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.
교통사고를 감소시키고 안전성을 향상시키기 위해, 사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 교통사고를 예측하는 모형은 지속적으로 개발되어 왔다. 교통사고 감소와 사고 사망자 감소에 대한 문제는 선진국과 후진국 모두 중요한 문제로서, 우리나라에서는 매해 교통사고 감소를 위한 정책 및 방안을 제시하고 있다. 주 5일제 시행과 여가활동에 대한 관심의 증가로 주중과 주말의 통행패턴은 다른 형태를 지니고 있으며, 교통사고의 특성도 마찬가지로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 주중과 주말의 사고 심각도에 미치는 요인이 다름에 대하여 분석하였으며, 이는 고속도로에서 발생한 5년 동안의 사고자료를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하였다. 모형의 추정결과 주중 사고 심각도 모형은 도로 요인이 사고 심각도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주말 사고 심각도 모형은 운전자 요인이 사고 심각도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타나 주중과 주말 사고의 원인 차이를 나타냈다.
교통사고발생시 사고 심각도에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 이해하는 것은 기하구조나 환경 측면에서 교통사고 발생을 예방하고 운전자와 사고 차량의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 계층 이항 로지스틱모형에 의해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하고 영향변수 간 차이를 나타내는 비교위험도(odds ratio)를 도출하였다. 사고 심각도는 인명피해와 차량피해로 구분하여 사망사고모형과 차량완파사고모형을 구축하였다, 종속변수는 사망자 발생과 완파차량 발생 여부이며, 각각 사고-탑승자, 사고-차량의 2수준 계층구조를 적용하였다. 추정 결과 설명변수의 고정효과는 두 모형이 유사한 결과를 보이나 종속변수의 속성에 따라 차별화된 결과를 나타내기도 하였다. 본선과 진출입부에서의 사고가 가장 위험하며, 중앙선 침범과 통행위반, 과속 사고의 상해나 차량 파손 위험도가 높고, 충돌사고와 추돌사고, 화재 사고의 피해가 크다. 사고 심각도는 노면 상태나 시야 조건 등 외부환경에 영향을 받으나 기하구조 조건은 관련이 없다.
교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.
본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.
일반적으로 화물차 사고는 일반 승용차 사고 대비 심각도가 높은 것으로 알려져 있으며, 최근 국내 화물차 사고 발생건수 및 사망률은 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 국내 화물차 사고 심각도 관련 연구는 매우 제한적으로 수행되었다. 이러한 배경 하에 본 연구는 국내 고속도로에서 과거 6년간 발생한 화물차 사고 심각도를 분석하여 화물차 사고 심각도에 영향을 미치는 인자를 도출하고자 한다. 분석을 위해 순서형 프로빗 모형이 적용되었으며 총 10개의 주요 인자가 도출되었다. 이중 8개 인자(나이가 많을수록, 졸음운전의 경우, 추돌 사고의 경우, 사고 후 전도나 전복이 된 경우, 사고 후 화재가 발생한 경우, 사고에 포함된 차량 수가 많을수록, 충돌 속도가 높을수록, 야간주행(0-6시)에 발생한 사고의 경우)는 사고 심각도가 높아지는 것으로, 2개 인자(눈이 오는 경우, 단독차량사고의 경우)는 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 고속도로 화물차 사고 심각도를 낮추기 위한 정책 수립 시 기반 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수집된 자료에서 화물차 교통사고를 분류하고 계절과 기상상태, 도로유형, 법규위반, 사고유형 측면에서 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 파악함으로써 유의하게 화물차 교통사고 심각도를 높이는 요인을 분석하고자 하였다. 화물차 사고는 가을의 경우 사고 심각도의 오즈비가 1.23배로 증가하고, 안개가 꼈을 경우 사고 심각도는 16.49배 증가하는 것으로 나타났다. 법규위반, 도로형태, 사고유형 등 여러 요인에 의한 사고 위험도가 증가했지만 특히 도로 외 이탈로 인한 추락사고에서 사고 위험도가 크게 나타났으며 전도전복으로 인한 사고 위험도도 큰 것으로 나타났다.
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.
본 연구는 고속도로 교통사고 심각도 예측모델을 구축하기 위해 다섯가지 머신러닝 기반의 분류모형 적용하였다. 2015년~2017년 동안 전국 고속도로에서 발생한 사고 데이터 21,013건을 5가지의 분류 모형을 적용한 결과 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)이 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 나타났다. LightGBM에서는 교통사고심각도 추정에 있어 우선순위 요인으로 사고차량 수, 사고유형, 사고지점, 사고차로유형, 사고차량 유형 순으로 나타났다. 이러한 모형의 결과를 기반으로 일관적인 사고심각도 예측 과정을 통하여 교통사고대응관리 전략 수립에 활용할 수 있다. 본 연구는 국내 기계학습을 활용한 사례가 적은 여건에서 향후 빅데이터 기반의 다양한 기계학습 기법을 활용이 가능함을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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