전라북도내 14개 시 군의 교통사고 자료를 활용하여 고령운전자의 교통사고 피해 심각성을 분석하였다. 교통사고는 1차적으로 개인 및 운전환경 속성과 2차적으로 도시관련 속성에 의해 영향을 받는 2단계 위계적 특성을 갖는 것으로 가정하였다. 위계적 특성을 고려한 피해 심각성에 대한 영향요인을 분석하기 위해 다수준분석모형을 활용하였다. 분석결과로서 65세 이후의 고령운전자는 연령이 증가할수록 교통사고로 인한 피해상황이 심각해짐을 보여주며 안전한 운전방법의 교육과 교통사고를 미연에 방지하기 위한 대안이 필요하다. 음주운전은 고령운전자에게 사고발생시 피해 심각성을 크게 할 경향이 높은데, 사망사고에 있어서 비고령자에 비해 발생비율이 약 3.0배 이상 높았다. 고령운전자는 야간 교통사고 발생빈도가 높은 편이나, 낮 시간대의 교통사고일수록 피해 심각성은 높아졌다. 고령운전자는 비고령자보다 흐린 날씨에서 사고 발생빈도가 높으나, 심각성에서는 맑은 날에 높아짐을 보였다. 습윤상태의 노면이 피해 심각성에 큰 영향을 주고 있는데, 비고령자에 비해서 고령운전자가 중상 및 사망비율도 높은 것으로 분석되었다.
해상의 특수성에 따른 한계 때문에 특히 여객선의 해양 사고에서 골든타임 준수는 대형 참사를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 여객선의 해양사고 발생 시 골든타임을 준수하기 위하여 항해사가 대피항로를 선정하는데 의사결정을 지원할 수 있는 알고리즘을 구축하고자 한다. 사고의 심각성 정도에 따라 대응할 수 있는 방법이 다르기 때문에 사고의 심각성을 3단계로 구분하였고, 운항자 11명의 인터뷰 조사를 통하여 대피항로 선정 알고리즘을 고안하였다. 또한 국내 여객선 사고 사례에 적용하여 그 실용성을 확인하고, 보완점을 도출하였다. 이러한 대피항로 선정 지원 알고리즘은 사고 발생 시 항해사가 올바른 의사결정을 할 수 있도록 지원함으로써 여객선 사고의 인명피해를 감소시키는데 기여할 수 있을 것이다.
교통사고는 사람과 자동차, 도로환경 등의 여러 요인들이 결합되어 발생됨으로 요인들에 대한 과학적, 심층적인 조사와 분석을 통해 사고요인을 사전에 제거하여 유사한 형태로 반복되는 사고를 예방하는 것이 중요하다. 특히, 인적요인은 교통사고에 있어 큰 부분을 차지하고 있어 인적요인에 의한 음주교통사고는 경각심을 갖고 해결해야 할 중요한 사회적 문제이다. 연구는 교통사고자료를 활용하여 사고 빈도와 사고 심각성에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 교통사고를 음주 및 비음주 사고로 분류하고, 비음주 사고에 대한 음주 사고 발생 가능성에 대해 로그선형모형을 이용하여 변수간의 관계성을 분석한다. 음주교통사고 영향요인으로는 여성보다는 남성이, 비승용차 운전자보다는 승용차 운전자가 음주관련 사고 발생가능성이 높은 것으로 나타났다. 연령의 증가, 커브구간, 단일로, 노면 불량상태 등에서도 발생가능성이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 음주교통사고의 경중을 고려한 심각성 분석을 위해 순위회귀모형의 적용 가능성을 탐색하였다. 종속변수가 이산적 특성과 함께 순위적 특징을 보일 경우 순위회귀모형이 적용되어야 하는데, 종속변수가 정성적 표현이 아닌 단지 순위를 반영하는데 유익한 모형이다. 사고의 심각성 분석에서 교통사고 발생시간대, 기후, 도로형태, 사고유형, 성별, 차량종류 등에 의해 심각성이 가중됨을 알 수 있었다. 계절적으로는 봄과 겨울이 사고의 심각성이 증대되며 반면에 여름과 가을은 감소될 가능성이 높았다.
여객선 관련 해양사고는 발생 가능한 빈도는 낮지만 사고 발생 시 심각성은 대단히 큰 것이 특징이다. 이에, 여객선 안전에 관해서는 대규모 사고 발생 후 사건의 심각성을 인식하는 경향이 크다. 코스타 콘코디아 사고와 세월호 사고 이후 전세계는 여객선 안전에 관해서 새로운 인식을 갖게 되었으나 근본적인 위기 제거나 감소 방안이 미흡하여 아직도 동남아시아에서는 크고 작은 사고가 지속 발생하고 있다. 사전에 발생 가능한 위기를 식별하여 이에 대한 대응방안을 선제적으로 마련하는 것이 최적으로 고려된다. 본 연구의 목적은 현재까지 인식되었으나 이에 대한 대응방안이 수립되지 않았거나 아직까지 인식하지 못한 위기를 식별한 후 이에 대한 해결 방안으로 RCO(Risk Control Option)을 마련하기 위한 것이다. 본 연구에서는 다양한 국내외 자료를 통해 위기를 식별하고 이에 대한 분석 평가 방법을 수립하고자 한다. 연구 검토결과, 해양사고 연계 체인을 바탕으로 위기를 식별하고 이에 대한 시나리오를 구축하여 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)를 이용해서 확률적으로 위기를 분석 및 평가할 수 있음을 알았다. 향후 BN을 이용한 위기 순위 결정과 RCO 구축을 진행할 예정이다.
하루가 달리 급속도로 발전하는 21세기 현대사회에서는 안전과 환경이라는 두 큰 명제 속에 기업을 운영하여야만 세계 속에서 살아남을 수 있다. 급속도로 발전해 가는 시대 속에서 항공기의 이용은 날로 늘어가는 추세이며, 항공 교통 수단의 이용이 늘어감에 따라 이에 대해 발생하는 사고빈도와 심각성에 대한 관심도 늘어가고 있다. 특히 항공기는 현대사회에서 중요하게 대두되는 교통수단 임에도 불구하고 사고에 대한 분석과 안전대책에 관한 연구는 국내에서 찾아보기 힘들다.(중략)
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.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
해상 교통 안전을 향상하고 선박 사고를 사전에 방지하기 위해서 선박 사고에 대한 위험도 평가가 선행되어야한다. 선박의 위험도에 대한 개념은 여러 가지로 정의되고 있는데, 본 연구에서는 데이터베이스를 기반으로 사고 발생 가능성과 피해를 예측하여 위험지수를 산출하는 위험도 평가 방법에 대해 고찰해보았다. 사고 발생에 따른 인명 손실과 오염 규모 등의 피해 결과에 따라 고위험 선박이 선별될 수 있으며, 선박의 위험도의 정량적 기준은 사고 발생 확률과 사고 결과의 심각성으로 결정된다. 대량의 데이터베이스를 통계적으로 분석하여 위험도를 도출하기 위해서는 데이터베이스의 확보 뿐 아니라 데이터베이스의 구조화가 기반이 되어야 한다. 또한 과거 자료에 입각한 데이터베이스만으로 위험도를 평가할 경우 미래 사고 발생을 예측하는데 한계가 있을 수 있으므로 데이터베이스의 보강 및 보정이 필요하다.
현재 우리나라 사람들은 소득 증가와 함께 각종 레크리에이션에 많은 여가 시간을 할애하고 있다. 이와 더불어 레크리에이션 장소에서 적지 않은 사고가 발생하고 있으며, 이로 인하여 수 많은 물적, 인적 피해를 초래하고 있다. 레크리에이션 사고는 대부분이 인 적피해를 동반하며 갈수록 그 심각성이 급증하고 있는 실정이다. 산업 안전의 경우에는 정부와 민간이 사고원인의 규명과 예방 대책의 수립에 그동안 많은 노력을 경주하여 왔다. 그러나 레크리에이션 사고에 대하여는 관심이 미미하여, 대책의 수립이나 연구 모색 등이 이루어 지지 않았다. 위험 요인의 추출과 예방 대책의 수립을 위한 첫단계는 각종 재해 데이터의 체계적 수집과 분석, 즉 역학적(epidemiological) 접근 방법이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 레크리에이션 사고에 대한 관심을 높이며 이들을 예방하고자 하는 취 지에서 우리나라의 레크리에이션 사고 데이터의 수집에 대한 현황과 문제점을 조사하였다. 이를 토대로 보다 합리적인 사고 데이터 관리 체계를 위한 기본 방안을 제시하였따.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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