| 1차년도 |
교통사고 유발 네트워크 구축을 위한 토픽 모델링과 소셜 빅데이터 분석 기반 이머징 리스크 탐지 및 예측 기술을 개발하여 교통사고 유발 가능성이 있는 잠재적 위험도를 판단함. 위험 상황인식을 위한 지식베이스 분석 알고리즘을 개발하고, 잠재적 위험에 따른 도로교통 이용자별 교통안전지수 서비스를 제공
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(주관연구기관)- 교통기술과 IT 융복합 기술을 통한 교통안전 및 위험관리 분석- 위험 예측을 위한 다중회귀 기반 상황 심층신경망 모델- 상황 딥러닝 모델을 통한 이머징 리스크 상황 예측- 상황 모션 추적 기반의 행동변화 탐지 및 상황추론- 사고예방을 위한 위험 상황인식 기반 위험패턴 발견- 잠재적 위험에 따른 사용자별 교통안전지수 개발(공동연구기관)- 교통데이터에서 사고발생 빈도 간 상관분석- 교통 혼잡도를 이용한 사고위험도 예측 모형 개발- 운전자 안면인식 기간 사고위험도 예측 모형 개발
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
- 교통안전, 인지과학, 창조과학, 정보과학, 상황인식 등의 창의도전 융복합 학문의 접근을 통한 새로운 학문적/기술적 패러다임으로 활용이 가능함- 사용자별 위험도 노출에 따른 교통사고 유발 가능성이 있는 잠재적 위험도와 차량운전안전지수 서비스를 기상청에 제공하는 생활기상지수, 보건기상지수, 산업기상지수와 연계가 가능함- 독창적인 접근 방식으로 스마트 헬스 기반 교통안전과 3차원 위험 상황인식은 국제표준 제정을 위한 데이터로 활용 가능하고, 파급 효과가 있을 것으로 기대- 사용자별 위험 상황인식을 활용하여 위험도 노출에 따른 교통사고 유발 가능성이 있는 잠재적 위험도와 교통안전지수 제공은 모바일 디바이스에서 가능함- 사용자의 건강상태와 차량 주행 중의 외부 환경의 변화에 따른 상황 정보를 이용하여 컨텍스트 추론 기술 개발, 추론 결과를 이용한 개인화 서비스가 가능함
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| 사회 경제적 파급효과 |
- 지속적으로 증가하는 교통사고와 도심 교통혼잡을 해결하기 위한 기술적 방안을 제시하여 교통혼잡비용에 따른 경제사회적 피해 해결 및 교통정보 및 자동차산업과 연계한 새로운 부가가치 산업의 창출이 가능함- 인공지능 및 빅데이터 기반의 예측정보 생성으로 교통정보의 정확도 향상 기술의 습득 및 관련 산업의 저변 확대와 교통정보 관련 부가서비스의 질적 향상 기대- 상황모션 추적 기반의 행동변화 모니터링과 상태감지를 이용한 3차원 위험 상황인식 시뮬레이션은 교통안전 실용화 제품개발이 가능함- 빅데이터 마이닝 분야에서 우리나라의 국제적 위상의 고취, 마이닝의 기반 교통안전에 대한 소프트웨어, 지적재산권을 확보할 수 있을 것으로 예상
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| 활용방안 |
- 교통물류에서 교통기술과 IT 융복합 기술을 통한 차세대 교통안전 발전에 기여- 마이닝 기반 교통기술로 구체적인 활용이 가능하여 스마트 자동차, 자동차 안전기술, 자동차 편의기술, 융합기반 기술의 성장 및 발전에 기여- 교통안전과 IT 융복합 기술을 통하여 국민의 실생활과 밀접하게 관련이 있는 교통안전 기술과 교통사고 감소 기술 개발로 사회적 비용 절감 및 삶의 질 향상- 지속가능한 교통정책의 일환으로 미래형 도시부 도로에 대한 운영기반을 마련- 기초 학문과 응용학문이 서로 융합된 새로운 학제 간 복합연구를 위한 연구 및 교육기반 조성이 가능하며, 향후 다학제적 배경 하에 상황 딥러닝 기반 교통안전과 이머징 헬스 리스크 탐지 및 예측에 관한 종합적인 안목과 전문 인력을 양성할 수 있음- 창의·도전적 연구결과를 고등교육과정에 접목하여, 전문화, 고도화, 세분화되어가는 실무영역에서 사용자를 고려하는 창의·융합에 대한 체계적, 실무적인 정보를 제공함으로써 미래지향적 사회요구에 대응이 가능함
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