계속적인 증가 추세를 보이고 있는 교통량으로 인해 환경 문제뿐 아니라 교통사고로 인한 사상자 및 물적피해가 상당량으로 집계되고 있다. 본 논문에서는 데이터융합 및 앙상블 클러스터링방법을 이용한 교통사고 심각도 분류분석방법을 제안함으로서 교통사고예방에 기여하고자 한다. 이를 위하여 신경망과 Decision-Tree기법을 이용하여 얻은 물적피해와 신체상해가 발생할 확률을 융합하는 전형적인 데이터 융합기법(템스터-쉐퍼, 베이지안 방법, 로지스틱융합방법)을 사용하였다. 또한, 분류정확도를 향상시키고자 Bootstrap 재추출 방법을 이용해 얻어진 여러 개의 분류예측 결과 중 다수의 분류결과를 선택하는 앙상블 (arcing, bagging)기법을 적용하였다. 더불어, 본 연구에서는 클러스터링 방법을 제시하고, 이 방법이 기존의 융합기법, 앙상블기법과 비교한 결과, 분류예측면에서 정확도가 향상됨을 보였다.
급격한 도시화와 기술의 발전으로 자동차 보급 대수가 급증하면서 교통사고가 빈번하게 발생하고, 이로 인해 인적 피해와 경제적 손실이 증가하고 있다. 따라서 교통사고의 예방과 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 교통사고의 위험성을 예측 할 수 있는 기술이 필요하다. 교통사고는 교통 혼잡도, 교통 환경, 도로 상태를 포함한 다양한 요인들로 인해 발생한다. 이러한 요인들을 기반으로 교통사고는 시공간적인 특성을 가지게 된다. 본 논문은 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고의 주요 특성들을 파악하고, 이를 기반으로 시계열 형식의 데이터로 재구성하였다. 그리고 시공간적인 특성을 우수하게 파악할 수 있는 LSTM-MLP 기반 모델을 구축하여 교통사고 예측에 활용하였다. 실험을 통해 제안한 모델은 기존의 교통사고 위험도 예측 모델 보다 더 합리적이고 정확한 예측함을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 교통사고 위험도 예측 모델은 내비게이션 등의 도로 상황과 환경을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템에 적용할 수 있다. 이를 통해 도로 사용자들의 안전성을 향상시키고 교통사고로 인한 사회적 비용을 최소화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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.
비신호교차로 사고를 대상으로 신호기 운영방법과 차로폭에 따른 고령운전자 교통사고 특성을 파악하기 강화군, 무주군, 원주시, 보령시의 3년간(2007년-2009년) 교통사고 데이터를 사용하여 일반운전자와 고령운전자의 사고를 비교, 분석하였다. 그 결과, 고령운전자 교차로 교통사고는 점멸신호기로 운영되는 교차로사고는 일반운전자보다 다소 높았으며, 정면충돌사고 일반운전자 사고의 8배나가 높게 나타났다. 또한 고령운전자 교차로 교통사고는 차로폭이 6m초과 13m이하의 교차로에서 41.0%가 발생하여 왕복 3-4차로에서의 교차로에서 고령운전자의 교통사고 발생률이 높은 것으로 나타났다. 따라서 고령운전자의 교차로 교통사고 예방을 위해서는 6m초과 13m이하의 도로에 대한 대책이 마련되어야 할 것이며, 점멸신호기로 운영되는 교차로에 대한 점검이 필요하다.
본 논문은 도시의 가로망에서 발생하는 교통사고의 효과적인 관리와 분석을 수행하기 위한 방안을 제시한 글이다. 즉 지리정보시스템을 교통사고 관련 데이터의 구축과 분석의 기본적인 틀로서 이용하여 교통사고의 분석을 보다 과학적으로 수행할 수 있는 기법을 제시하고자하였다. 교통사고는 네트워크 상에서 발생하는 공간적 특징을 가지고 있다. 공간적 특성 및 관련 데이터와 사고데이터를 지리정보시스템을 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이러한 기반 위에서 점, 선, 면적인 분석을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 단순히 문자위주의 교통사고 관리시스템보다 진일보한 시스템으로 판단되고, 효과적인 원인 분석 등에 활용 필 수 있다는 측면에서 본 연구에서는 수원시의 특정부분에 있어서의 사고데이터를 지리정보데이터베이스로 구축하였다. 이를 기반으로 대상지역에 대한 점, 선, 면적인 제반 분석을 수행하였다. 한편, 구축된 데이터베이스를 바탕으로 특정공간 상에서 사고가 얼마나 많이 발생하는지, 또는 어떤 유형의 사고가 많이 발생하는지를 판단할 수 있는 계량적인 판단을 할 수 있는 지수들을 소개하여 교통사고에 대한 각 소구역별 세부분석을 실시하였다. 끝으로, 지형분석자료를 바탕으로 도로의 연장과, 도로의 교차점 수를 설명변수로 하는 교통사고 예측모형에 대한 교통사고빈도 회귀식을 도출하였다.
교통수단의 발달과 생활수준의 향상으로 도로에 차량이 많이 늘어나고 교통사고가 많이 발생함에 따라, 교통사고 자동인식 시스템에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라의 위치에 따라 두 객체의 관심영역 사이의 겹침을 해석하는 것이 달라져 규칙이 변하는 것을 방지하고, 사람의 추론과정과 같이 교통사고를 퍼지 규칙으로 모델링하여 획득한 데이터가 부정확할 경우에 발생하는 잘못된 추론을 보정하기 위한 퍼지 규칙기반 시스템을 제안한다. 카이스트 삼거리에서 촬영한 9개의 사고 시나리오 데이터에 대해 실험하여 DR 87.34%, CDR 89.13%, FAR 10.75%의 결과를 얻었고, 이를 기존의 규칙기반 시스템, 규칙-확률 시스템과 비교하였다.
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.
최근 해양사고 발생 건수의 급격한 증가와 더불어 어선의 조업 중 안전사고로 인한 인명피해 또한 크게 증가하였다. 중앙해양안전심판원의 공식 통계에 따르면, 2017년 46명이었던 안전사고의 사망실종자는 2019년 38명으로 소폭 감소하였으나, 2020년 60명으로 크게 증가하였다. 그러나, 사망자가 감소하였던 2019년 안전사고로 인한 부상자는 164명으로 전년도 76명 대비 2배 이상 증가하며 어선원에 대한 안전재해 예방은 실효성을 갖지 못하는 실정이다. 국내 업종별 산업재해율을 비교해볼 때, 어업 재해율은 농업, 광업, 제조업, 건설업, 임업 등을 포괄한 전체 산업 평균 재해율의 약 10배에 이르며 어업인들의 안전이 큰 위협에 놓여있음을 시사한다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년의 수협중앙회의 어선원 공제보험데이터를 활용하여 선박별, 재해자별 사고 현황과 발생 형태를 분석하였다. 특히, 교차분석과 연관규칙분석기법을 통해 승선 직책별 부상 부위와 사고발생 형태를 식별하였으며, 이에 따라 직책에 따른 부상 부위를 비교하여 맞춤형 예방대책 수립을 위한 지원과, 사고발생형태의 군집 분석을 통해 발생형태간의 연결고리를 도출하여, 스위스 치즈 모델에서 제안하는 취약점(Weakness)를 식별하고, 이러한 취약점을 보완하기 위한 방어 장벽(Protective barriers)을 제언한다.
국내의 자전거 이용 활성화 정책에 따라 자전거 노선 및 자전거 교통 인프라가 계속 확장되는 추세이다. 자전거 인구가 증가함에 따라 해마다 자전거 교통사고도 증가하고 있다. 본 논문은 도로교통공단의 2007년부터 2014년까지의 자전거 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고 현황에 대한 통계량을 제시하였다. 또한 기상청의 종관기상관측소 서울지점의 기상 정보를 활용하여 서울지역의 일별 교통사고 발생 건수에 대한 회귀분석을 실시하였다. 그리고 의사결정 트리 분석 방법을 적용하여 교통사고 정보의 교통사고 심각도를 분류 예측하였다. 이러한 기술 분석 및 예측 분석을 통해 향후 자전거 교통사고 예방을 위한 자전거 교통사고 데이터 수집 정책 및 사고 예방 대책 수립에 도움이 되고자 한다.
교통사고와 사회·경제적 손실 간의 연계성이 확인됨에 따라 사고 데이터에 기반을 둔 안전 정책 마련 및 중상·사망 등 그 심각도가 높은 교통사고의 절감 방안의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 인구 대비 교통사고 사망자 비율이 높은 대전시를 대상지역으로 설정하고 보행자 교통사고 데이터를 수집한 후, 기계학습을 통해 최적알고리즘과 심각도 분류의 주요 인자를 도출하였다. 연구의 결과에 따르면, 적용한 9개 알고리즘 중 앙상블 기반의 학습 기법인 AdaBoost (Adaptive Boosting)와 RF (Random Forest)가 최적의 성능을 보여주었다. 이를 기반으로 도출된 대전시 보행자 교통사고 심각도의 주요 인자는 보행자의 연령이 70대 및 20대이거나 사고유형이 횡단사고에 의한 경우로 나타남에 따라 대전시 보행자 사고 저감 대책을 위한 고려요인으로 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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