도로에서의 안전한 주행을 위해서는 차량들의 전방 시야 확보와 주행속도가 비슷한 차량들의 동일차로 형성이 중요하다. 하지만, 화물차와 같은 대형차량은 승용차에 비해 주행속도가 낮고, 차체가 커서 승용차와 차로를 공유할 때에 사고의 위험을 높이게 된다. 이러한 피해를 줄이고자 우리나라 도로교통법은 차로통행기준을 지정하고 있으나 잘 지켜지지 않고 있는 현실이다. 이에 본 연구는 화물차량의 교통사고 심각도 분석을 통해 지정차로제의 당위성을 제공하고, 고속도로 안전대책마련에 기여하는데 목적이 있다. 사고심각도를 종속변수로 하고, 지정차로 위반여부 등 18개 독립변수로 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석을 실시하였다. 분석 결과, 고속도로 화물차 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 지정차로 위반여부, 날씨, 주야, 갓길주정차 관련여부 변수로 나타났다. Wald 값 비교 결과, 지정차로 위반변수가 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타나 지정차로 통행방법의 철저한 준수가 요구되며, 효과적인 단속활동 등 대책마련이 필요할 것으로 판단된다.
낮은 제한속도 환경에서 무인 교통단속 장비의 속도위반 단속 허용범위는 매우 높으며. 이는 제한속도 준수율이 낮은 주요인 중 하나이다. 이에 따라 본 연구에서는 무인 교통단속 장비의 속도위반 허용범위를 개선하여, 새로운 제한속도별 허용범위 기준을 제시하였다. 먼저 운전자에게 과속을 유발할 수 있는 운영자·이용자 측면의 오차 실효성을 분석하고, 분석 결과에 따라 단속 장비 오차와 내비게이션 GPS 속도 오차를 적용하여 허용범위 개선안을 제시하였다. 또한, 허용범위 개선 시 운영자 측면에서 장기적으로 기대되는 사고율 및 사고 심각도 등 안전성 효과를 추정하였다. 추정 결과 모든 제한속도의 도로구간에서 제한속도 준수율, 사고율, 속도 변화에 따른 심각도별 사고건수 변화율, 보행자 교통사고 사망률 모두 개선되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 속도위반 단속 허용범위 개선안이 도입될 경우, 추정한 개선 효과와 같이 도로의 안전성이 향상될 것으로 기대된다.
교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.
감시장치가 보편화되어 이제는 은행 등 공공시설이나 가정에서 CCTV를 통해 범죄예방과 범인정체 파악에 활용되고 있으며 교통위반과 고용인 생산활동감시수단으로도 이용되고 있다. 이 CCTV는 유선과 무선 2종이 있는데 흑백은 15~30만원, 컬러는 30~1백만원이며 구입할 수 있다. 그런데 가장 발전된 도청은 장치없이 레이저광선을 쏘아서 대화내용을 잡아내는 방법으로 개발되어 실용화되고 있다.
과속은 교통안전에 있어서 중요한 영향요인이며, 사고 심각도에 영향을 끼칠 뿐만 아니라 사고 위험성과 밀접한 관련성이 있다. 본 연구는 청주시의 신호교차로에 설치된 36개 다기능단속카메라(신호 및 과속)에서 수집한 27,968건의 속도위반 자료에 대한 분석 결과를 제시하고 있다. 이 자료에는 위반자의 3년간 위반이력을 포함한 다양한 인구통계학적 특성들을 포함하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 속도위반과 인적, 차량 및 도로 환경요인들 간의 관련성을 알아보기 위함으로 분석방법은 통계프로그램 SPSS 20의 기술통계와 이항로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 속도위반은 지방부와 도시외곽부 지역에서 많이 일어났다. 둘째, 속도위반 운전자의 약 25.6%는 제한속도 대비 20km/h 이상의 심각한 수준의 과속운전을 한다. 셋째, 과속운전자와 정상속도 운전자에 영향을 주는 변수로는 교차로의 공간적 위치와 운전자의 성별 및 연령이 선정되었다. 마지막으로, 이항 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(Hosmer and Lemeshow test : 11.586, p-value: 0.171).
본 논문에서는 교통정보의 자동 전송시스템에 대한 연구결과를 제시한다. 여기서는 구급차나 소방차와 같은 긴급차량의 진로를 방해하는 것을 교통이벤트로 정의한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스에 기록되는 동영상으로부터 교통이벤트 발생이 판정되는 경우 해당 정보를 증거영상과 함께 전자우편을 통하여 자동적으로 관제선터에 전송하는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여, 전방에서 주행하는 차량의 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 알고리즘, 교통이벤트 발생 판정알고리즘을 실현하였다. 또한, 신고를 위하여 텍스트와 영상 파일을 전자우편과 파일전송프로토콜을 통하여 자동 전송하는 기능도 추가하였다. 따라서 교통이벤트를 확장하여 제시된 시스템에 적용하면 다양한 교통법규 위반 사항에 대한 편리한 신고체계를 수립할 수 있으므로 교통법규 위반 사례를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 부산광역시 시내버스 준공영제 시행에 따른 시내버스 교통사고 발생 유형 및 시내버스 운전자의 운전태도 변화 경향을 분석하고 이를 토대로 하여 교통사고 저감대책을 고찰한 바 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 시내버스 준공영제 시행 전 후와 시행 후 시간이 경과함에 따른 교통사고는 전반적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 시내버스 준공영제 시행 전 후 시내버스 운전자의 교통법규 위반과 교통사고 감소에 가장 많은 영향을 끼친 요인으로는 안전운전 의무 불이행 위반 감소와 고용 안정으로 나타났다. 셋째, PROXSCAL 분석 결과에 따른 교통사고 저감대책을 마련, 제시할 수 있었다.
지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.
The change of industrial structure, the expansion of economic scale, the elevation of national life level and rapid motorization bring about social problems that are traffic accident, traffic congestion, etc. Especially, big traffic accidents bring about the great number of dead and wounded person with damage of property. But there are no study results available mainly focused on the big traffic accident analysis. Accordingly, this study is essentially for the factor analysis of big accident types including laws violation and the assaulting driver's death using Quantification ll method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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