기상 변화는 도로상의 차량 안전에 큰 영향을 미친다. 기상상태가 변화함에 따라, 노면은 미끄 러워질 수 있고, 미끄러운 노면은 차량의 제동거리를 증가시켜 운전자가 운전에 심혈을 기울여야 되 기 때문이다. 이러한 기상 변수와 노면 상태 및 차량 안전성 간 관계의 복잡성에 따라 기상 변화에 따 른 차량 안전성을 예측하기 위해서는 머신 러닝 모델 도입 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기 존 기상 관측 장비가 없는 지역(미계측 지역)에서의 상세한 기상 데이터 및 노면 상태를 관측해 차량 안전성을 예측하는 최적의 기계학습 모델을 개발하였다. 이를 위해, 도로의 기하 정보와 ASOS의 기 상정보를 활용하여 설명변수를 가공하였다. 또한, 모델 평가 기준에 합당한 검증 방식을 적용하여, 가 장 합리적인 머신러닝 모델을 선정하였다. 그 결과, 특정 지역에 대해서 1400개의 데이터로 80% 이 상의 정확도로 노면 상태를 예측할 수 있음을 확인했다. 본 연구를 통해, 미계측 지역에 대한 노면 상 태를 예측하고, 그에 대한 마찰력을 유추한다면, 해당 도로의 위험성을 운전자에게 알리고, 사고 위험 도를 낮춰 사회적 비용을 감소시킬 수 있다.
기상상태가 변화함에 따라, 노면은 미끄러워질 수 있고, 미끄러운 노면은 차량의 제동거리를 증가시켜 운전자가 운전에 심혈을 기울여야 되기 때문이다.
기상 변수와 노면 상태 및 차량 안전성 간 관계의 복잡성에 따라 기상 변화에 따른 차량 안전성을 예측하기 위해서는 머신 러닝 모델 도입 필요성이 제기되고 있다.