버스는 대표적인 대중교통수단 중 하나로서, 운행 목적, 운영 거리, 관리 기관 등에 따라 운송사업 유형별로 구분되어 다양하게 운영되고 있다. 버스 관련 사고는 높은 재차인원으로 인하여 큰 피해를 야기할 수 있음에도 불구하고, 버스 운송사업 유형에 따른 사고심각도에 관한 연구는 상대적으로 기존 연구에서 많이 다루어지지 않았다. 본 연구는 버스 관련 사고의 심각도에 미치는 영향요인들을 분석하고 버스 운송사업 유형 별 사고심각도를 저감하기 위한 정책 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교통사고 분석시스템(TAAS)에서 추출된 5년 동안의 버스 관련 사고 자료가 사용된다. 시내버스, 시외 및 고속버스, 그리고 전세버스의 세 가지 운송사업 유형 별 순서형 프로빗 모형이 사고심각도 영향요인을 분석하기 위해 추정된다. 분석 결과 속도, 노면상태 등 모든 버스 운송사업 유형의 사고심각도에 유의미한 영향을 미치는 변수도 존재하는 반면 버스 운송사업 유형에 따라 상이하게 사고심각도에 유의미하게 영향을 미치는 변수들이 존재함을 확인하였다. 시내버스의 경우 시간대, 도로 선형 및 신호기 설치 여부가 통계적으로 유의한 변수인 것으로 확인되었다. 시외 및 고속버스의 경우 안전벨트 착용여부와 도로 등급이 사고심각도에 유의미한 영향을 미치는 변수였으며, 전세버스의 경우 시간대, 운전자의 운전 경험, 안전벨트 착용여부, 신호기 설치 여부 및 시간대가 통계적으로 유의한 변수인 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 통해 버스 운송사업 유형 별 사고심각도를 저감하는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
도로교통공단 교통사고 분석시스템(TAAS)에 따르면 2016년 기준 전체사고의 약 11%가 고령운전자 사고이며, 고령운전자 사고로 인한 사망자수는 759명에 달한다. 본 연구에서는 고령운전자의 신체적 특징을 감안하여 전기(65세~74세), 중기(75세~84세), 후기(85세 이후)로 나누고 로지스틱 회귀분석을 이용하여 고령운전자의 연령대별 사고특성과 사망사고에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 특성을 고려한 안전대책을 제시하고자 하였다. 분석결과 차량단독사고일 때 고령자 전 연령대에서 사고위험도가 높게 나타났으며, 도로이탈로 인한 사고인 경우 다른 사고요인에 비해 위험도가 높게 나타났다. 사고원인별로 살펴보면 안전운전의무 불이행, 중앙선침범으로 인한 사고인 경우가 높았으며, 기상상태별로 볼 때 전기고령자에서 중기, 후기 고령자로 갈수록 흐릴 때의 사고위험도가 높아지는 것으로 나타났다.
초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.
한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.
우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.
한국의 교통 패러다임이 차량 중심에서 보행 중심의 사회로 변화하고 있다. 이러한 과정에서 보행자 안전 및 보행환경 개선의 관심 또한 증가하고 있는 추세이다. 하지만 한국의 교통안전 수준은 여전히 심각한 수준이다. 따라서 보행자 안전 및 보행환경을 개선하기 위한 노력이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 어린이 보호구역 내 안전한 보행환경을 조성하기 위해 교통사고분석시스템(TAAS)에서 제공하는 2013-2015년 차대사람 교통사고 데이터를 활용하여 어린이 보호구역 주변 근린환경과 보행자 교통사고와의 연관성을 지리정보시스템(GIS)와 공간계량분석을 통해 파악하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 도로요인과 대중교통요인 모두 어린이 보호구역 내 보행자 교통사고에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 토지이용요인의 경우 주거지역, 상업지역, 공업지역 모두 보행자 교통사고에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 용도혼합도의 경우에는 보행자 교통사고 저감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 개발밀도가 높은 경우에도 어린이 보호구역 내 보행자 교통사고에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
기존 연구들은 대부분 특정 유형, 시점, 장소를 분석할 수밖에 없기 때문에, 향후 정책 결정 근거로 이용하는데 한계가 있다. 이에 따라, 본 연구는 향후 정책 결정에 도움이 될 수 있도록 지속 가능하며, 신뢰도 높고, 다양한 효과분석 결과를 제시하는 것을 목표로 하였다. 공공데이터인 교통사고분석시스템(TAAS), 교통단속장비 관리업무시스템 (MTS) 데이터를 융합하여 광범위한 분석데이터를 수집하였고, 비교그룹 방법을 이용하여 효과분석하였다. 다양한 분석 결과를 제시하기 위해 교통단속장비의 제한속도 및 교통사고 유형별 사고감소 효과를 분석하였다. 2019년 서울시 신호위반 단속 장비 신규 설치 지점 87개소의 대상으로 분석한 결과 전체 사고 발생, 치명적 사고 발생이 각각 28.53%, 39.44% 감소하여 사고 심각도 개선에 큰 효과를 보였다. 제한속도 30km/h, 50km/h 단속 장비들은 전체사고에 대해 각각 42.23%, 25.85%의 사고 감소율을 보였지만, 사고유형과 법규위반유형별로 상이한 분석 결과를 보였다. 이처럼 단속 장비는 제한 속도별, 교통사고 유형별로 상이한 사고감소 효과를 지니므로 향후 이를 고려한 정책 결정을 통해 교통안전 정책에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
어린이는 행동적, 신체적 특성상 성인보다 교통사고에 노출될 가능성이 높기 때문에 안전한 보행환경을 조성하는 것은 매우 중요하다. 이에 이 연구에서는 교통사고분석시스템(TAAS)에서 제공하는 2016-2018년 서울시 보행자 교통사고 자료로 공간포아송 모형을 활용하여 어린이보호구역 주변 보행자 교통사고에 영향을 미치는 도로 및 교통안전시설의 특성을 분석했다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이보호구역 내 교차로가 많고 근린도로 비율이 높을수록 보행자 교통사고 발생 위험이 높아진다. 둘째, 보행자 작동신호기는 보행자 교통사고 발생을 줄이는 것으로 나타났다. 셋째, 이 연구에서 고려한 교통안전시설 중 보행자 작동신호기를 제외하고는 어떠한 교통안전시설도 보행자 교통사고 위험을 줄이는 데 효과가 없는 것으로 나타났다. 한편, 물리적 시설의 개선뿐만 아니라 교통안전교육 등 비물리적 요인이 뒷받침 된다면 어린이보호구역 내 보행자 교통사고 감소 효과는 더욱 극대화될 것으로 기대된다.
우리나라 어린이 교통사고 사망자 수는 현재 OECD 회원국 평균 수치 보다 높게 나타나고 있으며 이에 어린이 보호구역 사고율을 감소시키기 위해 주의를 기울일 필요가 있다. 교통사고분석시스템 TAAS 통계에 따르면 2015년 ~ 2019년 어린이(12세이하) 교통사고 통계자료에서 보이는 바와 같이 최근 우리나라 어린이 교통사고 사망자 수는 꾸준히 감소하고 있으나 사고건 수와 부상자 수는 지속적으로 증가, 감소를 반복하고 있다. 우리나라 어린이 교통사고의 사고건 수와 부상자 수가 증감을 지속적으로 반복하고 있는 상황에서 위의 통계와 동일하게 어린이 보호구역 내 어린이(12세이하) 교통사고 사고건 수와 사망자 수, 부상자 수 또한 2019년도부터 크게 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구는 선행연구(어린이 보호구역 사고위험도 실태조사를 통한 개선방안에 관한 연구, 시뮬레이션 프로그램을 통한 어린이 교통안전시설 개선방안에 관한 연구)와 달리 어린이 교통사고 중 가장 높은 사고율을 보이고 있는 어린이 보호구역 내 어린이 교통사고를 예방하기 위해 교통안전시설물 실태조사와 더불어 운전자의 안전의식에 관한 설문조사를 통해 연구를 진행한 후, 이를 통해 문제점을 분석하여 어린이 보호구역 내의 교통 안전성 향상 및 운전자의 안전의식 개선을 위한 방안을 제시하고자한다.
이 연구는 원형교차로의 안전성을 다루고 있다. 연구의 목적은 학교와 인접한 원형교차로에서의 보행자 사고에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 있으며, 이를 위해 이 연구는 학교 위치에 따른 보행자 사고를 비교분석하는데 중점을 두고 있다. 교통사고자료는 도로교통공단의 '교통사고분석시스템(TAAS)'를 이용하여 8개년도(2007-2014년) 자료이다. 보행자 사고모형을 개발하기 위해 다중선형회귀모형이 이용되며, 종속변수는 교통사고율이다. 독립변수에는 교차로의 기하구조 요인과 교통량 등이 포함된 28개 변수가 선정된다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모형개발에 앞서 학교와 인접한 원형교차로와 인접하지 않은 원형교차로의 사고가 차이가 있는지 확인하기 위해 가설검정을 실시한 결과, 차이가 있는 것으로 분석된다. 학교와 인접한 원형교차로일수록 사고가 오히려 적게 발생하는 것으로 평가된다. 둘째, 수정된 $R^2$값이 0.651-0.788으로 통계적으로 유의한 총 5개의 모형이 개발된다. 셋째, 학교와 인접한 원형교차로(모형 I-III)의 공통변수로는 분리교통섬 유무와 횡단보도 유무, 그리고 특정변수로는 원형교차로 유형, 초등학교 유무 및 정류장 유무가 채택된다. 넷째, 학교와 인접한 원형교차로와 인접하지 않은 원형교차로(모형 III-V)의 공통변수에는 분리교통섬 유무, 그리고 특정변수로는 원형교차로 유형, 초등학교유무, 횡단보도 유무, 감속시설 유무, 제한속도표지판 유무 및 유입차로 수가 선정된다. 따라서 학교 인접 원형교차로 유무에 따라 학생들의 안전을 확보하기 위해서는 학생들이 원형교차로 횡단 시 대기할 수 있는 공간을 제공해주는 분리교통섬과 안전하게 횡단할 수 있는 횡단보도의 설치가 권장된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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