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머신러닝 알고리즘을 이용한 기상 조건에 따른 노면 상태 예측 모델 연구
Prediction of Road Surface State Caused by Weather Condition Using Machine Learning Model

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  • 발행기관
    한국EA학회 바로가기
  • 간행물
    정보화연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제15권 4호 (2018.12)바로가기
  • 페이지
    pp.521-536
  • 저자
    이민우, 김영곤, 김강화, 전용주, 용환성, 이석준
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A348197

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원문정보

초록

영어
The meteorological change affects vehicle safety. Slippery road caused by the weather increases the braking distance of vehicle. In result, drivers should drive more carefully. Because of the complexity of the relationship among vehicle safety, road surface state, and meteorological factors, machine learning model is considered to predict weather related vehicle safety. In this paper, we develop a machine learning model predicting vehicle safety by collecting detail weather data and road surface state of an area through ASOS where no weather stations are installed(so-called unmeasured area). To select the most reasonable machine learning model, we define model eval-uation criteria and apply them to various machine learning models. As a result, the selected model predicts road surface state of the target area with more than 80% of accuracy by using only 1,400 samples. If road surface state and friction of the road of the unmeasured area is predicted with high accuracy, social costs can be saved by decreasing accident risk through driver alert.
한국어
기상 변화는 도로상의 차량 안전에 큰 영향을 미친다. 기상상태가 변화함에 따라, 노면은 미끄 러워질 수 있고, 미끄러운 노면은 차량의 제동거리를 증가시켜 운전자가 운전에 심혈을 기울여야 되 기 때문이다. 이러한 기상 변수와 노면 상태 및 차량 안전성 간 관계의 복잡성에 따라 기상 변화에 따 른 차량 안전성을 예측하기 위해서는 머신 러닝 모델 도입 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기 존 기상 관측 장비가 없는 지역(미계측 지역)에서의 상세한 기상 데이터 및 노면 상태를 관측해 차량 안전성을 예측하는 최적의 기계학습 모델을 개발하였다. 이를 위해, 도로의 기하 정보와 ASOS의 기 상정보를 활용하여 설명변수를 가공하였다. 또한, 모델 평가 기준에 합당한 검증 방식을 적용하여, 가 장 합리적인 머신러닝 모델을 선정하였다. 그 결과, 특정 지역에 대해서 1400개의 데이터로 80% 이 상의 정확도로 노면 상태를 예측할 수 있음을 확인했다. 본 연구를 통해, 미계측 지역에 대한 노면 상 태를 예측하고, 그에 대한 마찰력을 유추한다면, 해당 도로의 위험성을 운전자에게 알리고, 사고 위험 도를 낮춰 사회적 비용을 감소시킬 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 문헌 연구
2.1 기상 조건과 노면 상태 및 마찰력
2.2 기상 조건 관측 방법
2.3 예측 모델 및 평가 기준
3. 예측 모델 평가 프로세스
3.1 데이터의 생성 및 수집
3.2 데이터 세트 가공
3.3 설명변수의 처리
3.4 모델 평가
3.5 예측 모델 선택에 대한 시사점
4. 결론
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

도로기상 빅데이터 도로 노면상태 머신러닝 모델 평가 Road Weather Big Data Road Surface State Machine Learning Model Evaluation

저자

  • 이민우 [ Min-Woo Lee | 디토닉 주식회사 기술연구소 ]
  • 김영곤 [ Young-Gon Kim | 디토닉 주식회사 기술연구소 ]
  • 김강화 [ Kang-Hwa Kim | 디토닉 주식회사 기술연구소 ]
  • 전용주 [ Yong-Joo Jun | 디토닉 주식회사 기술연구소 ]
  • 용환성 [ Hwan-Seong Yong | 한양대학교 생산서비스경영학과 ]
  • 이석준 [ SeogJun Lee | 건국대학교 경영대학 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국EA학회 [한국엔터프라이즈아키텍처학회]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    한국EA학회는 전사적 관점의 아키텍처 개념 및 원칙을 국내 민간기업 및 정부기관에 적용 확산시키고, EA 및 관련 분야의 연구, 전문인력의 양성 및 정책적 건의 등을 통해 기업 및 정부기관의 경쟁력 및 생산성을 향상시키고, 우리나라 지식 기반 산업 등의 고도화를 도모하는 것을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    정보화연구 [정보화연구(구 정보기술아키텍처연구)]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1738-382X
  • 수록기간
    2004~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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