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영어

Traffic accident investigation in Korea still relies heavily on field-centered, manual procedures, which result in prolonged investigation time, increased risk of secondary accidents, investigator-dependent variability, and limited quantification of key variables such as vehicle speed and collision angles. These structural limitations undermine the objectivity and reproducibility of accident analysis and often intensify post-incident disputes among police, insurers, and courts. In contrast, many advanced countries have adopted AI-based digital forensic technologies—such as video analytics, 3D scanning, LiDAR surveying, and automated road geometry reconstruction—to shorten on-site time, enhance investigator safety, and improve evidentiary reliability. This study examines the necessity and feasibility of introducing AI into police-led traffic accident analysis in Korea and proposes a future development framework. Specifically, it suggests a non-contact data acquisition model using drones and 3D sensing technologies, an ensemble-based speed estimation and accident reconstruction approach combining video analytics, physical models, and vehicle EDR data, and a decision-support system that integrates legal provisions and liability standards through database automation. The study argues that, when accompanied by data standardization, integrated platforms, human-in-the-loop governance, and professional training, AI-based accident analysis can significantly improve investigator safety, analytical accuracy, and procedural fairness.

한국어

교통사고 조사·분석은 현장 중심·수작업 방식에 의존하여 조사 시간 장기화에 따른 2차 사고 위험, 조사관 숙련도에 따른 결과 편차, 속도·충돌각 등 핵심 변수의 정량화 부족, 기관별 기 준 상이로 인한 사후 분쟁 확대라는 구조적 한계를 가진다. 특히 고속도로나 야간 등 위험 환경 에서 조사관이 차로에 직접 진입해야 하는 업무 구조는 안전 문제를 상시적으로 수반하며, 경험 적 추정 중심의 분석은 객관성·재현성(reproducibility) 확보를 어렵게 한다. 반면 해외에서는 AI 기반 영상분석, 3D 스캐닝, LiDAR 측량, 자동화 도로형상 복원 등 디지털 포렌식 기반 기술을 도 입하여 현장 체류시간과 사고 처리시간을 단축하고 증거의 설명력과 공정성을 강화하고 있다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여 경찰 업무 관점에서 AI 기반 교통사고 분석의 도입 가능 성과 발전 방향을 제안한다. 구체적으로 드론·모바일 LiDAR·3D 스캐너 등 비접촉·원격 장비 를 활용한 정밀 데이터 취득 모델, 블랙박스·CCTV 영상 분석과 물리 모델(제동흔·마찰계수) 및 차량 EDR을 결합한 앙상블 기반 속도 추정·사고 재현 고도화 전략, 그리고 「도로교통법」 및 과실비율표의 DB화와 자동 매칭을 통한 의사결정 지원체계를 제시한다. 아울러 데이터 표준 화·품질관리, 통합 플랫폼 구축, 인간중심 (Human-in-the-loop) 원칙, 개인정보 보호 거버넌 스, 전문 인력 교육·인증이 병행될 때 AI 활용이 현장 안전성 제고–분석의 정량화–판단의 표준 화를 통해 교통사고 조사체계의 과학화와 사회적 신뢰 강화에 기여할 수 있음을 논의한다.