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저자정보
박성민 (한양대학교) 김윤종 (한양대학교) 강가원 (한양대학교) 박준영 (한양대학교) 오철 (한양대학교)
저널정보
대한토목학회 대한토목학회 학술대회 KSCE 2020 CONVENTION
발행연도
2020.10
수록면
2,006 - 2,009 (4page)

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특정 도로 구간의 안전 성능을 평가하기 위해서는 장시간의 충분한 교통사고 자료가 필요하다. 이 문제를 극복하기 위해, 많은 연구들이 미시적 교통 시뮬레이션에서 추정된 Surrogate Safety Measure(SSM)를 이용하려고 노력해왔다. 그러나 시뮬레이션에서 개발된 네트워크가 검증되지 않으면, 현실의 교통 조건과 패턴 변화를 반영하기 위해 개발된 SSM을 채택하기 어렵다. 본 연구에서는 개별 차량 궤적 데이터 중 하나인 운행기록장치 DTG를 이용한 패턴 기반 SSM(PSSM)을 개발하는 방법을 제안하였다. PSSM은 위험 운전 행동의 패턴을 바탕으로 추정할 수 있다.
사업용 차량에서 수집한 DTG 데이터를 활용해 개별 차량의 위험 주행 패턴을 파악했다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤포레스트를 통하여 1차적으로 변수를 선택한 후, 위험 운전 행동 빈도에 근거하여 대리 안전성능함수 (SSPF)를 추정하였다.
그 결과 급감속, 급차로변경, 급앞지르기, 급U턴이 교통사고 빈도와 관련이 있는 것으로 나타났다. SSPF를 통해 Potential for Safety Improvement(PSI)를 산출한 결과, 주로 도시와 교외지역을 연결하는 도로 구간에서 높은 PSI가 확인되었다. 이 연구의 결과는 네트워크 수준의 안전 성능을 평가하기 위해 실시간 개별 차량궤적 데이터를 채택하는 새로운 접근방식을 제공할 수 있다.

목차

1. 서론
2. 데이터 설명
3. 분석 방법론
4. 분석 결과
5. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌

참고문헌 (0)

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