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초록

영어

This study was based on the black box images of traffic accidents on highways, cluster analysis and prediction model comparisons were carried out. As analysis data, vehicle driving behavior and road surface conditions that can grasp road and traffic conditions just before the accident were used as explanatory variables. Considering that traffic accident data is affected by many factors, cluster analysis reflecting data heterogeneity is used. Each cluster classified by cluster analysis was divided based on the ratio of the severity level of the accident, and then an accident prediction evaluation was performed. As a result of applying the Logit model, the accident prediction model showed excellent predictive ability when classifying groups by cluster analysis and predicting them rather than analyzing the entire data. It is judged that it is more effective to predict accidents by reflecting the characteristics of accidents by group and the severity of accidents. In addition, it was found that a collision accident during stopping such as a secondary accident and a side collision accident during lane change act as important driving behavior variables.

한국어

본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행 태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석 을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것 으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요 한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 기존 문헌 고찰
1. 고속도로 교통사고 연구
2. 교통사고 심각도 연구
3. 군집 및 머신러닝 관련 연구
4. 기존 연구와의 차별성
Ⅲ. 연구 방법론
1. 분석자료의 설명
2. 잠재 계층 분석(Latent Class Analysis)
3. 이항 로짓 모형(Binary Logit Model)
Ⅳ. 연구 결과 분석
1. 최적 군집 수 결정
2. 군집 별 사고 특성 분석
3. 사고 심각도 예측모형 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 조준한 [ Junhan Cho | 삼성교통안전문화연구소 수석연구원 ] 주저자
• 이성준 [ Sungjun Lee | 한양대학교 교통물류공학과 석사과정 ] 교신저자
• 박성민 [ Seongmin Park | 한양대학교 교통물류공학과 박사과정 ] 공저자
• 박준영 [ Juneyoung Park | 한양대학교 교통물류공학·스마트시티공학과 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338