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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제22권 제3호
발행연도
2004.6
수록면
127 - 135 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2004

인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구
최재원 ,  김성호 ,  조준환 외 1명 대한교통학회지 2004.06 학술저널

2003

인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구
최재원 ,  조준한 ,  김성호 외 1명 대한교통학회 학술대회지 2003.10 학술대회자료
신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구
최재원 ,  조준한 ,  김성호 외 2명 대한토목학회 학술대회 2003.10 학술대회자료

초록· 키워드

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교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀 사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 · 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다. 본 연구는 한국 과학재단의 연구비 지원으로(연구 번호: R01-2003-10764-0) 수행되었음에 감사 드립니다.
#신경망 사고심각도 예측모형 #교차로 위험우선순위 #다중회귀 사고심각도 예측모형 #마찰계수 #교통사고심각도 #TA값

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