도로설계 안전성을 평가하기 위해서는 도로의 설계 요소변화가 사고에 미치는 영향을 예측할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 통계적 방법, 사고이력, 전문가의 판단, 그리고 기존문헌고찰 등 다양한 방법을 통하여, 설계요소의 특징과 사고율 및 사고빈도의 관계를 반영할 수 있는 AMF(Accident Modification Factor)를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 AMF를 좌회전전용차로, 우회전전용차로, 시거, 교차각 등의 항목을 대상으로 개발하였다. 개발된 AMF를 적용한 경우의 사고 예측값, 사고예측모형을 통한 예측값을 실제 사고데이터와 비교분석함으로써 적정성을 검토하였다. 분석결과, AMF를 적용한 예측값이 사고예측모형을 통한 예측 값보다 예측력이 우수함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 사고를 예측함으로써 도로설계 안전성을 평가하는 알고리즘에 있어 AMF가 도로의 설계요소의 특성을 보다 효과적으로 반영하며, 지방부 교차로에서 각각의 해당요소가 사고에 미치는 영향을 판단할 수 있는 지표가 될 수 있음을 의미한다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
According to the Korean Traffic Accident Analysis System (TAAS), more than 200,000 traffic accidents occur every year. Also, the statistics including auto insurance companies data show 1.3 million traffic accidents. In the case of TAAS, the types of traffic accidents are simply divided into four; frontal collision, side collision, rear collision, and rollover. However, more detailed information is needed to assess for advanced driver assist systems at intersections. For example, directional information is needed, such as whether the vehicle in the car accident way in a straight or a left turn, etc. This study intends to redefine the type of accident with the more clear driving direction and path by referring to the Negligence standards used in automobile insurance accidents. The standards largely divide five categories of car-to-car/motorcycle /pedestrian/cyclist, and highway, and the each category is classified into dozens of types by status of the traffic signal, conflict situations. In order to present more various accident types for auto insurance accidents, the standards are reclassified driving direction and path of vehicles from crash situations. In results, the car-to-car accidents are classified into 33 accident types, car-to-pedestrian accidents have 19 accident types, car-to-motorcycle accidents have 38 accident types, and car-to-cyclist accidents are derived into 26 types.
Purpose: The study aimed to analyze the current status of traffic accident victims who were transported by 119 ambulances within the administrative district of Chungnam province and provide essential data for accident prevention. Methods: The pre-hospital care records of patients who called the 119 emergency service in 2019 were obtained from the Chungnam Fire Department. Data pertaining to 13,663 traffic accident victims who were transported to hospitals were analyzed. Results: Patients in those aged ≥60 years accounted for 49.8% of the total cases. In patients aged ≥80 years(n=2,154), motor cycle accidents were highest as 28.3%. In addition, cultivator (n=135) and buggy car (n=79) accident victims were the highest in aged ≥80 years as 66.7% and 67.1%, respectively. Traffic accident victims-population ratio in Chungnam was 0.65%, wherein 2.03% included population aged ≥80 years. Conclusion: It was clear that accidents varied across administrative districts depending on the age group of population distribution. Thus, safety measures for preventing motorcycle, cultivator, and buggy car accidents are necessary for areas with many older people aged ≥80 years.
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.
ADR has recently been expanded, making it possible to solve traffic accident disputes, which is a matter of urgency for parties to avoid. This point serves as an important procedural element. Such disputes are an area that requires a quick resolution. To try to solve any dispute that occurs in the complex environment of modern times one-by-one through litigation does not make sense. It gives an undue burden on the judicial body and the investigation agency. Like litigation, today's arbitration system, should have effective conflict resolution. The arbitration of automobile traffic accident disputes can be seen as roughly adjusted through the insurance company, the Dispute Coordinating Committee, and the Crime Victims Protection Act. It consists of experts mainly, and the resolution of automobile traffic accident disputes can be resolved through the Sajonsa and workers insurance company. However, adjustments to failure incident mostly need attention. Most of a company's compensation insurance indemnity needs to be processed in practice. In addition, a vicious cycle of litigation and delay period is repeated if a lawyer is appointed. There are unreasonable adjustment systems in the midst of these. Avoiding traffic accidents allows parties to resolve disputes better. Arbitration of disputes in automobile traffic accidents handled by arbitration institutions is desirable. It is determined that the handling of a case by a village attorney is efficient.
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.
Objectives: The purpose of this study is to understand the experience of traffic accident patients with serious injury treated with Traditional Korean Medicine (TKM). Methods: This study was conducted on the basis of grounded theory. We recruited 10 participants who had been hospitalized in Dongguk University Bundang Oriental Hospital after traffic accident. Raw data was collected by in-depth interview, and analyzed by using constant comparison. The coding(open-axial-selective) was performed in order to create paradigm and theoretical model, which can explain main theme of this study. Results: Core phenomenon of this study was 'Experiencing TKM treatment as an alternative' and core category was 'Searching for the answer to the management of traffic accident sequela through TKM treatment' Conclusions: For patients with serious injury, 'Experiencing TKM treatment as an alternative' has meaning as the following: First, The absence of accurate radiography and surgical management makes it hard for patients to choose Korean medicine hospital immediately after traffic accident. Second, Effectiveness of TKM treatment should be evaluated in the long term. Third, TKM treatment is superior to Western medicine treatment in managing long-term patients who suffered from serious injury involved in traffic accident. Finally, Cooperative service of the Western medicine and TKM will provide more satisfactory medical care for traffic accident patients.
교통사고를 줄이기 위해서, 많은 연구원이 교통사고 예측 모형을 연구하고 있다. 교통사고의 원인으로는 교차로 신호주기가 잘못 산출되거나 교차로 설계가 잘못된 경우가 많다. 그러므로, 정확하게 교통사고 원인을 분석하려면 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 조건 및 날씨조건을 고려하여 최적 자동차 안전 속도를 실시간으로 산출하고자한다. 특별히, 비가 오거나 눈이 오는 경우에는 자동차 속도를 1/3이상 감속해야 된다. 그러나, 기존의 속도표지판은 기상조건이 바뀌어도 항상 같은 제한 속도를 표시하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 날씨조건과 도로조건을 이용한 최적 안전속도 산출 알고리즘을 제시한다. 컴퓨터 모의실험결과, 지능형 교통사고 예측알고리즘이 교통 제한속도를 정확하게 산출할 수 있음을 입증했다.
이 연구에서는 교통사고 영향요인 중 야간의 시인성 저하가 교통사고 발생에 미치는 영향을 진단하였다. 연구를 위해 경기지역의 경부선, 서해안선, 영동선, 서울외곽순환고속도로의 기본구간을 58개의 소구간으로 분할하였고, 2009년에서 2012년 상반기까지 소구간에서 발생한 교통사고 410건을 이용하여 야간의 어두움으로 인한 시인성 저하가 교통사고에 미치는 영향을 진단하였다. 실험방법은 준실험설계를 준용하여 시인성 외 교통사고에 영향을 주는 변인을 통제하고 음이항 회귀분석을 활용하였다. 조사 결과, 맑음 기상조건에서의 LOS A 상태 등 특정조건에서 주간과 야간의 시인성 차이가 교통사고 발생에 유의한 영향을 미치는 것으로 진단되었다. 그리고 진단 결과를 이용하여 교통사고의 유형과 원인에 대하여 다양한 분석을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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