- 과제명 : Empowering Mobility for a Smart Aging Society: Development and Testing of Large Language Model-Based Driver Assistance Agent
- 사업명 : AI데이터중심의화물차운송안전향상기술개발(R&D)
- 위탁기관명 : 한국연구재단(NRF)
- 시작 및 종료일 : 2024-2027
- 연구책임자 : Chen Tiantian 교수
1. 요약(Abstract)
As South Korea becomes the world’s most aging country by 2045, addressing the surge in elderly-related traffic incidents is paramount. From 2016 to 2020, accidents involving elderly drivers increased from 86,304 to 114,795, with those over 75 facing a mortality rate four times the average. This project aims to revolutionize elderly mobility through an innovative Large Language Model (LLM)-based driver warning system. Unlike conventional in-vehicle systems, this personalized, LLM-driven solution adapts to individual driver needs, significantly enhancing road safety. By integrating smart ageing technology, this research not only promises a drastic reduction in traffic accidents but also empowers the elderly to maintain independence, boosting their confidence and quality of life. This pivotal approach is essential in addressing the urgent societal challenge posed by a rapidly aging population.
2045년까지 세계에서 가장 고령화된 국가가 될 한국에서는 노인 관련 교통사고의 급증을 해결하는 것이 매우 중요합니다. 2016년부터 2020년까지 노인 운전자와 관련된 사고는 86,304건에서 114,795건으로 증가했으며, 75세 이상의 노인들은 평균보다 네 배 높은 사망률을 보였습니다. 본 프로젝트는 혁신적인 대형 언어 모델(LLM) 기반 운전자 경고 시스템을 통해 노인 이동성을 높이는 것을 목표로 합니다. 기존 차량 내 시스템과 달리, 이 개인화된 LLM 기반 솔루션은 개별 운전자의 요구에 맞춰 조정되어 도로 안전을 크게 향상시킵니다. 스마트 에이징 기술을 통합함으로써 이 연구는 교통사고를 획기적으로 줄일 뿐만 아니라 노인들이 독립성을 유지할 수 있도록 도와 그들의 자신감과 삶의 질을 향상시키는 것을 약속합니다. 이 중요한 접근 방식은 급속히 고령화되는 인구가 제기하는 시급한 사회적 문제를 해결하는 데 필수적입니다.
2. 논문(Acknowdgement)
Oh, S., Yun, J., & Lee, J. (2022). An Optimization Method Based on Platooning for Lane Operation Strategies on Highways. Journal of Korean Society of Transportation, 40 (6), 895-907. https://doi.org/10.7470/jkst.2022.40.6.895
3. 중심어(Keyword)
Aging, Traffic Accidents, Elderly Drivers, LLM, Road Safety
