본 논문은 특정 도로조건에 대하여 어떤 형태의 중앙선침범 예방시설물을 설치할 것인가에 대한 비용-효율적인 기준 마련을 목표로 삼고, 그 첫 단계로 중앙선침범사고 예측모델을 개발하였다. 예측모델은 중앙선침범 예측과 침범후 대향차량과의 충돌 확률로 이루어진다. 중앙선침범 예측은 교통량에 관계되며, 이는 Hutchinson과 Kennedy(1966)의 연구에서 인용하였다. 중앙선을 침범한 후 대향차량과의 충돌 확률은 중앙선을 침범하는 차량의 침범각의 분포에 따라 주행거리와 주행시간을 계산하고, 음지수분포로 가정한 대향차량의 출현에 간격수락이론을 적용하였다. 제시된 중앙선침범사고 예측모델을 통하여 예측된 사고건수는 사고감소에 대한 편익을 계산할 수 있게 하며, 이는 중앙선침범예방시설 설치비용 계산과 함께 경제성분석을 가능하게 하여 비용-효율적인 중앙선침범예방시설 설치기준마련에 도움을 줄 것이다.
신호교차로 구간의 위험원인에 대해서 사전에 사고예방을 강구한다면 사고건수를 줄이는데 도움이 될 것이다. 특히, 신호교차로에서 기하구조 개선과 같이 많은 예산을 투자하지 않더라도 사고감소효과를 낼 수 있다. PG(Positive Guidance) 기법은 신호교차로에서 도로안전시설물의 개선을 통하여 교통사고를 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과속으로 인해서 사고위험성이 높은 신호교차로 1곳을 선정하여 대상지점의 문제점 분석 및 개선방안을 도출하였다. 선정된 구간은 시뮬레이터를 활용하여 대상구간의 현황을 그대로 재현하여 실험하였다. 이를 토대로 PG개선 전 후의 지점별 속도효과가 있는지를 검증하기 위해서 t 검증을 실시하였다. 그 결과, 개선 후에는 운전자가 정보를 충분히 제공받아서 신호교차로 부근에서 속도를 감속하는 것으로 나타났다. 향후 본 연구를 토대로, PG기법을 활용할 수 있는 일부 신호교차로에 대해서 많은 비용을 투자하지 않더라도 저비용으로 교통사고 감소 효과를 거둘 수 있다.
지능형 교통 시스템을 설계하는데 있어서, 통신, 외관, 환경, 부수 기능, 안전 등이 반드시 고려되어야 한다. 또한, 자동차를 선택하는데 있어서도, 소비자는 이러한 특성들을 고려한다. 본 논문에서는, 지능화된 교통 서비스를 운영하거나 자동차 구매 의사결정을 하는데 있어서, 자동차 색깔이 자동차 안전에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다는 것을 밝히고자 한다. 자동차 안전과 관련이 있는 자동차 색깔에 따른 자동차 사고 확률에 대해 연구하였다. 그리고, 전진색과 후퇴색의 개념에 대해서도 연구하였다. 전진색은 실제보다 가깝게 보이기 때문에 사고를 적게 유발하지만, 후퇴색은 실제보다 멀리 보이기 때문에 사고를 많이 유발한다. 우리는 자동차 사고 건수를 고려하여, 자동차 색깔을 8개로 분류하고 이들의 등급을 부여하였다. 또한, 우리의 연구를 실증하기 위해서, 군산에 있는 거주자를 대상으로 전화상담을 통해 조사를 하였다.
본 연구에서는 초보운전자의 교통사고 위험성을 줄이고 초보운전자 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공하기 위하여 초보운전자에 대한 심리적 특성 및 운전행동에 관한 분석을 실시하였다. 이때 초보운전자의 심리적 부분은 위험인식정도 및 교통상황 이해도를 확인하는 설문조사를 실시하였으며 주 내용은 위험예측 및 예측불허행동에 관한 특성별 범주로 분류하여 파악하였다. 그리고 차량시뮬레이터를 활용하여 초보 및 일반운전자와의 운전행동 특성을 비교 분석하고 통계결과를 토대로 초보운전자의 실제 운전행동에 있어서의 안전진단과 교통안전교육 기초연구의 방향성을 제시 하였다. 본 연구 분석결과, 운전자의 위험예측, 과속, 위반, 정보제공생략, 갑작스러운 변화, 사고건수 모든 부분에서 초보운전자가 일반운전자에 비해 높은 평균값이 나타났다. 또한 초보운전자가 일반운전자에 비해 통계적으로 유의한 위험수준을 보여주었는데 확인된 대상은 위험예측능력, 위반, 갑작스러운 변화, 교통사고건수이었고 그 이외의 과속 수준과 정보제공생략 수준은 초보운전자와 일반운전자 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그리고 차량시뮬레이터 실험 결과는 초보운전자가 일반운전자들에 비해 전반적으로 운전 수행능력이 저조한 것으로 나타났다. 특히 충돌횟수에서의 확연한 차이를 보여주었는데 이는 초보운전자들이 일반운전자들에 비해 복잡한 도로교통 상황에서 운전경험과 학습능력이 부족하기 때문인 것으로 판단된다. 한편 초보운전자들은 일반운전자들에 비해 속도조절 능력, 위험예측 능력, 도로교통상황에 대한 인식 및 대처능력 등 전반적인 운전기술의 부족으로 인해 주행안정성이 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 초보운전자들이 일반운전자에 비해 안전운전교육 학습기회의 결여와 운전경험 미숙 등에 따른 것으로 판단되며 운전 상황에 대한 위험예측능력이 낮은 것으로 해석할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 실제 운전상황에서 초보운전자 자신뿐만 아니라 타인에게도 위험 요소로서 작용할 가능성이 높으므로 적절한 안전대책이 필요한 것으로 판단된다.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.
교통사고를 감소시키고 안전성을 향상시키기 위해, 사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 교통사고를 예측하는 모형은 지속적으로 개발되어 왔다. 우리나라의 고속국도 총연장은 약 3,000km에 이르며, 이는 전 세계에서 10위 안에 드는 수치이다. 그러나 고속국도 1km당 사고 건수는 다른 나라들에 비하여 현격히 높은 실정인데, 1980년대 이래로 빠르게 증가한 교통수요와 교통관련 인프라의 규모가 이러한 높은 사고율에 영향을 미친 것으로 보인다. 사고율과 함께 중요하게 인식되는 지표는 사고의 심각도이며, 사고 심각도는 도로의 기하구조나 운전자 행태, 차종, 날씨 등 많은 요인들에 의해 직 간접적인 영향을 받을 것으로 판단된다. 이 밖에도 여러 요인들이 복합적으로 작용하여 사고를 일으키고, 사고의 심각도에 영향을 미칠 것으로 보인다. 구조방정식(Structural Equations Model)은 이처럼 여러 가지 변수들 간의 복잡한 관계를 규명하는데 적합한 모형으로, 본 연구에서는 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 크게 '도로 요인' 및 '운전자 요인', '환경 요인' 등으로 구분하고, 총 2,880개의 사고데이터를 이용하여 구조방정식 모형을 구축, 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도로 및 환경 요인은 통계적으로 유의한 수준에서 사고심각도와 강한 관계를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문은 기존 모형들보다 더 정확한 고속도로 사고 예측 모형을 개발하기 위해 수행한 연구 결과를 제시하고 있다. 기존 모형들은 도로 기하구조와 사고 건수 간 연관성을 밝히기 위해 해당 사고 지점 주변의도로 특성만을 고려하는 반면, 본 연구에서는 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간을 합쳐서 고려하는 점이 다르다. 차량교통사고는 주행중인 상황에서 발생하고, 특히 고속도로의 경우 한 지점의 차량 속도는 전방 도로 상황에 따라 민감하게 변하기 때문에 본 연구에서 적용한 기법은 상당히 현실적이라 할 수 있다. 모형을 구축하기 위해 서해안고속도로 4차로 구간 269.3km를 선정하여 기하구조 데이터를 구축하였고, 해당 구간에서 2003~2008년 6년 동안 발생한 1,664건의 교통사고를 매칭시켰다. 본 데이터의 사고발생특성은 포아송분포보다 음이항분포를 따르는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 개발한 모형에 따르면 교통사고 발생은 곡선길이와 곡선반경에 반비례 관계인 것으로 나타났다. 한편 교통사고 발생은 직선부의 직선길이에 비례하는 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 연구 결과와는 다른 결과로서, 본 연구에서 가정했던대로 교통사고 발생은 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간상황에 의존한다는 것을 알 수 있다. 그 외에도 본 연구에서는 내리막 직선길이, 과속카메라 설치여부, 분류부와 합류부의 교통사고 발생에 미치는 영향에 대해서도 중요한 결과를 도출했다. 본 연구 결과는 고속도로 도로 설계와 안전 진단 사업에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 본 연구 기법을 일반 국도나 도시내 주요 도로들에 대해서도 적용해 보는 것이 바람직할 것이다.
사고발생의 주요지점인 신호교차로 교통사고 발생건수는 해마다 증가하고 있어 교통사고를 감소시키기 위한 원인 규명이 매우 필요하다. 국내에서 연구되어진 기존의 교통사고예측 모형들은 대부분 Poisson 모형 등의 비선형 회귀분석을 이용한 사고원인분석이 주를 이루고 있다. 비선형 Econometrics 분석기법들이 사고의 성격을 분석하는데 가장 중요한 통계적 기법이기는 하지만, 도로에서 발생하는 교통사고의 원인분석적 차원에서 접근하면 이런 사고예측 모형들만 가지고 사고발생의 설명변수들을 규명하는데 구조적인 한계가 발생한다. 이는 이러한 통계적 방법들이 사고의 예측력을 높이는데 중점을 두고, 이를 위해 소수의 유효한 설명변수들만을 모형식에 포함시키기 때문이다. 따라서 사고에 대해 보다 구체적인 원인규명을 위해서는 비선형회귀분석모형의 개발과 동시에 비선형 Econometrics 분석기법의 단점을 보완하는 또 다른 통계적 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Poisson기법을 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 사고예측모형을 개발하였고, 동시에 복합적인 인과관계를 증명하는데 다중변수관계를 포괄적으로 측정하여 탐색하는 구조방정식을 이용하여 사고모형을 개발하여 Poisson 모형의 결과값과 비교 분석하였다.
해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다. 준해양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
교통사고의 여러 요인 중 대부분의 사고가 운전자의 특성과 운전행태가 교통사고에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 2006년 경찰청 사고건수 자료를 통하여 파악 할 수 있다. 현재 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 출시되고 있으나 위험운전 유형에 대한 명확한 분류가 이루어지지 않아 그 효율성이 매우 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 운전자로부터 발생할 수 있는 위험운전 유형을 발생 원인을 중심으로 7가지의 대분류와 이를 좀더 구체화한 16가지의 소분류로 재정의 하였다. 또한 재정의 된 위험운전 유형에 대한 분석을 위하여 차량거동상태에 따른 모든 차량데이터를 취득 분석할 수 있는 Data-logger를 개발하였다. 개발된 Data-logger는 시험차량으로부터 실시간으로 전송되는 가속, 감속, Yaw rate, 영상데이터 등을 이용하여 운전자로부터 발생 할 수 있는 위험운전 유형을 검출하여 실시간으로 위험운전에 대한 경보를 제공할 수 있는 시스템 및 향후 안전운전 관리 시스템을 구축할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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