KR102453688B1 - System for assessmenting potential risk of traffic accident and method thereof - Google Patents

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KR102453688B1
KR102453688B1 KR1020210054723A KR20210054723A KR102453688B1 KR 102453688 B1 KR102453688 B1 KR 102453688B1 KR 1020210054723 A KR1020210054723 A KR 1020210054723A KR 20210054723 A KR20210054723 A KR 20210054723A KR 102453688 B1 KR102453688 B1 KR 102453688B1
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road
accident
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장정아
전교석
이현미
김태완
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아주대학교산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a system for evaluating the potential risk of a traffic accident, and a method thereof. The system for evaluating the potential risk of a traffic accident according to the present invention comprises the steps of: acquiring a first relative risk weight according to the accident type or law violation type for each risk object; acquiring second to fifth relative risk weights for each of the facility, school zone, freezing, and occurrence time; identifying whether a dangerous object exists on the road at the current time, whether a facility exists, whether the road is in a school zone state, and whether the road is icy by using an intelligent street light installed on the road; calculating a potential risk index of the corresponding road using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights; and comparing the potential risk index and the reference index to determine the possibility of a fatal accident on the road at the current time. As described above, according to the present invention, it is possible to provide information and danger warnings as the risk of potential situations is evaluated. In addition, by relatively comparing various situations at the same point, it is possible to provide a risk level more effectively than a specific type accident improvement approach based on the number of accidents by type.

Description

교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR ASSESSMENTING POTENTIAL RISK OF TRAFFIC ACCIDENT AND METHOD THEREOF}SYSTEM FOR ASSESSMENTING POTENTIAL RISK OF TRAFFIC ACCIDENT AND METHOD THEREOF

본 발명은 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 위험도 평가를 통해 사망 사고 발생 위험 가능성을 평가하기 위한 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for evaluating the potential risk of a traffic accident, and to a system for evaluating the potential risk of a traffic accident and a method therefor for evaluating the possibility of a fatal accident through risk assessment.

도로교통 안전성 제고를 위해서 기존 교통사고발생 이력자료를 활용하여 문제 지점을 선정하거나, 교통사고발생이 유력 시 되는 상황을 판단하여 대응하고자 하는 기술이 적용된다. In order to improve road traffic safety, existing data on traffic accident history are used to select problem points, or technology to respond by determining the likely occurrence of a traffic accident is applied.

이 중 기존 교통사고 발생 이력자료를 활용하는 방안은 사고가 발생한 사실을 토대로 전체 사고 발생 건 수, 사망자 및 부상자 수 등을 토대로 다수 지점을 비교하는 방안에 해당되고, 교통사고발생이 유력 시 되는 상황을 판단하는 기술이나 알고리즘은 특정 유형의 사고 발생이 유력 시 되는 상황에서 이를 예방하고자 대응하는 방안에 해당된다.Among them, the method of using the existing traffic accident history data corresponds to a method of comparing multiple points based on the total number of accidents, the number of fatalities and injuries, etc. The technology or algorithm for judging a specific type of accident corresponds to a countermeasure to prevent it in a situation where it is likely to occur.

즉, 교통사고 발생 이력자료를 활용하는 방안은 일정 범위 내로 설정된 교통관리 영역에 진입하는 차량과 통신을 통해 차량의 주행속도, 가감속도를 수집하고, 신호변경에 따라 차량 간 차대차 사고 발생 가능성을 판단한다.In other words, the method of using the traffic accident history data is to collect the driving speed and acceleration/deceleration of the vehicle through communication with the vehicle entering the traffic management area set within a certain range, and determine the possibility of a vehicle-to-vehicle accident according to the signal change. do.

또한, 교차로 접근 차량을 대상으로 접근차량의 위치 및 속도 정보에 근거하여 접근차량의 교차로 도달 시간을 계산하여 충돌 가능성을 예측하거나 교차로 진입 및 통과 시 자차량이 진행하고자 하는 방향의 공간 폭을 산출하여 자차량의 통과 가능 여부를 판단하고, 통과가 불가능한 경우에 경고 및 차량 제어를 수행한다.In addition, based on the location and speed information of the approaching vehicle for the vehicle approaching the intersection, the possibility of collision is predicted by calculating the intersection arrival time of the approaching vehicle, or the space width in the direction the own vehicle wants to proceed when entering and passing the intersection is calculated. It is determined whether the own vehicle can pass, and when it is impossible to pass, a warning and vehicle control are performed.

이러한 종래의 기술은 도로망 수준의 종합적인 위험도 비교가 불가능 하다는 단점을 가지고 있다.This conventional technique has a disadvantage that it is impossible to compare the overall risk level of the road network.

따라서, 이를 통해 교통사고 발생 가능성을 보다 조기에 감지하여, 대응하고, 교통안전성 제고 노력 측면에서 한정적인 재원을 효과적으로 투입시키기 위한 기술이 필요하게 되었다.Therefore, there is a need for a technology to detect and respond to the possibility of traffic accidents earlier and effectively inject limited financial resources in terms of efforts to improve traffic safety.

본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제10-2018-0040014호(2018.04.19 공개)에 개시되어 있다.The technology underlying the present invention is disclosed in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2018-0040014 (published on April 19, 2018).

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 위험도 평가를 통해 사망 사고 발생 위험 가능성을 평가하기 위한 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is to provide a potential risk assessment system for traffic accidents and a method therefor for evaluating the risk of death accidents through risk assessment.

이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 방법에 있어서, 위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 제1 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계, 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간 각각에 대하여 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계, 도로에 설치되어 있는 지능형 가로등을 이용하여 상기 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별하는 단계, 상기 식별된 도로 상태 정보 및 상기 제1 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 이용하여 해당 도로의 잠재적 위험도 지수를 연산하는 단계, 그리고 상기 잠재적 위험도 지수와 기준 지수와 비교하여 해당 도로에 대한 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving this technical task, in a risk assessment method using a potential risk assessment system of a traffic accident, the steps of obtaining a first relative risk weight according to the accident type or law violation type for each risk object; Acquiring second to fifth relative risk weights for each facility, school zone, icing, and occurrence time, whether there is a dangerous object at the current time on the road using an intelligent street lamp installed on the road, and the presence of a facility Identifying whether or not the school zone state, whether the road is icing, calculating a potential risk index of the corresponding road using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights, and the potential risk index and judging the possibility of a fatal accident occurring at the current time for the road by comparing the index with the reference index.

상기 판단 결과에 따라 상기 지능형 가로등의 색상 또는 소리 또는 텍스트를 통해 알람을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include providing an alarm through the color, sound, or text of the intelligent street lamp according to the determination result.

상기 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계는, 교통사고 이력자료, 평균 교통량 및 차량의 평균 속도를 수집하여 데이터베이스화하는 단계, 상기 데이터베이스화된 데이터를 이용하여 사고 발생 조건별 사고 심각도 추정 모델을 구축하는 단계, 상기 사고 심각도 추정 모델을 기반으로 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출하는 단계, 그리고 상기 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도, 대물피해환산법(Equivalent Property Damage Only, EPDO) 및 사고 발생 빈도를 일반화 선형모형에 적용하여 상기 제2 내지 5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The step of obtaining the second to fifth relative risk weights includes collecting traffic accident history data, average traffic volume, and average speed of a vehicle into a database, and estimating accident severity by accident occurrence condition using the databased data Building a model, calculating the relative risk and frequency of occurrence for each facility, school zone, freezing, and occurrence time based on the accident severity estimation model, and for the facility, school zone, freezing, and occurrence time The method may include obtaining the second to fifth relative risk weights by applying each relative risk, Equivalent Property Damage Only (EPDO), and accident frequency to a generalized linear model.

상기 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출하는 단계는, 상기 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 각각에 대한 사고의 부상, 경상, 중상 및 사망 정도에 따라 상기 상대적 위험도를 산출하고, 발생된 사고의 횟수를 이용하여 발생빈도를 산출할 수 있다.The step of calculating the relative risk and the frequency of occurrence, calculating the relative risk according to the degree of injury, minor, serious and death of the accident for each of the facility, school zone, icing, and occurrence time, and the number of accidents that have occurred can be used to calculate the frequency of occurrence.

상기 잠재적 위험도 지수를 연산하는 단계는, 아래의 수학식을 통해 상기 잠재적 위험도 지수를 연산할 수 있다.The calculating of the potential risk index may include calculating the potential risk index through the following equation.

Figure 112021049488257-pat00001
Figure 112021049488257-pat00001

여기서, PRI(Potential Risk Index)는 상기 잠재적 위험도 지수,

Figure 112021049488257-pat00002
은 해당 위치에서의 교통 시설물 여부에 따른 제2 상대적 위험도 가중치, s는 스쿨존 여부에 따른 제3 상대적 위험도 가중치, f는 결빙 여부에 따른 제4 상대적 위험도 가중치, p는 사고 발생 시간대에 따른 제5 위험도 가중치,
Figure 112021049488257-pat00003
는 i번째 출현 또는 식별된 상기 위험 객체에 해당하는 제1 상대적 위험도 가중치이다.Here, PRI (Potential Risk Index) is the potential risk index,
Figure 112021049488257-pat00002
is the second relative risk weight according to the presence or absence of traffic facilities at the location, s is the third relative risk weight according to the presence of a school zone, f is the fourth relative risk weight according to the presence or absence of ice, and p is the fifth relative risk weight according to the time of occurrence of the accident risk weighting,
Figure 112021049488257-pat00003
is the first relative risk weight corresponding to the i-th occurrence or the identified risk object.

해당 도로에 출현된 객체가 차량 단독인 경우, 중대 위반, 일반위반, 안전 운전 위반을 제외한 기타 위반인 경우 상기 제1 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고, 해당 도로에 설치된 시설물이 교차로, 횡단보도, 터널을 제외한 기타 시설물인 경우 상기 제2 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며, 해당 도로가 스쿨존이 아닌 경우, 상기 제3 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고, 해당 도로가 결빙 지역이 아닌 경우, 상기 제4 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며, 현재 시간이 주간인 경우 상기 제5 상대적 위험도 가중치는 1로 설정될 수 있다.If the object that appears on the road is a vehicle alone, if it is a violation other than a major violation, a general violation, or a safe driving violation, the first relative risk weight is set to 1, and facilities installed on the road are located at intersections, crosswalks, For facilities other than tunnels, the second relative risk weight is set to 1, if the road is not a school zone, the third relative risk weight is set to 1, and if the road is not an ice area, the The fourth relative risk weight may be set to 1, and when the current time is daytime, the fifth relative risk weight may be set to 1.

상기 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단하는 단계는, 상기 잠재적 위험도 지수가 상기 기준 지수보다 작은 경우, 상기 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮은 것으로 판단하고, 상기 잠재적 위험도 지수가 상기 기준 지수 이상인 경우, 상기 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.The determining of the risk of occurrence of the fatal accident may include determining that the potential risk index is less than the reference index, determining that the risk of occurrence of the fatal accident is low, and when the potential risk index is greater than or equal to the reference index, the death accident It can be judged that the risk of occurrence is high.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 교통사고의 위험도 평가를 위한 잠재적 위험도 평가 시스템에 있어서, 위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 제1 상대적 위험도 가중치를 획득하고, 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간 각각에 대하여 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 상대적 위험도 가중치 획득부, 도로에 설치되어 있는 지능형 가로등을 이용하여 상기 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별하는 식별부, 상기 식별된 도로 상태 정보 및 상기 제1 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 이용하여 해당 도로의 잠재적 위험도 지수를 연산하는 연산부, 그리고 상기 잠재적 위험도 지수와 기준 지수와 비교하여 해당 도로에 대한 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단하는 판단부를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, in a potential risk assessment system for risk assessment of a traffic accident, a first relative risk weight is obtained according to an accident type or a law violation type for each risk object, and a facility, a school zone, a freezing, A relative risk weight acquisition unit that acquires second to fifth relative risk weights for each occurrence time, whether a dangerous object exists at the current time on the road using an intelligent street lamp installed on the road, whether a facility exists, a school A zone state, an identification unit for identifying whether the road is icy, a calculation unit for calculating a potential risk index of the corresponding road using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights, and the potential risk index and reference Comparing the index with the index, it includes a judgment unit that determines the possibility of a death accident occurring at the current time on the corresponding road.

이와 같이 본 발명에 따르면, 잠재적인 상황의 위험도를 평가함에 따라 정보제공 및 위험경고를 제공할 수 있다.As described above, according to the present invention, information provision and danger warning can be provided by evaluating the degree of risk of a potential situation.

또한, 동일 지점에서의 다양한 상황을 상대적으로 비교함으로써, 유형별 사고 발생 건 수를 기반으로 하는 특정 유형 사고 개선 접근 방식보다 효과적으로 위험도를 제공할 수 있다. In addition, by relatively comparing various situations at the same point, it is possible to provide risk more effectively than a specific type of accident improvement approach based on the number of accidents by type.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 잠재적 위험도 평가 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 위험객체, 시설물, 스쿨존, 결빙 및 발생시간 각각에 대한 구분을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 잠재적 위험도 평가 시스템의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위험도 평가 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 2의 S420 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 도 5의 S421 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 5의 S423 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 5의 S424 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 5의 S480 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 위험도 평가 방법의 예시를 나타낸 그래프이다.
1 is a configuration diagram for explaining a potential risk assessment system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining the classification of each of the dangerous object, the facility, the school zone, the freezing and the occurrence time according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram of a potential risk assessment system according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a risk assessment method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart for explaining step S420 of FIG. 2 .
FIG. 6 is a view for explaining step S421 of FIG. 5 .
FIG. 7 is a view for explaining step S423 of FIG. 5 .
FIG. 8 is a view for explaining step S424 of FIG. 5 .
9 is a diagram for explaining step S480 of FIG. 5 .
10 is a graph showing an example of a risk assessment method according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.Then, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 잠재적 위험도 평가 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.1 is a configuration diagram for explaining a potential risk assessment system according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 나타낸 것처럼, 잠재적 위험도 평가 시스템(100)은 상대적 위험도 가중치 획득부(110), 식별부(120), 연산부(130), 판단부(140) 및 알람부(150)를 포함한다.As shown in FIG. 1 , the potential risk assessment system 100 includes a relative risk weight acquisition unit 110 , an identification unit 120 , a calculation unit 130 , a determination unit 140 , and an alarm unit 150 .

먼저, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 제1 내지 제 5 상대적 위험도 가중치를 획득한다.First, the relative risk weight obtaining unit 110 obtains first to fifth relative risk weights.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 위험객체, 시설물, 스쿨존, 결빙 및 발생시간 각각에 대한 구분을 설명하기 위한 도면이다.2 is a view for explaining the classification of each of the dangerous object, the facility, the school zone, the freezing and the occurrence time according to an embodiment of the present invention.

여기서, 제1 상대적 위험도 가중치는 위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 상대적 위험도 가중치를 의미한다.Here, the first relative risk weight means a relative risk weight according to an accident type or a law violation type for each risk object.

이때, 제1 상대적 위험도의 사고 유형은 차대차 유형, 차대사람 유형 또는 차량단독 유형 중에서 어느하나에 해당된다.In this case, the accident type of the first relative risk corresponds to any one of a vehicle-to-vehicle type, a vehicle-to-person type, or a vehicle-only type.

도 2에서 나타낸 것처럼, 차대차 유형은 불법주정차 차량 및 고장차량에 대한 유형이고, 차대사람 유형은 신호위반/무단횡단 보행자, 도로 위 위험 보행자에 대한 유형이며, 차량단독 유형은 낙하물 또는 야생동물에 대한 유형을 의미한다.As shown in FIG. 2, the vehicle-to-vehicle type is a type for illegally parked vehicles and broken vehicles, the vehicle-to-person type is a type for signal violation/jamming pedestrians and dangerous pedestrians on the road, and the vehicle-only type is for falling objects or wild animals. means type.

또한, 법규 위반 유형은 중대위반 유형, 일반위반 유형, 안전운전위반 유형 또는 기타 유형 중에서 어느 하나에 해당된다.In addition, the type of law violation falls under any one of the major violation type, general violation type, safe driving violation type, and other types.

이때, 도 2에서 나타낸 것처럼, 중대위반 유형은 신호위반, 불법유턴, 중앙선 침범 또는 역주행차량 중에서 어느 하나에 해당하며, 일반위반 유형은 속도위반, 과속차량에 해당하며, 안전운전위반 유형은 후방추돌 위험차량에 해당한다.At this time, as shown in FIG. 2 , the serious violation type corresponds to any one of signal violations, illegal U-turns, center line violations, or reverse running vehicles, and the general violation types correspond to speed violations and speeding vehicles, and the safe driving violation type corresponds to rear collision. It is a dangerous vehicle.

또한, 제2 상대적 위험도 가중치는 시설물에 대한 상대적 위험도 가중치이다.In addition, the second relative risk weight is a relative risk weight for the facility.

이때, 도 2에서 나타낸 것처럼, 제2 상대적 위험도 가중치는 교차로, 횡단보도, 터널 및 기타 중에서 어느 하나에 해당된다.At this time, as shown in FIG. 2, the second relative risk weight corresponds to any one of an intersection, a crosswalk, a tunnel, and others.

또한, 도 2에서 나타낸 것처럼, 제3 상대적 위험도 가중치는 스쿨존의 존재 여부에 대한 상대적 위험도 가중치이고, 제4 상대적 위험도 가중치는 결빙 유무에 대한 상대적 위험도 가중치를 나타낸다.In addition, as shown in FIG. 2 , the third relative risk weight is a relative risk weight for the existence of a school zone, and the fourth relative risk weight indicates a relative risk weight for the presence or absence of ice.

그리고, 제5 상대적 위험도 가중치는 발생시간에 대한 상대적 위험도 가중치이며, 도 2에서 나타낸 것처럼, 발생시간은 야간 또는 주간으로 구분된다. And, the fifth relative risk weight is a relative risk weight with respect to the occurrence time, and as shown in FIG. 2 , the occurrence time is divided into night or day.

그러면 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도, 대물피해환산법(Equivalent Property Damage Only, EPDO) 및 사고 발생 빈도를 일반화 선형모형을 통해 제2 내지 제 5 상대적 위험도 가중치를 획득한다.Then, the relative risk weight acquisition unit 110 calculates the relative risk of each facility, school zone, icing, and occurrence time, Equivalent Property Damage Only (EPDO) and accident frequency through a generalized linear model. to obtain a fifth relative risk weight.

여기서, 대물피해환산법은 교통사고 피해 정도에 의한 대물피해 환산법으로 부상을 1로 설정하면, 경상을 3으로, 중상을 6으로, 사망을 12로 설정하여 연산한다.Here, the property damage conversion method is calculated by setting injuries as 1, minor injuries as 3, serious injuries as 6, and death as 12 as the property damage conversion method by the degree of damage caused by traffic accidents.

다음으로, 식별부(120)는 도로에 설치되어 있는 지능형 가로등을 이용하여 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별한다.Next, the identification unit 120 uses the intelligent street lamp installed on the road to identify the presence of a dangerous object at the current time on the road, the presence of a facility, whether the school zone is in a state, and whether the road is frozen.

여기서, 지능형 가로등은 설치되어 있는 카메라 와 복수의 센서를 통해 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별한다.Here, the intelligent street lamp identifies the presence of a dangerous object at the current time point, the presence of a facility, the school zone state, and whether the road is frozen through the installed camera and a plurality of sensors.

다음으로, 연산부(130)는 식별된 도로 상태 정보 및 제1 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 이용하여 해당 도로의 잠재적 위험도 지수를 연산한다.Next, the calculator 130 calculates a potential risk index of the corresponding road by using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights.

그리고, 판단부(140)는 잠재적 위험도 지수와 기준 지수와 비교하여 해당 도로에 대한 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단한다.Then, the determination unit 140 compares the potential risk index and the reference index to determine the risk of occurrence of a death accident at the current time on the corresponding road.

이때, 잠재적 위험도 지수가 기준 지수보다 작으면, 판단부(140)는 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮은 것으로 판단한다.At this time, if the potential risk index is smaller than the reference index, the determination unit 140 determines that the risk of occurrence of a fatal accident is low.

또한, 잠재적 위험도 지수가 기준 지수 이상이면, 판단부(140)는 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 것으로 판단한다.In addition, if the potential risk index is greater than or equal to the reference index, the determination unit 140 determines that the risk of occurrence of a fatal accident is high.

다음으로, 알람부(150)는 판단 결과에 따라 지능형 가로등의 색상 또는 소리 또는 텍스트를 통해 알람을 제공한다.Next, the alarm unit 150 provides an alarm through the color, sound, or text of the intelligent street lamp according to the determination result.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 잠재적 위험도 평가 시스템의 예시도이다.3 is an exemplary diagram of a potential risk assessment system according to an embodiment of the present invention.

즉, 도 3에서 나타낸 것처럼, 잠재적 위험도 평가 시스템(100)은 복수의 지능형 가로등(10)을 이용하여 현재 도로상에 존재하는 각각의 객체 1 및 객체 2의 정보와 시설물, 스쿨존, 결빙 및 발생시간을 획득한다.That is, as shown in FIG. 3 , the potential risk assessment system 100 uses a plurality of intelligent street lamps 10 to provide information and facilities, school zones, icing and occurrences of each object 1 and object 2 currently present on the road. get time

그러면, 잠재적 위험도 평가 시스템(100)은 각각의 객체 1 및 객체 2의 잠재적 위험도 지수를 획득하여 사망사고 위험 가능성을 예측한다.Then, the potential risk assessment system 100 obtains the potential risk index of each object 1 and object 2 to predict the risk of death.

이하에서는 도 4 내지 도 9를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 방법을 설명한다.Hereinafter, a risk assessment method using a potential risk assessment system for a traffic accident according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 4 to 9 .

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위험도 평가 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 4 is a flowchart illustrating a risk assessment method according to an embodiment of the present invention.

먼저, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 제1 상대적 가중치를 획득한다(S410).First, the relative risk weight acquisition unit 110 acquires a first relative weight according to the accident type or the law violation type for each dangerous object (S410).

즉, 도 2에서 나타낸 것처럼, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 각각의 상대적 가중치를 획득한다.That is, as shown in FIG. 2 , the relative risk weight obtaining unit 110 obtains each relative weight according to the accident type or the law violation type for each risk object.

다음으로, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간 각각에 대하여 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득한다(S420).Next, the relative risk weight acquisition unit 110 acquires second to fifth relative risk weights for each facility, school zone, icing, and occurrence time ( S420 ).

도 5는 도 2의 S420 단계를 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 5 is a flowchart for explaining step S420 of FIG. 2 .

먼저, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 교통사고 이력자료, 평균 교통량 및 차량의 평균 속도를 수집하여 데이터베이스화한다(S421).First, the relative risk weight acquisition unit 110 collects traffic accident history data, average traffic volume, and average speed of the vehicle and forms a database (S421).

도 6은 도 4의 S421 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 6 is a view for explaining step S421 of FIG. 4 .

도 6에서 나타낸 것처럼, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 교통사고 이력자료, 평균 교통량 및 차량의 평균 속도를 수집하여 데이터베이스화한다.As shown in FIG. 6 , the relative risk weight acquisition unit 110 collects traffic accident history data, average traffic volume, and average speed of the vehicle and forms a database.

본 발명의 실시예에서는 2014년도 내지 2017년도 사이의 경찰청 교통사고분석자료와 한국교통연구원 자료를 결합한 총 58,864건의 자료를 데이터베이스화한다.In an embodiment of the present invention, a total of 58,864 data obtained by combining data from the National Police Agency traffic accident analysis data and data from the Korea Transportation Research Institute between 2014 and 2017 is converted into a database.

다음으로, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 데이터베이스화된 데이터를 이용하여 사고 발생 조건별 사고 심각도 추정 모델을 구축한다(S422).Next, the relative risk weight acquisition unit 110 builds an accident severity estimation model for each accident occurrence condition using the databased data (S422).

이때, 사고 심각도 추정 모델은 상대적 위험 비율 또는 비교 그룹 간의 이벤트 발생 비율로, 각각의 그룹과 이벤트 발생 사이의 관계 및 연관성의 강도를 추정하기 위한 모델을 의미한다.In this case, the accident severity estimation model is a relative risk ratio or an event occurrence ratio between comparison groups, and refers to a model for estimating the strength of a relationship and association between each group and an event occurrence.

다음으로, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 사고 심각도 추정 모델을 기반으로 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출한다(S423). Next, the relative risk weight acquisition unit 110 calculates the relative risk and frequency of occurrence for each facility, school zone, icing, and occurrence time based on the accident severity estimation model (S423).

도 7은 도 5의 S423 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a view for explaining step S423 of FIG. 5 .

즉, 도 7에서 나타낸 것과 같이, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출한다.That is, as shown in FIG. 7 , the relative risk weight obtaining unit 110 calculates the relative risk and frequency of occurrence for each facility, school zone, freezing, and occurrence time.

도 7에 나타낸 것처럼, 해당 도로에 출현된 객체가 차량 단독인 경우, 중대 위반, 일반위반, 안전 운전 위반을 제외한 기타 위반인 경우 제1 상대적 위험도 가중치는 1로 설정된다.As shown in FIG. 7 , when the object appearing on the road is a single vehicle, the first relative risk weight is set to 1 in the case of other violations excluding major violations, general violations, and safe driving violations.

또한, 해당 도로에 설치된 시설물이 교차로, 횡단보도, 터널을 제외한 기타 시설물인 경우 제2 상대적 위험도 가중치는 1로 설정된다.In addition, when the facilities installed on the road are facilities other than the intersection, crosswalk, and tunnel, the second relative risk weight is set to 1.

해당 도로가 스쿨존이 아닌 경우, 제3 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고, 해당 도로가 결빙 지역이 아닌 경우, 제4 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며, 현재 시간이 주간인 경우 제5 상대적 위험도 가중치는 1로 설정된다.If the road is not a school zone, the third relative risk weight is set to 1, if the road is not an icy area, the fourth relative risk weight is set to 1, and if the current time is daytime, the fifth relative risk The weight is set to 1.

다음으로, 상대적 위험도 가중치 획득부(110)는 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도, 대물피해환산법(EPDO) 및 사고 발생 빈도를 일반화 선형모형에 적용하여 도 2와 같이 제2 내지 5 상대적 위험도 가중치를 획득한다(S424). Next, the relative risk weight acquisition unit 110 applies the relative risk for each facility, school zone, icing, and occurrence time, the property damage conversion method (EPDO), and the accident frequency to the generalized linear model, as shown in FIG. 2 . Second to fifth relative risk weights are obtained (S424).

도 8은 도 5의 S424 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 8 is a view for explaining step S424 of FIG. 5 .

도 8에서 나타낸 것처럼, 본 발명의 실시예에서는 수도권에 해당하는 제2 내지 5 상대적 위험도 가중치를 획득한다.As shown in FIG. 8 , in the embodiment of the present invention, second to fifth relative risk weights corresponding to the metropolitan area are obtained.

다음으로, 식별부(120)는 도로에 설치되어 있는 지능형 가로등(10)을 이용하여 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별한다(S430).Next, the identification unit 120 uses the intelligent street lamp 10 installed on the road to identify the presence of dangerous objects at the current time on the road, the presence of facilities, the status of the school zone, and whether the road is frozen ( S430).

즉, 식별부(120)는 지능형 가로등(10)에 설치되어 있는 동작 감지센서 또는카메라를 이용하여 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별한다.That is, the identification unit 120 uses the motion detection sensor or camera installed in the intelligent street lamp 10 to determine whether a dangerous object exists at the current time on the road, whether there is a facility, whether there is a school zone, whether the road is icing. identify

다음으로, 연산부(130)는 식별된 도로 상태 정보 및 제1 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 이용하여 해당 도로의 잠재적 위험도 지수를 연산한다(S440).Next, the calculator 130 calculates a potential risk index of the corresponding road by using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights ( S440 ).

여기서, 해당 도로의 잠재적 위험도 지수는 아래의 수학식 1을 이용하여 연산된다.Here, the potential risk index of the corresponding road is calculated using Equation 1 below.

Figure 112021049488257-pat00004
Figure 112021049488257-pat00004

여기서, PRI(Potential Risk Index)는 잠재적 위험도 지수,

Figure 112021049488257-pat00005
는 i번째 출현 또는 식별된 위험 객체에 해당하는 제1 상대적 위험도 가중치,
Figure 112021049488257-pat00006
은 해당 위치에서의 교통 시설물 여부에 따른 제2 상대적 위험도 가중치, s는 스쿨존 여부에 따른 제3 상대적 위험도 가중치, f는 결빙 여부에 따른 제4 상대적 위험도 가중치, p는 사고 발생 시간대에 따른 제5 위험도 가중치를 나타낸다.Here, PRI (Potential Risk Index) is the potential risk index,
Figure 112021049488257-pat00005
is the first relative risk weight corresponding to the i-th occurrence or identified risk object,
Figure 112021049488257-pat00006
is the second relative risk weight according to the presence or absence of traffic facilities at the location, s is the third relative risk weight according to the presence of a school zone, f is the fourth relative risk weight according to the presence or absence of ice, and p is the fifth relative risk weight according to the time of occurrence of the accident Indicates the risk weight.

예를 들어, 도 8에 나타낸 것처럼, 스쿨존(상대적 위험도 가중치: 1.0864)의 횡단보도(상대적 위험도 가중치: 1.1535)에서 야간(상대적 위험도 가중치: 1.0269)에 보행자(차대 사람, 상대적 위험도 가중치: 1.0377)와 과속차량(일반위반, 상대적 위험도 가중치: 1.0818)이 신호위반(중대위반, 상대적 위험도 가중치: 1.2230)하는 상황이면, 연산부(130)는 해당 도로의 잠재적 위험도 지수는 수학식 1에 의해 1.7668로 연산된다.For example, as shown in FIG. 8, pedestrians (car-to-person, relative risk weight: 1.0377) at night (relative risk weight: 1.0269) in a crosswalk (relative risk weight: 1.1535) in a school zone (relative risk weight: 1.0864) When the speeding vehicle (general violation, relative risk weight: 1.0818) is in a signal violation (severe violation, relative risk weight: 1.2230), the calculator 130 calculates the potential risk index of the road as 1.7668 by Equation 1 do.

다음으로, 판단부(140)는 잠재적 위험도 지수가 기준지수 이상인지 판단한다(S450).Next, the determination unit 140 determines whether the potential risk index is greater than or equal to the reference index (S450).

만일, 잠재적 위험도 지수가 기준지수 이상이면, 판단부(140)는 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성이 높음으로 판단한다(S460).If the potential risk index is greater than or equal to the reference index, the determination unit 140 determines that the risk of occurrence of a death accident at the current time is high (S460).

즉, 기준지수가 1이고 연산된 잠재적 위험도 지수가 1.7668이면, 판단부(140)는 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 것으로 판단한다.That is, if the reference index is 1 and the calculated potential risk index is 1.7668, the determination unit 140 determines that the risk of occurrence of a fatal accident is high.

반면에, 잠재적 위험도 지수가 기준지수 미만이면, 판단부(140)는 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮음으로 판단한다(S470).On the other hand, if the potential risk index is less than the reference index, the determination unit 140 determines that the risk of occurrence of a death accident at the current time is low (S470).

즉, 잠재적 위험도 지수가 1보다 작은 경우, 판단부(140)는 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮음으로 판단한다.That is, when the potential risk index is less than 1, the determination unit 140 determines that the risk of occurrence of a death accident at the current time is low.

다음으로, 알람부(150)는 지능형 가로등의 색상, 소리 또는 텍스트를 이용하여 알람을 제공한다(S480).Next, the alarm unit 150 provides an alarm using the color, sound, or text of the intelligent street lamp (S480).

도 9는 도 5의 S480 단계를 설명하기 위한 도면이다.9 is a diagram for explaining step S480 of FIG. 5 .

여기서, 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮은 경우, 도 9에서 나타낸 것과 같이, 알람부(150)는 해당 구역을 녹색으로 표시하고, 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 경우, 도 9에서 나타낸 것과 같이, 알람부(150)는 해당 구역을 빨간색으로 표시한다.Here, when the risk of occurrence of a fatal accident is low, as shown in FIG. 9 , the alarm unit 150 displays the corresponding area in green, and when the probability of occurrence of a fatal accident is high, as shown in FIG. 9 , the alarm unit 150 (150) marks the area in red.

또한, 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 경우, 알람부(150)는 경고 알람의해당 주기를 짧게 하여 다른 사용자에게 제공한다.In addition, when the risk of occurrence of a fatal accident is high, the alarm unit 150 shortens the corresponding period of the warning alarm and provides it to other users.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 위험도 평가 방법의 예시를 나타낸 그래프이다.10 is a graph showing an example of a risk assessment method according to an embodiment of the present invention.

도 10에서 나타낸 것처럼, 잠재적 위험도 평가 시스템(100)은 복수의 위험 객체가 출현하면 위험도 지표는 상승시키며, 사고가 발생한 경우 위험도 지표는 최대 값을 가진다.As shown in FIG. 10 , the potential risk assessment system 100 increases the risk index when a plurality of dangerous objects appear, and when an accident occurs, the risk index has a maximum value.

이때, 본 발명의 실시예에 따른 잠재적 위험도 평가 시스템(100)은 위험객체의 출현과 사고발생의 상황을 위험 상황으로 판단한다.At this time, the potential risk assessment system 100 according to an embodiment of the present invention determines the appearance of the dangerous object and the occurrence of an accident as a dangerous situation.

또한, 위험 상황이 해제되는 경우, 잠재적 위험도 평가 시스템(100)은 위험도 지표 값을 평시의 위험도 지표 값으로 변경하여 저장한다.In addition, when the dangerous situation is released, the potential risk assessment system 100 changes the risk index value to a normal risk index value and stores it.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 잠재적인 상황의 위험도를 평가함에 따라 정보제공 및 위험경고를 제공할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, information provision and risk warning can be provided by evaluating the degree of risk of a potential situation.

또한, 동일 지점에서의 다양한 상황을 상대적으로 비교함으로써, 유형별 사고 발생 건 수를 기반으로 하는 특정 유형 사고 개선 접근 방식보다 효과적으로 위험도를 제공할 수 있다. In addition, by relatively comparing various situations at the same point, it is possible to provide risk more effectively than a specific type of accident improvement approach based on the number of accidents by type.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명 되었으나 이는 예시적인 것이 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, which is merely exemplary, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

10: 지능형 가로등
100: 잠재적 위험도 평가 시스템,
110: 상대적 위험도 가중치 획득부,
120: 식별부, 130: 연산부,
140: 판단부, 150: 알람부
10: intelligent street light
100: potential risk assessment system;
110: relative risk weight acquisition unit;
120: identification unit, 130: calculation unit,
140: judgment unit, 150: alarm unit

Claims (14)

교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 방법에 있어서,
위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 제1 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계,
시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간 각각에 대하여 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계,
도로에 설치되어 있는 지능형 가로등을 이용하여 상기 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별하는 단계,
상기 식별된 도로 상태 정보 및 상기 제1 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 이용하여 해당 도로의 잠재적 위험도 지수를 연산하는 단계, 그리고
상기 잠재적 위험도 지수와 기준 지수와 비교하여 해당 도로에 대한 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단하는 단계를 포함하며,
상기 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계는,
교통사고 이력자료, 평균 교통량 및 차량의 평균 속도를 수집하여 데이터베이스화하는 단계,
상기 데이터베이스화된 데이터를 이용하여 사고 발생 조건별 사고 심각도 추정 모델을 구축하는 단계,
상기 사고 심각도 추정 모델을 기반으로 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출하는 단계, 그리고
상기 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도, 대물피해환산법(Equivalent Property Damage Only, EPDO) 및 사고 발생 빈도를 일반화 선형모형에 적용하여 상기 제2 내지 5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 단계를 포함하는 위험도 평가 방법.
In the risk assessment method using the potential risk assessment system of a traffic accident,
obtaining a first relative risk weight according to the type of accident or the type of violation of laws for each risk object;
Acquiring second to fifth relative risk weights for each facility, school zone, freezing, and occurrence time;
Using the intelligent street lamp installed on the road to identify the presence of dangerous objects at the current time on the road, the presence of facilities, the status of the school zone, whether the road is frozen,
calculating a potential risk index of the corresponding road using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights, and
Comprising the step of comparing the potential risk index and the reference index to determine the risk of occurrence of a death accident at the current time on the road,
Acquiring the second to fifth relative risk weights comprises:
A step of collecting and databaseizing traffic accident history data, average traffic volume, and average vehicle speed;
constructing an accident severity estimation model for each accident occurrence condition using the databased data;
Calculating each relative risk and frequency of occurrence for facilities, school zones, icing, and time of occurrence based on the accident severity estimation model, and
The second to fifth relative risk weights are obtained by applying the relative risk of each of the facilities, school zones, icing, and occurrence time, Equivalent Property Damage Only (EPDO), and accident frequency to the generalized linear model. A risk assessment method comprising the step of:
제1항에 있어서,
상기 판단 결과에 따라 상기 지능형 가로등의 색상 또는 소리 또는 텍스트를 통해 알람을 제공하는 단계를 더 포함하는 위험도 평가 방법.
According to claim 1,
The risk assessment method further comprising the step of providing an alarm through the color, sound, or text of the intelligent street lamp according to the determination result.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출하는 단계는,
상기 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 각각에 대한 사고의 부상, 경상, 중상 및 사망 정도에 따라 상기 상대적 위험도를 산출하고, 발생된 사고의 횟수를 이용하여 발생빈도를 산출하는 위험도 평가 방법.
According to claim 1,
The step of calculating the relative risk and the frequency of occurrence,
A risk assessment method for calculating the relative risk according to the degree of injury, minor, severe, and death of each accident at the facility, school zone, freezing, and time of occurrence, and calculating the frequency of occurrence using the number of accidents that have occurred.
제1항에 있어서,
상기 잠재적 위험도 지수를 연산하는 단계는,
아래의 수학식을 통해 상기 잠재적 위험도 지수를 연산하는 위험도 평가 방법:
Figure 112021051277593-pat00017

여기서, PRI(Potential Risk Index)는 상기 잠재적 위험도 지수,
Figure 112021051277593-pat00018
은 해당 위치에서의 교통 시설물 여부에 따른 제2 상대적 위험도 가중치, s는 스쿨존 여부에 따른 제3 상대적 위험도 가중치, f는 결빙 여부에 따른 제4 상대적 위험도 가중치, p는 사고 발생 시간대에 따른 제5 위험도 가중치,
Figure 112021051277593-pat00019
는 i번째 출현 또는 식별된 상기 위험 객체에 해당하는 제1 상대적 위험도 가중치이다.
According to claim 1,
Calculating the potential risk index comprises:
A risk assessment method for calculating the potential risk index through the following equation:
Figure 112021051277593-pat00017

Here, PRI (Potential Risk Index) is the potential risk index,
Figure 112021051277593-pat00018
is the second relative risk weight according to the presence or absence of traffic facilities at the location, s is the third relative risk weight according to the presence of a school zone, f is the fourth relative risk weight according to the presence or absence of ice, and p is the fifth relative risk weight according to the time of occurrence of the accident risk weighting,
Figure 112021051277593-pat00019
is the first relative risk weight corresponding to the i-th occurrence or the identified risk object.
제5항에 있어서,
해당 도로에 출현된 객체가 차량 단독인 경우, 중대 위반, 일반위반, 안전 운전 위반을 제외한 기타 위반인 경우 상기 제1 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고,
해당 도로에 설치된 시설물이 교차로, 횡단보도, 터널을 제외한 기타 시설물인 경우 상기 제2 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며,
해당 도로가 스쿨존이 아닌 경우, 상기 제3 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고,
해당 도로가 결빙 지역이 아닌 경우, 상기 제4 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며,
현재 시간이 주간인 경우 상기 제5 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되는 위험도 평가 방법.
6. The method of claim 5,
When the object that appears on the road is a vehicle alone, in the case of other violations other than major violations, general violations, and safe driving violations, the first relative risk weight is set to 1,
If the facility installed on the road is a facility other than an intersection, crosswalk, or tunnel, the second relative risk weight is set to 1,
If the road is not a school zone, the third relative risk weight is set to 1,
If the road is not an ice area, the fourth relative risk weight is set to 1,
A risk assessment method in which the fifth relative risk weight is set to 1 when the current time is daytime.
제5항에 있어서,
상기 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단하는 단계는,
상기 잠재적 위험도 지수가 상기 기준 지수보다 작은 경우, 상기 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮은 것으로 판단하고,
상기 잠재적 위험도 지수가 상기 기준 지수 이상인 경우, 상기 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 것으로 판단하는 위험도 평가 방법.
6. The method of claim 5,
The step of determining the risk of occurrence of the death accident is,
If the potential risk index is smaller than the reference index, it is determined that the risk of occurrence of the death accident is low,
When the potential risk index is greater than or equal to the reference index, the risk assessment method for determining that the risk of occurrence of the death accident is high.
교통사고의 위험도 평가를 위한 잠재적 위험도 평가 시스템에 있어서,
위험 객체별 사고 유형 또는 법규 위반 유형에 따른 제1 상대적 위험도 가중치를 획득하고, 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간 각각에 대하여 제2 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 상대적 위험도 가중치 획득부,
도로에 설치되어 있는 지능형 가로등을 이용하여 상기 도로에서의 현재 시점에서의 위험 객체 존재 여부, 시설물 존재 여부, 스쿨존 상태 여부, 도로 결빙 여부를 식별하는 식별부,
상기 식별된 도로 상태 정보 및 상기 제1 내지 제5 상대적 위험도 가중치를 이용하여 해당 도로의 잠재적 위험도 지수를 연산하는 연산부, 그리고
상기 잠재적 위험도 지수와 기준 지수와 비교하여 해당 도로에 대한 현재 시점의 사망 사고 발생 위험 가능성을 판단하는 판단부를 포함하며,
상기 상대적 위험도 가중치 획득부는,
교통사고 이력자료, 평균 교통량 및 차량의 평균 속도를 수집하여 데이터베이스화하고, 상기 데이터베이스화된 데이터를 이용하여 사고 발생 조건별 사고 심각도 추정 모델을 구축하며, 상기 사고 심각도 추정 모델을 기반으로 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도 및 발생빈도를 산출하고, 상기 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 대한 각각의 상대적 위험도, 대물피해환산법(Equivalent Property Damage Only, EPDO) 및 사고 발생 빈도를 일반화 선형모형에 적용하여 상기 제2 내지 5 상대적 위험도 가중치를 획득하는 위험도 평가 시스템.
In the potential risk assessment system for risk assessment of traffic accidents,
A relative risk weight obtaining unit that obtains a first relative risk weight according to the accident type or law violation type for each risk object, and acquires second to fifth relative risk weights for each facility, school zone, icing, and occurrence time;
An identification unit that uses the intelligent street lamp installed on the road to identify the presence of dangerous objects at the current time on the road, the presence of facilities, the status of the school zone, and whether the road is icing;
a calculating unit for calculating a potential risk index of the corresponding road using the identified road condition information and the first to fifth relative risk weights; and
Comprising a determination unit for determining the risk of occurrence of a fatal accident at the current time on the road by comparing the potential risk index and the reference index,
The relative risk weight obtaining unit,
Traffic accident history data, average traffic volume, and average speed of vehicles are collected and databased, and an accident severity estimation model for each accident occurrence condition is built using the databased data, and facilities and schools are based on the accident severity estimation model. Calculate the relative risk and frequency of occurrence for each zone, icing, and occurrence time, and each relative risk for the facility, school zone, icing, and occurrence time, Equivalent Property Damage Only (EPDO) and accidents A risk assessment system for obtaining the second to fifth relative risk weights by applying the frequency of occurrence to a generalized linear model.
제8항에 있어서,
상기 판단 결과에 따라 상기 지능형 가로등의 색상 또는 소리 또는 텍스트를 통해 알람을 제공하는 알람부를 더 포함하는 위험도 평가 시스템.
9. The method of claim 8,
The risk assessment system further comprising an alarm unit for providing an alarm through the color, sound, or text of the intelligent street lamp according to the determination result.
삭제delete 제8항에 있어서,
상기 연산부는,
상기 시설물, 스쿨존, 결빙, 발생시간에 각각에 대한 사고의 부상, 경상, 중상 및 사망 정도에 따라 상기 상대적 위험도를 산출하고, 발생된 사고의 횟수를 이용하여 발생빈도를 산출하는 위험도 평가 시스템.
9. The method of claim 8,
The calculation unit,
A risk assessment system for calculating the relative risk according to the degree of injury, minor, serious and death of the accident for each of the facilities, school zone, freezing, and occurrence time, and calculating the frequency of occurrence using the number of accidents that have occurred.
제8항에 있어서,
상기 연산부는,
아래의 수학식을 통해 상기 잠재적 위험도 지수를 연산하는 위험도 평가 시스템:
Figure 112021051277593-pat00020

여기서, PRI(Potential Risk Index)는 상기 잠재적 위험도 지수,
Figure 112021051277593-pat00021
은 해당 위치에서의 교통 시설물 여부에 따른 제2 상대적 위험도 가중치, s는 스쿨존 여부에 따른 제3 상대적 위험도 가중치, f는 결빙 여부에 따른 제4 상대적 위험도 가중치, p는 사고 발생 시간대에 따른 제5 위험도 가중치,
Figure 112021051277593-pat00022
는 i번째 출현 또는 식별된 상기 위험 객체에 해당하는 제1 상대적 위험도 가중치이다.
9. The method of claim 8,
The calculation unit,
A risk assessment system that calculates the potential risk index through the following equation:
Figure 112021051277593-pat00020

Here, PRI (Potential Risk Index) is the potential risk index,
Figure 112021051277593-pat00021
is the second relative risk weight according to the presence or absence of traffic facilities at the location, s is the third relative risk weight according to the presence of a school zone, f is the fourth relative risk weight according to the presence or absence of ice, and p is the fifth relative risk weight according to the time of occurrence of the accident risk weighting,
Figure 112021051277593-pat00022
is the first relative risk weight corresponding to the i-th occurrence or the identified risk object.
제12항에 있어서,
해당 도로에 출현된 객체가 차량 단독인 경우, 중대 위반, 일반위반, 안전 운전 위반을 제외한 기타 위반인 경우 상기 제1 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고,
해당 도로에 설치된 시설물이 교차로, 횡단보도, 터널을 제외한 기타 시설물인 경우 상기 제2 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며,
해당 도로가 스쿨존이 아닌 경우, 상기 제3 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되고,
해당 도로가 결빙 지역이 아닌 경우, 상기 제4 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되며,
현재 시간이 주간인 경우 상기 제5 상대적 위험도 가중치는 1로 설정되는 위험도 평가 시스템.
13. The method of claim 12,
When the object that appears on the road is a vehicle alone, in the case of other violations other than major violations, general violations, and safe driving violations, the first relative risk weight is set to 1,
If the facility installed on the road is a facility other than an intersection, crosswalk, or tunnel, the second relative risk weight is set to 1,
If the road is not a school zone, the third relative risk weight is set to 1,
If the road is not an ice area, the fourth relative risk weight is set to 1,
A risk assessment system in which the fifth relative risk weight is set to 1 when the current time is daytime.
제12항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 잠재적 위험도 지수가 상기 기준 지수보다 작은 경우, 상기 사망 사고 발생 위험 가능성이 낮은 것으로 판단하고,
상기 잠재적 위험도 지수가 상기 기준 지수 이상인 경우, 상기 사망 사고 발생 위험 가능성이 높은 것으로 판단하는 위험도 평가 시스템.
13. The method of claim 12,
The judging unit,
If the potential risk index is smaller than the reference index, it is determined that the risk of occurrence of the death accident is low,
If the potential risk index is greater than or equal to the reference index, a risk assessment system for determining that the risk of occurrence of the death accident is high.
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