[논문]날씨 변화에 따라 교통사고 예방을 위한 예측모델에 관한 연구

정영석; 박구락; 김진묵

doi:10.15207/jkcs.2014.5.1.009

날씨 변화에 따라 교통사고 예방을 위한 예측모델에 관한 연구
Study on predictive modeling of incidence of traffic accidents caused by weather conditions 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.5 no.1, 2014년, pp.9 - 15

정영석 (공주대학교 컴퓨터공학과) , 박구락 (공주대학교 컴퓨터공학과) , 김진묵 (선문대학교 IT교육학부)

초록
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교통사고는 다양한 요인으로 인해 발생한다. 그 중에는 교통사고가 발생할 당시의 기상상태가 있다. 기상상태에 따라 교통사고로 인해 발생하는 사망자의 비율은 차이가 있다. 교통사고로 인한 사망자의 수를 줄이려면 기상 상태에 따라 발생될 교통사고 발생 수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다. 예측 모델링의 이론으로는 마코프 프로세스를 적용하였다. 제안된 모델링에 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측 하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 본 논문은 기상 변화에 따른 교통사고 정책수립에 도움을 줄 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Traffic accidents are caused by a variety of factors. Among the factors that cause traffic accidents are weather conditions at the time. There is a difference in the percentage of deaths according to traffic accidents, due to the weather conditions. In order to reduce the number of deaths due to traffic accidents, to predict the incidence of traffic accidents that occur in response to weather conditions is required. In this paper, it propose a model to predict the incidence of traffic accidents caused by weather conditions. Predictive modeling was applied to the theory of Markov processes. By applying the actual data for the proposed model, to predict the incidence of traffic accidents, it was compared with the number of occurrences in practice. In this paper, it is to support the development of traffic accident policy with the change of weather.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

교통사고 사상자의 수를 줄이려면 기상 상태에 따라 발생할 교통사고발생 수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기상 상태에 따라 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델을 제안하였다. 그리고 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측하였고, 실제 발생 수와 비교하였다.
교통사고 사상자 수를 줄이기 위해서는 기상 상태에 따른 교통사고를 예측하는 것이 필요하다. 본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고를 예측하는 모델링을 제안 하였다. 그리고 데이터 적용은 교통사고가 많이 발생하는 것을 기준으로 맑은 날과 흐린 날을 대상으로 하였다.

가설 설정

본 논문에서는 다음의 가정으로 기상상태에 따른 교통사고 발생 수를 예측하였다.
본 논문은 전체 상태 예측 확률 값과 기상 상태에 따른 예측 확률 값을 동등하다고 가정하였다.

제안 방법

1. 기상 상태 중 맑은 날과 흐린 날 발생 할 교통사고 발생 수를 예측 하였다.
3. 예측된 자료와 실제 발생한 교통사고 수를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 기상 상태에 따라 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델을 제안하였다. 그리고 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 예측 모델링의 이론으로 마코프 프로세스를 적용하였다.
기상 상태가 맑은 날의 교통사고 발생 수를 분석하여 임계값의 범위와 상태를 정의 했다.
기상 상태가 흐린 날의 교통사고 발생 수를 분석하여 임계값의 범위와 상태를 정의 했다.
기상상태에 따른 교통사고 발생을 예측 하는 이론으로 마코프 프로세스를 적용하였다. 마코프 프로세스는 미래를 예측하는 다양한 연구에 적용되고 있다.
본 논문은 다음의 두 가지 요인을 적용 하여 기상 상태를 적용한 교통사고 예측 모델링을 구성하였다.
본 연구에서는 두 종류의 예측 확률을 계산한다.
세 번째 단계에서 계산한 ⓐ확률 값에 ⓑ의 결과인 각기상 상태에 따라 예측된 확률 값을 기상 상태를 적용한 교통사고 예측 모델링에 적용한다. 수식(7)은 각 기상상태 별 교통사고 발생 확률이다.
그리고 데이터 적용은 교통사고가 많이 발생하는 것을 기준으로 맑은 날과 흐린 날을 대상으로 하였다. 실제 데이터를 적용하여 본 논문에서 제안하는 모델링을 검증하였다. 검증 결과 실제 교통사고 발생 건수와 70% 이상 유사한 결과를 얻었다.
전체 교통사고 발생 수를 분석하여 임계값의 범위와 상태를 정의 했다.
1년 단위로 예측 하였다. 즉 2003년~2011년의 자료를 이용하여 2012년에 발생할 교통사고 수를 예측하였다.

대상 데이터

2. 1년 단위로 예측 하였다. 즉 2003년~2011년의 자료를 이용하여 2012년에 발생할 교통사고 수를 예측하였다.
교통사고 데이터는 도로교통공단에서 매년 공개하는 통계자료를 이용하였다[8]. 표2는 교통사고 통계자료를 기상상태 별로 분석한 자료이다.
본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고를 예측하는 모델링을 제안 하였다. 그리고 데이터 적용은 교통사고가 많이 발생하는 것을 기준으로 맑은 날과 흐린 날을 대상으로 하였다. 실제 데이터를 적용하여 본 논문에서 제안하는 모델링을 검증하였다.
첫 번째 : 교통사고 발생 데이터를 수집한다.

이론/모형

교통사고 발생 예측 모델링의 예측 확률은 마코프 프로세스를 적용한다. 마코프 프로세스 식(6)은 다음과 같다[5]
그리고 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 예측 모델링의 이론으로 마코프 프로세스를 적용하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.

후속연구

본 모델링을 적용하면 매년 발생할 교통사고 예방 정책 수립에 도움이 될 것으로 예상된다.
향후에는 교통사고에 영향을 주는 악천후, 안개 등 다양한 기상 상태와 도로조건, 고속도로 등 에 대한 연구를 진행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기상상태에 따른 교통사고 발생을 예측 하는 이론으로 사용된 것은?	기상상태에 따른 교통사고 발생을 예측 하는 이론으로 마코프 프로세스를 적용하였다. 마코프 프로세스는 미래를 예측하는 다양한 연구에 적용되고 있다.
	사망사고는 어떤 기상에서 잘 발생하는가?	교통사고 중 기상 상태가 교통사고 사상자에 미치는 영향은 크다. 도로교통공단에서 발간하는 교통사고 요인 분석(2013년판)을 보면, 사망사고를 기상 상태 별 발생건수 구성비를 비교해보면 맑은 날 보다는 흐린 날, 비 오는 날, 안개 낀 날에 상대적으로 많이 발생한 것으로 조사되었다.다음의 표 1은 기상 상태 별 교통사고 통계자료이다[1].
	기상 상태와 교통사고의 관련성에 대한 연구에는 어떤 내용이 있는가?	기상 상태와 교통사고의 관련성에 대한 연구는 다음과 같다. 악천후 시 발생하는 교통사고 원인을 분석하기 위해 일반국도에서 발생하는 사고자료를 바탕으로 악천후 시 기상 상태 별 교통사고를 분석하여 도로안전시설 현황 및 문제점을 파악한 연구가 진행되었다[2]. 캐나다 오타와에서 발생한 교통사고와 기상상태의 데이터를 분석하여, 기상 상태에 따라 발생하는 교통사고 중 충돌사고의 위험도에 대한 연구가 있다[3]. 기상 데이터와 교통사고 발생 데이터를 이용하여 비가 오는 날 발생한 충돌사고 위험성을 조사한 연구가 있다[4]. 그 외에도 다양한 기상 상태와 교통사고의 연관성에 관한 연구가 있으나, 주로 기상상태에 따른 교통사고를 분석하는 연구가 진행되었고, 기상 상태에 따른 교통사고를 예측하는 연구는 부족하다.

참고문헌 (8)

Analysis of Traffic Accident 2013 (Analysis of the characteristics of pedestrian traffic accident)(2013) http://www.koroad.or.kr/
Jong-Hak Lee, Hey-Jin Cho, "An Study on the Characters of Traffic Accidents in the Foul Weather According to Weather Condition", KOREAN SOCIETY OF CIVIL ENGINEERS, pp. 3867-3870, 2004.
Jean Andrey, Brian Mills, Jessica Vandermolen "A Temporal Analysis of Weather-related Collision Risk for Ottawa, Canada: 1990-1998", TRB, Paper 03-3488, 2002.
Chengyu Dai, "Exploration of Weather Impacts on Freeway Traffic Operations and Safety Using High-Resolution Weather Data", Master of Science in Civil and Environmental Engineering Portland State University, 2011.
Charles M. Grinstead, IntroductiontoProbability: SecondRevisedEdition,AmericanMathematicalSociety , pp. 405-416, 1997.
Young-Gab Kim, Young-kyo Baek, Hoh Peter In, Doo-Kwon Baik, A Probabilistic Model of Damage Propagation based on the Markov Process, Journal of KIISE, Vol. 33, No. 8, pp. 524-535, 2006.
OLIVER C.IBE, "Fundamentals of Applied Probability and Random Processes", Hantee media, 2008.
2012 traffic accident statistics (2013 Edition) http://www.koroad.or.kr/

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