• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.197-204
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• 2002

교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.265-266
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• 2016

본 연구에서는 수집된 자료에서 화물차 교통사고를 분류하고 계절과 기상상태, 도로유형, 법규위반, 사고유형 측면에서 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 파악함으로써 유의하게 화물차 교통사고 심각도를 높이는 요인을 분석하고자 하였다. 화물차 사고는 가을의 경우 사고 심각도의 오즈비가 1.23배로 증가하고, 안개가 꼈을 경우 사고 심각도는 16.49배 증가하는 것으로 나타났다. 법규위반, 도로형태, 사고유형 등 여러 요인에 의한 사고 위험도가 증가했지만 특히 도로 외 이탈로 인한 추락사고에서 사고 위험도가 크게 나타났으며 전도전복으로 인한 사고 위험도도 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.33 no.3
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• pp.223-236
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• 2015

This study dealt with regional characteristics in car insurance for reduction of traffic accidents. The objective was to establish scientifically the verification procedure in the application of regional auto insurance rate. To specify the objective, this study conducts the correlation analysis between factors which are various in each local traffic environment and the loss ratio in automobile insurance. Also, this provides a correlation and a modal in loss ratio, classifying human factors in locality in major cause result from traffic accident. Based on the results, this brings up the problems with applying a uniform criterion for automobile insurance rate although various factors have effect on traffic accidents in locality. Therefore, what stands out most from this study is that a policy on automobile insurance applied to regional factor should be introduced.

• 도로교통
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• s.94
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• pp.51-64
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• 2003

본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.6
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• pp.13-20
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• 2022

Road conditions and weather conditions are very important factors in the case of traffic accident fatalities in fog and ice sections that occur on roads in winter. In this paper, a simulation was performed to estimate the traffic accident risk rate assuming traffic accident prediction data. In addition, in this paper, in order to reduce traffic accidents and prevent traffic accidents, factor analysis and traffic accident fatality rates were predicted using the WEKA data mining technique and TENSOR FLOW open source data on traffic accident fatalities provided by the Korea Transportation Corporation.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.5
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• pp.1-14
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• 2020

The aim of this study is to analyze effects of factors on the number of vehicles involved in traffic accidents on freeway sections. In previous studies about traffic accident severity, the analysis of accidents involving multiple vehicles was insufficient. However, multiple-vehicle accidents are likely to cause casualties and are the main reasons increasing accident duration and social costs. In this study, the number of vehicles involved in an accident was interpreted as the result of the accident, not as the cause of the accident, and the impacts of each accident factor were analyzed using a multinomial logit model. The results indicate that multiple-vehicle accidents are mainly related to following factors: nighttime, driver's faults, obstacles on the road, a downhill slope, heavy vehicles, and freeway mainline sections including tunnels and bridges.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.5
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• pp.90-102
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• 2022

Currently, in our society with a substantial and increasing fraction of the elderly population, transport safety for elderly drivers is becoming the center of attention. However, deficient data on vehicle crashes in South Korea limits the growth of traffic accident research pertaining to the country. So, we complemented South Korean vehicle crash data by examining USA vehicle crash data, especially the data of Ohio State, and analyzing the influential factors of elderly driver-involved crashes of the State. Subsequently, we suggested a way of improving the South Korean dataset. Notably, our study showed that the influential factors were vehicle speed, posted speed, and following other vehicles too close and provided them in the South Korean dataset.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.47 no.2
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• pp.233-254
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• 2017

The purpose of this study is to analyze the main factors influencing the severity of traffic accidents and to visualize spatiotemporal characteristics of traffic accidents in Seoul. To do this, we collected the traffic accident data that occurred in Seoul for four years from 2012 to 2015, and classified as slight, serious, and death traffic accidents according to the severity of traffic accidents. The analysis of spatiotemporal characteristics of traffic accidents was performed by kernel density analysis, hotspot analysis, space time cube analysis, and Emerging HotSpot Analysis. The factors affecting the severity of traffic accidents were analyzed using decision tree model. The results show that traffic accidents in Seoul are more frequent in suburbs than in central areas. Especially, traffic accidents concentrated in some commercial and entertainment areas in Seocho and Gangnam, and the traffic accidents were more and more intense over time. In the case of death traffic accidents, there were statistically significant hotspot areas in Yeongdeungpo-gu, Guro-gu, Jongno-gu, Jung-gu and Seongbuk. However, hotspots of death traffic accidents by time zone resulted in different patterns. In terms of traffic accident severity, the type of accident is the most important factor. The type of the road, the type of the vehicle, the time of the traffic accident, and the type of the violation of the regulations were ranked in order of importance. Regarding decision rules that cause serious traffic accidents, in case of van or truck, there is a high probability that a serious traffic accident will occur at a place where the width of the road is wide and the vehicle speed is high. In case of bicycle, car, motorcycle or the others there is a high probability that a serious traffic accident will occur under the same circumstances in the dawn time.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.5
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• pp.447-457
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• 2017

This study aims to analyze the accidents of green mode bicycle. In pursuing the above, this study gave special emphasis on modeling the bicycle accidents reflecting the regional characteristics. The main results are as follows. First, the null hypotheses that the number of accident and ratio of serious injury and fatality (FSI) were the same over regions were rejected. Second, as the common variables, the number of bicycle was judged to have positive (+) impact to the accidents and the bicycle using ratio was inferred to increase the ratio of FSI. Third, the elderly population ratio among 3 factors which gave impact to the accidents of Si_A (city-county consolidation) was concluded to have the greatest elasticity. The developed area ratio between 2 factors in Si_B (city which is not consolidated) was, however, estimated to have the higher elasticity. Fourth, the number of car registration among 5 accident factors of Gun (county) was analyzed to have the greatest elasticity. Finally, the commuting trip ratio among 7 accident factors of Gu (district) was judged to have the greatest elasticity. This study can be expected to give some implications to regional policy-making related to bicycle.