KR101454547B1 - 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법 - Google Patents

기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101454547B1
KR101454547B1 KR1020130071348A KR20130071348A KR101454547B1 KR 101454547 B1 KR101454547 B1 KR 101454547B1 KR 1020130071348 A KR1020130071348 A KR 1020130071348A KR 20130071348 A KR20130071348 A KR 20130071348A KR 101454547 B1 KR101454547 B1 KR 101454547B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
risk index
information
precipitation
temperature
weight
Prior art date
Application number
KR1020130071348A
Other languages
English (en)
Inventor
박혜숙
이원경
Original Assignee
이화여자대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이화여자대학교 산학협력단 filed Critical 이화여자대학교 산학협력단
Priority to KR1020130071348A priority Critical patent/KR101454547B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101454547B1 publication Critical patent/KR101454547B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G06Q50/40—
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D3/00—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups
    • G01D3/028—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B27/00—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations
    • G08B27/006—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations with transmission via telephone network
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은, 기상 정보에 따라 교통사고로 인한 손상의 위험지수를 연산하고 이에 따라 경고를 제공하는 방법에 관한 것이다. 날짜 정보, 기온, 기압, 강수량, 강수 간격, 적설량, 안개 등을 이용하여 위험지수를 연산하고, 성별, 연령, 운전 유형에 따른 특이 위험지수를 적용함으로, 정확하고 효과적인 교통안전경고의 제공이 가능하다.

Description

기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법{Method for providing the warning against injuries of traffic accidents according to the weather forecast}
본 발명은, 기상 정보에 따라 교통사고 손상의 위험지수를 연산하고 이에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법에 관한 것이다.
교통사고는 비의도적인 손상으로 인한 사망의 가장 큰 원인이다. 국제보건기구에 의하면 2008년 교통사고로 인한 사망은 약 121만 명에 해당할 것이라고 추산하고 있다(WHO, 2008).
비에 의하여 전체 교통사고가 증가한다는 연구결과에는 어느 정도 일치하는 반면, 눈이나 기온 등 다른 기상요소의 영향은 아직 제한적으로만 알려져 있거나 논란중이다.
눈이 오는 날 교통사고의 위험이 증가하는가에 대한 논란이 존재한다. 눈이 비가 오는 것보다 교통사고 위험을 높인다는 연구가 있는 반면, 눈이 오는 날 교통사고가 적게 발생한다는 결과도 있다. 2008년 4개의 연구결과를 이용하여 메타분석을 시행한 결과, 눈 오는 날 교통사고 손상 발생률이 75% 증가하며 눈이 비보다(49%) 교통사고 손상위험을 크게 증가시킨다고 발표하였다(Qiu et al, 2008). 반대로 눈이 오면 교통사고가 감소한다는 연구 결과 또한 존재한다(Fridstrom et al, 1995). 다른 예로, 기온과 교통사고 손상의 연관성은 잘 알려져 있지 않다. 응급실 내원 또는 구급차를 이용하는 전체 외상 환자에 대한 영향만을 밝힌 연구가 존재한다(Kim et al, 2012).
한편, 이와 관련된 선행특허들도 존재한다.
일본 공개특허 2002-149899호에 따르면, 기상요소, 지리적요소, 과거 교통사고 여부 등을 데이터베이스화하여 이에 따른 교통사고 예측하는 시스템과 방법을 제시한다. 2002년에 공개된 본 발명에서는 교통사고에 영향을 주는 것으로 일부 알려져 있는 요소들을 데이터베이스화하고 있다. 그러나, 구체적으로 각각의 요소가 어떠한 영향을 주는지, 예를 들어 강수량이 증가하면 교통사고가 증가하는지 또는 감소하는지 등에 대한 구체적 내용을 제시하지 않아서 산업화에 적절하지 못하다.
일본 공개특허 2006-277165호에 따르면, 예상 강설량을 이용하여 교통사고 및 정체 정도를 예측하는 내비게이션을 제시한다. 앞선 종래문헌과 비교하면, "강설량 증가에 따라 사고 발생율이 높다"는 전제 하에 지도에 예측 강설량을 오버랩하고 이에 따라 위험도 정보를 효과적으로 제공한다는 점에서 진보하나, 이는 강설량에 국한되어 있으며 다른 기후요소에도 상기의 전제를 그대로 적용할 수 없다는 문제점이 있다.
(특허문헌 1) JP2002-149899 A
(특허문헌 2) JP2006-277165 A
(특허문헌 3) KR10-0951610 B
종래의 연구 및 특허들에 의하면, 강수에 따른 교통사고 증가의 대략적인 영향은 알려져 있으나, 개별 기후요소들의 총체적이고 다양한 영향은 아직 알려지지 않다. 따라서, 본 발명은 기후요소가 교통사고 손상발생에 주는 영향을 연구하고, 이를 이용하여 기상 상태에 따라 교통사고 위험 정도를 정확하게 예측하여 효과적으로 전달할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해, 본 발명은, (a) 기상 정보 연산부(100)가 날짜 정보 및 기상 정보를 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계; (b) 상기 위험지수 연산부(200)의 기온 위험지수 연산 모듈(220)이 상기 기상 정보 중 기온에 대한 정보를 이용하여 기온 위험지수(It)를 연산하는 단계; (c) 상기 위험지수 연산부(200)의 가중치 부가 모듈(270)이 가중치(W)를 연산하여 상기 기온 위험지수(It)에 부여하는 단계; 및 (d) 경고부(300)가 상기 가중치(W)가 부여된 기온 위험지수(W·It)에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법을 제공한다.
또한, 상기 (b) 단계에서, 상기 기온 위험지수 연산 모듈(220)은, 상기 날짜 정보 중 계절 정보가 여름인 경우, 기온이 증가하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하며, 상기 계절 정보가 가을 또는 겨울인 경우, 기온이 감소하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계에서, 상기 계절 정보가 겨울이고 상기 기상 정보 중 평균 기온이 -5.7℃ 이하인 경우, 기온이 감소하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하고, 기 설정된 임계치와 상기 평균 기온과의 차이의 절대값과 비례하되 1보다 큰 가중치(at)가 더 부여되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계는, 상기 기상 정보 연산부(100)가 1일 강수량인 강수 정보를 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계를 더 포함하고, 상기 (b) 단계는, 상기 위험지수 연산부(200)의 강수 위험지수 연산 모듈(230)이 상기 강수 정보를 이용하여 강수 위험지수(Ir)를 연산하는 단계를 더 포함하고, 상기 (c) 단계는, 상기 가중치 부가 모듈(270)이 연산한 가중치(W)를 상기 강수 위험지수(Ir)에 부여하는 단계를 더 포함하고, 그리고 상기 (d) 단계는, 상기 경고부(300)가 상기 가중치(W)가 부여된 강수 위험지수(W·Ir)에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계에서, 상기 강수 위험지수 연산 모듈(230)은, 상기 강수 정보가 3.5mm 미만인 경우, 상기 강수 위험지수(Ir)는 상기 강수 정보와 무관하게 연산되며, 상기 강수 정보가 3.5mm 이상인 경우, 상기 강수 위험지수(Ir)는 증가하도록 연산되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계는, 상기 기상 정보 연산부(100)가 지난 강수와의 간격인 강수 간격을 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계를 더 포함하며, 상기 (b) 단계는, 상기 강수 정보가 3.5mm 이상이고 상기 강수 간격이 4일 이상인 경우, 상기 강수 정보에 1보다 큰 가중치(ar)가 더 부여되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계는, 상기 기상 정보 연산부(100)가 상기 기상 정보로부터 기압, 적설량 및 안개를 포함하는 기타 기상요소를 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계를 더 포함하고, 상기 (b) 단계는, 상기 위험지수 연산부(200)의 기타 기상요소 위험지수 연산 모듈(240)이 상기 정보를 이용하여 기타 기상요소 위험지수(Ie)를 연산하는 단계를 더 포함하고, 상기 (c) 단계는, 상기 가중치 부가 모듈(270)이 연산한 가중치(W)를 상기 기타 기상요소 위험지수(Ie)에 부여하는 단계를 더 포함하고, 그리고 상기 (d) 단계는, 상기 경고부(300)가 상기 가중치(W)가 부여된 기타 기상요소 위험지수(W·Ie)에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (c) 단계에서 연산되는 가중치(W)는, 성별 가중치(Ws), 연령 가중치(Wa) 및 유형 가중치(Wd) 중 어느 하나 이상을 포함하여 각 특성별 위험도의 연산이 가능한 것이 바람직하다.
또한, 상기 가중치가 부여된 기온 위험지수(W·It), 강수 위험지수(W·Ir), 및 기타 기상요소 위험지수(W·Ie)을 이용한 합이 미리 설정된 기준보다 큰 경우 교통 위험지수가 높은 것으로 경고하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하여, 기상 정보의 변화에 따라 교통사고 손상에 관한 위험지수의 예측이 보다 정확하고 효과적으로 가능하며, 이를 옥외 전광판 또는 모바일 단말기 등을 통하여 경고함으로써, 교통사고 발생확률을 낮추는데 기여할 수 있다.
특히, 종래에 연구되지 않았던 계절에 따른 기온, 강수 간격 등이 함께 고려되기에 그 정확도가 매우 높다.
또한, 성별, 연령 및 운전 유형에 따라 가중치를 부가함으로써 그 정확도를 더욱 높일 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 교통사고 손상경고를 제공하는 방법을 설명하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 교통사고 손상경고를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 기온 위험지수(It)를 설명하기 위한 표이다.
도 4는 본 발명에 따른 강수 위험지수(Ir)를 설명하기 위한 표이다.
도 5 내지 도 8은 본 발명에 따른 가중치(W)를 설명하기 위한 표이다.
도 9는 2007년부터 2011년까지 대한민국 서울의 기후특성과 이에 따른 교통사고 변화를 검토한 결과로서, 일반화 가법모형을 이용하여 그래프화한 것이다.
본 발명에서 사용되는 용어인, "기상 정보", "날짜 정보", "기온", "강수 정보", "위험지수" 등은 아래의 설명에서 각각 정의될 것이다.
이하, 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명한다.
1. 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하기 위한 시스템
본 발명에 따른 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법을 수행하기 위한 시스템은, 기상 정보 연산부(100), 위험지수 연산부(200) 및 경고부(300)를 포함한다.
기상 정보 연산부(100)는, 별도의 기상 데이터베이스(10)로부터 연산에 필요한 기상 정보를 추출하는 기능을 한다. 여기에서 기상 데이터베이스(10)는 대한민국 기상청에서 제공하는 데이터베이스를 포함하여 어떠한 데이터베이스여도 무관하다. 본 발명에 따라, 기상 정보 연산부(100)에서 추출하는 정보는 날짜 정보(날짜, 요일, 휴일 유무)와 기상 정보(기온, 기압, 강수량, 강수 간격, 적설량, 안개)이다.
기상 정보 연산부(100)는 날짜 정보 확인 모듈(110), 기온 확인 모듈(120), 강수 확인 모듈(130) 및 기압, 적설량, 안개 등의 기타 기상요소 확인 모듈(140)을 포함한다.
날짜 정보 확인 모듈(110)은 본 발명에 따른 방법이 사용되는 날짜의 계절, 월, 요일, 휴일 유무를 확인한다. 이렇게 확인된 정보는 "날짜 정보"로 지칭하며, 계절은 봄(3, 4, 5월), 여름(6, 7, 8월), 가을(9, 10, 11월) 및 겨울(12, 1, 2월)로 정의하고 있다.
기온 확인 모듈(120)은 본 발명에 따른 방법이 사용되는 날짜의 기온을 확인한다. 강수 확인 모듈(130)은 본 발명에 따른 방법이 사용되는 날짜의 강수량을 확인한다. 또한, 강수 확인 모듈(130)은 마지막 강수와의 간격으로 강수 간격을 추출할 수 있다. 이하에서 1일 총 강수량을 "강수 정보"라고 지칭한다.
기타 기상요소 확인 모듈(140)은 본 발명에 사용되는 날짜의 기압, 적설량, 안개에 대한 정보를 확인한다. 여기에서, “기타 기상요소”는 어떠한 다른 기상요소를 포함하여도 무방하나, 본 발명에서는 기압, 적설량, 및 안개를 의미하는 것으로 정의한다.
위험지수 연산부(200)는 기상 정보 연산부(100)에서 추출된 정보를 기초로 하여 위험지수를 연산한다. 본 발명에 따른 위험지수는 기온 위험지수 연산 모듈(220)에서 연산하는 기온 위험지수(It), 강수 위험지수 연산 모듈(230)에서 강수 정보 및 강수 간격을 이용하여 연산하는 강수 위험지수(Ir), 그리고 기타 기상요소 확인 모듈(240)에서 연산하는 기타 기상요소 위험지수(Ie)로 구분된다.
기온 위험지수(It), 강수 위험지수(Ir) 및 기타 기상요소 위험지수(Ie)가 높다는 것은 교통사고에 따른 손상 위험도가 높음을 의미한다. 즉, 객관적인 지표에 따라 위험지수(It, Ir, Ie)를 연산하면 각각 요소에 의한 교통사고 위험도가 높음을 경고할 수 있다. 예를 들어, 평균 위험지수를 1으로 가정할 경우, 위험지수(It, Ir, Ie)가 2보다 크면 교통사고 손상의 위험이 높은 것으로, 3보다 크면 교통사고 손상의 위험지수가 매우 높은 것으로 경고할 수 있다. 반대로, 위험지수(It, Ir, Ie)가 0.5보다 작으면 교통사고 손상의 위험이 낮은 것으로 볼 수 있는데, 이 경우 별도의 경고는 필요하지 않을 것이다.
이와 같이 위험지수(It, Ir, Ie)는 교통사고 손상에 기여하는 개별 기상요소의 위험도를 표현한 개념이다. 여기에 가중치(W 또는 at, ar)를 부여할 수 있는데, 가중치를 1보다 크게 함으로써 위험지수를 상승시킬 수 있고, 가중치를 1보다 작게 함으로써 위험지수를 감소시킬 수도 있다.
이와 같이, 위험지수는 시간, 장소, 조건에 따라 변할 수 있는 상대적인 개념임과 동시에 본 발명에 따른 시스템의 사용자는 그 수치 또는 기준을 얼마든지 바꾸어 사용할 수 있기에 여기에서는 이를 특정 수치로서 한정하지 않기로 한다. 다만, 이 경우에도, 앞선 설명 및 예시를 통하여 "위험지수에 따라 경고부를 작동시킨다"는 내용이 무엇인지는 당업자가 충분히 이해할 수 있을 것이다.
한편, 위험지수 연산부(200)는 날짜에 따른 위험지수를 연산할 수 있다. 날짜 정보 확인 모듈(110)에서 확인되는 날짜 정보에는 계절 정보가 포함되는데, 계절에 따라 전술한 위험지수(It, Ir, Ie) 연산방법이 상이하기에 이에 대한 연산을 가능하게 한다. 관련된 내용은 아래에서 후술한다.
본 발명자는 계절별 기상요건에 따른 교통사고 손상에 미치는 영향을 확인하기 위하여, 2007년 5월부터 2011년 12월까지 대한민국 서울의 기후특성과 이에 따른 교통사고 변화를 검토하였다. 대한민국 도로교통공간 교통사고 통합데이터베이스와 기상청 관측자료를 활용하였다.
일반화 가법모형(Generalized additive model, GAM)을 이용하여 기상자료와 교통사고 손상의 발생에 대한 모형을 구축하고 시각적으로 나타내었다. 일반화 가법모형은 설명변수와 결과변수의 비선형 관계를 가질 때, 모수적인 방법과 비교하여 통계적 검정력의 감소를 최소화하며 모형 적합(model fitting)을 높일 수 있는 방법이다. Hastie와 Tibshirani가 개발하여 1990년대 초에 제안한 후, 여러 분야에서 널리 사용되고 있는 수학적 모델이다(Hastie and Tibshirani, 1986; Figueiras etal, 2001). 일반화 가법모형을 이용하여 기상요소와 교통사고 손상발생의 관계를 그래프로 파악하였다. 기온이 변동함에 따라 교통사고 발생으로 인한 손상이 어떻게 변하는지 비모수적 관계를 시각적으로 확인할 수 있었다. 일반화 가법모형은 모델의 유연성과 통계적 검정력 손실 사이의 균형을 통하여 비모수 관계를 잘 파악할 수 있다는 장점을 갖는다.
더불어, 날씨 특성이 손상발생에 미치는 단기적인 영향을 파악하기 위해서 조각별 선형 회귀모형(Piecewise linear regression model)을 이용하였다. 즉, 일반화 가법모형을 이용하여 기온과 교통사고 손상환자 수의 관계를 시각적으로 파악한 후 필요시 조각별 선형회귀모형을 이용하여 추정값을 구하였다(Kim et al., 2004).
이와 같은 방법을 사용한 결과로서, 도 3 및 도 9를 참조하여, 기온 위험지수(It)를 설명한다.
연구 결과가 도 9에 도시된다. 도 9의 A는 계절을 고려하지 않는 경우, B는 모든 계절, C는 봄, D는 여름, F는 가을, E는 겨울에 대한 그래프이다. X축은 평균 기온을 나타내고, Y축은 손상 발생위험이다. 도 9에서 확인할 수 있듯이, 봄에는 교통사고가 기온과 무관하고, 여름에는 기온이 증가함에 따라 교통사고가 증가하고, 가을과 겨울은 반대이다.
따라서, 기온 위험지수 연산 모듈(220)은, 아래와 같이 연산한다. (도 3)
봄인 경우 기온 위험지수(It)는 기온과 무관하게 연산하고, 계절이 여름인 경우 기온이 증가하면 기온 위험지수(It)는 증가한다. 반면, 가을 또는 겨울인 경우 기온이 감소하면 기온 위험지수(It)는 증가하되 기온과 임계치의 차이의 절대값과 비례하게 연산한다.
일반화 가법모형을 이용하여 시각적으로 파악하여 임계치를 보일 경우, 최저 Akaike? Information Criterion(AIC)를 갖는 겨울철 기온 임계치를 산출하였다. 최적 적합을 보인 겨울철 기온의 분계점(임계치)은 -5.7도이며, 그 이상에서는 1도 감소시 교통사고 부상자가 0.20% 증가하였고 -5.7도 이하에서는 1도 감소할 때마다 교통사고로 인한 부상자 수가 2.07%증가함을 확인하였다.
따라서, 기온 위험지수 연산 모듈(220)은, 계절 정보가 겨울이고 평균 기온이 -5.7℃ 이하인 경우, 기온이 감소하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하고 기온과 임계치의 차이의 절대값과 비례하되 1보다 큰 가중치(at)를 더 부여하는 것이 바람직하다.
다음으로 도 4을 참조하여 강수 위험지수(Ir)를 설명한다.
일반화 가법모형 및 조각별 선형 회귀모형을 이용한 연구 결과, 강수량이 3.5mm 미만시 교통사고에 미치는 영향이 유의하지 않으나, 3.5mm 이상이면 교통사고로 인한 부상자가 평균 10% 증가하였다. 계절에 따라 여름 약 7%에서 가을 및 겨울 약 17%까지 변화를 확인할 수 있었다. 강수 간격의 영향을 고려할 경우, 최근 3일 이내의 3.5mm이상의 비가 왔다면 많은 날과 비교하여 비가 오는 날에 교통사고 부상자의 수는 약 5.9% 증가하였으며, 강수 간격이 4일 이상일 때는 교통사고 부상자의 증가가 약 15.20%로 크게 확인되었다.
따라서, 강수 위험지수 연산 모듈(230)은 아래와 같이 연산한다. (도 4)
강수량이 3.5mm 미만인 경우 강수 위험지수는 의미있는 기여를 하지 못하며(Ir=0), 강수량이 3.5mm 이상인 경우 강수 위험지수(Ir)는 증가한다. 특히 강수 간격이 4일 이상인 경우, 1보다 큰 가중치(ar)가 더 부여된다.
그 외의 기상요소에 대하여 위험지수 연산 모듈(240)은 기압, 적설량, 안개 유무에 따라서 각각 위험지수를 연산한다.
가중치 부가 모듈(270)은 앞서 연산된 기온 위험지수(It), 강수 위험지수(Ir), 기타 기상요소들(Ie)에 가중치(W)를 부여한다. 가중치(W)는, 성별 가중치(Ws), 연령 가중치(Wa) 및 유형 가중치(Wd)로 구분할 수 있다.
이와 같은 가중치의 부여로 인하여, 보다 정확한 교통 안전경고가 가능하다.
예를 들어, 겨울철 임계치(-5.7℃) 이하의 기온에서 갑자기 기온이 하강하면 이에 대한 교통 안전경고를 제공할 수 있다. 방송매체를 통하여 "오늘 교통사고 손상위험이 매우 높은 상태이며, 특히 교통사고 손상이 호발하는 남성, 청장년층 운전자들은 차간 거리를 안전하게 유지하시기 바랍니다."라고 경고할 수 있다.
다른 예를 들어, 교통사고 손상경고를 받는 사람의 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공할 경우, 즉 스마트폰과 같은 단말기를 통하여 교통 안전경고가 제공되는데 단말기에 해당 사용자의 성별, 연령 등의 정보가 부가되어 있는 경우, 이에 맞춘 교통사고 손상경고가 제공 가능하다. 또한 보험회사들도 보험가입자들에게 맞춤형 정보를 제공할 수 있다.
다음, 가중치(W) 연산 방법을 설명한다.
도 5를 참조하여, 성별 가중치(Ws)를 설명한다.
일반화 가법모형 및 조각별 선형 회귀모형을 이용한 연구 결과, 남성 운전자는 여성 운전자와 비교하여 교통사고 손상에 대한 기상요소의 영향력이 크게 작용하였다. 남성 운전자는 여성 운전자에 비하여 한파, 3.5mm 이상의 강수량일 때 교통사고 손상이 호발하였다. 따라서 가중치 부가 모듈(270)은 한파 또는 3.5mm 이상의 강수량일 경우 남성에 대하여 1보다 큰 가중치(Ws)를 위험지수에 부가한다.
도 6을 참조하여 연령 가중치(Wa)를 설명한다.
연구 결과, 65세 이하의 청장년 운전자는 노인 운전자(65세 이상)와 비교하여 교통사고 손상에 대한 기상요소의 영향력이 크게 작용하였다. 청장년 운전자는 노인 운전자에 비하여 한파, 3.5mm 이상의 강수량일 때 교통사고 손상이 호발하였다. 따라서 가중치 부가 모듈(270)은 한파 또는 3.5mm 이상의 강수량일 경우 청장년 운전자에 대하여 1보다 큰 가중치(Ws)를 위험지수에 부가한다.
도 7과 8을 참조하여 유형 가중치(Wt)를 설명한다.
일반화 가법모형 및 조각별 선형 회귀모형을 이용한 연구 결과, 교통사고 유형(보행자, 탑승자, 이륜차)에 따라 계절, 기온 및 강수량 등 기상요소의 영향을 다르게 나타났다.
보행자의 경우, 여름철 기온이 25℃ 이상으로 상승시 교통사고로 인한 손상 위험이 다소 감소한다. 탑승자 교통사고(차대 차 교통사고)의 경우, 겨울철 한파 발생시 교통사고 손상위험이 두드러지게 증가한다. 반면, 보행자 또는 이륜차 교통사고는 겨울철 기온의 영향을 받지 않는다. 강수량과 적설량의 경우, 탑승자 교통사고에서 그 영향이 두드러지게 나타난다.
이에 따라, 가중치 부가 모듈(270)은 25℃ 이상 또는 강수량 3.5mm 이상인 경우 보행자에 대하여 1보다 작은 가중치(Wt)를 부가한다. 또한 날짜 정보상 겨울인 경우 보행자 및 이륜차 교통사고에 대하여 1보다 작은 가중치(Wt)를 부가한다.
경고부(300)는, 미리 설정된 기준에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 기능을 한다. 여기에서 "교통 안전경고"는 어떠한 형식이어도 무방하나, 일반적으로 "교통사고 에 인한 손상의 위험성이 높습니다.", "교통사고 손상 위험이 매우 높습니다."와 같은 형식인 것이 바람직하다.
일 실시 예로서, 옥외 전광판을 통하여 교통사고 손상경고를 제공할 수 있다. 특히, 기상 정보가 나타나는 옥외 전광판에 함께 경고함이 바람직하다.
다른 실시 예로서, 모바일 단말기를 통해 교통사고 손상경고를 제공할 수 있다. 특히, 기상 정보가 나타나는 화면에 함께 경고함이 바람직하다.
이 경우, 모바일 단말기의 사용자와 무관하게 일반적인 교통사고 손상경고를 제공할 수도 있으며, 또는 모바일 단말기의 사용자의 특성에 따라 가중치가 부가되어 보다 정확하게 교통사고 손상경고를 제공할 수도 있다.
예를 들어, 모바일 단말기의 사용자는 본 발명에 따른 시스템 또는 단말기 자체에 자신의 성별, 연령, 주된 운전 유형(보행자, 탑승자 또는 이륜차인지 여부)에 대한 정보를 미리 입력한 후, 가중치 부가 모듈(270)은 입력된 정보에 따른 가중치를 부가하여 계산함으로써, 사용자 맞춤형 교통사고 손상경고가 제공 가능하다는 장점이 있다.
2. 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법
도 2를 참조하여, 본 발명에 따른 교통 안전경고를 제공하는 방법을 설명한다.
기상 정보 연산부(100)가 별도의 데이터베이스(10)로부터 기상 정보를 로딩한다(S210). 날짜 정보 확인 모듈(110)은 월, 요일, 휴일 여부에 관한 정보를, 기온 확인 모듈(120)는 기온을, 강수 확인 모듈(130)은 강수량 및 강수 간격을 로딩한다.
다음, 날짜 연산 모듈(210)은 계절, 월, 요일, 휴일 유무 등 날짜 특성에 따른 위험지수를 연산한다(S220)
기온 위험지수 연산 모듈(220)은 기온에 따른 위험지수(It)를 연산한다(S230).
한편, 강수 위험지수 연산 모듈(230)은 강수량 및 강수 간격을 이용하여 강수 위험지수(Ir)를 연산한다(S240).
다음, 기타 기상요소 위험지수 연산 모듈(240)은 기압, 적설량, 안개에 따른 위험지수(Ie)를 연산한다(S250).
그 다음으로, 가중치 부가 모듈(270)은, 성별 가중치(Ws), 연령 가중치(Wa) 및 유형 가중치(Wt)를 각각 필요한 위험지수에 부가한다(S260).
전술한 바와 같이, 성별 가중치(Ws), 연령 가중치(Wa), 유형 가중치(Wt)는 각각 기온 위험지수(It), 강수 위험지수(Ir), 그리고 기타 기상요소 위험지수(Ie) 에 부가될 수 있다.
가중치가 부가된 기온 위험지수(W·It) 또는 강수 위험지수(W·Ir), 기타 기상요소 위험지수(W·Ie)를 합산하여 기 설정된 기준(또는 문턱값)과 비교하여 경고부(300)가 작동한다(S270).
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 데이터베이스
100: 기상 정보 연산부
110: 날짜 정보 확인 모듈
120: 기온 확인 모듈
130: 강수 확인 모듈
140: 기타 기상요소 확인 모듈
200: 위험지수 연산부
210: 날짜 위험지수 연산 모듈
220: 기온 위험지수 연산 모듈
230: 강수 위험지수 연산 모듈
240: 기타 기상요소 위험지수 연산 모듈
270: 가중치 부가 모듈
300: 경고부

Claims (9)

  1. (a) 기상 정보 연산부(100)가 날짜 정보 및 기상 정보를 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계;
    (b) 상기 위험지수 연산부(200)의 기온 위험지수 연산 모듈(220)이 상기 기상 정보 중 기온에 대한 정보를 이용하여 기온 위험지수(It)를 연산하는 단계;
    (c) 상기 위험지수 연산부(200)의 가중치 부가 모듈(270)이 가중치(W)를 연산하여 상기 기온 위험지수(It)에 부여하는 단계; 및
    (d) 경고부(300)가 상기 가중치(W)가 부여된 기온 위험지수(W·It)에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 (b) 단계에서,
    상기 기온 위험지수 연산 모듈(220)은,
    상기 날짜 정보 중 계절 정보가 여름인 경우, 기온이 증가하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하며,
    상기 계절 정보가 가을 또는 겨울인 경우, 기온이 감소하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서,
    상기 계절 정보가 겨울이고 상기 기상 정보 중 평균 기온이 -5.7℃ 이하인 경우, 기온이 감소하면 상기 기온 위험지수(It)는 증가하고, 기 설정된 임계치와 상기 평균 기온과의 차이의 절대값과 비례하되 1보다 큰 가중치(at)가 더 부여되는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는, 상기 기상 정보 연산부(100)가 1일 강수량인 강수 정보를 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (b) 단계는, 상기 위험지수 연산부(200)의 강수 위험지수 연산 모듈(230)이 상기 강수 정보를 이용하여 강수 위험지수(Ir)를 연산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (c) 단계는, 상기 가중치 부가 모듈(270)이 연산한 가중치(W)를 상기 강수 위험지수(Ir)에 부여하는 단계를 더 포함하고, 그리고
    상기 (d) 단계는, 상기 경고부(300)가 상기 가중치(W)가 부여된 강수 위험지수(W·Ir)에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서,
    상기 강수 위험지수 연산 모듈(230)은,
    상기 강수 정보가 3.5mm 미만인 경우, 상기 강수 위험지수(Ir)는 상기 강수 정보와 무관하게 연산되며,
    상기 강수 정보가 3.5mm 이상인 경우, 상기 강수 위험지수(Ir)는 증가하도록 연산되는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는, 상기 기상 정보 연산부(100)가 지난 강수와의 간격인 강수 간격을 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계를 더 포함하며,
    상기 (b) 단계는,
    상기 강수 정보가 3.5mm 이상이고 상기 강수 간격이 4일 이상인 경우, 상기 강수 정보에 1보다 큰 가중치(ar)가 더 부여되는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는, 상기 기상 정보 연산부(100)가 상기 기상 정보로부터 기압, 적설량 및 안개를 포함하는 기타 기상요소를 추출하여 위험지수 연산부(200)에 전송하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (b) 단계는, 상기 위험지수 연산부(200)의 기타 기상요소 위험지수 연산 모듈(240)이 상기 (a) 단계에서 추출된 기압, 적설량 및 안개를 포함하는 기타 기상요소를 이용하여 기타 기상요소 위험지수(Ie)를 연산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (c) 단계는, 상기 가중치 부가 모듈(270)이 연산한 가중치(W)를 상기 기타 기상요소 위험지수(Ie)에 부여하는 단계를 더 포함하고, 그리고
    상기 (d) 단계는, 상기 경고부(300)가 상기 가중치(W)가 부여된 기타 기상요소 위험지수(W·Ie)에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  8. 제 1, 3, 4, 5, 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 연산되는 가중치(W)는, 성별 가중치(Ws), 연령 가중치(Wa) 및 유형 가중치(Wd) 중 어느 하나 이상을 포함하여 각 특성별 위험도의 연산이 가능한 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 가중치가 부여된 기온 위험지수(W·It), 강수 위험지수(W·Ir), 및 기타 기상요소 위험지수(W·Ie)을 이용한 합이 미리 설정된 기준보다 큰 경우 교통 위험지수가 높은 것으로 경고하는 것을 특징으로 하는,
    기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법.
KR1020130071348A 2013-06-21 2013-06-21 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법 KR101454547B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130071348A KR101454547B1 (ko) 2013-06-21 2013-06-21 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130071348A KR101454547B1 (ko) 2013-06-21 2013-06-21 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101454547B1 true KR101454547B1 (ko) 2014-10-27

Family

ID=51998714

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130071348A KR101454547B1 (ko) 2013-06-21 2013-06-21 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101454547B1 (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101988577B1 (ko) 2018-06-20 2019-06-12 주식회사 웨더피아 풍속 추정 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
CN111081020A (zh) * 2019-12-26 2020-04-28 安徽揣菲克科技有限公司 一种基于云边结合的车载交通事故预警装置
KR20200080466A (ko) * 2018-12-26 2020-07-07 가천대학교 산학협력단 다중 선형 회귀를 이용한 해수욕장 위험도 평가 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램
CN112593613A (zh) * 2019-12-30 2021-04-02 西安金路交通工程科技发展有限责任公司 城市内涝灾害下交通网络韧性承载力评估方法
US10997663B1 (en) 2015-09-29 2021-05-04 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Proactive weather event communication system and method
KR20230030461A (ko) * 2021-08-25 2023-03-06 대한민국(산림청 국립산림과학원장) 모바일단말기를 이용한 국민 체감형 등산쾌적지수 제공시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002149899A (ja) * 2000-11-13 2002-05-24 Tokio Marine & Fire Insurance Co Ltd 自動車事故予測発生指数計算システム及び方法
JP2006277165A (ja) * 2005-03-29 2006-10-12 Osaka Gas Co Ltd 交通事故発生予測システム及びカーナビゲーション装置
KR100951610B1 (ko) * 2009-09-10 2010-04-07 대한민국 Ｇｉｓ기반 기후변화 영향평가 시스템 및 그 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002149899A (ja) * 2000-11-13 2002-05-24 Tokio Marine & Fire Insurance Co Ltd 自動車事故予測発生指数計算システム及び方法
JP2006277165A (ja) * 2005-03-29 2006-10-12 Osaka Gas Co Ltd 交通事故発生予測システム及びカーナビゲーション装置
KR100951610B1 (ko) * 2009-09-10 2010-04-07 대한민국 Ｇｉｓ기반 기후변화 영향평가 시스템 및 그 방법

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10997663B1 (en) 2015-09-29 2021-05-04 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Proactive weather event communication system and method
KR101988577B1 (ko) 2018-06-20 2019-06-12 주식회사 웨더피아 풍속 추정 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
KR20200080466A (ko) * 2018-12-26 2020-07-07 가천대학교 산학협력단 다중 선형 회귀를 이용한 해수욕장 위험도 평가 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램
KR102197226B1 (ko) * 2018-12-26 2021-01-04 가천대학교 산학협력단 다중 선형 회귀를 이용한 해수욕장 위험도 평가 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램
CN111081020A (zh) * 2019-12-26 2020-04-28 安徽揣菲克科技有限公司 一种基于云边结合的车载交通事故预警装置
CN112593613A (zh) * 2019-12-30 2021-04-02 西安金路交通工程科技发展有限责任公司 城市内涝灾害下交通网络韧性承载力评估方法
KR20230030461A (ko) * 2021-08-25 2023-03-06 대한민국(산림청 국립산림과학원장) 모바일단말기를 이용한 국민 체감형 등산쾌적지수 제공시스템
KR102557887B1 (ko) * 2021-08-25 2023-07-24 대한민국 모바일단말기를 이용한 국민 체감형 등산쾌적지수 제공시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101454547B1 (ko) 기상 정보에 따라 교통사고 손상경고를 제공하는 방법
Ma et al. The impact of aggressive driving behavior on driver-injury severity at highway-rail grade crossings accidents
Van Benthem What is the optimal speed limit on freeways?
CN111815986B (zh) 一种交通事故预警方法、装置、终端设备及存储介质
US8805707B2 (en) Systems and methods for providing a safety score associated with a user location
CN104268701B (zh) 一种营运车辆驾驶安全性评价系统及评价方法
Jackson et al. Rainfall impacts on traffic safety: Rain-related fatal crashes in Texas
CN104973054A (zh) 用于基于驾驶员的疲劳控制车辆的驾驶的装置和方法
WO2017136525A1 (en) Subjective route risk mapping and mitigation
CN104575063A (zh) 一种车辆预警方法
Prato et al. Risk factors associated with crash severity on low-volume rural roads in Denmark
Bijleveld et al. The influence of weather conditions on road safety
Das et al. Flooding related traffic crashes: findings from association rules
KR101497988B1 (ko) 안전 운행 지수 산정 시스템에서 차량의 안전 운행 지수 산정 방법, 안전 운행 지수 산정 시스템을 이용한 자동차 보험료 산정 방법, 및 이를 적용한 안전 운행 지수 산정 시스템
TWM570495U (zh) 行車環境風險預測與告警系統
WO2019197345A1 (en) Vehicular motion assessment method
Griffin et al. Decomposition analysis of the effects of vehicle safety technologies on the motor vehicle collision–related mortality rate from 1994 to 2015
Medina et al. Characterizing and predicting traffic accidents in extreme weather environments
Yuan et al. Effects of rainfall intensity on traffic crashes in Hong Kong
Offei et al. Quantifying the impact of large percent trucks proportion on rural freeways.
Villaveces et al. Transport modes and road traffic mortality in the Americas: Deaths among pedestrian and motorcycle users through the lifespan
Zamytskih et al. Determination of instant social risk for a moving vehicle
CN114882710A (zh) 一种基于雾天能见度实时监测的汽车智能预警系统
Yazdani et al. The effect of weather on the severity of multi-vehicle crashes: a case study of Iran
Sun et al. Exploring the heterogeneities of factors affecting e-bicyclist severities in delivery e-scooter crashes

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170928

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee