• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.207-218
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• 2001

신호교차로 교통사고는 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 이와 같은 교통사고는 대부분 인적 요인, 차량적 요인, 환경적 요인 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한다. 이전 교통사고와 교통량과의 관계는 운전자 과실과 함께 교통사고 발생에 주요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 1996년부터 1998년까지 3년 동안에 실제 광주광역시 4-지 신호교차로 73개소에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 또한 4-지 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 교차분석 및 다중회귀분석을 사용하였다. 특히 다중회귀분석에는 교차로 사고분석을 위해 사고유형을 종속변수로, 방향별 접근 교통량을 독립변수로 각각 적용하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 그리고 본 연구에서 도출된 예측모형을 이용하여 전라남도 4-지 신호교차로에 대한 교통사고 잦은 지점으로 선정된 30개소를 선택, 사고유형을 분석한 후 교통사고 예측모형에 적용하여 사고모형을 검증하였다. 결론적으로 본 연구에서는 사고유형과 방향별 접근 교통량과의 관계를 이용하여 광주광역시 4-지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하였고, 향후 연구과제로 타 지역 신호교차로 교통사고 예측모형 연구와 교차로 교통사고에 대한 안전대책 및 안전한 교차로 설계에 대한 지속적인 연구가 수행되어 져야 할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.17-30
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• 2002

반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.497-507
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• 2015

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.

• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.85-96
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• 2003

휴대폰이나 카네비게이션 시스템과 같은 개인단말기에 의한 교통정보 제공 서비스의 시행을 위해서는 정보제공 서비스가 사회적 편익과 개인적 편익에 미치는 영향 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 교통정보 제공 서비스가 도로 네트워크에 미치는 영향과 정보를 이용하는 운전자와 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 차이를 소요시간 분석, 소요시간 예측오차 분석, 그리고 정보의존도 분석 등을 통해 밝히고 있다. 소요시간 분석과 소요시간 예측오차 분석 결과에 의하면, 네트워크 내에 정보를 이용하는 운전자가 증가하면서 네트워크의 소요시간과 소요시간 예측오차는 감소하는 경향을 나타냈다. 또, 소요시간과 소요시간 예측오차에 있어서, 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 정보 이용 운전자의 상대적 편익은 1일 교통량 변동이 크고, 정보이용률이 낮은 상황에 한하여만 나타났다. 또, 정보의존도 분석 결과에 의하면, 도로 네트워크 내에 정보 이용 운전자들이 많아지면 운전자들은 정보에 더 많이 의존하게 되는 것으로 나타났다. 또, 혼잡한 교통상태에서는 정보 역시 정확도가 떨어지므로 정보의존도가 낮고, 교통량이 적기 때문에 소통원활한 경우는 정보의존도가 낮고, 반대로 교통량이 많지만, 도로 이용효율이 높아 생기는 소통원활의 경우에는 높은 정보의존도를 보이었다. 본 연구 결과로부터, 어느 정도의 정보이용률까지는 정보이용 운전자들이 증가하면, 네트워크는 도로 이용효율이 향상되어 소요시간 효율성과 신뢰성 등이 향상되고, 운전자의 소요시간 예측오차는 감소한다는 것을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.1-6
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• 2016

자동차화재는 매년 5,000건 이상의 사고가 발생되며, 직접적인 피해 뿐 아니라 교통혼잡과 공해물질 배출 등 많은 2차적 손실을 가져온다. 최근에는 자동차 연료로서 휘발유에 에탄올을 섞는 것을 미국 등 여러 나라에서 상용화하고 있는데 이는 기존의 화석연료의 사용을 억제하고 바이오연료의 소비를 촉진시키기 위함이며, 향후 법제화를 통해 이러한 에탄올 함유량을 향후 더 크게 늘릴 예정이다. 본 연구에서는 에탄올을 혼합한 가솔린 연료를 사용하는 자동차의 엔진과 후처리 시스템 화재 위험성을 조사하기 위해 PSR로 모델링한 엔진에서 연소특성을 조사하였다. 에탄올 첨가 연료를 사용하는 경우에는 에탄올 분율이 증가하면 열적인 화재 가능성이 감소되었다. 또한, NOx와 CO 배출량이 감소하였지만, 미연탄화수소의 배출은 증가됨으로 예측되었다. 이러한 결과는 후처리 장치 중 기존의 삼원촉매의 경우에는 보다 저온이 예측되므로 열적인 화재발생이 감소한다고 예상되지만, 미연탄화수소의 증가로 후처리장치에 고온분위기가 형성되어야 하므로 화재의 위험성이 증가될 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권1호
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• pp.287-295
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• 2017

최근 들어, 사물 인터넷 (Internet of Things)을 지원하기 위한 중요한 기술 중 하나로 고려되고 있는 MTC (Machine Type Communication)는 사람의 개입 없이 MTC 단말들에게 네트워크 연결을 제공하는 기술이다. 그러나 짧은 시간 내에 많은 MTC 단말들이 접속을 시도하는 경우, 제한된 통신 자원으로 인하여 자원 경쟁이 심화되고, 이로 인하여 단말의 접속 실패가 야기될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 단말들의 통신 자원 접근을 분산시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 LTE-A 환경에서 MTC 단말들의 효율적인 접근관리 기법을 제안한다. 먼저 특정 시간구간 동안 접속을 시도하는 단말 개수를 측정하고, 이를 기반으로 다음 시간구간 동안 접속을 시도할 단말 개수를 예측한다. 이러한 예측 개수를 기반으로 제안 기법은 통신자원 접근을 시도하는 단말 개수를 제어한다. 제안된 기법의 성능 증명을 위하여, 성공확률, 실패확률, 충동확률, 그리고 접속지연시간 측면에서 성능을 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.35-46
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• 1998

본 연구의 목적은 직장인과 비직장인들의 일일교통발생량과 관련된 시간적 요인들과 인구 및 사회.경제적 변수들의 관계를 비교.분석하는 것이다. 이러한 분석은 도심내 직장인과 비직장인들의 교통발생특성뿐만 아니라 교통방생행위 예측을 위한 기초적 이해를 제공한다. 본 연구의 대상 직장인과 비직장인들의 교통발생행태는 미국 텍사스주 샌 안토니오시에 살고 있는 사람들로 한정하였다. 본 연구에서 관련자료의 비교.분석한 결과 첫째, 직장인들의 평균 일일교통발생량이 비직장인들 보다 많다. 주활동 이전의 직장인의 교통발생량은 비직장인들보다 적고, 주활동 이후에는 직장인들이 비직장인들보다 많은 교통을 발생시키고 있다. 특히, 오후 교통혼잡시간대 직장인들의 교통발생이 비직장 인들보다 많은 차이를 나타낸다. 둘째, 두 집단의 주활동 기간은 그 밖의 다른 활동에 소비한 시간과 주활동 전후의 교통발생수와 반비례 상관관계를 갖는다. 주활동의 시간의 다소에 따라 다른활동을 위한 시간적 여유와 교통량과 밀접한 관계 때문에 주활동의 시간은 교통량분석에 있어 결정적 변수이다. 마지막으로 출근하기 이전 직장인들의 교통량은 사회.경제적 변수들과 관계없이 독립적으로 발생되나, 퇴근한 이후에는 모든 인구 및 사회.경제적 변수들과 밀접한 함수관계를 갖는다. 비직장인들의 교통발생은 자동차 보유대수와 경제적 여유수준과 밀접한 관계를 나타낸다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.677-684
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• 2018

최근 운전 도중 운전자가 가지는 부정적인 감정 상태로 인한 문제점이 커지고 있으며 특히 우리나라 포함 교통이 혼잡한 나라에서는 교통사고뿐만 아니라 소위 '분노 운전'이라는 범죄 행위로 이어지는 사례가 잦아지고 있다. 이와 같은 상황에서 무선 통신 및 웨어러블 기술을 활용하여 스트레스나 피로로 인한 운전자의 감정 상태를 측정할 수 있다면 매우 유용할 수 있다. 본 연구는 운전자의 다양한 생체 신호를 측정 및 관찰할 수 있는 시스템을 구현하고 측정 결과 분석을 통하여 운전자의 감정 상태를 판단하고 관찰하며 예측된 운전자의 감정 상태에 대한 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 본 논문에서는 이 연구의 전반부로서 현재 개발이 완료된 시스템 구현 과정과 실험 방법에 대해서 소개하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2016

선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.