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2022년 8월 16일 국토교통부에서 국도상 교통사고 위험 예측프로그램(T-Safer) 시범운영 개시 보도자료가 나왔습니다
인공지능(AI) 활용, 교통사고 위험 예측한다
국도상 교통사고 위험 예측프로그램(T-Safer) 시범운영 개시
국토교통부와 한국교통안전공단은 인공지능 기술을 활용한 교통사고 위험도 예측 시스템인 『T-Safer』를 국도
분야에 적용하여 8월 18일부터 시범운영 한다고 밝혔습니다
* (T-Safer) Transportation Safety Keeper의 영문 조합
ㅇ T-Safer란 교통안전 관련 빅데이터를 기반으로 AI를 활용하여 사고 위험요인을 분석하고 솔루션을 제공하는 교통사고 예측 시스템으로 한국교통안전공단이 KAIST와 협업하여 최초로 개발한 시스템입니다
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 개발해왔습니다
T-Safer의 분석 및 활용과정은 다음과 같습니다
① (교통안전 빅데이터 구축) 기관별로 산재된 교통안전 관련 데이터를 통합하여 빅데이터를 구축합니다
* 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 위험도를 0~4단계로 예측하고 교통안전 위험지도에 표출합니다
* 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 분석과 함께 종합 솔루션인 세이프티 리포트(Safety Report)를 작성하여 매월 15일까지 도로운영자에게 제공합니다
* 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 활용합니다
아울러, T-Safer시스템은 폐쇄회로(CCTV) 화면을 기반으로 자동차 속도, 교통량, 위험운전 행동을 분석해 교통사고 위험이 높아질 경우 실시간 으로 전광판(VMS)을 통해 운전자에게 교통사고 위험성을 알려주는 기능도 선보입니다
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운전자 보호기능을 높이고 유지관리 비용을 낮춘다
2022년 8월 10일 국토교통부에서 운전자 보호기능을 높이고 유지관리 비용을 낮춘다 보도자료가 나왔습니다 운전자 보호기능을 높이고 유지관리 비용을 낮춘다 -‘곡형 충격흡수시설’교통
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