캘거리 초등학교의 교통 안전 연구
이 연구는 다양한 캐나다 지방 자치 단체의 건축 환경 기능을 기반으로 지역 사회 수준에서 아동 자전거/보행자 MVC 및 능동적 교통 보급의 위험을 예측할 수 있는 포괄적인 기계/통계 학습 모델을 개발하고자 합니다.
조사관은 여러 기계 학습 모델(1)을 교육하고 테스트하는 데 사용할 지리 데이터베이스를 구성합니다. 어린이 자동차 충돌(MVC)이 무작위로 발생하지 않고 다른 질병과 마찬가지로 영향을 미치는 특성에 따라 분포된다는 점을 감안할 때 이러한 모델은 건축 환경, 어린이 능동적 교통 보급 및 어린이 부상 위험 간의 연관성을 확립할 수 있습니다. 특정 캐나다 지방 자치 단체의 사망자.
연구 개요
상세 설명
배경 자동차-차량 충돌(MVC)은 캐나다 어린이 보행자/자전거 운전자 부상의 주요 원인입니다. MVC에 대한 두려움은 능동적 교통 보급과 이에 수반되는 건강상의 이점을 더욱 감소시킬 수 있습니다. 건축 환경 기능(예: 연석 확장)은 특정 위치에서 어린이 부상 위험을 줄일 수 있습니다. 그러나 이러한 기능이 지역 사회 전반의 아동 능동 교통 안전 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다.
목적 이 연구는 다양한 캐나다 지자체 내의 건축 환경 기능을 기반으로 지역 사회 수준에서 아동 자전거/보행자-MVC 및 적극적인 교통 보급의 위험을 예측할 수 있는 포괄적인 기계/통계 학습 모델을 개발하고자 합니다.
Design Investigators는 여러 기계 학습 모델(1)을 교육하고 테스트하는 데 사용할 지리 데이터베이스를 구성합니다. 어린이 자동차 충돌(MVC)이 무작위로 발생하지 않고 다른 질병과 마찬가지로 영향을 미치는 특성에 따라 분포된다는 점을 감안할 때 이러한 모델은 건축 환경, 어린이 능동적 교통 보급 및 어린이 부상 위험 간의 연관성을 확립할 수 있습니다. 특정 캐나다 지방 자치 단체의 사망자.
데이터 이 프로젝트의 데이터는 CHild Active-Transportation Safety and the Environment(CHASE) 프로그램(2)을 통해 얻었습니다. 지리 정보 시스템(GIS)(3,4) 소프트웨어(예: ArcGIS)를 사용하여 CHASE 데이터 및 그에 수반되는 공간 특성이 공간 특성 데이터를 관리하고 저장할 수 있는 포괄적인 지리 데이터베이스로 통합되었습니다. 이 데이터베이스에는 300개 이상의 변수와 건축 환경의 3D로 특징지어지는 200개 이상의 관심 계층이 포함되어 있습니다(5). 여기에는 밀도(예: 인구 통계, 도시 경계, 연령, 사회적 경제적 지위), 다양성(예: 학교 출석, 학생 버스 번호, 건널목 경비원, 주택 토지 사용, 공원) 및 디자인 기능(예: 건축 환경 기능, 도로망, 교통정화, 자전거 인프라, 교통량/속도). 이 데이터베이스에는 어린이 능동 교통(예: 모드 공유, 유병률) 및 부상(예: MVC 위치, 경찰 충돌 보고서) 결과도 포함됩니다.
이러한 데이터는 Alberta Transportation, Stats Canada, Toronto District School Board, City of Calgary, Eco-Counter 및 특정 CHASE 프로젝트(2)를 포함하여 국가, 지방 및 시 출처에서 CHASE 팀이 얻은 것입니다. CHASE 프로젝트에는 초등학교 주변의 건축 환경에 대한 직접 감사, 초등학생/학부모의 통학 방식 직접 관찰, 특정 건축 환경 개입에 대한 준 실험적 연구, 어린이 자전거 타는 사람의 위치 간 건축 환경 비교가 포함되었습니다. 부상 및 제어 위치. 이 프로젝트와 CHASE 프로그램은 Vancouver, Surrey, Calgary, Toronto, Peel, Montreal 및 Laval의 지자체에 초점을 맞추고 있습니다. 2010년에서 2020년 사이에 매년 수집된 데이터와 함께. 따라서 이 연구에 사용된 데이터베이스에는 8,000명 이상의 어린이(1-17세) 자전거 및 보행자 부상, 500개 이상의 초등학교에서 교통수단 보급률이 포함될 것입니다.
모델 개발 교통 안전을 조사할 때 베이지안 신경망, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트 및 최근접 이웃 분류(6 -9)를 포함하여 다양한 기계 학습 모델을 사용할 수 있습니다. 결과의 재현성을 보장하기 위해(1) 이 연구에서는 여러 지도 학습 알고리즘을 테스트하고 비교할 것입니다.
CHASE 지오데이터베이스를 준비한 후 데이터는 훈련 및 평가 세트로 분할됩니다. 훈련 세트에는 각 지방 자치 단체의 데이터 중 80%의 무작위 샘플이 포함되며 나머지는 평가 세트에 사용됩니다. 전체 데이터 세트가 아닌 지자체별로 데이터를 분할하면 가능한 가장 광범위한 도시 디자인에 대해 최종 모델을 테스트할 수 있습니다.
처음에는 사용 가능한 모든 변수가 모델 개발에 사용됩니다. 간결한 모델을 보장하기 위해 다양한 전략(예: 역방향 제거, 베이지안 정보 기준)을 사용하여 결과에 영향을 미치는 변수 또는 다른 중요한 변수에 교란 효과를 줄 수 있는 변수만 유지합니다(10). 유사한 예측 변수의 공선성 평가도 모델의 후속 조정과 함께 개발 전반에 걸쳐 수행됩니다(예: 주성분 분석). 교육 중에 교육 데이터를 리샘플링하기 위해 k-겹 교차 검증이 사용됩니다.
결과 어린이 보행자/자전거 부상 및 능동적 교통 결과는 예측 변수와 함께 각 시정촌 내의 커뮤니티 경계 완충 구역에 따라 분석됩니다. 이를 통해 지역사회 경계당 특정 건축 환경 기능의 밀도에 대한 조사가 가능하고 아동의 능동 교통 부상 위험 및 능동 교통 보급에 미치는 영향을 조사할 수 있습니다. 다양한 알고리즘의 정확도를 비교하면 특정 공변량이 어린이 보행자/자전거 운전자 부상 위험 또는 능동적 교통 보급률을 증가시키거나 감소시키는지 여부를 결정할 수 있는 선택된 모델로 이어질 것입니다.
연구 유형
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Alberta
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Calgary, Alberta, 캐나다, T2N1N4
- University Of Calgary
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 개별 참가자를 모집하지 않습니다.
제외 기준:
-
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 순차적 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 교통 진정 연석 그룹
교통 진정 연석은 캘거리 시에서 다른 길가 연석과 같은 높이로 설계한 노란색 콘크리트 슬래브이며 연석 확장과 유사하게 도로 폭을 줄여 안전을 향상시킵니다.
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교차로에 배치된 임시 연석 확장.
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실험적: 거리 표지판 그룹
도로 내 보행자 표지판은 표시/표시되지 않은 횡단보도에서 보행자 통행권을 도로 사용자에게 상기시키기 위해 거리의 중심선을 따라 배치된 규제 표지판입니다.
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교차로에서 도로 중간에 놓인 양보 표지판.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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트래픽 속도 - 사전 개입
기간: 각 위치에서 중재가 설치되기 일주일 전에 개입 전 데이터 수집이 이루어집니다.
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개입을 통과하는 모든 차량의 교통 속도가 기록됩니다.
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각 위치에서 중재가 설치되기 일주일 전에 개입 전 데이터 수집이 이루어집니다.
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트래픽 속도 - 개입 후
기간: 각 위치에서 개입 후 데이터 수집은 개입이 설치된 후 일주일 동안 발생합니다.
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개입을 통과하는 모든 차량의 교통 속도가 기록됩니다.
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각 위치에서 개입 후 데이터 수집은 개입이 설치된 후 일주일 동안 발생합니다.
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트래픽 속도 - 후속 조치
기간: 임의로 선택한 위치(학년도에 개입을 받은 위치에서 추출)에서 개입 설치 후 봄에 일주일 동안 데이터 수집이 수행됩니다.
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개입을 통과하는 모든 차량의 교통 속도가 기록됩니다.
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임의로 선택한 위치(학년도에 개입을 받은 위치에서 추출)에서 개입 설치 후 봄에 일주일 동안 데이터 수집이 수행됩니다.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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교통량 - 사전 개입
기간: 각 위치에서 중재가 설치되기 일주일 전에 개입 전 데이터 수집이 이루어집니다.
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개입을 통과하는 모든 차량의 수가 기록됩니다.
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각 위치에서 중재가 설치되기 일주일 전에 개입 전 데이터 수집이 이루어집니다.
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교통량 - 개입 후
기간: 각 위치에서 개입 후 데이터 수집은 개입이 설치된 후 일주일 동안 발생합니다.
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개입을 통과하는 모든 차량의 수가 기록됩니다.
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각 위치에서 개입 후 데이터 수집은 개입이 설치된 후 일주일 동안 발생합니다.
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활성 교통 수 - 개입 전
기간: 각 위치에서 개입 전 데이터 수집일은 개입이 설치되기 일주일 전에 발생합니다. .
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개입 위치 및 이동 방식(예:
걷기, 자전거 타기).
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각 위치에서 개입 전 데이터 수집일은 개입이 설치되기 일주일 전에 발생합니다. .
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활성 교통 수 - 개입 후
기간: 각 위치에서 개입 후 데이터 수집일은 개입이 설치된 후 일주일에 발생합니다. .
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개입 위치 및 이동 방식(예:
걷기, 자전거 타기).
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각 위치에서 개입 후 데이터 수집일은 개입이 설치된 후 일주일에 발생합니다. .
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교통량 - 후속 조치
기간: 임의로 선택한 위치(학년도에 개입을 받은 위치에서 추출)에서 개입 설치 후 봄에 일주일 동안 데이터 수집이 수행됩니다.
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개입을 통과하는 모든 차량의 수가 기록됩니다.
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임의로 선택한 위치(학년도에 개입을 받은 위치에서 추출)에서 개입 설치 후 봄에 일주일 동안 데이터 수집이 수행됩니다.
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활성 교통 수단 수 - 후속 조치
기간: 무작위로 선택한 위치(학년도에 개입을 받은 위치에서 추출)에서 데이터 수집일은 개입 설치 후 봄에 발생합니다.
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개입 위치 및 이동 방식(예:
걷기, 자전거 타기).
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무작위로 선택한 위치(학년도에 개입을 받은 위치에서 추출)에서 데이터 수집일은 개입 설치 후 봄에 발생합니다.
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- REB19-1455
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
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