PURPOSES: This study aims to analyze the impact of the implementation of a school zone traffic safety improvement project on the number of accidents involving children in these zones. METHODS : To analyze the correlation between school zone traffic safety features of roads in the zone and the number of accidents involving children, we developed an occurrence probability model of traffic accidents involving children by using a binary logistic regression model with SPSS 23.0 software. Two separate models were developed for two zones: interior block and arterial road. RESULTS :The model depicted that in the case of the interior block, shorter sidewalk width, speed bump, and an elevated crosswalk were key factors affecting the occurrence of accidents involving children. In the case of arterial roads exceeding a width of 12 m, the speed limit, roadside barriers, and red paving of road surfaces were found to be the key factors. CONCLUSIONS:The results of this study can serve as the elementary research data to help improve the effectiveness of school zone traffic safety improvement projects and school zone road repair projects in future.
In companion paper, the composition and structure of the traffic environment is derived. Rules to regulate agent behaviors and the frameworks to communicate between the agents are proposed. In this paper, the model of a driver agent which controls a vehicle agent is constructed. The driver agent is capable of having different driving styles. That is, each driver agent has individual behavior settings of the yielding index and the passing index. The yielding index can be defined as how often the agent yields in case of lane changes, and the passing index can be defined as how often the agent passes ahead. According to these indices, the agents overtake or make their lanes for other vehicles. Similarly, the vehicle agents can have various vehicle dynamic models. According to their dynamic characteristics, the vehicle agent shows its own behavior. The vehicle model of the vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted flow model. The result has shown that it is possible to express the characteristics of each vehicle and its driver in a traffic flow, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed in this paper shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.
본 논문에서는 시계열 예측 모델을 이용하여 웡 또는 바이러스 등과 같은 공격 트래픽에 의해 네트워크상에 발생할 수 있는 트래픽 이상 징후를 탐지할 수 있는 예측 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 비교적 정확한 예측모델로 알려져 있는 ARIMA 모델을 이용하였고 이상 징후 여부를 확률값으로 변화하여 확률 임계값에 따라 이상 징후를 탐지하도록 하여 그 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 이를 위해 제안 기법을 네트워크상에 발생시킨 웜과 같은 비정상 공격 트래픽을 포함한 전체 트래픽과 웹 트래픽에 적용하여 트래픽의 이상 징후를 신뢰성 있는 수준에서 탐지함을 보여주었다. 이 기법을 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 적용할 강제 큰 효과 가져올 수 있을 것이다.
Nguyen, Thanh Xuan;Park, Young-Soo;Smith, Matthew Vail;Aydogdu, Volkan;Jung, Chang-Hyun
해양환경안전학회지
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제21권3호
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pp.246-252
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2015
This paper compared the consistency of the Environment Stress(ES) model and the Potential Risk Assessment Model (PARK model, which was developed based on a Korean mariner risk perception) for the Busan adjacent waterway. Evaluation of accuracy and comparison of these two models have been made by Vessel Traffic Service (VTS) officers in the Busan VTS Centre. The assessment results of Busan waterway show that the PARK model is more consistent than the ES model as follows. (1) The difference between assessment results applying ES model and PARK model with risk degree of VTSOs were 34% and 5% respectively in six typical traffic situations. (2) The assessment using PARK model is more suitable and identical with the VTSOs opinion in his or her duty time.
본 연구는 GIS를 이용하여 미시적 수준에서 교통현상을 시뮬레이션 할 수 있는 미시적 수준의 교통모형을 설계 및 구현하는데 목적이 있다. 이를 위해 차량이 GIS 도로 중심선 자료를 차선, 이동속도 등이 반영된 도로 네트워크 자료로 인식하는 방법론을 개발하였으며, 운전자의 주행 행태를 반영하기 위해 환경인식모형, 차두시간분포모형, 차량추종모형 및 차로변경모형으로 행태모형을 설계 및 구현했다. 모형의 정확도 평가는 종로구의 자하문길을 대상으로 관측자료와 예측 자료를 비교하였으며, 그 결과 시간대별 이동 속도를 매우 정확하게 예측한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구현된 GIS 기반의 미시적 수준의 교통모형은 교통 탄소 배출량 분석, 교통류 평가 및 도시기반시설 입지 계획등의 다양한 분야에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
With the rapid advancement of the Internet, the use of encrypted traffic has surged in order to protect data during transmission. Simultaneously, network attacks have also begun to leverage encrypted traffic, leading to active research in the field of encrypted traffic analysis to overcome the limitations of traditional detection methods. In this paper, we provide an overview of the encrypted traffic analysis field, covering the analysis process, domains, models, evaluation methods, and research trends. Specifically, it focuses on the research trends in the field of anomaly detection in encrypted network traffic analysis. Furthermore, considerations for model development in encrypted traffic analysis are discussed, including traffic dataset composition, selection of traffic representation methods, creation of analysis models, and mitigation of AI model attacks. In the future, the volume of encrypted network traffic will continue to increase, particularly with a higher proportion of attack traffic utilizing encryption. Research on attack detection in such an environment must be consistently conducted to address these challenges.
최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고령자와 비고령자의 성격과 교통안전 연관성을 분석하기 위한 목적으로 요인분석을 통해 고령자와 비고령자의 다양한 성격의 잠재요인을 도출하고 이를 요인회귀모형을 적용하여 성격과 교통안전의 연관모델을 구축하였다. 분석결과, 비고령자는 긍정적이고 활발하며 업무에 대한 자각이 높고 타인에 대한 배려가 부족할수록 교통여건의 만족도뿐만 아니라 과속경향이 높고 교통사고에 노출될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 한편, 고령자는 업무성취에 대한 자각(완벽성, 효율성)이 높을수록 다시 말해 상대적으로 고등교육을 받은 고령자일수록 교통여건에 대한 만족도와 과속경향이 감소되며 사회활동이 많아질수록 교통사고에 노출되는 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 교통안전을 증진시키기 위한 도로이용자 맞춤형 교통안전 교육 및 정책 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.979-987
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2005
In this research we study conventional and new statistical methods to analyse and detect outliers in network traffic and we apply the nonlinear time series model to make better performance of detecting abnormal traffic rather the linear time series model to compare the performances of the two models.
도로교통사고 발생원인의 93%는 운전자에 의해 발생하며, 우리나라의 교통사고 사망자수는 OECD회원국 중 1위를 차지하여 국가경제력 위상에 걸맞지 않는 수준에 머물러 있다. 이에 국가에서는 매년 전국 시 군 구를 대상으로 교통문화지수를 측정하여 교통안전정책 개선과 안전의식 함양을 도모하고 있으나 교통문화지수와 실제 교통사고와의 영향관계는 가정에 그치고 있으며 검증은 수행되지 않았다. 따라서 본 연구는 교통문화지수가 실제로 교통문화수준을 대변하여 교통사고와의 영향관계가 있는지에 대한 검증을 수행하였고, 그 결과를 바탕으로 교통문화지수 실태조사의 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2012년까지의 교통문화지수 실태조사 보고서의 자료를 바탕으로 구조방정식을 통해 교통사고건수와 교통사고 사망자수의 영향관계를 분석하였다. 구조방정식을 통한 영향관계 분석은 시 군 구별 교통문화지수와 교통 사고건수 및 사망자수의 관계분석(연구1)과 교통문화지수 증감과 교통사고건수 및 사망자수의 증감의 영향관계 분석(연구2)로 나누어 수행하였다. 그 결과, 연구1의 경우 모형의 적합도가 낮게 나타났으나 연구2의 경우 교통문화지수가 증가하면 사고건수 및 사망자수가 감소하는 것으로 나타나 교통문화지수의 효과가 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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