본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 가로구간 사고특성을 분석하고 주 야간 사고모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 청주시 가로구간 24개 도로를 연구대상으로 2007년 사고 자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 가로구간의 주간 사고건수가 야간 사고건수보다 많았지만, 사고율에서는 야간사고율이 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 4개의 사고모형이 개발되었으며, 이들은 통계적으로 모두 유의한 것으로 분석되었다. 마지막으로, 모형에 채택된 독립변수를 활용하여 주 야간 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.
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 연구는 청주시 4지 신호교차로의 측면접촉사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 측면접촉사고의 특성을 분석하고 관련모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 적절한 모형의 방법론을 찾는데 중점을 두고 있다.주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 측면접촉사고에서 부상사고는 물피사고의 약 2배 이상으로 교차로 내에서 사고가 가장 많이 일어나는 것으로 평가되었다. 아울러 측면접촉사고는 대부분 승용차 관련 사고이며, 안전운행 불이행으로 인한 것으로 분석되었다. 둘째, 다중선형회귀모형이 다중비선형회귀모형보다 통계적으로 유의한 것으로 평가되었다. 또한 최적 모형은 종속변수가 사고건수인 모형으로 분석되었다. 본 연구에서 분석된 측면접촉사고의 요인은 교통량(ADT), 교차로 면적, 우회전 전용차로, 횡단보도 수, 주도로 제한속도, 최대종단경사 및 현시 수이다.
최근 운전자의 보행자-차량 충돌사고 감소를 목적으로 한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 보행자-차량 사고 발생 특성 및 심각도 영향요인 분석을 위하여 다양한 분석방법론을 활용한 보행자 교통사고 분석을 수행하였다. 통계모형과 휴리스틱모형 적용시 각 기법에 따른 결과를 도출함으로써 보행자 사고분석시 분석목적에 적합한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 경기도 교통사고자료(2008-2010년)를 활용하여 보행자 교통사고의 발생특성을 분석하였다. 또한, 통계모형인 이항 로지스틱 회귀분석, 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고 심각도 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 휴리스틱모형인 서포트 벡터 머신, 의사결정나무를 적용하여 교통사고 심각도 분류를 위한 모형을 개발하고 그 결과를 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과는 보행자 교통안전분석의 기초자료로 활용할 수 있으며 향후 국내 보행자-차량 충돌사고 분석시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 기능별 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구는 전체 472개의 세부구간으로 분리된 주간선도로와 보조간선도로의 사고 자료를 이용하여 적합한 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 주간선과 보조간선도로의 사고특성에 대한 t 검정은 두 도로의 사고건수와 EPDO에 차이가 있는 것으로 나타나 기능별 사고모형 개발이 적절한 것으로 분석된다. 둘째, 주간선도로의 EPDO와 사고건수는 모두 ZINB모형이 적합한 것으로 분석된다. 셋째, 보조간선도로 EPDO는 ZINB모형, 그리고 사고건수는 ZIP모형이 최적인 것으로 분석된다. 마지막으로 주간선도로 사고모형(ZINB)의 공통변수는 교통량과 굴곡점수, 보조간선도로의 EPDO모형(ZINB)과 사고건수모형(ZIP) 공통변수는 평균종단경사인 것으로 평가된다.
이 연구는 차량유형별 로터리 교통사고를 다루고 있다. 이 논문은 차량유형별 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 이 연구에서는 차량유형을 세 그룹으로 나누어 그 차이점을 분석하고, 국내 로터리 자료를 이용하여 포아송 및 음이항 회귀모형과 ZAM모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 승용차량과 화물 및 승합차, 원동기의 사고건수를 종속변수로 하는 통계적으로 의미있는 2개의 ZIP 모형과 1개의 음이항 모형이 개발되었다. 둘째, 모형별 채택된 독립변수를 활용하여 세 모형의 차이가 비교 분석되었다. 마지막으로 로터리 사고를 예방하기 위해 조명시설, 과속방지턱과 같은 교통안전시설물 설치가 필요한 것으로 평가되었다.
우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.
최근 폭등하는 자동차의 이용과 교통사고의 증가는 물적 손실이란 측면에서 뿐만 아니라, 국민의 기본 생활권을 위협한다는 측면에서 교통사고를 줄이기 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 일반 도로구간에 비해 사고의 잠재성이 상대적으로 높은 교차로의 경우 이에 대한 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 교차로 교통사고에 있어서 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 이를 통하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 사고 심각도 분석에 있어서 사고 자료의 특성을 고려하여 순서형 확률모형 중 적절한 모형을 적용하였다. 데이터의 ${\epsilon}_i$(오차항)의 분포를 정규분포로 가정하여 순서형 프로빗 모형을 적용하였고 모형의 설명력과 적합성을 나타내는 $p^2$(우도비)와 $x^2$(Chi-square)의 값을 이용하여 최적의 사고 심각도 모형을 개발하였다. 개발된 심각도 모형을 분석한 결과, 교차로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수는 부도로 교통량, 주도로 중차량 비율, 주도로 우회전 비율, 주도로 조명시설, 주도로 제약시설, 부도로 좌회전 유도선 등으로 분석되었다.
본 연구에서는 의사결정나무모형을 이용하여 교통사고 유형 분석을 시도한다. 분석에 이용된 자료는 도로교통안전관리공단에서 수집한 교통사고 정밀조사 자료이다. 본 연구에서 목표변수는 '사고내용'이며, 설명변수는 '인적 요인', '차량적 요인', '도로 환경적 요인' 관련 변수이다. 목표변수에 주요한 기여를 하는 주요 설명변수를 도출하였으며, 얻어진 의사결정나무모형을 토대로 하여 교통사고를 유형화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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