43. 선제적 교통안전 관리를 위한 앙상블 학습 기반 주행 안전성 평가지표 우선순위 도출 / 지정훈, 오철

구두세션, 교통안전 3, 27(금) 15:10-16:50, 한송

선제적 교통안전 관리를 위한 앙상블 학습 기반 주행 안전성 평가지표 우선순위 도출 / 지정훈(한양대학교), 오철(한양대학교)

주행 안전성 평가지표는 사고발생 개연성을 정량적으로 추정할 수 있다. 추정된 사고 개연성은 교통 안전성 평가를 가능하게 한다. 실시간성이 반영된 교통 안전성 평가는 도로 위험구간을 즉각적으로 식별하여 선제적인 교통사고 예방 대책을 마련함에 기여할 수 있다. 교통 안전성 평가가 가능한 효과적인 모델을 구현하기 위해서는 위험구간 유무를 식별하는데 중요한 영향을 미치는 지표 선별 과정이 필요하다. 본 연구의 목적은 효과적인 안전성 평가를 위해 다양한 주행 안전성 평가지표의 우선순위 도출 방법론을 설계하는 것이다. Connected Vehicle System에서 수집된 74km 구간의 91일간 궤적자료를 바탕으로 24가지 주행 안전성 평가지표를 산출하였다. 동일한 구간의 사고자료를 활용하여 위험구간과 일반구간을 구분하였다. 주행 안전성 평가지표를 독립변수로 활용하고, 위험구간과 일반구간을 종속변수로 설정하여 SVM, ANN 및 KNN 모델을 구축하였다. 이후 voting 방식을 통해 3가지 모델을 앙상블하였다. 앙상블은 단일 모델 대비 최대 4.7%, 최소 2.9% 높은 정확도를 보였다. 이는 다수의 모델을 결합하여 판단하는 것이 결과의 신뢰성과 견고성을 향상시킬 수 있음을 의미한다. 최종적으로 순열중요도를 통해 도출된 변수중요도 결과를 합산하여 24가지 주행 안전성 평가지표 우선순위를 도출하였다. 순열중요도는 모델에 상관없이 일관된 연산과정으로 변수중요도를 도출할 수 있는 모델 비종속적 변수중요도 도출 기법(Model-agnostic Feature Importance Methods)이다. 본 연구의 결과는 향후 선제적인 교통안전관리를 위한 안전성 평가에서 지표 선정 방안의 기초자료로 활용될 수 있을것으로 기대된다.