1. 수행배경

• 자동차보험 과실비율 분쟁청구가 2014년 30,206건에서 2024년 156,812건으로 약 5배 증가
• 법원·보험사 간 과실 판단 기준 불일치, 보험 처리 절차의 복잡성, 수리비 견적의 불투명성 문제 존재
• 사고 대응 경험이 부족한 초보 운전자가 정보 비대칭 상황에 노출

2. 수행기간

• 2025.09 ~ 2026.05

3. 개발작품 설명

• AI 기반 블랙박스 영상 분석 : 4단계 계층 분류로 사고 장소·상황·차량 행동을 인식하고 룰베이스 매핑으로 과실비율 산정
• RAG 기반 판단 근거 제공 : 과실비율 분심위 과실비율 인정기준과 판례 데이터를 벡터 검색하여 법적 근거와 유사 판례를 자연어로 제공
• 3D 모델 기반 수리비 견적 : 3D 차량 모델에서 파손 부위를 직접 선택하면 LLM이 부위별 수리 방법과 예상 비용을 산출

4. 활용방안

• AI 영상 분석, 판단 근거 제공, 수리비 견적 산정을 하나의 플랫폼에 통합하여 객관적 사고 분석을 지원
• 이를 통해 운전자가 보험사·정비소와의 협의 과정에서 정보 비대칭을 해소하고, 불필요한 분쟁 비용과 대응 시간을 절감할 수 있음

5. 기술스택

• Front-end : React, TypeScript, Next.js, TailwindCSS, Tanstack Query, Three.js, Zustand, Playwright, React Testing Library, Jest
• Back-end : Java, Spring Boot, MySQL, PostgreSQL, Grafana, Prometheus, AWS, AWS S3, Docker
• AI : Python, Pytorch
  
  

6. 첨부 링크

• 배포 : https://www.acci-ai.site/

   

• 깃헙 : https://github.com/orgs/INU-Refresh/repositories

   

• 노션 : https://sordid-silica-bf9.notion.site/2026-Acci-218392041e988029b68ad47e66f1621d

   

• 피그마 : https://www.figma.com/design/eD8lXMCKnT9DFOi886NDZW/%EC%BA%A1%EC%8A%A4%ED%86%A4-%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B8?node-id=403-2&t=Ffxq0wMDTfD3GTYS-1

   

• 유튜브 : https://www.youtube.com/watch?v=EK0NL1Ex7k8

   

• 시연영상 1 : https://youtu.be/-abQE4d7qmE

   

• 시연영상 2 : https://youtu.be/KNS-9YeJI5w

   

• 시연영상 3 : https://youtu.be/2NB8CYw9FB0