A Hierarchical Approach for Diagnose of Safety Performance and Factor Identification for Black Spots (Black on Suwon-city)

Accident type and/or factor identification is important in accident reduction planning. The aim of this paper is to apply the hierarchical approach with binomial distribution and logistic regression analysis to find out types and factors, respectively. Based on 2001 Suwon city black spot data, a binomial distribution modeling approach has been applied to diagnose the black spots, with the help of safety performance modeling approach has been applied to diagnose the black spots, with the help of safety performance function. Then, the logistic regression analysis has been employed to identify the critical factors. Some accident remedies are also reviewed in the light of the model outcomes. The proposed research framework sheds light on a different accident related research and can also be successfully applied to similar studies and sites.

사고다발지점의 안전성능진단 및 위치별 사고요인분석(수원시를 중심으로)

교통사고를 조사하여 어떤 지역에 어떠한 문제가 있는지를 진단하고, 사고발생에 영향을 미치는 요인을 추출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 사고지점의 파악 및 영향인자파악을 목적으로 수원시 2001년 사고다발지점을 대상으로 각 사고유형 및 위치별 $P_i$(각 사고가 발생할 때 특정의 사고와 관련된 특징이 나타날 확률)을 이항분포로 모형화하여 지점 (도로구간 및 교차로)별로 특성적 사고가 발생한 것으로 판단되는 지점과 그렇지 않은 지점으로 진단하였고, 또한 지점별 안전성능함수(Safety Performance Function)를 구한 후 허용 임계치인 5%를 적용하여 임계치안에 드는 지점들을 진단하고 파악하였다. 이후 진단된 지점과 그렇지 않은 지점을 종속변수로 하고 주요 도로 환경적조건 및 교통조건을 독립변수로 하여 로지스틱 판별분석을 실시하여 분석 결과로 유의하다고 판단된 사고요인들을 도출하였으며 이를 기반으로 각 지점별 개선방안에 대한 대책수립가능성을 또한 검토하였다. 본 연구에서 제시된 진단방법과 로지스틱판별분석을 통한 요인추출 방법은 향후 유사연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.