본 논문은 도시의 가로망에서 발생하는 교통사고의 효과적인 관리와 분석을 수행하기 위한 방안을 제시한 글이다. 즉 지리정보시스템을 교통사고 관련 데이터의 구축과 분석의 기본적인 틀로서 이용하여 교통사고의 분석을 보다 과학적으로 수행할 수 있는 기법을 제시하고자하였다. 교통사고는 네트워크 상에서 발생하는 공간적 특징을 가지고 있다. 공간적 특성 및 관련 데이터와 사고데이터를 지리정보시스템을 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이러한 기반 위에서 점, 선, 면적인 분석을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 단순히 문자위주의 교통사고 관리시스템보다 진일보한 시스템으로 판단되고, 효과적인 원인 분석 등에 활용 필 수 있다는 측면에서 본 연구에서는 수원시의 특정부분에 있어서의 사고데이터를 지리정보데이터베이스로 구축하였다. 이를 기반으로 대상지역에 대한 점, 선, 면적인 제반 분석을 수행하였다. 한편, 구축된 데이터베이스를 바탕으로 특정공간 상에서 사고가 얼마나 많이 발생하는지, 또는 어떤 유형의 사고가 많이 발생하는지를 판단할 수 있는 계량적인 판단을 할 수 있는 지수들을 소개하여 교통사고에 대한 각 소구역별 세부분석을 실시하였다. 끝으로, 지형분석자료를 바탕으로 도로의 연장과, 도로의 교차점 수를 설명변수로 하는 교통사고 예측모형에 대한 교통사고빈도 회귀식을 도출하였다.
본 논문은 도시의 가로망에서 발생하는 교통사고의 효과적인 관리와 분석을 수행하기 위한 방안을 제시한 글이다. 즉 지리정보시스템을 교통사고 관련 데이터의 구축과 분석의 기본적인 틀로서 이용하여 교통사고의 분석을 보다 과학적으로 수행할 수 있는 기법을 제시하고자하였다. 교통사고는 네트워크 상에서 발생하는 공간적 특징을 가지고 있다. 공간적 특성 및 관련 데이터와 사고데이터를 지리정보시스템을 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이러한 기반 위에서 점, 선, 면적인 분석을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 단순히 문자위주의 교통사고 관리시스템보다 진일보한 시스템으로 판단되고, 효과적인 원인 분석 등에 활용 필 수 있다는 측면에서 본 연구에서는 수원시의 특정부분에 있어서의 사고데이터를 지리정보데이터베이스로 구축하였다. 이를 기반으로 대상지역에 대한 점, 선, 면적인 제반 분석을 수행하였다. 한편, 구축된 데이터베이스를 바탕으로 특정공간 상에서 사고가 얼마나 많이 발생하는지, 또는 어떤 유형의 사고가 많이 발생하는지를 판단할 수 있는 계량적인 판단을 할 수 있는 지수들을 소개하여 교통사고에 대한 각 소구역별 세부분석을 실시하였다. 끝으로, 지형분석자료를 바탕으로 도로의 연장과, 도로의 교차점 수를 설명변수로 하는 교통사고 예측모형에 대한 교통사고빈도 회귀식을 도출하였다.
This article aims at presenting a new framework for traffic accident analysis by proposing a new methodology for the management of the accident data and by establishing the relationship between accidents and roadway characteristics within it For the first issue, authors introduced geographic informa...
This article aims at presenting a new framework for traffic accident analysis by proposing a new methodology for the management of the accident data and by establishing the relationship between accidents and roadway characteristics within it For the first issue, authors introduced geographic information system (GIS) into the analysis framework of the accident data since it is believed that analysis based on GIS seems to provide more effective information in reducing accidents. Point-based, line-based, and polygon (grid)-based approaches were set of along with concrete examples. Especially, the location-based scores such as localization, specialization coefficients, and Tress score have been added to identify the intensity of certain accident types within study area or grids. The second issue addressed the equation formulation of accident and fatality numbers with roadway characteristics like number of intersections and road length in a grid with a sense that (1) accidents on roadways are the function of the roadway physical characteristics rather than the socio-economical secondary data (2) the equation can be applied to the any 'suggested' area, not just region or nation, and (3) the accident forecasting model should emphasize the accident location itself more than any other factors. Some equations based on those assumption have been derived along with some future research agenda.
This article aims at presenting a new framework for traffic accident analysis by proposing a new methodology for the management of the accident data and by establishing the relationship between accidents and roadway characteristics within it For the first issue, authors introduced geographic information system (GIS) into the analysis framework of the accident data since it is believed that analysis based on GIS seems to provide more effective information in reducing accidents. Point-based, line-based, and polygon (grid)-based approaches were set of along with concrete examples. Especially, the location-based scores such as localization, specialization coefficients, and Tress score have been added to identify the intensity of certain accident types within study area or grids. The second issue addressed the equation formulation of accident and fatality numbers with roadway characteristics like number of intersections and road length in a grid with a sense that (1) accidents on roadways are the function of the roadway physical characteristics rather than the socio-economical secondary data (2) the equation can be applied to the any 'suggested' area, not just region or nation, and (3) the accident forecasting model should emphasize the accident location itself more than any other factors. Some equations based on those assumption have been derived along with some future research agenda.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.