• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.169-178
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• 2008

서비스수준은 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명하는 개념으로 도로시설별로 효과척도에 따른 서비스수준이 등급화되어 있고, 이를 이용하여 도로시설의 수행능력을 평가하고 있다. 그러나 도로시설의 안전성에 대한 문제가 대두되어지면서 신호교차로의 ${\upsilon}/c$ 비와 교통사고율은 기존 연구에서 U 자형의 2차함수 형태로 나타남을 제시하고 있다. 이는 교통소통에 의한 서비스수준이 우수하다고 하여 교통사고의 위험 측면에서도 안전하다고 말할 수 없음을 시사해 주고 있는 것이다. 즉, 현재 신호교차로 평가는 도로용량과 관련한 효과척도인 서비스수준 개념에 교통안전은 내포되어 있지 않음을 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 신호교차로를 대상으로 교통소통(지체)과 교통안전(사고)을 동시에 고려한 서비스수준을 개발하여 신호교차로에 대한 새로운 평가과정 및 평가방법을 제시하고자 한다. 첫째, 광주광역시 신호교차로 50개 지점을 대상으로 2002${\sim}$2004년에 발생한 교통사고와 교통사고관련 자료를 수집하여 평균제어지체시간-EPDO 와 평균제어지체시간-사고율의 관계를 분석한 결과, 지체시간이 클수록 EPDO 와 사고율은 음지수함수 형태로 감소하는 것으로 나타나 현 신호교차로 수행평가 기준인 서비스수준에 교통안전 측면을 포함시켜 새로운 서비스수준을 개발해야 할 필요성이 있음을 증명하였다. 둘째, 교통류에 따른 사고유형별 사고건수가 음이항분포로 추론됨에 따라 교통사고예측모형으로 차대차의 경우 16개, 차대사람의 경우 4개의 음이항회귀모형을 개발하였다. 셋째, 지점별 연간지체비용과 연간사고비용을 이용하여 운영비용에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 서비스수준 등급에 대한 백분율을 적용시켜 서비스수준 기준을 제시하였다. 마지막으로, 본 연구에서 도출된 교통사고예측모형과 새로운 서비스수준을 활용하여 임의의 신호교차로에 대한 평가과정을 분석표로 제시하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제22권3호
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• pp.313-322
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• 1989

The present status of the traffic accident rate in Korea shows that it is the highest in the world with a continuously increasing trend. Human factors account for 90% of the causes of traffic accidents. Therefore, the purpose of this study was to determine some human factors related to traffic accidents by studying the relationship between health status and traffic accidents. To accomplish this purpose, all taxi companies located in the Seoul area were divided in three groups according to the number of taxi possessed, then some companies in each ?roup were randomly selected for study, and a total of 222 drivers in those selected companies were questioned and examined from April 15 to April 22, 1989. Seventy drivers among 222 had experienced a traffic accident. A $x^2$-test was performed on the data, then, factor analysis and discrminant analysis were executed with the following results: 1. The drivers complaining of gastroenteric symptoms numbered 110(49.5%), which was the major symptom among all drivers complaining of poor health. 2. In the primary analysis, variables related to traffic accidents were divided into general, occupational, and health characteristics. Drivers having no traffic accident experience and drivers having that experience were subjected to question about age, educational level, residential status, monthly average income, working hours and days, degree of satisfaction with their profession and homelife, degree of worry about health. degree of fatigue, medication, drunken driving, and illness, but there were no statistical significances. 3. In the factor analysis, the 8 health variables which cause traffic accidents were classified into 3 common factors which were perceived health factor, sleeping and drunken driving, and visual acuity and smoking factor. Perceived health was the factor which contributed most to explaining accidents. 4. In the discriminant analysis, a correct prediction rate of 68.0% was obtained in the factors of all the characteristics. 5. Degree of sttisfaction with their homelife and educational and economic factor in the general characteristics, degree of satisfaction with their profession in the occupational characteristics, and sleeping and drunken driving in the health characteristics were selected as statistically significant factors to discriminant the traffic accident. 6. Among the factors of the general, occupational, and health characteristics, degree of satisfaction with their homelife, driving experience, family factor, perceived factor were selected as the statistically significant factors.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.15-31
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• 2024

초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권9호
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• pp.89-96
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• 2016

국내의 자전거 이용 활성화 정책에 따라 자전거 노선 및 자전거 교통 인프라가 계속 확장되는 추세이다. 자전거 인구가 증가함에 따라 해마다 자전거 교통사고도 증가하고 있다. 본 논문은 도로교통공단의 2007년부터 2014년까지의 자전거 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고 현황에 대한 통계량을 제시하였다. 또한 기상청의 종관기상관측소 서울지점의 기상 정보를 활용하여 서울지역의 일별 교통사고 발생 건수에 대한 회귀분석을 실시하였다. 그리고 의사결정 트리 분석 방법을 적용하여 교통사고 정보의 교통사고 심각도를 분류 예측하였다. 이러한 기술 분석 및 예측 분석을 통해 향후 자전거 교통사고 예방을 위한 자전거 교통사고 데이터 수집 정책 및 사고 예방 대책 수립에 도움이 되고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1591-1601
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• 2013

본 연구에서는 초보운전자의 교통사고 위험성을 줄이고 초보운전자 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공하기 위하여 초보운전자에 대한 심리적 특성 및 운전행동에 관한 분석을 실시하였다. 이때 초보운전자의 심리적 부분은 위험인식정도 및 교통상황 이해도를 확인하는 설문조사를 실시하였으며 주 내용은 위험예측 및 예측불허행동에 관한 특성별 범주로 분류하여 파악하였다. 그리고 차량시뮬레이터를 활용하여 초보 및 일반운전자와의 운전행동 특성을 비교 분석하고 통계결과를 토대로 초보운전자의 실제 운전행동에 있어서의 안전진단과 교통안전교육 기초연구의 방향성을 제시 하였다. 본 연구 분석결과, 운전자의 위험예측, 과속, 위반, 정보제공생략, 갑작스러운 변화, 사고건수 모든 부분에서 초보운전자가 일반운전자에 비해 높은 평균값이 나타났다. 또한 초보운전자가 일반운전자에 비해 통계적으로 유의한 위험수준을 보여주었는데 확인된 대상은 위험예측능력, 위반, 갑작스러운 변화, 교통사고건수이었고 그 이외의 과속 수준과 정보제공생략 수준은 초보운전자와 일반운전자 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그리고 차량시뮬레이터 실험 결과는 초보운전자가 일반운전자들에 비해 전반적으로 운전 수행능력이 저조한 것으로 나타났다. 특히 충돌횟수에서의 확연한 차이를 보여주었는데 이는 초보운전자들이 일반운전자들에 비해 복잡한 도로교통 상황에서 운전경험과 학습능력이 부족하기 때문인 것으로 판단된다. 한편 초보운전자들은 일반운전자들에 비해 속도조절 능력, 위험예측 능력, 도로교통상황에 대한 인식 및 대처능력 등 전반적인 운전기술의 부족으로 인해 주행안정성이 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 초보운전자들이 일반운전자에 비해 안전운전교육 학습기회의 결여와 운전경험 미숙 등에 따른 것으로 판단되며 운전 상황에 대한 위험예측능력이 낮은 것으로 해석할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 실제 운전상황에서 초보운전자 자신뿐만 아니라 타인에게도 위험 요소로서 작용할 가능성이 높으므로 적절한 안전대책이 필요한 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.155-166
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• 2002

교차로에서의 교통사고건수는 90년 이후로 계속 증가해오고 있는 추세이므로 교차로의 안전성을 증가시키기 위한 노력이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호 교차로의 도로조건, 교통조건 교통운영조건 등을 분석하여 안전성에 방해가 되는 요소들을 찾아내고, 그 요소들과 사고와의 상관관계를 이용하여 각 교차로의 안전을 평가할 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 또한 이 교차로사고예측모형은 사전에 위험요소들을 처리하여 적절한 교통안전 정책을 세우도록 방향을 제시하고, 교차로의 안전성을 높이려는데 목적이 있다. 교차로 내의 사고건수는 2001년 1월부터 2001년 12월까지 1년 간의 원주시 교차로 사고건수 자료를 수집하였고, 각 교차로들의 도로조건, 교통조건, 교통운영조건은 현장 조사하여 수집하였다. 수집한 자료들을 1차 통계 분석한 결과 사고와 상관관계가 높게 나타나는 요소들로는 지역유형, 토지이용, 버스정차활동, 노상 주 정차 활동 전체교통량, 회전 교통량, 차로수, 도로폭, 교차로 면적, 주기, 시거, 회전반경 등으로 나타났다. 또한 위의 요소들을 가지고 2차 상관 분석한 결과 유의확률이 95%이상 만족하고, 각각의 독립변수들 간의 상관관계가 적어 사고율에 영향을 주는 변수로는 차로수, 회전반경, 시거, 주기가 선택되었다. 따라서 위의 요소들로 각 요소들의 분포현황에 알맞은 교통 사고예측 모형 식을 만들고, 일반적인 선형회귀모형과의 정확도를 비교하였다. 또한 국내 사고통계를 이용하여 사고건수의 분포도를 분석한 후 교차로의 위험 수준을 단계별로 분류하였다. 마지막으로 모형의 타당성을 검토하기 위해 Spearman 순위상관계수에 적용하였더니 결정계수 값이 0.985로 매우 유의 하다는 것과 모형식에서 구해진 각 교차로별 위험 순위도가 거의 타당한 것으로 나타났다. 또한 실제사고건 수와 예측사고건수를 본 연구에서 분류한 위험수준으로 비교한 결과 교차로의 80%가 위험수준이 같다는 결과를 얻을 수 있었다.다는 일반적인 명령과 개별적인 행정행위를 구분하고 명령에 대하여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은 alkalinity 소모에 의한 경제적 이익 등 장점을 가진 공정으로 보여 진다.수록 푹신한

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.114-122
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• 2021

In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.851-865
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• 2019

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.351-360
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• 2010

2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.