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국토교통

인공지능(AI) 활용, 교통사고 위험 예측한다.

- 국도상 교통사고 위험 예측프로그램(T-Safer) 시범운영 개시-

국토교통부(장관 원희룡)와 한국교통안전공단(이사장 권용복)은 인공지능 기술을 활용한 교통사고 위험도 예측 시스템인 『T-Safer*』를 국도 분야에 적용하여 8월 18일부터 시범운영 한다고 밝혔다.

 

   * (T-Safer) Transportation Safety Keeper의 영문 조합 

 

  T-Safer란 교통안전 관련 빅데이터를 기반으로 AI를 활용하여 사고 위험요인을 분석하고 솔루션을 제공하는 교통사고 예측 시스템으로 한국교통안전공단이 KAIST와 협업하여 최초로 개발한 시스템이다.

 

 익산지방국토관리청과 한국교통안전공단은 지난 5월부터 17번 국도 여수∼순천 구간 약 48km와 21번 국도 전주∼익산 구간 약 23km를 시범사업 구간으로 정하고 교통사고 위험도를 예측하기 위한 T-Safer 시스템을 개발해왔다.

 

 T-Safer의 분석 및 활용과정은 다음과 같다.

 

  ① (교통안전 빅데이터 구축) 기관별로 산재된 교통안전 관련 데이터*를 통합하여 빅데이터를 구축한다.

 

   * 운전자 운행특성 정보, GIS 정보, 교통사고정보, 속도정보, 차량운행정보, 보행관련정보, 도로시설정보, 도시·기상·인구정보 등

 

  ② (교통사고 위험도 예측) 도로 구간을 500m 단위의 링크로 구분하고 빅데이터를 분석하여 각 구간마다의 교통사고 위험도*를 0~4단계로 예측하고 교통안전 위험지도에 표출한다.

 

   * 사고 발생확률‧심각도(사망‧중상‧경상)를 고려하여 0(낮음)~4단계(높음)로 구분

 

 

  ③ (교통안전 솔루션 제공) 구분된 링크 중 위험도가 3단계 이상인 구간은 위험요인 분석*과 함께 종합 솔루션인 세이프티 리포트(Safety Report)**를 작성하여 매월 15일까지 도로운영자에게 제공한다.

 

   * ①인적요인, ②위반‧단속, ③사고횟수, ④차량요소, ⑤교통시설, ⑥보행빈도 분석

  ** 위험지역의 교통안전 대책 추천(교통안전시설 설치, 제한속도 하향, 단속강화 등)

 

  ④ (안전대책 활용) 솔루션이 포함된 리포트를 참고하여 교통안전 개선 우선 순위를 결정하고 교통사고 예방대책에 활용한다.

 

 아울러, T-Safer시스템은 폐쇄회로(CCTV) 화면을 기반으로 자동차 속도, 교통량, 위험운전 행동을 분석해 교통사고 위험이 높아질 경우 실시간으로 전광판(VMS)을 통해 운전자에게 교통사고 위험성을 알려주는 기능도 선보인다.

 

 국토교통부와 한국교통안전공단은 국도 구간에서의 시범운영 결과에 따라 기타 국도구간, 도심지역 등 다양한 분야로 T-Safer를 확대해 나갈 계획이다. 또한 장기적으로 T-Safer를 플랫폼에 구현해 교통안전 담당자가 바뀌더라도 일관되고 과학적 안전관리를 추진할 수 있도록 시스템화 해 나갈 계획이다.

 

국토교통부 윤진환 종합교통정책관은 “지금까지는 교통사고 발생후 도로구조 개선 등 사후적 교통안전관리 방식이었다면 T-Safer는 사전적·예방적 교통안전관리시스템으로서 실제 도로에 최초로 적용한 것은 매우 큰 의미가 있다”라고 강조하면서,

 

  “교통사고 위험요인을 사전에 제거해 교통사고로부터 안전한 나라를 실현할 수 있도록 적극 노력하겠다”라고 말했다.


농업

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