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.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.6
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pp.841-851
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2019
This study presents risk ranking by accident types at intersections, crosswalk and tunnel sections. An ordered logit model was used to estimate the accident severity of traffic accidents based on 58,868 accident records that have occurred on the Seoul and Gyeonggi-do over the period 2014-2017. The factors affecting the injury severity were identified by the estimated model first, and risk ranking was proposed according to conditions of accident occurrence using relative ratio analysis later. The analysis results showed that the injury severity dramatically depends on the location and time of the accident. The analysis results showed that the injury severity dramatically depends on the location and time of the accident. Furthermore, there are severe injury cases in terms of the injury severity despite the small number of occurrence of traffic accident, or there are severe injury cases in terms of the injury severity despite the high frequency of occurrence of traffic accident.
교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.3
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pp.59-73
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2021
There are many lives lost due traffic accidents, and which have not decreased despite advances in technology. In order to prevent traffic accidents, it is necessary to accurately forecast how they will change in the future. Until now, traffic accident-frequency forecasting has not been a major research field, but has been analyzed microscopically by traditional methods, mainly based on statistics over a previous period of time. Despite the recent introduction of AI to the traffic accident field, the focus is mainly on forecasting traffic flow. This study converts into time series data the records from 1,339,587 traffic accidents that occurred in Korea from 2014 to 2019, and uses the AI algorithm to forecast the frequency of traffic accidents based on driver's age and time of day. In addition, the forecast values and the actual values were compared and verified based on changes in the traffic environment due to COVID-19. In the future, these research results are expected to lead to improvements in policies that prevent traffic accidents.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.561-571
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2014
This study analyzes traffic accident severity of old age drivers in fourteen cities and counties of Jeonbuk Province. It is assumed that traffic accident effecting factors have two staged structure by personal and driving environment and urban characteristics. Multilevel Analysis Model is used under the assumption of hierarchical characteristics to analyze factors effecting severity. As the driver's age increases after sixty-five years old, accident damages become severe. The drunk driving is likely to make traffic accident damage more severer. The number of fatal accident by old age drivers is about three time more than by no old age drivers. Old age drivers have higher number of night traffic accidents but severer ones in daytime. Old age drivers show the higher number of traffic accidents but severer ones in fine weather. Wet road surface also influences damage severity and especially old age drivers show higher serious damage and fatal than no old drivers.
교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.
우리는 복잡한 현상을 하나의 수치로 표현하는 각종 지표(index)를 생활에서 많이 접하고 있다. 종합주가 지수, 불쾌지수, 소비자 물가지수, 년간 교통사고 건수, 인구 10만명당 교통사고 사망자수 등도 일종의 지표라 할 수 있다. 철도에서도 위험을 평가하는 지표로는 "년간 사고건수", "열차운행 100만-km당 사고건수"와 같이 발생빈도에 초점을 둔 경우와 "년간 사망자수", 혹은 "피해액", "운행지장"과 같이 사고피해에 초점을 둔 경우가 있다. (중략)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.27-30
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2021
경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.
Traffic accidents are caused by a variety of factors. Among the factors that cause traffic accidents are weather conditions at the time. There is a difference in the percentage of deaths according to traffic accidents, due to the weather conditions. In order to reduce the number of deaths due to traffic accidents, to predict the incidence of traffic accidents that occur in response to weather conditions is required. In this paper, it propose a model to predict the incidence of traffic accidents caused by weather conditions. Predictive modeling was applied to the theory of Markov processes. By applying the actual data for the proposed model, to predict the incidence of traffic accidents, it was compared with the number of occurrences in practice. In this paper, it is to support the development of traffic accident policy with the change of weather.
To analyze the risk according to accident types by novice and experienced drivers, it is used the accidents data which occurred for 2 years(2005~2006) in Korea. It is defined that novice driver is a people who is not passed 1 year after getting a driving licence and experienced driver is a people who is passed 1 year in this study. It is used a risk model to compare and analyze about the risk between two groups. The risk model is developed to apply together two variables which is accidents frequency and severity. Then it is used a conceptual weight to find that proper rate between accident frequency and fatal accident frequency. It is found a weight($\omega=0.6$) to suitable value to apply a risk model. The results showed that collision with obstacles, angle collision($90^{\circ}$) types to novice driver group have bigger risk than experienced driver group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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