- WIPO 기술분류 전기 > 전자상거래
- 표준산업분류 컴퓨터 프로그래밍, 정보서비스업
- 국가과학기술표준분류 건설/교통 > 도로교통기술
- 지식재산권 상태 등록
- 출원일/등록일 2020-02-20 / 2022-01-13
- 거래유형 양도/실시권설정 모두가능
- 기술료 조건 협의 후 결정
교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템 및 방법
- 계명대학교 산학협력단
- 요약
- K-NN 알고리즘을 이용한 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템은 기존 교통 정보 데이터와 실시간으로 수집된 현재 교통 정보 데이터의 유사도를 비교하는 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 추후 발생될 교통사고의 위험을 예측할 수 있다. 본 발명은 현재의 교통 정보 데이터를 입력하였을 때 입력한 교통 정보 데이터와 과거의 케이스를 찾아내어 현재의 교통사고 위험을 예측할 수 있어 실시간으로 교통사고의 위험 지역을 파악하며, 미연에 교통사고를 방지할 수 있는 효과가 있다.
- 대표청구항
- 과거의 기존 교통 정보 데이터인 이력 자료를 기초로 비모수 모형인 거리 기반의 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 상기 기존 교통 정보 데이터와 현재 수집된 교통 정보 데이터의 패턴 매칭을 통해서 교통사고의 위험을 예측하는 사고 위험 이벤트 데이터를 생성하는 교통사고 예측 서버; 및 상기 교통사고 예측 서버로부터 상기 사고 위험 이벤트 데이터를 수신하여 추후 발생될 교통사고의 위험 경고를 위한 제어 신호를 출력하는 하나 이상의 차량 단말기를 포함하고, 상기 교통사고 예측 서버는 과거 이력자료인 상기 기존 교통 정보 데이터와 현재 도로 구간에서 실시간으로 수집된 상기 현재 교통 정보 데이터의 패턴 매칭을 수행하며, 패턴 매칭의 유사도 산출시 가중치를 적용하여 교통사고의 위험을 예측하는 사고 위험 이벤트 데이터를 생성하고, 상기 교통사고 예측 서버가 패턴 매칭을 수행하여 상기 사고 위험 이벤트 데이터를 생성하는 것은, 상기 기존 교통 정보 데이터와 상기 현재 교통 정보 데이터에 패턴 매칭을 수행하여 일자별 유클리디안 거리를 산출하고, 커널 함수를 사용하여 상기 유클리디안 거리에 따른 가중치 값을 산출하고, 상기 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하여 상기 가중치 값을 상기 유클리디안 거리에 적용하되, 상기 유클리디안 거리가 짧은 순서대로 일정 개수의 근접 이웃을 결정하고, 상기 결정된 근접이웃의 데이터를 이용하여 상기 사고 위험 이벤트 데이터를 생성하는 것이며, 상기 가중치 값은 랜덤 포레스트 알고리즘을 통해 산출된 중요도가 반영되어 산출되는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템.
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