AuraView K-Perception
운전자가 못 보는 곳을
AuraView가 본다
도로 위 25종 공공데이터 융합 · AI 위험 예측 · 3.38초 선행 경고
LIVE · auraview.allthatai.kr
Team AuraView · 2026.05
AuraView
// 문제 · PROBLEM
앞 트럭이 신호등을 가렸을 때
— 적색인지 녹색인지 운전자는 모름
45%
교차로 사고 비중
2,581
연간 교통 사망자 (TAAS)
60%+
보행자 사망의 65세↑
5만+
연간 교차로 사고 건수
// 인사이트 · INSIGHT
이미 도로는 데이터로 가득하다
활용하지 않은 공공데이터 25종 — 융합하면 사각지대가 사라진다 (v11-2026.05.25)
교통신호 API
LIVEVDS 교통량
LIVE돌발상황
LIVETAAS 사고통계
OPENITS 도로정보
OPEN어린이보호구역
OPEN버스 실시간
K-MaaS지하철 정보
K-MaaS공공자전거
K-MaaS기상 관측
OPEN응급의료 GIS
OPEN도로공사 정보
OPENCCTV 위치
OPEN주차장 현황
OPEN도로명 주소
OPENLIVE = 실시간 연동 | OPEN = 공공데이터포털 | K-MaaS = 국토교통부 K-MaaS 플랫폼
// 해결 · SOLUTION
3.38초 먼저 본다
사고 발생 3.38초 전 선행 경고 — 운전자 반응 시간(1.8초)의 약 2배
LEAD TIME
3.38s
선행 경고 시간
AI MODEL AUC
0.9403
Risk Transformer
INFERENCE
1.04ms
p99 응답 (Edge)
// 시스템 구조 · ARCHITECTURE
Edge · Cloud · Decision 흐름
// EDGE
차량 · 폰
블랙박스 영상
Shadow Mode
PII 자동 마스킹
Shadow Mode
PII 자동 마스킹
→
// FUSION
데이터 융합
25종 공공데이터
실시간 결합
가명정보 처리
실시간 결합
가명정보 처리
→
// AI ENGINE
위험 예측
Risk Transformer
AUC 0.9403
13-feature v2
AUC 0.9403
13-feature v2
→
// OUTPUT
경고 · API
운전자 경고
/competition 검증
정책 PDF 자동
/competition 검증
정책 PDF 자동
// PERCEPTION
YOLOv8n + HydraNet
BEV 3D 점유 격자 40m×40m
// BACKEND
FastAPI + SQLAlchemy
Pydantic v2 · 25종 API 어댑터
// FRONTEND
Three.js + Leaflet
BEV 3D 뷰어 · Flutter PWA
// INFRA
Nginx + Let's Encrypt
HTTPS · 가명정보 결합 파이프
// 데이터 출처 · 15-SOURCE FUSION
15개 데이터 출처 & 점수 매핑
| # | 데이터 출처 | 활용 | 상태 | 평가 항목 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 교통신호 API (TAGO) | 신호 위상 실시간 반영 | LIVE | 공공데이터 활용 |
| 2 | VDS 교통량 (ITS) | 밀집도 위험 가중 | LIVE | 공공데이터 활용 |
| 3 | 돌발상황 (MOLIT) | 실시간 위험 증폭 | LIVE | 공공데이터 활용 |
| 4 | TAAS 사고통계 | Top-10 교차로 선정 | OPEN | 정량적 임팩트 |
| 5 | ITS 도로 GIS | 교차로 기하 구조 prior | OPEN | 공공데이터 활용 |
| 6 | 어린이보호구역 (DSZ) | 스쿨존 위험 +0.62 | OPEN | 사회적 가치 |
| 7~9 | K-MaaS (버스·지하철·따릉이) | 위험 시 대중교통 우회 추천 | K-MaaS | K-MaaS 연계 점수 |
| 10 | 기상 관측 (KMA) | 우천·야간 위험 계수 조정 | OPEN | 공공데이터 활용 |
| 11~12 | 응급의료 GIS · 도로공사 | 사고 후 최적 경로 생성 | OPEN | 공공데이터 활용 |
| 13~15 | CCTV 위치 · 주차 · 도로명 | 위치 컨텍스트 보강 | OPEN | 공공데이터 활용 |
// AI 학습 · MODEL
Risk Transformer
AUC 0.9403
// v2 모델 성능
| 지표 | 값 |
|---|---|
| AUC-ROC | 0.9403 |
| F1 Score | 0.9400 |
| p99 추론 | 1.04 ms |
| 학습 특징 | 13-feature |
| 데이터 출처 | 9-source 융합 |
// 학습 파이프라인
- Shadow Mode: 임계 초과 프레임 자동 수집
- HMAC 가명화 · k=5 익명성 보장
- 얼굴 · 번호판 자동 블러 처리
- Fleet 누적 데이터 자동 재학습
- pytest 68개 검증 자동화
// 13 INPUT FEATURES (v2)
신호 위상
VDS 교통량
돌발 여부
날씨 계수
시간대
교차로 형태
차량 속도
보행자 밀도
이륜차 존재
스쿨존 여부
사각지대 shadow
V2V 공유 여부
TAAS prior
// HydraNet 멀티태스크
한 백본 → 6개 태스크 동시 추론
신호·차량·보행자·이륜·차선·표지
// V2V 협업 인지 · K-DIFFERENTIATION
Tesla가 못 하는
한국 차별점
마주오는 차의 시점을 공유 — 내 카메라에 없는 위험을 상대방 차가 먼저 감지
차량 A (내 차)
사각지대 존재
트럭 뒤 보행자
카메라 미감지
카메라 미감지
V2V 시점 공유
공공망 / 5G
공공망 / 5G
⇄
차량 B (상대방)
위험 먼저 감지
보행자 확인됨
위험 정보 송신
위험 정보 송신
AuraView Cloud
융합 · 판단
융합 · 판단
↓
경고 출력
3.38s 선행 경고
운전자 HUD
자동 감속 권고
자동 감속 권고
// TESLA 한계
내 카메라만 본다
사각지대 해소 불가
한국 공공 인프라 미연동
한국 공공 인프라 미연동
// AURAVIEW 차별
25종 공공데이터 융합
상대방 시점 공유
K-MaaS 연계 우회
K-MaaS 연계 우회
// 한국 특화
블랙박스 보급률 90%+
Fleet 데이터 플라이휠
Tesla보다 유리한 환경
Tesla보다 유리한 환경
// 시나리오 8종 · SCENARIOS
한국 도로 전 영역 커버
8 시나리오
01 트럭 가림 · risk 0.68
02 이륜차 사각 · risk 0.72
03 신호 가림 · risk 0.58
04 우천 교차로 · risk 0.61
05 우회전 보행자 · risk 0.81
06 스쿨존 어린이 · risk 0.74
07 자전거 도로 · risk 0.69
08 야간 무단횡단 · risk 0.79
모든 시나리오 웹 데모 · Flutter PWA · /competition 검증 페이지에서 즉시 시연 가능
// 임팩트 · IMPACT
매년 21명의 생명을 구한다
21명
Pilot 5% 도입 시 연간 사망 감소
2,370명
연간 부상자 감소 (5% 도입)
// 계산 근거
preventability = min(0.85, 0.25 × lead_time)
lead_time = 3.38s → preventability ≈ 84.5%
도시교차로 비중 46% · 보행/측면/신호 42%
TAAS 2024 사망자 2,581명 기준
lead_time = 3.38s → preventability ≈ 84.5%
도시교차로 비중 46% · 보행/측면/신호 42%
TAAS 2024 사망자 2,581명 기준
// 도입 우선순위 · TOP-10 교차로
강남역 · 잠실 · 홍대
도입 우선순위 Top-10
| # | 교차로 | 구 | 유형 | 연 KIS 사고 | 예방 가능 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 강남역 사거리 | 강남구 | 대형 교차로 | 38건 | 12명 |
| 2 | 잠실 롯데 교차로 | 송파구 | 보행자 밀집 | 34건 | 11명 |
| 3 | 홍대입구 교차로 | 마포구 | 이륜차·야간 | 31건 | 9명 |
| 4 | 신촌 연세로 | 서대문구 | 스쿨존 인접 | 28건 | 8명 |
| 5 | 건대입구 교차로 | 광진구 | 우회전 사각 | 26건 | 8명 |
| 6 | 신림 고개 삼거리 | 관악구 | 언덕 사각 | 24건 | 7명 |
| 7 | 합정 교차로 | 마포구 | 이륜차 다발 | 22건 | 7명 |
| 8 | 이태원 삼거리 | 용산구 | 야간 보행 | 20건 | 6명 |
| 9 | 왕십리 사거리 | 성동구 | 트럭 가림 | 19건 | 6명 |
| 10 | 상봉 교차로 | 중랑구 | 신호 가림 | 18건 | 5명 |
출처: TAAS 다발지역 분석 + 보행자사고 통계 · 라이브 검증 → /impact/top-intersections
// 법적 근거 · LEGAL BASIS
도로교통법 25조 + 대법원 판례
8 시나리오 전부 매핑
| 시나리오 | 도로교통법 조항 | 대법원 판례 | AuraView 기여 |
|---|---|---|---|
| 트럭 가림 | 제27조 보행자 보호 | 2019도11622 | occlusion shadow +0.55 |
| 이륜차 사각 | 제19조의2 차로 변경 | 2019도14517 | BEV 사각 sweep |
| 신호 가림 | 제5조 신호 따를 의무 | 2020도11458 | ITS API + V2V 결합 |
| 우천 교차로 | 제19조 + 시행규칙 19조 | 2017도9534 | rainy/night +0.45 |
| 우회전 보행자 | 제25조 4항 ★ | 2022도10752 | 회전 sweep zone |
| 스쿨존 어린이 | 제12조 + 민식이법 | 헌재 2019헌마927 | DSZ 공공데이터 +0.62 |
| 자전거 도로 | 제13조 + 자전거이용활성화법 | 2021도8395 | 자전거 GIS prior +0.40 |
| 야간 무단횡단 | 제48조 안전운전 의무 | 2018도12521 | V2V 헤드라이트 share |
전체 조항 → /policy/laws · 국가법령정보센터 URL + 정량적 기여 명시
// 평가 5종 · LIVE EVIDENCE
평가 기준 5종 라이브 증빙 완료
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공공데이터 활용 (25종)교통신호·VDS·돌발·TAAS·ITS·DSZ·KMA·NEDIS·따릉이·스쿨존·결빙·보행·PM10·통학로·EV·RWIS·KOTSA·DTG·119·노후·V2X·단속·횡단·지진·철도건널목 25종 (v11-2026.05.25 OSM 철도건널목 추가)
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정량적 임팩트 (21명/년)TAAS 2024 기반 · preventability 계산 · /impact API 자동 산출
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기술 완성도 (AUC 0.9403 · p99 1.04ms)Risk Transformer v2 · 13-feature · pytest 68개 자동 검증
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재현성 (Live Demo 즉시 시연)/competition 1-step 검증 · 8 시나리오 웹 데모 · Flutter PWA · A4 PDF 자동
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K-MaaS 연계 점수버스·지하철·따릉이 우회 추천 → 위험 감지 즉시 대중교통 경로 제공
// SYSTEM HUB · auraview.allthatai.kr/competition/
// 지금 바로 · LIVE DEMO
지금 눌러보세요
// 스토리 · 소개
auraview.allthatai.kr/story
프로젝트 배경 · 기술 철학 · 팀 소개
// 시스템 검증 허브
auraview.allthatai.kr/competition
KPI · 11개 검증 URL · 5 데모 · 1-step 확인
// 라이브 대시보드
auraview.allthatai.kr/ui
9탭 · BEV 3D · K-MaaS · 공공데이터 실시간
// API 문서
auraview.allthatai.kr/docs
FastAPI 자동 문서 · 전 엔드포인트 직접 호출
AuraView Pilot 5% → 연간 사망 21명 · 부상 2,370명 예방
감사합니다.
AURAVIEW · K-PERCEPTION · AuraView K-Perception 2026