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Moving Window 기법

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Moving Window기법이란 분석대상구간을 일정한 길이의 Window를 이동시키면서 각각의 Window에 포함되는 차량운행기록 데이터와 교통 사고 데이터를 집계 및 분석하는 방법이다. 여기서 Window는 분석하려 는 단위구간이다. 각각의 단위구간에서 차량운행기록 데이터와 교통사고 데이터를 제외한 기타 요소들은 같고 모든 요소들이 균일하게 배치되어 있다는 가정을 한다. 그러므로 본 연구에서는 동일한 길이의 Window를 동일한 거리씩 이동시킨다.

하나의 Window가 하나의 측정구간이다. 즉 측정구간의 위치는 Window의 시작점과 종점 사이에 위치한 구간이다. 측정구간의 길이는 Window의 길이에 좌우된다. 측정구간의 위치를 구하는 수식은 (식2)와 같다. (식2)에서 는 번째 Window의 측정구간이고 는 번째 Window의 시작점 위치이며 는 번째Window의 종점 위치이다. 여기 서 는 1씩 증가하고 Window의 종점 위치 가 분석구간을 초과하면 측정위치의 데이터 밀도가 변하므로 는 분석구간의 종점위치 en보다 작거나 같아야 한다.

   ≥ 식

여기서,

 번째의 측정구간

 번째의 시작점 위치 

 번째의종점위치 

  분석구간의 종점 

Moving Window기법은 일정한 길이의 Window로 분석구간의 시점 부터 종점까지 이동시키면서 분석구간을 수많은 측정구간으로 나누어서 측정구간에 포함한 데이터를 하나의 분석단위로 분석하는 방법이다.

Window를 번이동한다면 매번마다 Window의 시점과 종점 그리고 Window의 길이, 이동하는 거리를 알아야 한다. 본 연구에서는 Window 의 길이와 이동거리는 고정한 상태에서 분석을 진행한다.

번째 측정구간의 시작점 위치를 구하는 수식은 아래 (식3)과 같다.

(식3)에서 는 번째 Window의 시작점 위치이고 는 분석대상구간의 시작점 위치이며 .는 Window의 이동거리이다. 분석대상구간의 시작점 위치    일 때 는 가 증가함에 따라 Window가 이동한 거리

씩 누적된다.

  

   식

여기서,

 번째의시작점 위치 

  분석구간의시작점 

의 이동 거리 

번째 측정구간의 종점 위치를 구하는 수식은 (식4)와 같다. (식4)에 서 는 번째 Window의 종점 위치이고 는 번째 Window의 시작점 위치이며 은 Window의 길이이다. Window의 종점 는 항상 시점과  만큼 떨어져 있는 위치에 있으며 분석구간의 종점위치 en보다 작거나 같아야 한다.

   ≥ 식

여기서,

 번째의종점 위치 

  분석구간의 시작점 

  분석구간의 종점 

의 이동 거리 

 의 길이 

Window는 해당 측정범위에 포함되는 차량운행기록 데이터와 사고 데이터를 바탕으로 매개 측정위치의 사고건수, 평균가·감속도, 가속소음, 평균속도 등을 산출하여 <표 1>과 같이 Window number, 사고건수, 평 균가·감속도, 가속소음, 평균속도 등과 같은 속성으로 구성될 수 있다.

Window number

사고건수 (건)

평균가·감속 (m/s2)

가속소음 (m/s2)

평균속도

(m/s) 기타

 0 ± 0.00 0.00 ... ...

+1 0 ± 0.00 0.00 ... ...

<표 1> Window의 속성정보

<그림 3>은 Moving Window기법 적용 예시이다. 는 분석구간의 시점이고 은 분석구간의 종점이다 길이가 L인 Window가 분석구간의 시작점에서 D 거리만큼 n번 이동하면서 각각의 Window에 해당하는 측 정구간에서 차량운행기록 데이터와 교통사고 데이터가 집계된다. 그림에

서 번째 Window측정구간 의 범위는 번째 Window의 시작점 위치

부터 번째 Window의 종점 위치 까지 이다. 각각의 Window내에 측정된 차량운행기록 데이터로 그 Window에 해당하는 산술평균 가속도 를 계산하여 가속구간, 주행구간, 감속구간을 구분 할 수 있다. 또한 그 Window에 해당하는 설명변수인 가속소음과 평균속도를 산출하고, 수집 된 교통사고 데이터를 합산하여 그 Window에 해당하는 종속변수인 교 통사고 심각도를 산출한다.

<그림 3> Moving Window 기법 예시

각각의 Window는 실제 도로에서의 위치, 해당하는 위치의 가속소 음, 평균속도, 평균가·감속도등 속성이 부여되어 설명변수와 종속변수의 값과 실제 도로환경을 함께 고려하여 설명변수가 종속변수에 어떤 영향 을 미치는지, 그 요인이 무엇인지를 분석할 수 있다.

3. 교통사고 심각도 분석을 위한 변수 선정

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