[NKIS 국가정책연구포털] 빅데이터 기반 도로교통사고 원인분석 및 대책수립을 위한 연구 로드맵 개발 - 한상진

 

 

 

 

*** 출처: [NKIS 국가정책연구포털] 빅데이터 기반 도로교통사고 원인분석 및 대책수립을 위한 연구 로드맵 개발 - 한상진

 

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단기 5_빅데이터기반도로교통사고원인분석및대책수립을위한연구로드맵개발.pdf

 

 

 

 

 

 

■ 교통안전 관련 빅데이터 현황

 

 

○ 교통안전 정보 제공 현황

 

- 현재 수집되는 주요 교통안전 관련 정보는 도로이용자의 위치 및 운행특성 정보, 교통량 속도 등 도로환경 정보 및 차량 등록 현황, 리콜 등 차량 정보들이 수집 및 제공

 

- 도로교통공단

 

- 교통안전공단

 

- 국토교통부의 도로환경 교통안전 관련 정보

 

- 차량용 블랙박스

 

- 보건의료빅데이터개방시스템

 

 

 

○ 미래 교통안전 빅데이터 현황

 

 

 

 

 

 

■ 교통안전 빅데이터 분석사례

 

 

1. 정형 빅데이터 기반 교통안전 분석사례

 

 

○ T-map 내비게이션 운전습관 기능

 

 

- 차량 주행 패턴 Data를 수집, 실제 주행한 GPS 기반의 주행이력을 빅데이터 분석하여 속도준수 거리, 여유가속, 안전 감속 횟수에 따른 개인별 안전운전 점수를 제공

 

- 주행거리 500km 기준 일정 수준의 안전운전 점수를 획득시 자동차보험료 10% 할인 적용

 

- 운전자가 의무적 안전운전이 아닌 실리적 안전운전을 가능하게 하는 환경을 창출

 

- 모바일 내비게이션 수집 가능 데이터 속성

 

 

 

 

 

 

 

○ 손해보험사 빅데이터 기반 분석사례

 

 

- 동부화재는 SKT T-map과 함께 운전자 운전습관을 보험요율에 반영, 이 연계보험의 손해율이 약 66% 내외를 기록(한국경제, 2017.06.09.)

 

- 메리츠화재는 2016년부터 KT와 업무 제휴를 맺고 자동차보험 운전자습관 연계(UBI) 전용 상품을 개발중(The Consumer News, 2017.08.01)

 

- 한화손해보험과 현대해상은 OBD를 이용해 주행거리에 따라 보험료 할인율을 차등 적용(The Consumer News, 2017.08.01.)

 

 

 

○ 교통안전공단 eTAS(운행기록 분석시스템)

 

 

- eTAS 주요 분석 기능으로는 자동차와 운전자 기준의 “위험운전행동 통계 및 분석”과 GIS기반의 “운행궤적 분석”, “위험운전행동 다발지점 분석” 등이 있음

 

- 위험운전 행동 통계( 위험운전행동(횟수), 주요위험운전 행동 유형, 위험수준) 및 분석 기능은 자동차별, 운전자별, 노선별 운행기록 정보 통계화하여 제공

 

- GIS기반 분석은 위험운전 행동 위치정보와 사고다발지점에 대한 정보 제공

 

- 디지털 운행 기록계(DTG) 수집 가능 데이터 속성

 

 

 

 

 

 

 

○ 내비게이션 경로자료를 활용한 운전피로도 지표 개발

 

 

- 이숭봉 외(2016)는 교통사고와 관련된 연구가 도로기하구조, 교통조건과 같은 외부적인 조건만 고려되고 있는 것을 지적하며, 운전자요인에 의한 사고를 설명하고자 운전자요인 지표를 산정·분석하기 위해 GPS 기반 1년치 내비게이션 경로자료를 분석함

 

 

 

○ 빅데이터 기반의 기상자료를 활용한 교통사고 위험도 분석

 

- 도로위험 기상발생빈도가 증가하며, 특히, 안개, 블랙아이스, 어는 비와 같은 정보는 일반 기상정보로 수집하는데 한계가 있어 교통사고의 심각성이 커짐(기상청, 2016)

 

- 기상청(2017)은 사고자료, 교통류 자료, 기상자료 그리고 도로기하구조 자료를 수집, 빅데이터 규모의 분석 DB 구축, 기상상태별 교통사고 위험도 예측모형을 개발

 

- 기상자료를 활용한 교통사고 위험도 분석 사례

 

 

 

 

 

 

 

 

경찰 단속, 사고, 도로 위험지역, 교통정체 등의 정보를 제공

 

 

○ 소셜 네트워크 서비스(SNS)

 

 

- 한국교통연구원(2013)에서는 SNS 웹서베이 기반 주민참여형 교통안전 개선 프로그램 연구

 

- 국내 도로교통사고 중 약 20% 미만의 사고 DB만이 수집·관리되는 문제에서 착안

 

- 고양시 일산서구 통행자 444명 대상 SNS 웹서베이 기반 주민참여형 연구

 

- 스마트폰 어플리케이션인 “waze”는 사용자 기반 내비게이션, 운전자들이 실시간으로 업데이트하는 도로교통 정보를 바탕으로 지도 업데이트, 경찰 단속, 사고, 도로 위험지역, 교통정체 등의 정보를 제공

 

 

 

 

 

 

 

○ 국민안전신문고(행정안전부)

 

 

- 안전신문고 사례는 실시간으로 교통안전 관련 정보를 일반 국민으로부터 수집할 수 있다는 점과, 그 정보를 교통안전 관련 DB 구축을 통해 공유할 수 있다는 장점이 있음

 

- 국민 제보를 통한 교통안전(사고) 정보 수집 사례

 

 

 

 

 

 

 

○ 교통사고 요소별 활용가능 데이터 구성

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

■ 시사점

 

 

○ 사례로 살펴본 빅데이터는 정보통신기술(ICT)로 생성되는 정보이며, 민간과 공공에서 수집할 수 있는 데이터 유형에는 다소 차이가 있음

 

 

- 첫째, 공공데이터의 경우 비교적 신뢰성이 높고 정형화된 형태로 데이터 분석에 용이하나, 한정된 유형(DTG는 사업용 차량만 해당)과 속성정보만을 구축할 수 있음

 

- 둘째, 민간데이터의 경우 비정형이거나 주체별로 별도 서식으로, 분석을 위한 데이터 표준화, 데이터 마이닝 등 추가 과정이 필요하지만, 공공에서 수집하기 힘든 통신데이터(스마트폰), 내비게이션 정보(승용차), SNS정보, 보험사DB 등은 중요한 자료임

 

 

 

○ 빅데이터의 유용성과 수집가능성을 긍정적으로 가정할 때, 공공과 민간의 데이터를 어떻게 융합활용하여 시너지 효과를 얻을 것인가에 대한 구체적 방안 마련이 필요함