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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 331 - 347 (17page)
- DOI
- 10.7470/jkst.2024.42.3.331
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2023
2022
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교통사고 발생 예방과 대응을 위하여 실시간으로 사고위험 상황을 예측하고 적절한 조처를 하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있다. 교통사고는 매우 드물게 발생하는 무작위 이벤트이기 때문에 실시간 사고 위험 예측에서 사고 발생 징후를 포착하고 위험한 교통류 특성을 명확히 구분할 수 있는 안전 지표를 선택하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법 중 비지도 학습과 지도학습 방법론을 동시에 활용하여 중요도 높은 핵심 안전 지표를 선별하였으며, 선정된 안전 지표를 활용해 사고위험 예측모형을 개발하는 Multi-stage process의 사고 위험 예측 모형 개발 절차를 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 K-means Clustering과 Random Forest 방법론을 사용하여 사고위험 교통류와 일반 교통류를 잘 분류할 수 있는 변수를 선별하였으며, 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 도출된 핵심 변수의 조합을 마련하였다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 이진 분류에 많이 사용되는 머신러닝 기법인 Support Vector Machine 모형을 사용해 변수 조합별 사고 위험 예측 모형을 개발하고, 예측 성능을 비교하였다. 이를 통해 본 연구에서는 사고위험 예측모형에 독립변수로 활용되는 안전 지표를 선별할 때 비지도 학습 및 지도 학습 기반 핵심 변수 선별 방법론의 효과를 측정하였다. 또한, 본 연구에서는 실시간으로 변화하는 차량의 위험 주행행태 포착을 위해 상업용 차량의 Digital Tachograph(DTG)에서 수집되는 주행궤적 데이터를 사용하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 Multi-stage 기반 사고 위험 예측 모형 개발 방식은 모형의 예측 성능을 개선하는 것으로 나타났으며, 핵심 변수 선별에 지도학습만으로는 도출되지 않는 새로운 중요한 변수를 고려할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 방법론을 사용하여 선제적 교통안전 관리 전략을 마련할 수 있으며, 이를 통해 교통사고를 예방하고, 교통안전 관리전략을 통해 사전에 대응할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
Abstract
초록
서론
선행연구
연구방법론
자료수집
분석 결과
결론 및 향후 연구과제
REFERENCES
참고문헌 (47)
참고문헌 신청
Abdel-Aty M. A., Hassan H. M., Ahmed M., Al-Ghamdi A. S. (2012), Real-time Prediction of Visibility Related Crashes, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 24, 288-298.
Abdel-Aty M., Pande A. (2005), Identifying Crash Propensity using Specific Traffic Speed Conditions, Journal of Safety Research, 36(1), 97-108.
Abdel-Aty M., Pande A., Das A., Knibbe W. J. (2008), Assessing Safety on Dutch Freeways with Data from Infrastructure-based Intelligent Transportation Systems, Transportation Research Record, 2083(1), 153-161.
Abdel-Aty M., Uddin N., Pande A. (2005), Split Models for Predicting Multivehicle Crashes during High-speed and Low-speed Operating Conditions on Freeways, Transportation Research Record, 1908(1), 51-58.
Abdel-Aty M., Uddin N., Pande A., Abdalla M. F., Hsia L. (2004), Predicting Freeway Crashes from Loop Detector Data by Matched Case-control Logistic Regression, Transportation Research Record, 1897(1), 88-95.
Abdel-Aty M., Pande A. (2005), Identifying Crash Propensity using Specific Traffic Speed Conditions, Journal of Safety Research, 36(1), 97-108.
Abdel-Aty M., Pande A., Das A., Knibbe W. J. (2008), Assessing Safety on Dutch Freeways with Data from Infrastructure-based Intelligent Transportation Systems, Transportation Research Record, 2083(1), 153-161.
Abdel-Aty M., Uddin N., Pande A. (2005), Split Models for Predicting Multivehicle Crashes during High-speed and Low-speed Operating Conditions on Freeways, Transportation Research Record, 1908(1), 51-58.
Abdel-Aty M., Uddin N., Pande A., Abdalla M. F., Hsia L. (2004), Predicting Freeway Crashes from Loop Detector Data by Matched Case-control Logistic Regression, Transportation Research Record, 1897(1), 88-95.
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