보행은 인간의 기본적이면서 중요한 교통수단이다. 최근 보행자 사고와 관련하여 보행안전이 중요시 되고 있지만, 보행자안전에 대한 노력과 관심은 매우 미미한 실정으로 경남의 보행안전의 계획 수립과 보행사고의 감소 및 예방을 위해 사용될 보행자안전지수를 개발할 필요가 있다. 이에 본 연구는 보행자 안전에 영향을 크게 미치는 인구10만명당 5년 평균보행자사고, 인구10만명당 2009년 보행자사고, 횡단보도 신호 준수율, 무단 횡단율, 14세 이하 어린이 및 65세 이상 노인인구 2009년 보행자사고의 5개 인자를 사용하여 경상남도의 10개시를 대상으로 보행자안전지수를 개발하였다. 이 지수는 100점 만점으로 환산하며 점수가 높을수록 보행자안전이 양호함을 나타낸다. 창원시, 김해시, 마산시의 보행자안전이 양호한 반면 사천시, 통영시의 보행자안전은 열악한 것으로 분석되었다. 통영시의 보행자안전지수가 낮은 것은 높은 보행자사고율에 기인하며 사천시는 5년 평균보행자사고와 어린이 및 노인 보행자사고율이 높고 무단 횡단율이 높은데 기인함을 볼 수 있다. 경남도 10개 군의 보행자안전지수를 산정하면 함양군과 합천군의 보행자안전이 양호한 반면 함안군, 하동군, 고성군의 보행자 안전이 열악한 것으로 분석 되었다.
본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.
극한기후는 물리적인 환경 변화와 개인의 의사결정 변화를 야기한다. 이러한 변화과정에서 최적의 극한기후 대응을 위하여 의사결정과정을 고려한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이에 폭우 폭설 시 변화하는 교통수요의 예측성을 향상하고, 기후변화대응이 가능한 규칙 기반 모델을 구축하였다. 본 연구는 에이전트 기반 모델을 작성하기 위한 선행연구로서, 설문조사 결과를 바탕으로 각 에이전트(agnet)별 규칙을 적용하였다. 이에 향후 기상악화 시 교통서비스 변화에 대한 통행수요 예측, 통행행태 변화 예측에 활용가능하며, 통행 시 불쾌지수 및 돌발사고의 위험도출 연구에 활용될 수 있을 것이다.
최근 불안정한 기상상태가 계속되며 집중호우, 태풍, 범람 등에 의한 수해가 늘어가고 있다. 특히 하천범람이나 도로침수 발생 피해가 속출하고 있으며 이로 인해 차량 통행의 제한으로 도심에서 교통이 마비되기도 한다. 본 연구에서는 집중호우로 인한 도로침수 및 도로 상에서 일어나는 사건 사고를 실시간 교통정보를 활용하여 돌발 상황을 우선 감지함으로 운전자와 보행자가 도로 상황에 즉각적으로 대처할 수 있는 방안에 대해 알아보고자한다.
4차 산업 혁명 시대의 각 분야에서 딥러닝, IoT 기술이 접목되면서 최신 기술이 빠르게 발전을 하는 추세이다. 동시에 최근 몇 년간 전동 킥보드 사용자가 급증하면서 사고 수는 배로 늘어나 교통 분야에서는 전동 킥보드에 많은 관심이 쏠리고 있다. 본 연구는 이 두 가지 분야를 접목하여 안전한 전동 킥보드 이용 문화 확립을 통해 스마트 도시에 이바지하고자 한다. 이를 위해서는 사용자들을 단속하는 것이 아닌 자율적으로 올바른 교통 문화에 이바지할 수 있도록 유도하는 것이 효과적이며 이 점이 기존 시스템과의 주요한 차이점이다. 본 논문에서는 영상인식과 IoT를 통한 안전 주행 장려 시스템을 제안하고 이를 앱에서 구현한 모습을 소개한다. 이를 통해 안전한 도로교통 문화뿐만 아니라 친환경 교통수단 이용 장려로 인한 탄소 저감 효과까지 기대한다.
하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
Traffic Accident Merging Index(TAMI) is developed for TMACS(Traffic Safety Information Management Complex System). TAMI is calculated by combining 'Severity Index' and 'Frequency'. This paper suggest the accurate TAMI prediction model by time series forecasting. Preventing the traffic accident by accurately predicting it in advance can greatly improve road traffic safety. Searches the model which minimizes the error of 230 local self-governing groups. TAMI of 2007~2009 years data predicts TAMI of 2010. And TAMI of 2010 compares an actual index and a prediction index. And the error is minimized the constant where selects. Exponential Smoothing model was selected. And smoothing constant was decided with 0.59. TAMI Forecasting model provides traffic next year safety information of the local government.
조직의 안전문화가 사고의 원인이 될 수 있다는 것이 알려지면서 안전문화의 개선과 정착의 중요성이 강조되고 있다. 우리나라는 항공법 제49조에 지정전문교육기관은 자체 안전관리시스템을 운영하도록 규정하고 있으며 관련 규정에는 조직의 안전문화를 조사하여 상태를 파악하고 발견된 문제점을 개선할 것을 권고하고 있다. 본 논문에서는 교통안전공단에서 개발한 축약형 CASS Scale을 사용하여 조종사양성 교육기관의 안전문화지수를 측정하였다. 측정결과 안전문화 평균치는 3.711로 나타났으며 하위지표의 측정결과는 직원 권한위임에 대한 평균값이 3.980으로 가장 높게 나타났고, 상벌체계에 대한 평균값이 3.309로 가장 낮게 나타났다. 서비스제공자는 이러한 측정 결과에 근거하여, 취약부분에 대한 개입전략을 수립, 적용함으로써 조직문화 향상에 도움을 줄 것으로 사료된다.
최근 교통사고 화재 자살 감염병 등 4대 분야는 최근 3년간(2012~2014) 평균 사망자수(26,292명) 대비 '18년까지 4,201명(16%) 감축을 목표로 하고 있다. 행정안전부의 지역안전지수 공개에 따라 지자체별 안전사고 사망자수 감축을 목표로 다양한 정책이 추진 중이다. 안전한 도시구축을 위한 안전 인프라 사업을 지자체별로 도출하고 있으나, 효율적인 사업 콘텐츠 마련에 어려움을 겪고 있다. 본 연구로 사업추진의 성공모델(Best Practice)을 창출할 수 있도록 안전 인프라 사업 콘텐츠를 도출하였다. 안전도시 구축의 전국확산을 위한 지역별 안전관리 대상지를 선정하고 효율적인 국가 및 지자체 예산 마련의 기초자료로 활용이 가능하다.
보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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