국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.
선박충돌사고 원인의 제공 정도를 밝혀 해양사고를 재발방지를 목적으로 1999년 2월 "선박충돌사고 원인제공비율 산정제도"를 마련하였으며, 2007년 1월 원인제공비율 산정지침을 제정하여 시행해 오고 있다. 이 제도의 또 다른 도입목적은 해양안전심판원의 원인제공비율을 민사재판에서 사법부가 적극 인용함으로써 해양사고관련자들 간의 신속한 분쟁해결과 경제적 부담 감송 등에 기여함에 있다. 그러나 민사소송에 있어 제공된 원인제공비율이 과실비율로 인정되는 등의 이유로 원인제공비율 산정제도가 사법권의 침해하고 있다는 문제점도 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 원인제공비율 산정제도의 시행 이후 이 제도의 시행자 및 사용자 등 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하여 제도의 효과 및 문제점 등을 분석하였다. 전문가 집단 응답자의 대부분이 제도의 필요성 (94.3%), 유용성 (88.6%) 및 신뢰성 (73%)을 피력하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 이 제도가 필요한 이유로는 "손해배상분쟁의 신속한 해결", "충돌사고 재발방지", 그리고 "이해당사자의 편의제공" 때문임을 알 수 있었다. 그러나 제도의 개선을 위해서는 원인제공 비율의 표시에 있어 보다 객관적인 기준과 정량성 및 전문성의 확보가 필요하다는 지적도 확인하였다. 따라서 원인제공비율 산정제도의 개선방안으로 원인제공비율산정에 대한 신뢰성 및 공정성의 확보, 심판관에 대한 법률적 지식과 법적 소양강화 및 전문법조인의 심판관으로의 영입 등이 필요하다고 판단된다.
우리나라의 경우 해양사고에서 어선이 차지하는 비율은 매우 높아 최근 5개년 동안 전체 해양사고중 어선사고 척수 및 비율은 4,361척 중 2,967척으로 68%를 점유하고 있으며 또 어선에 있어서 총톤수 20톤 이하의 소형어선에 의한 사고가 85%를 차지하고 있다.어선의 사고유형을 분석해 보면 기관손상이 30%정도 충돌・전복・침몰 사고가 30% 정도, 기타사고가 40%로 분석되고 있다. 따라서 해양사고비율이 가장 높은 어선사고로 부터 인명손실을 예방하기 위한 실용적이고 효과적인 대책이 시급한 실정이다.본 연구는 어선사고 중 다른사고에 비해 막대한 인명피해나 재산상의 손실을 초래하는 어선사고 유형인 전복/침몰・화재와 최근에 많이 발생하고 있는 낚시어선사고와 어업재해사고를 중점대상으로 사례조사를 통하여 자율적인 어선 인명사고 예방체제 수립 및 어업종사자의 안전의식 고취를 제고하기 위함이다.
우리나라의 경우 해양사고에서 어선이 차지하는 비율은 매우 높아 최근 5개년 동안 전체 해양사고 중 어선사고 비율이 약 68%를 점유하고 있어 해양사고 비율이 가장 높은 어선사고로 부터 인명손실을 예방하기 위한 실용적이고 효과적인 대책이 시급한 실정이다. 본 연구는 어선사고 중 다른 사고에 비해 막대한 인명피해나 재산상의 손실을 초래하는 어선사고 유형인 전복.침몰.화재와 최근에 많이 발생하고 있는 낚시어선사고와 어업재해사고를 중점 대상으로 사례조사를 통하여 자율적인 어선 인명사고 예방체제 수립 및 어업종사자와 안전의식 고취를 제고하고자 한다.
해상에서 많은 선박은 규정되어 있는 교통법규를 제대로 지키지 않고 불법행위를 함으로써 많은 충돌사고를 일으키고 있다. 이 연구에서는 이러한 해상과 육상의 교통 충돌사고에 대하여 해양안전심판원의 선박충돌사고 원인제공비율의 내용을 검토하고, 실증적인 측면에서 해상에서의 선박충돌사고와 육상에서의 자동차 충돌사고의 원인제공비율에 대하여 비교분석하여 평가하도록 하고자 한다.
본 연구는 녹색교통수단인 자전거의 교통사고를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 지역별 특성에 근거한 자전거 사고모형 개발에 중점을 두었다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 자전거 사고건수와 중상이상 사고비율이 지역별로 차이가 없다는 귀무가설이 기각되었다. 둘째, 각 지역 공통으로 자전거보유대수는 사고건수 증가, 그리고 자전거이용률은 중상이상 사고비율 증가에 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 셋째, 통합시의 사고에 영향을 미치는 3개 요인 중 고령인구비율의 탄력성이 가장 큰 것으로 판단되었다. 또한 일반시의 사고에 영향을 미치는 2개 요인 중 시가화면적비율의 탄력성이 가장 큰 것으로 판단되었다. 셋째, 군의 5개 사고 요인 중 자동차보유대수의 탄력성이 가장 큰 것으로 평가되었다. 마지막으로 구의 7개 사고 요인 중 출근통행률의 탄력성이 가장 큰 것으로 판단되었다. 본 연구는 지역 단위 자전거 안전대책 수립에 몇 가지 함의를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.
현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.
1998년 12월 개정 해양사고의 조사 및 심판에 관한 법률은 제4조 제2항에 "심판원은 제1항의 규정에 의한 해양사고의 원인을 규명함에 있어서 해양사고의 발생에 2인 이상이 관련되어 있는 경우에는 각 관련자에 대하여 원인의 제공 정도를 밝힐 수 있다"는 규정을 신설하여 선박충돌사고 원인제공비율 산정제도를 마련하고 1999년 2월에 이를 시행하였다. 그러나 선박충돌사고 원인제공비율 산정제도가 시행된 지 12년이 지난 현재에도 원인제공비율 산정제도 시행과 관련하여 긍정적인 측면을 강조하는 찬성론과 이 제도를 폐지해야 한다는 반대론이 대립하고 있는 상황이다. 따라서 이 논문에서는 선박충돌사고 원인제공비율 산정제도의 도입배경과 찬반론의 내용을 검토하고, 실증적인 측면에서 원인제공비율 산정제도에 대한 이해관계자들의 만족도를 조사 분석한 후, 향후 원인제공비율 산정제도 개선을 위한 정책제언을 제시하고자 한다.
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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