겨울철 도로에서 발생하는 안개 및 결빙구간 교통사고 사망률의 경우는 도로조건 및 기상조건이 매우 중요한 요소 이다. 본 논문에서는 교통사고 예측 데이터를 가정하고 교통사고 위험율을 에측 하는 모의실험을 수행하였다. 그뿐만 아니라, 본 논문에서는 교통사고를 줄이고 교통사고를 예방하기 위해서, 교통공단에서 제공하는 교통사고 사망자 데이터를 WEKA 데이터 마이닝 기법 및 TENSOR FLOW 공개 소스를 이용해서 요인 분석 및 교통사고 치사율 사망을 예측하였다. 추가적인 기능으로는 지도 표시 기능을 이용해서, 운전자가 WEB 기반에서, 안개 및 결빙구간 정보를 운전자에게 제공하는 모의실험 및 교통사고 사진을 실시간으로 전송하는 모의실험 결과를 설명하였다.
매년 차량의 수가 꾸준히 증가함에 따라 이에 비례하여 도로의 혼잡도와 사고 발생률 또한 증가되고 있다. 이와 같은 교통문제를 완화하기 위해서 도로 설계 및 신호 체계 등이 발전되고 있음에도 불구하고 교통사고로 인한 인명 및 재산 피해는 감소되지 않고 있다. 본 논문에서는 발생원 사고를 실시간으로 인식하여 이에 빠르게 대응함으로써 후속사고를 예방하고 사고 원인을 파악하기 위한 실시간 사고 인식 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 특정 교차로에서 뿐만 아니라 교통흐름과 디자인이 다른 교차로에서 발생한 사고를 정확히 인식하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 실제 교차로에서 수집되는 데이터가 정확하다고 보장할 수 없고, 사고 발생에 쓰이는 데이터는 서로 유기적으로 복잡한 관계가 있기 때문에 정확한 사고 인식을 위해 확률기반 연산을 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하였다.
본 논문은 사각지대가 많고 비좁아 사고 위험이 높은 지역인 도시 이면도로 교차로에 보편적으로 적용하여, 이면도로에서의 사고방지와 차량 소통 원활화에 기여토록 하는 간이 교통신호 시스템에 관한 것이다. 따라서 교통사고가 자주 발생하고 혼잡스러운 도시의 이면도로 교차로에 간이 교통신호시스템을 제공함으로써 사고방지를 예방하고 차량 소통의 원활화에 기여함에 목적을 두고 있다. 또한 본 연구는 차량에 별도의 단말기의 장착 없이 보편적으로 적용되는 것이며, 최대한 단순한 신호에 따라 차량을 효율적으로 통제하도록 구성된 도시의 이면도로 교차로의 간이 교통신호시스템을 제공한다는 것에 또 다른 연구의 목적을 가지고 있으며, 이를 통해 향후 도시의 이면도로에서 발생하는 교통사고를 미연에 예방하는 효과를 기대할 수 있다. 더불어 협소한 이면도로에서의 인명피해 또한 최소화 할 수 있는 신호시스템으로서의 기능을 최적화하는데 기여할 수 있는 촉진제로서의 역할을 할 수 있는 것이라 생각된다.
본 연구는 지역 교통사고 원인조사의 관리주체인 도로관리청에서 교통사고를 효율적이면서 효과적으로 관리하고 시행할 수 있는 교통사고 원인조사 기법 및 절차를 제시하였다. 또한, 시범도시를 선정하여 최근 3년간 교통사고 중 사망사고 자료를 바탕으로 사고형태지도, 구조분석표 및 사고도표의 작성, 사고누적지점 및 구간의 선정과 우선순위, 현장조사 및 개선시책의 결정, 기회비용의 추정, 모니터링 방안 등 향후 도로관리청의 교통사고 원인조사의 기술적, 조직적 및 행정적 프로세스를 적용하여 예상되는 사고감소효과에 대해 분석하였다.
본 연구는 지속 확대 설치되고 있는 교통신호기가 교통사고 예방에 어떤 효과가 있는지 분석하기 위한 것이다. 대전광역시 교통신호기 1,602개소 중에서 2013~2019년까지 7년간 TCS에 등록된 신호위반 등 교통사고 자료 7,045건을 수기 검색하였다. 교통사고 다발 상위 20개소 교차로를 특정하고, 교통사고 조사기록과 현장지도를 열람하여 위반차량의 주행 방향, 신호현시를 비교분석하고, 신호위반 교통사고 원인을 신호운영 설계(운영) 미흡과 운전자 과실(고의)을 구분해서 문제점 및 개선안을 제안하였다. 분석 결과 직좌동시신호와 중복현시 등에서 신호위반 교통사고 75%가 발생하였고, 황색신호에서 발생하는 교통사고 대책으로 황색신호시간 연장 또는 전적색(All Red)신호 운영시 교통사고가 줄어들었다. 비보호 좌회전은 정상신호로 개선이 필요하다. 또한, 경찰에서는 교통사고 현장지도 및 신호관련 자료에 대하여 수기 열람으로 교통사고 예방대책 수립시 많은 인력과 활용도가 떨어져 교통업무관리시스템(TCS)의 개선이 필요하다. 본 연구는 현장에서 수집한 방대한 데이터를 분석하여 개선방안을 제시한 것으로 신호운영에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 교통사고 데이터베이스 구축을 통해 교통사교 현황과 사고 당시의 여러 정황들을 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이 정보들에는 사고 당시의 기상상태, 도로형태, 차종, 연령, 성별 등의 데이터들이 포함되고 이러한 정보들을 바탕으로 데이터베이스 사용자들은 각 사고 별 종합적인 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 정부 당국 외에 보험사 등에 교통사고 관련 정책을 위한 유용한 정보들을 제공할 수 있다. 또한 운전자 개인들에게도 정보들을 제공해 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있다.
교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.
고속도로 망의 지속적인 확장과 교통량 증대로 인해 고속도로에 인접하여 서식하는 야생동물의 생활권은 축소되거나 단절된다. 이는 먹이를 찾거나 번식지로 이동하는 야생동물들의 교통사고 가능성을 높인다. 야생동물 교통사고는 운전자의 안전 및 도로 시설의 위험 요소일 뿐만 아니라 야생동물 자체의 생명에도 위협이 된다. 야생동물의 서식지 분절을 막기 위한 다양한 방법 중 생태통로와 야생동물 유도 울타리가 대표적이다. 이러한 야생동물 교통사고 예방사업의 시설 설치비용은 명확하게 측정되지만, 편익의 경제적 가치를 측정하기는 어렵다. 본 연구에서는 조건부가치측정법을 사용하여 고속도로 상의 야생동물 교통사고 예방사업의 경제적 가치를 추정하였다. 추정결과에 따르면, 우리나라 전체 가구의 약 43.88%가 이 사업에 대한 양(+)의 지불의사를 가진 것으로 나타났다. 이와 더불어 환경문제의 인식이나 동 사업에 대한 사전 인지 정도가 높을수록 지불의사 확률과 지불의사액이 높아지는 것이 확인되었다. 따라서 해당 사업에 대한 적극적인 홍보는 야생동물 교통사고 예방사업에 긍정적인 여론을 형성하고, 동 사업에 양(+)의 금액을 지불할 의사가 있는 가구를 늘리는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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