Traffic accident involved with the vulnerable pedestrian is one of the significant concerns, which has higher possibility of fatality than any other accident types. Worldwide significant efforts have been made to establish a vehicle safety regulation, which is internationally agreed, in order to reduce pedestrian casualties in pedestrian-vehicle collisions. One of the key issues in deriving the regulation is how to effectively select the parameter values associated with the regulation. This study firstly develops a method to optimize parameter values. An optimizing problem in terms of maximizing safety benefits, which are life-saving effects by the regulation, is formulated. Extensive actual accident data analysis and simulations are conducted to establish several statistical models to be used in the proposed optimization procedure. A set of parameter values that can produce maximizing life-saving effects is presented as the outcome of this study. It is expected that the proposed method would play a significant role in determining parameters as a decision support tool toward ensuring better pedestrian safety.
교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카 교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
교통사고의 특성과 사고에 대한 지속시간 사이의 관계에 대한 이해는 사고의 효과적인 대응과 사고에 의한 혼잡을 감소시키는데 핵심 요소가 된다. 때문에 본 연구의 목적은 AFT metric 모형을 적용한 사고 지속시간을 분석하는 것이다. 비록 로그 로지스틱 및 로그 정규 AFT 모형이 통계적 이론과 기존 연구 사례를 기반으로 선정되었으나, 로그 로지스틱 모형이 보다 우수하게 추정되었다. AFT 모형은 예측 목적으로도 널리 사용되기 때문에, 추정된 모형은 사고 발생시 사고 관련 기본 정보 접수 즉시 고속도에서의 사고 지속시간 예측에 사용될 수 있다. 결과적으로, 예측된 사고 지속시간 정보는 사고를 처리하기 위한 제반 의사 결정에 도움을 줄 뿐 아니라 교통 혼잡의 감소 및 추가 사상자의 감소로 그 효과가 이어질 것으로 판단된다.
The automotive front bumper guard is the most important part of the vehicle for protecting the life of driver when a traffic accident happens. In order to ensure safe driving, this part must possess sufficient strength and durability. This study was carried out with structural and fatigue analyses by designing front bumper guard models. After the lowest value for maximum total deformation and equivalent stress was found through structural analysis and the highest value for fatigue life was found for all three models, it was shown that the type C front bumper guard model was the most suitable for application to a real car. The strength property and durability of the optimum design were determined through this study's results.
버스운전자의 안전운행을 확보하기 위해서는 운전자 교통사고 원인 등을 분석해 안전운행을 지원 할 수 있는 정책이 뒷받침되어야 한다. 따라서 국토교통부는 사업용 차량에 운전자를 보조하는 첨단 운전자지원시스템 중 전방충돌경고장치, 차선이탈경고장치의 장착의무대상을 단계적으로 확대하는 방안을 마련한 바 있다. 그러나 버스운전자 교통사고분석과 관련된 기초 연구는 국내에서 많이 수행되고 있지 않아, 버스사고예방을 위하여 향후 버스운전자에게 가장 필요한 첨단 운전자지원시스템이 무엇인지에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 버스유형 및 반복사고 여부별 사고심각도를 분석하고 개선방안으로 버스의 첨단 운전자지원시스템 지원 방향을 제시하는데 목적이 있다. 사고심각도 분석은 순서형 로짓 모형을 이용해 분석하였으며 분석결과, 차대사람사고는 모든 모형에서 통계적으로 유의미하게 선정되었고 법규위반항목의 속도위반, 신호위반, 승객을 위한 안전조치위반이 제안된 모형에서 공통적으로 선정되었다. 따라서 향후 버스 대 사람사고를 감소시킬 수 있는 보행자감지시스템, 보행자 자동긴급제어장치의 설치가 반드시 필요하다.
The main point of this study is to find ways to prevent accidents at complex linear sections in advance by improving geometric structure elements that can be considered from the designing stage. Complex linear roads are consisted of sections where straight sections connect with curved sections or sections where curved sections connect with curved sections with relatively high possibility of accidents and accidents can be reduced through improving designing elements in these sections. Therefore, this study aims to develop accident forecasting model in complex linear roads and to clarify major elements affecting traffic accidents. The results of analysis showed that the groups are divided into a group less than 355m based on curve radius of 355m, a group whose curve radius exceeds 355m and a group whose incline exceeds -0.79 and a group whose curve radius is below 355m and incline exceeds -0.79 for straight section + curved section, and for curved section + curved section, it is divided into a group whose first curved section is less than 410m based on curve radius of 410m and the first curve is turning right and a group exceeding 410m and the first curve is turning left. The major variables common in 2 models are front curve radius and curve types(left, right), road surfaces, weather.
In this paper, we propose to design and implement the database management system for analyzing vehicle accidents through utilizing integration of the public big data. And the paper aims to provide valuable information for recognizing seriousness of the vehicle accidents and various circumstances at the accident time, and to utilize the produced information for the insurance company policies as well as government policies. For analysis of the vehicle accidents the system utilizes the integrated big data of National Indicator System, the Meteorological Office, National Statistical Office, Korea Insurance Development Institute, Road Traffic Authority, Ministry of Land, Infrastructure and Transport as well as the National Police Agency, which differentiates this system from the previous systems. The system consists of data at the accident time including weather conditions, vehicle models, age, sex, insurance amount etc., by which the database system users are able to obtain the integral information about vehicle accidents. The result shows that the vehicle accidents occur more frequently in the clear weather conditions, in the vehicle to vehicle conditions and in crosswalk & crossway. Also, it shows that the accidents in the cloudy weather leads more seriously to injury and death than in the clear weather. As well, the vehicle accident information produced by the system can be utilized to effectively prevent drivers from dangerous accidents.
2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
고속의 주행속도로 고속도로를 주행하는 운전자는 교통사고 예방을 위하여 일반도로 운전자와 비교하여 도로선형, 교통상황, 환경요인에 보다 신속하고 능동적으로 반응해야 한다. 특히 야간 및 일출몰 시간대에는 운전자의 도로선형변화 인지 능력이 주간 보다 떨어질 수 있으므로, 이러한 시간대에 발생하는 교통사고와 도로기하구조 특성을 체계적으로 분석하고 대응방안을 도출 것은 고속도로 교통안전 제고를 위해 대단히 중요한 작업이다. 본 연구에서는 교통안전과 고속도로의 기하구조의 특성과의 관계를 주간과 야간으로 비교하여 분석하였다. 또한 일출 및 일몰과 같이 태양의 고도가 운전자의 전방 상황주시에 영향을 주는 환경에서 도로의 선형과 교통안전과의 관계를 추가로 분석하여 위험한 도로조건을 찾고자 하였다. 본 연구에서는 이를 위해 사고발생 시간대를 주간, 야간, 일출몰 3가지로 나누어 포아송회귀분석과 음이항회귀분석을 활용하여 고속도로 교통사고빈도 모형을 도출하였다. 분석대상 구간은 전국 고속도로 중 제한속도를 110km/h로 운영 중인 서해안선, 중부선, 중부내륙선으로 설정하였으며, 분석구간의 2007년~2010년 4년간 교통사고 자료를 활용하였다. 분석결과 시간대에 따라 교통사고에 영향을 미치는 요인들은 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 고속도로 교통사고 예방을 위해 야간 및 일출몰 시간대에 운전자의 안전운전을 지원할 수 있는 다양한 대응방안을 수립하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
관제구역 내 항로는 주요 항만의 항계를 포함하고 있기 때문에 지리적 여건에 따라 선박 통항량이 증가하고 항로가 협소한 구간이 존재한다. 또한, 대한민국 서해안에 위치한 항만과 그 관제구역의 경우 큰 조석간만의 차로 인하여 선박 조선에 있어 강한 조류의 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 항로 상 조류의 흐름에 따른 선박 항적 이동의 특성을 분석하여 항해 환경 변화에 따른 유의미한 정보를 생산하는 방법을 제시하고 실제 해양 사고 사례에 적용하여 그 유효성을 검증하였다. 모델 추출을 위하여 SVR seaway model, 지지벡터 회귀 모형과 격자 탐색을 통한 모수 결정을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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