초록 ▼

II. 연구목적
본 연구의 목적은 교통 영상 빅데이터 플랫폼 구축하고, 수요기업의 기술 향상을 위한 데이터 제공, 기술개발 지원, 관련사업 수주 지원, 돌발검지 기술(정확도 95/85% 이상) 개발임

III. 연구의 필요성
국내 중소·중견기업들은 AI 학습용 데이터 수집에 어려움을 겪고 있음. 왜냐하면 AI 학습용 데이터를 자체 수집하기에는 많은 시간과 비용이 소요되기 때문임
금번 수요기업은 교통분야 돌발검지기술을 통해 경쟁력 확보 및 이윤 창출 희망하고 있으나, 기술개발에 필요한 AI 학습용 데이터 수

II. 연구목적
본 연구의 목적은 교통 영상 빅데이터 플랫폼 구축하고, 수요기업의 기술 향상을 위한 데이터 제공, 기술개발 지원, 관련사업 수주 지원, 돌발검지 기술(정확도 95/85% 이상) 개발임

III. 연구의 필요성
국내 중소·중견기업들은 AI 학습용 데이터 수집에 어려움을 겪고 있음. 왜냐하면 AI 학습용 데이터를 자체 수집하기에는 많은 시간과 비용이 소요되기 때문임
금번 수요기업은 교통분야 돌발검지기술을 통해 경쟁력 확보 및 이윤 창출 희망하고 있으나, 기술개발에 필요한 AI 학습용 데이터 수집에 어려움을 겪고 있음
한국건설기술연구원은 돌발검지기술의 정확도를 평가하는 국가 공인기관으로서 수요기업이 필요로 하는 우수한 AI 학습용 데이터를 확보하고 있음. 또한 돌발검지기술과 관련한 우수한 전문가를 보유하고 있기 때문에 수요기업이 겪고 있는 어려움을 해결해 줄 수 있음

IV. 연구의 내용 및 범위
본 연구는 2차년도에 걸쳐 수행하며 연차별 주요 연구내용 및 범위는 다음과 같음
1차년도
· 교통 이미지 빅데이터 플랫폼 개발
· 정확도 93/80% 이상 돌발검지 기술 개발
2차년도
· 교통 영상 빅데이터 플랫폼 개발
· 정확도 95/85% 이상 돌발검지 기술 개발

(출처 : 요약문 3p)

Abstract ▼

II. OBJECTIVES
The purpose of this R&D is to develop a traffic video big data platform, provide reliable AI training data for technological improvement of demand company in need of this R&D, support the company to win related businesses and develop incident detection technology with an accuracy o

II. OBJECTIVES
The purpose of this R&D is to develop a traffic video big data platform, provide reliable AI training data for technological improvement of demand company in need of this R&D, support the company to win related businesses and develop incident detection technology with an accuracy of 95/85% or more using platform data.

III. NECESSITY
Small and medium-sized companies are having difficulties in collecting data for AI learning. This is because it takes a lot of time and money to collect data for AI training by themselves.
Demand company in need of this R&D wants to be competitive and make profits by incident detection technology in the transportation industry. But the company is having difficulty collecting data for AI training necessary to be technically competitive.
The Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) is a nationally accredited institution in charge of the accuracy evaluation of incident detection technology, and has excellent AI learning data required by the demand company. In addition, since the KICT have excellent experts related to incident detection technology, we can solve the difficulties that the demand company is experiencing.

IV. CONTENTS AND SCOPES
This R&D conducts from Jan, 2021 to December 2022 (2 years), and its contents and scope are as below
1^st year
· Development of a Traffic image big data platform
· Development of a incident detection technology with an accuracy of 93/80% or more
2^nd year
· Development of a Traffic video big data platform
· Development of a incident detection technology with an accuracy of 95/85% or more

(source: Summary 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 3
• Summary ... 4
• 목차 ... 6
• 표목차 ... 7
• 그림목차 ... 10
• 제1장 서론 ... 12
• 1.1 연구 개요 ... 12
• 1.2 지원배경 및 필요성 ... 13
• 1.3 지원 목표 ... 14
• 제2장 기술 동향 ... 16
• 2.1 교통 빅데이터 ... 16
• 2.2 빅데이터 플랫폼 ... 21
• 2.3 국내 관련 연구 ... 33
• 2.4 요약 및 시사점 ... 37
• 제3장 교통 이미지 빅데이터 플랫폼 개발 ... 40
• 3.1 교통 영상 및 이미지 확보 ... 40
• 3.2 프로그램 개발 ... 45
• 3.3 구축 데이터 상세 정보 ... 49
• 3.4 데이터 구축 ... 64
• 3.5 데이터 활용 돌발검지 기술 개발 ... 101
• 제4장 수요기업 지원 ... 104
• 4.1 수요기업 지원을 위한 관련 기술의 시장분석 ... 104
• 4.2 학습데이터 지원 및 기술 지원 ... 108
• 4.3 수요기업의 관련 사업 참여 ... 109
• 제5장 결론 및 차년도 계획 ... 112
• 5.1 결론 ... 112
• 5.2 차년도 연구계획 ... 113
• 참고문헌 ... 116
• 서지자료 ... 118
• 끝페이지 ... 120