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베이지안 신경망을 이용한 보행자 사망확률모형 개발
Development of Pedestrian Fatality Model using Bayesian-Based Neural Network 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.24 no.2 = no.88, 2006년, pp.139 - 145  

오철 (한양대학교 교통시스템공학과) ,  강연수 (한국교통연구원) ,  김범일 (한국교통연구원)

초록
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본 논문에서는 보행-차량 충돌사고 시 보행자 사망 여부를 확률적으로 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망을 적용하여 보행자 사망확률모형을 개발하고, 로지스틱 회귀분석 기법 기반의 모형과 예측력을 비교하였다. 본 연구를 위하여 개별 교통사고 자료를 수집하였으며, 교통사고 재현을 통해 사고 당시의 충돌속도를 추정하여 보행자 연령, 차종과 함께 모형의 독립변수로 사용하였다. 보다 정확하고 신뢰성 있는 모형개발을 위해 반복적 샘플링기법을 적용하여, 다양한 학습자료 및 테스트 자료를 구성하고 모형의 성능을 평가하였다 본 연구를 통해 개발된 모형은 보행자 보호를 위한 첨단차량기술 개발, 제한속도의 설정 등 다양한 정책 및 관련기술의 개발을 지원하는 유용한 도구로 사용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper develops pedestrian fatality models capable of producing the probability of pedestrian fatality in collision between vehicles and pedestrians. Probabilistic neural network (PNN) and binary logistic regression (BLR) ave employed in modeling pedestrian fatality pedestrian age, vehicle type,...

주제어

#보행자 안전   #보행자-차량 충돌사고   #베이지안 신경망   #로지스틱 회귀분석   #보행자 사망확률모형  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 보행자의 사망 여부를 예즉하는 모형은 그 산줄물이 '사망 또는 '생존을 예측하는 일종의 binary classification problem으로 정의될 수 있는데, 본 연구에서는 사망 또는 '생존을 단순한 binary 결과가 아닌 확률로서 예측할 수 있는 모형을 개발한다. 이러한 확률적 접근은 보행자 보호를 위한 다양한 정책적, 기술적 대안을 도출하는 복잡한 의사결정을 위해 보다 유용하게 사용될 수 있다.
  • 본 연구는 건설교통부의 국가교통 핵심기술개발사업의 일환으로 수행 중인 '보행자 친화적 첨단안전차량 개발' 과제를 통해 개발하고 있는 첨단차량기술의 효과분석을 위한 도구를 개발하는 연구로서, 차대보행자 충돌시 보행자 사망 확률을 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망과 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 모형을 개발하였고, 독립변수로는 보행자 연령, 차종, 그리고 충돌속도를 이용하였다.
  • 본 연구에서는 모형의 개발을 위해 별도의 사고조사 양 斗을 개발하여 자료를 수집하였다. 사고조사양식에는 보행자, 차량, 도로 및 주변 환경에 관한 정보를 조사항목으로 삽입하였다.
  • 본 연구의 주 목적은 보행자 보호를 위한 기술적, 정책적 대안의 효과를 분석하기 위한 도구로 활용될 수 있는보행지-차량 충돌사고 시 보행자의 사망확률 예측모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 두 가지 다른 모델링 기법을 이용하여 보행자 사망확률 모형을 개발하고, 모형의 성능을 비교 .
  • 고령 보행자(60세 이상)의 상해 심각도가 어린이(0~14세)와 성인(15~69세)에 비해 더 심각한 것으로 보고하였다. 아울러, 주거지역에서의 제한속도 설정을 위해 보행자 상해모형을 적용해본 흥미로운 연구를 수행하였다. Lefler 와 Gabler7) FARS(Fatality Analysis Reporting System), GES(General Estimates System), PCDS(Pedestrian Crash Data Study) 등 세 기관의 사고 자료를 이용하여 트럭 또는 벤과 충돌한 보행자의 사망확률이 승용차와 충돌한 경우보다 2~3배 높음을 밝혀 냈다.

가설 설정

  • 로지스틱 회귀분석은 독립변수와 0과 1 사이의 종속변수의 관계가에서와 같이 s자 형태를 나타내는 것으로 가정한다.
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참고문헌 (17)

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  2. Xu, F., Liu, X., and Fujimura, K. (2005), 'Pedestrian Detection and Tracking with Night Vision', IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, Vol. 6(1), pp.63-71 

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  17. Wasserman, P.D.(1993), 'Advanced Methods in Neural Computing. Van Nostrand Reinhold, New York' 

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