교통사고는 인간의 생명과 직결되는 문제이므로, 교통사고 예방 및 심각도 감소를 위한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 심각도에 영향을 줄 수 있는 다양한 영향요소들을 고려하여 교통사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 대응책을 수립하고자 하였다. 본 연구에서는 2004~2006년 동안 서해안 고속도로에서 발생한 174개의 구간별 사고자료를 이용하여 사고 심각도 예측모형을 만들었다. 이렇게 분석된 모형을 이용하여 사고심각도에 영향을 미치는 주요요인을 찾고 이를 이용하여 교통사고로 인한 피해를 줄일 수 있는 다양한 방법들을 고려해 보았다. 분석결과 과속으로 인한 사고, 차량결함, 차대차 사고, 차대사람 사고, 교통량, 곡선반경 및 종단경사 변동계수에 의해 사고심각도가 정의되는 것을 알 수 있다. 이와 같은 사고심각도와 밀접한 관련이 있는 독립변수들을 대상으로 구간에 따른 각 영향의 정도를 그래프를 나타내 보았으며, 그 결과 심각한 사고를 유발하는 특정원인이 몇 가지 존재하며 이러한 특정원인 및 사고유형은 서해안 고속도로의 특정구간에서 주로 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과들은 서해안 고속도로의 특정 구간에 속도제한 단속 카메라, 차내/외 경고정보제공등과 같은 선택적 교통정보 및 교통시설을 제공함으로써 사고를 예방하는 방법에 활용될 수 있을 것이다.
자동사고검지 알고리즘의 대부분은 사고가 발생했을 때 사고로 검지하지 못하고, 혼잡으로 검지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 또한 교통정보센터 운영자들은 교통사고검지시스템을 운영하면서 대부분 CCTV 육안감시 또는 운전자들의 신고에 의존하여 사고처리를 하고 있는 실정이다. 그 이유는 현재 운영되고 있는 교통사고검지시스템에서는 실제 사고가 아닌데도 불구하고, 사고라는 오검지 경고가 많이 발생되어 시스템 전체의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있기 때문이다. 다시 말해 교통사고검지시스템의 알고리즘은 검지율(Detection probability)이 높아야 함과 동시에, 오검지율(False alarm probability)은 낮아야 하고, 정확한 사고지점과 시간을 검지해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 검지율을 높이고 동시에, 오검지율을 낮추는 방법으로 기 개발된 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)과 개별차량 Tracking을 이용하여 개발한 사고검지 알고리즘을 교통정보센터 관리시스템(Center Management System)에 적용하고, 실제 교통상황에서 사고검지율과 오검지의 빈도를 측정하여 그 효과를 검증 및 평가하고자 한다.
해양사고는 맡은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있다. 이러한 해양사고의 분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템다이내믹스법을 이용하여 해양사고 원인과 개선책에 대한 모델을 구축하고, 요소의 개선에 대한 효과를 분석하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 해양사고 원인과 개선책의 요소를 브레인스토밍법에 의해 추출하고, 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백루프로 변환하였다. 그리고 표준모델과 4가지 정책모델에 대해 23년간(1997-2020) 시뮬레이션을 수행하였다.
PURPOSES : This study deals with the effects on the installation of RLC(Red Light Camera). The objective is to analyze the effects of accident reduction after the installation of RLC. METHODS : In pursuing the above, the study uses the 703 accident data occurred at the 64 intersections which RLC are installed or not installed. RESULTS : The main results are as follows. First, Poisson RLC accident model developed in this study is analyzed to be statistically significant. Second, using the above developed model, 33 intersections among 40 intersections are predicted to have the decreasing effects of accidents after the installation of RLC. Finally, the reduction effects are analyzed to be affected by ADT and the number of left-turn lane. CONCLUSIONS : This study is expected to improve the efficiency of RLC and to help in decision-making of RLC installation.
This study deal with the traffic accident. The purpose of this study is to develop the accident density models reflecting the transportation and socioeconomic characteristics based on 230 zones of Korea. In this study, The models which are tested to be statistically significant are developed through multiple linear regression analysis. The main research results are as follows. First, in the transportation-based model, road length, avenue ratio, number of intersections and tunnels are analyzed to be positive to the model, however, school zone is analyzed to be negative to the model. Second, in the socioeconomic-based model, population density, transportation vulnerable ratio, children and truck ratio are analyzed to be positive to the model. Finally, in the integrated models, road ratio, population density, transportation vulnerable ratio, children ratio, truck ratio and number of companies are analyzed to be positive, however, school zone is analyzed to be negative to the model. This results could be expected to give good implications to accident-reduction policy-making.
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.
A traffic accident is occurred by unbalance of reciprocal action of driver, vehicle and road conditions. To prevent the traffic accident, rapid and perfect road improvement is needed. But most of road improvement plans have insufficient budget. So decision maker has to determine the priority to invest. A model in this study, analyzing the effect of road conditions to the traffic accident, helps to decide the priority in road improvement. This study considered five danger indices ; 1) traffic volume, 2) speed variance, 3) vehicle mixing rate, 4) curved line radius, and 5) difference between design speed and running speed. Danger rate composed by five indices can be a scale of priority of improvement. The model in this study didn't consider all of factors about traffic accident. But this study can propose the methodology for traffic safety policy. For deriving the model, this study used data from highways in Korea and United States. Therefore the model has to apply the highways only.
본 연구는 철도기관사에 의해 유발되는 사고와 우울감 및 인지실패 간의 관계를 '우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패 ${\rightarrow}$ 사고'의 인과관계로 접근하는 연구모형 1과 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계로 접근하는 연구모형 2로 설정하고 어느 모형이 타당한지를 구조방정식 모형으로 검증하였다. 현직 철도기관사 416명의 설문응답 유효데이터를 토대로 검증한 결과 후자의 연구모형, 즉 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계에서 사고가 우울감을 매개로 하여 사고에 영향을 미친다는 점에서 모형 2가 통계적으로 타당하다는 결론을 도출하였다. 이 같은 연구결과는 인적오류와 관련하여 사고와 우울감의 인과관계 측면에서 접근하고 제도적인 개선방안을 함께 모색할 때 궁극적으로 기관사의 실수와 인지실패를 저감시킴으로써 인지실패로 인한 사고와 인적 오류의 확률을 그만큼 저감할 수 있다는 것을 시사한다.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop the U-turn accident model at 4-legged signalized intersections in urban areas. METHODS : In order to analyze the characteristics of the accidents which are associated with U-turn operation at 4-legged signalized intersections in urban areas and develop an U-turn accident model by regression analysis, the tests of overdispersion and zero-inflation are conducted about the dependent variables of number of accidents and EPDO (Equivalent Property Damage Only). RESULTS : As their results, the Poisson model fits best for number of accident and the ZIP (Zero Inflated Poisson) fits best for EPOD, the variables of conflict traffic, width of opposing road, traffic passing speed are adopted as independent variable for both models. The variables of number of bus berths and rate of U-turn signal time at which the U-turn is permitted are adopted as independent variable only for EPDO. CONCLUSIONS : These study results suggest that U-turn would be permitted at the intersection where the width of opposing road is wider than 11.9 meters, the passing vehicle speed is not high and U-turn operation is not hindered by the buses stopping at bus stops.
A model to estimate economic consequence of severe accident provides some measure of the impact on the accident and enables to know the different effects of the accident described as same terms of cost and combined as necessary. Techniques to assess the consequences of accidents in terms of cost have many applications, for instance in examining countermeasure options, as part of either emergency planning or decision making after an accident. In this study, a model to estimate the accident economic consequence is developed appropriate to our country focused on PWR accident costs from a societal viewpoint. Societal costs are estimated by accounting for losses that directly affect the plant licensee, the public, the nuclear industry, or the electric utility industry after PWR accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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