도로 사고 분석을 위한 도로 위험 정보 그래프 데이터베이스 구축

초록

복잡해지는 도로 인프라로 인해 사고의 발생 위험이 꾸준히 증가함에 따라, 도로 사고는 중대한 사회 문제로 대두되고 있다. 사고에 대한 효과적인 예방 전략을 마련하기 위해 다양한 도로 위험 요인을 종합적으로 분석할 필요가있다. 이를 지원하기 위해서는 정보 간의 관계를 기반으로 위험 요인, 도로의 위상적 특성, 노면 조건과 주변 환경등 다양한 맥락을 체계적으로 통합·관리할 수 있는 방안이 요구된다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 과거 사고이력과 도로 장애물 정보를 포함하는 도로 위험 정보를 도로의 위상 정보와 연계하여 관리하기 위한 그래프 데이터베이스 모델을 제안하였다. 이를 위해 속성 그래프 모델을 기반으로 과거 사고 속성과 도로 위험 요인의 핵심 개체와 관계들로 구성된 개념 모델을 설계하였으며, 서울시 도봉구 데이터에 제안 모델을 적용하여 그래프 데이터베이스를 구축하였다. 특히, 거리영상 기반 객체 탐지를 통해 도로 표면의 장애물을 자동 추출하고 이를 그래프에 통합함으로써, 환경 맥락을 반영하고자 하였다. 도로 위험 정보 추출의 정확도 평가와 질의 테스트를 통해 제안한 그래프 데이터베이스의 적합성과 활용성을 검증한 결과, 제안한 그래프 데이터베이스는 이질적인 데이터로부터 추출한 도로 위험 정보를 효과적으로 통합하며, 도로 수준의 잠재적 위험 분석에 필요한 구조화된 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 도로 위험 정보를 체계적이고 포괄적으로 관리하기 위한 실용적인 대안이 될 수있을 것으로 기대된다

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