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과제기본정보

엣지 컴퓨팅 기반 빅데이터 활용 선제적 교통안전 AI 서비스 플랫폼 기술 연구1년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 국토교통기술촉진연구사업 과제번호 21CTAP-C163793-01
국가과학표준분류 1순위 농림·수산 | None | None 적용분야 교통/정보통신/기타 기반시설
2순위 농림·수산 | None | None 실용화대상여부 비실용화
3순위 농림·수산 | None | None 과제유형 기초
과제명 엣지 컴퓨팅 기반 빅데이터 활용 선제적 교통안전 AI 서비스 플랫폼 기술 연구
주관연구기관 한국과학기술원
총괄연구 책임자 성명 고인영
소속 한국과학기술원 직위 교수
전화번호 042-350-2114 FAX 042-350-2210
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2021-04-01 ~ 2021-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
1차년도 160,000,000 0 0 0 160,000,000
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
연구개발개요 제안기관(한국과학기술원(KAIST))은 국토교통부(국토교통과학기술진흥원)가 주관하는 국토교통기술촉진연구사업의 국토교통기술혁신연구과제를 통하여 재난·재해예방 등 안전기술 개발 분야 중 도로교통 이용자 보호시스템에서 미래기술을 활용한 실시간 선제적 사고예방 및 처리가 가능한 새로운 시스템에 대한 연구개발 기획을 제안함

제안의 주된 목적은 도로교통 현장의 문제점을 미래기술을 활용하여 해결하고자 하는 것이지만, 크게 보면 급속하게 변화하는 미래환경에 빠르게 적응할 수 있는 교통안전 생태계 기반 구축과 정부의 거버넌스에 기여하고, 한국판 뉴딜에서 교통 분야에 대한 디지털 뉴딜, 그린 뉴딜 및 사회안전망 확산 및 4차 산업혁명에 발맞추어 가고자 함

이번 연구개발 기획을 통해서 5G 등의 저지연·고신뢰 통신과 사물인터넷(IoT) 기술 발전에 따라 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 자리매김하고 있는 엣지와 포그 컴퓨팅(Edge and Fog Computing) 기반의 디지털 운행기록계와 빅데이터, 컴퓨터 비전(Computer Vision), 인공지능(AI) 및 보안기술 등을 적용한 신뢰성 있는 교통안전 정보의 생성방법, 우리나라의 독보적인 첨단 5G 기술을 활용한 교통안전 정보의 실시간 정보전파 체계 및 다양한 사회안전망(교통안전)을 위한 선제적 사고예방 및 처리/활용 서비스체계 구축 방법, 유통되는 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 최신 보안기술의 적용을 통한 데이터 신뢰성 확보 방법을 정립하고 이들 성과에 대한 확대 방안 및 향후 적용을 위한 제도개선 방안을 모색하고자 함

연구개발 방법은 기운용 중인 디지털 운행기록계(DTG: Digital Tacho Graph)에 대한 운영상의 문제점이나 제도 상의 한계 등을 조사 및 분석하며, 여기서 도출된 문제점에 대하여 제안기관이 확보한 미래 핵심기술 및 경험을 접목하여 도로교통정보 이용자(운전자, 보행자, 교통안전 관련 정부 및 공공기관, 지자체, 전국민 등)를 위한 새로운 개념의 디지털 운행기록계, 실시간 데이터수집/저장/분석이 가능한 시스템, 관련기관 및 전국민에게 실시간으로 다양한 서비스 제공이 가능한 미래 시스템 제안 및 아이디어를 검증함

또한 도로교통 이용자를 위한 신 개념 시스템 및 서비스 도출은 제안기관이 사전 정립한 아이디어를 바탕으로 연구기간 내에 다양한 사용자 의견을 반영하여 관련 기능 및 서비스를 구체화하고, 개념 설계를 통해서 제시된 아이디어를 사전 검증한 뒤 도출된 성과에 대한 확대 방안 및 관련 제도의 개선방안을 제시함으로써 연구개발 기획의 목적을 달성하고자 함

본 과제의 연구개발 기획 목적을 달성하고자 엣지 컴퓨팅 기반 빅데이터 활용 선제적 교통안전 인공지능(AI) 서비스 플랫폼 기술 연구를 목표로 세부 연구주제들을 다음과 같이 제시함:

○ 엣지-포그-클라우드 다체계 컴퓨팅을 통한 교통안전 빅데이터 고성능 수집 및 처리 AI 기술 연구
○ 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술을 활용한 초기 차량 위험 및 운행기록 위변조 감지 기술 연구
○ 익명화 기술을 통한 차량 운행정보 프라이버시 보호 기술과 차세대 운행정보 기록 및 공유 시스템 보안기술의 필요성 분석 및 연구
○ 미래기술을 적용한 디지털 운행기록계와 관련 시스템 및 서비스의 운용을 위한 제도개선 연구
최종목표 ○ 본 과제에서는 5G 등의 저지연·고신뢰 통신과 사물인터넷(IoT) 기술 발전에 따라 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 자리매김하고 있는 엣지와 포그 컴퓨팅(Edge and Fog Computing) 기반의 디지털 운행기록계와 빅데이터, 컴퓨터 비전(Computer Vision), 인공지능(AI) 및 보안기술 등을 적용한 신뢰성 있는 교통안전 정보의 생성방법 및 선제적 사고예방 및 처리/활용 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼 구축 기술에 대한 기획을 목표로 함
○ 이를 통해 급속하게 변화하는 미래 환경에 빠르게 적응할 수 있는 교통안전 생태계 기반 구축과 정부의 거버넌스에 기여하고, 한국판 뉴딜에서 교통 분야에 대한 디지털/그린 뉴딜 및 사회안전망 확산, 4차 산업혁명에 발맞출 수 있도록 함
연구내용 및 범위 ○ [1세부] 엣지-포그-클라우드 다체계 컴퓨팅을 통한 교통안전 빅데이터 고성능 수집 및 처리 AI 기술 연구
- 교통 빅데이터 서비스 개발 및 연동을 위한 서비스 모델 연구
가) 서비스 개발 지원을 위한 교통 빅데이터 서비스 모델 연구
나) 서비스의 활용 범위 확대 및 체계적 검증을 위한 서비스 연동 및 환경 모델 연구
- 이상 상황 분석을 위한 AI용 데이터 레이블링 기술 연구
가) 다중 관점 시계열 교통 빅데이터로부터 이상 상황 탐지하는 AI 딥러닝 기술 연구
나) 고품질/대량 훈련 데이터(Training Data) 생성을 위한 교통 데이터 중 이상 상황에 대한 레이블링 기술 연구
- 엣지-포그-클라우드 다체계 컴퓨팅을 위한 교통안전 서비스 아키텍처 설계 기술 연구
가) 교통안전 서비스 제공을 위한 서비스 아키텍처 설계
나) 교통안전 AI 서비스 분산 레지스트리 설계 및 구축 기술 연구
- 엣지와 포그에서의 다중 관점 교통 빅데이터와 사고 및 위험 요소 예측 AI 기술 연구
가) 엣지에서 수집된 다차원 빅데이터를 바탕으로 개인화된 사고 위험성 예측 AI 기술 연구
나) 다중 관점 교통 빅데이터 분석에 기반한 교통 위험 요소 예측 AI 기술 연구

○ [2세부] 컴퓨터 비전 기술을 이용한 초기 차량 위험 및 운행기록 위변조 감지 기술 연구
- 차량 블랙박스 영상으로부터 정상적이지 않은 이상(Anomaly) 운전상태 초기 감지 기술 연구
가) 차량 블랙박스 등의 장치에서 생성된 비디오 시퀀스와 그와 동기화된 디지털 운행기록 데이터를 분석하여 자동으로 특정 사건/행위(Event/Activity) 감지 기술 연구
- 운전 중 운전자의 졸음, 기절 등의 위험 상황 자동 인식 기술 연구
가) 정상적이지 않은 이상(Anomaly) 운전 상태, 사고나 사고 위험, 혹은 운전자의 안면 인식을 통한 운전자 졸음, 운전자 기절(Pass out) 상황 등 감지 기술 연구
- Visual Odometry(이미지 데이터를 분석하여 차량의 위치와 방향을 결정하는 기술) 기술을 활용한 운행기록 위변조 자동 감지 플랫폼 개발 방안
) 신뢰성 있는 실시간 Visual Odometry 구현과 디지털 운행기록 데이터를 비교하여 이상(Anomaly) 상황 탐지 및 엣지 컴퓨팅에서 비전/인공지능(Vision/AI)를 위한 네크워크 압축(Network Compression)을 관련 분야 SOTA 성능을 내는 Deep Neural Network 기술로 구현
- 비전 엣지 컴퓨팅을 위한 네트워크 압축(Network Compression) 기술 적용 방안
가) Task에 따라 영상 크기가 크고 데이터 양이 많을 경우, 필요한 신경망(Neural Network) 크기가 커지게 되는데 이를 경량화하는 기술을 구현
- 디지털 운행기록계와 동기화된 블랙박스 영상 데이터베이스 구축 방안
가) 추론(Inference) 성능은 동일하게 유지하되 실시간 속도를 높이고, 메모리 사용을 줄인 엣지 컴퓨팅 기술 구현

○ [3세부] 익명화 기술을 통한 차량 운행정보 프라이버시 보호기술 및 보안기술 필요성 분석 및 조사
- 익명화 기술적용으로 프라이버시가 보장된 운행정보와 사고 및 교통상황 정보공유 및 운전자의 프라이버시 보호 및 정보공유에 대한 거부감 완화
가) 운행정보 공유 로그 포맷 및 운행정보 로그의 익명화 요구사항 도출
나) 운행정보 공유 로그 포맷 설계 및 운행정보 로그의 익명화 프로토콜 설계
- 운행기록의 위변조 방지를 통한 데이터 신뢰성 확보
- 운행정보 기록기기 자체의 위변조 원천 차단
가) 전체 시스템에서(포그, 클라우드 백엔드 서버): 차세대 차량 운행정보 공유 시스템의 보안 아키텍처 및 위변조 방지, 무결성 검증 프로토콜 요구사항 도출
- 적용 가능한 데이터 무결성 검증 기술 필요성 도출
- 적용 가능한 운행정보 공유의 보안성 향상 기술 필요성 도출
가) 엣지 단말에서: 차량 운행기록 및 안전 보호 시스템의 데이터, 기록기기 등의 위변조 방지 및 무결성 프로토콜 설계
- 단말, 엣지 서버, 데이터 처리 서버, 백엔드 시스템에서 차량 운행 기록 보호
가) 전체 시스템에서 (포그, 클라우드 백엔드 서버): 차세대 차량 운행정보 공유 시스템의 보안 아키텍처 및 위변조 방지, 무결성 검증 프로토콜 설계

○ [4세부] 미래기술을 적용한 디지털 운행기록계와 관련 시스템 및 서비스의 운용을 위한 제도개선 연구
- 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스에 대한 관련 제도의 현황 조사 및 분석
가) 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스 등에 대한 관련 제도의 조사분석
나) 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스에 대한 제도의 문제점 및 개선방향 정립
- 미래기술을 적용한 새로운 디지털 운행기록계 및 관련 시스템/대국민 서비스의 적용을 위한 기존 제도와의 비교분석 및 개선방안 제시
가) 분석된 디지털 운행기록계 관련 주요 현황에 대한 개선방향에 대한 방안 연구
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
1차년도 선제적 교통사고 예방을 위한 엣지 컴퓨팅 기반 디지털 운행기록계(DTG: Digital TachoGraph) 데이터의 신뢰적 수집 및 분석 기술 및 서비스 모델 연구 ○ [1세부] 시계열 교통 빅데이터 엣지 컴퓨팅 서비스 연구
(1) 교통 빅데이터 서비스 개발 및 연동을 위한 서비스 모델 연구
1.1.1.1. 서비스 개발 지원을 위한 교통 빅데이터 서비스 모델 연구
1.1.1.2. 서비스의 활용 범위 확대 및 체계적 검증을 위한 서비스 연동 및 환경 모델 연구
(2) 엣지 디지털 운행기록계에서 수집된 시계열 교통 빅데이터의 이상상황 분석을 위한 AI용 데이터 레이블링 기술 연구
가) 다중 관점 시계열 교통 빅데이터로부터 이상 상황 탐지하는 AI 딥러닝 기술 연구
나) 고품질/대량 훈련 데이터(Training Data) 생성을 위한 교통 데이터 중 이상 상황에 대한 레이블링 기술 연구

○ [2세부] 초기 위험 탐지 비전(Vision) 기술 연구
(1) 비전/AI 기술을 이용한 운전자의 초기 위험 감지 기술 연구
가) 차량 블랙박스 등의 장치에서 생성된 비디오 시퀀스와 그와 동기화된 디지털 운행기록 데이터를 분석하여 자동으로 특정 사건/행위(Event/ Activity) 감지 기술 연구
나) 정상적이지 않은 이상(Anomaly) 운전상태, 사고나 사고 위험, 혹은 운전자의 안면 인식을 통한 운전자 졸음, 운전자 기절 상황 등 감지 기술 연구

○ [3세부] 익명화 기술을 통한 차량 운행정보 프라이버시 보호 연구
(1) 익명화 기술을 통한 차량 운행정보 프라이버시 보호 기술 연구
가) 운행정보 공유 로그 포맷 및 운행정보 로그의 익명화 요구사항 도출
(2) 차세대 차량 운행정보 기록 및 공유 시스템 보안기술 연구
가) 차량 운행기록 및 안전 보호 시스템의 데이터, 기록기기 등의 위변조 방지 및 무결성 프로토콜 요구사항 도출(신뢰실행환경 기술 및 보안검증 기술 가능성 검토)
나) 차세대 차량 운행정보 공유 시스템의 보안 아키텍처 및 위변조 방지, 무결성 검증 프로토콜 요구사항 도출

○ [4세부] 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스 관련 분야별 제도 연구
(1) 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스에 대한 관련 제도의 조사분석 및 문제점/개선과제 도출
가) 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스 등에 대한 관련 제도의 조사 분석
나) 기존의 디지털 운행기록계, 관련 시스템 및 서비스에 대한 제도의 문제점 및 개선방향 정립
연구성과 기술적 기대성과 ○ 기술적 측면
- 기존 웹 서비스 기술을 확장해 설계될 서비스 모델은 교통 빅데이터 분야의 많은 기능을 서비스 단위로 관리하여 사용자 관점의 사용성 뿐만 아니라 개발자 관점의 효율성 또한 증진하는 소프트웨어 공학적 기술 발전을 이룰 것으로 기대됨
- 충분한 양의 고품질 AI 학습용 데이터를 제공함으로써 데이터 기반 교통 서비스 개발을 추진하는 기관 및 기업들의 AI 기술력 향상과 성장에 이바지함
- 차량의 위험 요소를 예측하는 AI 기술은 그 자체로도 기술적 활용 가능성이 매우 높지만, 자율주행 차량을 개발하기 위한 핵심적인 기술적 구성 요소로 적용되는 등 향후 다양한 분야에 응용될 수 있는 가능성을 지님
사회 경제적 파급효과 ○ 경제적ㆍ산업적 측면
- 본 연구를 통해 개발될 서비스 모델은 도로 안전 관리 시스템의 체계적인 개발 및 관리 비용을 국산 기술로 대체하여 수입 감소 및 일자리 창출 효과 기대
- 운전자에 대해 보다 개인화된 사고 위험성 예측 AI 기술을 활용함으로써 저위험군 운전자들에게 보험료 할인과 같은 경제적 인센티브를 제공할 수 있으며, 보험사와 같은 이해관계 기업에서는 손해율을 관리하기 용이해짐
- 교통안전, 자율주행 등 레이블이 부착된 데이터가 적은 분야에 고품질/대량 AI용 데이터 집합을 제공함으로써 AI 기술을 활용 산업 분야 확대에 기여
○ 사회적 측면
- 연동 가능한 서비스 모델의 제시를 통해 사용자에게 더 나은 지능형 교통 서비스를 제공함으로써 안전한 사회를 구축하는 데 기여할 것으로 기대됨
- 교통안전 서비스 아키텍처를 통한 체계적인 교통안전 시스템의 개발은 더 높은 신뢰성을 가지는 교통안전 서비스의 체계적 관리를 바탕으로 더 안전한 사회를 구축하는 데 기여할 수 있음
- 본 연구에서 제안하는 사고 및 위험 요소 예측 AI 기술의 적용을 통해 많은 수의 교통사고를 선제적으로 예방할 수 있을 뿐만 아니라, 교통사고의 심각성을 효과적으로 감소시킬 수 있을 것으로 예측됨
○ 제도적 측면
- 본 과제를 통하여 제안하는 미래기술을 적용한 디지털 운행기록계와 관련 시스템/서비스 운영에 대한 제도적인 문제점을 사전에 분석하여 개선방안을 먼저 제시하고 이를 이행하게 되면, 이를 기반으로 시스템 개발 및 구축 운영 이전에 제도적 보완을 선행하게 됨으로써 디지털 운행기록계 및 관련 시스템/서비스의 운영 활성화를 조기에 달성할 수 있음
활용방안 ○ 엣지-포그-클라우드 다체계 컴퓨팅을 통한 교통안전 빅데이터 고성능 수집 및 처리 AI 기술 연구의 활용방안
- 본 연구를 통해 개발될 서비스 모델은 추후 사용자의 관점에서 지능형 교통 빅데이터 서비스의 연동 및 활용을 위한 알고리즘과 이를 보조하기 위한 도구의 개발에 활용될 계획임
- 다양한 기능을 구현하는 서비스 개발자의 관점에서 작성된 서비스 코드의 재사용성을 증진하고 개발 효율성을 높이기 위해, 본 연구의 서비스 모델은 개발자 지원 도구의 개발에 활용할 수 있음
- 본 연구에서 개발될 교통안전 서비스 아키텍처는 향후 기술 연구의 로드맵 역할을 하여, 서비스 아키텍처에서 개념적으로 제시된 컴포넌트들의 상세 구현을 통해 교통안전 서비스의 실현에 활용될 계획임
- 엣지-포그-클라우드 다체계 컴퓨팅 기술을 활용한 교통안전 서비스 아키텍처는 지능형 교통 빅데이터 서비스의 상용화 및 기술 방향성을 제시하고 실제 제품 상용화 단계에 이르러서는 안전한 교통 시스템을 실현하는 데 활용될 계획임
- 기존 국가 단위 안전 서비스는 제한적인 자체 데이터만 분석하여 교통 이상 상황을 분석하였음. 본 연구를 통해 개발될 다각적인 측면을 고려한 교통 이상 상황에 대해 분석하는 기술로 얻은 결과를 지자체, 도로안전교통공사 등이 활용한다면 새로운 교통안전 서비스 기획에 도움을 주는 것이 가능함
- 정부에서 주관하는 “AI 학습용 데이터 구축사업”은 디지털 뉴딜 정책의 핵심 과제 중 하나인 데이터댐 구축에서 가장 많은 주목을 받고 있는 사업임. 작년 하반기에 2,925억 원이라는 예산이 투입된 AI 학습용 데이터 구축 사업 중 데이터 레이블링에 대한 비용이 가장 큰 것으로 알려짐
. 본 연구를 통해 개발할 레이블링 기술을 통해 교통 데이터 레이블링 구축에 대한 비용을 절감하는 것이 가능함
- 운전자의 실제 주행 습관이 반영된 사고 위험성 예측 AI 기술을 바탕으로 더 정밀하게 운전자의 사고 위험성을 예측할 수 있으며, 운전습관 연계보험(UBI 보험)이나 경찰청의 “착한운전 마일리지” 제도와 같이 운전자의 사고 위험성이 필요한 분야에 활용될 수 있음
- 본 연구에서 제안하는 교통 위험 예측 AI 기술은 시ㆍ공간적으로 더 정밀한 교통 위험 요소를 예측할 수 있으므로, 내비게이션의 경로 탐색 기능 및 교통 예보와 같은 실시간 서비스에 활용되어 교통사고 예방 효과를 기대할 수 있음
○ 비전(Vision) 기술을 이용한 초기 차량 위험 및 디지털 운행기록계 위변조 감지 기술 개발
- 운행기록 데이터 및 차량운행 시 실시간 확보되는 영상을 활용한 Teacher network의 추측치를 soft label 로 활용 가능
- 수집된 디지털 운행기록 데이터와 이와 동기화된 차량 blackbox 데이터는 기존 관련 benchmark과 충분히 차별화가 되고 그 중요도가 커서 실시간 데이터를 활용한 교육과 관련 연구를 수행하는데 크게 활용 가능
- 수집된 데이터와 구현한 알고리즘/시스템의 성능을 기준(baseline)으로 제공하여 많은 후속 연구에서 활용 가능


○ 차량 운행정보 익명화 기술 및 선제적 사고예방 처리시스템의 보안기술
- 차량 운행정보의 익명화로 정보 공유자가 안심할 수 있는 환경 조성 및 정보공유 독려
- 차세대 디지털 운행기록계의 위변조 탐지 및 무결성 검증 기술로 디지털 운행기록계의 불법개조 탐지
- 디지털 운행기록계 및 차량 운행정보의 무결성 검증기술로 차량 운행정보는 사고 등의 예외 상황 발생 시 포렌식 참고 자료로 활용 가능
- 엣지-포그-클라우드로 구성된 차세대 사고예방 예측시스템의 분석 대상 데이터와 분석 결과 데이터를 보호하여 시스템 전체의 신뢰성 향상

○ 차세대 디지털 운행기록계 및 관련 시스템/서비스 적용을 고려한 적용 분야별 제도개선 방안
- 디지털 운행기록 데이터 및 개발 기술(교통안전 분야) 관련한 국내 및 국제 표준화에 활용 가능
- 분야별로 제시된 제도개선 방안은 개발된 기술을 접목한 시스템 구축 시 사전에 관련 제도의 준비를 먼저 함으로써 목표 시스템의 효율적인 운영 도모에 활용 가능

- 제안된 표준화 및 제도의 개선 방안들은 관련기관 및 대국민 서비스 확산에서 운영 및 진입 장벽을 사전에 해소하는 역할을 하게 되어 정부의 거버넌스와 대국민 서비스를 모두 잡을 수 있는 기반으로 활용 가능
- 제도개선을 선행하여 추진함으로써 성공적인 시스템 구축 및 운영을 할 수 있도록 활용 가능
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 선제적 사고예방 인공지능 빅데이터 엣지 컴퓨팅 서비스 플랫폼
영문 Proactive Traffic Safety Artificial Intelligence Big Data Edge Computing Service Platform
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