신경망 모형을 이용한 신호교차로 안전도 분석을 위한 연구 = A Study on Safety Analysis for Signalized Intersections Using Neural Network Methods

국문 초록 (Abstract)

교통의 주요 상충지점인 교차로의 교통사고는 도로구간의 감소추세와 다르게 증가추세를 보이고 있다. 따라서 교차로 교통사고 감소를 위하여 교차로 안전도 분석을 통해 사고의 원인을 파악하고 교통사고를 예측을 통해서 원인과 예방차원에서의 해결방안에 기여하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 교통사고 예측모형에서 주로 사용하는 비선형 회귀방법이 아닌 신경망 모형을 통해 모형을 개발하였다. 수집된 여러 설명변수들 간의 공선성 문제를 분석하였고, 신경망에 많은 설정, 개발 방법 중 어떠한 방법으로 교통사고예측 모형을 개발하는 것이 바람직한지 파악하기 위하여 상관분석을 통하여 총 33개의 변수 중에서 주도로 차로수, 부도로 차로수, 부도로 우회전 차로수, 주도로 횡단보도 유무, 주도로 제한속도, 부도로 제한속도, 부도로 교통섬 유무, 부도로 교통량, 8개의 변수가 사고에 영향을 미치는데 유의미하게 분석되었다. 본 연구에서는 활성화 함수는 가장 많이 사용되는 쌍곡탄젠트와 시그모이드 함수를 사용하였다. 연구 결과, 은닉층이 2개이며 1층은 9개의 노드, 2층은 12개의 노드, 활성화함수는 입력층에는 시그모이드 함수, 출력층에는 쌍곡탄젠트를 사용한 신경망 모형이 가장 높은 설명력(87.7%)을 가진 것으로 분석되었다.