• Title/Summary/Keyword: 교통사고 위험도

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Development of Hazard-Level Forecasting Model using Combined Method of Genetic Algorithm and Artificial Neural Network at Signalized Intersections (유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형 개발에 관한 연구)

  • Kim, Joong-Hyo;Shin, Jae-Man;Park, Je-Jin;Ha, Tae-Jun
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.30 no.4D
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    • pp.351-360
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    • 2010
  • In 2010, the number of registered vehicles reached almost at 17.48 millions in Korea. This dramatic increase of vehicles influenced to increase the number of traffic accidents which is one of the serious social problems and also to soar the personal and economic losses in Korea. Through this research, an enhanced intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network will be developed in order to obtain the important data for developing the countermeasures of traffic accidents and eventually to reduce the traffic accidents in Korea. Firstly, this research has investigated the influencing factors of road geometric features on the traffic volume of each approaching for the intersections where traffic accidents and congestions frequently take place and, a linear regression model of traffic accidents and traffic conflicts were developed by examining the relationship between traffic accidents and traffic conflicts through the statistical significance tests. Secondly, this research also developed an intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network through applying the intersection traffic volume, the road geometric features and the specific variables of traffic conflicts. Lastly, this research found out that the developed model is better than the existed forecasting models in terms of the reliability and accuracy by comparing the actual number of traffic accidents and the predicted number of accidents from the developed model. In conclusion, it is expect that the cost/effectiveness of any traffic safety improvement projects can be maximized if this developed intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network use practically at field in the future.

주부교실-가정사고

  • Lee, Yeong-Suk
    • 건강소식
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    • v.3 no.8 s.23
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    • pp.46-49
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    • 1975
  • 사고란 반드시 밖에만 있는 것은 아니다. 가정 내에도 항상 많은 위험이 도사리고 있다. 앗차하는 순간에 일어나는 여러 가지 사고는 교통사고 못지않은 피해를 주부에게 준다. 애기를 키우고 있으면, 사고의 위험은 더욱 크다. 개나 고양이 같은 가축을 기를 때도 사고가 따른다. 주부는 항상 주의를 게을리 해서는 안 된다.

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Traffic Violation Fine Standard by the Severity and the Number of Total/Fatal Accidents (교통/사망 사고 발생건수 및 보도에 의한 범칙금 부과 방안)

  • 이태경;장명순
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.4
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    • pp.89-98
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    • 1998
  • 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.

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The Study on the Severity of Children Traffic Accident using Ordinal Logistic Regression Analysis (순서형 로지스틱 회귀분석을 이용한 어린이 사고심각도 분석 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Ko, Eun-Hyeck;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.259-260
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    • 2016
  • 어린이의 경우 다른 연령층에 비해 신체적, 정신적으로 완성되지 못하여 교통사고의 가능성이 높으며, 특히 전국의 어린이 교통사고는 점진적으로 감소 추세이나 인천의 어린이 교통사고는 감소하다가 다시 증가 추세에 들어선 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 어린이 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인들을 발견하고 제시하고자 하였다. 순서형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 순서척도인 반응변수에 대한 설명변수의 오즈(Odds)를 확인하고자 하였으며 안전운전불이행, 차대사람(횡단중), 차대차(측면직각충돌)사고가 유의한 결과로 나타났다. 안전운전불이행으로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.35배, 측면직각충돌로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.76배 증가하는 것으로 나타났고, 횡단중인 경우에는 오히려 사망 위험도의 오즈값이 0.58배로 감소하는 것으로 나타났다.

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Analysis of Traffic Crash Severity on Freeway Using Hierarchical Binomial Logistic Model (계층 이항 로지스틱모형에 의한 고속도로 교통사고 심각도 분석)

  • Mun, Sung-Ra;Lee, Young-Ihn
    • International Journal of Highway Engineering
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    • v.13 no.4
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    • pp.199-209
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    • 2011
  • In the study of traffic safety, the analysis on factors affecting crash severity and the understanding about their relationship is important to be planning and execute to improve safety of road and traffic facilities. The purpose of this study is to develop a hierarchical binomial logistic model to identify the significant factors affecting fatal injuries and vehicle damages of traffic crashes on freeway. Two models on death and total vehicle damage are developed. The hierarchical structure of response variable is composed of two level, crash-occupant and crash-vehicle. As a result, we have gotten the crash-level random effect from these hierarchical structure as well as the fixed effect of covariates, namely odds ratio. The crash on the main line and in-out section have greater damage than other facilities. Injuries and vehicle damages are severe in case of traffic violations, centerline invasion and speeding. Also, collision crash and fire occurrence is more severe damaged than other crash types. The surrounding environment of surface conditions by climate and visibility conditions by day and night is a significant factor on crash occurrence. On the orher hand, the geometric condition of road isn't.

Assessment of Freeway Crash Risk using Probe Vehicle Accelerometer (프로브차량 가속도센서를 이용한 고속도로 교통사고 위험도 평가기법)

  • Park, Jae-Hong;Oh, Cheol;Kang, Kyeong-Pyo
    • International Journal of Highway Engineering
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    • v.13 no.2
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    • pp.49-56
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    • 2011
  • Understanding various casual factors affecting the occurrence of freeway traffic crash is a backbone of deriving effective countermeasures. The first step toward understanding such factors is to identify crash risks on freeways. Unlike existing studies, this study focused on the unsafe vehicle maneuvering that can be detected by in-vehicle sensors. The recent advancement of sensor technologies allows us to gather and analyze detailed microscopic events leading to crash occurrence such as the abrupt change in acceleration. This study used an accelerometer to capture the unsafe events. A set of candidate variables representing unsafe events were derived from analyzing acceleration data obtained by the accelerometer. Then, the crash risk was modeled by the binary logistic regression technique. The probabilistic outcome of crash risk can be provided by the proposed model. An application of the methodology assessing crash risk was presented, and further research items for the successful field implementation were also discussed.

Analysis of Urban Network Operability and Crash Risk Change Caused by Rainfall Using Two-fluid Model Parameters (Two-fluid Model 파라미터를 활용한 강우에 따른 도시부 네트워크 운영성 및 위험도 변화 분석)

  • Lee, Jaehyeon;Moh, Daesang;Kim, Sunho;Lee, Chungwon
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.40 no.2
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    • pp.167-175
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    • 2020
  • The Two-fluid Model, proposed by Herman and Prigogine in 1979, is a macroscopic model for describing network operability in urban networks. Since the Two-fluid Model parameters change according to the traffic flow characteristics, it is necessary to identify the cause of flow change when analyzing the operability using the parameters. This study compared the crash risk according to rainfall using the Two-fluid Model parameters, and explained that the driving behavior affects the operability of the urban network. The results of the parameters estimation showed poor network operation under rainfall condition. The factors of drivers' crash risk perception model were calculated, and driving behavior was analyzed due to crash risk according to rainfall. In both the morning and evening, drivers tended to slow down their speeds to reduce the crash risk, because the risk on rainy days could be high when the speed was the same as on a sunny days. However, the crash risk was still higher on rainy days than sunny. In the future, it is necessary to analyze the relationship between the network operation and the crash risk in various networks and to improve both.

A Study on the Application of Variable Speed Limits(VSL) for Preventing Accidents on Freeways (고속도로 교통사고 예방을 위한 가변제한속도 적용방안 연구)

  • Park, Joon-Hyung;Hwang, Hyo-Won;Oh, Cheol;Chang, Myung-Soon
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.26 no.4
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    • pp.111-121
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    • 2008
  • Using variable speed limits (VSL) is a key strategy for preventing traffic accidents and alleviating traffic congestion. This study proposes an algorithm to operate VSLs on freeways for traffic safety. The proposed algorithm consists of two components based on accident likelihood estimation and analysis of safe stopping distance under various environmental conditions. A binary logistic regression technique is used for estimating accident likelihood. It is expected that the proposed algorithm would be successfully applied in practice in support of an integrated traffic and environmental condition monitoring system. Technical issues associated with the field implementation are also discussed.

Spatial clustering of pedestrian traffic accidents in Daegu (대구광역시 교통약자 보행자 교통사고 공간 군집 분석)

  • Hwang, Yeongeun;Park, Seonghee;Choi, Hwabeen;Yoon, Sanghoo
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.20 no.3
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    • pp.75-83
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    • 2022
  • Korea, which has the highest pedestrian fatality rate among OECD countries, is making efforts to improve the safe walking environment by enacting laws focusing on pedestrian. Spatial clustering was conducted with scan statistics after examining the social network data related to traffic accidents for children and seniors. The word cloud was used to examine people's recognition Campaigns for children and literature survey for seniors were in main concern. Naedang and Yongsan are the regions with the highest relative risk of weak pedestrian for children and seniors. On the contrary, Bongmu and Beomeo are the lowest relative risk region. Naedang-dong and Yongsan-dong of Daegu Metropolitan City were identified as vulnerable areas for pedestrian safety due to the high risk of pedestrian accidents for children and the elderly. This means that the scan statistics are effective in searching for traffic accident risk areas.

A Study to Predict the Traffic Accident Severity Level Applying Neural Network at the Signalized Intersections (인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구)

  • Choi, Jae-Won;Kim, Seong-Ho;Cho, Jun-Han;Kim, Won-Chul
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.22 no.3 s.74
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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.