER)는 2015년부터 자율주행 자동차 산업에 뛰어들었고, 국내에서도 '판교 자율주행 셔틀'이 시범운행 되었다. 따라서 자율주행 자동차는 앞으로 우리 삶에 보다 많은 영향을 끼칠 것이 분명하나, 아직 자율주행 자동차가 완벽하게 개발되지 않은 만큼 우리가 예상하지 못한 교통사고 등 새로운 문제가 나타날 위험이 있다. 따라서 본 논문은 자율주행 자동차에 대해 살펴보고 사고 사례를 분석하여 앞으로 나타날 수 있는 사고 유형을 예측하는 것에 목적이 있다.

• 정보보호학회지
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• 제24권2호
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• pp.35-41
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• 2014

자동차 산업 인프라의 발달로 자동차 사용 인구는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 자동차 사고도 매년 증가하고 있다. 자동차 사고는 개인 및 사회의 비용손실과 즉결되므로 많은 운전자들이 자동차용 블랙박스(사고영상기록장치)를 구입하여 장착하고 있다. 이런 자동차용 블랙박스는 교통사고 시점의 영상을 저장 재생 하므로 정확한 사고원인을 규명하는데 활용되고 교통사고를 예방하는 효과가 있다. 그러나 그 이면에 자동차용 블랙박스는 자동차가 운행될 때 마다 영상을 촬영하고 저장되기 때문에 의도되지 않은 개인의 사생활이 노출 될 수 있으며 또한 저장된 사고영상 데이터를 의도적으로 조작하여 교통사고의 원인규명을 방해하는 문제가 발생 하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 국내 관련 동향을 알아보고 보안기술을 적용 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.160-173
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• 2021

최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.54-61
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• 2019

최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권4호
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• pp.89-100
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• 2020

최근 보험 처리과정에서 소용되는 시간과 비용을 절감하고자, 자동차 보험에 블록체인 스마트 컨트랙트 기술을 도입하는 연구들이 활발하다. 그러나 기존의 연구들은 사고를 입증하기에 미흡한 수준의 교통 사고관련 데이터의 활용으로 악의적인 보험자의 사고 위조, 손상 확대 등의 보험사기 위협에 노출되어 있다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 자동차에 탑재된 센서, RSU, IoT 기기 등을 통한 다양한 종류의 데이터와 차량용 스마트 컨트랙트를 이용하여 사고데이터 기반 신뢰도 산정 모델을 제안한다. 특히 교통사고 데이터의 종류 및 상태에 따라 가중치를 달리하고, 다양한 사고 상황에 따라 학습되는 신뢰도 산정 모델을 고려하여 회귀모델을 적용했다. 제안 모델은 보험 처리과정의 투명성, 보험 처리 과정의 간소화와 같은 기존 장점을 유지하며 효과적인 보험사기 차단, 보험 소송의 감소의 효과를 보일 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권2호
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• pp.71-78
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• 2012

디지털 자동차운행기록계는 교통안전법에 따라 자동차의 운행상황과 교통사고 상황과 함께 자동차의 속도, 거리, 브레이크 상황, 가속도, GPS 위치 등을 자동적으로 저장장치에 기록하는 장치이다. 유럽에서는 디지털 자동차운행기록계 장착이 2005년부터 모든 트럭에게 의무화되어 있고, 대한민국은 2011년부터 신규로 등록되는 사업용 차량은 의무적으로 장착해야 하며, 해가 지날수록 의무적으로 장착해야하는 자동차의 범위가 확대되어가고 있다. 이 장치는 운전자의 일일 운행 현황 분석 및 사고 분석을 위하여 사용된다. 자동차 사고는 장치의 안정성을 예측불가능하게 한다. 그래서 불확실한 상황아래에서 최대한 안정적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술은 매우 중요하다. 우리는 실제 디지털 자동차 운행기록계를 설계하고 구현하였다. 본 논문은 이 장치의 설계와 구현에 있어서 저비용의 하드웨어 자원으로 안전하게 대용량 데이터를 저장하기 위해서 저용량이지만 안정적인 1차 저장장치와 대용량을 저비용으로 구현한 2차 저장장치로 구성된 계층적 저장 기법을 제안한다. 1차 저장장치는 용량이 SLC 낸드 플래시 메모리를 사용하여 로그 구조 형식으로 데이터를 저장한다. 로그 구조의 단점인 느린 부팅 문제를 해결하기 위해 역방향 부분 검색 기법을 제시한다. 이 방법은 1차 저장장치의 부팅 시간을 50분의 1로 감소시킨다. 추가적으로 사고 순간의 데이터를 신속하게 데이터를 저장하는 기법도 제시한다. 이 방법으로 저비용의 내장형 시스템에서 사고순간의 운행기록 시간을 일반적인 방법의 저장시간의 1/20만큼 단축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.72-73
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• 2023

도로 사고의 30% 이상이 도로 환경 조건에 의해 발생되는 것으로 추정된다. 따라서, 도로 환경의 정보는 사고를 줄이기 위한 한 방편이 될 수 있다. 본 논문은 도로 환경을 모니터링하기 위해 설치된 센서들로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 멀티 채널 토폴로지 관리 기법을 제시한다. 센서들의 밀집도가 높아져도 제안하는 기법을 통해 데이터 충돌과 에너지 소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 성능 분석에서 제안하는 방식을 통해 수집되는 데이터가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.36-56
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• 2022

국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.472-474
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• 2014

현재 자동차 교통사고 발생원인 중 타이어의 불량으로 인한 교통사고는 매년 급증하고 있다. 자동차 타이어의 상태를 점검하여 미연에 사고를 예방하는 캠페인이 방송매체를 통해 진행되고 있으며 이와 관련된 행사도 실시하고 있다. 기존의 타이어 측정방법은 객관적이지 못하며 전문적인 기관에 의뢰해도 사정은 마찬가지다. 운전자에게 편리하며 객관적인 타이어 상태를 측정하려는 방법은 연구되지 않는다. 본 논문에서는 운전자에게 편리하며 객관적인 타이어 상태 정보를 제공하고, 계속적으로 누적된 타이어 상태 측정데이터를 분석하여 운전자에게 유용한 타이어 상태정보를 제공하는 시스템을 설계하기 위한 연구내용을 다룬다.