서지주요정보
Two vehicle truck-involved crash severity model using ordered logit regression = 순서형 로짓 모형을 이용한 트럭 관련 두 차량 사고의 심각도 분석
서명 / 저자 Two vehicle truck-involved crash severity model using ordered logit regression = 순서형 로짓 모형을 이용한 트럭 관련 두 차량 사고의 심각도 분석 / Ying-Ping Zhao.
저자명 Zhao, Ying-Ping ; Zhao, Ying-Ping
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2012].
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초록정보

Traffic crash is always a big issue for traffic safety researchers. The crash study is often focused on crash frequency and severity. This study considered the 2 vehicle truck involved crash happened in CA Bay area Interstate 880 from year 2005 to 2009 and divided to dataset into two parts: non-at-fault truck driver crash and at-fault truck driver crash. The crash information sources include SWITRS, PeMS and TASAS geometry. The ordered logit regression method is used to model the two data sets. After modeling we find that these 15 variables Day Of Week, Crash type, Safety measures, Road surface, Volume, V-Sd, S-Sd, Occupancy, Median width, Sex, Cellphone usage, Movement, Weather, Lighting, Surface type all affect the crash severity, while compared with the result for the at-fault truck drivers, only these 7 variables: Crash type, Sobriety, Shoulder width, Lighting, Weather, Speed, S-Sd affect crash severity in the same significance level. For non at fault truck drivers crash, Being female, Cellphone hands free in use, Weekends (Saturday and Sunday), Proceeding straight, Sideswipe crash type, Wet road surface, Dusk-Dawn, Concrete road surface type all tend to increase the crash severity level. For at fault truck drivers, Higher Standard deviations of speed (S-SD), Higher Speed, Broadside crash, Dusk-Dawn, Driving after drinking are found to increase the crash severity level.

교통사고는 교통안전연구자들에게 있어서 아주 큰 연구과제로 제기되고 있다. 사고에 관한 연구는 주로 사고의 빈도와 심각도에 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 2005년에서부터 2009년간에 캘리포니아주I-880에서 두개의 트럭사이에서 발생한 사고들을 분석하였고 데이터 세트를 비과오운전자사고 와 과오운전자사고 등 두개 부분으로 나누었다. 사고에 관한 정보는 주로 SWITRS, PeMS and TASAS에서 얻었으며 순서형 로짓 모형을 이용하여 두개의 데이터 세트를 모형화 하였다. 모형화한후 우리는 DAY OF WEEK, 사고유형, 안전조치, 노면정황, 교통량, 교통량표준편차, 속도표준편차, 점유율, 난간너비, 성별, 핸드폰사용여부, 차량통행정황, 날씨, 조명정황, 노면재료 등 요인들이 비과오운전자사고의 심각도에 영향 준다는것을 발견하였고, 이에 비교하였을때 동일한 정도의 사고에서 사고유형, 술취한 정도, 갓길너비, 조명정황, 날씨, 속도, 속도표준편차 등 요인들이 과오운전자사고의 심각도에 영향준다는것을 발견하였다. 여성 운전자, 핸드폰 사용, 주말(토요일, 일요일), 직진, Sideswipe, 젖은 노면, 황혼-새벽, 콘크리트 노면 등 요소들이 비과오운전자의 사고 심각도에 영향을 주고 과오운전자의 경우에는 높은 속도표준편차, 빠른 속도, Broadside, 황혼-새벽, 음주운전등 요인들이 사고 심각도에 영향을 주게 된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MCE 12023
형태사항 vii, 59 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : Ying-Ping Zhao
지도교수의 영문표기 : Yoon-Jin Yoon
지도교수의 한글표기 : 윤윤진
Including Appendix
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 건설및환경공학과,
서지주기 References : p. 51-53
주제 Truck-involved crash
at-fault truck driver
crash severity
ordered logit regression
트럭교통사고
과오운전자사고
사고의 심각도
순서형 로짓 모형
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