한국도로공사는 주요 임무는 안전한 도로교통서비스 제공이다. 연간 900억원 가량의 예산을 활용해 교통안전 향상을 위한 사업으로 쓰고 있다. 이러한 노력에도 고속도로에서만 연간 3천여 명의 부상자가 발생한다. 이에 한국도로공사가 사고 후 개선이 아닌 빅데이터를 활용해 사전적 예방 사업을 추진하고 있다.
공사는 1건의 대형사고 전 29건의 경미한 사고, 300건의 위험징후가 나타난다는 하인리히 법칙을 교통사고에 적용하여 축적된 데이터들을 분석했다. 고속도로 건설, 유지관리 단계의 데이터들과 도로교통데이터, 교통안전공단이 관리하는 데이터를 융합분석했다. 이를 통해 교통사고의 위험징후를 찾고, 상황 별로 위험운전행동을 일으키는 원인과 교통사고로 이어지는 신호를 분석했다.
이후 중부선, 중부내륙선, 중부내륙 지선 일부 구간 3개 고속도로 구간에 위 기술을 활용한 교통개선 서비스를 시행하고 있다.선정된 위험구간의 현장을 조사하고 세부 위험요인을 분석하였다. 이를 통해 표지판 설치, 차로구분 차선도색 등 26건의 다양한 개선 사업을 펼쳤다. 이를 위해 '도로기하구조 및 교통 데이터', '위험운전행동 데이터'를 교통안전공단으로부터 받았고 처리·가공하여 분석했다. 여기서 '도로기하구조 및 교통 데이터'는 속도와 교통량을 의미하며, '위험운전행동 데이터'는 과속, 급가속, 급감속, 급정지, 급회전, 진로변경을 말한다.
시범 지사에서의 시행 결과 교통사고는 18%, 인명피해는 64%가 줄었으며 위험운전행동도 39%가 감소했다. 또 사고 위험의 감소 뿐 아니라 교통안전정책을 보다 합리적으로 할 수 있게 됐으며 구간별 맞춤형 예방활동으로 보다 실효성 있는 교통안전 서비스를 제공하고 있다. 공사는 지난 2월 "이 서비스를 전국에서 시행한다고 가정하면 인명피해가 900여 명 감소하고 사회적 비용 358억원을 절감할 수 있을 것"으로 기대감을 내비쳤다. 또, "위험징후 예측 시스템 전국으로 확대하겠다"고 설명했다.