• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-15
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• 2023

본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.147-157
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• 2014

최근 여성의 사회적 참여와 지위가 상승함에 따라 여성운전자도 급격히 증가해왔다. 이에 주요국에서는 성별 자동차사고 위험도를 분석하고, 성별 위험도 차이의 원인을 규명하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 국내 모든 운전자 중 50만 명을 무작위로 추출하여 성별 자동차사고 위험도를 분석하였다. 종속변수로 사고심도와 사고빈도를 활용하였는데, 사고심도 변수에는 헤크먼모형(Heckman Method)을, 사고빈도 변수에는 일반화선형모형(Generalized Linear Method)을 적용하였다. 분석결과 남성은 교통사고가 발생할 경우 사고피해액이 여성보다 8.3% 높은 것으로 추정되었으며, 반대로 사고빈도의 경우에는 여성의 위험도를 1로 설정할 경우 남성의 위험도는 0.88로 남성의 위험도가 오히려 낮은 것으로 분석되었다. 향후 성별로 상이한 자동차사고 위험도의 원인이 규명된다면 좀 더 실효성 높은 정책을 통해 자동차사고를 경감시킬 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.69-77
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• 2011

본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.109-115
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• 2016

본 연구는 철도기관사에 의해 유발되는 사고와 우울감 및 인지실패 간의 관계를 '우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패 ${\rightarrow}$ 사고'의 인과관계로 접근하는 연구모형 1과 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계로 접근하는 연구모형 2로 설정하고 어느 모형이 타당한지를 구조방정식 모형으로 검증하였다. 현직 철도기관사 416명의 설문응답 유효데이터를 토대로 검증한 결과 후자의 연구모형, 즉 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계에서 사고가 우울감을 매개로 하여 사고에 영향을 미친다는 점에서 모형 2가 통계적으로 타당하다는 결론을 도출하였다. 이 같은 연구결과는 인적오류와 관련하여 사고와 우울감의 인과관계 측면에서 접근하고 제도적인 개선방안을 함께 모색할 때 궁극적으로 기관사의 실수와 인지실패를 저감시킴으로써 인지실패로 인한 사고와 인적 오류의 확률을 그만큼 저감할 수 있다는 것을 시사한다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제29권3호
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• pp.93-101
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• 2011

우리나라의 교통사고 발생현황은 2008년 기준 215,822건으로 예년에 비하여 소폭 감소하는 추세이나 주요 선진국에 비해서는 여전히 높은 수준이다. 그 중 단속류 시설에서 발생하는 사고는 보행자들이 직접적으로 차량에 노출되어 차대사람 사고의 비율이 높아 심각한 결과를 유발하기 때문에 이를 방지하기 위한 추가적인 고려가 필요하다. 이에 교통사고의 유형별로 영향을 미치는 인자를 분석하였다. 단속류 시설에서 교통사고는 크게 차대차 사고와 차대 사람 사고로 그 성격과 특성이 구분될 수 있다. 따라서 교통사고 유형을 크게 두가지로 구분하고, 2005년부터 2007년까지 서대문구에서 발생한 교통사고 자료 분석을 통해 교통사고의 심각도와 외생적 변수들간의 관계를 추정하였다. 본 연구에서는 단속류 시설에서 교통사고 유형별 요인을 구조방정식모형(SEM : Structural Equation Modeling)을 이용하여 도출해내고, 모형을 구축하여 유형별로 사고의 주요인들을 파악하여 비교하였다. 최종 모형에서 도출된 결론은 차대차 사고에서는 도로 요인이, 차대사람 사고에서는 환경 요인이 크게 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.211-221
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• 2008

본 논문에서는 교통사고로 인해 사고 피해자 및 그 가족이나 친지, 주변사람들이 느끼는 정신적 고통을 사회적비용으로 환산한 심리적비용에 대해 고찰하여 보았다. 선택실험방법, 직접질문법, 양분선택형방법 등 3가지 방법을 사용하여 설문설계를 하였으며 이들 설문 설계방법별로 각각의 모형을 구축하였다. 모형 구축 시에는 확률선택모형에서 가장 일반적으로 사용되는 로짓모형을 이용하였으며 직접질문법은 토빗모형을 이용하였다. 이들 모형을 검증한 결과 모형에 따라 차이는 있었으나 대부분 모형의 적합도 및 각 계수의 신뢰도가 95% 신뢰수준에서 유의한 것으로 나타났다. 심리적비용 산정모형으로 산출된 국내 도로교통사고의 심리적비용은 사상자 1인당 1,563만원으로 총 5조 1천억 원이며, 전체 교통사고비용의 37.1%를 점유하는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.123-135
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• 2007

본 연구에서는 고속도로 트럼펫 인터체인지상에서 연결로 형식별로 일어나는 교통사고와 도로 기하구조 및 교통량등의 교통사고 요인들과의 관계를 분석하기 위해 교통사고의 분포의 특성을 분석하여 적합도 검증을 통해 모형추정시 가장 적절한 분포를 찾은 결과 음이항분포(Negative binomial distribution)가 선택되었다. 선택된 분포에 기반하여 트럼펫 인터체인지 연결로 전체, 연결로 형식별(직결, 준직결, 루프연결로) 각각의 음이항회귀모형 (Negative binomial regression model)을 개발하였다. 총 4개의 모형을 개발하고 그것의 적합도를 판단하는 여러 가지 통계값과 모형에서 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석한 결과 예측모형이 적합하게 구축되었음을 보였다. 추정된 모형의 통계적으로 유의한 변수들을 분석하여 교통사고를 설명하는데 유의한 변수들을 판단하고 이러한 변수들을 도로의 설계자가 도로 설계 및 운영에 적용하거나 교통안전계획 수립시 해당도로의 교통특성을 반영한 교통사고 절감 대책 등에 이용할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.157-166
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• 2008

본 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.