해양사고에 관한 많은 연구와 분석에 따르면 약 80 %가 인적 오류에 의하여 발생되고 있는 것으로 파악되고 있다. 해양사고의 예방대책 수립을 수립하기 위하여 사고를 일으킨 배후 인적 요인을 파악하는 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구의 주목적은 m-SHEL 모델을 이용하여 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 파악하고 분석하는 것이다. 다른 분야에서 사용되는 m-SHEL 모델은 일반적인 인적 요인의 개념을 기반으로 되어 있기 때문에 본 연구에서는 선박운항시스템에 수용하기 위하여 이 모델을 확장하여 인적 요인을 정의하였다. 또한, 이 확장된 모델의 타당성을 SPSSWIN의 신뢰성 분석을 통하여 검증하였다. 그리고 이 확장된 m-SHEL 모델의 분류표 사용하여 해양안전심판원의 재결서에서 추출한 자료로부터 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석하였다. 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석한 결과 조선자 자신에 관한 요인 L이 가장 많았으며 다음으로 L-E, L-m, L-H, L-S 및 L-L 순으로 나타났다. 이 연구는 해상교통 관련 사고의 예방 및 해상안전관리시스템 구축을 위한 유용한 분석 결과를 제시함으로써 인적 요인에 의한 해상교통 관련 사고 방지에 기여할 것으로 판단된다.
2015년 도입된 서울시 공공자전거 '따릉이'는 2022년 연간 이용자 수 4000만 명을 달성하였다. 개인형 이동장치의 일종인 '전동 킥보드' 또한 각종 공유 서비스의 증가로 2020년 이용자 수 100만 명을 돌파하였다. 다만, 이 새로운 교통수단의 주요 통행로인 자전거 도로는 타 교통수단에 비해 도로가 턱없이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울시 자전거 안전사고 예방을 위한 자전거 도로 최적 입지 선정 방안을 제안하였다. 입지선정 시 도로 교통의 안전성에 주목하여 자전거 사고 위험도를 반영하고자 하였다. 이에 회귀모델을 통해 자전거 교통사고가 발생할 위험이 높은 지역을 선별하였다. 해당 지역을 클러스터링 분석을 통해 6개의 군집으로 분류하였으며 군집별 변수의 특징을 기반으로 적합한 자전거 도로의 유형을 제안하였다. 본 연구를 통해 서울시의 자전거 전용 도로 및 전용차로의 확충을 비롯한 교통 환경이 개선되기를 기대한다.
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
본 연구는 자동차가 갑자기 고장이 나거나 사고가 났을 때 스마트폰 어플리케이션을 이용해 현 사고지점 위치정보를 사용자에 의해 서버에 전송하고, 휴대폰에 내장된 GPS 모듈 및 Bluetooth를 이용하여 삼각대에 부착된 Bluetooth와 연결하여 자동으로 서버에서 현 사고지점 위치정보를 받아들여 분석할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 서버에는 사용자에 의해 등록되어진 현 사고지점의 위치정보, 사고다발지역을 분석하고 관리하는 시스템을 구축한다. 이 시스템을 활용하면 운행 중 사고지점의 정보를 실시간으로 활용할 수 있어 2차 사고에 대한 예방 및 최적의 운행정보를 감지할 수 있다.
신호교차로 구간의 위험원인에 대해서 사전에 사고예방을 강구한다면 사고건수를 줄이는데 도움이 될 것이다. 특히, 신호교차로에서 기하구조 개선과 같이 많은 예산을 투자하지 않더라도 사고감소효과를 낼 수 있다. PG(Positive Guidance) 기법은 신호교차로에서 도로안전시설물의 개선을 통하여 교통사고를 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과속으로 인해서 사고위험성이 높은 신호교차로 1곳을 선정하여 대상지점의 문제점 분석 및 개선방안을 도출하였다. 선정된 구간은 시뮬레이터를 활용하여 대상구간의 현황을 그대로 재현하여 실험하였다. 이를 토대로 PG개선 전 후의 지점별 속도효과가 있는지를 검증하기 위해서 t 검증을 실시하였다. 그 결과, 개선 후에는 운전자가 정보를 충분히 제공받아서 신호교차로 부근에서 속도를 감속하는 것으로 나타났다. 향후 본 연구를 토대로, PG기법을 활용할 수 있는 일부 신호교차로에 대해서 많은 비용을 투자하지 않더라도 저비용으로 교통사고 감소 효과를 거둘 수 있다.
본 연구에서는 본 연구에서는 사고원인 및 예방이론을 적용하여 사업용 화물자동차의 운행특성과 위험운전행동 및 교통사고 위험성 간의 인과관계를 분석하였다. 사업용 화물자동차 운전자 303명을 대상으로 운전자별 근무특성, 운전경력, 운전능력, 운전심리, 차량특성(크기), 위험운전행동, 교통사고와 관련된 자료를 수집하였으며 근무특성 및 위험운전행동에 관한 자료는 운전자가 제출한 디지털운행기록을 활용하고 교통사고 자료는 실제 교통사고를 반영하기 위해 보험사고 자료를 활용하였다. 다수의 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 동시에 분석하기 위해 구조방정식 모형을 구축하고 모형 적합도 지수를 활용하여 모형을 검증하였다. 4가지 위험운전행동(급감속, 급가속, 급추월, 급정지)이 교통사고와 연관성이 높은 그룹으로 분석되었다. 소형 화물자동차, 운전능력이 부족한 운전자, 위험운전행동이 많은 운전자에 대한 안전관리 대책 마련 및 집중관리가 필요한 것으로 판단된다.
VTS 시스템의 비약적인 발전에도 불구하고, 현재 물동량의 증가에 따른 선박 교통량 및 고위험군 선박의 증가로 인해 언제든지 사고의 내연성을 가지고 있다. 또한 입출항 항로에서의 어로행위나 무단횡단, 부두 신설로 인한 해상교통 여건의 어려움을 가지고 있는 것이 현실이다. 이런 상황에서 고위험군 선박 즉, 거대형선이나 대형 원유선, 구조물 운송 예부선의 해양 안전 사고 예방을 위해 특별관리체제(전담관제)를 구축함으로써 항로의 안전성 확보 및 충돌 예방을 위한 방안을 제시하고자 한다.
선박에 의한 해난사고의 대부분을 차지하고 있는 충돌과 좌초를 예방하고 안전항행환경을 확보하기 위해서는 선박들의 교통량 정보 및 위치정보, 해상환경정보를 얻지 않으면 안 된다. 본 연구에서는 인공위성데이터를 통해 얻어진 선박정보를 추출하는 방법에 대해서 조사하고, 다시 얻어진 선박정보를 이용해서 장래위치에 있어서의 해상교통환경 시뮬레이션을 했다. 즉, 장래 해상교통상황을 정량화 된 값으로 표현하여 자동차용 교통신호와 비슷한 선박들의 교통제어신호를 제공함으로써 해상교통안전을 확보할 수 있는 시스템의 기초적 연구결과를 제시했다.
고속도로에서 화물차는 승용차에 비해 도로의 많은 부분을 점유한다. 이로 인해 도로의 용량은 상대적으로 감소하며, 국소적으로 주변 운전자에게 위협적인 요소로 작용한다. 화물차 사고는 일반적인 사고와 달리 사고 특성이 다르므로 분석 방법 또한 일반적인 사고와 다르게 적용해야 한다. 사고 분석 방법 중 사고예측모형은 특정 구간에 대한 사고건수를 예측하며 교통계획을 수립할 때 사고 예방을 위한 대책 수립과 도로의 위험성을 진단할 때 활용된다. 이에 본 연구는 고속도로의 화물차 간 사고 비율을 적용하여 사고예측모형에 투입될 수 있는 보정계수를 산출하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 고속도로를 대상으로 사고 자료를 수집하였으며 2014~2016년까지 3개 년도의 교통량 및 사고 자료를 활용하였다. 연간 사고건수를 토대로 사고예측모형을 개발하였으며, 본 연구를 통해 화물차 간 사고 비율에 따른 사고예측모형을 비교함으로써 실질적인 고속도로 사고예측모형을 확인하고 그에 대한 대책을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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