Analysis on the Driving Safety and Investment Effect using Severity Model of Fatal Traffic Accidents

대형교통사고 심각도 모형에 의한 주행안전성 및 투자효과 분석

  • Received : 2010.12.14
  • Accepted : 2011.05.11
  • Published : 2011.06.30

Abstract

In this study, we discuss a fatal accident severity model obtained from the analysis of 112 crash sites collected since 2000, and the resulting relationship between fatal accidents and roadway geometry design. From the 720 times computer simulations for improving driving safety, we then reached the following conclusions:. First, the result of cross and frequency-analyses on the car accident sites showed that 43.7% of the accidents occurred on the curved roads, 60.7% on the vertical curve section, 57.2% on the roadways with radius of curvature of 0 to 24m, 83.9% on the roads with superelevation of 0.1 to 2.0% and 49.1% on the one-way 2-lane roads; vehicle types involved are passenger vehicles (33.0%), trucks (20.5%) and buses (14.3%) in order of frequency. The results also show that the superelevation is the most influencing factor for the fatal accidents. Second, employing the Ordered Probit Model (OPM), we developed a severity model for fatal accidents being a function of on various road conditions so as to the damages can be predicted. The proposed model possibly assists the practitioners to predict dangerous roadway segments, and to take appropriate measures in advance. Third, computer simulation runs show that providing adequate superelevation on the segment where a fatal accident occurred could reduce similar fatal accidents by at least 85%. This result indicates that the regulations specified in the Rule for Road Structure and Facility Standard (description and guidelines) should be enhanced to include more specific requirement for providing the superelevation.

본 연구는 2000년 이후 대형교통사고 발생지점 112건의 자료를 이용, 다양한 교차 및 빈도분석을 통해 대형교통사고와 도로 기하구조의 관계를 규명하고, 이를 토대로 대형교통사고 심각도 모형을 구축하였으며, 주행안전성 향상을 위해 720회의 컴퓨터 모의실험으로 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 교차 및 빈도분석의 결과 커브구간에서 43.7%, 종단경사 기타조건에서 60.7%, 곡선반경 0~24m 구간에서 57.2%, 편경사 0.1~2.0% 구간에서 83.9%, 편도2차로 도로에서 49.1%, 차종별로는 승용(33.0%), 화물(20.5%), 버스(14.3%) 순이었으며, 편경사 설치 유 무가 대형교통사고 발생에 가장 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 순서형 프로빗 모형(Ordered Probit Model)을 이용하여 다양한 도로조건에서의 피해 예측이 가능한 대형교통사고 심각도 모형을 개발하였으며, 개발된 모형을 기반으로 도로의 위험성을 사전에 예측하고, 대책 마련이 가능토록 기여 하였다. 셋째, 컴퓨터 모의실험(Simulation) 결과, 이미 대형교통사고가 발생한 장소에 편경사를 설치했을 경우 약 85% 이상의 지점들에서 대형교통사고가 발생하지 않는 개선효과가 있는 것으로 분석되었으며, 이 분석결과를 통해 도로의 구조 시설 기준에 관한 규칙(해설 및 지침)의 편경사 설치 예외규정을 더욱더 강화시킬 필요가 있다고 사료된다.

Keywords

References

  1. 김장욱․남궁문․김정현․이수범(2006), "퍼지 및 신경망 이론을 이용한 교통사고예측모형 개발에 관한 연구", 대한교통학회지, 제24권 제7호, 대한교통학회, pp.81-90
  2. 김홍상(1987), "교통사고의 기술방법에 관한 연구: 한국과 서독간의 비교", 한국도로공사 도로연구소.
  3. 도로교통공단(2007), "교통사고조사․재현매뉴얼", 교통전문학교.
  4. 도로교통공단(2008), "교통사고 통계분석", 교통사고종합분석센터.
  5. 도로교통공단(2000-2008), "대형교통사고 사례 분석", 교통사고종합분석센터.
  6. 도로교통공단(2007), "2007년 판 OECD회원국 교통사고 비교", 교통사고종합분석센터.
  7. 도로교통공단(2007), "2006년 도로교통 사고비용의 추계와 평가", 교통사고종합분석센터.
  8. 박동규(1999), "최신 실험계획법", 기전연구사
  9. 박성현(1995), "현대 실험계획법", 민영사
  10. 하오근․오주택․원제무․성낙문(2005), "순서형 프로빗 모형을 이용한 사고심각도 분석", 대한교통학회지, 제23권 제4호, 대한교통학회, pp.47-55.
  11. 하왕수․한석영(2003), "교통사고 재현 프로그램 PC-CRASH의 주요 충돌 인자 설정", 대한교통학회지, 제21권 제2호, 대한교통학회, pp.155-164
  12. AASHTO(1960), "A Policy on Geometric Design of Highways and Streets", 1990, "Road User Benefit Analysis for Highway Improvement".
  13. Forkenbrock, G., Bryan, C., O., & Elsasser, D(2003), "An Experimental Examination of 26 Light Vehicles Using Test Maneuvers That May Incuse On-Road", Untrapped Rollover and a Discussion of NHTSA's Refined Test Procedures-Phases VI and VII of NHTSA's Light Vehicle.
  14. PC Crash(1995), "Program for Simulation of Road Accidents", Sam-Song handbook.
  15. R.Lamm et al(1999), "Highway Design and Traffic Safety Engineering Handbook", McGraw-Hill.
  16. William H. Green(1977), "On the Formation of Travel Demand Models and Economic Evaluation Measures of User Benefits", Environment and Planning A, 9.
  17. Yoon and Kyongsu Yi(2006), "A Rollover Mitigation Control Scheme Based on Rollover Index", American Control Conference.