Research Task · RT-T16 · 2025.08
🛡️ 드라이버 행동 분석 및 안전 모니터링
TMS AI 라우팅 엔진 · GPS·이벤트 기반 안전 점수 · 배차 매칭 · 김지훈 수석연구원 · 연구노트 16p 대응
🎯 연구 배경
운전자 GPS·이벤트 데이터를 AI로 분석하여 급제동·과속·장시간 운전 패턴을 감지하고 안전 위험 점수를 실시간 계산합니다. 배차 시 안전 점수를 고려한 운전자 매칭을 구현하여 사고 예방과 법규 준수를 동시에 달성합니다.
🧮 안전 점수 계산 모델기본 100점 · 이벤트 가중치 차감 · 0~100 범위 제한
def calc_safety_score(driver_id, window_days=30):
events = get_events(driver_id, window_days)
score = 100
score -= events["harsh_brake"] * 2 # 급제동 -2점
score -= events["speeding"] * 3 # 과속 -3점
score -= events["fatigue_flag"] * 10 # 졸음 감지 -10점
score += events["eco_drive"] * 1 # 에코드라이브 +1점
return max(0, min(100, score))
📋 이벤트 가중치
🛑 급제동
−2
GPS 가속도 센서 기반 감지. 1회당 −2점. 타이어 마모·승객 안전에 영향.
🚨 과속
−3
도로 제한속도 대비 초과 구간 발생 1회당 −3점. 법규 위반 리스크 반영.
😴 졸음 감지
−10
DMS(Driver Monitoring System) 카메라 플래그 1회당 −10점. 가장 위험한 이벤트.
🌿 에코드라이브
+1
부드러운 가·감속 · 적정 속도 유지 구간 1회당 +1점. 양의 행동 강화.
🚦 배차 연동 로직
< 40점
배차 보류
안전 교육 이수 전까지 모든 배차에서 제외. 재평가 후 복귀.
< 60점
장거리 제한
300km 이상 장거리 배차 불가. 단거리·중거리만 배정하여 피로 누적 방지.
야간 75점↑
야간 운행 자격
22시~06시 야간 시간대는 안전 점수 75점 이상 우수 운전자만 배정 가능.
📉 8월 운영 성과
✓ AI 안전 모니터링 도입 후 (2025.08 기준)
월간 사고 건수
12건
7건
▼ 41.7%
월평균 과속 이벤트
340건
198건
▼ 41.8%