유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.
본 연구는 교통안전표지, 교통신호기기 등 교통안전표지 설치의 교통사고 발생에 대한 선행성을 분석하는데 목적이 있다. 시계열분석(time series analysis) 중 하나인 교차상관분석(cross-correlation analysis)을 실시하여 도출한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교통안전시설 설치건수의 교통사고 발생건수에 대한 선행성은 교통안전표지(전체) 설치건수(시차수 1), 교통안전표지(주의) 설치건수(시차수 7), 교통안전표지(규제) 설치건수(시차수 7), 교통안전표지(지시) 설치건수(시차수 4)가 각각 부(-)의 관계로 교통사고 발생건수를 선행(先行)한다. 둘째, 교통신호기기 설치건수의 교통사고 발생건수에 대한 선행성은 교통신호기기(보행등) 설치건수(시차수 2)가 부(-)의 관계로 교통사고 발생건수를 선행(先行)한다. 셋째, 교통안전시설 설치건수 증감률의 교통사고 발생 증감률에 대한 선행성은 교통안전표지(전체) 설치 증감률(시차수 1), 교통안전표지(주의) 설치 증감률(시차수 1), 교통안전표지(지시) 설치 증감률(시차수 1), 교통안전표지(보조) 설치 증감률(시차수 1)이 각각 부(-)의 관계로 교통사고 발생 증감률을 선행(先行)한다. 넷째, 교통신호기기 설치 증감률의 교통사고 발생 증감률에 대한 선행성은 교통신호기기(보행등) 설치 증감률(시차수 0)이 정(+)의 관계로 동행(同行)한다.
교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.
교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
본 연구는 경북도내에서 발생한 4년간의 교통사고 자료를 대상으로 Empirical Bayes (EB) 방법을 이용하여 예상사고건수를 예측하였다. 경북도내 각 군과 시 지역의 교통사고는 대물피해환산법을 적용하여 심각도를 반영하였으며, EB 방법을 적용하기 위해 군집분석을 통해 유사한 지역을 선정하였고, 선정된 유사지역을 대상으로각 지역별 안전성능함수(SPF)를 도출하였다. 실제 사고건수와의 근원적인 확률분포를 일치시키기 위해 과분산 파라메타를 산출하였으며, 지역별 교통특성을 반영하기 위해 가중치를 적용하여 예상 사고건수를 예측하였다. 분석 결과 김천시, 영천시, 칠곡군 순으로 가장 높은 사고건수가 예상되는 반면, 군위군이 가장 낮은 사고건수가 발생할 것으로 예측되었다.
우리는 복잡한 현상을 하나의 수치로 표현하는 각종 지표(index)를 생활에서 많이 접하고 있다. 종합주가 지수, 불쾌지수, 소비자 물가지수, 년간 교통사고 건수, 인구 10만명당 교통사고 사망자수 등도 일종의 지표라 할 수 있다. 철도에서도 위험을 평가하는 지표로는 "년간 사고건수", "열차운행 100만-km당 사고건수"와 같이 발생빈도에 초점을 둔 경우와 "년간 사망자수", 혹은 "피해액", "운행지장"과 같이 사고피해에 초점을 둔 경우가 있다. (중략)
공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
현재 전체 교통사고 건수는 감소하는 추세이지만 보행자 교통사고는 점점 증가하고 있다. 또한 보행자 교통사고 중 고령보행자 교통사고건수 비율이 높은데 이에 따른 원인분석과 예방 대책에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 고령보행자 다발지역을 분석하여 사고 원인을 비교분석 하는 것이다. 다발지역 분석결과 대부분 보행자가 횡단 중 일 때 사고가 발생하였고, 도로형태에서는 교차로, 신호기가 없는 일반도로에서 많이 발생했다. 이에 무단횡단을 방지하는 시설 확대 설치와, 무단횡단의 위험성을 알리는 안전교육의 필요성이 있다고 본다.
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
도로교통사고 발생원인의 93%는 운전자에 의해 발생하며, 우리나라의 교통사고 사망자수는 OECD회원국 중 1위를 차지하여 국가경제력 위상에 걸맞지 않는 수준에 머물러 있다. 이에 국가에서는 매년 전국 시 군 구를 대상으로 교통문화지수를 측정하여 교통안전정책 개선과 안전의식 함양을 도모하고 있으나 교통문화지수와 실제 교통사고와의 영향관계는 가정에 그치고 있으며 검증은 수행되지 않았다. 따라서 본 연구는 교통문화지수가 실제로 교통문화수준을 대변하여 교통사고와의 영향관계가 있는지에 대한 검증을 수행하였고, 그 결과를 바탕으로 교통문화지수 실태조사의 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2012년까지의 교통문화지수 실태조사 보고서의 자료를 바탕으로 구조방정식을 통해 교통사고건수와 교통사고 사망자수의 영향관계를 분석하였다. 구조방정식을 통한 영향관계 분석은 시 군 구별 교통문화지수와 교통 사고건수 및 사망자수의 관계분석(연구1)과 교통문화지수 증감과 교통사고건수 및 사망자수의 증감의 영향관계 분석(연구2)로 나누어 수행하였다. 그 결과, 연구1의 경우 모형의 적합도가 낮게 나타났으나 연구2의 경우 교통문화지수가 증가하면 사고건수 및 사망자수가 감소하는 것으로 나타나 교통문화지수의 효과가 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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