• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.497-507
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• 2015

고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 산업공학
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• 제15권4호
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• pp.426-431
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• 2002

In many cases, the result of a road traffic accident can be described with more than one response variables. Nonetheless, most of the existing road accident data analysis deal with only one response variable and try to explain why it occurs. In this paper, we train association rules for a set of more than two response variables conditional on personal, environmental and vehicular/behavioral aspects of accident. Association rules are derived at 8% support and 70% confidence from the 1996 data of three police stations in Korea. We expect that these rules can contribute to effective safety practice in Korea.

• 자동차안전학회지
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• 제15권2호
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• pp.35-41
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• 2023

On December 19, 2015, as Article 29-3 (Installation of Accident Recording Devices and Provision of Information) of Motor Vehicle Management Act came into force, In Korea, the EDR (Event Data Recorder) reports are often used for the analysis of various traffic accident cases such as multiple collisions, traffic insurance crimes, and sudden unintended acceleration (SUA), and the others. So many investigators have analyzed the driver's behavior and vehicle situation by comparing the time zero in the EDR report to the actual crash time in dash-cam (or CCTV). Time zero (T0) is defined as the reference time for the record interval or time interval when recording an accident in Article 56-2, Enforcement rule of Performance and Standard for Automobile and Automotive parts. Also in the EDR report, time zero (T0) is defined as whichever of the following occurs first; 1. "wake-up" by an air-bag control system, 2. Continuously running algorithms (by monitoring of longitudinal or lateral delta-V), 3. Deployment of a non-reversible deployment restraint. We have already proposed the "Flowchart & Checklist" to adopt the EDR report for traffic accident investigation and the necessity of specialized institutions or courses to systematically educate or analyze the EDR data. Therefore, in this paper, we report to traffic accident investigators notable points and analysis methods based on some real-world traffic accidents that can be misjudged in specifying time zero (T0).

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.127-136
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• 2008

최근 도로의 유지관리 개념의 중요성이 대두되면서 도로 자체의 유지보수 확장이나 도로선형 개량 등 도로상에서 각종 공사의 빈도가 증가하고 있다. 특히 고속으로 주행하는 고속도로 상에서 도로점용공사로 인하여 차로가 감소되는 구간은 교통효율과 사고 위험도 측면에서 체계적이고 합리적인 도로점용공사가 필요하지만, 국내의 도로 특성을 반영한 공사구간 도로상에서의 교통사고 측면의 연구가 부족하여 외국의 사례를 적용하고 있는데, 외국은 국가의 면적, 도로의 사정, 국민들의 의식수준 등 여러 가지 상황이 우리나라와 상이하여 외국의 사례를 그대로 적용했을 때에는 실제적으로 우리나라 도로현황과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 이에 고속도로 23개 노선을 중심으로 2003년부터 2005년까지 3년동안 교통통제가 이루어진 공사구간에서 발생한 교통사고를 조사하고 이 공사구간에서 발생하는 교통사고의 특성을 사고유형별, 사고심각도별, 공사유형별, 원인별, 사고 발생경향별, 그리고 전체 고속도로상의 교통사고와의 비교를 통해서 알아보고자 한다. 또한 이를 통해서 보다 구체적이고 세부적인 공사구간 통제지침의 필요성을 제시하고자 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.427-441
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• 2021

연구목적: 본 연구는 군에서 가장 많이 발생하는 교통사고의 예방을 위해 부대별로 교통사고가 발생할 확률을 사전에 예측하는 모형의 개발 방안을 제시하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 방법론을 적용하였다. CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성되어 있고, 각 단계는 Waterfall Model처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있다. 연구결과:전체 집단을 대상으로 기 구축된 사고조사 데이터와 동일한 데이터 세트(data set)를 구축하여 모델링한 결과 분류기준 0.5로 했을 때, 교통사고예측을 위한 모형의 정확도, 특이도, 민감도, AUC에서 의미있는 결과치를 도출하였다. 결론: 예측모형을 설계하는 과정에서 데이터의 부족으로 인해 의미 있는 예측값을 얻기 어려운 문제점이 확인되었다. 이를 해결하기 위해 합리적 추론이 가능한 데이터 세트(data set)를 재구성 및 확대하여 데이터 부족을 해소하고, 이를 활용한 예측모형을 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.75-85
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• 2018

PURPOSES : This study aimed to analyze traffic accidents at circular intersections, and discuss accident reduction strategies based on land use and vehicle type. METHODS : Traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "traffic accident analysis system" (TAAS) data set of the Road Traffic Authority. To develop the accident rate model, a multiple linear regression model was used. Explanatory variables such as geometry and traffic volume were used to develop the models. RESULTS : The main results of the study are as follows. First, it was found that the null hypotheses that land use and vehicle type do not affect the accident rate should be rejected. Second, 16 accident rate models, which are statistically significant (with high $R^2$ values), were developed. Finally, the area of the central island, number of speed humps, entry lane width, circulatory roadway width, bus stops, and pedestrian crossings were analyzed to determine their effect on accidents according to the type of land use and vehicle. CONCLUSIONS : Through the developed accident rate models, it was revealed that the accident factors at circular intersections changed depending on land use and vehicle type. Thus, selecting the appropriate location of bus stops for trucks, widening entry lanes for cars, and installing splitter islands and optimal lighting for motorcycles were determined to be important for reducing the accident rate. Additionally, the evaluation showed that commercial and mixed land use had a weaker effect on accidents than residential land use.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.133-141
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• 2015

PURPOSES : This study dealt with traffic accidents occurring within roundabouts. The objective of this study was to analyze safety effect by introduction of roundabouts. METHODS : In pursuing the above, traffic accident data on roundabouts are collected and compared. For the analysis, collected data were separated as all intersection points, turning lane accident, approach lane accident by geometric design. RESULTS : Through the study results, it was found that the total accidents decreased by 55 accidents/2 year with safety effect of roundabouts. Also the result shows that accidents by point of two-lane roundabout at turning lane(0.26) and approach lane(0.27) is risky than total accidents by point(0.09). Moreover, accidents by point shows high value as diameter of a roundabout is bigger. CONCLUSIONS : When a roundabout is introduced at the intersections there are safety effects by reduction of traffic accidents.

• 대한교통학회지
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• 제35권1호
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• pp.25-36
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• 2017

본 연구는 이륜자동차의 안전검사제도가 도입될 경우 교통사고 절감효과에 관한 분석을 다루고 있다. 이를 위하여 우선, 독일 차량 및 운전자 연방국의 차령별 결함률을 이용하여 국내 차령별 이륜자동차 결함대수를 추정하고, 도로교통공단의 4년간 차량결함에 따른 사고건수 자료를 바탕으로 차량결함으로 인한 교통사고 확률을 산정한 뒤, 검사제도로 인한 차량결함 제거비율을 적용하여 검사제도 도입으로 인한 교통사고 감소건수 및 감소된 교통사고비용을 추정하였다. 배기량별 제도도입을 가정하여 시나리오를 구분하여 분석하였는데, 전체 이륜자동차를 대상으로 안전검사제도를 도입 할 경우 교통사고 642건/연 및 교통사고비용 325억 원/연이 감소되는 것으로 분석되었다. 이는 2014년 국내교통사고비용 26조 5,725억 원/연의 약 0.1%에 해당되는 수준으로 이륜자동차 안전검사제도 도입 시 차량적 요인으로 인한 교통사고 및 교통사고비용이 감소되는 기대효과를 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.207-218
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• 2001

신호교차로 교통사고는 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 이와 같은 교통사고는 대부분 인적 요인, 차량적 요인, 환경적 요인 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한다. 이전 교통사고와 교통량과의 관계는 운전자 과실과 함께 교통사고 발생에 주요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 1996년부터 1998년까지 3년 동안에 실제 광주광역시 4-지 신호교차로 73개소에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 또한 4-지 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 교차분석 및 다중회귀분석을 사용하였다. 특히 다중회귀분석에는 교차로 사고분석을 위해 사고유형을 종속변수로, 방향별 접근 교통량을 독립변수로 각각 적용하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 그리고 본 연구에서 도출된 예측모형을 이용하여 전라남도 4-지 신호교차로에 대한 교통사고 잦은 지점으로 선정된 30개소를 선택, 사고유형을 분석한 후 교통사고 예측모형에 적용하여 사고모형을 검증하였다. 결론적으로 본 연구에서는 사고유형과 방향별 접근 교통량과의 관계를 이용하여 광주광역시 4-지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하였고, 향후 연구과제로 타 지역 신호교차로 교통사고 예측모형 연구와 교차로 교통사고에 대한 안전대책 및 안전한 교차로 설계에 대한 지속적인 연구가 수행되어 져야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.301-310
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• 2021

TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.