• Article

    A Study for Improvement Method of Estimating Traffic Accident Cost Savings Based on the Congestion Level of the Expressways

    고속도로 혼잡도 기반 교통사고 절감편익 산정방안 개선 연구

    KIM, Junghoon, PARK, Shin Hyoung

    김정훈, 박신형

    In this study, traffic accident models are developed to predict traffic accident rate based on the congestion level in the stage of …

    본 연구에서는 예비타당성 조사 시 도로혼잡도 변화에 따른 교통사고 발생률 산정을 위해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 고속도로 9개 노선 1,805km 220개 IC 구간을 …

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    In this study, traffic accident models are developed to predict traffic accident rate based on the congestion level in the stage of pre-feasibility study. 8,195 of traffic accident data was collected for the last 3 years (2018-2020) in the length of 1,805km which consist of the nine routes and 220 interchange sections of expressways. Traffic accident rates were divided by the length of the section in terms of accident frequency, fatalities, and injured respectively. Traffic congestion index was set to daily V/C. The relationship between the congestion level and traffic accident rate seems to be positive linear pattern increasing traffic accident rate while congestion level is more higher. This result comes from scatter plots and box plots as well. It was motivated to adopt linear regression modeling. In simple regression model with V/C as a independent variable, modeling without intercept is the best in terms of R2. But both models for fatalities and injured were the best when the intercept was set to 0 and accident rates was transformed by logarithm. A Model for accident is satisfied having 0.75 of R2 but each model for injured and fatalities has 0.58, 0.51 of R2 which is relatively low but acceptable value. The study has value confirming that there is a virtuous cycle effect that increasing highway capacity through highway project is affected to decrease traffic accident as well as reduce congestion level. The future study will focus on benefit estimation technique from reducing traffic accident using the developed models aiming to improving the guideline for preliminary feasibility study.


    본 연구에서는 예비타당성 조사 시 도로혼잡도 변화에 따른 교통사고 발생률 산정을 위해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 고속도로 9개 노선 1,805km 220개 IC 구간을 대상으로 최근 3년간(2018-2020년)의 교통사고 8,195건을 수집하였다. 교통사고율은 km당 사고건수, 사망자수, 부상자수로 각각 산정하였고, 도로 혼잡도 지표는 일 기준의 V/C로 설정하였다. 도로혼잡도와 교통사고율의 관계는 혼잡도가 높아질수록 사고율이 증가하는 선형 패턴을 보이고 있음을 Scatter plot을 통해 확인하였고, 이는 선형 회귀분석을 시행하는 근거가 되었다. V/C 단독변수로 구성된 단일 회귀모형은 절편을 0으로 설정한 형태가 모든 모형에서 설명력이 우수하였으며, 사망자수와 부상자수 모형은 절편을 0으로 설정하고 사고율을 로그로 변환한 모형이 더욱 우수하였다. 사고건수 모형은 R2가 0.75로 모형의 설명력은 양호한 것으로 분석되었으나, 부상자수 및 사망자수 모형의 R2는 각각 0.58, 0.51로 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구는 도로 사업을 통한 용량 증대는 도로혼잡도의 감소뿐만 아니라 교통사고의 감소로도 연계되는 도로사업의 선순환 효과를 확인하는데 큰 의미가 있으며, 후속 연구를 통해 예비타당성조사 제도에 반영될 수 있는 계기가 되기를 바란다.

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    30 April 2022
  • Article

    Scenario Analysis on the Change of Traffic Culture Index Using System Dynamics

    시스템 다이내믹스를 활용한 교통문화지수 변화 시나리오 분석

    WON, Donguk, DO, Myung Sik, KIM, Gyu-Ho

    원동욱, 도명식, 김규호

    The purpose of this paper is to develop a traffic culture diffusion model using the system dynamics analysis technique used to structure …

    본 논문의 목적은 복잡한 사회현상을 구조화하고 분석하는데 활용되고 있는 시스템 다이내믹스(System Dynamics) 분석기법을 이용해 교통문화 확산모형을 개발하고, 교통문화지수(Traffic Culture Index) 변화에 대한 …

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    The purpose of this paper is to develop a traffic culture diffusion model using the system dynamics analysis technique used to structure and analyze complex social phenomena, and to perform scenario analysis on changes in the traffic culture index. The diffusion model was built based on the Bass Diffusion Model, which has a theoretical basis, and focused on deriving the innovation coefficient and the imitation coefficient by reflecting two types of diffusion by innovation and diffusion by imitation in the model. The vehicle technology level variable was considered as the diffusion factor by innovation, and the traffic safety investment variable was considered as the diffusion factor by imitation. In consideration of these two variables, a scenario analysis was performed on how the future traffic culture index will change. In the diffusion model, the innovation coefficient was calculated as 0.0005 and the imitation coefficient as 0.03625. In the scenario analysis, in the case of the diffusion level of transportation culture by innovation according to the change in vehicle technology level, it was analyzed that the transportation culture index increased or decreased in the range of ±0.058% when the vehicle technology level changed by ±10%. As for the level of spread of traffic culture by innovation according to changes in traffic safety investment, it was analyzed that the traffic culture index increased or decreased in the range of ±0.26% when the traffic safety investment changed by ±10%. It is judged that the results of this study can be used to predict and respond to changes in the transportation culture index by local governments, etc. through additional research on factors that spread transportation culture in the future.


    본 논문의 목적은 복잡한 사회현상을 구조화하고 분석하는데 활용되고 있는 시스템 다이내믹스(System Dynamics) 분석기법을 이용해 교통문화 확산모형을 개발하고, 교통문화지수(Traffic Culture Index) 변화에 대한 시나리오 분석 수행하는 것이다. 확산모형은 이론적 근거를 갖고 있는 배스의 확산모형(Bass Diffusion Model)에 기초해 구축하였으며, 혁신에 의한 확산과 모방에 의한 확산, 2가지를 모형에 반영하여 혁신계수와 모방계수를 도출하는데 주안점을 두었다. 혁신에 의한 확산 요인으로는 차량기술수준 변수를, 모방에 의한 확산 요인으로는 교통안전투자 변수를 고려하였다. 이 2가지 변수를 고려해 향후 교통문화지수가 어떻게 변화하는지 시나리오 분석을 수행하였다. 확산모형에서 혁신계수는 0.0005, 모방계수는 0.03625로 산정되었다. 시나리오 분석에서는 차량기술수준 변화에 따른 교통문화 확산수준의 경우, 차량기술수준 ±10% 변화시 교통문화지수가 ±0.058% 범위에서 증감하는 것으로 분석되었다. 교통안전투자 변화에 따른 교통문화 확산수준은 교통안전투자 ±10% 변화시 교통문화지수가 약 ±0.26% 범위에서 증감하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 교통문화 확산요인에 관한 추가 연구를 통해 지자체 등에서 교통문화지수의 변화를 예측하고, 대응하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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    30 April 2022
  • Article

    A Study on Safety of Urban Road Traffic Flow of Autonomous Vehicles in Adverse Conditions

    악의환경에서의 자율주행차량 도심로 교통류 안전성 분석 연구

    JIN, Hyeryeon, KIM, Sunghoon, KIM, Taehyung

    진혜련, 김성훈, 김태형

    Securing the benefits of deploying autonomous vehicles in terms of traffic operation is the top priority when autonomous vehicles and general vehicles …

    향후 도로교통에서 자율주행차량들이 일반차량들과 혼재되어 운영될 시, 교통 운영 측면에서 자율주행의 순기능을 확보하는 것이 최우선 과제라 할 수 있다. 이러한 배경을 두고 …

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    Securing the benefits of deploying autonomous vehicles in terms of traffic operation is the top priority when autonomous vehicles and general vehicles are mixed on the roads in the future. Recently, some studies have been conducted on the impact on traffic flow of a road section when autonomous vehicles are deployed. However, there is a lack of studies analyzing the impact of performance changes of vehicle sensors and V2X communication due to adverse weather or infrastructure conditions. Hence, assuming adverse driving conditions, this study analyzes the impact on traffic flow of an urban road section according to the changes in the sensing range and communication delay time of autonomous vehicles. To this end, this study establishes an experimental environment for traffic flow safety analysis based on the VISSIM simulation program. Then, various variables of sensing range and communication delay that can be changed by adverse conditions are applied to simulation experiments. Evaluation indices related to traffic flow safety are provided, and the indices are calculated based on the data extracted from the simulation experiments. Using the indices, a comparative analysis is performed among the results of various scenarios. Such an analysis is expected to provide basic information on the minimum requirements for sensing range and communication delay to assure traffic flow safety in various adverse conditions.


    향후 도로교통에서 자율주행차량들이 일반차량들과 혼재되어 운영될 시, 교통 운영 측면에서 자율주행의 순기능을 확보하는 것이 최우선 과제라 할 수 있다. 이러한 배경을 두고 최근에는 자율주행차량 도입에 의한 도로교통 영향 분석 연구들이 진행되어왔다. 그러나 안개, 비, 눈 등의 기상적인 악의환경이나 인프라의 상태에 따라서 차량의 센서나 통신 기능에 문제가 발생한 경우를 가정하여, 해당 경우들이 발생하였을 때 도로 구간 교통류 안정성에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 악의환경을 가정하고 자율주행차량 센서 인지 및 통신 지연 범위의 변화에 따른 도심로 교통류 안전성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 VISSIM 시뮬레이션 기반의 교통류 안전성 분석 체계를 구축하고, 악의환경에 의하여 변할 수 있는 센서 인지 범위 및 통신 지연의 다양한 변수를 설정하여 이를 시뮬레이션 기반 실험에 적용하였다. 교통류 안전성에 관련된 분석 지표를 선정하여, 시뮬레이션에서 추출한 데이터를 기반으로 분석 지표를 산출하고 다양한 시나리오 결과 간 비교분석을 수행하였다. 이러한 분석은 각종 악의환경에서도 교통류 안전성을 유지하기 위한 자율주행 센서 인지 범위 및 통신 지연의 최소 요건에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

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    30 April 2022
  • Article

    Impact Analysis in Spatial Use Changes by COVID: Focusing on Shared Bicycles

    COVID에 따른 공간적 이용 변화 영향 분석: 공유자전거를 중심으로

    KWAK, Juhyeon, KU, Donggyun, OH, Haram, JEONG, Ilho, SHIN, Seungheon, LEE, Seungjae

    곽주현, 구동균, 오하람, 정일호, 신승헌, 이승재

    This study aims to analyze the transition in transportation caused by COVID-19. The study focuses on a shared bicycle ‘Ttareungyi’ in Seoul …

    본 연구는 COVID-19로 인해 발생한 교통 측면의 변화를 분석하는 것을 목표로 한다. 다양한 교통수단 중, 서울시 공유자전거 ‘따릉이’를 중심으로 그 이용 변화를 …

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    This study aims to analyze the transition in transportation caused by COVID-19. The study focuses on a shared bicycle ‘Ttareungyi’ in Seoul and its spatial characteristics. Data on shared bicycles in Seoul from 2019 to 2020 are used to analyze the change in use of shared bicycles. We collect the number of daily rentals by each rental station, and the weather data and COVID-19 data are also collected as variables related to use of shared bicycles. We conduct regression analysis to figure out the relationship between COVID-19 and the use of shared bicycle, and spatial analysis methods are used to analyze spatial characteristics. As a result, we find that the use of shared bicycles increases as the level of social distancing reinforced. In addition, the rate of change in the use of shared bicycles forms a spatial cluster pattern. The rate is larger in areas with a larger population, and smaller in areas where offices are concentrated. It can be seen that the use of transportation relies on the government’s policies and social situations, and the changes are related to local characteristics. Therefore, it is important to consider the local characteristics to promote eco-friendly transportation successfully.


    본 연구는 COVID-19로 인해 발생한 교통 측면의 변화를 분석하는 것을 목표로 한다. 다양한 교통수단 중, 서울시 공유자전거 ‘따릉이’를 중심으로 그 이용 변화를 분석하였으며, 추가적으로 공간적 특성을 검토하였다. 공유자전거 이용의 변화를 분석하기 위하여, 2019년과 2020년의 서울시 공유자전거 데이터를 활용하였다. 대여소별 일일 대여횟수를 수집하였으며, 공유자전거 이용에 영향을 주는 변수로 기상 관련 변수와 COVID-19 관련변수를 수집하였다. COVID-19와 따릉이 이용의 상관관계를 분석하기 위하여 회귀분석을 사용하였으며, 공간적으로 나타나는 특성을 분석하기 위하여 공간분석 기법을 활용하였다. 분석결과, 사회적 거리두기 수준이 강화됨에 따라 공유자전거 이용이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 공유자전거 이용 변화율은 공간적인 군집패턴을 보였다. 공유자전거 이용 변화율은 주거인구가 많은 지역일수록 크게 나타났고, 사업체가 밀집한 지역에서는 작게 나타났다. 정부의 정책 및 사회적 상황에 따라 교통수단 이용의 변화가 발생하며, 그 변화는 지역적 특성과 관련됨을 알 수 있다. 따라서, 친환경 수단의 활성화 정책을 성공적으로 추진하기 위해서는, 지역의 특성을 고려하는 것이 중요하다.

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    30 April 2022
  • Article

    Assessment of Crash Prediction Models for Intersections with Severity Weight Parameters Using Data Science Approaches

    데이터마이닝 기반의 사고심각도 가중치 적용 예측변수를 활용한 교차로 사고예측모형 개발

    SON, Seung-oh, PARK, Juneyoung

    손승오, 박준영

    In this study, crash prediction models for urban intersections were developed using an index as dependent variables reflecting the crash severity weight …

    본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 통해 도출한 사고심각도 가중치를 적용한 환산 사고건수를 종속변수로 하는 도심부 교차로 사고예측모형을 개발하였다. 일반적으로 사고예측모형(Crash prediction model)은 안전성능함수(Safety …

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    In this study, crash prediction models for urban intersections were developed using an index as dependent variables reflecting the crash severity weight from data mining technique. In general, the crash prediction model is also called Safety performance function (SPF), and is a regression model with the number of crashes aggregated in the sections or intersections to be analyzed as dependent variables. However, the number of crashes is simply the counted frequency of crashes, and the data does not reflect the characteristics of the crash severity factors. In this study, the crash severity analysis were conducted on crashes that occurred at urban intersections. In addition, the crash prediction models were developed using the crash score index reflecting the results of the severity analysis as a dependent variable. Random forest (RF) and Extreme boosting (XGB) were used for the analysis of intersection crash severity, and NB, Com-poisson, and XGB regression tree model were developed for crash prediction models. Finally, the index reflecting the RF and XGB weight results showed the best predictive performance. Since the proposed dependent variable reflects the results of crash severity analysis as well as excellent predictive performance, important implications based on severity factors can be presented. The model presented in this study can be used for safety evaluation and policy design of individual intersections.


    본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 통해 도출한 사고심각도 가중치를 적용한 환산 사고건수를 종속변수로 하는 도심부 교차로 사고예측모형을 개발하였다. 일반적으로 사고예측모형(Crash prediction model)은 안전성능함수(Safety performance functions)로도 불리며, 분석 대상인 구간 또는 교차로에서 집계된 사고건수를 종속변수로 하는 회귀모형이다. 그러나 여기서 사고건수는 단순히 집계된 사고의 빈도이며 사고심각도 및 사고의 특성변수가 반영되지 않은 데이터이다. 본 연구는 국내 교차로에서 발생한 사고를 대상으로 사고심각도 분석을 수행하여 심각한 사고 발생에 유의한 영향을 미치는 변수를 정량화하였으며, 이를 사고건수에 반영한 가중치 적용 사고건수를 종속변수로 설정하여 모형을 개발하였다. 교차로 사고심각도 분석에는 Random forest(RF)와 Extreme gradient boosting(XGB) 방법론이 활용되었으며, 사고예측모형은 NB, Com-poisson, 그리고 XGB 회귀트리가 활용되었다. 최종적으로 RF와 XGB 가중치 결과가 반영된 지표가 예측성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 제안된 종속변수는 우수한 예측성능 뿐만 아니라 사고심각도 분석 결과를 반영하고 있기 때문에, 심각도 요인 기반의 중요한 시사점을 제시할 수 있다. 본 연구에서 제시한 모형은 개별 교차로의 안전성 평가 및 정책 설계에 유효한 자료로 활용될 수 있다.

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    30 April 2022
  • Article

    Analysis of Neighbourhood Environmental Factors Affecting Personal Mobility Accidents

    PM 교통사고에 영향을 미치는 근린환경 요인분석: 로지스틱 회귀모형을 이용하여

    KIM, Heyjin, LEE, Hyunmi, LEE, Changju, SO, Jaehyun

    김혜진, 이현미, 이창주, 소재현

    Transport is at a crossroads from transportation to mobility. In recent years, new means of transportation have emerged due to the development …

    교통은 운송에서 이동성으로 변화하는 기로에 서 있다. 최근 교통수단의 발전과 사용환경 및 이용행태의 변화 등으로 새로운 교통수단이 등장하고 있다. 개인형 이동수단(Personal Mobility, …

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    Transport is at a crossroads from transportation to mobility. In recent years, new means of transportation have emerged due to the development of transportation, the environment of use, and changes in users. Short-haul mobility is diversifying to improve mobility. The development of existing road traffic systems and legal systems in Korea has failed to keep up with the emergence and development of new transportation methods, which have led to ongoing collisions and side effects with existing transportation and systems. Therefore, Personal Mobility is also one of the new modes of transportation, and a solution is needed in front of the problems caused by the existing transportation system and legal system. Therefore, analysis of PM traffic accidents is essential for the installation of additional safety facilities due to the introduction of a new mode of transportation or to present policies. In this study, the purpose of the study is to identify the connection between traffic accidents with the PM and to present policy implications for a safe PM driving environment for neighbourhood environmental factors that are determined to affect the PM’s driving environment and accidents. Analysis shows that the neighbourhood environment affecting the increase in traffic accidents related to PM is road area, space facility area, parking zones, parking lots, and population density. The variables affecting the reduction are the area of public cultural sports facilities and the number of children’s sanctuaries. These results suggest that safety facilities and policies should be implemented where the risk of accidents increases in the prevention of PM traffic accidents.


    교통은 운송에서 이동성으로 변화하는 기로에 서 있다. 최근 교통수단의 발전과 사용환경 및 이용행태의 변화 등으로 새로운 교통수단이 등장하고 있다. 개인형 이동수단(Personal Mobility, PM)은 새로운 교통수단의 하나로써 기존의 교통체계 및 법제도로 발생한 문제에 정면하여 해결방안이 필요하다. 이에 새로운 교통수단인 PM 도입으로 인한 안전시설물 추가 설치 우선순위 선정이나 정책 제시를 위하여 PM 교통사고에 대한 분석은 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 PM의 운행환경 및 사고에 영향을 미칠 것이라고 판단되는 근린 환경요인에 대하여 PM과의 교통사고와 연관성을 파악하여 안전한 PM 운행환경을 제공하기 위한 안전시설 실치 지점 제시하는데 연구 목적이 있다. 분석 결과, PM 교통사고와 연관성이 있는 근린환경은 인구밀도, 주차장 개소, 주차장 면수, 어린이보호구역 개수, 공간시설 면적, 도로면적, 공공문화체육시설 면적으로 이 중 인구밀도, 주차장개소, 주차장면수, 공간시설 면적, 도로 면적의 경우 크기가 증가할수록 PM 교통사고 발생이 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 PM 교통사고를 감소시킬 수 있는 정책적 시사점들을 제안한다.

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    30 April 2022
  • Article

    Modeling Pedestrian Movement Behavior Using Social Force Model and Fuzzy Inference

    퍼지추론을 반영한 Social Force Model 기반의 보행자 이동행태 모형 개발

    HAN, Myungjoo, JUNG, Dongjae, LEE, Young-Ihn, LEE, Soongbong

    한명주, 정동재, 이영인, 이숭봉

    The aim of this paper is to develop a microscopic pedestrian movement behavior model reflecting the walking speed and direction of pedestrians …

    이 연구는 퍼지추론을 적용한 보행속력 또는 이동방향 변경확률 모형을 사회역학모형 기반의 반응행태 모형에 반영한 미시적 보행자 이동행태 모형을 개발하였다. 이 모형은 개별 …

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    The aim of this paper is to develop a microscopic pedestrian movement behavior model reflecting the walking speed and direction of pedestrians through fuzzy inference approach and social force model. The model can analyze the movement of each pedestrian and the interaction between pedestrians by using individual pedestrians as the unit of analysis, which would complement the limitations of existing studies have analyzed pedestrians as homogeneous and continuous flow. In addition, by reflecting the pedestrian’s probabilistic decision-making process on the change of walking speed and direction, the limited assumption of the social force model that assumes the pedestrian’s movement is deterministic has been alleviated in this model. In the process, fuzzy inference approach was applied to process pedestrians’ subjective and ambiguous information about the pedestrian’s decision-making factors. The model was verified by comparing simulated model values and actual observations using object-oriented programming for each macroscopic and microscopic characteristics. The results of verification would show the error in the explanatory power of the model was low, and the explanatory power of the model was high.


    이 연구는 퍼지추론을 적용한 보행속력 또는 이동방향 변경확률 모형을 사회역학모형 기반의 반응행태 모형에 반영한 미시적 보행자 이동행태 모형을 개발하였다. 이 모형은 개별 보행자를 분석 단위로 하여 보행자 특성별 움직임과 보행자간 상호작용을 분석할 수 있다는 점에서 보행자 집단을 동질적이고 연속된 흐름으로 간주하고 집계된 평균 특성으로 보행행태를 분석하는 거시적 접근법 연구의 한계를 보완한다. 또한 보행속력 또는 이동방향 변경에 대한 보행자의 확률적 의사결정 행태를 반영함으로써 보행자의 움직임을 결정적이라 전제하는 사회역학모형의 이론적 가정을 완화하였다. 이 과정에서 보행자의 의사결정 요인에 관한 보행자의 주관적이고 애매한 정보를 처리하기 위하여 퍼지추론이 적용되었다. 모형의 검증은 객체지향 프로그래밍을 활용하여 시뮬레이션한 모형치와 실제 관측치를 비교하며 이루어졌다. 두 가지 관점의 보행특성, 즉 거시적 보행특성과 미시적 보행특성에 대한 설명력을 검토하였는데, 모두 오차가 크지 않고 관측치에 대한 모형치의 설명력이 높게 도출되었다.

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    30 April 2022
  • Article

    Exploring the Influencing Factors on Change in Use of Sharing Mobility by the COVID-19 Pandemic: Focused on Residents in New Towns

    코로나 19로 인한 공유 모빌리티 이용 변화에 미치는 영향요인에 관한 연구: 신도시 주민을 대상으로

    SHIN, Song Hyeon, CHOO, Sangho

    신송현, 추상호

    Currently, in response to the spread of COVID-19, the government has implemented various policies to restrict personal trips. Under these circumstances, the …

    최근, 코로나 19 확산에 대응하기 위한 정부의 다양한 정책들이 사람들의 통행을 제한하고 있으며, 이에 따라 교통부문에는 많은 변화가 발생하였다. 전반적인 변화로는 대중교통과 …

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    Currently, in response to the spread of COVID-19, the government has implemented various policies to restrict personal trips. Under these circumstances, the use of public transportation has decreased, while the use of sharing mobility such as sharing e-bikes and sharing e-scooters, a newly emerged sharing economy transportation service, has increased. Therefore, this study tried to explore the influencing factors on change in use of sharing mobility under the pandemic, and to present strategies for the transportation sector in the post-covid era. To this end, we developed ordered probit models for the degree of change in use of sharing mobility, utilizing the survey for residents of the new towns in Seoul Metropolitan Area, conducted by where sharing mobility services were introduced. The model results showed that the longer the walking time of commuters, the more the use of sharing mobility. Secondly, it was found that those who use both walking and personal mobility as commute means, or who use both public transportation and personal mobility, tended to increase the use of sharing mobility. Finally, it was shown that people lived in the area, where either ratio of the commercial/business area or park area was high, were less likely to use sharing mobility. These results can be useful for establishing transport strategies for sharing mobility in the future post-covid era.


    최근, 코로나 19 확산에 대응하기 위한 정부의 다양한 정책들이 사람들의 통행을 제한하고 있으며, 이에 따라 교통부문에는 많은 변화가 발생하였다. 전반적인 변화로는 대중교통과 같은 수단의 이용이 감소하였으며, 새롭게 등장한 공유 경제형 교통서비스인 공유 모빌리티의 이용은 증가한 것으로 나타났다. 특히, 공유 모빌리티 서비스 중 전기자전거, 전동킥보드와 같이, 주로 전기를 동력으로 사용하는 1인용 교통수단인 개인형 이동수단의 이용이 크게 증가하였다. 이처럼 코로나 19 확산에도 이용이 증가하고 있는 공유 모빌리티는 포스트 코로나 시대에 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 코로나 19 이후 공유 모빌리티의 이용 변화에 미치는 영향요인들을 분석하여, 포스트 코로나 시대에 교통부문 대응 전략을 제시하고자 하였다. 경기주택도시공사에서 실시한 설문조사 자료 중 공유 모빌리티 서비스가 도입된 1, 2기 신도시의 통근자 자료를 활용하여, 공유 모빌리티 이용변화 정도에 대한 순서형 프로빗 모형을 개발하여 영향요인들을 분석하였다. 주요 분석 결과를 살펴보면 첫째, 통근 시 보행 시간이 길수록 코로나 19 이후 공유 모빌리티 이용이 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 출퇴근 시 이동수단이 ‘도보와 개인형 이동수단을 함께 이용하는 응답자’, ‘대중교통과 개인형 이동수단을 함께 이용하는 응답자’의 공유 모빌리티 이용이 크게 증가한 것으로 나타났다. 마지막으로 지역특성변수인 상업 ‧ 업무지역 면적비율, 공원 면적비율이 높은 지역에 거주할수록 공유 모빌리티 이용이 감소한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 포스트 코로나 시대에 교통부문의 대응 전략과 공유 모빌리티의 운영방안 정책에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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    30 April 2022
  • Article

    A High-Risk Event Detection Algorithm Based on Vehicle Interactions Prediction at Urban Intersections

    교차로 차량 주행안전성 예측 기반 위험상황 검지 기술 개발

    JO, Young, LEE, Seolyoung, OH, Cheol, SUH, Wonho, KIM, Hyoungsoo

    조영, 이설영, 오철, 서원호, 김형수

    An important technology for proactive traffic safety analytics, which is a backbone of preventing traffic crashes, is to identify hazardous situations based …

    개별차량의 주행안전성 예측을 통해 위험상황을 검지하는 것은 능동적이고 효과적인 교통사고 예방을 위한 선제적 교통안전 분석의 중요 기술 중 하나이다. 본 연구의 목적은 …

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    An important technology for proactive traffic safety analytics, which is a backbone of preventing traffic crashes, is to identify hazardous situations based on vehicle interactions prediction. The purpose of this study is to develop a high-risk event detection algorithm by analyzing predicted vehicle interactions using trajectory data. Vehicle interactions were evaluated in terms of quantifying crash risks by the proposed long-short term memory based vehicle position prediction model. The vehicle position prediction model is optimized for a parameter set with superior accuracy by combining the time scale parameters and the prediction model hyperparameters. A high-risk event indicator (HEI) was then derived based on an analysis of vehicle interactions using predicted position data. The applicability of the proposed algorithm was evaluated based on trajectory data obtained from vehicle image tracking technology at an urban intersection. The prediction model developed in this study was able to predict the x-axis and y-axis vehicle positions after 1 seconds with mean absolute percentage errors of approximately 1% and 3%, respectively. In addition, the correct detection rate (CDR) was defined as a performance measure to derive the accuracy of high-risk events using the proposed HEI. Performance evaluations of the proposed algorithm show promising results for actual implementation in practice, where a CDR of up to 94% can be achieved. The infrastructure-based detection of high-risk events by predicting vehicle interactions would be useful in supporting autonomous vehicles crossing intersections safely via I2V wireless communication.


    개별차량의 주행안전성 예측을 통해 위험상황을 검지하는 것은 능동적이고 효과적인 교통사고 예방을 위한 선제적 교통안전 분석의 중요 기술 중 하나이다. 본 연구의 목적은 차량 주행궤적자료를 이용하여 차량 간 상호작용 예측 기반의 위험상황 검지 알고리즘을 개발하는 것이다. 차량 간 상호작용은 Long-Short Term Memory(LSTM) 기반 위치 예측 모델 개발을 통해 위험상황을 정량화함으로써 평가되었다. 차량 위치 예측의 경우 time scale parameter와 LSTM 하이퍼파라미터를 연계하여 위치 예측 정확도가 우수한 최적화된 모델을 구축하였다. 예측된 위치 정보는 차량 간 상호작용 분석을 통한 사고개연성을 추정할 수 있는 High-risk Event Indicator(HEI)를 산출하는데 적용되어 위험상황 검지에 활용되었다. 제안된 알고리즘은 도심부 교차로에서 수집된 영상검지 기반의 차량 주행궤적자료를 이용하여 적용성을 평가하였다. 차량 위치 예측 결과, rolling horizon이 5초이고 prediction horizon이 1초인 경우에 대해 최적화된 LSTM 모델의 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)는 x축 위치 1.10%, y축 위치 3.74%로 도출되었다. 예측된 위치에서 위험상황 검지 정확도를 도출하기 위한 성능척도로 correct detection rate(CDR)를 정의하였다. 분석 결과, CDR은 HEI 임계값 1.5-3초를 기준으로 94% 이상으로 산출되었다. 차량 간 상호작용 예측을 통한 위험상황 검지 기술은 자율주행차량이 교차로를 안전하게 통과하기 위한 I2V 무선통신 기반의 선제적 교통안전 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

    - COLLAPSE
    30 April 2022
  • Article

    Real-Time Dynamic Route Generation Algorithm for Demand-Responsive Driverless Transit Operation (DRDTO) Applied to Corridors to Consider U-Turns

    유턴을 고려한 교통축 적용 수요대응 자율주행 대중교통(DRDTO)의 실시간 동적 경로 생성 알고리즘

    KIM, Hyun, YOO, Seonhyung, LEE, Jinwoo, BAEK, Beomyeol, SHIN, Junghee

    김현, 유선형, 이진우, 백범열, 신정희

    Recently, autonomous vehicle is receiving much attention in various sectors including transportation and public transportation. This study presents an adaptive routing algorithm …

    최근 자율주행 차량이 대중교통분야로 진출하여 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 다양하게 발생하는 실시간 호출수요에 대응하여 자율주행 차량에 동적경로를 제시하여 …

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    Recently, autonomous vehicle is receiving much attention in various sectors including transportation and public transportation. This study presents an adaptive routing algorithm for the real-time demand response service of autonomous transit vehicles. The experimental setting includes the real-time demand occurring randomly over time within the study area. Each demand (service call) request the transit service from designated origin to destination. The routing algorithm is designed to make U-turn and skip stops to improve service and reduce the wait time of users. This study adapts Reinforcement Learning, one of the machine learning techniques, namely reinforcement learning, which can precede a complex calculation process in an offline process. Simulation experiments conducted on a testbed of the Chungju campus of the Korea National University of Transportation. The simulation results show that the proposed routing algorithm can improve the adaptive transit service over the fixed operation in selected performance indicators.


    최근 자율주행 차량이 대중교통분야로 진출하여 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 다양하게 발생하는 실시간 호출수요에 대응하여 자율주행 차량에 동적경로를 제시하여 효율적인 대중교통 서비스를 제공할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 실시간 호출수요는 다수의 출발지와 다수의 목적지로 구성되어 복잡하고 다양한 경우의 수를 고려하여 최적 경로를 제시할 수 있는 방안이 필수적이다. 복잡한 계산과정은 오프라인 과정에서 선행할 수 있는 방법으로 머신러닝의 강화학습 기술을 사용하여 제시하였다. 개발된 자율주행 대중교통(DTO)를 위한 실시간 호출 수요대응 동적경로 알고리즘은 테스트베드를 선정하여 시뮬레이션 실험이 이루어 졌다. 시뮬레이션 결과는 개발된 실시간 호출 수요대응 동적경로 생성 알고리즘을 고정노선의 운행결과 대비하여 효율적인 운행결과가 나타났다. 이는 실시간 호출수요량이 적을수록 효과가 크게 나타나지만 호출 수요량이 증가하면서 그 효과 폭이 점차적으로 감소했다.

    - COLLAPSE
    30 April 2022