Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.257-258
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2023
본 연구는 2019년부터 2021년의 고속도로 교통사고 위치 좌표를 콘존 데이터와 결합한 후 파이캐럿을 활용하여 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석할 수 있는 최적 모델을 선정하고 채택된 Random Forest 기법으로 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석하고자 하였으며, 향후 전국 고속도로 교통사고에 영향을 주는 요인으로 확대하여 분석하고 사고 심각도 개선을 위한 대안 방안 마련이 가능할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2017.11a
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pp.251-252
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2017
현재 우리나라는 자동차 수의 폭발적인 증가에도 불구하고 전체적인 교통사고 건수는 감소되는 추세를 보이고 있는데 반해 고속도로에서 발생하는 사고는 증가 추세를 보이고 있다. 따라서 고속도로의 사고 특성을 파악하여 사고를 감소시키기 위한 다양한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 다양한 사고 유발요인들과 사고 데이터 제공의 한계로 인해 고속도로 교통사고의 특성에 대해 명확히 규명한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 전국고속도로 3개년도(2013~2015)의 자료를 활용하여 전국 고속도로 교통사고의 특성을 파악하고 사고건당 EPDO(Equivalent Property Damage Only)를 계산하여 EPDO 값과 사고원인별, 도로 기하구조별, 기상조건, 운전자 성별, 나이대별 등 여러 사고 조건과의 상관관계를 회귀분석을 통해 분석하였다.
본 연구는 도시고속도로의 교통사고감소를 이한 정성적인 척도를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 도시고속도로에서 발생하고 있는 교통사고의 일반적 특성을 분석하였으며, 교통사고 발생요인과 운전자 원인과 교통사고형태와의 영향정도를 수량화이론 II류를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용된 정성적인 자료는 1994년부터 1995년까지의 대구시 신천대로의 교통사고자료를 대상으로 하였으며, 경찰청의 교통사고보고서를 기초로 하였다. 분석결과, 70%이상의 교통사고가 운전자의 안전거리미확보와 안전운전의무위반에 의한 추돌사고였으며, 외적기준인 운전자 원인과 교통사고형태에 영향을 많이 미치는 요인으로서는 사고직전의 피해자 진로, 사고발생차선, 시간대, 차종 등의 영향이 깊은 것으로 나타났다.
공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.792-795
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2014
매년 고속도로 교통사고로 많은 사람이 목숨을 잃고 있으며 이 중 1차 사고에 이은 2차 충돌사고로 인한 교통사고는 전체 고속도로 교통사고의 14%이며, 치사율은 50%에 이른다. 본 논문에서는 고속도상의 2차 충돌사고 예방을 위한 실시간 사고 정보 분석 및 알림 기술을 제안한다. 제안 기술은 블랙박스와 내비게이션 길 안내 기술, 교통정보 및 센서를 활용한 사고 인식 기술, 통신형 내비게이션 및 위치 공유 기술 그리고 사고 정보 알림 기술을 바탕으로 현재 주행 중인 고속도로의 정보를 종합적으로 인식하여 사고 및 정차를 판별하여 사용자에게 알려줌으로써 2차 충돌사고를 예방한다.
본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Fatalities from traffic accidents constitute one of the major health issues as well as safety ones in Korea. It has been reported that traffic accident is affected by the combined effects of road. vehicle. and human factors. Over the past few decades, a number of studies have been conducted to find the impact of road geometric factors on traffic safety. The purpose of this study is to investigate the effect of road geometric factors on traffic safety on Korean expressways. Detailed geometric design data were available from Korea Highway Corporation. Five-year traffic accident data on Honam expressway were collected and analyzed. It was found that following geometric factors influence traffic safety on expressways : radius of curve, curve length, and length of straight section. Furthermore, the existence of I.C. turned out to have a significant impact on traffic safety level. Based on the data analysis several multiple regression forms that relate traffic accident frequencies and geometric factors on expressways are developed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.1-15
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2023
In this study, the number of truck traffic accidents was predicted by using Poisson and negative binomial regression analysis to understand what factors affect accidents using expressway data. Significant variables in the truck traffic accident prediction model were continuous driving time, link length, truck traffic volume. number of bridges and number of drowsy shelters. The calculated LOSS rating was expressed on the national expressway network to diagnose the risk of truck accidents. This is expected to be used as basic data for policy establishment to reduce truck accidents on expressways.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.6
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pp.1017-1023
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2017
Duration induced by freeway crashes has a critical influence on traffic congestion. In general, crash duration composes detection and verification, response, and clearance time. Of these, the crash clearance time determined by a crash clearance team has attracted considerable attention in the freeway congestion management since the interest of the first two time stages faded away with increasing ubiquitous mobile phone users. The objective of this study is to identify the critical factors that affect freeway crash clearance time using a Cox's proportional hazard model. In total, 6,870 crash duration data collected from 30 major Korean freeways in 2013 were used. As a result, it was found that crashes during the night, with trailer or larger size truck, and in tunnel section contribute to increasing clearance time. Crashes associated with fatality, completed damage of crashed vehicle (s), and vehicles' fire or rollover after crash also lead to increasing clearance time. Additionally, an increase in the number of vehicles involved resulted in longer clearance time. On the other hand, crashes in the vicinity of tollgate, by passenger car, during spring, on flat section, and of car-facility type had longer clearance time. On the basis of the results, this paper suggested some strategic plans and mitigation measures to reduce crash clearance time on Korean freeway systems.
Crashes that occur at tollgates have different characteristics compared to those of the mainline on expressways in terms of crash cause, crash type, and vehicle type. Due to this fact, the safety performance function (SPF) focused on the expressway tollgates, apart from the mainline, should be developed. The aim of this study is, therefore, to identify the influential factors and develope a SPF for crashes at tollgates. Firstly, we established independent variables affecting crashes at tollgates through literature review and descriptive statistical analysis. Based on these variables, two negative binomial regression models with different form of independent variables were developed and goodness-of-fits of each model were compared. According to the results, the number of crashes increases i) as AADT, Hi-pass rate, and heavy vehicle rate increase, ii) as average lane width decreases, iii) on the mainline tollgate type. The safety performance function developed in this study could be applied to select hot-spots for expressway tollgates.
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