자동차는 우리의 일상에 필수재가 된 지 오래지만 자동차 교통사고로 인한 사회적 비용이 국가 예산의 9%를 넘을 정도로 심각하여 이에 대한 국가적인 예방 및 대응 체계 구축이 매우 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 차대차 교통사고의 상해 심각도를 정확히 예측할 수 있는 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해 과거 3년간의 전국교통사고 발생 데이터를 토대로, K-최근접 이웃, 로지스틱 회귀분석, 나이브베이즈, 의사결정나무, 앙상블 알고리즘을 적용하여 각 모델의 상해 심각도 분류의 성능을 비교 분석하였다. 특히 이 과정에서 각 상해 심각도 수준 간의 데이터 수에 차이가 있음에 주목하여 표본수가 많은 그룹에 대해서는 과소표본추출을 시행하는 등의 방법을 통해 분류 예측의 정확도를 높일 수 있었고, 분산 분석을 통해 모델의 유의성을 검증하였다.
우리나라의 경제 성장과 도로 환경의 변화를 통해 국내 자동차 시장이 성장하였으나, 이로 인해 교통사고율 또한 증가하였고, 인명 피해가 심각한 수준이다. 이에 따라, 정부에서는 교통사고 데이터를 개방하고 문제를 해결하기 위한 정책을 수립 및 추진 중이다. 본 논문에서는 교통사고 데이터를 이용하여 클래스의 불균형을 해소하고, Hybrid Model 구축을 통한 교통사고 예측을 위해 원본 교통사고 데이터와 Sampling을 수행한 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 두 학습데이터에 연관규칙 학습기법인 FP-Growth 알고리즘을 이용하여 교통사고 상해 심각도와 연관된 패턴을 학습한다. 두 학습 데이터의 연관 패턴을 분석을 통해 같은 연관된 패턴을 추출하고 의사결정트리와 다항 로지스틱 회귀분석기법에 연관된 속성에 가중치를 부여하여 융합형 Hybrid Model을 구축하고 교통사고 피해자 상해 심각도를 예측하는 방법에 대해 제안한다.
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.
도로교통안전관리공단(2005)이 발표한 자료에 의하면 우리나라의 2004년 총 교통사고 건수는 220,755건이며, 사망자는 6,563명으로 조사되었으며, 이중 교차로에서의 사고가 1/4 이상을 차지하고 있는 것으로 보고하고 있다. 교차로 교통사고는 통행 특성상 단일로에 비하여 많은 상충점을 가지고 있어 사고의 잠재성이 높은 것이 사실이다. 교통상충기법은 다양한 측면에서 기존의 교통사고 자료를 활용한 분석방법보다 그 활용도가 높으며, 보다 많은 필요성이 제기되고 있지만, 기존의 교통상충기법은 신호교차로에서 발생하는 다양한 상충유형에 대해 상충발생의 심각도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 신호위반시 발생하는 대향좌회전 상충의 유형에 대하여 상충심각도를 고려한 새로운 상충판단기준을 정립하였으며, 이를 인천광역시의 교통사고발생이 빈번한 교차로를 선정하여 상충수와 심각도를 분석하였다. 취득한 대상 교차로의 영상을 3시간 동안 분석한 결과, 총 41건의 대향좌회전상충이 발생하였으며, 각각의 심각도는 '상'이 3건, '중'이 10건 그리고 '하'가 28건 발생한 것으로 확인되었다. 신호교차로에서 발생하는 상충유형의 심각도 연구가 필요한 근거는 보다 교차로의 안전도를 평가하는데 있어 보다 정밀하게 접근하고자 함이며, 상충의 심각도가 고려되지 못한 기존의 상충발생의 건수만을 이용한 연구로는 상충연구가 가지는 의의가 제한적이기 때문이다. 또한, 본 연구의 결과는 대향좌회전상충유형을 비롯한 신호교차로에서 발생하는 다양한 상충유형의 심각도 판단기준을 정립하는데 중요한 기초자료가 될 것으로 판단된다.
연구사업 선정을 위한 평가과정에서의 공정성 시비는 대학입시제도 만큼 해당 학계에서는 심각하다. 그래서 단순히 정부투자 증대를 주장하기전에 관리체계의 개혁을 심각히 논의해야 할 시점에 이르렀다고 본다. 장기간의 연구를 권장하면서도 경쟁을 유도하려면 현재의 다단계 지원방식에서 연구규모의 연계식 지원방식을 도입할 필요가 있다.
AEB (Autonomous Emergency Braking system), a system in which vehicles automatically recognize forward objects or pedestrians and actively brake when forward collisions are expected, has been mandated by NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) and IIHS (Insurance Institute for Highway Safety) for all vehicles sell in the United States since 2022, and AEB research is also actively underway in korea. In this study, it can be confirmed that the passenger injury is reduced according to the AEB detection distance when it is assumed that the AEB is mounted in the actual event generated from KIDAS (Korea New Car Assessment Program) data through various analysis programs.
디지털 멀티미디어 방송, DMB 도입을 위한 방송법 개정안의 국회 처리가 사실상 무산됐다. 사실상 이번 임시국회내 마지막 상임 위 전체회의가 가능한 25일 회의 개최를 합의하지 못해 방송법 개정이 불가능해져 이번 회기 내 방송법 개정안 처리가 불투명해졌다. 이에 이달 발사 예정이던 DMB용 위성은 공회전이 불가피해졌고, DMB 관련 업체들은 심각한 경영 타격을 입게됐다.
교통사고발생시 사고 심각도에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 이해하는 것은 기하구조나 환경 측면에서 교통사고 발생을 예방하고 운전자와 사고 차량의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 계층 이항 로지스틱모형에 의해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하고 영향변수 간 차이를 나타내는 비교위험도(odds ratio)를 도출하였다. 사고 심각도는 인명피해와 차량피해로 구분하여 사망사고모형과 차량완파사고모형을 구축하였다, 종속변수는 사망자 발생과 완파차량 발생 여부이며, 각각 사고-탑승자, 사고-차량의 2수준 계층구조를 적용하였다. 추정 결과 설명변수의 고정효과는 두 모형이 유사한 결과를 보이나 종속변수의 속성에 따라 차별화된 결과를 나타내기도 하였다. 본선과 진출입부에서의 사고가 가장 위험하며, 중앙선 침범과 통행위반, 과속 사고의 상해나 차량 파손 위험도가 높고, 충돌사고와 추돌사고, 화재 사고의 피해가 크다. 사고 심각도는 노면 상태나 시야 조건 등 외부환경에 영향을 받으나 기하구조 조건은 관련이 없다.
This study analyzed contributing factors affecting leg injury severity in pedestrian-vehicle crashes. A Binary Logistic Regression (BLR) method was used to identify the factors. Independent variables include characteristics for pedestrian, vehicle, road, and environmental conditions. The leg injury severity is classified into two classes, which are dependent variables in this study, such as 'severe' and 'minor' injuries. Pedestrian age, collision speed, and the height of vehicle were identified as significant factors for the leg injury. The probabilistic outcome of predicting leg injury severity can be effectively used in not only deriving pedestrian-related safety policies but also developing advanced vehicular technologies for pedestrian protection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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