교통사고를 우연한 사건이 아니라 데이터가 남긴 징후로 읽는다. TAAS 사고 데이터, CCTV, GPS, 내비게이션, 기상·도로 정보를 연결하면 위험 구간과 위험 시간을 미리 예측할 수 있다. 딥러닝 위험 행동 탐지, 시계열 사고 예측, V2X, 자율주행, 개인 모빌리티까지 다루며, 교통안전이 법규 준수를 넘어 데이터·기술·정책이 맞물린 사회적 설계임을 보여 준다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.
목차
데이터가 구하는 생명
01 교통사고 통계의 한계 02 교통 빅데이터의 가능성 03 AI 기반 사고 분석 04 패턴 발견과 예측 모델 05 위험 요인 탐지 06 실시간 모니터링 체계 07 V2X 통신과 협력형 안전 시스템 08 자율주행 시대의 안전 09 데이터 기반 교통 정책 10 개인 모빌리티와 통합 안전 관리
작가 소개
작가허원진
대규모 언어모델LLM의 리스크 커뮤니케이션, 금융 텍스트 분석, 그래프 신경망 기반 경제 예측을 중심으로 연구를 수행하고 있다. 클러스터링 기법을 활용한 이륜차 사고 패턴 분류 연구와 LLM 기반 ESG 평가 데이터 추출 연구를 KCI 등재지에 게재하였으며, SSCI급 저널인 SAGE Open에 논문이 심사 중이다. 국제 학술지 리뷰어로도 활동하며 학술 공동체 발전에 기여하고 있다. 한국서비스경영학회, 한국인터넷전자상거래학회 등 국내외 학술대회에서 학술상을 4회 수상하였으며, 한국정보사회진흥원KISDI 및 한국관광공사 연구과제에 참여하여 데이터 분석 및 정책 자문을 수행한 바 있다. 다양한 모바일 및 웹 애플리케이션 개발 경험을 보유하고 있으며, 현재 AI 기반 교통안전 분야 전문서적 공동 집필에도 참여하고 있다.
