• 한국도로학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.139-150
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• 2008

본 연구는 도로연장측면에서 본선에 비해 상대적으로 연결로에서 발생하는 사고빈도가 높고, 교통사고가 증가하는 추세인 고속도로 연결로의 교통사고 예측모형의 개발에 초점을 두었다. 연결로 유형별(직결, 준직결, 루프)로 통계적으로 유의한 사고인자를 선정하고, 사고율과의 관계가 비선형 임을 분석하여 변수를 변형(Variables Transformation)하여 All possible 방식으로 예측모형을 개발하고, 통계적 진단 및 검증을 거쳐 유의성을 확인하였으며 이에 기존 개발 모형에 비해 예측력이 더욱 우수한 결과를 보였다. 개발된 사고예측모형은 보다 비용면에서 효율적이고, 안전한 트럼펫형 IC 연결로의 설계와 연결로 교통사고 원인분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제27권4호
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• pp.167-173
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• 2009

교통사고는 인간의 생명과 직결되는 문제이므로, 교통사고 예방 및 심각도 감소를 위한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 심각도에 영향을 줄 수 있는 다양한 영향요소들을 고려하여 교통사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 대응책을 수립하고자 하였다. 본 연구에서는 2004~2006년 동안 서해안 고속도로에서 발생한 174개의 구간별 사고자료를 이용하여 사고 심각도 예측모형을 만들었다. 이렇게 분석된 모형을 이용하여 사고심각도에 영향을 미치는 주요요인을 찾고 이를 이용하여 교통사고로 인한 피해를 줄일 수 있는 다양한 방법들을 고려해 보았다. 분석결과 과속으로 인한 사고, 차량결함, 차대차 사고, 차대사람 사고, 교통량, 곡선반경 및 종단경사 변동계수에 의해 사고심각도가 정의되는 것을 알 수 있다. 이와 같은 사고심각도와 밀접한 관련이 있는 독립변수들을 대상으로 구간에 따른 각 영향의 정도를 그래프를 나타내 보았으며, 그 결과 심각한 사고를 유발하는 특정원인이 몇 가지 존재하며 이러한 특정원인 및 사고유형은 서해안 고속도로의 특정구간에서 주로 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과들은 서해안 고속도로의 특정 구간에 속도제한 단속 카메라, 차내/외 경고정보제공등과 같은 선택적 교통정보 및 교통시설을 제공함으로써 사고를 예방하는 방법에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.21-40
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• 2003

본 논문에서는 GIS(Geographic Information System:지리정보체계)를 기반으로 도로의 선형조건을 이용하여 고속도로의 사고위험도를 파악하고 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 고속도로 평면곡선부에 대한 다양한 사고분석을 통해 도로의 선형조건이 교통사고에 미치는 영향을 규명하였으며. 이 결과를 토대로 사고예측모형을 구축하였다. 특히 사고영향인자를 규명하는 데에 있어서는 도로선형요소의 상호작용과 선형의 연속성을 반영함으로써 보다 현실적이고 객관적인 예측모형을 구축할 수 있도록 하였다. 아울러 사고예측모형의 추정결과와 사고자료를 토대로 고속도로의 선형조건에 따른 종합적인 사고위험도지수를 설정하고 이에 대한 평가기준을 마련하였다. 한편 주어진 도로선형조건에 따라 사고발생가능성을 예측하고 사고위험도를 평가하는 일련의 과정을 GIS와 결합하여 프로그래밍 함으로써 해당구간의 사고율 사고위험도지수, 위험도평가등급이 자동적으로 결정될 수 있게 하였을 뿐만 아니라 관련정보 및 평가결과를 시각적으로 제공하여 이용자가 보다 쉽게 이해하고 편리하게 사용할 수 있는 사고위험도 평가 프로그램을 개발하였다. 개발된 사고예측모형과 이를 토대로 설정한 사고위험도지수 및 위험도평가등급은 안전하고 비용-효율적인 도로설계에 도움을 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 사고취약구간에 대한 대책 마련에도 이바지 할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1123-1130
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• 2020

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.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.125-136
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• 2005

현재 도로사업의 타당성 조사 시 사용하는 교통사고 감소편익 산정시 도로등급별로 사고율을 일률적으로 적용하고 있고, 도로특성 및 V/C에 따른 특성이 고려되고 있지 못하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도로유형별 V/C 및 교통 특성을 반영하여 사고를 예측할 수 있는 모형을 개발하여 도로의 신설 및 개량에서 그 도로의 안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 초기 단계로서 도시지역 도로를 대상으로 하여 모형을 개발하였다. 우선 도로유형별로 사고에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이 때 선정 기준은 도로설계단계에서 획득할 수 있는 자료를 위주로 선정하였으며. 교통량, 중앙분리대의 유 무, 교차점수. 연결로수, 횡단신호등수 그리고 차로수를 선정하였다. 각 요인과 사고와의 관계를 분석해 본 결과 모두 통계적으로 유의한 수준에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로의 등급 및 V/C에 따라 4가지 유형으로 분류하고, 각각에 대하여 포아송 선형회귀식을 통하여 사고예측모형을 도출하였으며, 실제 자료를 이용하여 검증하였다. 검증결과 모형식의 결과가 실제 사고 자료에 대해 비교적 양호하게 추정력을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 V/C에 따른 도로유형별 사고예측모형을 개발함으로써 도로의 물리적인 특성으로 인한 교통사고예측이 가능하고, 이 결과를 도로의 신설 및 개량에 대한 타당성 조사시 사고비용을 추정하는데 활용할 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서 이용한 자료가 전라북도 한 지역으로 한정되어있어 전국적인 대표성을 지니는 데에는 한계가 있을 수 있다는 사실을 밝히고자한다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2004년도 제3회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.169-174
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• 2004

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-12
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• 2017

교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카 교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.47-56
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• 2008

일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고 예측모형을 개발하고자한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로서, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.163-175
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• 2002

교통사고의 원인은 도로, 차량들의 물리적 요인과 인적요인으로 분류하고 있다. 이중 차량과 관련해서는 수많은 신기술들이 개발되었고 또 개발 중에 있으며 인적요인에 관해서는 최근 국내에서도 중요한 연구들이 수행 중에 있으나 그 결과를 실용화하는데는 더 많은 시간이 필요할 것으로 보인다. 도로요인에 관한 그 동안의 연구가 국도 등에 집중되었기 때문에 오히려 도로의 위계상 최상위 위치에 있는 고속도로를 중심으로 한 연구가 미진한 것처럼 비쳐지는 것도 부정할 수 없는 사실이다. 미국은 도로 안전도 증진을 목표로 IHSDM(Interactive Highway Safety Design Module)이라는 통합설계모듈의 개발을 추진 중에 있으며, 국내에서도 기초적인 연구가 시작되었다. 이러한 평가모듈의 개발에 필수적인 것이 도로설계대안별로 교통안전도를 계량적으로 평가하는 모형의 개발이다. 본 연구에서는 먼저 교통사고의 원인이 되는 도로요인 중 특히 도로선형과 교통사고와의 관계를 밝혀내기 위해 도로선형의 변화(선형개량, 도로확장)가 비교적 적었던 호남고속도로를 대상으로 고속도로의 선형요소와 교통사고와의 미시적인 관계를 규명하였다. 이를 위해 대상도로를 직선부, 곡선부. 완화곡선부 등으로 1차 구분하였으며 이들 구간의 선형요소와 지난 5개년('96년∼'00년) 간의 교통사고 자료를 데이터베이스화하여 모형산정에 이용하였다. 또한 도로선형 요소 중 특히 교통사고와 관계가 큰 것으로 분석된 몇몇 요소들을 이용해 고속도로 선형조건별 안전도평가모형을 구축하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권2호
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• pp.151-159
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• 2010

본 논문은 기존 모형들보다 더 정확한 고속도로 사고 예측 모형을 개발하기 위해 수행한 연구 결과를 제시하고 있다. 기존 모형들은 도로 기하구조와 사고 건수 간 연관성을 밝히기 위해 해당 사고 지점 주변의도로 특성만을 고려하는 반면, 본 연구에서는 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간을 합쳐서 고려하는 점이 다르다. 차량교통사고는 주행중인 상황에서 발생하고, 특히 고속도로의 경우 한 지점의 차량 속도는 전방 도로 상황에 따라 민감하게 변하기 때문에 본 연구에서 적용한 기법은 상당히 현실적이라 할 수 있다. 모형을 구축하기 위해 서해안고속도로 4차로 구간 269.3km를 선정하여 기하구조 데이터를 구축하였고, 해당 구간에서 2003~2008년 6년 동안 발생한 1,664건의 교통사고를 매칭시켰다. 본 데이터의 사고발생특성은 포아송분포보다 음이항분포를 따르는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 개발한 모형에 따르면 교통사고 발생은 곡선길이와 곡선반경에 반비례 관계인 것으로 나타났다. 한편 교통사고 발생은 직선부의 직선길이에 비례하는 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 연구 결과와는 다른 결과로서, 본 연구에서 가정했던대로 교통사고 발생은 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간상황에 의존한다는 것을 알 수 있다. 그 외에도 본 연구에서는 내리막 직선길이, 과속카메라 설치여부, 분류부와 합류부의 교통사고 발생에 미치는 영향에 대해서도 중요한 결과를 도출했다. 본 연구 결과는 고속도로 도로 설계와 안전 진단 사업에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 본 연구 기법을 일반 국도나 도시내 주요 도로들에 대해서도 적용해 보는 것이 바람직할 것이다.