도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 택시운수업 종사자의 위험성향을 위험감행행동과 교통 통제소재의 측면에서 분석하였다. 위험감행행동 측면의 분석을 위해 운전자의 위험감행성향의 위험감행행동에 대한 예측모형을 제시하였다. 이를 통해 운전자의 위험감행성향은 위험감행행동에 유의미한 영향을 주고 있음을 알 수 있었으며, 지각운전능력이 높고 준법의식이 결여될수록 위반행동을 많이 하는 것으로 나타났다. 둘째, 교통 통제소재(외적통제형, 내적통제형)에 따라 위험감행 수준의 차이가 있는지 다변량 분석을 통해 알아보았다. 외적통제형(External Control) 운전자의 경우 위험감행수준이 높고 내적통재형(Internal Control)의 경우 위험감행수준이 낮게 분석되어 사고책임을 귀인(歸因)하는 태도에 따라 위험감행성향에 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 본 연구에서 구조방정식 모형을 통해 구축한 위험감행성향과 관련된 위험감행 예측모형에서 ${\chi}^2$값은 279.7, ${\chi}^2$/df=1.55, RMSEA=.44, GFI=.911, TLI=.916, CFI=.929로 적합한 부합도를 보이고 있다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
도로기하구조 설계기준은 운전자의 안전성 향상과 원활한 주행능력을 제공할 수 있도록 마련되었으나 지형조건이 열악한 우리나라의 경우 부득이 설계기준이 의도하는 방향과 운전자가 인지하는 특성에 차이를 보임으로써 안전성에 문제점이 있는 경우가 많다. 이러한 교통사고의 위험성을 감소시키기 위한 대책 중에 하나로 도로안전시설물을 설치하지만 설치한 안전시설물에 대한 평가는 제대로 이루어지지 않고 있으며, 특히 도로환경적 요인과 인적요인과의 관련성에 대한 연구는 상당히 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 도로 이용자들이 종단선형구간에서 느끼는 도로안전성 요인을 파악하기 위하여 차량시뮬레이터(Driving Simulator)와 3D 그래픽 화면으로 종단선형구간을 재현하고 도로안전시설물의 설치 유, 무에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화와 도로 이미지를 조사하였다. 조사된 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준상관분석을 실시하여 도로 안전성의 영향 요인을 분석하였으며 수량화제 I류에 의한 모형화를 실시하여 안전성을 예측한 결과 도로안전시설물과 운전자가 느끼는 안전성과의 관계를 명확히 규명할 수 있었다.
This paper deals with the forecasting models for traffic accident by region. Its objectives are to develop the appropriate model for projecting the accident and to analyze the regional characteristics of the accident model. The main results are as follow. First, the literature review, statistical tests and sensitivity analyses show that the joint model combined both PTM and Exponential functions is appropriate to project the traffic accidents by region. Second, the statistical analyses by region. Second, the statistical analyses on the regional accident models indicate that the levels of significance in terms of t-value, $R^2$ and F-value are very high. Finally, the comparative analyses among regions show that the regional differences on the accident patterns can be explained by the joint models and the accident indices (parameters, $P_{max}$, 1/b, $\eta$ etc.) of each region.
PURPOSES: Using the collected data for crash, traffic volume, and design elements on ramps between 2007 and 2009, this research effort was initiated to develop traffic crash prediction models for expressway ramps. METHODS: Three negative binomial regression models and three zero-inflated negative binomial regression models were developed for individual ramp types, including direct, semi-direct and loop, respectively. For validating the developed models, authors compared the estimated crash frequencies with actual crash frequencies of twelve randomly selected interchanges, the ramps of which have not been used for model developing. RESULTS: The results show that the negative binomial regression models for direct, semi-direct and loop ramps showed 60.3%, 63.8% and 48.7% error rates on average whereas the zero-inflated negative binomial regression models showed 82.1%, 120.4% and 57.3%, respectively. CONCLUSIONS: Conclusively, the negative binomial regression models worked better in traffic crash prediction than the zero-inflated negative binomial regression models for estimating the frequency of traffic accidents on expressway ramps.
본 연구는 관찰적 사전 사후 평가연구의 세 방법인 단순비교법, 비교그룹에 의한 방법 그리고 경험적 베이즈 방법에 대한 실증 분석을 수행하고, 그 결과를 비교하며, 평가연구에 적용 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 2005년과 2006년에 영동고속도로에서 시행된 안전진단사업의 평가를 수행하였다. 분석결과 세 가지 방법 모두 안전진단조치로 인한 개선효과가 나타나고 있으며, 단순비교법이 개선효과가 가장 크고 그 다음이 비교그룹에 의한 방법, 경험적 베이즈 방법의 순으로 나타났다. 단순비교법의 결과는 교통사고 감소추이가 반영되어 과대 추정되었으며, 비교그룹방법의 결과에는 비교그룹의 외부우연요인이 내재되어 있다. 경험적 베이즈 방법은 참조그룹의 사고예측모형에 의해 평균으로의 회귀 현상이 통제되므로, 두 방법과 비교해 결과가 비교적 정확하다. 평가연구의 수행에서, 분석가는 평가방법별 장 단점을 잘 이해하고, 관련된 모든 지역에서 사고추이의 검토를 선행한 후에 평가 분석을 수행하여야 한다.
우리나라는 고령화 현상이 가속됨에 따라 고령자 관련 교통사고 문제가 지속적으로 대두되고 있으며, 이를 개선하기 위한 노력은 시행 중이나 효과가 뚜렷하지 않다. 따라서 본 연구에서는 통행특성 및 인센티브 정책이 고령운전자의 운전면허증 반납에 미치는 영향을 검토하였다. 분석결과, 고령운전자의 주 구성원인 남성, 고 연령층, 낮은 대중교통 의존도, 긴 운전시간, 통행횟수가 많은 집단의 경우, 운전면허증 반납의사가 낮은 것으로 확인된다. 반면, 금전적 인센티브는 운전면허증 반납의사에 긍정적 역할을 하며, 이를 제공하는 방식에 따라 반납의사 정도에 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 다만, 운전면허 반납의사가 낮은 집단에서는 그 효과가 미미할 것으로 예측된다. 분석결과를 종합해보면, 현재의 정책 하에서는 고령운전자로 인한 사회적 문제를 개선하기에는 한계가 존재하는 것으로 예측되는 바 고령운전자의 운전면허증 반납 유도를 위한 접근방법에 대한 재검토가 필요하다.
최근 자동차 교통량의 증가로 인해 차량 추돌사고가 급증하여 이에 따른 승객의 목상해가 증가해왔으며, 이를 방지하기 위한 자동차 시트의 설계적인 주안점을 고려하여 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 확대 이용한 자동차충돌 해석연구가 활발히 진행되고 있다 본 연구에서는 인체모형 BioRID II 더미를 이용한 차량승객거동해석을 위한 MADYMO 프로그램을 사용하여 차량속도 16 km/h 운전조건의 후방추돌시 시트의 착좌자세인 백세트의 변화에 따른 승객의 목상해를 예측하였다. 그 결과로, 백세트가 짧을수록 접촉시작시간은 단축되지만 접촉완료시간은 거의 동일함을 알 수 있었고, T1 가속도는 백세트가 넓을수록 가속도는 증가함을 나타냈다. 또한 백세트가 넓을수록 인장력은 증가하고, 머리가 머리지대에 닿는 순간의 속도가 빨라짐으로써 목상해지수(NIC)는 증가함을 보였다.
부산은 해안과 접해 있는 지형적 특성과 인구집중에 따른 과밀, 고층건축물의 신축, 높은 건축밀도에 따라 자연재난(태풍, 해일, 홍수, 폭풍 지진 등) 인적재난(화재, 붕괴, 폭발 교통사고 등)의 발생규모 및 피해 정도가 날로 증가하고 있다. 이를 해결하기 위하여 부산시에는 2007년 부산 Ubiquitous-Safety Busan 모델 전략 및 설계를 통해 2020년을 목표로 Ubiquitous-Safety 실현하여 시민들의 재산과 생명을 보호할 수 있는 안전 시스템을 구축하기 위한 기본계획을 수립하였다. 이에 본 연구에서는 부산지역의 Ubiquitous-Safety 실현을 통해 지역 경제에 미치는 파급효과를 정량적으로 분석하였다. Ubiquitous-Safety 실현에 따른 부산지역의 생산유발파급효과는 약 2,500억의 직 간접효과가 발생할 것으로 예측되었다. 또한 부가가치유발효과 는 약 1,155억원의 직 간접효과가 발생한 것으로 예측되었고, 고용유발효과는 약 5,580명의 직럭 Ac 고용 파급효과가 창출될 것으로 예측되었으며 소득유발효과는 약 518억의 직 간접적인 부가가치 파급효과가 발생한 것으로 예측되었다. 부산 Ubiquitous-Safety 실현에 따른 지역경제 파급 분석에 관한 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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