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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 21CTAP-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 당해년도
연구비
정부 : 220,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 220,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수
9명 총연구비 정부 : 350,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 350,000,000 원
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
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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