교통사고 피해를 최소화하기 위해서는 차량과 도로 체계에 대한 공학적인 개선을 통하여 교통사고 원인을 제거해야 한다. 일반적으로 안정성과 효율성이 부족한 도로는 교통사고가 지속적으로 발생할 가능성이 크고 이를 개선하는데 막대한 사회적 비용과 시간이 소요되며, 부적절한 환경 요인으로 발생한 교통사고는 국가적으로 큰 피해를 발생시키게 된다. 따라서 본 연구는 최근 인공지능 분야 중 활발히 연구 중인 역전파 알고리즘(Back-Propagation Algorithm : BPA)을 이용하여 신호교차로를 대상으로 최적의 교통안전 평가기법을 제시하고자 하였다. 본 연구는 광주광역시내 교통혼잡과 교통사고가 빈번하게 발생하고 있는 신호교차로 지점을 대상으로, BPA를 이용하여 보다 신뢰성 높은 교통안전 평가 모형을 개발하고자 다음과 같은 일련의 방법으로 연구를 수행하였다. 첫째, 신호교차로 교통사고와 교통상충간의 순위상관분석을 실시하여 교통사고 순위와 교통상충 순위가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 이는 교통상충이 신호교차로 교통안전 평가 변수로 사용될 수 있음에 따라 설명변수로 입력되고 교통사고가 종속변수인 선형회귀모형을 개발하는데 이용하였다. 둘째, 신호교차로의 교통량과 진입 진출 차로수 차이 등을 교통사고의 설명변수로 간주하여 다중회귀분석을 통해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 셋째, 교통량과 도로 기하구조 요소를 모형의 설명변수로 설정하고 교통상충을 종속변수로 하여 BPA를 이용한 최적의 교통안전 평가 모형을 개발하였다. 마지막으로, 교통사고 실측값, 다중회귀모형, BPA에 의한 교통사고 예측값을 평균제곱근오차 방법으로 모형의 적합도 비교 분석을 하였다. 본 연구의 결과, BPA에 의해 도출된 교통사고 예측값과 교통사고 실측값 사이의 평균제곱오차는 3.89로 계산되어 BPA가 다중회귀 모형보다 상대적으로 교통안전 평가능력이 우수한 것으로 나타나 실제 신호교차로 교통안전도를 평가하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되고 추후, 교통안전정책 수립시 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 오염물 사고에 대한 신속한 대응을 위하여 입자 분산 모형을 개발 및 개선하고 병렬 프로그램을 적용한 모의 속도 증가와 그 분석을 통하여 속도개선 결과를 평가하였다. 개발된 모형은 전단류 분산이론을 따르면서 수평 혼합 과정은 전단이송, 연직 혼합 과정은 연직배열 알고리즘을 이용한 난류 및 입자 확산을 구현하였다. 오염사고에 신속하게 대응하기 위해 모형 속도 개선을 위하여 OpenMP를 활용한 병렬 프로그래밍으로 멀티코어 적용 알고리즘을 적용하였다. 병렬 프로그래밍 적용 결과, 가상 사행수로에서 기준 소요시간 내로 모의가 가능한 입자 및 활용 코어 개수의 관계를 도출할 수 있었다. 이 연구 결과로 신속한 수질 오염사고 사고대응을 위한 적절한 모의 조건을 구성할 수 있게 되어 모형의 활용성을 증대할 수 있었다.
본 연구는 전국 8개 권역(경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)에 4차로 이상도로(다차로 도로)구간 약 780km(4,372개구간)의 기하구조, 안전시설물, 교통량 및 기상, 토지이용, 도로설계기준 만족여부 등의 변수를 수집하여 사고건수 예측모형을 구축하였다. 모형은 고정모수 모형(fixed parameter model)과 확률모수 모형(random parameter model)을 사용하였다. 확률 모수 음이항 모형의 경우에 계수가 고정된 것이 아닌 특정확률을 가지고 범위로 표현함으로써 부호가 반대가 되는 경우도 일부 나타났다. 고정모수의 음이항 모형은 독립변수가 사고건수에 미치는 영향을 모든 구간에서 하나의 계수로 해석할 수 밖에 없었으나, 확률모수를 이용한 음이항 모형에서는 더욱 다양한 해석이 가능하였다. 특히, 곡선반경, 길 어깨 확보유무, 종단경사 설계기준 만족유무는 특정확률을 가지고 양의영향과 음의영향이 모두 나타났다. 이러한 현상은 모든 구간에서 일률적으로 사고건수 증감에 영향을 미친다기 보다는 일부구간에서는 운전자의 행동특성, 도로구간의 특성에 따라서 반대의 효과가 나타나기도 하는 것을 의미한다.
진도 앞바다에서 발생한 세월호의 사고원인 규면의 일환으로 세월호와 같은 모델을 제작하여 자유항주 실험을 실시하였다. 현재 세월호의 정확한 GM은 알 수 없고 추정치만 제시되고 있는 상황이다. 가장 객관적인 자료로는 세월호의 AIS항적이 유일하다고 볼 수 있다. 이에 사고당시의 세월호와 동일한 AIS 항적으로 이동할 수 있는 조건을 검토하여 자유항주 실험을 실시하였다. 그 결과 사고 당시 세월호의 AIS 항적과 유사한 자유항주 모형선의 실험결과를 얻을 수 있었다.
고속도로 영업소에서 발생하는 교통사고는 사고발생 원인, 사고 유형, 사고 차종 측면에서 본선 구간 교통사고와 다른 특성을 보이므로, 본선 구간과는 별도로 고속도로 영업소에 초점을 맞춘 안전성능함수의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 영업소의 교통사고 발생건수에 유의한 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 이를 기반으로 사고예측을 위한 안전성능함수를 개발하고자 한다. 기존 문헌 및 사고 특성 분석을 통해 고속도로 영업소에서 발생하는 사고에 영향을 미치는 설명변수들을 설정하였으며, 설명변수의 형태에 따라 사고 예측을 위한 두 개의 음이항 회귀모형을 구축하여 모형 간 설명력 비교를 통해 고속도로 영업소에 대한 최종 안전성능함수를 제시하였다. 모형 구축 결과 AADT, 하이패스차로비율, 중차량 혼입률이 증가할수록, 평균 차로폭이 감소할수록, 그리고 본선형 영업소 유형에서 사고 건수가 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 안전성능함수는 고속도로 영업소 사고다발지점 선정을 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항회귀분석을 이용하여 고속도로에서의 사고와 기하구조와의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 고속도로에서의 기하구조는 모든 구간에 동일한 설계요소가 적용되기에는 현실적으로 불가능함에도 불구하고, 지금까지의 연구에서는 모형을 통해 도출되는 계수값이 구간에 설치된 기하구조의 특성에 관계없이 항상 고정된 값으로 추정되어왔다. 고정된 값을 이용한 일반적인 음이항모형은 시간적 변화 또는 각 대상구간이 가지고 있는 고유한 특성에 따른 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 단점이 있으며, 이로 인해 추정된 계수의 표준오차가 과소추정되어 t-값이 부풀려지게 되며, 그 결과 모형의 설명력이 떨어지게 된다. 따라서, 이 연구에서는 워싱턴 주에 위치하고 있는 7개의 고속도로에서 발생한 9년동안의 사고자료 및 기하구조자료를 이용하여 구간별로 상이한 기하구조가 사고에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 총 16개의 기하구조 관련 변수가 모형 도출에 이용되었으며, 기존의 음이항모형과의 비교를 통해 이 연구에서 제시하는 모형이 교통사고와 기하구조와의 관계파악에 더욱 적합함을 보이고자 한다. 그리고, 각 변수의 한계효용 및 탄력성 분석을 통해 이질성을 가지는 기하구조가 사고에 미치는 영향을 제시하고자 한다. 이는 향후 기하구조 관련 정책수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.
현재 도로사업의 타당성 조사 시 사용하는 교통사고 감소편익 산정기준은 도로의 등급별로 사고율을 일률적으로 적용하고 있어 도로자체의 물리적인 특성이 반영되지 못하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도로의 물리적인 특성과 교통 특성을 반영한 사고예측모형을 개발하여 도로의 신설 및 개량에서 그 도로의 안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 초기 단계로서 도시지역 도로를 대상으로 하여 모형을 개발하였다. 우선 도로유형별로 사고에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이 때 선정 기준은 도로계획단계에서도 획득할 수 있는 자료를 위주로 선정하였으며, 변수로는 교통량, 중앙분리대의 유·무, 교차로 수, 연결로 수, 횡단신호등 수, IC밀도 및 차로수 가로 선정되었다. 각 요인과 사고와의 관계를 분석해 본 결과 모두 통계적으로 유의한 수준에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로의 규모 및 등급에 따라 4가지 유형으로 분류하고, 각각에 대하여 사고예측 모형식을 회귀분석을 통하여 도출하였으며 그 모형식을 실제 자료를 이용하여 검증하였다. 검증결과 모형식의 결과와 실제 사고 자료와의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로 계획 단계에서 새로운 도로의 안전성을 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다는 데에 그 의의가 있다. 본 연구에서 이용한 자료가 전라북도 한 지역으로 한정되어 있어 전국적인 대표성을 지니는 데에는 한계가 있을 수 있다는 사실을 밝히고자 한다.
이 연구에서는 토착 문화심리학을 토대로 사고와 안전에 대한 확률론적인 시각과 결정론적인 시각을 비교 분석하였다. 한국뿐만 아니라 대부분의 선진국이나 개발도상국에서 사고로 인한 사망과 재해는 예방이 가능하다. 이 연구의 첫 번째 부분에서는 사회과학과 응용과학에서 채택되어온 선형의 결정론적인 모형의 한계에 대해 설명하였다. 가정 직장과 사회에서 발생하는 사고와 안전의 확률론적인 속성에 대한 이해를 위해, 토착 문화심리학에서 주장되어온 상호작용 모형이 제안되었다. 두 번째로는 사고와 안전에 관련된 요소들을 검토하였다. 세 번째로는 한국사회에서 사고를 예방하고 안전을 증진하기 위해 확률론적 모형의 활용에 대해 설명하였다.
본 연구는 random effects Tobit 회귀모형을 이용하여 도심지 교차로에 대한 교통사고모형을 개발하여 교통사고와 요인간의 상관관계를 파악하는 것이 목적이다. Random effects Tobit 회귀모형의 적용성을 비교 분석하기 위하여 fixed effect Tobit 회귀모형을 산정하였다. 산정결과, 교통량, 제한속도, 차로수, 토지이용, 우회전차로, 전방신호등이 유효한 변수로 나타났으며, 총 교통사고율에 대한 random effects 모형의 모형 적합도(결정계수: 0.418, 로그-우도함수값: -3210.103, 우도비: 0.056)와 모형 설명력(MAD: 19.533, MAPE: 75.725, RMSE: 26.886)은 fixed effects 모형의 모형 적합도 (결정계수: 0.298, 로그-우도함수값: -3276.138, 우도비: 0.037)와 모형 설명력(MAD: 20.725, MAPE: 82.473, RMSE: 27.267)보다 우수한 것으로 나타났으며, 부상교통사고율에 대한 교통사고모형에서도 총 교통사고율의 산정결과와 동일하게 나타나 두 모형에서 random effects Tobit 회귀모형이 다소 우수한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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