본 연구에서는 대전광역시 내의 보행로 2개소를 대상으로 보행 중 스마트폰 사용이 보행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 스마트폰 사용실태에 대한 영상자료를 취득하고 도로용량편람에서 제시한 보행자 서비스수준의 보행밀도를 기준으로 보행속도를 산정하였다. 보행속도에 미치는 영향을 분석하기 위한 방법으로는 기계학습을 통한 다중회귀분석과 의사결정나무(Decision tree)를 활용하였으며, 설명변수로는 성별, 스마트폰 미사용, 청각을 이용한 스마트폰 사용, 시각을 이용한 스마트폰 사용, 서비스수준A, 서비스수준B, 서비스수준C가 선정되었다. 분석결과 서비스수준C가 보행속도 변화에 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 서비스수준C에서 시각을 활용해 스마트폰을 이용한 여성그룹이 가장 낮은 속도로 보행하는 것으로 나타났다. 특히 음악 감상이나 통화와 같은 청각을 이용한 유형보다 시각을 이용하는 경우 대부분의 경우에서 보행속도가 크게 저하되며 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
우리나라는 교통사고 사망자 가운데 보행자가 차지하는 비율이 43%로 매우 높으며, 이는 OECD평균의 2.5배에 이르는 수치이다 도로종류별 사고발생 특성을 보면 국도에서 보행자사고로 인한 사망자수 비율이 가장 높은 구성비를 차지하고 있다. 이에 따라 지방부 도로에서 보행자사고를 방지하기 위하여 보행자 관련 안전시설물 설치가 확대될 예정이다. 그러나 보행자 관련 연구가 주로 도시부 교차로를 대상으로 이루어짐에 따라 지방부 보행자사고 특성 분석에 대한 연구가 부족하고, 특히, 안전시설물의 보행자사고에의 효과에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방부 4차로 국도를 대상으로 로짓모형을 이용하여 보행자사고 확률모형을 구축하고, 추정시 도로안전시설물 설치여부를 설명변수로 포함하여 그 효과도를 추정하였다. 시설물별 효과도는 승산비(Odds ratio)를 이용하여 비교위험I÷로 분석 제시하였다. 분석결과 시거개선, 보도설치, 조명설치가 보행자 사고를 줄이기 위한 효과적인 대안으로 나타났다.
앞으로 교통약자의 수가 더욱 증가할 것으로 예상되므로 노인, 장애인과 같은 교통약자를 위한 다양한 정책이 마련되어야 할 시점이다. 본 연구에서는 교통약자들의 보행안전만족도에 보행자의 개인 및 가구특성과 공공시설 접근성이 미치는 영향을 실증분석하고, 교통약자의 보행안전만족도를 향상시키기 위한 방안을 모색하여 포용적 도시환경 조성에 기여하고자 하였다. 분석결과, 노인의 보행안전만족도에는 연령, 성별 변수가 중요하였으며, 장애인의 보행안전만족도에는 학력이 중요한 요소였다. 노인과 장애인 모두 1인가구일수록, 소득이 많을수록, 광역시가 아닌 지역에 거주할수록 보행안전만족도가 증가하였다. 공공시설 접근성의 경우 공공기관 접근성에 만족할수록, 도시공원 및 녹지 접근성에 만족할수록, 대중교통 접근성에 만족할수록 노인과 장애인의 보행안전만족도가 증가하였다. 노인은 상업시설 접근성에 만족할수록 보행안전만족도가 높아졌으나, 의료시설 접근성에 만족할수록 오히려 보행만족도는 낮아졌다.
공연과 스포츠 문화의 발전으로 한정된 구역에 불특정 다수의 사람들이 모이는 일이 빈번하게 일어나고 있다. 이에 비례하여 불특정 다수의 압사사고 역시 자주 일어나고 있다. 이러한 압사사고는 인도, 일본, 독일 등 세계 곳곳에서 일어나며, 국내에서도 자주 발생하는 압사사고는 단순히 안전불감증 문제로만 치부되어 특별한 과학적 해석이 행해지지 않는 문제점을 가지고 있다. 이러한 압사사고는 보행자의 심리와 물리적 충돌에 의한 힘에 의하여 일어나는 특징을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 집합행동심리를 고려한 이산요소법을 활용하여 과밀상태하의 병목구간에서의 보행자 피난 유동 해석 연구를 진행한다. 연구의 변수로는 출구의 폭, 출구 각도 그리고 보행자의 혼란정도를 나타내는 Panic Factor가 선택되었다.
본 논문은 안전한 보행 경로 정보를 제공하는 IoT 기반 고령자용 교통안전 보행자 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고령자 안전 변수의 요인분석을 수행하고 분석결과를 사용하여 고령자에게 최적의 경로를 제공한다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 고령 보행자 경로에 대한 성능 측정을 실험하였습니다. 그 결과 모바일 내비게이션보다 안전 성능이 더 나은 성능 확인하였다.
본 연구는 대각선 횡단보도의 정량적 설치기준을 정립하기 위하여 이상적인 조건에서의 교차로 각현시별 임계차선 교통량의 합($\sum_i$ CVi)을 600~1,800대로 변화를 주어 실험적 시뮬레이션 방법을 적용하였다. TRANSTY-7F 모형을 이용한 교차로 평균차량 지체도와 본 연구에서 정립한 보행지체모형을 이용한 교차로 평균 보행지체도와의 관계를 변수로 하여 대각선 횡단보도의 정량적 설치기준을 각 조건별로 산정한 결과 다음과 같은 결론이 도출되었다. 첫째, 동시신호시 교통량과 보행량의 비율이 1:1일 경우 대각횡단비율 20~40%에서는 $\sum_i$ CVi=1,050~1,150대 이하에서 대각선 횡단보도를 설치시 지체도 감소에 대한 편익을 얻을 수 있다. 둘째, 동시신호시 교통량과 보행량의 비율이 1:2일 경우 대각횡단비율 20~40%에서는 $\sum_i$ CVi=1,150~1,200대 이하에서 대각선 횡단보도를 설치시 지체도 감소에 대한 편익을 얻을 수 있다. 셋째, 선행 좌회전신호시 교통량과 보행량의 비율이 1:1일 경우 대각횡단비율 20~40%에서는 $\sum_i$ CVi=600~750대 이하에서 대각선 횡단보도를 설치시 지체도 감소에 대한 편익을 얻을 수 있다. 넷째, 선행 좌회전신호시 교통량과 보행량의 비율이 1:2일 겨우 대각횡단비율 20~40%에서는 $\sum_i$ CVi=750~900대 이하에서 대각선 횡단보도를 설치시 지체도 감소에 대한 편익을 얻을 수 있다.
비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.
본 연구는 척추측만증 수술에 대한 객관적이고 정량적인 효과 평가 수단으로서 스마트 깔창을 이용한 보행분석 방법(시계열 분석 포함)을 제시한다. 실험 참가자는 척추측만증 환자이며 스마트 깔창을 착용하고 3분 보행검사를 4번(수술전, 수술 후 8일, 16일, 204일), 6분 보행검사를 1번(수술 후 204일) 받았다. 깔창에는 8개의 압력센서, 가속도 및 각속도 센서가 있고, 각각의 측정값을 저장하여 환자의 수술 전후 보행특성(운동역학 및 시공간 변수)을 비교하였다. 분석결과 수술 후 환자의 모든 보행변수가 개선된 것을 알 수 있었고, 6개월 후 추적검사에서 환자의 보행이 더욱 안정된 것을 확인할 수 있었다. 하지만 환자가 오래 걸으면 한쪽 다리의 swing 시간이 다른 쪽에 비해 미세하게 짧은 현상이 다시 나타났는데, 이는 검사를 수행하는 의사의 육안으로는 발견할 수 없는 preclinical한 문제였다. 우리는 이러한 분석 방법을 통해 환자의 개선 정도를 정량적이고 객관적으로 평가할 수 있었고, preclinical한 문제도 찾을 수 있었다. 향후 이러한 분석 방법은 특정 질병의 보행 패턴을 정의하고 감별하여 적절한 치료방법을 결정하는 연구로 이어질 것이다.
목적: 본 연구에서는 보행하면서 스마트 폰을 사용하는 것에 대한 위험을 계몽하기 위한 기초자료를 얻기 위해, 보행 시 스마트 폰 사용 실태와 보행 시 스마트 폰 사용에 있어서 어떠한 위험 요인이 관계하고 있는 지에 대해서 분석하였다. 방법: 조사대상은 도쿄도, 치바현, 오사카부의 3개 지역의 6개 회사의 전철 통근자 885명과 5개 대학의 전철 통학 학생 550명을 대상으로 조사를 실시하였다. 조사는 무기명 질문지법을 활용하여 조사를 실시했다. 조사 시기는 2014년 4월부터 5월에 걸쳐서 실시하였다. 결과: 보행 시 스마트 폰을 사용하거나 피쳐 폰을 조작 하고 있는지에 대한 조사 결과는 피쳐 폰 사용 경험자가 33%, 스마트 폰 사용 경험자는 76%를 차지한 것으로 나타났으며, 그 가운데 38%의 조사 대상자는 이어폰으로 음악을 들으면서 동시에 스마트 폰이나 피쳐 폰 조작 경험이 있는 것으로 나타났다. 연령, 성별, 계몽광고 시청 여부 등을 독립 변수로, 보행 시 스마트 폰이나 피쳐 폰 조작 경험의 유무를 종속 변수로 2항 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 20대 이하의 대상자가 30대 이상에 비해 보행 시 스마트폰 사용 비율이 4.93배(p <0.00) 높은 것으로 나타났다. 성별, 계몽 포스터 시청의 유무, 계몽 텔레비전 시청의 유무, 계몽 홍보 잡지 시청의 유무 등에 대에서는 유의한 차이는 나타나지 않았다.
최근 운전자의 보행자-차량 충돌사고 감소를 목적으로 한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 보행자-차량 사고 발생 특성 및 심각도 영향요인 분석을 위하여 다양한 분석방법론을 활용한 보행자 교통사고 분석을 수행하였다. 통계모형과 휴리스틱모형 적용시 각 기법에 따른 결과를 도출함으로써 보행자 사고분석시 분석목적에 적합한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 경기도 교통사고자료(2008-2010년)를 활용하여 보행자 교통사고의 발생특성을 분석하였다. 또한, 통계모형인 이항 로지스틱 회귀분석, 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고 심각도 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 휴리스틱모형인 서포트 벡터 머신, 의사결정나무를 적용하여 교통사고 심각도 분류를 위한 모형을 개발하고 그 결과를 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과는 보행자 교통안전분석의 기초자료로 활용할 수 있으며 향후 국내 보행자-차량 충돌사고 분석시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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