[논문]지능을 이용한 교통사고 분석

홍유식; 박종원; 박종국

문제 정의

Charles Harlow와 Yu Wange 교통사고 음 올 이용하여 교통사고 발생을 검지하는 연구를 하였다. 알고리즘은 음향신호의 특성을 분류하고 선별하는 과정에는 다음과 같은 기본적인 4가지 단계로 구성된다.
본 논문에서는 룸미러 일체형 교통사고 자동녹화시스템에 관한 것으로서, 특히, 충돌한 방향으로 카메라의 각도를 추적 및/또는 이동시켜 충격을 받은 차체의 방향이 변경되더라도 촬영되는 장면을 지속적으로 포착하여, 일정시간 동안 주변 상황을 정확하게 촬영하는 교통사고 자동녹화 시스템에 관한 것이다. 교통사고 발생시 목격자가 확보되지 않으면 사고 발생순간의 상황을 알 수 없기 때문에 사고원인에 대한 당사자간의 엇갈린 진술에 대해 정확한 판단을 할 수가 없어서 가해자와 피해자 사이의 분쟁이 종종 발생하였다.
않는 경우도 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 상기와 같은 교통사고의 분쟁 방지를 위해 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌 전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제공하는데 있다[2-3L

제안 방법

그림 2는 사고 판별을 위해 교통소음의 주파수 특성을 분석하며, 분류 문제 해결에 탁월한 성능을 발휘하는 Back-propagation Neural Network올 이용하여 교통사고 발생을 검지한다. 이 시스템의 장점은 사판별을 위해 음향분석을 실시하며, Back-propagation Neural Network을 사용하여 교통사고 판별 신뢰도 높였다. 특히, Back-propagation Neural Network의 학습 데이터를 설치지역에 맞추어 조절하여 동 시스템이 설치되고 있다.

대상 데이터

교통사고 발생 전·후 10초간 자료(200frame)를 돌발 상황관리센터에 PCS망을 통해 전송하는 방식으로 연구를 수행 중이다.교통사고 자동녹화장치를 2000년 2월 후쿠오카 현에 있는 Chidoribashi 교차로에 설치하고 약 1달 동안 현장조사를 실시한 결과 저장된 자료 증에서 사고(accident)는 2건이었고, 발생한 음향자료 총수는 10, 000건이었으며 이들을 90% 정도의 정확도로 음향 발생원인을 분류하였다. 그림 2는 사고 판별을 위해 교통소음의 주파수 특성을 분석하며, 분류 문제 해결에 탁월한 성능을 발휘하는 Back-propagation Neural Network올 이용하여 교통사고 발생을 검지한다.

성능/효과

시스템은 Back-propagation Neural Network을이용하여 교통사고 발생 충격음의 주파수 특성을 분석하는 것으로 실험 결과 99%의 신뢰도를 나타낸다. Charles Harlow와 Yu Wange 교통사고 음 올 이용하여 교통사고 발생을 검지하는 연구를 하였다.
실시한 바 있다. 이 시범운영 결과 사고율은 평균 28% 감소하였으며 사고 비용은 48% 감소하였다고 보고 되었다. WHO는 2020년 상해나 사망의 3번째 주요 원인으로 차량사고를 예상하고있으며, 미국의 경우 모든 수송사고의 90%는 차량에 의해 이루어진다.

후속연구

교통사고 판별은 영상과 음향분석을 동시에 수행하여 검지하는 방식이며, 영상분석의 기본 개념은 두 차량 간의 상대거리와 방향벡터를 이용하여 충돌 여부를 검지 하는 방식이고 음향분석은 교통사고 충돌음의 주파수 특성을 검지하는 방식임. 교통사고 발생 전·후 10초간 자료(200frame)를 돌발 상황관리센터에 PCS망을 통해 전송하는 방식으로 연구를 수행 중이다.교통사고 자동녹화장치를 2000년 2월 후쿠오카 현에 있는 Chidoribashi 교차로에 설치하고 약 1달 동안 현장조사를 실시한 결과 저장된 자료 증에서 사고(accident)는 2건이었고, 발생한 음향자료 총수는 10, 000건이었으며 이들을 90% 정도의 정확도로 음향 발생원인을 분류하였다.
교통사고 판별은 영상과 음향분석을 동시에 수행하여 검지하는 방식이며, 영상분석의 기본 개념은 두 차량 간의 상대거리와 방향벡터를 이용하여 충돌 여부를 검지 하는 방식이고 음향분석은 교통사고 충돌음의 주파수 특성을 검지하는 방식임. 교통사고 발생 전·후 10초간 자료(200frame)를 돌발 상황관리센터에 PCS망을 통해 전송하는 방식으로 연구를 수행 중이다.교통사고 자동녹화장치를 2000년 2월 후쿠오카 현에 있는 Chidoribashi 교차로에 설치하고 약 1달 동안 현장조사를 실시한 결과 저장된 자료 증에서 사고(accident)는 2건이었고, 발생한 음향자료 총수는 10, 000건이었으며 이들을 90% 정도의 정확도로 음향 발생원인을 분류하였다.
또한, 피해자가 사망한 교통사고의 경우에도 피해자를 위하여 교통사고 발생상황을 증언해주는 역할을 할 수 있고, 녹화된 영상은 교통사고 가해자와 피해자와의 분쟁 발생시에, 영상을 녹화한 운전자의 자유판단에 의하여 자신에게 유리할 수 있도록 경찰 또는 법정에서 증거물로 제시할 수 있다.본 논문에서 제시한 기술들은 자동차 사고 재구성 해석 및 자동 통보 과정에서 핵심 부분인 블랙박스 즉, EDR 시스템의 상용화 개발을 가능하게 할 것이다. 우선, 선진국에 비해 초보적인 수준에 머무르고 있는 사고 해석 업무를 고} 학적으로 지원해 주어 자동차 충돌 사고를 신뢰성 있게 구성하는데 직접 적용할 수 있을 것이다.
우선, 선진국에 비해 초보적인 수준에 머무르고 있는 사고 해석 업무를 고} 학적으로 지원해 주어 자동차 충돌 사고를 신뢰성 있게 구성하는데 직접 적용할 수 있을 것이다. 본연구의 결과에 의하여 과학적인 교통사고 조사가 이루어지면 교통사고 원인 분석의 불신으로 인한 교통사고 당사자들의 언쟁을 막을 수 있으며 이로 인한 시간적, 경제적 손실을 최소화하여 국가 경쟁력 향상에 기여할 수 있다. 또한, 사고 자동 통보 및 유고관리 시스템 개발로 응급구호체계 시장 활성화가 가능하게 되고, ITS 사업의 핵심 부분인 교통 관련 정보제공의 정확도에 획기적으로 기여 할 수 있을 것이다.
본 논문에서 제시한 기술들은 자동차 사고 재구성 해석 및 자동 통보 과정에서 핵심 부분인 블랙박스 즉, EDR 시스템의 상용화 개발을 가능하게 할 것이다. 우선, 선진국에 비해 초보적인 수준에 머무르고 있는 사고 해석 업무를 고} 학적으로 지원해 주어 자동차 충돌 사고를 신뢰성 있게 구성하는데 직접 적용할 수 있을 것이다. 본연구의 결과에 의하여 과학적인 교통사고 조사가 이루어지면 교통사고 원인 분석의 불신으로 인한 교통사고 당사자들의 언쟁을 막을 수 있으며 이로 인한 시간적, 경제적 손실을 최소화하여 국가 경쟁력 향상에 기여할 수 있다.

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