고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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.
본 연구는 고속도로에서 발생하는 비반복적 정체 중 교통사고로 인하여 발생하는 돌발상황에 대한 운영관리 부족 및 처리시간에 대한 정보제공 요구증가에 따라 이에 대응할 수 있는 돌발상황 처리시간 예측모형개발을 개발하였다. 돌발상황 처리시간 예측모형을 개발하기에 앞서 종속변수인 사고처리시간을 사고등급 A, B, C등급으로 구분하였으며, 독립변수로는 교통량, 사고차량수, 사고시간대 등 총 15개 변수를 적용하여 모형을 개발하였다. 모형도출결과 돌발상황 처리시간에 영향을 미치는 주요변수로는 교통량, 중차량포함여부, 사고시간대가 도출되었다. 또한 돌발상황 처리시간 예측모형에서 영향 변수로 도출된 변수들을 토대로 의사결정나무를 구축하였으며, 이때 CHAID기법을 적용하였다. 그 결과 1차적으로 사고등급 A, B등급과 C등급으로 구분되었으며, 2차적으로는 도로의 교통량으로 분리되었다. 본 연구를 통하여 도출된 돌발상황 처리시간 예측모형과 의사결정나무를 통하여 향후 고속도로 돌발상황 발생시 도로이용자들에게 보다 신속하고 실효성있는 교통정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 도로사업의 타당성 조사 시 사용하는 교통사고 감소편익 산정시 도로등급별로 사고율을 일률적으로 적용하고 있고, 도로특성 및 V/C에 따른 특성이 고려되고 있지 못하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도로유형별 V/C 및 교통 특성을 반영하여 사고를 예측할 수 있는 모형을 개발하여 도로의 신설 및 개량에서 그 도로의 안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 초기 단계로서 도시지역 도로를 대상으로 하여 모형을 개발하였다. 우선 도로유형별로 사고에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이 때 선정 기준은 도로설계단계에서 획득할 수 있는 자료를 위주로 선정하였으며. 교통량, 중앙분리대의 유 무, 교차점수. 연결로수, 횡단신호등수 그리고 차로수를 선정하였다. 각 요인과 사고와의 관계를 분석해 본 결과 모두 통계적으로 유의한 수준에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로의 등급 및 V/C에 따라 4가지 유형으로 분류하고, 각각에 대하여 포아송 선형회귀식을 통하여 사고예측모형을 도출하였으며, 실제 자료를 이용하여 검증하였다. 검증결과 모형식의 결과가 실제 사고 자료에 대해 비교적 양호하게 추정력을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 V/C에 따른 도로유형별 사고예측모형을 개발함으로써 도로의 물리적인 특성으로 인한 교통사고예측이 가능하고, 이 결과를 도로의 신설 및 개량에 대한 타당성 조사시 사고비용을 추정하는데 활용할 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서 이용한 자료가 전라북도 한 지역으로 한정되어있어 전국적인 대표성을 지니는 데에는 한계가 있을 수 있다는 사실을 밝히고자한다.
현재 도로사업의 타당성 조사 시 사용하는 교통사고 감소편익 산정기준은 도로의 등급별로 사고율을 일률적으로 적용하고 있어 도로자체의 물리적인 특성이 반영되지 못하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도로의 물리적인 특성과 교통 특성을 반영한 사고예측모형을 개발하여 도로의 신설 및 개량에서 그 도로의 안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 초기 단계로서 도시지역 도로를 대상으로 하여 모형을 개발하였다. 우선 도로유형별로 사고에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이 때 선정 기준은 도로계획단계에서도 획득할 수 있는 자료를 위주로 선정하였으며, 변수로는 교통량, 중앙분리대의 유·무, 교차로 수, 연결로 수, 횡단신호등 수, IC밀도 및 차로수 가로 선정되었다. 각 요인과 사고와의 관계를 분석해 본 결과 모두 통계적으로 유의한 수준에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로의 규모 및 등급에 따라 4가지 유형으로 분류하고, 각각에 대하여 사고예측 모형식을 회귀분석을 통하여 도출하였으며 그 모형식을 실제 자료를 이용하여 검증하였다. 검증결과 모형식의 결과와 실제 사고 자료와의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로 계획 단계에서 새로운 도로의 안전성을 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다는 데에 그 의의가 있다. 본 연구에서 이용한 자료가 전라북도 한 지역으로 한정되어 있어 전국적인 대표성을 지니는 데에는 한계가 있을 수 있다는 사실을 밝히고자 한다.
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.
최근 고속도로 사고발생량은 감소하고 있는 반면 치사율은 증가하는 추세임에 따라 고속도로의 교통사고 감소 및 안전성 향상을 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 고속도로의 경우 사고다발지점의 등급별 관리기준을 선정하여 관리하고 있어 이에 대한 등급별 사고 영향 인자를 파악하는 것이 세부적으로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 가장 이용률이 높은 경부고속도로를 대상으로 해당구간 내 사고지점에 대한 등급별 데이터를 기준으로 주변환경 요인 중 교통사고에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 사고특성을 분석하여 사고등급을 결정지을 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 사고관련 변수 중 고정변수인 기하구조를 기준으로 종속변수와 독립변수의 특성을 고려한 수량화이론 제2류 기법을 이용하여 모형을 구축한 결과, 사고등급에 영향을 미치는 변수로는 평면선형의 경우 승합차종과 차대 사람이, 종단구배는 트레일러 특수차량과 차대 사람, 방책시설은 주시태만과 흐린 날씨가 공통인자로 분석되었다.
서비스수준은 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명하는 개념으로 도로시설별로 효과척도에 따른 서비스수준이 등급화되어 있고, 이를 이용하여 도로시설의 수행능력을 평가하고 있다. 그러나 도로시설의 안전성에 대한 문제가 대두되어지면서 신호교차로의 ${\upsilon}/c$ 비와 교통사고율은 기존 연구에서 U 자형의 2차함수 형태로 나타남을 제시하고 있다. 이는 교통소통에 의한 서비스수준이 우수하다고 하여 교통사고의 위험 측면에서도 안전하다고 말할 수 없음을 시사해 주고 있는 것이다. 즉, 현재 신호교차로 평가는 도로용량과 관련한 효과척도인 서비스수준 개념에 교통안전은 내포되어 있지 않음을 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 신호교차로를 대상으로 교통소통(지체)과 교통안전(사고)을 동시에 고려한 서비스수준을 개발하여 신호교차로에 대한 새로운 평가과정 및 평가방법을 제시하고자 한다. 첫째, 광주광역시 신호교차로 50개 지점을 대상으로 2002${\sim}$2004년에 발생한 교통사고와 교통사고관련 자료를 수집하여 평균제어지체시간-EPDO 와 평균제어지체시간-사고율의 관계를 분석한 결과, 지체시간이 클수록 EPDO 와 사고율은 음지수함수 형태로 감소하는 것으로 나타나 현 신호교차로 수행평가 기준인 서비스수준에 교통안전 측면을 포함시켜 새로운 서비스수준을 개발해야 할 필요성이 있음을 증명하였다. 둘째, 교통류에 따른 사고유형별 사고건수가 음이항분포로 추론됨에 따라 교통사고예측모형으로 차대차의 경우 16개, 차대사람의 경우 4개의 음이항회귀모형을 개발하였다. 셋째, 지점별 연간지체비용과 연간사고비용을 이용하여 운영비용에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 서비스수준 등급에 대한 백분율을 적용시켜 서비스수준 기준을 제시하였다. 마지막으로, 본 연구에서 도출된 교통사고예측모형과 새로운 서비스수준을 활용하여 임의의 신호교차로에 대한 평가과정을 분석표로 제시하였다.
주택의 착공과 동시에 수분양자에게 주택을 분양하는 주택선분양제에서는 사업자가 분양의무를 이행하지 못할 위험이 항상 존재한다. 이러한 위험으로부터 수분양자를 보호하기 위해 주택분양보증제도가 도입 운영되고 있으나, 주택분양보증사고가 발생하면 수분양자 피해발생 등 여러 문제점이 발생한다. 따라서 주택분양보증사고에 대한 관심이 높지만, 지금까지 주택분양보증사고 발생요인에 대한 연구는 별로 없었다. 본 연구는 이러한 배경에서 주택분양보증사업의 사업장 특성과 사업자 특성 등의 자료를 기초로 주택분양보증사고에 영향을 미치는 요인을 분석하고 예측모형 개발의 가능성을 검토하였다. 분석방법으로는 이항로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결과 주택분양보증사고 발생은 주택분양사업장 소재지, 사업유형, 건설하는 주택의 유형, PF대출보증 유무 등의 사업장 특성과 시행사 시공사 신용등급, 주택건설 착공연도 등에 영향을 받는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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