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.
본 연구는 교통사고 야기 자들의 운전정밀적성검사기록과 해당 교통사고기록을 비교하여 특정 운전적성상의 결손이 교통사고와 특정유형의 교통사고에 미치는 영향을 계량적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 우리나라에서 가장 빈발하는 인적요인에 의한 교통사고 유형 중에서 교통상충이 빈발하는 지점에서 발생하는 차-대-차 사고를 조사분석대상으로 삼았다. 이와 같이 분석대상사고를 선정한 이유는 교통상충이 교통사고로 발전하는 과정에서 사고 제1당사자의 운전적성의 역할을 파악하고자하는 목적에서이다. 따라서 본 연구의 대상이 되는 교통사고 유형을 1. 교차로 진입부에서의 추돌사고, 2. 교차로내 충추돌사고, 3. 단일로상의 추돌사고로 선정하였다. 판별력이 의문시되는 4개 항목을 제외한 조사분석결과에서 하나의 항목을 제외하고 사고 야기자와 일반인의 운전적성상에 통계적으로 분명한 차이가 있으며 각 항목의 결손자 집단에서의 사고자 비율이 일반운전자 집단에 비해 교통사고를 경험한 확률이 2배 내지 4배 가량 높았다. 또한 특정 유형 사고 야기자와 사고 야기자 전체, 일반운전자 집단간 비교에서도 항목별 결손율이 분명한 다른 형태를 갖고 있다는 사실을 확인했으며, 특정유형의 결손(조합)자 집합에서 특정 교통사고 유형을 야기시켰을 확률이 일반인 집단에 비해 많게는 13배 적게는 3, 4배 정도 높다고 추정되었다.
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.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
본 연구에서는 효율적인 철도안전관리를 위해 철도사고유형을 재분류하고 이를 표준화하기 위해 표준화된 코드(Code)를 제시하고 있다. 우선, 기존의 국내 외 철도사고유형을 세부적으로 분석하였다. 사례연구를 바탕으로 새로운 철도사고유형은 서로 중복되지 않게 9가지로 분류되었고 40개의 서로 다른 사고형태로 세분화 되었다. 이런 모든 형태는 9개의 사고대상과 6개의 사고위치와 연관된다. 따라서 새로운 철도사고유형을 표준화 하기위해 철도사고의 종류, 철도사고 형태, 철도사고 대상, 철도사고 위치의 4자리 코드 조합을 제시하였다. 또한 현재 사용되고 있는 철도사고DB를 본 연구에서 제안하고 있는 표준코드로 전환하여 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이러한 코드(Code)는 철도사고 예방, 대비, 대응, 복구로 이루어진 철도안전관리체계구축에서 중요한 역할을 담당할 것이다.
본 연구는 자동차 교통사고에 의한 도시를 유형화하고, 각 유형의 교통사고 특성을 밝히는 것을 목적으로 한다. 자동차 교통사고에 의한 유형도시는 4가지로, A유형은 서울시로 '자동차 용도와 사고유형'과 가장 강한 관련을 맺고 있고, B유형은 오산시로 교통사고 발생규모가 매우 큰 도시이다. C유형은 서울시의 위성도시와 광역시, 남동임해공업지역에 분포하는데, 교통사고의 발생규모가 작은 도시군이다. D유형은 의정부시를 포함한 57개 도시로 전국에 분포하는데, 전국평균보다 자동차 교통사고가 많은 도시군이다. 자동차 교통사고에 의한 각 도시유형과 교통사고 원인과의 관계에서 서울시는 안전거리 미확보, 기타 지역의 도로형태, 보행자 부상이 탁월하며, 오산시는 도로형태에서는 단일로 기타지역에서 많이 발생하며, 중앙선 침범, 14세 이하의 어린이 교통사고가 많이 발생하는 것이 그 특징으로 나타났다. 그리고 C유형은 제1당사자 법규위반에 기타가 포함되었으며, 도로형태에서 교차로 6m 미만에서의 교통사고가 많다는 점, 14세 이하의 어린이 교통사고와 보행자 부상에 의한 교통사고가 많은 것이 특징이다. 마지막으로 D유형은 제1당사자 법규위반, 교차로 운행방법, 61세 이상 부상 14세 이하의 부상, 보행자 부상이 많은 것이 특징이다.
최근 수학적 의사소통에 대한 중요성이 강조됨에 따라, 수학적 의사소통이라는 것이 초등 수학교실에서 어떻게 이루어지고 있으며, 수학적 사고와 관련하여 바람직한 수학적 의사소통 유형이 무엇인지 알아보는데 연구 목적을 두고 있다. 수학적 의사소통의 유형을 IRE형, 깔때기형(funnel pattern), 초점형(focus pattern)으로 나누었고, 수학적 의사소통 유형에 따른 수학적 사고와의 관계를 알아보고자 인지하기(recognize), 형성하기(building-with), 구성하기(constructing)으로 나누어 살펴보았다. 초등 수학 교실에서 나타나는 수학적 의사소통의 유형은 IRE형, 깔때기형, 초점형이 나타나는데, 그 발생정도는 교사의 수업 방식에 영향을 받고 있었으며, 수학적 의사소통 유형에 따른 수학적 사고수준은 그 유형에 따라 수학적 사고의 수준이 영향을 받는다. 따라서 수학적 사고 수준과 관련된 바람직한 수학적 의사소통 유형의 수학적사고 수준을 높게 일으키는 유형이다. 수학적 의사소통은 교사와 학생의 활발한 상호작용의 발생 빈도보다는 수학적 사고를 높이 게 할 수 있는 수학적 의사소통이 필요하다. 이런 부분에서 수학적 의사소통은 학생들의 수학적 사고를 높일 수 있는 수학적 의사소통인 초점형 의사소통을 통해 초등 수학 교실에서 나아가야 할 바람직한 수학적 의사소통 유형이다.
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.
본 연구는 소비자들의 사고유형에 따른 소비 행동의 차이를 탐색하였다. 특히 소비자들이 실용제품의 평가에는 실용속성을, 쾌락제품의 평가에는 쾌락속성을 보다 많이 활용하게 될 것으로 예측하였다. 또한 소비자의 사고유형을 이성적 사고유형과 경험적 사고 유형으로 구분하고 제품속성 정보 유형에 따라 다른 사고유형을 유발시키는지를 검증하고, 이러한 사고유형이 제품평가에 미치는 영향을 탐색하였다. 분석결과 첫째, 소비자들은 제품유형별로 각기 다른 기준을 이용하여 평가를 하는 것으로 나타났는데, 실용재의 경우에는 평가기준으로 실용속성을 좀 더 사용하며 쾌락재의 경우에는 쾌락속성을 좀 더 이용하는 것으로 나타났다 둘째, 속성정보 유형에 따라 유발되는 사고유형이 다른 것으로 나타났는데 실용속성 정보는 이성적 사고를 유발하는 반면, 쾌락속성 정보는 경험적 사고를 유발하는 것으로 나타났다. 마지막으로 실용재를 실용속성으로 평가할 경우 이성적 사고가 제품에 대한 평가를 높게 하며, 쾌락재를 쾌락속성으로 평가할 경우 경험적 사고가 제품에 대한 평가를 높게 하는 것으로 나타났다.
우리나라의 교통사고 발생현황은 2008년 기준 215,822건으로 예년에 비하여 소폭 감소하는 추세이나 주요 선진국에 비해서는 여전히 높은 수준이다. 그 중 단속류 시설에서 발생하는 사고는 보행자들이 직접적으로 차량에 노출되어 차대사람 사고의 비율이 높아 심각한 결과를 유발하기 때문에 이를 방지하기 위한 추가적인 고려가 필요하다. 이에 교통사고의 유형별로 영향을 미치는 인자를 분석하였다. 단속류 시설에서 교통사고는 크게 차대차 사고와 차대 사람 사고로 그 성격과 특성이 구분될 수 있다. 따라서 교통사고 유형을 크게 두가지로 구분하고, 2005년부터 2007년까지 서대문구에서 발생한 교통사고 자료 분석을 통해 교통사고의 심각도와 외생적 변수들간의 관계를 추정하였다. 본 연구에서는 단속류 시설에서 교통사고 유형별 요인을 구조방정식모형(SEM : Structural Equation Modeling)을 이용하여 도출해내고, 모형을 구축하여 유형별로 사고의 주요인들을 파악하여 비교하였다. 최종 모형에서 도출된 결론은 차대차 사고에서는 도로 요인이, 차대사람 사고에서는 환경 요인이 크게 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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