During the COVID-19 pandemic, there have been many changes in the aviation industry as a whole. Passenger traffic has decreased, but on the contrary, the international transport demand for cargo planes has never been higher. Due to their geopolitical location when flying to major cities around the world, Korea's international pilots are bound to have relatively more jet lag-causing routes than their American or European-based pilots. Through this study, we tried to analyze the degree of fatigue and fatigue weighting factors according to operating conditions for domestic pilots. As a result of the study, the following conclusions were drawn. Despite the variety of models, routes, and fatigue between individuals, it was found that the 3 Pilot operation route was concentrated as a representative fatigue route. Most of the individual fatigue improvement request sections showed higher fatigue as the night flight section was longer among the 3Pilot routes for more than 12 hours, and 43 out of 90 participants (Korean Air pilots) focused on 3Pilot (two captains and one pilot) as fatigue-intensive operating conditions. Therefore, it proposes an improvement in the system of applying 12-hour unification standards according to Korea's geopolitical international operating conditions and time difference standards.
본 연구에서는 첨단안전차량기술 중 보행자 보호를 위한 차량기술의 적용에 따른 교통안전 측면의 효과를 계량화하는 방법론을 개발하였다. 보행자 보호를 위한 Active Hood Lift System (AHLS)의 도입으로 인해 감소하게 될 보행자 사망자수를 계량화하여 교통안전효과를 분석하였다. 이를 위해 실제 보행ft차량 충돌사고 자료와 시뮬레이션 자료를 이용하여 모형을 구축하고 모형의 결과를 통계적으로 분석하는 일련의 절차를 수행하였다 본 연구에서 개발한 방법론 및 연구 결과는 향후 다양한 첨단차량기술의 효과분석을 위한 참고자료로 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 나아가, 본 연구의 결과물은 보행자 보호를 위한 교통안전정책 수립을 위한 의사결정을 지원하는 기초 자료로도 활용될 수 있어 그 의의가 크다.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.
최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 다양한 대중교통 중심 정책의 시행뿐만 아니라 시행된 정책의 효율적 운영과 대중교통 이용자 측면에서의 서비스 품질평가를 통한 서비스 개선은 대중교통 이용을 지속적으로 활성화시키기 위해 반드시 필요한 요소이며, 제공되는 서비스 품질의 모니터링, 개선 및 새로운 정책의 시행을 위해서는 이용자에게 제공되는 서비스 품질에 대한 다양한 정량적 모니터링 방법이 필요하다. 이용자 측면에서 대중교통 서비스를 정량, 정성적으로 평가할 수 있는 효과척도는 대중교통 이용의 편의성, 정시성, 쾌적성, 안전성, 경제성 등 여러 가지 측면에서 다양한 평가지표가 있을 수 있다. 그러나 일시적이고 단편적인 설문조사나 대중교통 행정가의 경험 등을 통해 해당 지역 또는 노선의 서비스를 평가하기 보다는 대중교통 운행 상세이력, 이용자 수요 등 보다 객관적인 자료를 활용하여 이용자 측면에서 서비스수준을 평가하는 등 보다 과학적이고 정량화된 다양한 평가방법론과 평가척도 등이 필요하다. 본 연구에서는 효율적인 대중교통 서비스수준 평가를 위하여 버스운행관리시스템의 버스운행 자료와 교통카드로부터 수집되는 정류소별 승하차정보를 활용하여 노선 및 정류소별 서비스수준 평가모형을 개발하였다. 서비스 수준 평가를 위해 김원길(2009)의 버스 운행계획수립 모형을 기반으로, 서비스 평가지표 중 운행서비스 측면에서 이용자 접근시간, 대기시간, 차내 혼잡, 교통 혼잡, 돌발 상황, 교통법규위반, 운행규정 등을 고려하여 이용자 접근시간, 구간 통행시간, 차내 혼잡수준, 교통법규 및 운행규정 위반여부 등으로 인한 승객불편 등을 비용함수로 정량화하여 노선 및 정류소별 대중교통 이용자 서비스 수준을 상세 평가하는데 그 목적이 있다. 대중교통 운행이력자료, 노선 및 정류소 기반의 대중교통 수요 자료의 객관적이고 과학적인 분석과 활용을 통해 노선 및 정류소별 이용자 서비스 평가를 함으로써 해당 노선이나 정류소의 서비스 현황분석, 개선사항 도출 등에 활용할 수 있으며, 다양한 대중교통 정책 수립, 시행 정책의 모니터링 목적 등 다양한 목적과 용도로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
VMS는 교통상황과 사고발생 등의 정보를 실시간으로 제공하는 ITS의 중요 구성요소 중의 하나이다. VMS 메시지는 운전자가 쉽게 읽고 이해할 수 있도록 인간공학적 요소를 고려하여 설계해야 한다. 본 연구에서는 실내 실험을 통하여 VMS 메시지에 대한 운전자의 판독능력을 분석하기 위한 자료를 수집하였다. 로지스틱 회귀분석 모형기법을 이용하여 설명변수로 정보량, 정보제공시간, 연령, 성별을 선정하고 종속변수인 운전자 인식률과의 관계를 모형화 하였다. 개발한 모형을 통해 산출되는 운전자 정보인식확률은 운전자의 판독성을 고려한 VMS 메시지 설계에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 인간공학적 관점에서 보다 효과적으로 VMS 메시지를 설계할 수 있는 통계적 모형을 개발하였다는 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다. 나아가 VMS 메시지 현시와 표출시간을 설계하는 데 활용할 수 있을 것이다.
선박의 통행량이 많은 연안해역은 선박들 사이에 복잡한 조우상황이 자주 발생하기 때문에 충돌사고의 가능성이 높다. 따라서 해상에서 충돌사고를 줄이기 위해서는 항해사의 국제충돌예방규칙(COLREG) 준수에 더하여 정량적인 충돌위험평가가 요구된다. 본 연구에서는 선박의 계획항로에 대한 충돌위험을 평가하기 위한 새로운 충돌위험도 평가시스템이 개발되었다. 먼저 기존의 충돌위험 평가모델들을 검토함으로써 적절한 충돌위험 평가방법이 제시되었다. 시스템은 MATLAB을 사용하여 개발되었으며 해도, 범퍼 및 평가의 세 부분으로 구성된다. 개발된 시스템은 시험을 위해 간단한 계산조건으로 시험해역에 적용되었으며, 그리고 검증을 위해 실제 계산조건으로 실제해역에 적용되었다. 그 결과 충돌위험은 자선의 길이, 항해시간 및 항로 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 개발된 시스템은 항해사가 출항전 최적안전항로를 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 가치추정방법의 하나인 조건부 가치측정법(Contingent Valuation Method : CVM)을 이용하여 교통사고 긴급통보시스템 도입을 위한 지불의사액을 산정하고자 하였다. 분석을 위해 이중양분선택법 질문양식을 이용하여 긴급통보시스템에 대한 이용자들의 지불의사액(Willingness to Pay : WTP) 추정방안을 제시하였다. 기존 연구들의 경우 지불의사액 산정에 사용되는 질문 유형별 분석 모델별로 지불유무에 따른 절단데이터가 다르게 처리되고 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 이중양분 선택법으로 구성된 절단 데이터를 처리하는 방법으로 모형별 지불의사액의 차이를 비교하였다. 연구에 사용된 설문지는 약 500부 수준으로 응답자의 지역적인 편차(bias)가 반영되지 않도록 온라인과 오프라인에서 동시에 진행하였으며, 연령대별 편차를 고려하기 위해 2010년 인구주택 총 조사 결과를 참조하여 자료를 구성하였다. 최종적으로 더 나은 자료의 해석을 위해 생존분석, 다중회귀분석, 토빗분석 등 다양한 통계기법을 적용하여 결론을 도출하였다.
최근 교통과 물류의 발달과 함께 위험물 수송의 증가와 교통량의 증가로 인하여, 주요한 사회기반시설물 중 하나인 교량에 대하여 예상하지 못한 화재사고 화재 발생이 증가하는 추세이다. 또한, 교량 하부 공간의 효율적인 사용에 대한 요구가 늘어남에 따라, 하부에 유조차 및 화물차 등의 위험물질이 적치되는 비율이 증가하고 있으며, 앞서 기술한 이유들로 인하여 최근 교량의 화재 발생 위험성이 급격히 증가하고 있다. 하지만, 이러한 피해를 줄이기 위해, 교량에 대한 화재 위험도 평가가 수행된 사례가 있으나, 사용자의 관점에서 안전성을 고려한 실용적으로 위험도를 평가할 수 있는 모델이 부족하다. 이에 본 연구에서는 국도교량에 적용 가능한 정량적인 위험도 평가모델을 제시하였다. 교량의 화재위험도에 큰 영향을 미치는 형하고, 화재강도, 교량의 재료, 소방차량 도착시간 등을 주요인자들로 선정하였으며, 선정된 인자들을 FDS에 반영하여 화재강도와 지속시간에 따른 각 교량의 최고 온도를 산출하였다. FDS 해석결과와 위험도 등급기준, 소방차량 도착시간을 반영한 화재 위험도 평가 모델과 위험도에 따른 대응방안을 수립하였다. GIS의 네트워크 분석기능을 통해 소방서에서 교량까지의 도착시간을 예시적으로 산출하였으며, 이를 통해 예시적인 교량의 위험도 등급을 평가하고, 그에 따른 대응방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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