• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.249-250
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• 2017

현재 전체 교통사고 건수는 감소하는 추세이지만 보행자 교통사고는 점점 증가하고 있다. 또한 보행자 교통사고 중 고령보행자 교통사고건수 비율이 높은데 이에 따른 원인분석과 예방 대책에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 고령보행자 다발지역을 분석하여 사고 원인을 비교분석 하는 것이다. 다발지역 분석결과 대부분 보행자가 횡단 중 일 때 사고가 발생하였고, 도로형태에서는 교차로, 신호기가 없는 일반도로에서 많이 발생했다. 이에 무단횡단을 방지하는 시설 확대 설치와, 무단횡단의 위험성을 알리는 안전교육의 필요성이 있다고 본다.

• School Mathematics
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• v.10 no.1
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• pp.63-78
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• 2008

This research studied the role of images between visual thinking and analytic thinking to contribute to the ongoing discussion of visual thinking and analytic thinking and images in mathematics education. In this study, we investigated the thinking processes of mathematically gifted students who solved tasks generalizing patterns and we analyzed how images affected problem solving. We found that the students constructed concrete images of each cases and dynamic images and pattern images from transforming the concrete images. In addition, we investigated how images were constructed and transformed and what were the roles of images between visual thinking and analytic thinking. The results showed that images were constructed, transformed, and sophisticated through interaction of visual thinking and analytic thinking. And we could identify that images played central roles in moving from visual thinking to analytic thinking and from analytic thinking to visual thinking.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.459-459
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• 2012

본 연구에서는 우리나라의 건설현장에서 발생하는 안전사고 발생 특성과 강수특성 변화의 연관성을 분석하였다. 대상기간 2000년부터 2010년까지 지역별 건설 산업현장에서의 사고발생 건수(한국산업안전보건공단) 자료와 같은 시기 지역별 강수량 자료(기상청 지상관측지점)를 사용하여 강수량의 거동과 건설현장 사고발생 건수의 거동 사이의 상관성을 분석하였다. 건설현장 사고사례의 사고형태 중 부상자와 사망자 정보를 사용하였으며 지역의 구분은 특별시, 광역시 및 도 단위로 구분하여 분석하였다. 분석결과 전반적으로 연간 강수량의 증가 추세와 유사하게 전체 건설현장 안전사고의 발생건수가 증가하는 추세를 보이며, 지역별로 강수량의 증감 거동과 유사한 사고발생의 빈도의 증감거동을 보였다. 우리나라의 평균 월강수량과 월별 건설 안전사고 발생건수는 0.8의 선형상관성을 가지며 지역별 분석에서는 섬지역인 제주도가 가장 높은 상관계수 0.9를 나타냈고, 서울특별시 0.7, 대구광역시 0.7, 광주광역시 0.7, 부산광역시 0.5, 인천광역시 0.5, 대전광역시 0.4의 상관관계 순으로 나타났다. 강수변화에 따른 지역, 계절, 월별 강수-건설재해 상관성을 분석 제시하였다. 장마철인 7~8월에는 봄철인 3월~5월에 비해 강수량의 증가뿐만 아니라 21.16%의 사고 발생건수 증가가 나타났으며 우리나라의 강수특성 중 기후변화로 인하여 태풍의 영향이 많았던 시기의 사고발생의 특성을 정량적으로 분석하였다. 특히 2002년 태풍 '루사'와 2003년 태풍 '매미' 발생 시 산업현장의 재해 발생이 많이 있었던 것으로 조사 되었는데, 그 이유로는 산업현장에 태풍의 영향으로 감전사고 발생률이 2배가량 증가하며, 구조물과 사면이 무너져 내리는 등 사고가 빈번히 발생하면서 재해발생률이 더 증가하였다. 이처럼 기후변화에 따른 강수특성 변화로 건설 산업현장은 사고의 위험에 더욱 노출되고 있으므로 이에 대한 지역적 특성 분석과 대책 수립이 요구된다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.1
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• pp.201-213
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• 2018

In recent years, the number of traffic accidents caused by car accidents has been decreasing steadily due to traffic accident prevention activities in Korea. However, the number of accidents in Seoul is higher than that of other regions. Various studies have been conducted to prevent traffic accidents, which are human disasters. In particular, previous studies have performed the spatial analysis of traffic accidents by counting the number of traffic accidents by administrative districts or by estimating the density through kernel density method in order to identify the traffic accident cluster areas. However, since traffic accidents take place along the road, it would be more meaningful to investigate them concentrated on the road network. In this study, traffic accidents were assigned to the nearest road network in two ways and analyzed by hotspot analysis using Getis-Ord Gi* statistics. One of them was investigated with a fixed road link of 10m unit, and the other by computing the average traffic accidents per unit length per road section. As a result by the first method, it was possible to identify the specific road sections where traffic accidents are concentrated. On the other hand, the results by the second method showed that the traffic accident concentrated areas are extensible depending on the characteristic of the road links. The methods proposed here provide different approaches for visualizing the traffic accidents and thus, make it possible to identify those sections clearly that need improvement as for the traffic environment.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.6
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• pp.207-218
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• 2001

As a city and industries are developed rapidly, a traffic accident and congestion take places on the road link become serious and it can be a large problem of the society in the future. Especially, most of the traffic accidents on the signalized intersection are caused by the human factor, vehicle and environmental factor mutually. The relation of the traffic accident and volume is acting on the outbreak of the traffic accident and the mistake of driver altogether as a major cause. The purpose of this paper is to develop a model for the forecasting of the traffic accident and to use research data gained to predict many traffic accidents. The data of this study were used with real one of the 73 areas of the four-legged signalized intersection in Kwang-ju city from 1996 to 1998 for three years to develop a model for the forecasting of the traffic accident. The statistical methods used in this paper are the principal component, regression and correlation analysis. We studied accident models to find out useful data from the statistics method and applied the data to the different area of the Choun-La province for the verification of the model. So, the result of this paper showed a reasonable model for the forecasting or the traffic accident and possibility of the model for simulating on real case. Finally, This study would be made of a study continually for the safe design and plan for the four-legged signalized intersection.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.261-262
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• 2016

교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.6
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• pp.53-66
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• 2013

The major purpose of this study is to evaluate methodologies to predict the injury severity of pedestrian-vehicle collisions. Methodologies to be evaluated and compared in this study include Binary Logistic Regression(BLR), Ordered Probit Model(OPM), Support Vector Machine(SVM) and Decision Tree(DT) method. Valuable insights into applying methodologies to analyze the characteristics of pedestrian injury severity are derived. For the purpose of identifying causal factors affecting the injury severity, statistical approaches such as BLR and OPM are recommended. On the other hand, to achieve better prediction performance, heuristic approaches such as SVM and DT are recommended. It is expected that the outcome of this study would be useful in developing various countermeasures for enhancing pedestrian safety.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.3 s.89
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• pp.113-123
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• 2006

This article evaluates the effects of eight traffic safety policies such as traffic accident reduction campaign, the seat belt law, three strike out driving while intoxicated, rewarding for reporting traffic offenders on the number of accidents and fatalities. Intervention analysis of time series is used to compare the monthly accident and fatalities with the before and after reinforcement. The results indicate that no significant impact of the traffic enforcement measures on reducing the number of accidents and fatalities.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도 변화에 영향력 있는 변수 선택을 위하여 독립성 검정을 위한 $x^2$ test와 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.373-381
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 $X^2$ 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합합 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.