R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201717CTAP-C114766-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 교통사고 취약구간 선정 오차율 5% 미만을 위한 교통사고 빈도 시뮬레이션 기반 EEMD 응용기술 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2016-06-24 ~ 2018-06-23 | |||||
| 연구책임자 | 김동규 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
4명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
9명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 50,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 50,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 100,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 100,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 서울대학교 산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | 11-1613000-002283-01 | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
○ 연구개발의 배경 - 국내 교통사고 사망자수는 2015년 기준 4,621명으로 100만 명당 사망자수는 2013년 기준 OECD 가입국 중 최상위권인 3위를 기록하고 있음 (2015년판 OECD 회원국 교통사고 비교) - 또한 국내 사망원인 중 교통사고는 9위를 차지하고 있으며, 10~30대의 사망의 경우 1~3위 수준으로 가장 주요한 사망원인 중 하나임 - 2014년 국내 교통사고 손실비용은 26.5조원으로 2013년 도로교통 사고비용 약 24.4조원에 비해 9.5% 가량 증가한 수치이며, GDP대비 국외 사례와 비교해도 상당한 높은 수준임 - 심각한 문제인 교통사고 절감을 위해 2016년 1조 5,222억 원의 예산을 도로 유지보수 및 위험도로 안전개선에 투입할 예정이며, 지속적으로 증가하고 있는 교통안전 예산을 효율적으로 사용하기 위한 교통안전 관련 기술의 발전이 필요한 상황임 ○ 연구개발의 필요성 - 국내 사고취약구간 선정 및 관련 안전개선 사업을 수행하고 있으나, 교통사고 취약구간 선정방법론은 단순사고건수 또는 사망자수를 이용하는 기법으로 가장 신뢰성이 낮은 기법을 사용하고 있어 예산집행의 비효율성을 초래할 수 있음 - 미국도로교통공무원협회(AASHTO)에서 발행한 Highway Safety Manual(HSM, 2010)은 경험적 베이즈, 잠재안전개선지수 등의 사고취약구간 선정 방법을 제시하였음 - HSM 제시기법은 교통사고 발생의 확률적 특성 및 시공간적 상관성을 반영하는 데에 한계가 있으며, true hotspot을 알 수 없기 때문에 기법의 선정 오차율 평가가 불가능함 - 해외에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 교통사고 비용 절감을 위한 정부 차원의 적극적인 연구 개발 투자가 진행 중에 있음 - 최근 국내에서도 HSM 제시기법 기반의 방법론들을 국내에 적용하는 연구가 진행되고 있으나, 근본적인 한계점 개선보다는 한국형 모수 정산 수준에 그치고 있어 실효성 측면에서 제한적임 - 실제 사고자료에서 발생할 수 있는 외생적 간섭요인을 통제함으로써 교통시설 개선 및 안전 관리가 중점적으로 이루어져야 할 사고취약구간 선정에 대한 근본적인 개선연구가 필요한 실정임 [최종목표] ○ 연구개발 최종목표 - 본 연구는 교통사고 취약구간 선정 오차율 5% 미만을 위해, 교통사고의 시·공간적 상관성과 확률적 특성을 모사할 수 있는 교통사고 빈도 시뮬레이션을 개발하고, 이를 기반으로 ensemble empirical mode decomposition(EEMD)기법의 응용기술을 개발하는 것을 목표로 함 - 외생적 간섭요인을 통제한 시뮬레이션 환경에서 true hotspot을 발생시킴으로써 다양한 여건에서도 신뢰성 있는 교통사고 취약구간을 선정할 수 있는 robust parameter를 calibration하고 실제 사고자료를 토대로 개발기술의 적용성을 평가하는 연구임 - 교통사고 취약구간 선정기법에 관한 기존 연구들은 true hotspot이 아닌 간섭성분이 포함된 실제 사고자료를 기반으로 성능을 평가하였기 때문에 선정 오차율 추정이 불가능하여 성능 평가수행에 한계가 있었음 - 본 연구는 교통사고 빈도 시뮬레이션 기법을 개발함으로써 true hotspot을 발생시키고 이를 기반으로 사고취약구간 선정기법의 오차율을 직접 추정한다는 창의적인 발상을 토대로 함 - 또한 EEMD의 결과물인 intrinsic mode function(IMF)을 분석하여 시뮬레이션에서 발생시킨 다양한 확률적 요인들이 사고빈도에 미치는 영향을 정량화하고 이를 해석한다는 측면에서 본 연구는 도전적이고 창의적인 연구라 판단됨 - 나아가 본 연구의 성과물인 EEMD 응용기술을 시뮬레이션 환경 이외에 실제 사고자료에 적용함으로써 개발 기술의 적정성을 평가하고 현장 적용 가능성을 제고하기 위한 실용화 기초 연구도 본 연구계획에 포함하여 추진하고자 함 [연구내용 및 범위] ○ 연구개발 내용 - 본 연구의 최종 목표는 교통사고 빈도 시뮬레이션 기법을 개발하고, 이를 기반으로 EEMD 응용기술을 개발하여 교통사고 취약구간 선정 오차율 5% 미만인 새로운 교통사고 취약구간 선정기법을 개발하는 것임 - 교통사고 발생의 확률적 특성 및 시·공간적 상관성을 반영한 시뮬레이션 기법을 개발함으로써, 교통사고 취약구간 선정기법의 오차율을 평가함 - 시뮬레이션 사고빈도의 시·공간 도메인에 대하여 EEMD 기법을 적용하고, 분해된 개별 IMF의 성분 해석 및 간섭요인 보정기법을 개발함 - 목표성능을 5% 미만으로 설정하여 시뮬레이션 기법 기반 EEMD 응용기술의 robust parameter를 calibration 함 - 개발된 EEMD 응용기술을 이용하여 사고취약구간 선정 프로세스를 정립하고, 실제 교통사고 자료에 적용·평가하여 현장 적용가능성을 제고함 - 본 연구의 범위는 교통사고 시뮬레이션 기법개발과 EEMD 응용기술의 개발, 오차율 5%미만의 목표성능 설정과 robust parameter calibration, 현장자료 적용을 포함하고 있음 ○ 연구개발 세부목표 - 본 연구의 세부 목표는 1차년 도 교통사고 빈도 시뮬레이션 기법 개발, 교통사고 취약구간 선정 EEMD 응용기술 개발과 2차년도 EEMD 응용기술의 robust parameter calibration과 EEMD 응용기술 실제 사고자료 적용으로 구성됨 - 교통사고 빈도를 실제에 가깝게 모사하는 시뮬레이션 기법을 개발하기 위하여 개별 구간의 long-term true mean을 기반으로 확률적 난수 생성 기법을 적용하여 소프트웨어를 개발하되, 시간적 상관성을 반영하기 위하여 개별 구간마다 동일하거나 유사한 true mean을 설정하고 공간적 상관성을 적용하기 위하여, 기존 시뮬레이션 기법에 공간상관항을 추가 반영함 - EEMD기법을 이용하여 교통사고 빈도 자료의 시간축과 공간축에 대한 개별 IMF를 분해하고 개별 IMF의 에너지를 산정할 수 있도록 시스템 알고리즘을 개발하고, 시뮬레이션 parameter의 값 변화 또는 추가ㆍ제거에 따른 IMF 및 IMF의 에너지 변화를 실험하여, 개별 IMF의 주기, 진폭, 에너지 등과의 관계를 분석 - 교통사고 빈도 시뮬레이션의 long-term true mean을 기반으로 교통사고 취약구간 선정의 오차율을 평가할 수 있는 알고리즘 및 프로세스 개발하고 시뮬레이션 parameter에 따른 EEMD 응용기술의 사고취약구간 선정 오차율의 민감도 분석 실시하여, EEMD 응용기술의 parameter에 따라 오차율이 5%미만이 되는 구간을 선정하고, 구간 내에서 가장 robust한 성능을 보이는 parameter를 calibration - 실제 교통사고 자료를 기반으로 교통사고 취약구간 선정 EEMD응용기술을 적용하여 교통사고 취약구간을 선정하고 개발된 기법의 성능을 실제사고 자료기반으로 평가 하기 위하여, 교통사고 자료를 기반으로 베이지안 추론기법을 이용하여 시뮬레이션 parameter를 추정하고 추정된 parameter를 중심으로 robust parameter calibration을 수행함. calibration 된 기법을 실제 사고자료에 적용하여 개발된 성과물의 현장적용성 확인 및 강화하고 누적 교통사고 건수 및 교통사고 재현성 등을 이용하여 실제사고 자료를 기반으로 수행 가능한 성능지표를 비교함 |
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| 색인어 | 한글 | 교통사고 취약구간 선정 | 교통사고 빈도 시뮬레이션 | 앙상블 경험적 모드 분해 | 강건 모수 정산 | |
| 영문 | Hotspot identification | Crash frequency simulation | Ensemble empirical mode decomposition | Robust parameter calibration | ||
| 최종보고서 | 교통사고 취약구간 선정 오차율 5% 미만을 위한 교통사고 빈도 시뮬레이션 기반 EEMD 응용기술 개발.pdf | |||||