• 제목/요약/키워드: 교통사고심각도

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고속도로 교통사고의 사고심각도 영향요인 분석 (An Analysis of the Factors Affecting the Accident Severity of Highway Traffic Accidents)

  • 윤병조;이선민;웃위린
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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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.

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초보 운전자에 의한 보행자-차량 교통사고의 심각도 영향 요인 분석 (Factors Affecting Injury Severity in Pedestrian-Vehicle Crash by Novice Driver)

  • 최새로나;박준형;오철
    • 대한교통학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.43-51
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    • 2011
  • 교통사고는 단일요인에 의해 발생하기도 하지만 대부분 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 교통사고의 사후분석시 명확한 인과관계를 규명하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 초보운전자에 의한 교통사고를 대상으로 교통사고의 심각도에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 사고발생 시 인명피해가 큰 보행자-차량 교통사고의 사고 심각도를 종속변수로 설정하고 사고 심각도의 증가에 유의한 영향을 미칠 것으로 판단되는 성별, 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치 등의 운전자 특성에 관련된 각종 변수들을 독립변수로 설정하여 운전자 운전 경력에 따라 분류하였다. 이항 로지스틱 회귀분석(BLR)을 적용하여 운전경력별 사고심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 운전경력 그룹에 관계없이 운전자 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치가 보행자-차량 교통사고 심각도 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교통사고 심각도에 영향을 미치는 운전자 특성은 향후 운전자 인적 특성과 더불어 도로환경 및 차량관련 요소에 관련된 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

교통사고 심각도 분석 연구 (Severity Analysis of Traffic Accidents)

  • 심관보;권기환
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
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    • pp.409-409
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    • 1998
  • 본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.

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인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구 (A Study to Predict the Traffic Accident Severity Level Applying Neural Network at the Signalized Intersections)

  • 최재원;김성호;조준한;김원철
    • 대한교통학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.127-135
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    • 2004
  • 교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

pm 교통사고의 사고 요인 분석 : 6대광역시 중심으로 (Analysis of Accident Factors of PM Traffic Accidents : Focused on Six Metropolitan Cities in Korea)

  • 이건주;윤병조
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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    • pp.253-254
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    • 2023
  • pm이 편리한 교통수단으로 이용이 금증함에 따라 교통사고 또한 급증하였다. pm은 안전장치 부재로 유사교통수단인 자전거 보다 1.5배 이상의 사고 심각도를 보인다. 이에 pm 사고 심각도 요인을 분석하였다.분석 결과 사고 심각도를 감소 시키기 위해서는 pm과 차량의 교통이 분리되고, pm 안전 이용을 위한 교육이 필요한 것으로 판단된다.

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고령운전자와 비고령운전자의 인적교통사고 심각도 비교분석 (Comparative Analysis of Elderly's and Non-elderly's Human Traffic Accident Severity)

  • 이상혁;정우동;우용한
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.133-144
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    • 2012
  • 본 연구는 교통사고자료를 이용하여 고령자 집단과 비고령자 집단 간의 교통사고요인을 파악하여 각 요인들이 교통사고 심각도에 미치는 영향의 크기를 분석하였다. 나이에 의해 구분된 고령자와 비고령자 집단을 교통사고자료를 이용한 통계학적 방법에 의해 재분류하였으며, 교통사고 심각도에 미치는 영향요인을 분석하기 위해 심각도를 종속변수로 두고, 교통시설, 도로환경, 개인별특성에서 17개 독립변수로 정하여 순서형 로짓모형으로 분석하였다. 고령자 집단과 비고령자 집단의 교통사고 영향요인을 분석하여 비교한 결과, 사고 당사자의 연령뿐만 아니라, 사고유형이나 운전자 개인의 특성, 도로환경도 교통사고에 영향을 미치고 있음이 나타났다. 또한 고령자 집단과 비고령자 집단은 교통사고 심각도에 미치는 영향변수의 종류와 크기가 각각 다른 것으로 나타났다. 이는 각 집단의 개인적 특성에 적합한 교통시설이 개선된다면 교통사고의 심각도를 줄일 수 있음을 의미하는 것이라 할 수 있다.

데이터 마이닝을 이용한 교통사고 심각도 분류분석 (Data Mining for Road Traffic Accident Type Classification)

  • 손소영;신형원
    • 대한교통학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.187-194
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    • 1998
  • 본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도 변화에 영향력 있는 변수 선택을 위하여 독립성 검정을 위한 $x^2$ test와 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

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데이터 마이닝을 이용한 교통사고 심각도 분류분석 (Data Mining for Road Traffic Accident Type Classification)

  • 손소영
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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    • pp.373-381
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    • 1998
  • 본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 $X^2$ 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합합 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

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교통사고 심각도 예측 모형의 활용방안에 관한 연구 (서해안 고속도로를 중심으로) (A Study on the Application of Accident Severity Prediction Model)

  • 원민수;이겨라;오철;강경우
    • 대한교통학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.167-173
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    • 2009
  • 교통사고는 인간의 생명과 직결되는 문제이므로, 교통사고 예방 및 심각도 감소를 위한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 심각도에 영향을 줄 수 있는 다양한 영향요소들을 고려하여 교통사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 대응책을 수립하고자 하였다. 본 연구에서는 2004~2006년 동안 서해안 고속도로에서 발생한 174개의 구간별 사고자료를 이용하여 사고 심각도 예측모형을 만들었다. 이렇게 분석된 모형을 이용하여 사고심각도에 영향을 미치는 주요요인을 찾고 이를 이용하여 교통사고로 인한 피해를 줄일 수 있는 다양한 방법들을 고려해 보았다. 분석결과 과속으로 인한 사고, 차량결함, 차대차 사고, 차대사람 사고, 교통량, 곡선반경 및 종단경사 변동계수에 의해 사고심각도가 정의되는 것을 알 수 있다. 이와 같은 사고심각도와 밀접한 관련이 있는 독립변수들을 대상으로 구간에 따른 각 영향의 정도를 그래프를 나타내 보았으며, 그 결과 심각한 사고를 유발하는 특정원인이 몇 가지 존재하며 이러한 특정원인 및 사고유형은 서해안 고속도로의 특정구간에서 주로 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과들은 서해안 고속도로의 특정 구간에 속도제한 단속 카메라, 차내/외 경고정보제공등과 같은 선택적 교통정보 및 교통시설을 제공함으로써 사고를 예방하는 방법에 활용될 수 있을 것이다.

순서형 프로빗 모형을 이용한 사고심각도 분석 (The Study on the Accident Injury Severity Using Ordered Probit Model)

  • 하오근;오주택;원제무;성낙문
    • 대한교통학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.47-55
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    • 2005
  • 최근 폭등하는 자동차의 이용과 교통사고의 증가는 물적 손실이란 측면에서 뿐만 아니라, 국민의 기본 생활권을 위협한다는 측면에서 교통사고를 줄이기 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 일반 도로구간에 비해 사고의 잠재성이 상대적으로 높은 교차로의 경우 이에 대한 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 교차로 교통사고에 있어서 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 이를 통하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 사고 심각도 분석에 있어서 사고 자료의 특성을 고려하여 순서형 확률모형 중 적절한 모형을 적용하였다. 데이터의 ${\epsilon}_i$(오차항)의 분포를 정규분포로 가정하여 순서형 프로빗 모형을 적용하였고 모형의 설명력과 적합성을 나타내는 $p^2$(우도비)와 $x^2$(Chi-square)의 값을 이용하여 최적의 사고 심각도 모형을 개발하였다. 개발된 심각도 모형을 분석한 결과, 교차로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수는 부도로 교통량, 주도로 중차량 비율, 주도로 우회전 비율, 주도로 조명시설, 주도로 제약시설, 부도로 좌회전 유도선 등으로 분석되었다.