과제고유번호 |
21CTAP-C157011-02 |
연구사업명 |
국토교통기술촉진연구사업 |
연구과제명 |
교통안전을 위한 상황 딥러닝 기반 이머징 헬스 리스크 마이닝 |
총 연구기간 |
2020-04-13 ~ 2021-12-31
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연구책임자 |
정경용 |
당해년도 참여 연구원수 |
5명
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당해년도 연구비 |
정부 : 220,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 220,000,000 원
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총 연구기간 참여 연구원수 |
9명
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총연구비 |
정부 : 350,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 350,000,000 원
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연구기관명 |
경기대학교산학협력단 |
등록 발간번호 |
11-B552989-000601-01 |
ISBN |
- |
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
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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
다운로드
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