본 연구는 도로기하구조 요인과 교통사고간의 관계를 규명하기 위하여 CART분석을 이용하여 전국의 4차로 국도를 대상으로 교통사고예측모형을 개발하고, 다중회귀모형, 확률회귀모형과 CART분석모형을 비교 분석하여 개발한 모형의 적합도를 검증하였다. 연구결과로는 첫째, 변수간의 복합적인 상호관계를 설명할 수 있는 CART분석을 이용하여 국도의 교통사고 예측모형을 개발하고 도로기하구조 요인에 따라 표준교통사고율을 의미하는 교통사고발생도표를 제시하였다. 둘째, CART분석모형에 근거하여 교통사고 발생률에 큰 영향을 미치는 도로기하구조 요인이 구간거리(km), 횡단보도폭(m), 횡단길어깨(m), 교통량 순으로 나타났다. 셋째, CART분석모형의 적합도 검증결과, CART분석모형이 실제교통사고율을 타 모형에 비해 전반적으로 잘 묘사하고 있었으나, 각 모형별로 교통사고율의 크기에 따라 교통사고율이 비교적 낮은 구간에서는 다중회귀모형이, 평균이상의 교통사고율을 나타내는 구간에서는 포아송 회귀모형의 예측력이 높았으며, CART분석모형은 교통사고율의 크기와 상관없이 우수한 예측력을 보였다. 넷째, 도출된 교통사고발생도표는 도로기하구조 조건에 따른 표준교통사고율을 제시해주기 때문에 도로설계 시에 안전한 기하구조 설계요소 선정기준을 제시 할 뿐만 아니라, 교통사고 잦은 지점개선사업추진 시 사업의 우선순위를 판단할 수 있는 기준을 제시하는 등 정책적 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.
현재의 교통사고 조사에서 첨부되는 사고 현장의 조사 내용은 현장에서 작성된 현장 상황 스케치와 소요점간을 줄자로 측정하는 것이 대부분이다. 이러한 처리 방법은 대형화 되어가고 복잡해지는 교통사고의 처리에 한계가 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결을 모색하기 위해 사진 측량의 방법을 도입하여 교통사고 현장의 필요점간의 정확한 3차원 측정 및 정밀도화를 수행하였다. 사진 측량의 효과로는 신속한 현장조사, 교통체증의 조기해소, 사고 현장의 연쇄 사고의 방지 등이 있다. 본 연구에서 이용한 준측량용 카메라와 3차원 사진측량 시스템은 기준점 측량이 필요없이 간단한 조작과 경제적으로 이용 가능하기 때문에 경찰에서의 교통사고 조사 및 증거자료 확보 등의 다양한 분야에 걸쳐 매우 유용할 것으로 사료된다.
현 경비 함정의 위치는 해양사고 위치와의 접근성이 떨어져 있어 합리적이고 과학적인 기준이 아닌 주관적인 판단으로 배치되어 있다. 이에 본 연구에서는 과거 해양사고 데이터를 기반으로 정량적으로 최적의 경비 함정 배치 위치를 도출하고자 한다. 연구 해역은 포항 연안을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 k-평균 군집화 알고리즘으로 경비 함정의 배치 위치를 도출한 후, 보로노이 다이어그램으로 각 경비 함정 간 경비 구역을 구획하였다. 연구 결과, 해양사고 1건당 경비 함정의 평균 항해 거리는 4.4해리, 평균 도착 시간은 13.2분이 개선될 수 있었다. 경비 함정을 유동적으로 배치 수를 달리해야 할 경우 본 연구에서 적용한 기법을 활용하여 최적 배치가 가능하며, 신속한 구조 지원 체계가 더욱 확보될 것으로 판단된다.
오토바이는 자동차에 비해 차량주행정보가 부족하고 사고 위험성이 높아 충돌감지센서, 후방카메라, 블루투스 통신모듈, 마이크로콘트롤러, HUD로 구성되는 스마트헬멧을 제작하여 오토바이 주행정보와 e-call 기능을 제공하는 시스템을 개발한다면 사용자에게 매우 유용하고 교통사고 시에 인명피해 감소 및 신속한 교통사고 처리가 가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 "스마트헬멧을 이용한 오토바이 운전자 주행정보 및 e-call 기능 제공 시스템"의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법, 하드웨어 블록다이어 그램 구조, 플로우차트 및 UI 설계를 보여줌으로써 실무 개발에 적합한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.
안전관리를 위해 정량화된 데이터를 바탕으로 통계기법을 통해 분석, 해석, 관리하는 기법은 제조업에서 수행하고 있는 6시그마 혁신운동과 거의 유사한 절차를 통해 수행되므로 철도안전관리에 있어서도 이러한 기법을 도입 하여 정량화된 관리기법이 도입되어야 한다. 본 연구에서는 경영혁신운동인 6시그마와 철도안전관리의 차이점에도 불구하고 제조업에서 성공적으로 활용하고 있는 6시그마 기법들을 철도안전에 적용할 수 있는 방안을 모색함으로써 일부 안전관리 과정에서 해결하지 못하거나 많은 어려움이 존재하고 있는 부분에 대한 해결책을 찾아 효율적이고 체계적인 철도안전관리에 일조하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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