본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

자율주행 안전성 검증 시나리오 개발 활용을 위한 교통사고보고서 개선방향에 관한 연구

Study on the Improvement of Traffic Accident Report for Automated Vehicle Test Scenarios

박지혁|윤일수|고우리|소재현|오경택
한국ITS학회 (The Korean Society of Intelligent Transport Systems)|2022.04|한국ITS학회 논문지 (Journal of Korean Society of Intelligent Transport Systems)|제21권 제2호|pp. 167-182|DOI https://doi.org/10.12815/kits.2022.21.2.167

1

조회

0

다운로드

3

인용

0

참고문헌

키워드

Accident severity교통사고보고서교통사고 경위자료교통사고심각도교통사고 원인비정형자료Traffic accident reportTraffic accident attributesStructured accident dataUnstructured accident data

초록

교통사고보고서 상의 교통사고 관련 자료 속성들은 그 원인을 파악하고자 하는 전통적인교통안전 관련 연구에서 뿐만 아니라 최근 자율주행자동차의 안전성 검증 시나리오 개발을 위한 연구에서도 활용될 수 있다. 다만, 교통사고보고서의 자료 속성들은 교통사고 상황 재현 및시나리오 개발만을 위해 정의된 항목들이 아니므로, 본 연구에서는 확대된 활용성 측면의 교통사고보고서의 개선방향을 제시하고자 한다. 교통사고보고서의 개선방향은 각각 교통사고발생 이전 상황(pre-crash), 교통사고 중 상황(on-crash), 교통사고 발생 이후 상황(post-crash)로구분하여 제시하였으며, 각 구분에 따른 추가 자료 항목 또는 자료 처리 방안에 대하여 제시하였다. 또한, 정형화된 형태의 교통사고자료 외에 비정형화된 서술 형태의 교통사고 경위자료로부터 추출 가능한 정보항목들을 도출하여 제시하였다.

Abstract

The accident data attributes of the traffic accident report are used not only in traditional traffic safety-related research to identify the cause of traffic accidents, but also as basis data for the development of the automated vehicle driving performance verification scenarios. However, since the data attributes of the traffic accident report are limited for the purpose of reconstructing the traffic situation and developing scenarios, this study aims to provide the directions for improvement of traffic accident report, ultimately for its expanded usability for the automated vehicle test scenarios. The directions for improvement of the traffic accident report are provided by categorizing the traffic situation before the accident (pre-crash), the situation immediately before or during the accident (on-crash), and the situation after the accident (post-crash), respectively. Additional data items or data processing methods are presented. Furthermore, data elements that can be extracted from the traffic accident process data in the unstructured narrative form are explored and provided.

참고문헌 (42)

  1. 안휘항, "차량용 블랙박스 포렌식을 위한 분석 절차 및저장 구조 분석", 정보보호학회논문지, 25(6), pp.1495~1502 (2015), 한국정보보호학회[DOI]
  2. Char, F., "Analysis of pre-crash characteristics of passenger car to cyclist accidents for the development of advanced drivers assistance systems", Accident Analysis &Prevention, 136, pp.105408~ (2020)
  3. Chen, T., "Key feature selection and risk prediction for lane-changing behaviors based on vehicles’ trajectory data", Accident Analysis & Prevention, 129, pp.156~169 (2019)
  4. Cryer, P. C., "Investigation of bias after data linkage of hospital admissions data to police road traffic crash reports", Injury Prevention, 7(3), pp.234~241 (2001)
  5. "Econovill" (2021)[URL]
  6. 어희재, "자율주행 차량에서의 안전한 운전권 이양을 위한 효과적인 멀티모달 디자인: 사고회피 시나리오를 중심으로", 한국HCI학회 논문지, 14(3), pp.21~28 (2019), 한국에이치씨아이학회[DOI]
  7. 하만석, "정형 데이터와 비정형 데이터를 동시에 고려하는 기계학습 기반의 직업훈련 중도탈락 예측 모형", 한국콘텐츠학회 논문지, 19(1), pp.1~15 (2019), 한국콘텐츠학회[DOI]
  8. 하오근, "순서형 프로빗 모형을 이용한 사고심각도 분석", 대한교통학회지, 23(5), pp.47~55 (2005), 대한교통학회
  9. Ha, W. S., "Establishment of Important Impact Parameters of Traffic Accident Reconstruction Program‘PC-CRASH'", Journal of Korean Society of Transportation, 21(2), pp.155~164 (2003)
  10. 한창평, "시뮬레이션을 이용한 충돌 전후 차량 진행궤적 분석", 한국산학기술학회논문지, 22(1), pp.402~408 (2021), 한국산학기술학회[DOI]
  11. 허윤아, "비정형 보안 인텔리전스 보고서 기반 토픽 자동 추출 모델", 한국융합학회논문지, 10(6), pp.33~39 (2019), 한국융합학회[DOI]
  12. 황경성, "차량 속도를 이용한 도로 구간분할에 따른 고속도로 사고빈도 모형 개발 연구", 대한교통학회지, 28(2), pp.151~159 (2010), 대한교통학회
  13. 정하림, "나이브 베이즈 빅데이터 분류기를 이용한 렌터카 교통사고 심각도 예측", 한국ITS학회 논문지, 16(4), pp.1~12 (2017), 한국ITS학회[DOI]
  14. 정근영, "교통사고 데이터분석을 통한 교통사고 위험도 산정 : 부산시 주간선도로 주요교차로를 대상으로", 대한토목학회논문집(국문), 37(1), pp.111~117 (2017), 대한토목학회[DOI]
  15. Jung, W. J., "A Study on the Cause Analysis and Countermeasures of Traffic Accidents-Focused on Chungnam and Sejong Regions", Korea Community Welfare Policy Association, 30(1), pp.143~164 (2019)
  16. 강정규, "고속도로 선형조건별 교통사고 위험도 평가모형 개발(호남고속도로를 중심으로)", 대한교통학회지, 20(4), pp.163~175 (2002), 대한교통학회
  17. 김관희, "충돌시험을 통한 교통사고 재현 연구", 한국자동차공학회 논문집, 21(6), pp.58~63 (2013), 한국자동차공학회[DOI]
  18. 김지훈, "텍스트마이닝을 활용한 농업 R&D 키워드 분석", 한국산학기술학회논문지, 22(2), pp.721~732 (2021), 한국산학기술학회[DOI]
  19. 김장욱, "퍼지 및 신경망 이론을 이용한 교통사고예측모형 개발에 관한 연구", 대한교통학회지, 24(7), pp.81~90 (2006), 대한교통학회
  20. 김숙희, "사고다발지점의 안전성능진단 및 위치별 사고요인분석(수원시를 중심으로)", 대한교통학회지, 23(1), pp.9~20 (2005), 대한교통학회
  21. 김윤용, "대구지역 교통사고 유형별 위험요인 분석", 한국데이터정보과학회지, 31(3), pp.503~510 (2020), 한국데이터정보과학회[DOI]
  22. Estimation of Transport Accident Costs in 2015, "Korea Transport Institute", 62~67 (2017)
  23. 이혜령, "고속도로 교통사고 심각도 등급별 요인분석에 관한 연구", 한국도로학회논문집, 13(3), pp.157~165 (2011), 한국도로학회
  24. 이주연, "구조방정식모형을 이용한 고속도로 교통사고 심각도 분석", 대한교통학회지, 26(2), pp.17~24 (2008), 대한교통학회
  25. 이숭봉, "사고등급별 고속도로 교통사고 처리시간 예측모형 개발", 대한교통학회지, 33(5), pp.497~507 (2015), 대한교통학회[DOI]
  26. 이순철, "운전자 행동과 사고장소의 특성분석을 통한 교통사고 형태 규명", Journal of The Korean Data Analysis Society, 8(6), pp.2457~2471 (2006), 한국자료분석학회
  27. 이상혁, "고령운전자와 비고령운전자의인적교통사고 심각도 비교분석", 한국ITS학회 논문지, 11(6), pp.133~144 (2012), 한국ITS학회
  28. Nitsche, P., "Pre-crash scenarios at road junctions: A clustering method for car crash data", Accident Analysis & Prevention, 107, pp.137~151 (2017)
  29. Park, S. M., "Development of Safety Evaluation Scenarios for Autonomous Vehicles in Community Roads Using a Text Mining Technique", Proceedings of Korea Institute of Intelligent Transport Systems Fall Conference 2017, pp.189~192 (2017)
  30. 박성호, "고속도로 자율주행자동차 제어권 전환 안전성 평가를 위한 시나리오 개발", 한국ITS학회 논문지, 17(2), pp.142~151 (2018), 한국ITS학회[DOI]
  31. Park, S., "Scenario-mining for level 4 automated vehicle safety assessment from real accident situations in urban areas using a natural language process", Sensors, 21(20), pp.6929~ (2021)
  32. 박상민, "5-레이어 포맷을 이용한 자율주행자동차 실험 시나리오 개발(커뮤니티부 도로를 중심으로)", 한국ITS학회 논문지, 18(2), pp.114~128 (2019), 한국ITS학회[DOI]
  33. Rajendran, G., "GPS Tracking Simulation by Path Replaying", International Journal of Innovative Technology & Creative Engineering, 1(1), pp.20~26 (2011)
  34. Scheurwegs, E., "Data integration of structured and unstructured sources for assigning clinical codes to patient stays", Journal of the American Medical Informatics Association, 23(e1), pp.e11~e19 (2016)
  35. Shanthi, S., "Classification of vehicle collision patterns in road accidents using data mining algorithms", International Journal of Computer Applications, 35(12), pp.30~37 (2011)
  36. Shi, X., "Key risk indicators for accident assessment conditioned on pre-crash vehicle trajectory", Accident Analysis & Prevention, 117, pp.346~356 (2018)
  37. Estimation of transport accident costs in 2016, "Shim, J.", The Korea Transport Institute, 29~54 (2018)
  38. Sohn, S. Y., "Data mining for road traffic accident type classification", Ergonomics, 44, pp.107~117 (2001)
  39. Song, J. M., "A Study on Efficient Use of Traffic Accident Statistics Tables and Improvement Measures", Master, pp.2021
  40. Tian, R., "Method of road traffic accidents causes analysis based on data mining", 2010 International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering, pp.1~4 (2010)
  41. 윤준호, "중앙버스전용차로 정류장 주변 보행자 교통사고 요인분석: 서울시 TAAS (2014-2016) 자료를 중심으로", 국토계획, 53(4), pp.123~142 (2018), 대한국토·도시계획학회[DOI]
  42. Zhang, D., "Combining structured and unstructured data for predictive models: A deep learning approach", BMC Medical Informatics and Decision Making, 20(1), pp.1~11 (2020)

관련 논문AI추천

차대 자전거, 차대 보행자, 차대 동물 교통사고 기반 자율주행차 평가 시나리오 개발강지훈, 고우리, 김예진, 윤일수, 윤정은한국ITS학회 · 한국ITS학회 논문지2024 · 제23권 제5호자율주행차량 기능안전 시스템 기반 사고 시나리오 도출김희수, 송태진, 유용식, 조민제, 한효림한국ITS학회 · 한국ITS학회 논문지2023 · 제22권 제6호자율주행차 안전성 확보를 위한 실도로 데이터 기반 시나리오 평가 접근법고우리, 김수희, 남두희, 윤일수한국ITS학회 · 한국ITS학회 논문지2025 · 제24권 제3호자율주행차량 사고 원인 추적을 위한 HMM 기반 접근법김민욱, 김희수, 송태진, 이채은, 조민제한국ITS학회 · 한국ITS학회 논문지2025 · 제24권 제2호실사고 데이터 기반 자율주행자동차 교통사고 심각도 영향요인 분석박기옥, 윤일수, 이요셉, 이현미, 장정아한국ITS학회 · 한국ITS학회 논문지2024 · 제23권 제6호자율주행차 평가용 상황 시나리오 개발 : 톨게이트, 램프 구간을 중심으로고우리, 김중효, 노종민, 오석진, 윤일수한국ITS학회 · 한국ITS학회 논문지2022 · 제21권 제6호

이 간행물의 다른 논문 (12건)

교통사고 감소를 위한 교차로에서 버스정류장간 적정 이격거리 산정 연구박원일, 채희철, 엄대룡, 윤일수pp. 1-16개별 차량의 비전 센서 기반 차두 시간 데이터를 활용한 경험적 교통류 모형 추정 방법론김동민, 심지섭pp. 17-32비용분석을 통한 교통사고 누적지역 선정방안이정범pp. 33-43A Study on the Safety Policies of Truck Traffic Using Fuzzy-AHP이향숙, 진무위, 주럴러pp. 44-61자율주행시스템 운행지원을 위한 도로 인프라 측면의 위험 요소 관리 방안김규옥, 최정민, 조선아pp. 62-73
원문 보기