• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.257-258
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• 2023

본 연구는 2019년부터 2021년의 고속도로 교통사고 위치 좌표를 콘존 데이터와 결합한 후 파이캐럿을 활용하여 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석할 수 있는 최적 모델을 선정하고 채택된 Random Forest 기법으로 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석하고자 하였으며, 향후 전국 고속도로 교통사고에 영향을 주는 요인으로 확대하여 분석하고 사고 심각도 개선을 위한 대안 방안 마련이 가능할 것으로 판단된다.

• 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.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.409-409
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• 1998

본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.4
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• pp.43-51
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• 2011

Since a variety of factors are associated with crash occurrence, the analysis of causes of crash is a hard task for traffic researchers and engineers. Among contributing factors leading to crash, the characteristics of driver is of keen interest. This study attempted to identify factors affecting the severity of pedestrian in the collision between pedestrian and vehicle. In particular, our analyses were focused on the novice driver. A binary logistic regression technique was adopted for the analyses. The results showed that driver's age, crash location, and the frequency of violations were dominant factors for the severity. Findings are expected to be useful information for deffective policy- and education-based countermeasures.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.265-266
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• 2016

본 연구에서는 수집된 자료에서 화물차 교통사고를 분류하고 계절과 기상상태, 도로유형, 법규위반, 사고유형 측면에서 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 파악함으로써 유의하게 화물차 교통사고 심각도를 높이는 요인을 분석하고자 하였다. 화물차 사고는 가을의 경우 사고 심각도의 오즈비가 1.23배로 증가하고, 안개가 꼈을 경우 사고 심각도는 16.49배 증가하는 것으로 나타났다. 법규위반, 도로형태, 사고유형 등 여러 요인에 의한 사고 위험도가 증가했지만 특히 도로 외 이탈로 인한 추락사고에서 사고 위험도가 크게 나타났으며 전도전복으로 인한 사고 위험도도 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도 변화에 영향력 있는 변수 선택을 위하여 독립성 검정을 위한 $x^2$ test와 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.373-381
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 $X^2$ 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합합 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.253-254
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• 2023

pm이 편리한 교통수단으로 이용이 금증함에 따라 교통사고 또한 급증하였다. pm은 안전장치 부재로 유사교통수단인 자전거 보다 1.5배 이상의 사고 심각도를 보인다. 이에 pm 사고 심각도 요인을 분석하였다.분석 결과 사고 심각도를 감소 시키기 위해서는 pm과 차량의 교통이 분리되고, pm 안전 이용을 위한 교육이 필요한 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.3
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• pp.391-398
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• 2019

In general, truck-involved crashes increase severity in terms of both injury level and crash impact level. Recently, although the frequency and fatality of truck-involved crashes in Korea are rising, their associative studies are very limited. Therefore, the objective of this study is to identify critical factors influencing on injury severity of truck-involved crashes on Korean freeway system. To carry out this objective, this study uses an ordered probit model (OPM) based on a 6-year crash dataset from 2012 to 2017. From the analysis, eight variables were found to have a great effect on injury severity: older driver, crash speed, rear-end collision, number of vehicles involved, drowsy driving, nighttime (0:00 to 6:00) driving, overturn or rollover, and vehicle's fire after crash. However, injury severity was less severe in crashes under snowy condition and crashes to traffic facilities (i.e., crash alone).

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.3
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• pp.1-17
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• 2018

Over the past five years (2010-2014), the total number of traffic accidents has decreased from 226,878 to 223,552 with decrease of 0.37 percent each year. The death toll has also decreased from 5,505 to 4,762. However, the number of rental car accidents and fatalities has been steadily increased. Despite of its growth, no previous study has been conducted on rental car accident severity. This study analyzed data of 18,050 rental car accidents in South Korea collected from 2010 to 2014 and then processed in order to identify which factors could affect the accident severity. Seventeen factors related to rental car accident severity were grouped into four categories: driver, vehicle, roadways and environment. As a result of the ordered probit model analysis, fourteen variables excluding age, intersection, and day of week were found to affect the severity of rental car accidents. The results of the study summarized as follows. First of all, violation of traffic regulations such as speeding increase the severity of rental car accidents. Secondly, rental accident severity is higher at curved sections of complicated roadway, which the driver's field of view is impaired. The results of this study can be used to reduce the severity of rental car accidents in transportation safety.