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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제27권 제2호
발행연도
2009.4
수록면
95 - 105 (11page)

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도로환경요인과 운전자의 능력의 부조화상태에서 교통사고 위험성이 높아진다는 개념으로부터 도로위험수준을 평가를 하고자 하는 것이 요구-노력모형이다. 본 연구에서는 요구-노력모형의 노력수준을 결정하는 운전자 생체신호의 재분석을 통하여 요구-노력 모형의 신뢰성을 높일 수 있는 새로운 신경망 모형구조를 제안하였다. 영동, 호남 및 서해안고속도로에서 149명의 피실험자를 대상으로 검증한 연구결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 생체신호 파라메타 값에 대하여 Normality Test, Cluster Analysis와 Mann-Whitney 분석에서 기존 요구-노력 모형에서 사용하던 10개의 생체신호 중 5개의 생체신호만이 통계적으로 유의함을 입증하 였다. 둘째, 신경망모형은 운전자의 노력수준의 평가에 대한 정확도는 매우 높게 나타났다. 신경망구축을 위해 사용한 집단1의 피실험자별 전체 노력수준의 정확도는 80.0%, 집단 2의 피실험자별 전체 노력수준의 정확도가 74.3%로 나타났다. 셋째, 요구-노력 모형에서 노력수준 경계값 결정방법에 따라 호남고속도로 전주IC→회덕JCT구간의 단위분석지점에 대하여 도로위험도를 판별한 결과, 2종 오류가 신경망모형 40.5%, 기존 모형 58.8%로 나타났다. 요구-노력모형에 의한 도로위험도 평가가 최종적이기 보다는 전문가 그룹에 의한 상세한 도로안전진단에 앞서 도로위험도를 대략적으로 판별하고자 하는 의도였다고 한다면 보다 많은 검토대상구 간을 판별하고, 더 낮은 2종 오류비율을 보인 신경망을 이용한 방법이 요구-노력모형의 취지에 적합하다고 볼 수 있다.
#신경망 #요구-노력모형 #교통안전 #군집분석 #safety #인간공학 #Demand-Effort Model #human factors #Neural Network Model #Cluster Analysis

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참고문헌 (20)

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1. [단행본] - 도철웅 / 1997 / 교통공학원론(하편) : 687 ~ google schola 2. [단행본] - 한국도로공사 / 2004 / 2003년도 고속도로 교통사고 통계 / 한국도로공사 : 26 ~ google schola 3. [보고서] - Alexander, G. J. / 1986 / Driver expectancy in highway design and operations google schola 4. [보고서] - AASHTO / 2001 / A policy on geometric design of highways and streets google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Blumenthal. M. / 1968 / Dimension of the traffic safety problem / Traffic safety Research Review : 7 ~ 12 google schola

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