• Article

    Estimating Diverted and Induced Travel Demand of the Wheelchair Users with Introduction of Wheelchair-Enabled Express Bus

    휠체어 이용자 탑승가능 고속버스 도입에 따른 휠체어 장애인 전환/유발수요 추정

    KIM, Hyungjun, YI, Yongju, JANG, Jeong Ah

    김형준, 이용주, 장정아

    This research aims to improve the long-distance mobility service of wheelchair users. Assuming the operation of wheelchair-enabled express buses, SP survey for ...

    본 연구는 휠체어 장애인의 장거리 통행 서비스 제고를 목표로, 휠체어 이용자 탑승가능 고속버스 운영을 가정하여 휠체어 장애인의 유발수요 규모를 분석한 연구이다. 이를 ...

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    This research aims to improve the long-distance mobility service of wheelchair users. Assuming the operation of wheelchair-enabled express buses, SP survey for wheelchair users has been conducted to estimate diverted and induced travel demand by logit model. The survey was conducted into three groups; using passenger car for long-distance trip, using train for long-distance trip, or long-distance trips does not made in the past one year. The utility function of each modes and diverted and induced demand for each groups are estimated. Based on wheelchair users travel demand for each routes, wheelchair-enabled bus demand ranks are calculated. The results could be utilized by policy maker who consider wheelchair-enabled express bus operation, such as calculating wheelchair-enabled bus introduction priority rank of each routes.


    본 연구는 휠체어 장애인의 장거리 통행 서비스 제고를 목표로, 휠체어 이용자 탑승가능 고속버스 운영을 가정하여 휠체어 장애인의 유발수요 규모를 분석한 연구이다. 이를 위하여 휠체어 장애인을 대상으로 SP (Stated Preference) 조사를 진행하고 로짓모형을 구축하였다. 휠체어 장애인 대상 설문조사는 최근 1년간 장거리 통행을 승용차로 한 경험이 있는 유형, 기차로 장거리 통행을 수행한 경험이 있는 유형, 장거리 통행이 없었던 유형의 3개 그룹으로 분류하여 진행하였다. 이후 각 수단별 효용을 산출하고, 각 그룹별 전환/유발수요를 산정하였다. 이를 기반으로 노선별 휠체어 장애인 수요에 따른 노선순위를 검토하였다. 향후 휠체어 이용자 탑승가능 차량 투입노선 우선순위 선정 등 휠체어 고속버스 운영 시 필요한 전반적인 정책 기반 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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    August 2019
  • Article

    Determinants of Commute Time Satisfaction: Focusing on the Residents of Gyeonggi Province

    근로자의 통근시간 만족도 결정요인 연구: 경기도 거주자를 중심으로

    JANG, Jae-Min, LEE, Byung-Ho, KO, Joonho

    장재민, 이병호, 고준호

    Government is putting many efforts to reduce commute time, but it continues increasing due to various environmental changes. As commute time is ...

    정부는 통근시간을 줄이려고 노력하고 있지만 국내의 통근시간은 다양한 환경변화에 따라 지속적으로 증가되고 있다. 통근시간은 근로자의 삶의 질과 행복에 큰 영향을 미치는 주요한 ...

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    Government is putting many efforts to reduce commute time, but it continues increasing due to various environmental changes. As commute time is one of key measures which influence workers’ quality of life and happiness, research on long commute is an essential topic. This research attempts to introduce a new index, “Commute Satisfaction Level”, as a way to overcome the ambiguity of absolute commute time length which is often less practical to perfectly reflect the true perception of the commute quality. This research starts from defining the long commute time by workers and analyzes the characteristics of the workers who have a high satisfaction level despite their long commutes using decision trees and logistic regression analyses. The result shows that commutes of 58 minutes or longer are regarded as long commutes. In addition, such factors as spare time, relationship with neighbors, sleep time duration, transportation safety for children and public transportation use over car may positively influence the level of commute satisfaction regardless of long commutes. These findings imply that alternatives other than reducing commute time should be sought to raise the satisfaction level of commute when it is hard to substantially reduce the commute time.


    정부는 통근시간을 줄이려고 노력하고 있지만 국내의 통근시간은 다양한 환경변화에 따라 지속적으로 증가되고 있다. 통근시간은 근로자의 삶의 질과 행복에 큰 영향을 미치는 주요한 지표로 이번 연구는 장시간 통근자 문제의 특징을 살펴보았다. 특히, 통근시간이라는 절대적인 시간을 벗어나 통근시간 만족도라는 지표를 도입하여 통근시간의 질적인 측면을 높이는 방향을 모색하였다. 연구순서는 근로자들이 생각하는 ‘통근시간이 길다’라는 시간을 정의한 뒤, 통근시간은 길어지나 만족도가 높은 근로자의 특성을 의사결정나무 및 이항로지스틱회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 통근시간이 58분 이상인 경우 ‘통근시간이 길다’라고 나타났고, 영향 요인으로는 여가시간 충분도, 이웃관계 정도, 수면시간, 어린이 교통안전도, 편의시설 만족도, 승용차 대비 대중교통 선택 등이 통근시간이 길어도 만족도를 높이는 요인으로 도출되었다. 근로자의 통근시간을 줄이기 어렵다면 대안으로 통근 만족도를 높이는 방향을 추진하는 것이 필요하다.

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    August 2019
  • Article

    Estimation of Pedestrian Crash Exposure Considering Floating Population

    유동인구를 고려한 보행사고 노출률 추정

    LEE, Hasik, KIM, Eui-Jin, PARK, Su Jin, KHO, Seung-Young, PARK, Ho-Chul

    이하식, 김의진, 박수진, 고승영, 박호철

    In vehicle-pedestrian crashes, it is necessary to reflect the crash exposure, which can be divided into vehicle traffic volume and pedestrian traffic ...

    보행 교통사고를 정확히 추정하기 위해서는 사고 노출률인 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행사고 노출률에 있어 차량통행량에 비해 보행통행량은 보행특성으로 ...

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    In vehicle-pedestrian crashes, it is necessary to reflect the crash exposure, which can be divided into vehicle traffic volume and pedestrian traffic volume, in order to accurately estimate the crash. However, it is difficult to measure the pedestrian traffic volume due to the pedestrian characteristics compared to vehicle traffic volume. Previous studies have estimated the pedestrian traffic volume by using a travel survey or demographics of traffic zones, but those are costly and have a limitation in reflecting pedestrian traffic patterns well. In this study, we estimate the pedestrian traffic volume by using smart card data in which actual pedestrian traffic patterns are reflected, and suggest a pedestrian safety performance functions based on this. The pedestrian traffic volume is derived by using the floating population around the public transit nodes, and the vehicle traffic volume is reflected as the length of the hierarchically classified road. The suggested method is applied to the city of Seoul, which has high public transportation mode shares, smart card data, and road GIS information. In this study, the Seoul area is divided into a grid of 500m×500m, and the number of expected crash occurrences in the grid sections is estimated by negative binomial regression. As a result, the McFadden pseudo R2 of the estimated model is 0.65, which indicates that the model could explain the vehicle-pedestrian crash well, and all the variables are statistically significant. In addition, based on the model, we select vulnerable sections of the vehicle-pedestrian crash and analyze the causes. This study shows that pedestrian safety evaluation based on smart card data can be utilized fully.


    보행 교통사고를 정확히 추정하기 위해서는 사고 노출률인 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행사고 노출률에 있어 차량통행량에 비해 보행통행량은 보행특성으로 인해 측정에 어려움이 있다. 이를 보완하기 위해 기존 연구에서는 보행통행량을 직접 조사하거나 인구지표 등을 활용하여 추정하였으나 이는 많은 비용이 소요되며 보행 통행패턴을 반영하기에 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 사람들의 통행패턴이 반영된 교통카드 자료를 이용하여 보행교통량을 산정하며 이를 바탕으로 보행안전성능함수를 제안한다. 보행교통량은 정류장 유동인구를 통해 추정되며, 차량교통량은 정해진 구간 내 위계별 도로 길이로써 반영하였다. 제안된 방법론은 대중교통 수단분담율이 높고, 교통카드 및 도로 GIS 정보가 구축되어 있는 서울시를 대상으로 적용된다. 본 연구에서는 서울시를 500m×500m 크기의 격자로 나누고, 해당 격자구간의 기대사고건수를 음이항 회귀분석을 통해 추정한다. 분석 결과 구축한 모형의 McFadden’s Pseudo R2의 값이 0.65로 나타나 보행사고건수에 대한 설명력이 높음을 확인하였고, 사용된 보행사고 노출률 변수들도 통계적으로 유의한 결과를 보인다. 또한 분석 결과를 이용하여 서울시 보행사고 및 교통약자 보행사고 취약 구간을 선정하고, 그 원인을 분석한다. 본 연구는 교통카드 자료를 기반으로 한 보행사고 안전성 평가가 충분히 활용될 수 있음을 보여준다.

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    August 2019
  • Article

    Study on Development of Bus Traffic Accident Prediction Models and Safety Rating according to Driver’s Working Conditions

    운전자 근로여건에 따른 버스 교통사고 예측모형 및 안전등급 개발 연구

    PARK, Wonil, KIM, Kyunghyun, PARK, Sangmin, YUN, Ilsoo

    박원일, 김경현, 박상민, 윤일수

    The safety of the driver is very important from the perspective of traffic safety because the human factor makes the biggest contribution ...

    교통사고 발생과 관련하여 도로환경요인이나 차량요인에 비해서 인적요인이 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 교통사고 예방을 위해서는 운전자에 대한 안전관리가 무엇보다 중요하다. 특히 ...

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    The safety of the driver is very important from the perspective of traffic safety because the human factor makes the biggest contribution to the traffic accident compared with the road environment factor and the vehicle-related factor. In particular, commercial vehicles such as route buses are used by many passengers and operate throughout the day, so the responsibility and risk for the safety of the driver are at the same time. In this study, the safety performance function was developed using a negative binomial regression and then the number of traffic accidents was predicted in order to investigate how much the driver’s working conditions including working hours affected the bus traffic accident as a human factor. The final safety performance function consists of the fleet size using exposure variable, the number of drivers per vehicle, and monthly salary. Using the safety performance function, the level of service of safety (LOSS) for each bus company was evaluated in four levels (LOSS A through D). As the safety levels deteriorated to LOSS D, the average number of accidents and the standard deviation also increased. Also, there was a difference in the LOSS between the semi-public operation system and private operation system. The LOSS A to B was high in the semi-public operation system, and the proportion of LOSS D was high in the private operation system. As a result of applying the service evaluation score of the city bus in Gyeonggi-do to the bus company of this study, it was shown that the service evaluation score is strongly correlated with the safety grade of the bus company. The number of dangerous driving behaviors per 100km based on digital tachograph (DTG) was applied to the safety level of the semi-public operation system (Seoul City) and the private operation system (Gyeonggi-do). In both cases, the number of dangerous driving behaviors increased as the levels were worse, and the number of dangerous driving behaviors per levels was higher in Gyeonggi-do.


    교통사고 발생과 관련하여 도로환경요인이나 차량요인에 비해서 인적요인이 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 교통사고 예방을 위해서는 운전자에 대한 안전관리가 무엇보다 중요하다. 특히 노선버스와 같은 대중교통 수단은 많은 승객이 이용하고, 하루 종일 운행하기 때문에 운전자의 안전 운행 책임과 교통사고 발생 위험성을 내포하고 있다. 이 가운데 운전자의 근로여건은 지역별로 큰 편차를 보이고 있어, 버스 안전도 분명히 이에 영향을 받을 수 있을 것으로 판단했다. 이를 검증하기 위해서 음이항 회귀분석과 포아송 회귀분석을 이용한 안전성능함수를 개발하고 근로여건 변화에 따른 교통사고 발생건수를 예측하였다. 전국의 노선버스를 대상으로 버스공제조합의 지난 3년간 버스 교통사고 자료와 2017년의 버스회사별 경영 및 노무자료 등을 활용하였다. 분석 결과, 우도비 검정 통계량이 유의하게 나타나 과분산으로 판정되었고, 음이항 회귀분석 결과 총이탈도가 1에 가깝고, AIC 및 BIC값도 낮게 나타나 음이항 회귀모형이 적합하였다. 최종 안전성능함수는 보유대수를 노출변수로 선정하였고, 대당운전자수와 월급여가 유의한 변수로 선정되었다. 설명력은 부족했지만 근무형태와 월근로시간도 대당운전자수와 높은 상관관계를 가지고 있으므로 교통사고에 영향을 미칠 것으로 판단된다. 또한 교통사고 예측모형으로 구축된 안전성능함수를 이용하여 버스회사별 안전등급을 4단계(A-D등급)로 설정하였다. 안전등급이 D로 나빠질수록 평균 사고건수와 표준편차가 증가하였다. 또한 준공영제와 민영제 간 안전등급의 차이가 발생하였다. 준공영제에서는 A-B등급이, 민영제에서는 D등급 버스회사의 비중이 높았다. 본 연구에서의 버스회사 간 안전성의 차이가 해당 버스회사의 서비스평가 점수와 운행기록분석시스템 내 ‘100km당 위험행동건수’ 차이와 유사한 의미를 가지는 것으로 나타났다. 근로기준법이 개정되어 2019년 7월 1일부터 업체 규모별로 노선버스 운전자의 근로시간 단축이 시행되고 있기 때문에, 근로여건 개선에 따른 교통사고 감소효과를 미리 예측해볼 수 있는 좋은 기회라고 판단된다.

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    August 2019
  • Article

    Random Forest based Prediction of Road Surface Condition Using Spatio-Temporal Features

    시공간 특성을 활용한 랜덤 포레스트 기반 도로 노면 상태 예측

    LEE, Minwoo, KIM, Younggon, JUN, Yongjoo, SHIN, Yeongho

    이민우, 김영곤, 전용주, 신영호

    Recently the number of car accidents has been increasing when the precipitation such as rain or snow has occurred. To reduce the ...

    최근 비나 눈과 같은 강수가 발생한 날의 교통사고 건수가 증가하고 있다. 교통사고 건수를 감소시키기 위해서는 지속적인 도로 유지 보수 활동뿐만 아니라, 운전자의 ...

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    Recently the number of car accidents has been increasing when the precipitation such as rain or snow has occurred. To reduce the number of car accidents, not only continuous activity for road maintenance but also driver’s perception of road risk is necessary. In this paper, we engineered spatio-temporal features using weather and spatial information collected in the area of Seoul, Gyeonggi-do and Incheon, and trained random forest model predicting road surface conditions up to accuracy of 95%. Spatial index, which is a feature of explaining spatial information, is more efficient in proportion to the size of trained data, and achieved at most 5% of accuracy increase rate compared to a prediction model where spatial index has not been trained. Because the prediction model predicts not point but area, our research contributes to providing road surface condition information to any drivers in the trained area. Finally, expanding the collecting area of road surface conditions in order to train other surrounding environments, the prediction model is expected to predict road surface conditions of wider area.


    최근 비나 눈과 같은 강수가 발생한 날의 교통사고 건수가 증가하고 있다. 교통사고 건수를 감소시키기 위해서는 지속적인 도로 유지 보수 활동뿐만 아니라, 운전자의 도로 위험에 대한 인식도 필요하다. 운전자가 도로 위험을 인지하기 위해서는 운전자가 운전하고 있는 도로의 노면 상태가 젖어 있거나 결빙되었는지 알 필요가 있다. 본 연구에서는 서울, 인천, 경기 지역에서 수집한 기상과 노면 상태 정보를 사용하여 시공간 정보를 포함한 특성으로 가공하였고, 랜덤 포레스트 모델에 학습하였고 95%의 정확도로 노면 상태를 예측하였다. 특히 공간 특성인 공간 색인 값은 학습한 데이터의 양에 따라 학습 효율이 향상하였으며, 공간 색인을 사용하지 않은 경우보다 최대 5% 예측 정확도 상승률을 보였다. 본 연구는 지점이 아닌 특정 범위 안에 속하는 모든 도로의 노면 상태 정보를 운전자에게 제공할 수 있다는 점에서 그 의의가 있다. 마지막으로 다른 주변 환경 정보를 학습할 수 있도록 노면 상태 정보 수집 지역을 확장한다면, 더 넓은 범위의 도로에 대한 노면 상태를 예측 가능할 것으로 기대한다.

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    August 2019
  • Article

    A Methodology for Evaluating Real-time Crash Risks in Driving Big Data Era

    차량 주행 빅데이터 수집 환경에서 사고위험도 통합 평가 방법론 개발

    JO, Young, OH, Cheol, KO, Jieun, KIM, Yunjong, PARK, Juneyoung

    조영, 오철, 고지은, 김윤종, 박준영

    The development of vehicle sensor technologies has made it possible to collect driving big data for individual vehicles. Research on surrogate safety ...

    차량 검지기술의 발전과 함께 개별차량에 대한 주행 빅데이터 수집이 가능함에 따라 능동적이고 효과적인 교통사고 대응책 개발을 위한 교통안전대체지표(Surrogate Safety Measure, SSM ...

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    The development of vehicle sensor technologies has made it possible to collect driving big data for individual vehicles. Research on surrogate safety measures (SSM) for the development of active and effective crash countermeasures has been widely carried out. This study developed an indicator for estimating the integrated crash risk consisting of the probability of rear-end crash and seriously injured. VISSIM simulation was performed to analyze the integrated crash risk for crash and non-crash scenarios. Results show that the integrated crash risk is higher at the on/off ramp than the freeway mainline, and the risk of the upstream increases during accident. A risk rate defined as the proportion of crash risks higher than the average in was used the time-space diagram to quantitatively analyze the proposed integrated crash risks. It was analyzed that the risk rate increased about 12% with crash case. The results of this study are expected to be used in developing systematically countermeasures for accident prevention and severity reduction.


    차량 검지기술의 발전과 함께 개별차량에 대한 주행 빅데이터 수집이 가능함에 따라 능동적이고 효과적인 교통사고 대응책 개발을 위한 교통안전대체지표(Surrogate Safety Measure, SSM)에 대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 실시간으로 개별차량의 후미추돌 사고위험도를 계량화하여 통합 평가할 수 있는 지표를 개발하는 것이다. 조건부확률 및 확률의 곱셈법칙을 적용하여 후미추돌 사고발생 확률과 심각한 상해발생 확률을 고려한 개별차량의 통합사고위험도를 산출하였다. 본 연구의 분석방법론을 적용하기 위하여 미시교통류시뮬레이션인 VISSIM을 통해 네트워크 환경을 구현하고, 사고 유무에 따른 시나리오에 대해 후미추돌 사고위험도를 산출하였다. 개별차량의 사고위험도에 대해 시 ‧ 공간을 기반으로 셀 단위로 집계한 결과, 고속도로 본선보다 유출입 연결로에서 통합사고위험도가 높은 것으로 나타났으며, 특히 사고발생 후 상류부의 통합사고위험도가 증가하는 것으로 분석되었다. 사고발생 시 통합사고위험도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 시공도의 전체 셀의 개수 중 통합사고위험도 평균 값 이상의 셀의 비율을 Risk rate로 정의하였다. 분석결과, 사고로 인한 차로 통제 상황에서 Risk rate가 약 12% 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 개별차량의 사고 개연성 및 심각한 상해발생 확률을 정량적으로 분석함으로써 사고 예방 및 심각도 감소를 위한 체계적인 대응방안을 마련하는데 활용될 것으로 기대된다.

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    August 2019