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기상 및 교통 자료를 이용한 교통류 안전성 판단 지표 개발

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최초등록일 2015.03.25 최종젿작일 2014.10
k nearest neighbors road weather information system visibility distance stopping sight distance
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기상 및 교통 자료를 이용한 교통류 안전성 판단 지표 개발
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    서정뵖

    · 발행기관 : 대한교통학회
    · 수록지 정보 : 대한교통학회지 / 32권 / 5호
    · 저자명 : 박현진, 주신혜, 오철

    목차

    서론
    선행연구 고찰
    자료
    방법론
    적용결
    결론 및 향후연구
    REFERENCES

    초록

    본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리왿 차량검지
    기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안
    전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트
    발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도
    록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다.
    또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous
    Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을
    것이다.

    영어초록

    This study proposes a novel performance measure, which is referred to as Hazardous Spacing Index (HSI), to
    be used for evaluating safety of traffic stream on freeways. The basic principle of the proposed methodology is to
    investigate whether drivers would have sufficient stopping sight distance (SSD) under limited visibility conditions
    to eliminate rear-end crash potentials at every time step. Both Road Weather Information Systems (RWIS) and
    Vehicle Detection Systems (VDS) data were used to derive visibility distance (VD) and SSD, respectively.
    Moreover, the K-Nearest Neighbors (KNN) method was adopted to predict both VD and SSD in estimating
    predictive HSIs, which would be used to trigger advanced warning information to encourage safer driving. The
    outcome of this study is also expected to be used for monitoring freeway traffic stream in terms of safety.

    참고자료

    · 없음

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