빅데이터 처리 활용 및 머신러닝 기법 적용으로 인한 도로 손상 예측 모형 개발 = Predictive Modeling of Pavement Damage Using Machine Learning and Big Data Processing

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Potholes, soil settlement, and road subsidence have become major road safety hazards in South Korea. Such problems not only impede driver and pedestrian safety but also cause secondary accidents, economic losses, and damage the nation's image. To this end, we developed local predictive models that can be extrapolated to national estimation models. These models were developed from a specific area (Seoul Metropolitan City) that has the highest occurrences of potholes and road subsidence. This research utilized big data and artificial intelligence techniques to develop these models. The first step involved the dimensional reduction of independent variables using a mechanical-statistical approach. A data standardization process was then used for reducing the uncertainty of these variables. A total of 19 machine learning optimization methods were used to train the standardized variables.
The optimized models were finally determined by an error comparison. As a result, the optimized prediction models for potholes, soil settlement, and road subsidence were found to be multiple regression analysis that showed an accuracy of 70% and robust regression analysis that showed an accuracy of 73%.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 운전자 및 보행자의 안전성을 확보하기 위해, 최근 사회적 중점사항으로 부상하고 있는 포트홀, 지반침하 및 도로함몰에 대한 예측모형을 개발하는 것에 그 목적을 두고 있다. 포트홀, 지반침하 및 도로함몰은 운전자의 안전성을 저해할 뿐만 아니라 2차 사고를 발생시킬 수 있으며, 나아가 경제적 손실, 국가적 이미지 실축 등의 다양한 문제를 야기시킬 수 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 국가적 예측모형의 확장을 위한 방안으로 최근 도로 파손이 가장 빈번하게 발생하는 지역을 대상으로 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발에 있어서 빅데이터의 활용과 인공지능기술(AI, Artificial Intelligence)의 적용에 중점을 두었다. 세부적인 예측 모형을 개발하는 과정에서는 구축된 빅데이터에 역학적-확률적 접근방법을 적용하여 독립변수의 차원을 축소시켰으며, 이 데이터의 불확실성을 저감시킬 목적으로 데이터 표준화를 실시했다. 표준화과정을 거친 인자들을 이용하여 19가지의 알고리즘으로 구성된 머신러닝의 학습을 실시했으며, 최소 오차비교로 최적의 알고리즘을 구축했다. 그 결과, 다중회귀분석으로 수행된 포트홀 예측모형과 로버스트 회귀분석을 통한 지반침하 & 도로함몰 예측모형을 개발했다. 이 예측 모형은 각각 70% 및 73%의 정확성을 가지고 있는 것으로 판단되었다.

참고문헌 (Reference)

1 김도완, "연성포장설계의 소성변형과 피로파괴 예측모델에 대한 신뢰성 연구" 한국도로학회 16 (16): 105-113, 2014

2 김광주, "도로교통 안전불감증의 원인분석 및 해소방안 연구" 한국경찰연구학회 14 (14): 19-40, 2015

3 이상염, "다중회귀분석을 이용한 포트홀 개수 예측 모델 개발" 한국방재학회 14 (14): 91-98, 2014

4 손현장, "국도 아스팔트 포장의 NHPCI(National Highway Pavement Condition Index)를 활용한 보수공법그룹 결정에 관한 연구" 한국도로학회 15 (15): 1-9, 2013

5 Bae, Y. S., "The road subsidence conditions and safety improvement plans in Seoul" The Seoul Institute 2016

6 Ministry Of the Interior and Safety, "Results of disaster and safety situation and disaster types to be managed by priority" 2017

7 이상염, "Development of Estimated Models of the Number of Potholes with the Statistical Optimization Method" 대한토목학회 21 (21): 2683-2694, 2017