R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201515CTAP-C078824-02 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 선제적 교통사고 예방을 위한 교통안전관리용 빅데이터 활용 교통사고 위험요인 분석기술 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2014-08-14 ~ 2016-08-13 | |||||
| 연구책임자 | 윤윤진 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
5명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
8명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 50,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 50,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 100,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 100,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 한국과학기술원 | |||||
| 등록 발간번호 | 0000 | |||||
| ISBN | 0000 | |||||
| 주요 내용 |
최근 10여년간 OECD 회원국 기준 최하위권에 머물고 있는 국내 교통 안전 실태를 개선하기 위하여, 본 연구에서는 선제적 교통사고 예방을 위한 위험 요인 분석기술을 개발함. 정형 및 비정형의 대용량 교통데이터베이스와 교통사고 이력 데이터들을 통합하고, 여기에 고급 통계기법 및 데이터마이닝 (data mining) 기술을 적용한 사고 심각도 결정 모델을 개발함으로서 교통사고 유형 및 위험 요인 분석에 따른 선제적 교통안전관리시스템 개발의 핵심 기술을 개발함 [최종목표] ○ 본 연구는 선제적 교통안전관리시스템 개발의 핵심 기술인 교통사고 위험요인 분석 기술 개발을 최종 목표로 함 - 실제 수집된 다양한 교통사고 및 교통 흐름 관련 DB에 적용하여 도출된 결과를 바탕으로 제안된 기술의 성능평가 및 신뢰성 검증을 실시함 - 교통사고 이력 데이터에 교통 흐름 관련 빅데이터를 퓨전하여, 고급 통계기법 및 데이터마이닝 (data mining) 기법을 적용함으로서, 사고요인에 대한 체계적인 분석과 이를 바탕으로 한 선제적 안전관리 기법 개발 [연구내용 및 범위] ○ 교통사고 위험요인 분석을 위한 관련 데이터베이스 통합 기술 연구 - 국내외 활용 가능한 교통사고 관련 DB 조사 수집 및 분석 > 국내외 경찰 및 보험사 등의 교통사고 DB 사전 조사 분석 > 국내외 차량 검지기 (VDS), 고속도로 통행료 수납 시스템 (TCS), 단거리전용 통신 장비 (DSRC) 등의 교통량, 속도, O/D관련 DB 및 그 밖의 기상, 교통지형 DB 사전 조사 분석 > 특성별 교통사고 DB 조사 목록 작성 > 위험요인분석기술 개발을 위한 분석대상자료 선정 > 분석대상 자료 확보를 위해 우선적으로 최근 정부의 공공데이터 개방정책에 따라 정부기관이나 지방자치단체가 제공하는 다양한 교통 관련 데이터를 활용 - 대용량 데이터 통합 기법 및 관련 연구조사 > 국내외 문헌 조사를 통한 데이터 퓨전, 통합, 취합 기술의 활용 사례 조사 > 데이터 통합 모델 개발에 관한 기술동향 및 구축사례 사전 조사 - 위험요인 분석을 위한 통합데이터 플랫폼 개발 > 데이터 정제 및 재구성을 통한 데이터 전처리 (preprocessing) 과정 수행 > 수집된 다양한 DB를 이용한 통합 DB 스키마 (schema) 설계 - 데이터 통합 기술 검증 > 실제 교통사고 위험요인 분석 기술 적용을 통한 검증 > 일반 교통 DB에 대한 범용성 분석 ○ 교통사고 심각도 결정 모델 개발 - 교통사고 심각도 분석 연구의 선행 연구 조사 > 로지트 (logit) 및 프로비트 (probit) 회귀분석을 활용한 기존 교통사고 심각도 분석에 관한 선행 연구 조사 > 교통사고 분석 연구의 기술 동향 분석 > 해외 유수 연구기관과의 연구 협력을 통한 선진 연구 업적 및 노하우 습득 - 적용 가능한 데이터마이닝 기법 조사 및 적용 사례 분석 > 연관성 분석 (association), 분류 분석 (classification), 군집 분석 (clustering) 등에 해당하는 데이터마이닝 알고리즘 조사 및 이론적 연구 > 범주형 데이터 분석을 위해 적용 가능한 비매개 분석 기법 조사 및 사례 분석 - 교통사고 심각도 결정 모델 개발 > 교통사고 위험요인들 사이의 의존성을 고려한 체계적이고 정량화 된 데이터 기반의 사고 심각도 결정 모델 개발 > 정량적 평가 방식을 포함하여 교통사고 심각도에 영향을 주는 위험요인 평가체계 개발 - 개발된 모델의 성능평가 및 기존 모델과의 비교 분석을 통한 신뢰성 검증 > 개발된 모델의 객관적 성능평가를 위한 평가기법 개발 > 기존 교통사고 분석 모델과의 성능평가를 통한 신뢰성 검증 |
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| 색인어 | 한글 | 교통사고분석 | 위험요인분석 | 빅데이터 | 데이터마이닝 | 데이터통합 |
| 영문 | Traffic accident analysis | Risk factor analysis | Big-data | Data mining | Data integration | |
| 최종보고서 | 32. 선제적 교통사고_최종보고서.pdf | |||||