R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 202121CTAP-C157011-02 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 교통안전을 위한 상황 딥러닝 기반 이머징 헬스 리스크 마이닝 | |||||
| 총 연구기간 | 2020-04-13 ~ 2021-12-31 | |||||
| 연구책임자 | 정경용 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
5명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
9명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 220,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 220,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 350,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 350,000,000 원 |
|||
| 연구기관명 | 경기대학교산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | 11-B552989-000601-01 | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
본 연구의 최종목표는 교통기술과 IT 융복합 기술을 통해 교통안전을 위한 상황 딥러닝 기반 이머징 헬스 리스크 마이닝 기술을 개발하고자 함 교통사고 저감을 위한 상황모션 추적 기반의 행동변화 탐지 및 상황추론, 잠재적 위험에 따른 도로교통 이용자별 교통안전지수, 시공간 결측보정을 통한 LSTM기반 교통 혼잡도 예측 모델 개발, 빅데이터 기반 교통안전 이머징 리스크 마이닝 예측 기술을 개발하고, 도로교통 이용자의 상황 분석을 통한 사고 위험도 예측 시스템 및 모바일 서비스를 개발하고자 함 [최종목표] 본 연구의 최종 목표는 과학기술적 측면에서 교통기술과 IT 융복합 기술을 통해 교통안전을 위한 상황 딥러닝 기반 이머징 헬스 리스크 탐지 및 마이닝 예측 기술을 개발 (주관연구기관) 교통사고 저감을 위한 상황모션 추적 기반의 행동변화 탐지 및 상황추론, 잠재적 위험에 따른 도로교통 이용자별 교통안전지수, 시공간 결측보정을 통한 LSTM기반 교통 혼잡도 예측 모델 개발, 빅데이터 기반 교통안전 이머징 리스크 마이닝 예측 기술을 개발 (공동연구기관) 교통사고 데이터 기반 사고발생 빈도 간 상관 분석을 실시하고, 운전자의 내외부 환경 요인 분석을 통한 사고 위험도 예측 모형을 개발하며, 이를 기반으 한 사고 위험도 예측 시스템 및 모바일 서비스를 개발 [연구내용 및 범위] - 교통기술과 IT 융복합 기술을 통하여 교통안전을 위한 상황 딥러닝 기반 이머징 헬스 리스크 마이닝 기술을 개발하며, 교통사고 저감을 위한 상황모션 추적 기반의 행동변화 탐지 및 상황추론, 잠재적 위험에 따른 도로교통 이용자별 교통안전지수, 시공간 결측보정을 통한 LSTM기반 교통 혼잡도 예측 모델, 빅데이터 기반 이머징 리스크 마이닝 예측 기술을 개발 - 교통사고 데이터 기반 사고발생 빈도 간 상관 분석을 실시하고, 운전자의 내외부 환경 요인 분석을 통한사고 위험도 예측 모형을 개발하며, 이를 기반으로 한 사고 위험도 예측 시스템 및 모바일 서비스 개발 - 교통사고 유발 네트워크 구축을 위한 토픽 모델링과 소셜 빅데이터 분석 기반 이머징 리스크 탐지 및 예측 기술을 개발하여 교통사고 유발 가능성 있는 잠재적 위험도 판단 - 위험 상황인식을 위한 지식베이스 분석 알고리즘을 개발하고 잠재적 위험에 따른 도로교통 이용자별 교통안전지수 서비스를 제공. 국민의 실생활과 밀접하게 관련이 있는 교통안전 이머징 리스크 및 잠재적 위험도를 발견하고 대중적인 관심도가 높은 도로교통 이용자별 교통안전지수를 개발하여 주의사항과 대처방안 제시하고, 이를 멀티모달 인터랙션 기반의 휴먼 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증 - 상황모션 추적 기반의 행동변화 모니터링은 3차원 위험 상황인식 시뮬레이션에서 헬스 기반의 교통안전을 지원하고, 상태감지에 따른 위험 상황인식은 지식 패턴 분석을 하여 멀티모달 인터랙션 기반의 휴먼 인터페이스로 개발 - 소셜 빅데이터 분석 기반 이머징 리스크 탐지 및 예측 기술에서 잠재적 위험에 따른 교통안전지수는 도로교통 이용자마다 특화된 서비스를 제공해 줄 수 있으므로 교통안전에서의 새로운 부가가치 창출 - 교통 분야에서 교통사고 유발 가능성이 높은 잠재적 위험도를 발견하고 대중적인 관심도가 높은 교통안전지수를 서비스하여 주의사항과 대처방안을 제시하여 교통사고 감소를 통한 국민 삶의 질 향상 기여 및 사회적 비용 절감에 기여 - 휴먼 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도, 도로교통 이용자에 대한 교통안전과 이머징 리스크 탐지 및 예측 기술을 멀티모달 인터랙션 기반 휴먼 인터페이스를 개발 - 교통사고 위험 예측에서 IT 융복합 기술을 통해 스마트 헬스 기반의 교통안전과 이머징 리스크 탐지 및 예측 서비스의 신규시장 개척과 국가 신성장동력 창출 |
|||||
| 색인어 | 한글 | 이머징 리스크 | 상황 딥러닝 | 차량운전 | 헬스 리스크 | 교통안전 |
| 영문 | Emerging Risk | Context Deep Learning | Vehicle Driving | Health Risk | Traffic Safety | |
| 최종보고서 | 최종보고서_배포용.pdf | |||||