Estimation of Freeway Traffic Accident Rate using Traffic Volume and Trip Length

Road accidents are considered as the result of a complex interplay between road, vehicle, environments, and human factors. Little study, however, has been carried out on the attributes of human factor compared to the road geometric conditions and traffic conditions. The previous researches focused on mainly both traffic and geometric conditions on specific location. Therefore, it's hard to explain phenomenon of the high traffic accident rates where road and traffic conditions are good. Because of these reasons, accident analysis has contributed on geometric improvement and has not contributed on traffic management such as selection of attention section, driver napping alert, etc. The freeway incident management is also associated with reliable prediction of incident occurrences on freeway sections. This paper presents a method for estimating the effect of trip length on freeway accident rate. A PAR (Potential Accident Ratio), the new concept of accident analysis, considering TLFDs (Trip Length Frequency Distributions) is suggested in this paper. This approach can help to strengthen freeway management and to reduce the likelihood of accidents.

교통량과 통행길이를 고려한 고속도로 교통사고 예측 연구

교통사고는 도로기하구조, 교통특성, 운전자 특성, 주변환경 등이 복합적인 상호작용을 통하여 발생하게 된다. 고속도로는 양호한 도로기하구조 조건을 가지고 있으나 고속주행 특성으로 인해 사고원인 중 부주의, 졸음, 과속 등 운전자의 인적요인(Human Factor)에 의한 사고비율이 매우 높다고 보고되고 있다. 그러나 고속도로 교통사고 추정에 대한 기존연구들은 주로 특정지점에서의 도로기하구조조건, 교통 및 환경조건들과 교통사고와의 관계를 설명하기 위한 모형의 개발에 초점을 두어왔으며, 운전자 조건을 고려한 교통사고 추정에 대한 연구는 지금까지 거의 수행되지 않았다. 따라서 기존 연구들은 도로와 교통조건이 양호한 구간에서의 높은 교통사고율을 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 개별 기 ${\cdot}$ 종점 쌍간의 통행길이분포(Trip Length Frequency Distributions)를 이용하여 공간적 시간적으로 변화하는 운전자의 심리적 ${\cdot}$ 생리적 인적요인을 고려하여 보다 현실적으로 교통사고발생율을 예측하는데 있다. 이를 위해 사고분석변수로 구간교통량에 대한 사고위험교통량의 비율인 잠재사고비율(PAR:Potential Accident Ratio)이라는 새로운 개념을 제시하였으며, 서해안 고속도로에 대한 사례분석결과 PAR, 교통량과 교통사고는 서로 밀접한 관계를 갖는 것으로 분석되었다.