Developing the Traffic Accident Prediction Model using Classification And Regression Tree Analysis

CART분석을 이용한 교통사고예측모형의 개발

Preventing the traffic accident by accurately predicting it in advance can greatly improve road traffic safety. The accurate traffic accident prediction model requires not only understanding of the factors that cause the accident but also having the transferability of the model. So, this paper suggest the traffic accident diagram using CART(Classification And Regression Tree) analysis, developed Model is compared with the existing accident prediction models in order to test the goodness of fit. The results of this study are summarized below. First, traffic accident prediction model using CART analysis is developed. Second, distance(D), pedestrian shoulder(m) and traffic volume among the geometrical factors are the most influential to the traffic accident. Third. CART analysis model show high predictability in comparative analysis between models. This study suggest the basic ideas to evaluate the investment priority for the road design and improvement projects of the traffic accident blackspots.

본 연구는 도로기하구조 요인과 교통사고간의 관계를 규명하기 위하여 CART분석을 이용하여 전국의 4차로 국도를 대상으로 교통사고예측모형을 개발하고, 다중회귀모형, 확률회귀모형과 CART분석모형을 비교 분석하여 개발한 모형의 적합도를 검증하였다. 연구결과로는 첫째, 변수간의 복합적인 상호관계를 설명할 수 있는 CART분석을 이용하여 국도의 교통사고 예측모형을 개발하고 도로기하구조 요인에 따라 표준교통사고율을 의미하는 교통사고발생도표를 제시하였다. 둘째, CART분석모형에 근거하여 교통사고 발생률에 큰 영향을 미치는 도로기하구조 요인이 구간거리(km), 횡단보도폭(m), 횡단길어깨(m), 교통량 순으로 나타났다. 셋째, CART분석모형의 적합도 검증결과, CART분석모형이 실제교통사고율을 타 모형에 비해 전반적으로 잘 묘사하고 있었으나, 각 모형별로 교통사고율의 크기에 따라 교통사고율이 비교적 낮은 구간에서는 다중회귀모형이, 평균이상의 교통사고율을 나타내는 구간에서는 포아송 회귀모형의 예측력이 높았으며, CART분석모형은 교통사고율의 크기와 상관없이 우수한 예측력을 보였다. 넷째, 도출된 교통사고발생도표는 도로기하구조 조건에 따른 표준교통사고율을 제시해주기 때문에 도로설계 시에 안전한 기하구조 설계요소 선정기준을 제시 할 뿐만 아니라, 교통사고 잦은 지점개선사업추진 시 사업의 우선순위를 판단할 수 있는 기준을 제시하는 등 정책적 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.