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조영 (한양대학교) 정아람 (한양대학교) 박현진 (3한국도로공사) 박재홍 (한국건설기술연구원) 오철 (한양대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제40권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
863 - 878 (16page)
DOI
10.7470/jkst.2022.40.6.863

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Cooperative-intelligent transport system(C-ITS)은 차량이 주행 중 운전자에게 주변 교통상황과 급정거, 낙하물 등의 사고위험정보를 실시간으로 제공하는 시스템이다. C-ITS 환경에서 도로위험구간을 식별하기 위해서는 개별차량의 사고발생 가능성을 효과적으로 계량화할 수 있는 주행안전성 평가지표 선정이 요구된다. 본 연구의 목적은 C-ITS를 기반으로 수집되는 개별차량의 주행자료를 이용하여 보다 과학적인 교통안전 평가를 가능하게 하는 주행안전성 평가지표를 선별하는 것이다. 본 연구에서는 종‧횡방향 주행행태 및 차량간 상호작용 기반 안전성 평가지표를 대상으로 실제 교통사고 건수와 상관분석을 수행하였다. 고속도로 구간별 사고건수를 통계적으로 유의미하게 설명할 수 있는 10개의 후보지표를 선정하였다. 선정된 후보지표는 랜덤포레스트 기반 도로위험구간 분류 모델을 구축하는데 입력변수로 활용되었다. 도로위험구간을 효과적으로 식별할 수 있는 주행안전성 평가지표는 차간거리 변동성, stopping distance index 상충건수, 차두시간 변동성으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 C-ITS 환경에서 실시간 교통안전 모니터링, 도로위험구간 선정, 운전자 주행행태 분석을 위한 기초 연구자료로 활용될 것으로 기대된다.
#C-ITS #correlation analysis #driving safety indicators #hazardous section #random forest #주행안전성 평가지표 #도로위험구간 #상관분석 #랜덤포레스트

목차

Abstract
초록
서론
기존연구고찰
분석방법론
데이터
분석 결과
결론 및 향후 연구과제
REFERENCES

참고문헌 (37)

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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. google schola Abdel-Aty M., Haleem K. (2011), Analyzing Angle Crashes at Unsignalized Intersections Using Machine Learning Techniques, Accident Analysis & Prevention, 43(1), 461-470. google schola 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. google schola Archer J. (2005), Indicators for Traffic Safety Assessment and Prediction and Their Application in Micro-simulation Modelling: A Study of Urban and Suburban Intersections, KTH Royal Institute of Technology, Doctoral dissertation. google schola Arvin R., Kamrani M., Khattak A. J. (2019), How Instantaneous Driving Behavior Contributes to Crashes at Intersections: Extracting Useful Information from Connected Vehicle Message Data, Accident Analysis & Prevention, 127, 118-133. google schola

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