자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 차량의 센서 데이터를 이용하여 감지한 결빙감지 데이터를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
어린이 교통관련 안전사고 잠재적 위험요인 및 개선요인을 도출하기 위해 119구조구급자료 중 6세부터 11세까지의 어린이 사고 자료를 분석하였다. 4개 광역지자체의 2014년부터 5년간 자료에 대한 사고내용을 전수 조사하여 분석하였다. 주요 사고 장소 및 시간대 분석 결과 어린이 교통사고는 하교시간 오후 시간대에 도로에서의 집중적 관리가 필요한 것으로 나타났다. 어린이 교통사고 잠재적 위험요인을 분석한 결과 자동차와 자전거를 이외 탈 것에 관한 사고비율이 최근 높아지고 있음을 확인하였다. 연간 교통사고 전체 건수에 대한 추이는 큰 변화는 없었으나 개인 탈것의 사고 증가는 뚜렷하였다. 그 중 킥보드에 대한 사고가 가장 많았고, 퍼스널 모빌리티가 가장 뚜렷한 증가 분야였다. 현재 어린이에게 적용되고 있는 퍼스널 모빌리티 등에 대한 안전가이드라인이나 규정 등은 미비하나 향후 퍼스널 모빌리티의 보급은 크게 늘어날 것으로 전망된다. 향후 어린이 교통사고를 줄이기 위해서는 어린이가 개인 전동 이동수단 활용 시 안전에 대한 규정마련과 교육이 시급하다.
본 논문은 현재 교통사고로 인한 피해가 심각한 상황에서 기존 교통사고 원인분석을 위한 많은 양의 자료를 효과적으로 처리할 수 있는 WebGIS 기반 교통사고 정보관리 시스템을 개발하였다. 더불어 교통정보를 어떻게 구성하고 어떤 방법으로 전달할 것인가에 대한 방안을 제시하고, 교통사고 정보에 대한 공간적인 속성 뿐만 아니라 비공간적인 속성 자료를 통합 관리할 수 있도록 하였다. Web 서비스를 제공하기 위해 ASP, 자바스크립트, ArcIMS 등을 통해 인터넷상에서 시각적인 공간도형정보와 교통사고 자료를 제공할 수 있는 모듈을 개발하고 서버를 구축하였다. 또한 교통사고 자료가 일반인들에게 제공되기 위한 준비 기간이 길었던 종래 방식에 비해 데이터 입력이 완료되는 즉시 인터넷을 통해 해당 지역의 교통사고 정보를 제공하는 실시간 교통사고 현황 정보제공 기능을 구현하였다. 이전의 단순한 집계에 의한 비공간적인 데이터를 사용한 교통사고 분석보다는 교통사고의 자세한 내용 및 통계자료와 함께 사고 위치를 시각적으로 도시하여 가시적으로 주변 환경을 파악할 수 있는 기능을 제공하였으며 사고 담당 경찰관과 직접 연계할 수 있는 인터페이스를 제공하였다.
본 연구는 고속도로 교통사고 심각도 예측모델을 구축하기 위해 다섯가지 머신러닝 기반의 분류모형 적용하였다. 2015년~2017년 동안 전국 고속도로에서 발생한 사고 데이터 21,013건을 5가지의 분류 모형을 적용한 결과 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)이 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 나타났다. LightGBM에서는 교통사고심각도 추정에 있어 우선순위 요인으로 사고차량 수, 사고유형, 사고지점, 사고차로유형, 사고차량 유형 순으로 나타났다. 이러한 모형의 결과를 기반으로 일관적인 사고심각도 예측 과정을 통하여 교통사고대응관리 전략 수립에 활용할 수 있다. 본 연구는 국내 기계학습을 활용한 사례가 적은 여건에서 향후 빅데이터 기반의 다양한 기계학습 기법을 활용이 가능함을 제시하고 있다.
자율주행차의 도입으로 인적 오류에 의한 교통사고가 크게 줄어드는 것과 같은 긍정적 파급효과를 기대할 수 있다. 그러나 자율주행차의 H/W 또는 S/W의 오류 및 기능 부족등으로 새로운 교통안전 이슈가 앞으로 발생할 것으로 예상됨에 따라 자율주행차의 주행 안전성을 평가하기 위한 현실적이고 체계적인 시나리오 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터를 바탕으로 자율주행차 주행 안전성을 평가하기 위한 상황 시나리오(functional scenario)를 개발하였다. GIS 프로그램인 QGIS를 활용하여 국내 고속도로 톨게이트 및 램프 구간에서 발생한 교통사고 데이터를 추출하고 교통사고 개요 항목을 확인한 후, 교통사고 유형을 분류하였다. 또한, 교통사고 유형 분류 결과를 바탕으로 톨게이트와 램프 구간의 다양한 위험 상황을 내용으로 하는 상황 시나리오를 개발하였다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
교통사고로 인한 많은 인명피해가 발생하고 있으나, 첨단 기술의 발전에도 불구하고 교통사고 발생은 줄어들지 않고 있다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해서는 향후 사고가 어떻게 변화하여 갈 것인지를 정확하게 예측할 필요가 있다. 지금까지 교통사고 발생 빈도 예측은 주요 연구 분야가 아니었으며 주로 과거 일정 기간의 통계를 기반으로 전통적인 방법으로 미시적으로 분석되어 왔다. 최근 AI 기술이 교통사고 분야에 도입 되었음에도 불구하고 주로 교통 흐름 예측에 초점을 맞추고 있어, 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 국내에서 발생한 1,339,587건의 교통사고 기록을 시계열 데이터로 변환하고 AI 알고리즘 LSTM을 이용하여 연령별, 시간별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 또한 코로나-19로 인한 교통 환경의 변화에 맞추어 예측값과 실제값을 비교 검증하였다. 향후 이러한 연구결과가 교통사고 예방의 정책개선으로 이어지고 사고 예방에 활용 될 것으로 기대된다.
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.