KR20210030844A - 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법 - Google Patents

주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20210030844A
KR20210030844A KR1020200014806A KR20200014806A KR20210030844A KR 20210030844 A KR20210030844 A KR 20210030844A KR 1020200014806 A KR1020200014806 A KR 1020200014806A KR 20200014806 A KR20200014806 A KR 20200014806A KR 20210030844 A KR20210030844 A KR 20210030844A
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정연식
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영남대학교 산학협력단
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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Abstract

본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템은 사용자 단말; 상기 사용자 단말과 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 상기 사용자 단말로 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 제공하는 정보 제공 서버; 및 상기 정보 제공 서버와 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 상기 정보 제공 서버로 상기 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험 정보를 제공하는 공급자 단말;을 포함하고, 상기 정보 제공 서버는, 상기 공급자 단말로부터 상기 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 도로위험정보 수집부; 상기 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 선정하는 위험도로위치 선정부; 및 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공하는 위험도로위치 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR HAZARDOUS ROAD LOCATION IDENTIFICATION BASED ON CITIZEN PARTICIPATION}
본 발명의 실시예는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
종래에는 경찰에 의해 수집된 교통 사고 위치의 건수 분석을 통하여 특정 지역에 대한 위험도로 위치를 선정하였으로, 사고 처리 시간 및 절차에 의해 최근에 발생하는 중요 교통 사고 위치를 반영하지 못하는 문제점이 있었다.
또한, 종래에는 경찰에 의해 수집되지 않은 교통 사고 위치와, 실제 교통 사고로 연결되지 않았지만 교통 사고로 발생될 수 있는 다양한 사고 상황을 반영하지 못함으로써 해당 위험도로 위치에 대한 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다.
대한민국 공개특허공보 제10-2014-0119471호(2014.10.10.)
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해, 특정 지역에 거주하는 주민으로부터 경험적 도로위험정보를 수집하여 해당 도로위험정보에 기초한 잠재적인 위험도로위치 정보를 생성함으로써 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 위험도로위치 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템은 사용자 단말; 상기 사용자 단말과 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 상기 사용자 단말로 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 제공하는 정보 제공 서버; 및 상기 정보 제공 서버와 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 상기 정보 제공 서버로 상기 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험 정보를 제공하는 공급자 단말;을 포함하고, 상기 정보 제공 서버는, 상기 공급자 단말로부터 상기 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 도로위험정보 수집부; 상기 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 선정하는 위험도로위치 선정부; 및 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공하는 위험도로위치 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 도로위험정보 수집부는, 상기 특정 지역의 도로위험 구간에 대한 특성 및 정보를 파악하기 위한 정보항목을 생성하는 정보항목 생성모듈; 상기 정보항목 생성모듈을 통해 생성된 상기 도로위험 구간에 대한 정보항목을 소셜 미디어를 통해 공급자 단말에 제공하여 상기 특정 지역의 주민으로부터 자신의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 위험정보 조사모듈; 및 상기 위험정보 조사모듈을 통해 수집된 상기 정보항목에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 저장하는 위험정보 저장모듈;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 위험도로위치 선정부는, 상기 위험정보 저장모듈에 저장된 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 통해 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치를 식별하여 상기 위험도로위치 정보를 선정할 수 있다.
또한, 상기 위험도로위치 선정부는, 상기 특정 지역의 특정 도로 구간과 유사한 도로 구간인 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)에 의해 추정하는 예상사고건수 추정모듈; 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 가중치 추정모듈; 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수를 이용하여 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하는 조정사고건수 추정모듈; 및 상기 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 이용하여 상기 특정 지역의 위험도로 위치를 식별하는 위험도로위치 식별모듈;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 가중치 추정모듈은, 하기의 수학식을 통해 상기 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정할 수 있다.
Figure pat00001
(여기서, i는 도로 구간, αi는 가중치, E{λi}와 VAR{λi}는 i 도로 구간과 유사한 특성을 가진 도로 구간에서의 평균 사고 건수와 분산)
또한, 상기 가중치 추정모듈은, 상기 안전성능함수(SPF)가 음이항분포를 따르는 경우, 하기의 수학식을 통해 상기 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정할 수 있다.
Figure pat00002
(여기서, i는 도로 구간, αi는 가중치, E{λi}는 유사 도로 구간의 예상 사고 건수, φi는 구간-특이적 과분산 파라미터)
또한, 상기 조정사고건수 추정모듈은, 하기의 수학식을 통해 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정할 수 있다.
Figure pat00003
(여기서, i는 도로 구간, λi는 EB 조정 사고 건수, E{λi}는 유사 도로 구간의 예상 사고 건수, xi는 각 도로 구간의 충돌 건수, αi는 가중치)
또한, 상기 위험도로위치 표시부는, 상기 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 해당 특정 지역의 도로 맵 상에 표시하여 위험도로위치맵을 생성하는 위험도로위치맵 생성모듈; 및 상기 위험도로위치맵 생성모듈에서 생성된 위험도로위치맵을 상기 사용자 단말로 제공하여 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 제공하는 위험도로위치정보 제공모듈;을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법은 도로위험정보 수집부가 공급자 단말로부터 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 도로위험정보 수집단계; 위험도로위치 선정부가 상기 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 선정하는 위험도로위치 선정단계; 및 위험도로위치 표시부가 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공하는 위험도로위치 표시단계;를 포함하고, 상기 위험도로위치 선정단계에서는, 상기 위험도로위치 선정부가 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 통해 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치를 식별하여 상기 위험도로위치 정보를 선정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 도로위험정보 수집단계는, 정보항목 생성모듈이 상기 특정 지역의 도로위험 구간에 대한 특성 및 정보를 파악하기 위한 정보항목을 생성하는 정보항목 생성공정; 위험정보 조사모듈이 상기 정보항목 생성모듈을 통해 생성된 상기 도로위험 구간에 대한 정보항목을 소셜 미디어를 통해 공급자 단말에 제공하여 상기 특정 지역의 주민으로부터 자신의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 위험정보 조사공정; 및 위험정보 저장모듈이 상기 위험정보 조사모듈을 통해 수집된 상기 정보항목에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 저장하는 위험정보 저장공정;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 위험도로위치 선정단계는, 예상사고건수 추정모듈이 상기 특정 지역의 특정 도로 구간과 유사한 도로 구간인 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)에 의해 추정하는 예상사고건수 추정공정; 가중치 추정모듈이 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 가중치 추정공정; 조정사고건수 추정모듈이 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수를 이용하여 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하는 조정사고건수 추정공정; 및 위험도로위치 식별모듈이 상기 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 이용하여 상기 특정 지역의 위험도로 위치를 식별하는 위험도로위치 식별공정;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 위험도로위치 표시단계는, 위험도로위치맵 생성모듈이 상기 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 해당 특정 지역의 도로 맵 상에 표시하여 위험도로위치맵을 생성하는 위험도로위치맵 생성공정; 및 상기 위험도로위치정보 제공모듈이 상기 위험도로위치맵 생성모듈에서 생성된 위험도로위치맵을 상기 사용자 단말로 제공하여 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 제공하는 위험도로위치정보 제공공정;을 포함할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법에 따르면, 특정 지역에 거주하는 주민으로부터 경험적 도로위험정보를 수집하여 해당 도로위험정보에 기초한 잠재적인 위험도로위치 정보를 생성함으로써 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 위험도로위치 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 정보 제공 서버의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 도로위험정보 수집부의 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 위험도로위치 선정부의 구성도이다.
도 5는 본 발명에 따른 위험도로위치 표시부의 구성도이다.
도 6은 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법의 블럭도이다.
도 7은 본 발명에 따른 도로위험정보 수집단계의 블럭도이다.
도 8은 본 발명에 따른 위험도로위치 선정단계의 블럭도이다.
도 9는 본 발명에 따른 위험도로위치 표시단계의 블럭도이다.
도 10은 특정 지역의 위험도로위치 선정을 위한 도로 네트워크 분할 결과를 나타내는 도이다.
도 11은 특정 지역의 과거 3년간 발생한 실제 사고 위치를 나타내는 도이다.
도 12는 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험정보에 근거한 잠재적 위험도로위치를 나타내는 도이다.
도 13은 특정 지역의 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치를 나타내는 도이다.
도 14는 특정 지역의 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치와, 과거 3년간 발생한 실제 사고 위치에 따른 상위 5%의 위험도로위치의 비교 결과를 나타내는 도이다.
도 15는 특정 지역의 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치와, 주민의 경험적 도로위험정보에 근거한 잠재적 위험도로위치에 따른 상위 5%의 위험도로위치의 비교 결과를 나타내는 도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템의 구성도이다.
본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(100), 사용자 단말과 유무선 통신망(400)을 통해 서로 연결되어 사용자 단말로 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 제공하는 정보 제공 서버(200), 및 정보 제공 서버와 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 정보 제공 서버로 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험 정보를 제공하는 공급자 단말(300)을 포함한다.
상기 사용자 단말(100)은 특정 지역에 포함된 도로를 이용하고자 하는 도로 사용자의 단말로, 도로 맵 어플리케이션이 설치되어 해당 특정 지역의 위험도로위치 정보가 포함된 도로 맵을 표시할 수 있다.
또한, 공급자 단말(300)은 특정 지역에 거주하는 주민이 사용하는 단말로, 후술하는 바와 같이, 정보 제공 서버(200)로부터 소셜 미디어를 통해 제공된 도로위험 구간에 대한 정보항목에 대해 자신이 경함한 도로위험 정보를 답변함으로써 잠재적인 도로위험 정보를 제공할 수 있다.
여기서, 주민의 경험적 도로위험 정보는 경찰에 보고되지 않은 교통사고 발생 당시의 위치 및 시간이나, 사고가 발생하지 않았지만 사고로 이어질 수 있는 위험한 상황을 포함할 수 있고, 또한 하기의 [표 1]에 기재된 바와 같이, 시간대, 날씨조건, 및 사고 경험 또는 잠재 도로 위험이 있는 위치 뿐만 아니라, 연령대 및 성별을 포함하는 참여자 특성을 포함할 수 있다.
Figure pat00004
상기 사용자 단말(100) 및 공급자 단말(300)은 휴대가 용이한 스마트 폰 외에, 데스크탑, 노트북 등의 컴퓨터로도 이루어질 수 있다.
상기 사용자 단말(100) 및 공급자 단말(300)이 스마트폰으로 이루어지는 경우, 해당 스마트폰에 설치된 전용 어플리케이션을 통해 정보 제공 서버(200)에 접속할 수 있고, 상기 사용자 단말(100) 및 공급자 단말(300)이 컴퓨터로 이루어지는 경우, 해당 컴퓨터 상에서 실행되는 웹을 통해 정보 제공 서버(200)에 접속할 수 있다.
즉, 사용자는 사용자 단말(100)을 통해 정보 제공 서버(200)에 접속하여 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 제공받을 수 있고, 또한 주민은 공급자 단말(300)을 통해 정보 제공 서버(200)에 접속하여 자신이 거주하는 특정 지역에 대한 자신의 경험적 도로위험 정보를 제공함으로써 해당 정보 제공 서버가 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 생성하도록 할 수 있다.
상기 정보 제공 서버(200)는 상기한 바와 같이, 사용자 단말(100) 및 공급자 단말(300)과 유무선 통신망(400)을 통해 서로 연결되어 공급자 단말(300)로부터 제공된 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 생성한 후, 해당 위험도로위치 정보를 사용자 단말(100)에 제공함으로써 해당 사용자 단말에 설치된 도로 맵 어플리케이션 상에 해당 위험도로위치 정보를 표시할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 정보 제공 서버의 구성도이다.
구체적으로, 상기 정보 제공 서버(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 도로위험정보 수집부(210), 위험도로위치 선정부(220) 및 위험도로위치 표시부(230)를 포함한다.
상기 도로위험정보 수집부(210)는 공급자 단말(300)로부터 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 도로위험정보 수집부의 구성도이다.
구체적으로, 상기 도로위험정보 수집부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이, 정보항목 생성모듈(211), 위험정보 조사모듈(212) 및 위험정보 저장모듈(213)을 포함할 수 있다.
상기 정보항목 생성모듈(211)은 특정 지역의 도로위험 구간에 대한 특성 및 정보를 파악하기 위한 정보항목을 생성할 수 있다.
구체적으로, 상기 정보항목 생성모듈(211)은 특정 지역에 거주하는 주민에 대한 연령대 및 성별을 포함하는 참여자 특성을 반영하여 해당 주민이 실제 경험한 시간대 및 날씨조건을 포함한 사고 경험 또는 잠재적인 위험이 있는 도로 위치에 대한 정보항목을 생성할 수 있다.
상기 위험정보 조사모듈(212)은 정보항목 생성모듈을 통해 생성된 도로위험 구간에 대한 정보항목을 소셜 미디어를 통해 공급자 단말에 온라인 방송으로 제공함으로써 상기 특정 지역의 주민으로부터 자신의 경험적 도로위험 정보를 수집할 수 있다.
상기 위험정보 저장모듈(213)은 위험정보 조사모듈을 통해 수집된 상기 정보항목에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 저장할 수 있다.
상기 위험도로위치 선정부(220)는 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 선정할 수 있다.
구체적으로, 위험도로위치 선정부(220)는 위험정보 저장모듈에 저장된 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 통해 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치를 식별하여 상기 위험도로위치 정보를 선정할 수 있다.
여기서, 경험적 베이즈 방법은 날씨, 사고보고 관례(crash reporting practices), 및 운전 행동과 같은 요인이 시간에 따른 변화로 인한 평균으로 회귀 효과, 교통량 변화 및 사고발생시간 경향을 설명함으로써 다른 접근 방식의 한계를 극복 가능할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 위험도로위치 선정부의 구성도이다.
보다 구체적으로, 상기 위험도로위치 선정부(220)는 도 4에 도시된 바와 같이, 예상사고건수 추정모듈(221), 가중치 추정모듈(222), 조정사고건수 추정모듈(223) 및 위험도로위치 식별모듈(224)을 포함할 수 있다.
상기 예상사고건수 추정모듈(221)은 특정 지역에 포함된 특정 도로 구간과 유사한 도로 구간인 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)에 의해 추정할 수 있다.
구체적으로, 예상사고건수 추정모듈(221)은 상기 특정 도로 구간에서 발생될 수 있는 사고 건수에 대한 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하기 전에, 해당 특정 도로 구간의 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 추정하기 위한 모듈로, 상기 안전성능함수로 교차로 및 도로 구간에 대한 2가지의 안전성능함수가 사용될 수 있다.
상기 가중치 추정모듈(222)은 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정할 수 있다.
구체적으로, 가중치 추정모듈(222)은 하기의 [수학식 1]을 통해 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정할 수 있다.
Figure pat00005
(여기서, i는 도로 구간, αi는 가중치, E{λi}와 VAR{λi}는 i 도로 구간과 유사한 특성을 가진 도로 구간에서의 평균 사고 건수와 분산)
또한, 가중치 추정모듈(222)은 상기 안전성능함수(SPF)가 음이항분포를 따르는 경우, 하기의 [수학식 2]을 통해 상기 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정할 수 있다.
Figure pat00006
(여기서, i는 도로 구간, αi는 가중치, E{λi}는 유사 도로 구간의 예상 사고 건수, φi는 구간-특이적 과분산 파라미터)
상기 조정사고건수 추정모듈(223)은 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수를 이용하여 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정할 수 있다.
구체적으로, 조정사고건수 추정모듈(223)은 하기의 [수학식 3]을 통해 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정할 수 있다.
Figure pat00007
(여기서, i는 도로 구간, λi는 EB 조정 사고 건수, E{λi}는 유사 도로 구간의 예상 사고 건수, xi는 각 도로 구간의 충돌 건수, αi는 가중치)
상기 위험도로위치 식별모듈(224)은 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 이용하여 상기 특정 지역의 위험도로 위치를 식별할 수 있다.
구체적으로, 위험도로위치 식별모듈(224)은 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수가 많은 도로 위치일수록 도로위험도가 높은 위치라 판단하여 해당 위치를 위험도로위치로 식별할 수 있다.
상기 위험도로위치 표시부(230)는 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 위험도로위치 표시부의 구성도이다.
구체적으로, 위험도로위치 표시부(230)는 도 5에 도시된 바와 같이, 위험도로위치맵 생성모듈(231) 및 위험도로위치정보 제공모듈(232)을 포함할 수 있다.
상기 위험도로위치맵 생성모듈(231)은 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 해당 특정 지역의 도로 맵 상에 표시하여 위험도로위치맵을 생성할 수 있다.
상기 위험도로위치정보 제공모듈(232)은 위험도로위치맵 생성모듈에서 생성된 위험도로위치맵을 상기 사용자 단말로 제공하여 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 제공할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법을 설명한다.
도 6은 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법의 블럭도이다.
본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법은 도 6에 도시된 바와 같이, 도로위험정보 수집단계(S10), 위험도로위치 선정단계(S20) 및 위험도로위치 표시단계(S30)를 포함한다.
상기 도로위험정보 수집단계(S10)는 도로위험정보 수집부(210)가 공급자 단말(300)로부터 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 단계이다.
도 7은 본 발명에 따른 도로위험정보 수집단계의 블럭도이다.
구체적으로, 상기 도로위험정보 수집단계(S10)는 도 7에 도시된 바와 같이, 정보항목 생성공정(S11), 위험정보 조사공정(S12) 및 위험정보 저장공정(S13)을 포함할 수 있다.
상기 정보항목 생성공정(S11)은 정보항목 생성모듈(211)이 상기 특정 지역의 도로위험 구간에 대한 특성 및 정보를 파악하기 위한 정보항목을 생성하는 공정이다.
상기 위험정보 조사공정(S12)은 위험정보 조사모듈(212)이 상기 정보항목 생성모듈을 통해 생성된 상기 도로위험 구간에 대한 정보항목을 소셜 미디어를 통해 공급자 단말에 제공하여 상기 특정 지역의 주민으로부터 자신의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 공정이다.
상기 위험정보 저장공정(S13)은 위험정보 저장모듈(213)이 상기 위험정보 조사모듈을 통해 수집된 상기 정보항목에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 저장하는 공정이다.
상기 위험도로위치 선정단계(S20)는 위험도로위치 선정부(220)가 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 선정할 수 있는데, 이러한 위험도로위치 선정단계(S20)에서는 상기 위험도로위치 선정부가 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 통해 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치를 식별하여 상기 위험도로위치 정보를 선정할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 위험도로위치 선정단계의 블럭도이다.
구체적으로, 상기 위험도로위치 선정단계(S20)는 도 8에 도시된 바와 같이, 예상사고건수 추정공정(S21), 가중치 추정공정(S22), 조정사고건수 추정공정(S23) 및 위험도로위치 식별공정(S24)을 포함할 수 있다.
상기 예상사고건수 추정공정(S21)은 예상사고건수 추정모듈(221)이 상기 특정 지역의 특정 도로 구간과 유사한 도로 구간인 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)에 의해 추정하는 공정이다.
상기 가중치 추정공정(S22)은 가중치 추정모듈(222)이 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 공정이다.
구체적으로, 상기 가중치 추정공정(S22)에서는 상기의 [수학식 1]을 통해 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하거나, 안전성능함수(SPF)가 음이항분포를 따르는 경우, 상기의 [수학식 2]을 통해 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정할 수 있다.
상기 조정사고건수 추정공정(S23)은 조정사고건수 추정모듈(223)이 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수를 이용하여 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하는 공정이다.
구체적으로, 상기 조정사고건수 추정공정(S23)에서는 상기의 [수학식 3]을 통해 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정할 수 있다.
상기 위험도로위치 식별공정(S24)은 위험도로위치 식별모듈(224)이 상기 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 이용하여 상기 특정 지역의 위험도로 위치를 식별하는 공정이다.
상기 위험도로위치 표시단계(S30)는 위험도로위치 표시부(230)가 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공할 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 위험도로위치 표시단계의 블럭도이다.
구체적으로, 상기 위험도로위치 표시단계(S30)는 도 9에 도시된 바와 같이, 위험도로위치맵 생성공정(S31) 및 위험도로위치정보 제공공정(S32)을 포함할 수 있다.
상기 위험도로위치맵 생성공정(S31)은 위험도로위치맵 생성모듈(231)이 상기 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 해당 특정 지역의 도로 맵 상에 표시하여 위험도로위치맵을 생성하는 공정이다.
상기 위험도로위치정보 제공공정(S32)은 위험도로위치정보 제공모듈(232)이 상기 위험도로위치맵 생성모듈에서 생성된 위험도로위치맵을 상기 사용자 단말로 제공하여 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 제공하는 공정이다.
이하, 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법을 이용한 실험예를 설명한다.
먼저, 특정 지역에 거주하는 주민으로부터 수집된 자료의 질적 향상을 위해 주민이 한번만 참여할 수 있도록 제한하였고, 주민들이 제출한 경험적 도로위험정보, 즉 잠재적 도로위험정보는 오래된 기억보다는 최근의 경험과 관련이 있다고 가정하였다.
또한, 위험도로위치(Hazardous Road Locations) 식별을 위해 2가지의 데이터 셋을 사용하였는데, 하나는 3년(2010-2012년)의 실제 사고 데이터, 다른 하나는 본 발명에 따라 2013년 6월 23일부터 29일까지 보고된 주민의 경험적 도로위험정보로 구성하였다.
아울러, 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 사용하여 2013년 7월 1일부터 12월 31일까지 발생한 실제 사고 위치에 따른 2가지의 데이터 셋에 대한 위험도로위치의 식별 결과를 해석하였다.
도 10은 특정 지역의 위험도로위치 선정을 위한 도로 네트워크 분할 결과를 나타내는 도이다.
본 실험예에서 특정 지역의 위험도로위치 선정을 위해, 해당 특정 지역의 도로 네트워크를 도 10에 도시된 바와 같이 분할하였다.
도 11은 특정 지역의 과거 3년간 발생한 실제 사고 위치를 나타내는 도이고, 도 12는 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험정보에 근거한 잠재적 위험도로위치를 나타내는 도이며, 도 13은 특정 지역의 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치를 나타내는 도이다.
본 실험예에서는 특정 지역의 과거 3년간(2010-2012년) 발생한 실제 사고 위치를 도 11에 나타내었고, 해당 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험정보에 근거한 잠재적 위험도로위치를 도 12에 나타내었으며, 기준 연도인 2013년 7월 1일부터 12월 31일까지 발생한 실제 사고 위치를 도 13에 나타내었다.
하기의 [표 2]는 과거 3년간(2010-2012년) 발생한 실제 사고 위치와 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치의 비교 결과와, 주민의 경험적 도로위험정보에 근거한 잠재적 위험도로위치와 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치의 비교 결과를 나타낸다.
Figure pat00008
도 14는 종래 방법에 따른 특정 지역의 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치와 과거 3년간 발생한 실제 사고 위치에 따른 상위 5%의 위험도로위치의 비교 결과를 나타내는 도이고, 도 15는 본 발명에 따른 특정 지역의 기준 연도에 발생한 실제 사고 위치와 주민의 경험적 도로위험정보에 근거한 잠재적 위험도로위치에 따른 상위 5%의 위험도로위치의 비교 결과를 나타내는 도이다.
종래 방법에 따른 상위 5%의 위험도로위치(HRL)와 기준 연도의 중첩된 위치는 도 14에 도시된 바와 같이, 총 18개 사고위치 중 15개의 위치가 겹쳐지는 반면, 본 발명에 따른 상위 5%의 위험도로위치(HRL)와 기준 연도의 중첩된 위치는 도 15에 도시된 바와 같이 총 18개 17개의 위치가 겹쳐짐을 알 수 있다.
이는, 경찰 사고 자료는 최신 자료를 수집하기 위해선 6개월 이상 시간이 필요하기 때문에 최근에 발생하는 중요 위험도로위치(HRL) 중 일부를 놓칠 수 있는 단점이 있는 반면, 본 발명은 현재의 도로 레이아웃, 교통운영 조건 및 토지이용 정보를 포함한 최신 도로위험정보 및 도로환경조건을 효율적으로 반영가능할 수 있고, 또한, 짧은 기간동안 주민의 경험적 위험도로정보를 수집하였기 때문에 표본 수는 많지 않지만, 상기한 바와 같이, 주민참여 기반 잠재도로위험정보의 샘플 크기가 작더라도 도로 구간의 최신 안전 환경을 반영할 수 있는 것으로 확인할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따르면, 특정 지역에 거주하는 주민으로부터 경험적 도로위험정보를 수집하여 해당 도로위험정보에 기초한 잠재적인 위험도로위치 정보를 생성함으로써 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 위험도로위치 정보를 실시간으로 제공할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 따른 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템 및 방법을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위 내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
100:사용자 단말 200:정보 제공 서버
210:도로위험정보 수집부 211:정보항목 생성모듈
212:위험정보 조사모듈 213:위험정보 저장모듈
220:위험도로위치 선정부 221:예상사고건수 추정모듈
222:가중치 추정모듈 223:조정사고건수 추정모듈
224:위험도로위치 식별모듈 230:위험도로위치 표시부
231:위험도로위치맵 생성모듈 232:위험도로위치정보 제공모듈
300:공급자 단말 400:유무선 통신망
S10:도로위험정보 수집단계 S11:정보항목 생성공정
S12:위험정보 조사공정 S13:위험정보 저장공정
S20:위험도로위치 선정단계 S21:예상사고건수 추정공정
S22:가중치 추정공정 S23:조정사고건수 추정공정
S24:위험도로위치 식별공정 S30:위험도로위치 표시단계
S31:위험도로위치맵 생성공정 S32:위험도로위치정보 제공공정

Claims (12)

  1. 사용자 단말;
    상기 사용자 단말과 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 상기 사용자 단말로 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 제공하는 정보 제공 서버; 및
    상기 정보 제공 서버와 유무선 통신망을 통해 서로 연결되어 상기 정보 제공 서버로 상기 특정 지역에 거주하는 주민의 경험적 도로위험 정보를 제공하는 공급자 단말;을 포함하고,
    상기 정보 제공 서버는,
    상기 공급자 단말로부터 상기 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 도로위험정보 수집부;
    상기 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 선정하는 위험도로위치 선정부; 및
    상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공하는 위험도로위치 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 도로위험정보 수집부는,
    상기 특정 지역의 도로위험 구간에 대한 특성 및 정보를 파악하기 위한 정보항목을 생성하는 정보항목 생성모듈;
    상기 정보항목 생성모듈을 통해 생성된 상기 도로위험 구간에 대한 정보항목을 소셜 미디어를 통해 공급자 단말에 제공하여 상기 특정 지역의 주민으로부터 자신의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 위험정보 조사모듈; 및
    상기 위험정보 조사모듈을 통해 수집된 상기 정보항목에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 저장하는 위험정보 저장모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 위험도로위치 선정부는,
    상기 위험정보 저장모듈에 저장된 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 통해 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치를 식별하여 상기 위험도로위치 정보를 선정하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 위험도로위치 선정부는,
    상기 특정 지역의 특정 도로 구간과 유사한 도로 구간인 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)에 의해 추정하는 예상사고건수 추정모듈;
    상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 가중치 추정모듈;
    상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수를 이용하여 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하는 조정사고건수 추정모듈; 및
    상기 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 이용하여 상기 특정 지역의 위험도로 위치를 식별하는 위험도로위치 식별모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 가중치 추정모듈은,
    하기의 수학식을 통해 상기 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
    Figure pat00009

    (여기서, i는 도로 구간, αi는 가중치, E{λi}와 VAR{λi}는 i 도로 구간과 유사한 특성을 가진 도로 구간에서의 평균 사고 건수와 분산)
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 가중치 추정모듈은,
    상기 안전성능함수(SPF)가 음이항분포를 따르는 경우,
    하기의 수학식을 통해 상기 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
    Figure pat00010

    (여기서, i는 도로 구간, αi는 가중치, E{λi}는 유사 도로 구간의 예상 사고 건수, φi는 구간-특이적 과분산 파라미터)
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 조정사고건수 추정모듈은,
    하기의 수학식을 통해 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
    Figure pat00011

    (여기서, i는 도로 구간, λi는 EB 조정 사고 건수, E{λi}는 유사 도로 구간의 예상 사고 건수, xi는 각 도로 구간의 충돌 건수, αi는 가중치)
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 위험도로위치 표시부는,
    상기 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 해당 특정 지역의 도로 맵 상에 표시하여 위험도로위치맵을 생성하는 위험도로위치맵 생성모듈; 및
    상기 위험도로위치맵 생성모듈에서 생성된 위험도로위치맵을 상기 사용자 단말로 제공하여 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 제공하는 위험도로위치정보 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 시스템.
  9. 도로위험정보 수집부가 공급자 단말로부터 특정 지역에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 도로위험정보 수집단계;
    위험도로위치 선정부가 상기 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치(Hazardous Road Locations,HRL) 정보를 선정하는 위험도로위치 선정단계; 및
    위험도로위치 표시부가 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 도로 맵 상에 표시하여 상기 사용자 단말에 제공하는 위험도로위치 표시단계;를 포함하고,
    상기 위험도로위치 선정단계에서는,
    상기 위험도로위치 선정부가 주민의 경험적 도로위험 정보를 이용하여 경험적 베이즈(Empirical Bayes,EB) 방법을 통해 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치를 식별하여 상기 위험도로위치 정보를 선정하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 도로위험정보 수집단계는,
    정보항목 생성모듈이 상기 특정 지역의 도로위험 구간에 대한 특성 및 정보를 파악하기 위한 정보항목을 생성하는 정보항목 생성공정;
    위험정보 조사모듈이 상기 정보항목 생성모듈을 통해 생성된 상기 도로위험 구간에 대한 정보항목을 소셜 미디어를 통해 공급자 단말에 제공하여 상기 특정 지역의 주민으로부터 자신의 경험적 도로위험 정보를 수집하는 위험정보 조사공정; 및
    위험정보 저장모듈이 상기 위험정보 조사모듈을 통해 수집된 상기 정보항목에 대한 주민의 경험적 도로위험 정보를 저장하는 위험정보 저장공정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 위험도로위치 선정단계는,
    예상사고건수 추정모듈이 상기 특정 지역의 특정 도로 구간과 유사한 도로 구간인 유사 도로 구간에서의 예상사고 건수를 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)에 의해 추정하는 예상사고건수 추정공정;
    가중치 추정모듈이 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수에 대한 가중치를 추정하는 가중치 추정공정;
    조정사고건수 추정모듈이 상기 예상사고건수 추정모듈을 통해 추정된 예상사고 건수를 이용하여 상기 특정 도로 구간에서의 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 추정하는 조정사고건수 추정공정; 및
    위험도로위치 식별모듈이 상기 조정사고건수 추정모듈을 통해 추정된 경험적 베이즈(EB) 조정 사고건수를 이용하여 상기 특정 지역의 위험도로 위치를 식별하는 위험도로위치 식별공정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 위험도로위치 표시단계는,
    위험도로위치맵 생성모듈이 상기 위험도로위치 식별모듈을 통해 식별된 상기 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 해당 특정 지역의 도로 맵 상에 표시하여 위험도로위치맵을 생성하는 위험도로위치맵 생성공정; 및
    상기 위험도로위치정보 제공모듈이 상기 위험도로위치맵 생성모듈에서 생성된 위험도로위치맵을 상기 사용자 단말로 제공하여 상기 특정 지역의 도로 사용자에게 해당 특정 지역에 대한 위험도로위치 정보를 제공하는 위험도로위치정보 제공공정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주민참여 기반 위험도로 위치 선정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140119471A (ko) 2013-04-01 2014-10-10 현대엠엔소프트 주식회사 차량내 장치 기반의 위험도로구간 정보 수집 및 주의안내 서비스제공 시스템 및 그 방법

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