• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
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• pp.315-322
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• 2007

신호교차로 교통사고는 90년대 이후 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통 혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 신호교차로의 교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경적 요인 등이 복합적으로 작용하여 발생하는데, 교통량의 집중과 도로의 기하구조, 운전자 과실 등이 교통사고의 주요 인자로 작용하고 있다. 본 연구에서 교통사고 예측모형을 개발하기 위해서 2003년부터 2006년도까지 실제 경기도의 신호교차로에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 구체적으로는 시내가 아닌 지방부 성격을 지닌 일반국도를 대상으로 하였다. 지방부 일반국도의 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 다중회귀분석을 사용하였다. 사고와 관계가 높은 신호주기, 방향별 접근 교통량, 회전교통량 둥과 같은 도로, 교통, 운영조건들로 변수를 정하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 본 연구에서는 도로조건, 교통조건, 운영조건들과 사고와의 관계를 이용하여 경기도 일반국도의 신호교차로 교통사고예측모형을 개발하였고, 이는 지방부 성격을 지닌 교차로에 적용이 가능하다고 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.146-147
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• 2023

해양사고는 도로교통과 달리 지속적으로 증가하고 있으며, 인명피해가 주로 발생하는 주요 사고의 치사율은 도로교통의 11.7배 이상이다. 해양사고는 외부 환경에 따라 사고 위치가 변하고 즉각적인 조치가 어려워 타 교통에 비해 대형 사고로 이어질 가능성이 매우 크다. 그러나 여전히 사고가 발생하고 난 후 대응하는 등 사후적 관리 단계에 무르고 있어 사고의 주요 요인을 사전에 식별·관리하는 선제적 관리단계로의 전환 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 발생 지점 밀도 기반의 가변 공간 군집체계를 반영한 해양사고 예측모델을 개발하였다. 반복적인 공간 가산분석을 통해 밀도가 높을수록 작은 규모의 격자 체계를 가질 수 있도록 상세한 공간 군집체계를 구성하였으며, 단순 사고 위험도 예측뿐만 아닌 사고 인과관계를 설명할 수 있는 BN(Bayesian Network) 기반의 모형을 사용하여 해양사고 위험예측 모델을 개발하였다. 또한, Cost-of-Omission을 통해 해양사고 예측확률의 변화와 각 변수들의 영향력을 확인하였으며, 월별 해양사고예측 결과를 GIS를 활용하여 2D/3D 기반으로 시각화하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.59-73
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• 2021

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.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.207-218
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• 2001

신호교차로 교통사고는 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 이와 같은 교통사고는 대부분 인적 요인, 차량적 요인, 환경적 요인 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한다. 이전 교통사고와 교통량과의 관계는 운전자 과실과 함께 교통사고 발생에 주요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 1996년부터 1998년까지 3년 동안에 실제 광주광역시 4-지 신호교차로 73개소에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 또한 4-지 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 교차분석 및 다중회귀분석을 사용하였다. 특히 다중회귀분석에는 교차로 사고분석을 위해 사고유형을 종속변수로, 방향별 접근 교통량을 독립변수로 각각 적용하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 그리고 본 연구에서 도출된 예측모형을 이용하여 전라남도 4-지 신호교차로에 대한 교통사고 잦은 지점으로 선정된 30개소를 선택, 사고유형을 분석한 후 교통사고 예측모형에 적용하여 사고모형을 검증하였다. 결론적으로 본 연구에서는 사고유형과 방향별 접근 교통량과의 관계를 이용하여 광주광역시 4-지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하였고, 향후 연구과제로 타 지역 신호교차로 교통사고 예측모형 연구와 교차로 교통사고에 대한 안전대책 및 안전한 교차로 설계에 대한 지속적인 연구가 수행되어 져야 할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.39-56
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• 2011

본 연구에서는 서울시 자치구(행정구역) 중심의 거시적 사고예측모형을 개발하였다. 사고예측모형 개발과정에서 서울시 전체를 하나의 모형식으로 개발하지 않고 지역 토지이용(개발밀도)과 교통사고빈도와의 관계를 분석하여 토지이용 유형에 따른 사고예측모형을 개발하였다. 토지이용과 교통사고빈도와의 관계에서 개발밀도(연상면적)가 높을수록 교통사고빈도가 높게 나타나는 상관성을 파악하였으며 주거연상면적, 상업연상면적, 업무연상면적 모두 교통사고와 반응하는 특징이 다름을 확인할 수 있었다. 총 4개의 유형구분이 가능하였으며 각 유형에 대한 지역특성과 사고특성을 살펴보았다. 4개 유형의 모형에 반영된 설명변수는 공통변수와 각 유형별로 상이한 특성변수가 도출되어 지역적 특성이 모형에 반영된 것으로 판단할 수 있다. 사회 경제적 변수로는 통행을 유발 유입시키는 교통활동을 대변할 수 있는 변수가 채택되었으며 교통여건 변수로는 교통시설 및 안전과 관련된 변수가 채택되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-442
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• 2022

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.178-185
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• 2023

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.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.9-15
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• 2014

교통사고는 다양한 요인으로 인해 발생한다. 그 중에는 교통사고가 발생할 당시의 기상상태가 있다. 기상상태에 따라 교통사고로 인해 발생하는 사망자의 비율은 차이가 있다. 교통사고로 인한 사망자의 수를 줄이려면 기상 상태에 따라 발생될 교통사고 발생 수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다. 예측 모델링의 이론으로는 마코프 프로세스를 적용하였다. 제안된 모델링에 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측 하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 본 논문은 기상 변화에 따른 교통사고 정책수립에 도움을 줄 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.301-310
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• 2021

TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.