Traffic accidents increase with the increase of the vehicles in operation on the street. Especially big traffic accidents composed of over 3 killed or 20 injured accidents with the property damage become one of the serious problems to be solved in most of the cities. The purpose of this study is to build the discrimination model on big traffic accidents using the Quantification II theory for establishing the countermeasures to reduce the big traffic accidents. The results are summarized as follows. 1)The existing traffic accident related model could not explain the phenomena of the current traffic accident appropriately. 2) Based on the big traffic accident types vehicle-vehicle, vehicle-alone, vehicle-pedestrian and vehicle-train accident rates 73%, 20.5% 5.6% and two cases respectively. Based on the law violation types safety driving non-fulfillment center line invasion excess speed and signal disobedience were 48.8%, 38.1% 2.8% and 2.8% respectively. 3) Based on the law violation types major factors in big traffic accidents were road and environment, human, and vehicle in order. Those factors were vehicle, road and environment, and human in order based on types of injured driver’s death. 4) Based on the law violation types total hitting and correlation rates of the model were 53.57% and 0.97853. Based on the types of injured driver’s death total hitting and correlation rates of the model were also 71.4% and 0.59583.
The change of industrial structure, the expansion of economic scale, the elevation of national life level and rapid motorization bring about social problems that are traffic accident, traffic congestion, etc. Especially, big traffic accidents bring about the great number of dead and wounded person with damage of property. But there are no study results available mainly focused on the big traffic accident analysis. Accordingly, this study is essentially for the factor analysis of big accident types including laws violation and the assaulting driver's death using Quantification ll method.
교통약자인 노인 교통사고율을 줄이기 위하여 교통사고분석시스템과 통계청의 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요하다. 특히 노인 인구가 많이 거주하는 지역과 노인 교통사고가 자주 발생하는 지역에 해당하는 데이터 분석은 더욱 중요하다. 본 논문은 부여군 내의 노인이 많이 거주하는 지역에서 특정한 기간에 발생한 노인 교통사고 데이터를 빅데이터 분석기법으로 시각화 하고 분석하였다. 본 연구의 분석결과로 생성된 노인 교통사고 사고유형, 사고 다발지역, 노인 위치 자료 등은 노인 교통사고를 감소시키기 위한 개선책 및 관련 의사결정에 유용하게 활용될 수 있다.
Traffic accident analysis is important to reduce the occurrence of the accidents. In this paper, we analyze the traffic accident with Apriori algorithm to find out an association rule of traffic accident in Korea. We first design the traffic accident analysis model, and then collect the traffic accidents data. We preprocessed the collected data and derived some new variables and attributes for analyzing. Next, we analyze based on statistical method and Apriori algorithm. The result shows that many large-scale accident has occurred by vans in daytime. Medium-scale accident has occurred more in day than nighttime, and by cars more than vans. Small-scale accident has occurred more in night time than day time, however, the numbers were similar. Also, car-human accident is more occurred than car-car accident in small-scale accident.
교통사고 관련 제보는 비정형 데이터로서 교통사고를 유발한 가해자나 피해자의 관점이 아닌, 교통사고 발생 지점과 구간, 시간대에 있었던 타 운전자의 관점에서 생성된 교통정보의 가치를 가지고 있다. 그러나, 비정형 데이터인 교통제보가 빅 데이터로서 교통사고 통계나 교통관련 연구에 활용되지 못하였으나, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 본 연구를 통해 비정형의 빅 데이터를 시각화하고 해석하여, 기존의 정형 데이터에서 분석하지 못한 정보를 도출할 수 있었다. 그리고 교통사고 발생으로 인한 도로상 영향을 파악할 수 있었다. 이러한 분석으로 교통제보의 트랜드를 파악하고, 운전자가 제보하는 "도로명", "지점명", "시간대"를 추출하였으며, 교통사고 발생으로 다른 운전자에게 가장 많은 영향을 미치는 지점과 구간의 파악이 가능하였다. 향후 실제 교통사고 데이터와 결합하여 교통제보와의 상관성 분석 등을 통해 비정형 데이터의 활용방안을 모색할 계획이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.71-82
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2020
Traffic accidents due to excessive speed frequently occur in places where traffic signal controllers are installed, places where sharp curves exist, or places where the traffic signal cycle does not match the current time. These traffic accidents cause economic loss due to the destruction of road facilities and structures, and cause a big problem of increasing the number of traffic accident deaths. When a traffic accident occurs, leaving a tire mark before or after a car crash, pre-collision speed of the car is calculated using the law of conservation of momentum or the skid mark formula. In the skip skid mark generated in ABS brake vehicles and the combshaped yaw mark generated by tire trace caused by lateral sliding, there is a difference of 30-40% in the reliability of the vehicle speed calculated by the smite mark. In this paper, we propose an algorithm that can improve the calculation reliability in vehicle speed by using skid marks in order to compensate for this problem. In addition, we present an intelligent speed calculation algorithm for traffic safety and a computer simulation in order to prevent traffic accidents by estimating the speed of a vehicle, using Skid marks, Yaw marks, and ABS brake characteristics and fuzzy rules.
2006년 9월 국무조정실이 수립한 교통사고 잦은 곳 개선 종합대책에 의하면 전방신호기 설치가 교차로 교통사고에 괄목할만한 효과라고 판단하여, 교통사고 잦은 곳 개선사업에 우선적으로 전방신호등을 설치를 권장하고 있다. 하지만 전방 신호등의 효과에 대한 검증 없이 국무조정실이 수립한 종합대책을 토대로 전방신호등 개선사업을 시행한다면 오히려 교통안전측면에서 더 큰 시행착오를 범할 수 있다. 이에 본 연구는 전방신호등의 설치가 과연 얼마만큼의 효과가 있는지, 또한 전방신호기의 설치에 따른 교통사고 유형의 변화 및 전방신호기의 설치가 적합한 교차로 유형에 대한 분석결과를 제시하고자한다. 이를 위해 Hauer가 개발한 비교그룹방법(Comparison-Group, C.G Method)을 활용하여 분석한 결과, 전방신호등 설치로 인한 전체 교통사고 감소효과에는 긍정적인 결과로 나타났으나 교차로의 규모별, 교통사고 유형별 효과분석에서는 각기 상이한 결과를 나타내기도 하였다. 소규모 교차로에서는 교통사고 유형별로 모두 전방신호등 설치로 인한 감소효과가 나타났지만, 대규모 교차로의 경우 정면충돌 및 측면직각 교통사고 유형에서는 오히려 전방신호등 설치로 인하여 교통사고가 증가하여 교통안전측면에서는 부정적인 결과를 초래하였다. 따라서 대규모 교차로에 전방신호기를 설치 할 경우에는 교통운영 및 교통시설, Human Factor 등 다각적인 측면에 대한 개선안을 신중하게 고려하여 시행 할 것을 권장하는 바이다.
우리나라는 현재 65세 이상 인구가 약 15%에 이르는 고령화 사회이다. 이에 따라 현재 정부에서는 여러 가지 대책을 마련하고 있지만, 줄어들기 보다는 오히려 빠르게 증가하고 있는 문제가 바로 노인 교통사고이다. 당장 여러 매체에서도 바로 확인을 할 수 있을 정도로 많이 증가하였고, 현재 교통사고로 숨지거나 다치는 노인이 하루 평균 약 110명, 한 해 약 4만 여명에 달하고 있고, 경찰청의 발표에 따르면 5년 전 보다 노인 교통사고 발생률이 25% 가량 증가하였음을 발표한 바 있다. 이러한 노인 교통사고에 대하여 본 논문은 빅 데이터 분석, R 프로그래밍 언어를 통하여 노인 교통사고를 분석하여, 노인 교통사고의 주된 원인과 이를 방지할 수 있는 대책이 필요한 지역을 제시하고자 한다.
Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement. Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.
기존 연구들은 대부분 특정 유형, 시점, 장소를 분석할 수밖에 없기 때문에, 향후 정책 결정 근거로 이용하는데 한계가 있다. 이에 따라, 본 연구는 향후 정책 결정에 도움이 될 수 있도록 지속 가능하며, 신뢰도 높고, 다양한 효과분석 결과를 제시하는 것을 목표로 하였다. 공공데이터인 교통사고분석시스템(TAAS), 교통단속장비 관리업무시스템 (MTS) 데이터를 융합하여 광범위한 분석데이터를 수집하였고, 비교그룹 방법을 이용하여 효과분석하였다. 다양한 분석 결과를 제시하기 위해 교통단속장비의 제한속도 및 교통사고 유형별 사고감소 효과를 분석하였다. 2019년 서울시 신호위반 단속 장비 신규 설치 지점 87개소의 대상으로 분석한 결과 전체 사고 발생, 치명적 사고 발생이 각각 28.53%, 39.44% 감소하여 사고 심각도 개선에 큰 효과를 보였다. 제한속도 30km/h, 50km/h 단속 장비들은 전체사고에 대해 각각 42.23%, 25.85%의 사고 감소율을 보였지만, 사고유형과 법규위반유형별로 상이한 분석 결과를 보였다. 이처럼 단속 장비는 제한 속도별, 교통사고 유형별로 상이한 사고감소 효과를 지니므로 향후 이를 고려한 정책 결정을 통해 교통안전 정책에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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