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영어

In this study, a prediction model for incident reaction time was developed so that we can cope with the increasing demand for information related to the accident reaction time. For this, the time for dealing with accidents and dependent variables were classified into incident grade, A, B, and C. Then, fifteen independent variables including traffic volume, number of accident-related vehicles and the accidents time zone were utilized. As a result, traffic volume, possibility of including heavy vehicles, and an accident time zone were found as important variables. The results showed that the model has some degree of explanatory power. In addition, when the CHAID Technique was applied, the Answer Tree was constructed based on the variables included in the prediction model for incident reaction time. Using the developed Answer Tree model, accidents firstly were classified into grades A, B, and C. In the secondary classification, they were grouped according to the traffic volume. This study is expected to make a contribution to provide expressway users with quicker and more effective traffic information through the prediction model for incident reaction time and the Answer Tree, when incidents happen on expressway.

한국어

본 연구는 고속도로에서 발생하는 비반복적 정체 중 교통사고로 인하여 발생하는 돌발상황에 대한 운영관리 부족 및 처리시간에 대한 정보제공 요구증가에 따라 이에 대응할 수 있는 돌발상황 처리시간 예측모형개발을 개발하였다. 돌발상황 처리시간 예측모형을 개발하기에 앞서 종속변수인 사고처리시간을 사고등급 A, B, C등급으로 구분하였으며, 독립변수로는 교통량, 사고차량수, 사고시간대 등 총 15개 변수를 적용하여 모형을 개발하였다. 모형도출결과 돌발상황 처리시간에 영향을 미치는 주요변수로는 교통량, 중차량포함여부, 사고시간대가 도출되었다. 또한 돌발상황 처리시간 예측모형에서 영향 변수로 도출된 변수들을 토대로 의사결정나무를 구축하였으며, 이때 CHAID기법을 적용하였다. 그 결과 1차적으로 사고등급 A, B등급과 C등급으로 구분되었으며, 2차적으로는 도로의 교통량으로 분리되었다. 본 연구를 통하여 도출된 돌발상황 처리시간 예측모형과 의사결정나무를 통하여 향후 고속도로 돌발상황 발생시 도로이용자들에게 보다 신속하고 실효성있는 교통정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.