• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.399-400
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• 2010

산업의 발전과 경제성장을 바탕으로 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 대한민국은 OECD회원국중 교통사고 발생건수가 높은 편이고 사망자수 또한 상위에 랭크되어 있다. 이러한 사망자 수는 각 나라별 교통사고 발생건수 대비 사망자수와 비교시 높은 사망률을 보이고 있다. 또한 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 블랙박스와 사고발생 통보 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 사고 발생시 충격 임계점을 계산한 후 사고 발생을 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 전송한다, 또한, 교통사고 발생 후 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 블랙박스를 접목한 차량용 응급상황 감지 및 통보 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.348-350
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• 2015

VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.4
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• pp.167-173
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• 2009

It is important to study on the traffic accident severity reduction because traffic accident is an issue that is directly related to human life. Therefore, this research developed countermeasure to reduce traffic accident severity considering various factors that affect the accident severity. This research developed the Accident Severity Prediction Model using the collected accident data from Seohaean Expressway in 2004~2006. Through this model, we can find the influence factors and methodology to reduce accident severity. The results show that speed limit violation, vehicle defects, vehicle to vehicle accident, vehicle to person accident, traffic volume, curve radius CV(Coefficient of variation) and vertical slope CV were selected to compose the accident severity model. These are certain causes of the severe accident. The accidents by these certain causes present specific sections of Seohaean Expressway. The results indicate that we can prevent severe accidents by providing selected traffic information and facilities to drivers at specific sections of the Expressway.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.255-256
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• 2016

우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.4
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• pp.354-372
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• 2016

This study identified factors affecting the crash severity at freeway work zones. A nice feature of this study was to take into account the characteristics of work zone traffic management in analyzing traffic safety concerns. In addition to crash records, vehicle detection systems (VDS) data and work zone historical data were used for establishing a dataset to be used for statistical analyses based on an ordered probit model. A total of six safety improvement strategies for freeway work zones, including traffic merging method, guidance information provision, speed management, warning information systems, traffic safety facility, and monitoring of effectiveness for countermeasures, were also proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.247-248
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• 2017

교통사고는 인적피해, 물적피해, 사회적피해와 거시적으로는 심리적 피해까지 일으키며 많은 비용을 발생시킨다. 이처럼 교통사고로 인해 발생하는 다양한 피해요소를 비용으로 환산하여 추정하는 것은 교통안전사업의 절감편익을 산정하거나 기타 교통관련사업의 효과를 적용하기 위하여 활용할 수 있다. 하지만 현재까지 이루어진 사고비용 산출에 대한 연구론은 1당사자와 2당사자 구분없이 사고 전체를 아우르는 피해비용을 산출하는 방식의 접근 방법과, 사상자 1인 기준으로 발생되는 피해비용을 산출하는 방식의 접근 방법으로 나뉘며, 두 접근방법 모두 비용분석의 대상을 단일 객체로 간주하고 분석하는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 특정한 상호작용효과가 있을 것으로 예상되는 고연령 구간을 확인한 뒤 고연령 구간과 전체 연령 구간 사이에서 발생된 사고를 비교분석하여 1당사자와 2당사자가 모두 고연령 구간일 때 추가로 발생되는 사고비용을 산출 및 검정함으로서 고령자 사고감소효과 및 절감편익에 활용될 수 있는 상호작용 효과에 따른 추가 절감편익을 산출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.507-509
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• 2023

최근 딥러닝은 도로 CCTV 동영상의 교통사고 검출에 널리 사용되지만 일인칭 동영상의 교통사고 검출은 분명히 어렵다. 일인칭 동영상은 역동적이고 시야가 제한되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 일인칭 동영상을 분석하여 교통사고를 검출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 교통 표현 특성을 분석하는 것 외에도 의미를 이해하고 교통 장면을 인코딩한다. 프레임의 표현 특징은 각 프레임 상의 물체의 특징과 물체의 위치 관계의 공간적 숨겨진 특진을 학습함으로써 얻어진다. 그 후에 프레임 표현 특징과 교통 장면의 특징이 연결되어 GRU 실행기에 공급된다. 여러 GRU 실행기는 분석한 후 사고가 발생했는지 확인된다. 이 방법은 높은 역학과 제한된 시야 문제를 효과적으로 해결한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.23 no.2
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• pp.3-9
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• 2015

Since changes in land use in urban space cause traffic volume and it is closely related to traffic accidents. Therefore, an analysis on the causes of traffic accidents is judged to be an essential factor to establish the measure to reduce traffic accidents. In this regard, the analysis was conducted on the clustering by using the nearest neighbor indexes with regard to the occurrence frequencies of commercial and residential zone based on traffic accident data of the past five years (2009-2013) with the target of local small-medium sized city, Jinju-si. The analysis results, obtained in this study, are as follows: the occurrence frequency of traffic accidents was the highest in spring and the lowest in winter respectively. The clustering of traffic accident occurrence at nighttime was stronger than at daytime. In addition, terms of the analysis on the clustering of traffic accident according to land use, changes according to the seasons was not significant in commercial areas, while clustering density in winter tended to become significantly lower in residential areas. The analysis results of traffic accident types showed that the side-right angle collision of cars was the highest in frequency occurrence, and widespread in both commercial areas and residential areas. These results can provide us with important information to identify the occurrence pattern of traffic accidents in the structure of urban space, and it is expected that they will be appropriately utilized to establish measures to reduce traffic accidents.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.2
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• pp.157-166
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• 2008

This study proposed a model to estimate traffic accident likelihood using real-time traffic data obtained from freeway traffic surveillance systems. Traffic variables representing spatio-temporal variations of traffic conditions were utilized as independent variables in the proposed models. Binary logistics regression modelings were conducted to correlate traffic variables and accident data that were collected from the Seohaean freeway during recent three years, from 2004 to 2006. To apply more reliable traffic variables, outlier filtering and data imputation were also performed. The outcomes of the model that are actually probabilistic measures of accident occurrence would be effectively utilized not only in designing warning information systems but also in evaluating the effectiveness of various traffic operations strategies in terms of traffic safety.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.353-356
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• 2006

자동차사고는 소득증대와 차량증가와 함께 도로확충 및 정비가 필수임에도 불구하고 자동차 사고는 갈수록 대형화되고 있다. 그러나 교통사고 발생시 누가 가해자이고 피해자인지를 정확하게 구별하기는 매우 어려운 일이다. 특히 교통사고 발생시 목격자가 없을 경우에는 교통사고원인을 규명하기가 더욱 어려워진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 뺑소니 교통사고 발생시에 퍼지 및 지능형 알고리즘을 시용해서 스키드마크 길이를 입력하면 도로의 종류, 타이어의 종류, 자동차 종류, 날씨 조건을 고려하여 최적의 자동차 속도를 산출하였으며, 컴퓨터 시물레이션을 통해서 기존의 방법보다 20-30% 정확하게 예측하였다.