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조해찬 (한국과학기술원) 김유진 (한국과학기술원) 이혜진 (한국과학기술원) 노병준 (한국과학기술원) 여화수 (한국과학기술원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제86회 학술발표회
발행연도
2022.4
수록면
169 - 174 (7page)

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교통사고의 피해는 심각한 사회 경제적인 문제를 야기하기에 교통사고 심각성이 큰 지역을 예측하는 것이 중요하다. 하지만 기존의 교통사고 예측 연구는 대부분의 시간 및 지역에서 교통사고가 일어나지 않는 교통사고 데이터의 특성을 반영하지 못하며, 교통사고 심각성 예측에 모빌리티 관련 특성만을 이용하였다. 이를 극복하고자 우리의 Tsafernet은 교통사고 발생 여부를 추정 후에, 교통사고가 발생한다고 예측된 지역의 교통사고 심각성을 예측하는 심층학습 기반의 모델을 제안하였다. 우리의 교통사고 발생 여부 추정 모델이 전통적인 통계 모델과 다층 퍼셉트론보다 우수한 성능을 보이는 것을 통해 우리가 이용한 합성곱 신경망 모델이 교통사고 발생 여부를 추정하는 데에 효과적임을 확인하였다. 교통사고 심각성 예측에 있어서 우리가 제안한 Tsafernet이 계층적 구조를 이용하지 않은 다층 퍼셉트론 모델보다 성능이 우수한 것으로 보아 제안한 계층적 구조의 모델이 교통사고 심각성 예측에 효과적인 것을 알 수 있다. 추가로 사고 위험 심각도 추정에 사용한 요소를 제거한 모델에 비해서 우리의 Tsafernet의 성능이 우수한 것을 통해 실험에 사용한 위험 운전 행동 및 환경 요소들이 교통사고 위험 심각도 추정에 중요하다는 것을 알 수 있다. 우리의 연구는 교통사고 위험도 예측에 효과적인 계층적 심층학습 모델을 제안하고 사고 위험 심각도 추정에 효과적인 요소를 찾아냈다는 것에 가치가 있다.

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