고속도로에서 발생하는 사고는 일반도시부 도로에서 발생하는 사고에 비해 사고의 피해규모 및 인명피해 심각도가 높다. 인적요인, 기하구조요인에 의한 복합적인 관계에 의한 사고 원인이 가장 높으며 도로설계요소의 기준만족여부 이외에도 기하구조적 특성에 기인함은 이미 잘 알려져 있다. 본 연구의 주안점은 복합적인 선형구조의 변화에 따른 사고건수를 예측하고 안전성 측면에서 사고위험구간을 평가하는 것이다. 도로는 직선부와 곡선부, 경사구간이 조합을 이룬 3차원적인 구조적 특징을 가지고 있다. 따라서 이러한 조합에 따른 사고발생 예측모형을 개발하여 안전측면에서 기여하고자 한다. 고속도로 교통사고 사고건수 예측에 있어 본 연구에서는 ...
고속도로에서 발생하는 사고는 일반도시부 도로에서 발생하는 사고에 비해 사고의 피해규모 및 인명피해 심각도가 높다. 인적요인, 기하구조요인에 의한 복합적인 관계에 의한 사고 원인이 가장 높으며 도로설계요소의 기준만족여부 이외에도 기하구조적 특성에 기인함은 이미 잘 알려져 있다. 본 연구의 주안점은 복합적인 선형구조의 변화에 따른 사고건수를 예측하고 안전성 측면에서 사고위험구간을 평가하는 것이다. 도로는 직선부와 곡선부, 경사구간이 조합을 이룬 3차원적인 구조적 특징을 가지고 있다. 따라서 이러한 조합에 따른 사고발생 예측모형을 개발하여 안전측면에서 기여하고자 한다. 고속도로 교통사고 사고건수 예측에 있어 본 연구에서는 포아송 회귀분석을 이용하였다. 사고건수 예측을 위해 직선, 곡선구간의 선형요소 및 6년치(2000년~2005년)사고이력자료를 이용하였다. 선정한 요인들을 대상으로 통계분석을 통한 변수간의 상관분석을 수행하였으며 사고예측 모형을 구축하였다. 본 연구는 평면 및 종단선형요소를 동시에 반영하여 국내 도로 실정에 맞는 사고건수예측모형을 개발하였다는 데에 그 의의가 있다. 복합선형구간의 유형을 직선부+곡선부, 곡선부+곡선부로 분류하고 사고데이터 특성을 고려하여 비선형 회귀분석인 Poisson Regression 모형식을 이용하였다. 모형의 검증시 (우도비), MAD, MPD를 이용하였다.
고속도로에서 발생하는 사고는 일반도시부 도로에서 발생하는 사고에 비해 사고의 피해규모 및 인명피해 심각도가 높다. 인적요인, 기하구조요인에 의한 복합적인 관계에 의한 사고 원인이 가장 높으며 도로설계요소의 기준만족여부 이외에도 기하구조적 특성에 기인함은 이미 잘 알려져 있다. 본 연구의 주안점은 복합적인 선형구조의 변화에 따른 사고건수를 예측하고 안전성 측면에서 사고위험구간을 평가하는 것이다. 도로는 직선부와 곡선부, 경사구간이 조합을 이룬 3차원적인 구조적 특징을 가지고 있다. 따라서 이러한 조합에 따른 사고발생 예측모형을 개발하여 안전측면에서 기여하고자 한다. 고속도로 교통사고 사고건수 예측에 있어 본 연구에서는 포아송 회귀분석을 이용하였다. 사고건수 예측을 위해 직선, 곡선구간의 선형요소 및 6년치(2000년~2005년)사고이력자료를 이용하였다. 선정한 요인들을 대상으로 통계분석을 통한 변수간의 상관분석을 수행하였으며 사고예측 모형을 구축하였다. 본 연구는 평면 및 종단선형요소를 동시에 반영하여 국내 도로 실정에 맞는 사고건수예측모형을 개발하였다는 데에 그 의의가 있다. 복합선형구간의 유형을 직선부+곡선부, 곡선부+곡선부로 분류하고 사고데이터 특성을 고려하여 비선형 회귀분석인 Poisson Regression 모형식을 이용하였다. 모형의 검증시 (우도비), MAD, MPD를 이용하였다.
A traffic accident in an expressway brings much more serious damage and casualty compared with that happens in a general roadway. A human factor and causes by complex relation of a geometric structure factor are mostly displayed. Also, the geometric structural properties are well known as a cause of...
A traffic accident in an expressway brings much more serious damage and casualty compared with that happens in a general roadway. A human factor and causes by complex relation of a geometric structure factor are mostly displayed. Also, the geometric structural properties are well known as a cause of accidents besides standard satisfaction in roadways design factors. This study was intent on predicting accident cases according to the change of complex alignment structure and evaluating the risk section for accidents in the aspect of safety. Roadways have a 3 dimensional structural property that consist of straight sections, curve sections and slopes. Accordingly, it was tried to develop accident prediction models by each combination in order to contribute to the traffic safety. In this study, regression analysis by Poisson was used to predict number of traffic accident cases. To predict number of accident cases, the alignment factors of straight and curve section and accident data for 6 years(2000~2005) were analyzed. Correlation in variables were conducted through statistical analysis of selected factors and traffic accident prediction models were established. This study has a significance that the accident prediction models, which are proper to domestic roadways, were developed, reflecting horizontal and vertical alignment factors at the same time. Non-linear regression analysis was used by classifying types of complex alignment section into straight section + curve section and curve section + curve section and considering the properties of accident data. (likehood ratio), MAD, MPD were applied, when models were verified.
A traffic accident in an expressway brings much more serious damage and casualty compared with that happens in a general roadway. A human factor and causes by complex relation of a geometric structure factor are mostly displayed. Also, the geometric structural properties are well known as a cause of accidents besides standard satisfaction in roadways design factors. This study was intent on predicting accident cases according to the change of complex alignment structure and evaluating the risk section for accidents in the aspect of safety. Roadways have a 3 dimensional structural property that consist of straight sections, curve sections and slopes. Accordingly, it was tried to develop accident prediction models by each combination in order to contribute to the traffic safety. In this study, regression analysis by Poisson was used to predict number of traffic accident cases. To predict number of accident cases, the alignment factors of straight and curve section and accident data for 6 years(2000~2005) were analyzed. Correlation in variables were conducted through statistical analysis of selected factors and traffic accident prediction models were established. This study has a significance that the accident prediction models, which are proper to domestic roadways, were developed, reflecting horizontal and vertical alignment factors at the same time. Non-linear regression analysis was used by classifying types of complex alignment section into straight section + curve section and curve section + curve section and considering the properties of accident data. (likehood ratio), MAD, MPD were applied, when models were verified.
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