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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; 및상기 교통사고 예측 서버로부터 상기 사고 위험 이벤트 데이터를 수신하여 추후 발생될 교통사고의 위험 경고를 위한 제어 신호를 출력하는 하나 이상의 차량 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 교통사고 예측 서버는 날씨정보 제공 서버로부터 기상 데이터를 수신하고, 도로 환경정보 제공 서버로부터 도로의 형태를 나타내는 도로 기하구조 데이터를 수신하고, 교통정보 제공 서버로부터 도로의 소통 상태를 나타내는 도로 소통정보 데이터를 수신하며, 교통사고 이력 제공 서버로부터 도로 구간에서 교통사고가 발생된 이력을 나타내는 교통사고 이력 데이터를 수신하며,상기 교통 정보 데이터는 상기 도로 기하구조 데이터, 상기 교통사고 이력 데이터, 상기 도로 소통정보 데이터, 상기 기상 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템
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제1항에 있어서,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 생성하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템
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제3항에 있어서,상기 교통사고 예측 서버는 상기 현재 교통 정보 데이터와 상기 기존 교통 정보 데이터의 패턴 매칭을 수행하고, 유클리디안 거리가 짧은 순서로 K개의 근접 이웃을 결정하고, 상기 유클리디안 거리에 따른 K개의 근접 이웃의 가중치를 결정하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템
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제2항에 있어서,상기 교통사고 예측 서버는 도로 기하구조 데이터, 도로 소통정보 데이터, 기상 데이터, 교통사고 이력 데이터의 입력 자료별로 중요도를 산출하며, 산출한 중요도에 따라 가중치를 다르게 설정하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 각각의 차량 단말기는 차량에 부착되고, 상기 차량 단말기 간에는 이동통신 네트워크, V2V(Vehicle to Vehicle) 네트워크 중 하나의 통신 방식을 이용하여 서로 연동되고,상기 차량 단말기는 상기 교통사고 예측 서버로부터 수신된 사고 위험 이벤트 데이터를 교통사고 위험 분석 데이터와 교통사고 유형을 표시부에 출력하며, 주변의 차량 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 시스템
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무선 통신망을 통해 교통 상황을 운용하는 교통사고 예측 서버와 차량에 탑재되는 차량 단말기의 연동에 따른 위험 예측 방법에 있어서,상기 교통사고 예측 서버는 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 단계; 및상기 차량 단말기는 상기 교통사고 예측 서버로부터 상기 사고 위험 이벤트 데이터를 수신하여 추후 발생될 교통사고의 위험 경고를 위한 제어 신호를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 사고 위험 이벤트 데이터를 생성하는 단계는,상기 교통사고 예측 서버는 날씨정보 제공 서버로부터 기상 데이터를 수신하고, 도로 환경정보 제공 서버로부터 도로의 형태를 나타내는 도로 기하구조 데이터를 수신하고, 교통정보 제공 서버로부터 도로의 소통 상태를 나타내는 도로 소통정보 데이터를 수신하며, 교통사고 이력 제공 서버로부터 도로 구간에서 교통사고가 발생된 이력을 나타내는 교통사고 이력 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하며,상기 교통 정보 데이터는 상기 도로 기하구조 데이터, 상기 교통사고 이력 데이터, 상기 도로 소통정보 데이터, 상기 기상 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 사고 위험 이벤트 데이터를 생성하는 단계는,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 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 방법
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제9항에 있어서,상기 교통사고 예측 서버는 상기 현재 교통 정보 데이터와 상기기존 교통 정보 데이터의 패턴 매칭을 수행하고, 유클리디안 거리가 짧은 순서로 K개의 근접 이웃을 결정하고, 상기 유클리디안 거리에 따른 K개의 근접 이웃의 가중치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 사고 위험을 예측하는 위험 예측 방법
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