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학술저널
저자정보
이민우 (디토닉) 김영곤 (디토닉) 전용주 (디토닉) 신영호 (디토닉)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제37권 제4호
발행연도
2019.8
수록면
338 - 349 (12page)
DOI
10.7470/jkst.2019.37.4.338

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최근 비나 눈과 같은 강수가 발생한 날의 교통사고 건수가 증가하고 있다. 교통사고 건수를 감소시키기 위해서는 지속적인 도로 유지 보수 활동뿐만 아니라, 운전자의 도로 위험에 대한 인식도 필요하다. 운전자가 도로 위험을 인지하기 위해서는 운전자가 운전하고 있는 도로의 노면상태가 젖어 있거나 결빙되었는지 알 필요가 있다. 본 연구에서는 서울, 인천, 경기 지역에서 수집한 기상과 노면 상태 정보를 사용하여 시공간 정보를 포함한 특성으로 가공하였고, 랜덤 포레스트 모델에 학습하였고 95%의 정확도로 노면 상태를 예측하였다. 특히 공간 특성인 공간 색인값은 학습한 데이터의 양에 따라 학습 효율이 향상하였으며, 공간 색인을 사용하지 않은 경우보다 최대 5% 예측 정확도 상승률을 보였다. 본 연구는 지점이 아닌 특정 범위 안에 속하는 모든 도로의 노면 상태 정보를 운전자에게 제공할 수 있다는 점에서 그 의의가 있다. 마지막으로 다른 주변 환경 정보를 학습할 수 있도록 노면 상태 정보 수집 지역을 확장한다면, 더 넓은 범위의 도로에 대한 노면 상태를 예측 가능할 것으로 기대한다.

목차

Abstract
초록
서론
선행연구
데이터 개요 및 수집
연구 결과
결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (23)

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