교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
현대 사회는 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 급격히 발전을 이루고 있으며, 자동치 또한 예외가 아니다. 또한 자동차의 수가 늘어가면서 그에 따라 문제점도 많이 발생하고 있는데, 자동차 개체수의 증가와 더불어 가장 큰 문제는 자동차 사고로 인한 재산 및 인명피해가 급격하게 증가하는 것이다. 자동차 사고 시 빈번하게 발생하고 있는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치 미흡, 뺑소니 등으로 발생하는 2차 교통사고를 방지하기 위해 블랙박스 기반의 차량용 응급상황 감지 및 통보시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사고감지, 정보분석 및 정보운용기술을 바탕으로 기존의 블랙박스보다 차량상황 감지의 정확성을 높였으며, 현재 높은 보급률을 보이는 스마트폰을 이용한 응급상황 감지 및 통보시스템을 설계 및 구현하였다.
산업의 발전과 경제성장을 이루면서 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 사고감지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 교통사고 발생 후 빠른 발생되는 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 사고감지모듈을 이용하여, 기존 블랙박스보다 민감하고 요즘 급격한 보급률을 보이는 아이폰을 이용하여 사고 통보시스템을 설계 및 구현하였다.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.315-323
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2013
Vessel Traffic Service (VTS) is being used at ports and in coastal areas of the world for preventing accidents and improving efficiency of the vessels at sea on the basis of "IMO RESOLUTION A.857 (20) on Guidelines for Vessel Traffic Services". Currently, VTS plays an important role in the prevention of maritime accidents, as ships are required to participate in the system. Ships are diversified and traffic situations in ports and coastal areas have become more complicated than before. The role of VTS operator (VTSO) has been enlarged because of these reasons, and VTSO is required to be clearly aware of maritime situations and take decisions in emergency situations. In this paper, we propose a prediction table to improve the work of VTSO through the Cognitive Work Analysis (CWA), which analyzes the VTS work very systematically. The required data were collected through interviews and observations of 14 VTSOs. The prediction tool supports decision-making in terms of a proactive measure for the prevention of maritime accidents.
보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 본 연구에서는 사고원인 및 예방이론을 적용하여 사업용 화물자동차의 운행특성과 위험운전행동 및 교통사고 위험성 간의 인과관계를 분석하였다. 사업용 화물자동차 운전자 303명을 대상으로 운전자별 근무특성, 운전경력, 운전능력, 운전심리, 차량특성(크기), 위험운전행동, 교통사고와 관련된 자료를 수집하였으며 근무특성 및 위험운전행동에 관한 자료는 운전자가 제출한 디지털운행기록을 활용하고 교통사고 자료는 실제 교통사고를 반영하기 위해 보험사고 자료를 활용하였다. 다수의 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 동시에 분석하기 위해 구조방정식 모형을 구축하고 모형 적합도 지수를 활용하여 모형을 검증하였다. 4가지 위험운전행동(급감속, 급가속, 급추월, 급정지)이 교통사고와 연관성이 높은 그룹으로 분석되었다. 소형 화물자동차, 운전능력이 부족한 운전자, 위험운전행동이 많은 운전자에 대한 안전관리 대책 마련 및 집중관리가 필요한 것으로 판단된다.
최근 코로나 19의 영향으로 이륜자동차 교통사고의 발생은 이전보다 급격히 증가하게 되었고 이륜자동차 사고방지를 위한 다각적인 노력이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 XGBoost를 활용하여 최근 10년간 발생한 이륜자동차 교통사고 자료로 사고 심각도에 영향인자를 도출하여 각 영향인자가 주는 영향력을 분석하였다. 전체 변수 중 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 신호 위반을 하였을 경우가 압도적으로 높았으며, 운전자 연령대가 60대 이상일 경우, 이륜자동차 단독사고일 경우, 중앙선 침범 사고일 경우 순으로 높은 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 이륜자동차의 심각한 교통사고의 방지와 안전관리를 강화하기 위한 합리적인 제도 개편방안을 제시하였다.
Railway is huge traffic system which is operated organically combining all the elements; vehicle, track, electric power, signal/communication, operation, etc. Safety level has ben improved steadily by learning lessons from past accident. But with rapid progress in high-speed, massive, high-frequency transit fresh idea of accident prevention is now in order. In quest of effective and efficient countermeasure, we aim to establish an adequate safety evaluation/management method. Our proposals are basic concept relating to safety analysis of fatal accidents, AHP of Saaty, Fuzzy AHP.
Railway is huge traffic system which is operated organically combining all the elements; vehicle, track, electric power, signal/communication, operation, etc. Safety level has been improved steadily by learning lessons from past accident. But with rapid progress in high-speed, massive, high-frequency transit fresh idea of accident prevention is now in order. In quest of effective and efficient countermeasure, we aim to establish an adequate safety evaluation/management method. Our proposals are basic concept relating to safety analysis of fatal accidents, AHP of Saaty, Fuzzy AHP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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