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차량 주행 빅데이터 수집 환경에서 사고위험도 통합 평가 방법론 개발

Title
차량 주행 빅데이터 수집 환경에서 사고위험도 통합 평가 방법론 개발
Other Titles
A Methodology for Evaluating Real-time Crash Risks in Driving Big Data Era
Author
박, 준영
Keywords
driving big data; integrated crash risk; probability of rear-end crash; probability of seriously injured; traffic safety; VISSIM; 주행 빅데이터; 통합사고위험도; 후미추돌 사고발생 확률; 심각한 상해발생 확률; 교통안전성; 미시교통류시뮬레이션
Issue Date
2019-08
Publisher
대한교통학회
Citation
대한교통학회지, v. 37, NO. 4, Page. 350-364
Abstract
차량 검지기술의 발전과 함께 개별차량에 대한 주행 빅데이터 수집이 가능함에 따라 능동적이고 효과적인 교통사고 대응책 개발을 위한 교통안전대체지표(Surrogate Safety Measure, SSM)에 대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 실시간으로 개별차량의 후미추돌 사고위험도를 계량화하여 통합 평가할 수 있는 지표를 개발하는 것이다. 조건부확률 및 확률의 곱셈법칙을 적용하여 후미추돌 사고발생 확률과 심각한 상해발생 확률을 고려한 개별차량의 통합사고위험도를 산출하였다. 본 연구의 분석방법론을 적용하기 위하여 미시교통류시뮬레이션인 VISSIM을 통해 네트워크 환경을 구현하고, 사고 유무에 따른 시나리오에 대해 후미추돌 사고위험도를 산출하였다. 개별차량의 사고위험도에 대해 시 ‧ 공간을 기반으로 셀 단위로 집계한 결과, 고속도로 본선보다 유출입 연결로에서 통합사고위험도가 높은 것으로 나타났으며, 특히 사고발생 후 상류부의 통합사고위험도가 증가하는 것으로 분석되었다. 사고발생 시 통합사고위험도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 시공도의 전체 셀의 개수 중 통합사고위험도 평균 값 이상의 셀의 비율을 Risk rate로 정의하였다. 분석결과, 사고로 인한 차로 통제 상황에서 Risk rate가 약 12% 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 개별차량의 사고 개연성 및 심각한 상해발생 확률을 정량적으로 분석함으로써 사고 예방 및 심각도 감소를 위한 체계적인 대응방안을 마련하는데 활용될 것으로 기대된다.
URI
https://www.jkst.or.kr/articles/article/MzBP/https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/176069
ISSN
1229-1366
DOI
10.7470/jkst.2019.37.4.350
Appears in Collections:
COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학) > TRANSPORTATION AND LOGISTICS ENGINEERING(교통·물류공학과) > Articles
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