본 연구는 서울시를 대상으로 가구통행실태조사 자료를 이용하여 통행목적별 자전거 통행행태를 분석하고 그 영향요인을 규명하는데 목적이 있으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 행정동별 자전거 통행비율을 분석한 결과 지역별로 약 14.2%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 나이, 성별, 소득, 직업, 주거유형 등 다양한 개인특성변수들이 통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치며, 통행 장소와 관련하여 공통적으로 주거지와 같은 행정동 내 시설을 이용할 경우 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타났다. 셋째, 근린환경특성을 나타내는 변수들 중에서 근린의 토지이용혼합도가 높고 범죄발생률이 낮을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나 주거, 업무, 상업시설의 용도 혼합과 함께 지역의 범죄안전성을 높이는 것이 통근 및 통학 목적의 자전거 이용을 활성화하는데 중요한 역할을 한다고 생각된다. 또한 자전거 도로밀도와 지역의 경사도는 공통적으로 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자전거 통행을 활성화하기 위해서는 자전거도로 공급을 통해 자전거도로의 접근성을 높이고 지역의 경사도 등을 고려하여 자전거 기반시설의 입지를 결정할 필요가 있다.
본 연구는 자전거 좌회전 교통류를 수용한 신호교차로 운영방안으로 Bike Box, Hook-turn, 그리고 6현시의 3가지 방식을 다양한 교통상황 및 조건하에서 평가하였다. 분석결과, Bike Box방식과 Hook-turn 방식 모두 대기공간의 크기가 신호운영 결과에 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 비포화와 근포화 교통상황에서 Hook-turn과 Bike Box방식은 자동차지체 차이는 거의 없으나 자전거 지체는 Hook-turn이 Bike Box 방식에 비해 2.5-29.9초/대 높게 나타났다. 6현시 방식은 Bike Box 방식에 비해 자동차와 자전거 지체가 모두 매우 크게 나타났다. 포화 교통상황에서는 Bike Box방식이 Hook-turn과 6현시운영에 비해 자동차지체는 작게 나타났으나, 자전거지체는 자전거 교통량이 700대/시에서 6현시 방식보다 오히려 증가하였다. 자전거지체는 Hook-turn방식은 자전거교통량이 300대/시 이후, Bike Box방식은 500대/시 이후부터 지체가 급격하게 증가하였다. 그리고 Bike Box와 Hook-turn 방식 모두 대기공간이 증가시 자전거 지체가 매우 큰 폭으로 감소하였다. 또한 동-서 및 북-서 교통량 패턴 모두 Bike Box가 Hook-turn 방식보다 자동차와 자전거 지체가 작게 나타났다.
최근 녹색교통수단으로서 자전거의 이용자수는 급격하게 증가하고 있으나 차대 자전거사고 감소와 자전거 이용자의 안전성 향상에 대한 노력은 미비한 설정이다. 따라서 본 연구에서는 최적의 교차로 설계지침 제공 및 자전거 사고유형에 영향을 미치는 요인들을 면밀히 분석하여 교차로에서의 자전거사고 안전성 향상에 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2005년도 인천광역시 사지교차로에서 발생한 56건의 자전거사고 자료에 대한 분석과 사고발생 교차로에 대한 현장조사를 실시하였으며, 다항로짓모형을 이용하여 3가지 경우에 대한 자전거 사고유형 분석모형을 개발하였다. 모형분석결과, 사망사고 유무, 부도로 교통섬 유무, 도로위계, 사고당시 날씨, 주도로 버스정류장 유무, 주도로 차로폭, 인적유발요인이 자전거 사고 유형에 중요한 변수로 나타났다.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
Geom Pil Nam;Woo Sung Choi;Jin-Seong Cho;Yong Su Lim;Jae-Hyug Woo;Jae Ho Jang;Jea Yeon Choi
Journal of Trauma and Injury
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제36권4호
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pp.343-353
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2023
Purpose: The COVID-19 pandemic led to significant changes in the lifestyle patterns of children and affected the patterns of pediatric injuries. This study analyzed the changing patterns of pediatric injury overall and by age groups, based on the datasets before and during the COVID-19 pandemic. Methods: This study is based on the data of patients who presented with injuries at 23 hospital emergency departments participating in the Emergency Department-based Injury In-depth Surveillance (EDIIS) conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency. The surveillance data was categorized by injury mechanism, location, activity, and severity. We analyzed the injury patterns of pediatric patients aged 0 to 15 years. Subgroup analysis was conducted by age group in children aged 7 to 15 years, 1 to 6 years, and <1 year. Results: When comparing the COVID-19 pandemic period to the pre-COVID-19 period, the total number of pediatric patients with injuries decreased by 38.7%, while the proportions of in-home injuries (57.9% vs. 67.9%), and minor injuries (38.9% vs. 39.7%) increased. In the 7 to 15 years group, bicycle riding injuries (50.9% vs. 65.6%) and personal mobility device injuries (2.4% vs. 4.6%) increased. The 1 to 6 years group also showed an increase in bicycle accident injuries (15.8% vs. 22.4%). In the <1 year group, injuries from falls increased (44.5% vs. 49.9%). Self-harm injuries in the 7 to 15 years group also increased (1.6% vs. 2.8%). Conclusions: During the COVID-19 pandemic period, the overall number of pediatric injuries decreased, while injuries occurring at home and during indoor activities increased. Traffic accidents involving bicycles and personal mobility devices and self-harm injuries increased in the 7 to 15 years group. In the <1 year group, the incidence of falls increased. Medical and societal preparedness is needed so that we might anticipate these changes in the patterns of pediatric injuries during future infectious disease pandemics.
서울시의 공공 자전거 대여 서비스인 따릉이는 서울시민의 생활교통 수단으로 자리 잡아가면서 매년 이용이 증가하고 있다. 코로나19 이후 우리의 삶은 여러 부문에서 크게 바뀌었고, 비대면 단거리 교통수단인 따릉이 이용도 행태와 패턴이 변화하였을 것으로 추측해볼 수 있다. 본 연구의 목적은 기술통계 분석과 네트워크 분석을 이용하여 코로나19 이전과 이후 따릉이 이용 패턴의 변화를 탐색하는 것이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 전 시간대에 걸쳐 평균주행거리와 평균주행속도가 감소하였다. 왕복주행비율은 새벽과 아침에 높아졌고 저녁과 밤에 낮아졌다. 평균가중연결과 평균군집계수는 감소하였고 모듈성은 증가하였다. 서울시의 한강 북쪽에 위치한 군집들은 코로나19 전후의 지리적 분포가 비슷한 반면, 한강 남쪽에 위치한 군집들은 지리적 분포가 달라졌다. 강남의 서쪽에 위치한 군집들은 코로나19 이후 지리적 범위가 변동되거나 지리적 위치가 변동되었다. 하지만 강남의 동쪽에 위치한 군집들은 큰 변동이 없었다. 아침 시간에는 코로나19 이후 대부분의 상위 주행경로가 변경되었다. 코로나19 이후 새롭게 추가된 경로들은 평균주행거리가 1000미터 미만으로 현격하게 줄어들었다. 낮 시간과 밤 시간 모두 '고속터미널역 8-1번, 8-2번 출구 사이'의 왕복주행 경로가 목록에서 사라지고, 이를 대체하는 왕복주행 경로가 새롭게 추가되었다. 본 연구의 결과가 서울시 공공 자전거 서비스의 개선과 시민들의 공익 향상에 도움이 되기를 기대한다.
최근 차량, 도로간 실시간 연결로 교통상황별 능동적 대응이 가능한 Cooperative-Intelligent Transport Systems(C-ITS) 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 정부는 C-ITS 기술 개발 및 도입을 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만 현재 C-ITS기술은 자동차를 대상으로 자동차 안전 및 경제적 운행을 위한 기술개발에 치중하고 있다. 자동차 이외에 도로 주행이 가능한 자전거를 위한 기술은 포함하지 않고 있다. 본 연구에서는 자전거 주행 시 위험요인과 사고요인 분석을 통해 C-ITS 환경에서 구현가능한 자전거 안전서비스를 도출한다. 자전거 및 이륜차 안전서비스 도출을 위하여 우선적으로 과거 2011~2013년 발생한 우리나라 과거 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료를 분석하여 관련 교통사고 특성 및 원인을 진단하였다. 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료 분석으로 파악된 주요 교통사고 특성에 효율적으로 대처하기 위한 서비스 도출을 위해 별도의 전문가 회의를 4회에 걸쳐 수행하였다. 이를 통해 자전거 및 이륜차 통합 안전 서비스 모델 8개를 도출하였다.
Objectives : This study was performed to investigate the injury rates and risk factors for preschool children in Daegu city and Kyungpook province. Method : A questionnaire survey about medically attended injuries during the preschool period was performed in nine primary schools located in Daegu city, Pohang city and Goryung County. The overall injury rate was estimated using person-year. The causes and patterns of the injuries, and their risk factors were examined. Result : A total of 469 medically attended injuries were reported in 330 of the 959 study subjects during the preschool period. The overall annual injury rate was 7.5 per 100 children. The injury rate increased sharply during the period from infant (2.4) to 1 year of age (7.5), and the peak injury rate (9.2) was reported for 5 year olds. The most common causes of injuries were falling (36.0%), followed by being struck by an object (23.7%), and traffic accidents (14.1%). Among the traffic accidents, 72.8% occurred while playing on the road, riding a bicycle or roller-skating. A proportional hazard model showed that males (hazard ratio=1.49, p<0.001 compared with female) and the mother's higher education level (hazard ratio of college or higher= 1.51, p=0.013; high school=1.32, p=0.085 compared with those of middle school or lower) were significant risk factors of childhood injury. Conclusion : The results of this study suggested that efforts for children's safety should be made, especially from the toddler stage, and in male children. To develop a more specific childhood injury prevention program, a surveillance system for injuries should be established. Further study of the relationship between mother's occupation and injury rates is also needed.
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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