교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.
본 연구의 목적은 신호교차로의 교통사고 심각성을 인식하고, 교통사고의 특성분석과 관련변수와의 상관분석 및 사고추정모형을 개발하는 것이다. 이러한 목적하에 본 연구에서는 2004년도 청주시 총 교통사고건수 3,115건 중 1,183건이 발생한 4지 신호교차로 전체(181개소)를 대상으로 하였다. 신호교차로 사고에 영향을 줄 것으로 판단되는 ADT, 교차로 면적, 평균차로폭 및 종단경사 등 독립변수들과 교통사고건수, 교통사고율(MEV) 및 EPDO를 종속변수로 선정하여, 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 추정모형을 개발하였다. 모형개발 결과, 교통사고건수의 경우 ADT 등 5개의 변수가 주요 요인으로 분석되었으며($R^2=0.612$), 교통사고율(MEV)의 경우 교차로면적 등 5개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.304$). 또한 신호교차로 교통사고의 심각성 및 특성분석이라는 본 연구의 목적에 가장 부합되는 EPDO의 경우는 ADT, 주도로 평균차로폭, 상향종단경사, 제한속도 차 등 4개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.559$)
지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.
사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 도시부 신호교차로에서의 유턴 사고모형을 개발하는 것이다. 창원시 3지, 4지 신호교차로의 유턴 교통사고 자료에 대한 특성을 분석하고 로지스틱 회귀분석에 의해 사고예측모형을 추정하였다. 먼저 유턴 운영에 의한 교통사고 발생에 차이가 있는지를 검정하기 위해 맨-위트니 U검정으로 평균차이를 검정하였다. 분석 결과 4지 신호교차로의 사고유형별 구분에 있어서는 추돌사고를 제외한 유형에서, 사고위치별에 있어서는 유출부 사고가 유턴구역이 설치된 집단의 사고발생건수가 더 많은 것으로 분석되었다. 교통사고건수에 대한 반응척도를 이항으로 분류하고 사고예측모형을 추정한 결과 상충교통량, 대향차로수와 같은 독립변수가 공통적인 영향요인으로 분석되었으며, 3지 신호교차로에서는 종단 경사, 4지 신호교차로에서는 횡단보도수가 공통영향 이외에 특정변수로 도출되었다. 도시부 신호교차로에서 유턴 운영을 위해서는 유턴 구역 대향차로수가 사고무발생 교차로의 평균차로수인 3.5개 차로 이상이며, 접근부의 종단선형이 상향경사일 경우에 설치를 고려할 수 있을 것으로 제안된다. 또한 유턴 차량의 많은 부분이 횡단보도 시간을 이용하여 회전하는 점을 고려하여 유턴 시기에 대한 지시표지를 설치할 필요가 있다.
지금까지 교통사고발생과 기하구조와의 관계파악을 위한 모형정립에 관한 연구가 많이 이루어져 왔다. 이러한 연구들은 도로선형, 기하구조의 개선 혹은 위험구간 선정 등에 사용되어 교통사고 건수 및 사고심각도를 줄이는데 기여를 하여왔다. 하지만, 모형정립에 사용되었던 변수들은 자료수집 부족 등의 이유로 변수 혹은 대상구간이 가지고 있는 기하구조의 비동질성을 고려하지 못한 측면이 있었으며, 이는 모형 정립시 계수의 표준오차값이 과소 추정되어 모형전체의 신뢰성에 영향을 미쳐왔다. 따라서, 이번 연구에서는 사용되는 변수의 비동질성 고려가 모형의 결과에 미치는 영향을 알아봄으로써, 비동질성의 중요성을 파악하고자 하는데 목적이 있다. 그 결과, 모든 기하구조에 대한 비동질성을 고려하지는 못하였으나, 몇몇 사용된 기하구조 변수들의 경우, 의미 있는 결과가 도출되었다.
이 연구는 회전교차로의 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 연립방정식을 이용한 회전교차로의 운전유형별 교통사고모형을 구축하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 국내 회전교차로 39개소에서 발생한 148건의 사고자료와 통계 프로그램인 SPSS 17.0을 이용하였다. 또한 사고모형은 2SLS(2단계 최소자승) 추정법을 이용하여 구축하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 사고건수와 EPDO는 쌍방적 관계를 갖는 것으로 평가되었다. 둘째, 운전유형별로 개발된 6개의 연립방정식은 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 셋째, 개발된 모형은 공통변수와 특정변수를 사용하여 비교 분석되었다. 마지막으로 독립변수에는 ADT, 상충비, 중차량 비율, 회전차로 폭, 회전차로 수, 접근로 차로폭, 접근로 평균 차로 수, 주차시설 유무 및 정류장 유무가 채택되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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