전통적 사고예측모형의 한계 및 개선방안 : Hauer 사고예측모형의 소개 및 적용

What goes problematic in the Existing Accident Prediction Models and How to Make it Better

사고예측모형은 도로에서 발생한 교통사고자료를 통계적으로 모형화한 것으로 종속변수는 과거의 사고건수가 되고 설명 변수로는 주로 사고가 일어난 장소의 도로 기하구조 조건, 교통조건, 운영조건 등 도료의 속성자료가 이용된다. 기존의 사고예측모형의 한계를 극복하고자 새로운 방안인 Hauer의 연구를 구체적으로 소개하고 이를 국내 고속도로 사망사고자료를 통해 적용하였다. Hauer의 방법론에 의한 사고예측모형을 구축한 결과 AADT와 종단구배를 통해 사고예측모형의 적합도를 상당히 높일 수 있었으나, 곡선반경은 사고건수와 직접적 인 관련이 있는 것으로 파악되지 않았다. 이러한 사고예측모형은 기존의 모형과 비교 시 여러 설명변수 중 어떤 변수가 모형에 도입되어야 하는지를 결정할 때 분명한 근거를 지니기 때문에 중요한 변수가 누락되거나 혹은 중요하지 않는 변수가 도입될 가능성 이 낮아지는 장점을 지니고 있다.

The main purpose of this study is to introduce Hauer's(2004) approach that overcomes current accident prediction models' limitation and to apply this approach to Korean situation using fatal accident data on motorways. After developing accident prediction models according to this approach, it is found that AADT and vertical grade could improve fitness of the model, whereas a radius of roads is not related to the number of accidents. The advantage of Hauer's approach is to reduce possibility to eliminate critical variables and to keep uncritical variables when we consider many variables to develop accident prediction models.