• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.1-14
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• 2020

본 연구는 고속도로 교통사고의 사고차량대수에 따른 요인의 영향을 분석하기 위해 다항로짓모형을 이용하여 연구를 수행하였다. 기존의 교통사고 심각도 연구에서는 사고차량대수에 대한 분석이 미흡하였다. 그러나 다중추돌사고는 인명피해 사고로 이어질 가능성이 높고, 사고 지속시간과 사고처리를 위한 사회적 비용이 크기 때문에, 다중추돌사고에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 사고차량대수를 사고의 요인이 아닌 사고의 결과로 해석하고, 이에 미치는 사고요인별 영향을 분석하였다. 분석결과, 야간사고와 고속도로 본선, 터널, 교량에서 발생한 사고, 운전자과실, 도로장애물, 노면문제로 인한 사고, 내리막 경사, 중차량 연관 사고가 다중추돌사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제34권6호
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• pp.489-498
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• 2016

이 연구는 어린이 보호구역과 인근지역의 교통사고를 다루고 있다. 이 연구의 목적은 공간적 특성을 고려한 어린이 교통사고모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 2012-2014년 동안 청주시 초등학교 60개소에서 발생한 어린이 교통사고 자료를 수집하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적으로 유의한 두 개의 어린이 교통사고(사고건수 및 EPDO) 모형이 개발된다. 가산자료 모형 중 포아송 모형이 선택되며, 모형의 우도비는 0.533 및 0.273로 분석 된다. 둘째, 모형의 공통변수로는 4차로 이상의 도로 비율, 진출입구 수, 어린이 보호구역내 신호 횡단보도 수, 어린이 보호구역 표지판 수, 어린이 보호구역 노면표지 수 및 속도제한 표지 수인 것으로 분석된다. 특정변수는 대상지 내 도로 연장, 도로 반사경 및 어린이 보호구역 외 신호 횡단보도 수로 평가된다. 마지막으로 이 연구는 어린이가 많은 도로에서는 운전자의 주의 및 인지를 향상시킬 수 있는 시설이 필요하다는 것을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.351-360
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• 2010

2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.29-40
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• 1999

복잡한 현대 문명 생활을 영위하는 가운데 각종 위험물질이 날마다 생산되어 운반되어지고 있다. 이러한 위험물질이 운반되는 과정에서 위험물사고발생은 불가피하다. 위험물사고는 발생확률은 낮지만 일단 사고발생시 인명, 환경, 재산피해가 심각하기 때문에 가능한 한 피해를 최소화하기 위한 대책이 필요하다. 본 연구에서는 공로수송에 있어 위험물질운송에 따른 경로별 위험도 분석을 위한 모형을 개발하고, 본 모형에 기초하여 계산된 링크별 위험도를 낮추기 위한 대책을 제시하였다. 각 링크별 위험도를 계산하기 위해서는 링크별 교통량, 사고 데이타 및 위험물질별 사고시 피해영향규모 등을 결정해야 하는 바, 이러한 작업은 사실상 수작업으로 불가능하다. 이를 자동적으로 수행하는 방안으로 지리정보시스템을 활용하였다 또한, 여러 가지 위험물질별 위험도 분석에서 위험물사고 저감대책, 위험물사고시 피해최소화 대책 등 일련의 작업을 하나의 시스템에서 이루어지도록 하는 의사결정지원시스템 형태의 위험물수송관리시스템으로 개발하였다. 최종적으로는 위험물질 중 대부분을 차지하는 석유.화학물질을 가장 많이 다루는 지역인 울산지역을 시범지역으로 선정하여 본 연구에서 제시한 모형을 적용해 보았다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.1017-1023
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• 2017

고속도로에서 발생된 교통사고 지속시간은 교통혼잡에 심각한 영향을 미친다. 일반적으로, 교통사고 지속시간은 사고의 검지시간, 대응시간, 처리시간으로 구성되며, 이 중 사고의 검지 및 대응시간은 최근 스마트폰 보급률 증가로 인해 매우 감소된 것으로 추정된다. 따라서 교통사고 처리팀에 의해 수행되는 사고 처리시간의 관리는 교통사고로 인한 교통혼잡 관리에 매우 중요한 요인이 된다. 본 연구는 고속도로 교통사고 처리에 영향을 미치는 주요 인자를 파악하는 것이 목적이다. 분석을 위해 2013년 전국 30개 주요 고속도로에서 발생한 총 6,870건의 자료를 이용하였다. 고속도로 사고 처리시간에 영향을 주는 인자 분석을 위해 Cox 모형을 활용하였다. 분석결과, 13개의 변수가 교통사고 처리시간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사고 처리시간을 증가시키는 요인은 터널에서 발생한 사고, 사망자가 발생한 사고, 사고차량수, 사고 후 상태의 상태가 전도 혹은 화재로 이어진 사고, 차량이 완파된 사고, 화물(대형) 및 트레일러 사고, 야간에 발생한 사고인 것으로 나타났다. 반면, 톨게이트에서 발생한 사고, 차-시설 사고, 승용차 사고, 종단구배가 평탄한 구간에서 발생한 사고는 다른 환경에서 발생한 사고보다 사고 처리시간을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고속도로에서 사고 발생 시 혼잡에 영향을 줄 수 있는 사고 처리시간의 감소 전략 수립을 위한 기반정보로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.46-54
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• 2009

본 연구는 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB (Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 무인신호위반단속장비가 설치된 28개 교차점 728건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 단순사고건수 방법의 사고감소 효과는 20.74%로 분석되었다. 둘째, 포아송과 음 이항 회귀모형을 이용하여 SPF모형이 개발되었으며, 과분산계수가 0에 가까워 포아송 회귀모형이 음이항 회귀모형보다 더 적합한 것으로 평가되었다. 아울러 포아송 모형의 ${\rho}^2$값이 0.409로 나타나 통계적으로 유의한 모형으로 분석되었다. 마지막으로, EB방법을 이용한 분석 결과, 사고가 3.89%에서 29.23% 감소된 것으로 나타났다.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.112-112
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• 2020

하천에서 유해화학물질 유입 사고 발생 시 수환경 피해를 최소화하기 위해 신속한 초기 대응이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수환경 화학사고 대응 시스템 구축을 위해 하천 실시간 모니터링 지점에서 관측된 유해화학물질의 농도 자료를 이용하여 발생원의 유입 지점과 유입량을 역추적하는 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 첫 번째로 하천 저장대 모형(Transient Storage Zone Model; TSM)과 HEC-RAS 모형을 이용하여 다양한 유량의 수리 조건에서 화학사고 시나리오를 생성하는 단계, 두번째로 생성된 시나리오의 유입 지점과 유입량에 대한 시간-농도 곡선 (BreakThrough Curve; BTC)을 21개의 곡선특징 (BTC feature)으로 추출하는 단계, 최종적으로 재귀적 특징 선택법(Recursive Feature Elimination; RFE)을 이용하여 의사결정나무 모형, 랜덤포레스트 모형, Xgboost 모형, 선형 서포트 벡터 머신, 커널 서포트 벡터 머신 그리고 Ridge 모형에 대한 모형별 주요 특징을 학습하고 성능을 비교하여 각각 유입 위치와 유입 질량 예측에 대한 최적 모형 및 특징 조합을 제시하는 단계로 구축하였다. 또한, 현장 적용성 제고를 위해 시간-농도 곡선을 2가지 경우 (Whole BTC와 Fractured BTC)로 가정하여 기계학습 모형을 학습시켜 모의결과를 비교하였다. 제시된 프레임워크의 검증을 위해서 낙동강 지류인 감천에 적용하여 모형을 구축하고 시나리오 자료 기반 검증과 Rhodamine WT를 이용한 추적자 실험자료를 이용한 검증을 수행하였다. 기계학습 모형들의 비교 검증 결과, 각 모형은 가중항 기반과 불순도 감소량 기반 특징 중요도 산출 방식에 따라 주요 특징이 상이하게 산출되었으며, 전체 시간-농도 곡선 (WBTC)과 부분 시간-농도 곡선 (FBTC)별 최적 모형도 다르게 산출되었다. 유입 위치 정확도 및 유입 질량 예측에 대한 R²는 대부분의 모형이 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.