선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구에서는 가변제한속도를 도로에 적용하는데 앞서 제한속도를 변화시켜야 하는 상황을 교통사고가 발생할 확률이 높은 상황이라 판단하고 도로의 위험도를 운전자에게 제공하는 알고리즘을 제시하였다. 그리고 가변제한속도 시스템 운영 시 도로환경에 맞는 제한속도를 적용하기 위한 환경변수에 대해 서술하였다.
- 그러나 도로환경요인과 교통상황을 동시에 고려한 VSL 적용에 대한 연구는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 도로환경요인과 교통상황을 반영한 VSL 시스템 운영 알고리즘 제시를 위한 연구를 수행하였다.
- 본 연구에서는 가변제한속도를 도로에 적용하는데 앞서 제한속도를 변화시켜야 하는 상황을 교통사고가 발생할 확률이 높은 상황이라 판단하고 도로의 위험도를 운전자에게 제공하는 알고리즘을 제시하였다. 그리고 가변제한속도 시스템 운영 시 도로환경에 맞는 제한속도를 적용하기 위한 환경변수에 대해 서술하였다.
- 본 연구의 목적은 교통상황의 변화와 도로 및 환경조건의 변화를 고려하여 교통사고의 발생 가능성이 높은 조건을 검지하고, 속도제어를 통해 이를 완화시킬 수 있는 알고리즘을 제시하는 것이다. 교통사고자료와 검지기에서 수집된 교통자료를 이용하여 교통사고 발생 개연성을 추정하는 모형을 이용하여 위험한 교통상황을 제거하는 방안을 개발하였다.
- 그리고 도로상황관측 장비를 통해 도로상황이 비, 눈, 안개 등의 사고와 연관성이 높은 환경으로 변화할 경우 가변제한속도를 적용시킬 수 있다. 사고위험도 모형에 의한 제한속도 변화는 예측된 사고위험도의 수준에 따라 변화하며 그 예를 본론에 제시하였다. 그리고 도로환경에 따른 제한속도의 적용은 시거의 제약정도와 노면의 마찰력 감소정도에 따라 제한속도 적용기준을 산출하고 본문에 적용 예를 제시하였다.
제안 방법
- 검지기 자료와 교통사고자료를 이용하여 사고위험도를 산출하는 과정을 에 도식화 하였다.
- 최근 3년간 교통사고자료에서 사고일자, 사고시간, 사고지점의 이정, 방향, 사고유형 등의 정보를 추출하고 검지기자료에서는 노선별 및 방향별로 교통량, 점유율, 속도자료를 수집하여 자료 내에 존재하는 결측치를 인접참조기법을 통해 보정하였다. 교통사고자료를 참고하여 발생한 교통사고에 노선, 방향, 날짜, 시간, 이정 등의 자료로 구성된 개별 ID를 부여하였다. 사고발생지점에서 가장 인접한 검지기를 기준으로 상류부(upstream)의 검지기 2개와 하류부(downstream)의 검지기 2개를 대상으로 사고발생시점(t)의 교통량(V), 점유율(O), 속도(S)자료와 사고발생시점(t)부터 15분전(t-15)까지의 교통량(V), 점유율(O), 속도(S)자료(t1), 15분전(t-15)부터 30분전(t-30)까지의 교통량(V), 점유율(O), 속도(S)자료(t2)로 구분하여 분석하였다.
- 본 연구의 목적은 교통상황의 변화와 도로 및 환경조건의 변화를 고려하여 교통사고의 발생 가능성이 높은 조건을 검지하고, 속도제어를 통해 이를 완화시킬 수 있는 알고리즘을 제시하는 것이다. 교통사고자료와 검지기에서 수집된 교통자료를 이용하여 교통사고 발생 개연성을 추정하는 모형을 이용하여 위험한 교통상황을 제거하는 방안을 개발하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다.
- 사고위험도 모형에 의한 제한속도 변화는 예측된 사고위험도의 수준에 따라 변화하며 그 예를 본론에 제시하였다. 그리고 도로환경에 따른 제한속도의 적용은 시거의 제약정도와 노면의 마찰력 감소정도에 따라 제한속도 적용기준을 산출하고 본문에 적용 예를 제시하였다.
- 그리고 하루동안 수집된 검지기 자료의 평균값과 각 시간별 이정별 검지기 자료의 차이값을 Difference값으로 정의하고 변수명 앞에 “D"를 붙여 구분하여 사용(DO, DV, DS)하였다.
- 본 연구에서 제시한 알고리즘에서는 교통사고자료와 검지기자료를 이용하여 구축한 교통사고 발생가능성 예측 모형을 이용하여 사고위험도를 예측하고 이를 통해 제한속도를 변화시킨다. 그리고 도로상황관측 장비를 통해 도로상황이 비, 눈, 안개 등의 사고와 연관성이 높은 환경으로 변화할 경우 가변제한속도를 적용시킬 수 있다.
- 본 연구에서는 가변제한속도 시스템에 관한 연구를 주행안전성 향상에 관한 연구와, 통행시간을 최소화하는 교통운영 최적화에 관한 연구로 구분하여 문헌 고찰을 수행하였다.
- 도로 환경조건은 기상조건이나 도로의 노면상태의 변화에 의해 변할 수 있다. 본 연구에서는 기상조건 및 노면상태가 변함에 따라 속도를 줄여야 하는 상황을 크게 두 가지로 구분하여 서술하였다. 첫째로 안개나 비, 눈으로 인하여 시거가 확보되지 않는 경우이며, 둘째로 비, 눈, 결빙현상 등으로 인해 노면의 마찰력이 감소하는 경우이다.
- Mohamed Abdel-Aty(2006)는 CORSIM을 이용하여 도로의 안전도를 향상시키기 위한 VSL의 효과를 선행연구(Abdel-Aty, 2005)에서 진행된 사고잠재율 산출모형을 이용해 고속주행차량이 통과하는 비정체구간과 저속주행차량이 통과하는 정체구간에 대하여 분석을 수행하였다. 분석 결과 비정체구간에서는 VSL시행 시 뚜렷한 안전도 향상결과가 나타났으나, 정체구간에서는 명확한 향상 결과가 나타나지 않았으며, VSL 시행 시 다음과 같은 사항을 제시하였다.
- 교통사고자료를 참고하여 발생한 교통사고에 노선, 방향, 날짜, 시간, 이정 등의 자료로 구성된 개별 ID를 부여하였다. 사고발생지점에서 가장 인접한 검지기를 기준으로 상류부(upstream)의 검지기 2개와 하류부(downstream)의 검지기 2개를 대상으로 사고발생시점(t)의 교통량(V), 점유율(O), 속도(S)자료와 사고발생시점(t)부터 15분전(t-15)까지의 교통량(V), 점유율(O), 속도(S)자료(t1), 15분전(t-15)부터 30분전(t-30)까지의 교통량(V), 점유율(O), 속도(S)자료(t2)로 구분하여 분석하였다. 그리고 하루동안 수집된 검지기 자료의 평균값과 각 시간별 이정별 검지기 자료의 차이값을 Difference값으로 정의하고 변수명 앞에 “D"를 붙여 구분하여 사용(DO, DV, DS)하였다.
- 교통사고자료와 검지기에서 수집된 교통자료를 이용하여 교통사고 발생 개연성을 추정하는 모형을 이용하여 위험한 교통상황을 제거하는 방안을 개발하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다.
- 회귀분석 시 주ㆍ야간, 주행방향, 사고유형 등의 교통 상황별로 어떤 교통변수들이 사고와 연관성이 있는가에 대해 분석하였다. 분석 시 교통변수들의 유의성을 판단하여 유의하지 못한 변수들을 제거하는 과정을 반복하여 사고와 연관성이 있는 변수들을 산출한 결과, 추돌 및 충돌 상황의 교통상황자료가 사고와 가장 연관성이 있는 것으로 나타났다.
대상 데이터
- 교통사고 발생 및 원인분석을 위한 대부분의 기존연구에서는 연평균일교통량과 같은 장기간 집계된 교통변수와 도로의 기하구조 등의 주변 환경요인과의 관계를 통계모형으로 설명하려는 노력을 기울여 왔다. 실시간 교통자료 기반 고속도로 교통사고 발생 가능성 추정 모형개발 연구에서는 검지기자료와 교통사고자료를 이용하였으며, 검지기 자료는 총 연장 339.51km에 설치된 검지기에서 생성되는 교통량, 속도, 점유율 자료로 구성되어 있고 교통사고자료는 2004～2006년 최근 3년 동안 발생한 서해안고속도로에서 발생한 교통사고자료를 이용하였다. 교통자료와 사고 자료를 이용해 교통사고와 개연성이 없는 정상교통상황(normal traffic conditions)과 교통사고를 유발할 수 있는 비정상교통상황(abnormal traffic conditions)을 분류하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 사고위험도를 계량화하는 방법으로 이항 로지스틱 회귀분석(binary logistic regression analysis) 기법을 적용하였다.
데이터처리
- 추출된 총 교통변수는 72개로서 각각의 검지기에서 수집된 실제값과 일일 평균에 대한 각 교통변수의 difference값으로 구성되었다. 교통사고 유무를 비교하기 위해 교통사고 발생시점에서 발생시간 하루전날의 동일시간대를 대상으로 사고상황 자료의 추출과정과 동일하게 72개의 교통변수를 추출하고 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 교통사고와 유의한 관계의 변수들을 산출하였다. 자료구축 및 처리와 관련된 보다 자세한 내용은 관련문헌3)에 서술되어 있다.
이론/모형
- 51km에 설치된 검지기에서 생성되는 교통량, 속도, 점유율 자료로 구성되어 있고 교통사고자료는 2004～2006년 최근 3년 동안 발생한 서해안고속도로에서 발생한 교통사고자료를 이용하였다. 교통자료와 사고 자료를 이용해 교통사고와 개연성이 없는 정상교통상황(normal traffic conditions)과 교통사고를 유발할 수 있는 비정상교통상황(abnormal traffic conditions)을 분류하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 사고위험도를 계량화하는 방법으로 이항 로지스틱 회귀분석(binary logistic regression analysis) 기법을 적용하였다.
- 첫째로 안개나 비, 눈으로 인하여 시거가 확보되지 않는 경우이며, 둘째로 비, 눈, 결빙현상 등으로 인해 노면의 마찰력이 감소하는 경우이다. 노면상태를 나타내는 최대마찰계수는 관련문헌1,8)을 참고하였다.
- 셋째, 본 연구의 가변제한속도 알고리즘에 사용된 사고 위험도 예측모형은 추돌 및 충돌 case의 교통사고 모형을 적용하였다. 그러나 실제 발생하는 교통사고의 유형은 다양하고 각 도로의 지형과 교통류패턴도 다르므로 더 많은 자료의 분석을 통해 사고유형별, 도로선형별, 차종별, 차로별 등의 다른 Case에 대해서도 교통사고와 연관된 변수들을 산출하여 사고위험도 예측모형을 구축해야 할 것이다.
성능/효과
- 1) 안개, 폭설, 폭우 등이 발생하게 되면 운전자는 시거의 제약을 받게 되고 전방에 돌발상황이 발생할 경우 운전자가 대응할 수 있는 시간과 거리는 감소하게 된다. 따라서 운전자는 시거의 제한에 따라 동일한 최소정지거리를 보유해야만 전방에 장애물이 나타났을 때 회피하거나 정지할 수 있다.
- 강경표(2004)는 WorkZone에서의 VSL Control Model 및 운영 알고리즘을 제시하였다. CORSIM 시뮬레이션 결과 정상교통상황(Normal Traffic Condition)에서 VSL 시행 시 통과교통량 증가와 평균지체 감소의 효과가 가장 높게 나타났다.
- 교통흐름, 속도, 도로포장면의 상태, 바람, 안개 등에 관한 사항을 점검하는 기능이 있으며 전체 사고율이 20∼30%까지 감소하는 효과를 보였다.
- 관련논문의 내용을 검토한 결과 VSL의 적용은 정체혼잡상황이 아닌 정상교통류(비정체상황)일 때 적용하는 것이 안전도를 높이고 통과교통량을 증가시킬 수 있다는 것이 공통된 주장이다. 그리고 교통사고와 사고시점의 교통 자료에는 연관성이 존재하고 교통자료의 분석을 통해 사고와 관련된 변수를 산출가능하다는 것을 알 수 있었다.
- 대표적으로 영국, 미국, 독일에서 가변제한속도 시스템이 실제 도로에 적용되고 있는데 영국에서는 안개구간에 진입하기 이전에 운전자에게 안개, 차선폐쇄, 차선변경 등의 교통사고 및 사고발생과 관련된 정보를 제공하는 가변제한속도 시스템을 도입하였다. 기상조건과 Incident의 여부에 따라 제한속도를 다르게 적용하여 도로를 운영한 결과, 차량들의 차두간격이 증가하고 전반적인 용량이 증대되는 것을 보였다. 또한 급작스런 차선변경이 감소하고 운전자들의 안전성이 향상되는 것으로 나타났다.
- 5km 고속도로 구간에 대한 VSL적용 시 통행시간 및 잠재사고율을 분석한 결과, 잠재사고율은 낮은 threshold를 적용할 때 큰 폭으로 감소하고 짧은 VSL주기는 잠재사고율을 증가시키는 것으로 나타났다. 낮은 제한속도에서는 잠재사고율이 낮게 나타났으나 통행시간이 증가하며 VSL 시행 시 잠재사고율이 가장 많이 감소하는 구간은 교통혼잡이 가장 높은 램프 상류부인 것으로 나타났다.
- 둘째, 사고위험도 모형에 사용된 검지기 자료의 집계간격이 15분 단위이므로 급변하는 교통상황에 민감하게 반응하는 사고위험도 예측모형을 구축하기 위해서는 15분보다 짧은 시간간격으로 수집된 원시자료들의 사용이 바람직하다. 검지기자료의 활용방안을 고려하여 장기적으로 저장․관리할 수 있는 체계가 구축되어야 할 것이다.
- 둘째로 비, 눈, 노면결빙에 의한 주행차량과 노면 간의 마찰력 감소로 사고위험도가 커지는 경우이다. 최대마찰계수는 속도, 타이어 마모상태, 포장면의 종류, 노면상태에 따라 달라지며 고속에서의 마찰계수는 저속에서보다 작다.
- 기상조건과 Incident의 여부에 따라 제한속도를 다르게 적용하여 도로를 운영한 결과, 차량들의 차두간격이 증가하고 전반적인 용량이 증대되는 것을 보였다. 또한 급작스런 차선변경이 감소하고 운전자들의 안전성이 향상되는 것으로 나타났다. 한편, 미국에서는 안개 감지 및 경고 시스템을 설치하여 운전자에게 미리 교통사고정보나 경고정보를 제공할 수 있도록 하였다.
- 회귀분석 시 주ㆍ야간, 주행방향, 사고유형 등의 교통 상황별로 어떤 교통변수들이 사고와 연관성이 있는가에 대해 분석하였다. 분석 시 교통변수들의 유의성을 판단하여 유의하지 못한 변수들을 제거하는 과정을 반복하여 사고와 연관성이 있는 변수들을 산출한 결과, 추돌 및 충돌 상황의 교통상황자료가 사고와 가장 연관성이 있는 것으로 나타났다. 검지기 자료와 교통사고자료를 이용하여 사고위험도를 산출하는 과정을 <그림 1>에 도식화 하였다.
- 지금까지의 VSL에 대한 연구는 도로환경요인(안개 등)에 따른 교통사고 발생가능성 감소를 위한 연구와 교통상황(Traffic Condition)에 따른 교통사고 발생가능성과 통행시간 대한 연구였다. 시뮬레이션을 이용한 VSL 시행 시 교통사고발생 가능성이 감소하는 효과가 나타났으며, 연구대상 구간에 따라 통행시간이 증가 또는 감소하는 효과가 나타났다. 그러나 도로환경요인과 교통상황을 동시에 고려한 VSL 적용에 대한 연구는 미흡하였다.
- Al-Ghamdi(2007)는 안개발생 시 경고정보시스템의 운영평가에 대하여 연구하였다. 연구결과 운전자의 행태에 시거의 확보가 매우 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 감속 메시지를 표출했을 때 6.5kph의 감속 효과를 보였고 감속 시 차량들 간의 분산은 커지지 않았다. 안개경고정보시스템은 높은 속도의 차량들이 속도를 줄이고 차량 간 속도의 분산을 감소시키는 정온화에 기여한다고 볼 수 있다.
- 첫째, 사고위험도 예측모형에 의한 가변제한속도 적용시 제한속도의 변화 여부의 기준이 되는 threshold값을 어떻게 설정하는 가에 따라 제한속도 감속치와 적용시간의 설정이 달라질 수 있다. 또한 가변제한속도 시스템이 적용될 때 잦은 제한속도의 변화가 교통류에 어떤 영향을 주고 이와 함께 사고위험도 예측 결과에 미치는 영향에 대한 연구가 향후 추진되어야 할 것이다.
- 첫째로 도로상에 안개가 생성된 경우 날씨가 맑을 때 보다 전방의 차량이 탁하게 보이고 차량이 보이기 시작 하는 시인거리도 짧아진다. 시거가 감소되면 운전자가 전방에 나타난 장애물에 대해 반응하는데 주어진 시간이 단축되므로 차량은 기 설정된 제한속도 보다 낮은 속도로 주행해야 한다.
후속연구
- 둘째, 사고위험도 모형에 사용된 검지기 자료의 집계간격이 15분 단위이므로 급변하는 교통상황에 민감하게 반응하는 사고위험도 예측모형을 구축하기 위해서는 15분보다 짧은 시간간격으로 수집된 원시자료들의 사용이 바람직하다. 검지기자료의 활용방안을 고려하여 장기적으로 저장․관리할 수 있는 체계가 구축되어야 할 것이다.
- 교통사고 예방과 교통사고 심각도 감소에 기여할 것으로 판단되는 가변제한속도 시스템에 운전자들이 쉽게 적응할 수 있도록 가변제한속도가 적용되는 구간에 대한 정보가 명확하게 제공되어야 하며 운전자들이 자발적으로 사고예방을 위해 제한속도를 준수하도록 홍보 및 법규와 같은 정책적 지원이 뒷받침되어야 할 것이다.
- 셋째, 본 연구의 가변제한속도 알고리즘에 사용된 사고 위험도 예측모형은 추돌 및 충돌 case의 교통사고 모형을 적용하였다. 그러나 실제 발생하는 교통사고의 유형은 다양하고 각 도로의 지형과 교통류패턴도 다르므로 더 많은 자료의 분석을 통해 사고유형별, 도로선형별, 차종별, 차로별 등의 다른 Case에 대해서도 교통사고와 연관된 변수들을 산출하여 사고위험도 예측모형을 구축해야 할 것이다.
- 본 연구에서 제시된 알고리즘은 현재 국내에 가장 보편적으로 설치된 루프검지기를 이용하여 비교적 간단한 자료 처리 과정을 거쳐 사고위험도를 예측할 수 있으며 이에 따라 사고예방 뿐만 아니라 교통류 정온화에도 기여할 것으로 판단된다. 그리고 도로상황관측장비를 이용하여 기상상황을 관측할 뿐만 아니라 도로의 소통상황도 관측이 가능하므로 다양한 정보수집이 가능할 것으로 판단된다.
- 따라서 다양한 도로환경조건 하에서 여러 도로들을 대상으로 사고 위험도 예측 모형을 산출하고 오보율을 최소로 하는 threshold값을 찾아내는 과정이 필요하다. 그리고 도로의 제한속도를 감소시킴에 따라 주행차량들의 통행속도가 감소되므로 도로의 소통능력에 영향을 주지 않는 적절한 감속치에 대한 연구가 수행되어야 할 것이다.
- 비, 눈, 안개 등으로 인해 가변제한속도를 적용했을 경우 기상 및 도로조건이 원상태로 복귀됨에 따라 제한속도도 원상태로 복귀되어야 한다. 그리고 복귀되는 제한속도의 가속치도 점차적으로 도로환경조건이 완화되는 수준에 따라 이루어져야 할 것이다. 비, 눈, 우박 등의 기상조건은 상황이 종료되더라도 노면의 습윤상태는 유지되기 때문에 제한속도의 복귀 시 노면상태는 항상 고려되어야 한다.
- 마지막으로, 기상환경의 변화를 변수로 사용하기 위해서는 추상적이지 않은 정량화된 기준으로 기상상황을 구분하고 기상변화가 운전자의 운전능력에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 그리고 비, 눈, 안개 등의 기상변화시 노면상태변화와 시정거리의 변화가 동시에 일어나므로 제한속도를 변화를 시키는 기준의 우선순위에 대한 분석 및 알고리즘 수정이 향후 추진되어야 할 것이다.
- 시정거리가 150m일때 부터 제한속도를 적용하는 것은 시정거리가 100m일 때의 감속치가 20kph이고 점진적인 속도감속과 각기 다른 운전자의 시력을 감안하여 제한속도를 적용시키기 위함이다. 그리고 현장실험과 시뮬레이션을 통해 안개가 발생했을 때 시거의 제약에 따른 정확한 실제 최소정지거리를 산출하고 소통에 지장을 주지 않는 범위 내의 운전자 다수가 수용할 수 있는 가변제한속도를 적용해야 할 것이다.
- 첫째, 사고위험도 예측모형에 의한 가변제한속도 적용시 제한속도의 변화 여부의 기준이 되는 threshold값을 어떻게 설정하는 가에 따라 제한속도 감속치와 적용시간의 설정이 달라질 수 있다. 또한 가변제한속도 시스템이 적용될 때 잦은 제한속도의 변화가 교통류에 어떤 영향을 주고 이와 함께 사고위험도 예측 결과에 미치는 영향에 대한 연구가 향후 추진되어야 할 것이다. 실시간 도로․교통상황 자료를 이용하여 교통류의 소통에 지장을 주지 않으면서 제한속도를 변화시키는 시스템을 구축하기 위해 제한속도를 변화시키는 parameter들과 threshold값들의 반복적인 튜닝과정이 필요하다.
- 마지막으로, 기상환경의 변화를 변수로 사용하기 위해서는 추상적이지 않은 정량화된 기준으로 기상상황을 구분하고 기상변화가 운전자의 운전능력에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 그리고 비, 눈, 안개 등의 기상변화시 노면상태변화와 시정거리의 변화가 동시에 일어나므로 제한속도를 변화를 시키는 기준의 우선순위에 대한 분석 및 알고리즘 수정이 향후 추진되어야 할 것이다.
- 본 연구에서 제시된 알고리즘은 현재 국내에 가장 보편적으로 설치된 루프검지기를 이용하여 비교적 간단한 자료 처리 과정을 거쳐 사고위험도를 예측할 수 있으며 이에 따라 사고예방 뿐만 아니라 교통류 정온화에도 기여할 것으로 판단된다. 그리고 도로상황관측장비를 이용하여 기상상황을 관측할 뿐만 아니라 도로의 소통상황도 관측이 가능하므로 다양한 정보수집이 가능할 것으로 판단된다.
- 본문의 기술적이슈 부분에서 제시된 사고위험도 예측모형과 도로상황에 따른 가변제한속도 시스템이 실제 도로에 활용되기 위해서는 몇 가지 기술적 이슈들이 향후 연구에 반영되어 분석되고 해결되어야 할 것이다.
- 사고위험도 예측에 의한 가변제한속도 적용 시에는 실시간으로 사고위험도를 예측하면서 threshold값을 기준으로 사고위험도가 낮아짐에 따라 제한속도를 복귀시켜야 한다. 사고위험도가 높게 예측되어 제한속도를 감속시킬 때와 다시 복귀시킬 때의 교통환경조건은 다르므로 가변제한속도의 감속치와 가속치는 다르게 적용되어야 할 것이며 적절한 속도변화폭에 대한 연구가 필요하다.
- 301) 그리고 <표 2>와 같은 변수들이 추돌 및 충돌 상황과 연관성이 있는 것으로 산출되었다. 산출된 사고위험도 예측모형과 실시간 교통자료를 이용하여 실시간 사고위험도를 예측하고 교통사고 발생개연성이 높은 상황에 경고정보제공 또는 가변제한 속도 시스템을 적용할 수 있을 것이다.
- <표 4>에 threshold값에 따라 가변제한속도를 적용한 예를 볼 수 있다. <표 4>에 표기된 임의로 설정한 제한속도 감속치는 향후 다양한 교통상황을 반영하는 사고위험도 예측모형을 구축하고 사고위험도 판단기준인 threshold값과 함께 교통소통과 사고위험도 감소를 만족시키는 최적값을 찾는 연구가 향후 추진되어야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.