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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제9권 제3호
발행연도
2010.1
수록면
73 - 84 (12page)

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본 연구에서는 고속도로에서 GPS(Global Positioning System)수신기를 장착한 프로브차량을 이용하여 수집한 속도자료를 이용하여 사고 위험구간을 추출하는 방법론을 제시하였다. 위험구간 추출을 사고발생 유ㆍ무를 판단하는 분류문제(Classification)로 정형화하고 베이지안 신경망을 적용하였다. 개별차량의 속도자료를 이용하여 다양한 잠재적 독립변수를 설정하고 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 통계적으로 유의미한 변수만을 추출하여 베이지안 신경망의 입력자료로 사용하였다. 제안된 방법론의 성능 평가를 위해 사고 발생 경험이 있는 위험구간을 정확히 추출하는 분류정확도를 효과척도로 활용하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 60%의 분류정확도를 통해 확인할 수 있었다. 고속도로 신설노선의 교통안전성을 평가하고 사고예방을 위한 대응책 개발 및 적용에 본 연구의 결과가 효과적으로 활용될 것으로 기대된다
#Traffic safety #speed #BLR #Binary Logistic Regression) #probabilistic neural network #probe vehicle #CCR #Correct Classification Rate)

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B. Baruya / 1998b / MASTER: Speed-accident relationship on European roads google schola B. N. Fildes / 1991 / Speed behavior and drivers' attitude to speeding google schola B.Baruya / 1998 / Speed-accident relationships on european roads / In:Proceedings of the conference ‘Road safety in Europe’, Bergisch Gladbach, Germany, VTI Konferens (10A) google schola C. N. Kloden / 2002 / Reanalysis of travelling speed and the rate of crash involvement in adelaide south austraila / Australian Transport Safety Bureau, no. CR 207 google schola E Hauer / 2006 / The frequency-severity indeterminacy / Accident Analysis and Prevention 38 (1) : 78 ~ 83 google schola

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