본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.
초보운전자와 일반운전자의 교통사고 유형별 위험도를 비교분석 하기 위해 우리나라에서 2005년부터 2006년까지 2년간의 발생한 교통사고 자료를 바탕으로 초보운전자에 의한 사고와 일반운전자에 의한 사고로 구분하여 분석하였다. 이를 위해 초보운전자와 일반운전자의 구분을 신규운전면허 취득 후 경과연도가 1년 이하인 운전자를 초보운전자 그룹으로, 1년이 초과한 운전자를 일반운전자 그룹으로 구분하였다. 두 그룹간의 위험도 비교는 사고발생 빈도와 심각도를 함께 반영할 수 있는 위험도 모형을 설정하여 비교분석 하였으며, 이 때 사고건수와 사망사고 건수의 적절한 적용비율 산정을 위해 가중치를 설정했으며, 가중치는 두 그룹간의 $x^2$값이 가장 작을 때의 값으로 도출하여 적용하였다.($\omega=0.6$) 교통사고 유형별 위험도 분석결과, 사고위험도가 높은 사고유형은 측면직각 충돌사고, 횡단 중 보행자와의 사고, 주정차 중 추돌사고로 분석되었고, 일반운전자 그룹에 비해 상대적으로 초보운전자 그룹의 위험도가 높은 사고유형은 공작물 충돌사고와 측면직각 충돌사고 등으로 분석되었다.
교통사고 발생위험예보의 목적은 교통사고를 저감하기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 조건에 따른 교통사고발생 확률을 산정하여 효과적인 교통사고 위험 예보를 목적으로 하였다. 국내에서는 인터넷 등을 통해 사망사고 정보를 포함한 교통사고의 통계수준의 정보를 제공하고 있으며 최근에는 날씨에 따른 광역지자체 단위의 지역별 주간 교통사고 위험도수준 정도의 정보를 개략적으로 제공하고 있다. 그러나 모든 운전자에게 동일내용의 정보를 제공하는 것은 개인의 특성과 환경을 반영하지 못한 것으로 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 부산시 주간선도로의 68개 주요 교차로를 중심으로 교통사고, 교차로 기하 구조, 강수량 등의 정보를 종합적으로 교통사고 발생에 대한 노드와 링크 단위의 위험도 예보를 하고자 하였다. 구체적으로, 운전자특성과 운전상황 같은 동적정보와 교차로 기하 구조데이터를 이용하여 각 상황에 맞는 상대적 사고발생 위험도를 산정하였다. 또한 사고유형을 '차대차', '차대사람'으로 분류하여 각각의 구체적인 사고발생 위험도를 산정하였다. 최종적으로는 산정한 결과 값에 기초하여 교차로 기반의 운전자 맞춤형 사고위험도 정보를 제공하고자 하였다. 사고예보정보에 따른 안전한 경로를 서비스함으로서 맞춤형 경로선택의 기회를 제공하며 운전자의 안전운행에 도움을 주고자 하였다.
본 연구에서는 수집된 자료에서 화물차 교통사고를 분류하고 계절과 기상상태, 도로유형, 법규위반, 사고유형 측면에서 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 파악함으로써 유의하게 화물차 교통사고 심각도를 높이는 요인을 분석하고자 하였다. 화물차 사고는 가을의 경우 사고 심각도의 오즈비가 1.23배로 증가하고, 안개가 꼈을 경우 사고 심각도는 16.49배 증가하는 것으로 나타났다. 법규위반, 도로형태, 사고유형 등 여러 요인에 의한 사고 위험도가 증가했지만 특히 도로 외 이탈로 인한 추락사고에서 사고 위험도가 크게 나타났으며 전도전복으로 인한 사고 위험도도 큰 것으로 나타났다.
본 연구는 교차로, 횡단보도, 터널 구간에서 교통사고 유형에 따른 위험 순위를 비교 분석한 것이다. 서울, 경기도에서 발생한 2014년부터 2017년까지의 교통사고자료 중 교통량 및 속도 자료와 결합 가능한 58,868건의 자료를 구축하고, 순서형 로짓모형을 활용하여 사고심각도 추정모형을 구축하였다. 추정된 모형을 기반으로 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 영향을 미치는 정도를 살펴보았다. 또한 사고발생위치(교차로, 횡단보도, 터널)별, 사고유형별, 사고발생 시간이나 상황별로 상대적 위험도 분석을 통해 위험순위를 제시하였다. 분석 결과 사고발생 위치와 시간에 따라 사고심각도에 현격한 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 분석 자료로부터 산출된 사고 발생 빈도와 사고심각도와 비교해봤을 때, 발생 빈도가 적더라도 사고심각도 측면에서는 위중하거나, 발생 빈도가 높고, 사고심각도 또한 위중한 경우가 존재하는 것으로 분석되었다. 이러한 교통사고유형의 위험 평가를 통해 도로별로 상대적으로 위험한 사고유형에 대한 이해가 가능하고 도로별, 사고유형의 교통사고 위험도 지수 개발에 기초자료 활용할 수 있을 것이다.
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.
주요국에서는 증가하는 노인운전자의 교통사고 경감을 위해 연령별 자동차 사고 위험도를 분석한 후, 위험도가 높은 고령자의 교통사고를 경감하기 위한 다양한 제도를 시행하고 있다. 최근 우리나라 교통사고는 감소하고 있지만 65세 노인운전자의 교통사고는 빠르게 증가하고 있음에도 불구하고 노인운전자의 자동차사고 위험도에 대한 실증연구가 부재하고, 관련제도 개선이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라 운전자들의 연령별 자동차사고 위험도를 분석하였는데, 25세 미만 연령층을 제외하고 65세 이상 노인운전자의 자동차사고 위험도가 가장 높은 것으로 분석되어졌다. 세계에서 가장 빠른 인구고령화를 경험하고 있는 우리나라에서도 주요국처럼 노인운전자에 대한 운전교육 및 운전면허 재발급 자격을 강화할 필요가 있겠다. 또한 노인운전자를 배려한 도로표지판 개선과 노인운전차량 스티커 부여, 그리고 자가운전 대신 대중교통을 운전하는 노인들에 대해 인센티브를 제공하는 유인체계의 변화가 필요하다.
해양사고는 도로교통과 달리 지속적으로 증가하고 있으며, 인명피해가 주로 발생하는 주요 사고의 치사율은 도로교통의 11.7배 이상이다. 해양사고는 외부 환경에 따라 사고 위치가 변하고 즉각적인 조치가 어려워 타 교통에 비해 대형 사고로 이어질 가능성이 매우 크다. 그러나 여전히 사고가 발생하고 난 후 대응하는 등 사후적 관리 단계에 무르고 있어 사고의 주요 요인을 사전에 식별·관리하는 선제적 관리단계로의 전환 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 발생 지점 밀도 기반의 가변 공간 군집체계를 반영한 해양사고 예측모델을 개발하였다. 반복적인 공간 가산분석을 통해 밀도가 높을수록 작은 규모의 격자 체계를 가질 수 있도록 상세한 공간 군집체계를 구성하였으며, 단순 사고 위험도 예측뿐만 아닌 사고 인과관계를 설명할 수 있는 BN(Bayesian Network) 기반의 모형을 사용하여 해양사고 위험예측 모델을 개발하였다. 또한, Cost-of-Omission을 통해 해양사고 예측확률의 변화와 각 변수들의 영향력을 확인하였으며, 월별 해양사고예측 결과를 GIS를 활용하여 2D/3D 기반으로 시각화하였다.
본 논문에서는 GIS(Geographic Information System:지리정보체계)를 기반으로 도로의 선형조건을 이용하여 고속도로의 사고위험도를 파악하고 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 고속도로 평면곡선부에 대한 다양한 사고분석을 통해 도로의 선형조건이 교통사고에 미치는 영향을 규명하였으며. 이 결과를 토대로 사고예측모형을 구축하였다. 특히 사고영향인자를 규명하는 데에 있어서는 도로선형요소의 상호작용과 선형의 연속성을 반영함으로써 보다 현실적이고 객관적인 예측모형을 구축할 수 있도록 하였다. 아울러 사고예측모형의 추정결과와 사고자료를 토대로 고속도로의 선형조건에 따른 종합적인 사고위험도지수를 설정하고 이에 대한 평가기준을 마련하였다. 한편 주어진 도로선형조건에 따라 사고발생가능성을 예측하고 사고위험도를 평가하는 일련의 과정을 GIS와 결합하여 프로그래밍 함으로써 해당구간의 사고율 사고위험도지수, 위험도평가등급이 자동적으로 결정될 수 있게 하였을 뿐만 아니라 관련정보 및 평가결과를 시각적으로 제공하여 이용자가 보다 쉽게 이해하고 편리하게 사용할 수 있는 사고위험도 평가 프로그램을 개발하였다. 개발된 사고예측모형과 이를 토대로 설정한 사고위험도지수 및 위험도평가등급은 안전하고 비용-효율적인 도로설계에 도움을 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 사고취약구간에 대한 대책 마련에도 이바지 할 것으로 기대된다.
본 논문에서 교통 상해사고 위험요인들을 정량화하고, 위험요인들 중 교통 상해사고 원인에 가장 근접한 것이 무엇인가를 밝히려고 했다. 사례-조사 연구방법으로는 의학분야에서 많이 사용되는 환자-대조군 방법론을 채택하였다. 서울, 양평, 천안지역을 대상으로 1007년 중 입원환자를 중심으로 채혈조사와 설문조사를 통해 환자국 총 117건과 도로상에서의 일반운전자를 중심으로 호기 알콜테스트와 설문조사를 통한 대조군 총 483건을 수집하여 분석하였다. 승용차의 경우, 교통 상해사고 발생 위험요인으로 27개 항목들이 추출되고, 그 중 '도로의 부적합' 항목(RRR 값:4.057)을 포함 14개 항목이 교통 상해사고 원인에 가장 근접한 것으로 나타났다. 오토바이의 경우, 마찬가지 방법으로 최종적으로 '면허 보유기간' 항목(RRR값:3.733)을 선두로 하여 총 11개 항목이 교통 상해사고를 일으키는 원인에 가깝다는 결과를 얻었다. 또한, 두 경우 모두 인적 요인에 의한 결과피가 크기 때문에 이에 대한 경찰의 지속적인 단속이 필요함을 알 수 있었고, 상대위험도가 높게 나타난 순서대로 교통안전투자 우선순위에 정하면, 효율적인 교통 상해사고 감소를 기할 수 있으리라는 결론에 도달했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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