현대 사회에서는 세계 인구의 대부분이 도시에 몰려 있기 때문에, 도심의 소리는 중요한 의미를 가진다. 그 중 교통음은 가장 대표적인 도심소리 중에 하나이다. 일반적으로 도심 교통음은 환경소음으로, 대표적인 자연의 소리인 숲, 폭포소리등은 사람에게 긍정적인 효과를 주는 소리로 분류한다. 본 연구에서는 자연의 소리가 포함하는 백색잡음에 다양한 형태의 FFT보정 필터를 적용시켜, 사람이 가장 선호하는 형태의 백색잡음 주파수 특성을 발견하고 자연 소리와의 상관관계를 확인하였다. 그리고 여러 형태의 도심 교통음과 숲소리의 파형, 스펙트럼 비교를 통한 분석을 진행하였다. 분석 결과 도심 교통음이 숲소리에 비해 특정 주파수대역과 시점에 집중된 소리 에너지 특징이 있음을 발견하였으며, 이러한 특징이 사람에게 미칠 수 있는 부정적인 요소들을 확인하였다. 마지막으로 전극법 뇌파 실험을 통하여, 도심 교통음과 자연의 숲, 폭포소리를 직접 피실험자들에게 들려주어, 알파파와 베타파의 에너지 분포를 측정하였다. 측정결과 도심 교통음은 자연의 소리보다 현저하게 많은 양의 베타파를 발생 시켰으며, 반대로 자연의 소리는 많은 양의 알파파를 발생 시켰다. 이러한 결과를 통해 도심 교통음이 사람에게 미치는 부정적인 영향과 자연 소리의 긍정적인 영향을 직접적으로 확인하였다.
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.
실제적으로, 현재의 교통사고 검지시스템은 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 거의 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황하에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때는 자동차사고 스키드음은 1[KHz]$\sim$3[KHz] 대역에서 특정패턴을 보였다. 또한, 차량 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz]이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다.
본 연구는 서울, 수도권 및 부산광역시의 4지 신호교차로를 대상으로 도로의 기하구조측면, 교통특성, 환경특성 등 다양한 요인을 고려하여 교통사고예측모형을 구축하고 교차로사고와의 상호관계를 규명하고자 하였다. 분석 결과 기존의 음이항 모형보다 확률적 음이항 모형의 설명력이 높게 나타났으며 총 52개의 변수 중 10개의 변수가(주도로의 차로 수, 주도로의 좌회전 교통량, 주도로의 주행제약시설 수, 부도로의 우회전 교통량, 부도로의 교차로 시거, 교차로의 총 현시, 부도로의 중앙분리대 유무, 부도로의 제한속도, 부도로의 교통섬 유무, 부도로의 속도제약시설 수) 도시부 4지 신호교차로에서 교통사고에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한 10개의 유의한 변수 중 2개의 변수가(부도로의 교차로 시거, 부도로의 차량 주행속도 제약 시설물 수)가 확률적 변수로 나타났다.
우리나라는 건설교통부에서 규정하는 지침에 의거하여 도로를 설계하는데 안전한 도로의 건설을 위해서는 사고와 연관된 기하구조요인의 정확한 이해와 분석을 통해 도로의 설계자가 도로 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 고속도로 인터체인지에서 발생하는 교통사고를 실제로 수집이 가능한 도로기하구조 및 교통여건에 관한 자료만을 이용하여 신뢰성있게 분석할 수 있는 모형으로 정립하는데 있다. 본 연구에서는 고속도로상의 총 129개 트럼펫인터체인지와 35개 클로버인터체인지 상에서 연결로 형식별로 발생한 교통사고를 이용하여 다양한 교통사고요인들의 관계를 분석하기 위해 교통사고발생분포를 통계학적 방법을 통하여 분석한 바, 음이항분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 트럼펫인터체인지의 연결로 형식별, 그리고 클로버인터체인지의 연결로 형식별로 교통사고를 분석할 수 있는 음이항회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 고속도로를 계획 및 설계하는 초기단계에서 인터체인지의 유형과 인터체인지 연결로의 유형을 결정하는데 활용할 목적으로 개발되었으며, 본 모형의 적합성을 판단하는 여러 가지 통계학적 값들과 모형을 통해 예측한 값들, 그리고 실제로 현장에서 관측한 값들의 차이를 분석한 바 본 논문에서 구축한 모형이 이론적 및 실용적 측면에서 적합하게 구축되었음을 확인하였다.
이 연구는 차량유형별 로터리 교통사고를 다루고 있다. 이 논문은 차량유형별 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 이 연구에서는 차량유형을 세 그룹으로 나누어 그 차이점을 분석하고, 국내 로터리 자료를 이용하여 포아송 및 음이항 회귀모형과 ZAM모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 승용차량과 화물 및 승합차, 원동기의 사고건수를 종속변수로 하는 통계적으로 의미있는 2개의 ZIP 모형과 1개의 음이항 모형이 개발되었다. 둘째, 모형별 채택된 독립변수를 활용하여 세 모형의 차이가 비교 분석되었다. 마지막으로 로터리 사고를 예방하기 위해 조명시설, 과속방지턱과 같은 교통안전시설물 설치가 필요한 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 교차로 사고음 자동검지시스템의 검지율 향상을 위하여 다양한 음향패턴을 분석하였는데, 자동검지의 방해요소인 차종별 경적음과 특수목적용 차량의 사이렌음의 음향패턴은 일반적으로 사고음과 비슷한 음압을 가지고 있으나, 각각 다른 주기적인 형태의 주파수 파형으로 구성되어 있음을 확인하였다. 이를 위해, 교차로사고 자동음향감지시스템의 각종 방해요소(자동차 경적, 사이렌음, 기타 잡음 등)들의 파형 및 주파수 특성 등을 분석하는 음향인식기법을 도입하였다. 연구결과, 일반적인 교통소음과 교통사고음의 음향패턴을 비교하면 많은 차이가 있으며, 차량소통의 유무에 따라 약 20[dB]의 오차범위가 존재하는 것으로 나타났다.
본 연구는 청주시 4지 신호교차로를 대상으로 한 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 143개 교차로 사고자료를 이용하여 사고유형별 특성을 비교분석하고 모형을 개발에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 정면충돌, 후미추돌, 측면직각, 접촉, 차로변경접촉 등의 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 가산자료모형 설정을 위해 과산포 검정을 한 결과 음이항 회귀모형이 선정되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 5개의 음이항 모형이 개발되었다. 셋째, 공통변수(ADT)와 특정변수를 활용하여 모형의 차이가 비교 분석되었다.
최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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