• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.466-468
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• 2012

선박산업에서의 국내외 해양사고 통계에 의하면, 모든 해양사고의 80% 정도가 직접적 또는 간접적으로 관련된 인적요인(Human Factors)에 의하여 발생한다고 보고되고 있다. 이러한 해양사고의 원인을 규명함으로써 유사 해양사고의 발생을 방지하고, 또한, 해양사고 조사에 있어서 공통적인 접근방법의 이용과 국가 간의 협력을 증진시키기 위한 목적으로, IMO(International Maritime Organization)에서는 해양사고 인적요인 조사지침(Guidelines for the Investigation of Human Factors in Marine Casualties and Incidents)을 포함한 해양사고조사코드(Casualty Investigation Code: Code of the International Standards and Recommended Practices for a Safety Investigation into a Marine Casualty or Marine Incident)를 채택하였으며, 동 코드는 2010년 1월 1일 발효되었다. 이에 따라, 해양안전심판원에서는, 3단계 절차로 구성된 인적요인 조사 및 분석 방법론을 제안하고, "해양사고 인적요인 분석 매뉴얼"을 마련하였다. 본 논문에서는, 해양안전심판원에서 제안한 인적요인 조사 및 분석 방법론을 실제 해양사고에 적용하여 인적요인 조사분석 모델의 적용사례를 마련하고, 분석 모델을 검토 및 보완하고자 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.191-192
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• 2015

고령화 진입으로 인한 노인들의 사회적 활동 범위가 넓어지고 있다. 이에 노인운전자수 및 교통사고가 증가 하고 있다. 이에 인천광역시 노인운전자 교통사고 분석을 통하여 문제점을 파악하고 요인분석을 통해 사고유형의 경향 변화를 살펴보고자 하였다. 분석결과 차대차에 사망사고는 감소하고 있으나, 기타요인에 의한 사망사고는 증가 하는 것으로 분석 되었다. 이에 기타요인에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 생각한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.398-407
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• 1998

본 연구는 도시고속도로의 교통사고감소를 이한 정성적인 척도를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 도시고속도로에서 발생하고 있는 교통사고의 일반적 특성을 분석하였으며, 교통사고 발생요인과 운전자 원인과 교통사고형태와의 영향정도를 수량화이론 II류를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용된 정성적인 자료는 1994년부터 1995년까지의 대구시 신천대로의 교통사고자료를 대상으로 하였으며, 경찰청의 교통사고보고서를 기초로 하였다. 분석결과, 70%이상의 교통사고가 운전자의 안전거리미확보와 안전운전의무위반에 의한 추돌사고였으며, 외적기준인 운전자 원인과 교통사고형태에 영향을 많이 미치는 요인으로서는 사고직전의 피해자 진로, 사고발생차선, 시간대, 차종 등의 영향이 깊은 것으로 나타났다.

• 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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.6D
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• pp.577-585
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• 2010

Traffic accidents are caused by several factors such as drivers, vehicles, and road environment. It is necessary to investigate and analyze them in advance to prevent similar and repetitive traffic accidents. Especially, the human factor is most significant element and traffic accidents by drinking-driving caused from human factor have become social problem to be paid attention to. The study analyzes traffic accidents resulting from drinking-driving and the effects of driver's attributes and environmental factors on them. The study is composed as two parts. First, the log-linear model is applied to analyze that accidents by drinking or non-drinking driving associate with road geometry, weather condition and personal characteristics. Probability is tested for drinking-driving accidents relative to non-drinking drive accidents. The study analyzes probability differences between genders, between ages, and between kinds of vehicles through odds multipliers. Second, traffic accidents related to drinking are classified into property damage, minor injury, heavy injury, and death according to their severity. Heavy injury is more serious than minor one and death is more serious than heavy injury. The ordinal regression models are established to find effecting factors on traffic accident severity.

• 도로교통
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• s.94
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• pp.51-64
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• 2003

본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.257-260
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• 2000

본 연구에서는 의사결정나무모형을 이용하여 교통사고 유형 분석을 시도한다. 분석에 이용된 자료는 도로교통안전관리공단에서 수집한 교통사고 정밀조사 자료이다. 본 연구에서 목표변수는 '사고내용'이며, 설명변수는 '인적 요인', '차량적 요인', '도로 환경적 요인' 관련 변수이다. 목표변수에 주요한 기여를 하는 주요 설명변수를 도출하였으며, 얻어진 의사결정나무모형을 토대로 하여 교통사고를 유형화하였다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2016.05a
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• pp.79-83
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• 2016

1990년부터 14년간 총 65건의 회전익 사고가 발생하여 연 평균 4.6건의 사고가 발생하였다. 항공대국으로 안전한 수준에 이르기 위하여 회전익 항공기 사고의 잠재적 조건 선행 분석자료 및 연구결과 등을 활용하여 회전익 항공기 항공안전대책을 살펴보았다. 소방항공의 경우 인적요인이 사고 발생원인의 57%로 주 요인으로 나타났으며, 국가기관에서도 2000년 이후 사고 중에서 인적요인이 주 요인으로 인적요인이 중요한 개선대상으로 밝혀졌다. 항공안전 전문가들과 인터뷰를 실시하여 회전익 항공기의 잠재 조건에 대해 논의하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.3
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• pp.93-101
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• 2011

In 2008, Korea has observed total 215,822traffic accidents Although the number has decreased since then, the crash rate is still higher than those of other advanced countries. In particular, high rate of pedestrian accidents occurred on urban streets is recognized as a serious problem. The previous studies, however, are not entirely considerate of accident factors by accident type. Inspired by the fact, this study analyzes factors affecting traffic accident by accident type. Using the accident data collected on urban streets in Seodaemun-gu, this paper classifies the accidents into two groups (i.e., vehicle-vs-vehicle and vehicle-vs-person crashes), and analyzes relationships between severity and exogenous variables. For the analysis, Structural Equation Modeling (SEM) is employed to estimate relationships among exogenous factors of traffic accident by each type on urban streets. The resulting model reveals that roadway related factors are highly correlated with the severity of vehicle-vs-vehicle crashes whereas environment factors are with vehicle-vs-person crashes.