본 연구는 운전자에게 차량속도와 횡단보도 인근 보행자 존재 유무에 대한 정보를 제공하는 차량정보안내시스템의 설치 전·후에 대한 효과평가를 수행했다. 시나리오는 운전자에게 정보를 제공하지 않는 경우(S1), 차량주행속도만 제공하였을 경우(S2), 횡단보도에 보행자의 존재 유무와 차량주행속도를 모두 제공하였을 경우(S3) 등 3가지로 구성했다. 조사결과 시나리오 S1보다 운전자에게 정보를 제공하는 S2, S3에서 차량의 속도감속률이 약 0.4~0.7km 큰 것으로 나타났다. 또한 시나리오 S3에서 횡단보도 인근에 보행자가 있는 경우에 없는 경우보다 속도 감속률이 0.2km 높아 차량 속도를 더 줄이는 것으로 나타났다. 통계분석 결과에서도 시나리오 3개에 대한 평균 차량의 속도감속률에 차이가 있는 것으로 분석됐고, 보행자가 있는 경우 속도 감속률이 큰 것으로 나타났다.
PURPOSES : The purposes of this study are to compare the day and night characteristics and to develop the models of traffic accidents. in Rural Signalized Intersections METHODS : To develop day and night traffic accident models using the Negative Binomial Model, which was constructed for 156 signalized intersections of rural areas, through field investigations and casualty data from the National Police Agency. RESULTS : Among a total of 17 variances, the daytime traffic accident estimate models identified a total of 9 influence factors of traffic accidents. In the case of nighttime traffic accident models, 11 influence factors of traffic accidents were identified. CONCLUSIONS : By comparing the two models, it was determined that the number of main roads was an independent factor for daytime accidents. For nighttime accidents, several factors were independently involved, including the number of entrances to sub-roads, whether left turn lanes existed in major roads, the distances of pedestrian crossings to main roads and sub-roads, lighting facilities, and others. It was apparent that if the same situation arises, the probability of an accident occurring at night is higher than during the day because the speed of travel through intersections in rural areas is somewhat higher at night than during the day.
PURPOSES : The intents of the study are to identify the accident factors and to demonstrate the potentials of tobit model as a tool to study the number of accidents on arterial roads segments. METHODS : This paper uses a tobit regression as a methodology to analyze the factors affecting the number of accidents. In pursuing the above goal, this study gives particular attentions to analyzing the data of 2,446 accidents (1,610 in major arterial roads and 836 in minor arterial roads) occurred on arterial roads in 2007 to 2010. RESULTS : First, 3 accident models which were classified by total arterial roads, major arterial roads and minor arterial roads, and were all statistically significant were developed. Second, the exclusive right-turn lane as common variable, and the number of accident, traffic volume, number of lanes, link length, rate of median, number of entrances, number of pedestrian crossings, number of curves, number of bus stops and exclusive left-turn as specific variables of the models were selected. Finally, the paired sample t-test could not be rejected the null hypotheses of three types of models. CONCLUSIONS : Using data from vehicle accidents on arterial roads, the estimation results show that many factors related to roadway geometrics and traffic characteristics significantly affect to the number of accidents.
As location recognition for autonomous vehicles develops, the need for a precise map for autonomous driving has increased. A precise map must be built based upon accurate position. Recent studies have accelerated research in this area by using various sensors that calculate the accurate position by comparing and recognizing objects around the roads. However, application of such methods is limited because these studies only take objects with significant verticality into consideration. Thus, new research is needed to overcome the limitations: a method that is not constrained by the existence of certain types of surrounding objects shall be proposed. Most roads contain road marking information, such as lanes, direction signs, and pedestrian crossings. Such information on the road surface is a valuable resource for building a precise map. This paper proposes a method of building a precise map by using road marking information.
이 논문은 사고유형에 따른 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 두 가지 사고유형의 특성을 분석하고, 유형별 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 두 집단 사이의 차이점을 분석하고, 국내 원형교차로 자료를 사용하여 포아송 및 음이항 회귀모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 차대차 사고가 73.41%로 가장 많은 비중을 차지하는 것으로 분석되었다. 둘째, 차대사람과 차대차 사고건수 및 EPDO를 종속변수로 통계적으로 의미 있는 2개의 포아송 모형과 2개의 음이항 모형이 개발되었다. 셋째, 사고유형별 심각도모형의 공통변수는 교통량, 그리고 특정변수로는 우회전 별도차로 수, 과속방지턱, 진출입구 수 및 횡단보도 수가 채택되었다.
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.
본 연구는 청주시 4지 신호교차로의 측면접촉사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 측면접촉사고의 특성을 분석하고 관련모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 적절한 모형의 방법론을 찾는데 중점을 두고 있다.주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 측면접촉사고에서 부상사고는 물피사고의 약 2배 이상으로 교차로 내에서 사고가 가장 많이 일어나는 것으로 평가되었다. 아울러 측면접촉사고는 대부분 승용차 관련 사고이며, 안전운행 불이행으로 인한 것으로 분석되었다. 둘째, 다중선형회귀모형이 다중비선형회귀모형보다 통계적으로 유의한 것으로 평가되었다. 또한 최적 모형은 종속변수가 사고건수인 모형으로 분석되었다. 본 연구에서 분석된 측면접촉사고의 요인은 교통량(ADT), 교차로 면적, 우회전 전용차로, 횡단보도 수, 주도로 제한속도, 최대종단경사 및 현시 수이다.
In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.
2016년 우리나라 교통사고 사망자 수 4,292명 중, 노인사고 사망자 수는 1,732명에 달한다. 그럼에도, 고령 보행자의 도로횡단 특성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구는 보행자와 차량 간의 횡단특성을 고령 보행자 측면에서 조사 및 분석한 연구이다. 연구에서는 2개 지역, 6개 지점에 대한 횡단 조사를 실시하였으며 주요 결과를 간략히 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 도로 횡단 시 고령자는 626건의 상충상황 중에서 528건(84.3%), 비고령자는 478건의 상충상황 중에서 303건(63.3%)이 위험상황으로 나타나, 고령자가 비고령자에 비하여 3.11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황에 직면하는 경향을 보였다. 둘째, 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.9%)의 무단횡단이 나타났고, 비고령자의 경우 478건의 상충 상황 중에서 375건(78.5%)를 보여, 고령자가 비고령자에 비하여 1.34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보였다. 셋째, 보행자안전간격(Pedestrian Safety Margin, PSM)을 분석결과 고령자의 PSM은 3.33초, 비고령자의 PSM은 4.04초로 고령자의 PSM은 비고령자보다 약 17.5%가 작은 경향을 보였다. 넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다. 다섯째, 위험상황의 임계치를 PSM 2.5초 이하로 설정한 경우, 고령자가 비고령자 보다 1.59-2.53배 위험하게 횡단하는 경향을 보였다. 이러한 연구 결과는 향후 고령 보행자와 비고령보행자의 횡단 행태 차이를 토대로 고령 보행자안전대책, 자율주행차량의 안전 등의 기반 연구로 활용할 수 있다.
기존의 교통안전에 관한 연구는 우천, 결빙과 같은 악천후와 연관된 교통사고 자료의 분석이 주류를 이루어 왔다. 하지만 태양광의 시야 장애로 인한 교통사고 위험은 다른 기상요인과 달리 통계적 데이터의 수집 및 교통사고 당시의 검증 문제로 인하여 연구가 미비한 실정이다. 태양에 의한 시야장애는 태양의 위치가 수평선에 가까워지는 아침과 저녁시간에 특히 영향을 많이 받으며, 이는 운전자의 판단능력을 악화시킨다. 본 연구에서는 각 구간별 태양광 위험시간대 분석을 위하여 태양과 도로에 관한 위치해석 및 운전자 시야각을 적용하였다. 시간 및 도로의 지형조건에 따라 변하는 태양광의 시야 장애로 인한 위험지역의 도출을 위하여 미국 미주리 주의 세인트 루이스시 주변에 위치한 고속도로를 대상으로 GIS 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다. 분석결과 공간적으로는 동쪽 및 서쪽으로 향하는 도로가 상대적으로 위험하며, 시간적으로는 겨울보다는 여름이, 여름보다는 봄과 가을이 더욱 위험한 것으로 나타났다. 이는 태양광으로 인하여 반대편 차량을 인지하기 힘든 교차로 및 보행자 건널목 등에 위험시간대에 관한 정보를 제공함으로써 교통사고를 사전에 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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