현재 도로사업의 타당성 조사 시 사용하는 교통사고 감소편익 산정기준은 도로의 등급별로 사고율을 일률적으로 적용하고 있어 도로자체의 물리적인 특성이 반영되지 못하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도로의 물리적인 특성과 교통 특성을 반영한 사고예측모형을 개발하여 도로의 신설 및 개량에서 그 도로의 안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 초기 단계로서 도시지역 도로를 대상으로 하여 모형을 개발하였다. 우선 도로유형별로 사고에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이 때 선정 기준은 도로계획단계에서도 획득할 수 있는 자료를 위주로 선정하였으며, 변수로는 교통량, 중앙분리대의 유·무, 교차로 수, 연결로 수, 횡단신호등 수, IC밀도 및 차로수 가로 선정되었다. 각 요인과 사고와의 관계를 분석해 본 결과 모두 통계적으로 유의한 수준에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로의 규모 및 등급에 따라 4가지 유형으로 분류하고, 각각에 대하여 사고예측 모형식을 회귀분석을 통하여 도출하였으며 그 모형식을 실제 자료를 이용하여 검증하였다. 검증결과 모형식의 결과와 실제 사고 자료와의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로 계획 단계에서 새로운 도로의 안전성을 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다는 데에 그 의의가 있다. 본 연구에서 이용한 자료가 전라북도 한 지역으로 한정되어 있어 전국적인 대표성을 지니는 데에는 한계가 있을 수 있다는 사실을 밝히고자 한다.
본 연구는 도로연장측면에서 본선에 비해 상대적으로 연결로에서 발생하는 사고빈도가 높고, 교통사고가 증가하는 추세인 고속도로 연결로의 교통사고 예측모형의 개발에 초점을 두었다. 연결로 유형별(직결, 준직결, 루프)로 통계적으로 유의한 사고인자를 선정하고, 사고율과의 관계가 비선형 임을 분석하여 변수를 변형(Variables Transformation)하여 All possible 방식으로 예측모형을 개발하고, 통계적 진단 및 검증을 거쳐 유의성을 확인하였으며 이에 기존 개발 모형에 비해 예측력이 더욱 우수한 결과를 보였다. 개발된 사고예측모형은 보다 비용면에서 효율적이고, 안전한 트럼펫형 IC 연결로의 설계와 연결로 교통사고 원인분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 도로교통사고 비용의 추계에 있어 미국, 일본, 영국 등 일부선진국에서 추계항목에 포함된 고용주 비용(미국의 고용주 비용, 일본의 사업주체의 비용, 영국의 인간적 비용)의 도입 필요성을 검토하고, 이를 저감시키기 위한 대책마련을 진행하였다. 이를 위해, 교통사고 발생 시 상대적으로 관심권 밖에 위치한 교통사고 가해자의 PTSD (Posttraumatic Stress Disorder) 심각성과 현황을 파악하고, 개인별 특성이 반영된 PTSD 심각도 수준별 대책을 마련하였다. 그 결과를 정리하면, 첫째, 교통사고 가해자를 대상으로 추정만 해 오던 교통사고 PTSD 현황과 심각성을 설문조사를 통해 파악할 수 있었다. 둘째, PTSD 특성별 유 무에 따른 판별분석모형을 구축하였는바, 판별식의 변수로는 '사고로 인한 불면증', '사고 상황 또는 유사 상황에서 운전 중 심리적 위축'이 변수로 선정되었다. 셋째, PTSD의 심각도를 추정할 수 있는 순서형 프로빗 모형 구축 결과, 주요변수는 '최대피해자 심각도', '사고 상황 악몽', '불면증 경험', '운전 중 위축', '성별', '주요 운전 지역'으로 나타났으며, 실제 추정치가 실제 응답치에 근접함을 확인할 수 있었다. 넷째, 성별, 지역별 특성이 반영된 PTSD 심각도별로 선호하는 치료방법을 제시할 수 있었다. 이렇게 분석된 결과를 통해 교통사고 가해자의 사회 업무 복귀를 앞당기고 작업능률의 저하와 같은 피해를 최소한으로 저감 시킬 수 있는 방법을 제시할 수 있었으며, 이는 결국 이들 운전자들이 몸담고 있는 직장의 고용주에게 발생할 수 있는 직 간접적인 피해를 최소한으로 줄일 수 있을 것이라 사료된다.
최근 들어 재난 및 안전사고 발생 빈도가 급격히 증가하고 있으며, 이에 대한 국민들의 관심과 요구가 높아지고 있다. 특히 우리나라의 교통사고는 정부 및 지자체의 지속적인 노력으로 인해 감소하고 있는 추세에 있지만, OECD 평균에 비해서는 여전히 아직까지는 높은 수준을 보이고 있다. 이와 같은 시대적 요구에 따라 각 지자체의 안전수준을 분야별로 계량화한 수치인 '지역안전지수'를 매년 공개하여 국민들의 경각심을 일깨우고 있다. 지역안전지수는 지방자치단체에서 발생하는 7개 분야의 사고(교통사고, 범죄, 자살, 감염병, 화재, 안전사고, 자연재해)를 다루지만, 본 연구에서는 교통사고 분야에 집중하여 분석을 실시하였다. 분석대상 지자체는 울산광역시 울주군이며, 울주군의 교통사고 통계 데이터를 기반으로 교통사고 발생현황, 사고 취약지점 등을 분석하였다. 그 중 3개의 중점개선지구를 선정하고 각각의 중점개선지구별로 15개의 취약지점을 선정하였다. 다음으로 교통사고 관련 현황자료를 통한 공간정보 분석과 유관기관 면담을 통해 사고 취약지점별 개선대책을 마련하였다. 또한 개선대책은 교통사고 예방의 관점에서 구조적인 인프라 개선, 제도적 개선, 교통안전문화운동전개 등으로 구분하여 구체적인 방안을 제시하였다. 끝으로 본 연구의 시사점은 교통사고 예방을 위한 개선 사업별 추진일정 및 예산을 제시한 이행계획을 토대로 지자체내 담당부서의 임무와 역할을 명기하였다. 그리고 교통사고 관련 유관기관 및 민간부문의 참여 방안을 구체적으로 제시하였다는 점에 큰 의의가 있다.
The physical tool for analyzing collision accidents narrows down to the conservation law of momentum. The conservation law of momentum which is also utilized to investigate or to analyze a traffic accident is essential to Newton mechanics. This paper suggests an alternative analytical tool based on the conservation law of momentum. Simply put, the tool is a alternative qualitative method of analyzing a car's direction to find out whether it is driving over the centerline This paper proposes a deduction theory that use qualitative information to make a qualitative analysis of which car drove over the center line.
In road tunnel, in order to prevents an accident and minimize the damage of an accident in the case of fire, safety facilities and equipments are integral parts. The type and amount of safety facilities are based on tunnel type and length, traffic flow rate, etc. Therefore many countries use a tunnel classification system that categories tunnel into groups, and specifies the necessary emergency equipment for each group. In this study, for the purpose of classifying tunnel based on tunnel ist investigated the domestic and foreign standards and regulations for safety of road tunnel. As a results, we suggest the method of classification of tunnel by traffic performance, tunnel grade, the volume of traffic, fraction of HGV, rules or regulations for transports of dangerous good through tunnel.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
효과적인 가변제한속도(Variable Speed Limit: VSL)는 교통사고를 예방하고 교통정체를 완화시키는데 기여하는 중요한 교통류 제어방안이다. 본 연구에서는 교통사고 예방을 목적으로 가변제한속도를 적용하는 방법론을 제시하였다. 가변제한속도를 적용하는 조건을 두 가지로 분류하였는데, 사고위험도 예측모형에 따른 제한속도 변화와 도로환경조건의 변화에 따른 제한속도 조정 방안을 제안하였다. 예측된 사고위험도에 따른 가변제한속도의 적용은 검지기에서 추출되는 교통량, 속도, 점유율자료와 교통사고자료로 이항로지스틱회귀분석 기법을 사용하여 구축된 사고위험도 예측모형을 사용하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다. 이를 바탕으로 통합도로환경조건 모니터링 시스템 하에서 사고위험도와 도로환경조건을 관측하고 제한속도를 변화시키는 가변제한속도 시스템 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘의 현장 적용 시 고려되어야 할 기술적 이슈를 논의하였다.
자율주행자동차 기술이 급속히 발전함에 따라 예상치 못한 사고가 발생하고 있어 자율주행 교통안전교육 개발을 통해 이용자 사고 피해를 최소화 시켜야 한다. 현실적 교육을 위해 엣지케이스, 사고 사례, 위험요인 분석이 중요하므로 해외 사례 연구와 실증을 진행하였고, 이를 기반으로 서비스 제공자, 일반이용자 2가지 교육 과정을 개발하였다. 서비스 제공자 과정은 사물인지대응, 급정지, 끼어들기, 제어권 전환, 방어운전, 시스템오작동, 정책 및 정보보안 교육으로 구성하였고 일반이용자 과정은 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범위, 사고유형, 법규, 기능, 정보보안 교육으로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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