• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-12
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• 2021

최근 코로나 19의 영향으로 이륜자동차 교통사고의 발생은 이전보다 급격히 증가하게 되었고 이륜자동차 사고방지를 위한 다각적인 노력이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 XGBoost를 활용하여 최근 10년간 발생한 이륜자동차 교통사고 자료로 사고 심각도에 영향인자를 도출하여 각 영향인자가 주는 영향력을 분석하였다. 전체 변수 중 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 신호 위반을 하였을 경우가 압도적으로 높았으며, 운전자 연령대가 60대 이상일 경우, 이륜자동차 단독사고일 경우, 중앙선 침범 사고일 경우 순으로 높은 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 이륜자동차의 심각한 교통사고의 방지와 안전관리를 강화하기 위한 합리적인 제도 개편방안을 제시하였다.

• 지식경영연구
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• 제25권1호
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• pp.217-233
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• 2024

최근 배달문화의 확산으로 이륜차 수요가 증가하면서 이륜차 운행도 함께 증가하고 있다. 이륜차 운행은 혼잡한 교통상황이나 경제적으로 효율적이지만 이륜차 난폭 운전과 명확하게 정립되지 않은 이륜차에 대한 교통 법규로 이륜차 사고는 새로운 사회문제로 나타나고 있다. 이륜차는 차체 특성 상 치사율이 높기 때문에 이륜차 사고가 발생하면 그 심각성 및 위험이 크다. 그러므로, 이륜차 사고에 대한 특성을 분석함으로써 이륜차 사고의 특성을 제대로 파악하는 것이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 이륜차 사고 데이터를 기반으로 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 이륜차 사고의 특성을 분류하였다. 그 결과, 이륜차 사고 특성에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 각 군집마다 사고발생 도로, 주요 위반법규, 사고 유형, 사고 발생 시간 등에서 다른 특성을 나타내었다. 이를 기반으로 이륜차 사고 예방을 위한 구체적인 방안을 제안한다. 각 사고 특성에 따른 단속 방법 및 규율을 개정함으로써 수도권 지역의 이륜차 사고 발생을 최소화하고 궁극적으로는 도로 안전성 향상에 기여한다. 더불어, 머신러닝 기법을 도시교통 및 안전 분야에 적용함으로써 관련 문헌확장에도 기여한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.28-38
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• 2016

최근 차량, 도로간 실시간 연결로 교통상황별 능동적 대응이 가능한 Cooperative-Intelligent Transport Systems(C-ITS) 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 정부는 C-ITS 기술 개발 및 도입을 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만 현재 C-ITS기술은 자동차를 대상으로 자동차 안전 및 경제적 운행을 위한 기술개발에 치중하고 있다. 자동차 이외에 도로 주행이 가능한 자전거를 위한 기술은 포함하지 않고 있다. 본 연구에서는 자전거 주행 시 위험요인과 사고요인 분석을 통해 C-ITS 환경에서 구현가능한 자전거 안전서비스를 도출한다. 자전거 및 이륜차 안전서비스 도출을 위하여 우선적으로 과거 2011~2013년 발생한 우리나라 과거 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료를 분석하여 관련 교통사고 특성 및 원인을 진단하였다. 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료 분석으로 파악된 주요 교통사고 특성에 효율적으로 대처하기 위한 서비스 도출을 위해 별도의 전문가 회의를 4회에 걸쳐 수행하였다. 이를 통해 자전거 및 이륜차 통합 안전 서비스 모델 8개를 도출하였다.