차량 주행궤적을 이용한 후미추돌 가능성 예측 모형Prediction of Rear-end Crash Potential using Vehicle Trajectory Data
- Other Titles
- Prediction of Rear-end Crash Potential using Vehicle Trajectory Data
- Authors
- 김태진; 오철; 강경표
- Issue Date
- Jun-2011
- Publisher
- 대한교통학회
- Keywords
- Vehicle Trajectory; Rear-end Crash; Lane Changing Model; Kalman Filtering; Time-to-collision; 개별차량 주행궤적; 후미추돌; 차로변경 모형; 칼만 필터링; Time-to-Collision; Vehicle Trajectory; Rear-end Crash; Lane Changing Model; Kalman Filtering; Time-to-collision
- Citation
- 대한교통학회지, v.28, no.3, pp.73 - 82
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 대한교통학회지
- Volume
- 28
- Number
- 3
- Start Page
- 73
- End Page
- 82
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/38903
- ISSN
- 1229-1366
- Abstract
- 최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1)의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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