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.
최근 선박건조기술이 발전했음에도 불구하고 교통량의 증가와 해양레저의 활성화로 사고위험은 더욱 증가하고 있다. 이 논문에서는 그동안 발생했던 해양사고를 분석하여 사고발생을 최소화할 수 있는 여러 가지 방안과 사고발생시 신속하고 구조할 수 있는 체계적인 구조시스템에 대하여 논의한다. 선박이 해상에서 안전하게 항행하기 위해서는 선박기술, 항해관련 장비, 우수한 인적자원, 교통관제 등과 같은 구성요소들이 제도적으로는 구축되어야 하고, 각각의 항행요소들이 유기적으로 작동되어야 한다. 또한 사고발생시 사고수습이 신속하게 진행될 수 있도록 체계적으로 정부조직이 구성되어야 하고 그 조직들이 긴밀한 협력관계를 유지해야 한다. 민간부분에서의 협력지원도 현재보다 더욱 강화되어 국가의 관리영역에서 벗어난 해역에서는 민간부분에서 구조할 수 있도록 민간 구조대가 활성화되어야 한다.
A retrospective study has been made of 170,026 cases of motor vehicle accidents which had been reported to the National Police Headquarters of Republic of Korea, 1983. Also a study has been made of 264 cases of road traffic casualties who were treated at the Eul-ji General Hospital from Jan. 1, 1983 to Dec. 31, 1983. This study was conducted to find out the nature and pattern of the traffic accidents from the clinical and epidemiological view points. In additions, the modes of injury from the road accidents were persued which might help to reduce the traffic accident rate. The results of the study were summarized as follows; 1. In this study, the highest incidence was in the age group between $21{\sim}30$ years (21.29%). And the age group of highest death rate was under 10 years (7.28%). 2. In the comparison of sexual differences, male was dominated in accidents number and death rate. (Casualty rate; 61.66%). 3. In the comparison of each hour differences, the accident was mostly occured during afternoon from 16:00 to 18:00(12.23%). 4. The most common day of week was Sunday (14.74%). 5. The most common season of year was Autumn (27.92%). 6. In the comparison of occupational differences, the high incidences were showed in labor men (31.06%) and business men (12.12%). 7. In the comparison of accidental vehicles, the most common vehicle were cars and the next were trucks and buses. 8. The most common mechanism of accidents was collision (57.41%). 9. In the comparison of clinical differences, orthopaedic and neurosurgical injuries were most common types of the hospitalized casualties. 10. In the comparison of anatomical fracture sites, the most common site was tibia (15.81%) and the next site was femur (12.56%).
교통사고 발생시점부터 사고처리가 완료된 시점까지를 돌발상황 지속시간(Incident Duration Time)이라고 정의하는데, 이를 단축시켜야만 교통사고 피해를 최소화할 수 있다. 본 연구는 고속도로 교통사고를 대상으로 돌발상황 지속시간에 영향을 주는 요인들을 찾아내기 위한 모형을 개발하였다. 모형은 모든 사고자료에 포함한 통합 모형(모형1)과 일반구간, 교량, 터널 등 교통사고 장소별로 구분하여 분석한 세부 모형(모형 2, 3, 4) 등 모두 4개의 모형을 구축하였다. 분석 결과, 교통사고가 발생한 장소에 따라 돌발상황 지속시간에 다른 영향을 주는 것으로 나타났으며, 현장 처리를 위한 작업차량 도착시간이 가장 민감한 요인으로 분석되었다. 또한 차-차 사고, 화물차에 의한 사고, 야간 사고, 주말 사고 등의 시사점 있는 요인들을 찾아냈다. 이러한 연구결과는 향후 교통사고 관리대책을 수립하는 데 있어 중요한 판단지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
PURPOSES : Traffic cameras have been installed to reduce traffic accidents. The effectiveness of traffic cameras has been proved by dozens of studies, but recently questions over its effectiveness have been raised by a series of studies. In this study, the effectiveness of traffic cameras was analyzed with a focus on different road environments. METHODS : The effectiveness of the traffic cameras was analyzed by extracting the occurence frequency before and after camera installation. The effect of reduction was analyzed comprehensively considering the installation position, monitoring direction, and surrounding environment of traffic cameras. RESULTS : The result of this study is as follows. First, the installation of cameras in an area with relatively low accidental traffic was more effective. Secondly, the effect of camera installation on car-to-pedestrian collisions was better than that of car-to-car collisions. Thirdly, accidents tended to occur more frequently when cameras were installed in front of the accident-prone owing to the negative spill-over effect. CONCLUSIONS : The result can be used to guide placement of traffic cameras. Moreover, the installation of cameras with consideration of the road environment is expected to contribute to a reduction in traffic fatalities.
최근 들어 재난 및 안전사고 발생 빈도가 급격히 증가하고 있으며, 이에 대한 국민들의 관심과 요구가 높아지고 있다. 특히 우리나라의 교통사고는 정부 및 지자체의 지속적인 노력으로 인해 감소하고 있는 추세에 있지만, OECD 평균에 비해서는 여전히 아직까지는 높은 수준을 보이고 있다. 이와 같은 시대적 요구에 따라 각 지자체의 안전수준을 분야별로 계량화한 수치인 '지역안전지수'를 매년 공개하여 국민들의 경각심을 일깨우고 있다. 지역안전지수는 지방자치단체에서 발생하는 7개 분야의 사고(교통사고, 범죄, 자살, 감염병, 화재, 안전사고, 자연재해)를 다루지만, 본 연구에서는 교통사고 분야에 집중하여 분석을 실시하였다. 분석대상 지자체는 울산광역시 울주군이며, 울주군의 교통사고 통계 데이터를 기반으로 교통사고 발생현황, 사고 취약지점 등을 분석하였다. 그 중 3개의 중점개선지구를 선정하고 각각의 중점개선지구별로 15개의 취약지점을 선정하였다. 다음으로 교통사고 관련 현황자료를 통한 공간정보 분석과 유관기관 면담을 통해 사고 취약지점별 개선대책을 마련하였다. 또한 개선대책은 교통사고 예방의 관점에서 구조적인 인프라 개선, 제도적 개선, 교통안전문화운동전개 등으로 구분하여 구체적인 방안을 제시하였다. 끝으로 본 연구의 시사점은 교통사고 예방을 위한 개선 사업별 추진일정 및 예산을 제시한 이행계획을 토대로 지자체내 담당부서의 임무와 역할을 명기하였다. 그리고 교통사고 관련 유관기관 및 민간부문의 참여 방안을 구체적으로 제시하였다는 점에 큰 의의가 있다.
국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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