딥러닝을 이용한 결빙 노면 상의 교통사고발생 예측 모형 개발

김영곤; 이민우; 윤여정; 전용주; 김광식

doi:10.7470/jkst.2022.40.1.111

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저자정보: 김영곤 (디토닉) 이민우 (디토닉) 윤여정 (디토닉) 전용주 (디토닉) 김광식 (디토닉)

저널정보: 대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제40권 제1호

발행연도: 2022.2

수록면: 111 - 127 (17page)

DOI: 10.7470/jkst.2022.40.1.111

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겨울철 도로결빙으로 인해 교통사고 발생건수가 매년 증가하는 추세를 보이고 있다. 결빙된 도로에서의 차량 충돌은 심각한 인적, 물적 사고를 야기할 수 있기 때문에 이에 대한 종합적 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 겨울철 교통사고 발생 피해를 줄이기 위해 결빙 노면에서 발생하는 교통사고를 예측하는 딥러닝 기반의 예측모형을 개발하였다. 모형개발에는 정사영상 이미지와 교통사고 자료가 사용되었으며 2013년에서 2019년까지 서울의 종로구, 중구, 마포구, 용산구, 서대문구, 성북구 등의 지역에서 수집된 자료를 기반으로 하였다. 정사영상 이미지는 Z-Curve Index를 이용한 정사영상 이미지 분할 기법을 적용한 전처리 과정을 거쳐 예측 모형의 자료로 활용되었다. 본 연구 결과, 유동인구와 교통량이 많은 광화문 일대, 회현역-한국은행 구간 등 도심지역과 한강 등 수변지역에 인접한 올림픽대로-영동대교 구간, 논현동-한강대교 등 교량 지역이 교통사고 발생 가능성이 높은 지역으로 분석되었다.

#deep learning #forecasting model #icy road #orthophotos #traffic accident probability #딥러닝 #예측모형 #결빙 노면 #정사영상 #교통사고 발생 가능성

참고문헌 (30)

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