Highway is mainly in charge of middle-long distance of vehicular travel. Trip length has shown a growing trend due to increased commute distances by the relocation of public agencies. For this reason, the proportion of driver-driven accidents, caused by their fatigue or sleepiness, are very high on highways. However, existing studies related to accident prediction have mainly considered external factors, such as road conditions, environmental factors and vehicle factors, without driving

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... . In this study, we suggested an accident index (FDR, Fatigued Driving Rate) based on traffic behavior using large-scale Car Navigation path data, and exlpored the relationship between FDR and traffic accidents. As a result, FDR and traffic accidents showed a high correlation. This confirmed the need for a paradigm shift (from facilities to travel behavior) in traffic accident prediction studies. FDR proposed in this study will be utilized in a variety of fields. For example, in providing information to prevent traffic accidents (sleepiness, reckless driving, etc) in advance, utilization of core technologies in highway safety diagnostics, selection of priority location of rest areas and shelter, and selection of attraction methods (rumble strips, grooving) for attention for fatigued sections. Keywords : AR(accident rate), FDR(fatigued driving rate), navigation data, path travel time, path travel length 초록 고속도로는 중·장거리 차량 통행을 담당하고 있으며, 공공기관들의 지방이전 등으로 인해 직 장과 거주지 간의 거리가 멀어짐에 따라 운전자들의 통행거리는 증가 추세를 보이고 있다. 이러 한 이유로 고속도로에서는 피로나 졸음으로 인한 운전자요인 사고의 비중이 매우 높다. 하지만 기존의 사고예측 연구에서는 주로 도로요인, 환경요인, 차량요인 등 외적인 조건만을 고려하였 을 뿐 도로구간별 운전자의 통행행태를 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 대용량 내비게이션 경로자료를 활용하여 통행행태기반의 사고지표(운전피로도지표)를 제안하고, 교통사고와의 관계를 살펴보았다. 분석결과 개발된 지표와 교통사고와는 높은 상관성을 보이는 것으로 나타 났으며, 이를 통해 시설물 위주에서 통행행태기반으로 교통사고 예측연구의 패러다임 변화가 필요함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 지표는 다양한 분야에서 활용이 가능할 것이 다. 교통사고(졸음, 부주의운전 등)를 사전에 방지하기 위한 정보제공, 고속도로 안전진단 핵심