경찰청 통계에 따르면, 우리나라에서 신호위반사고는 심각한 안전문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 청주시 신호교차로에서의 신호위반사고를 다루고 있으며, 연구 목적은 신호위반사고와 비신호위반사고의 특성을 비교분석하고 이항 로지스틱 모형을 이용하여 영향요인을 파악하기 위함이다. 이를 위해 본 연구에서는 2007-2011년간 청주에서 발생한 2천246건의 신호위반사고와 3천884건의 비신호위반사고 자료를 이용하여 두 집단 간의 차이를 검증하고자 한다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 신호위반사고는 야간시간대 및 직진상태에서 많이 발생하였다. 둘째, 신호위반사고와 비신호위반사고에 영향을 주는 변수로는 충돌형태, 충돌전 진행방향, 운전자 연령대(30대, 50대), 음주운전 및 사고유형 등으로 나타났다. 마지막으로, 이항 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형식이 개발되었다(Hosmer and Lemeshow test: 7.052, p-value:0.531).
This study analyzed contributing factors affecting leg injury severity in pedestrian-vehicle crashes. A Binary Logistic Regression (BLR) method was used to identify the factors. Independent variables include characteristics for pedestrian, vehicle, road, and environmental conditions. The leg injury severity is classified into two classes, which are dependent variables in this study, such as 'severe' and 'minor' injuries. Pedestrian age, collision speed, and the height of vehicle were identified as significant factors for the leg injury. The probabilistic outcome of predicting leg injury severity can be effectively used in not only deriving pedestrian-related safety policies but also developing advanced vehicular technologies for pedestrian protection.
교통사고는 단일요인에 의해 발생하기도 하지만 대부분 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 교통사고의 사후분석시 명확한 인과관계를 규명하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 초보운전자에 의한 교통사고를 대상으로 교통사고의 심각도에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 사고발생 시 인명피해가 큰 보행자-차량 교통사고의 사고 심각도를 종속변수로 설정하고 사고 심각도의 증가에 유의한 영향을 미칠 것으로 판단되는 성별, 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치 등의 운전자 특성에 관련된 각종 변수들을 독립변수로 설정하여 운전자 운전 경력에 따라 분류하였다. 이항 로지스틱 회귀분석(BLR)을 적용하여 운전경력별 사고심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 운전경력 그룹에 관계없이 운전자 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치가 보행자-차량 교통사고 심각도 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교통사고 심각도에 영향을 미치는 운전자 특성은 향후 운전자 인적 특성과 더불어 도로환경 및 차량관련 요소에 관련된 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
최근 운전자의 보행자-차량 충돌사고 감소를 목적으로 한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 보행자-차량 사고 발생 특성 및 심각도 영향요인 분석을 위하여 다양한 분석방법론을 활용한 보행자 교통사고 분석을 수행하였다. 통계모형과 휴리스틱모형 적용시 각 기법에 따른 결과를 도출함으로써 보행자 사고분석시 분석목적에 적합한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 경기도 교통사고자료(2008-2010년)를 활용하여 보행자 교통사고의 발생특성을 분석하였다. 또한, 통계모형인 이항 로지스틱 회귀분석, 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고 심각도 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 휴리스틱모형인 서포트 벡터 머신, 의사결정나무를 적용하여 교통사고 심각도 분류를 위한 모형을 개발하고 그 결과를 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과는 보행자 교통안전분석의 기초자료로 활용할 수 있으며 향후 국내 보행자-차량 충돌사고 분석시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
과속은 교통안전에 있어서 중요한 영향요인이며, 사고 심각도에 영향을 끼칠 뿐만 아니라 사고 위험성과 밀접한 관련성이 있다. 본 연구는 청주시의 신호교차로에 설치된 36개 다기능단속카메라(신호 및 과속)에서 수집한 27,968건의 속도위반 자료에 대한 분석 결과를 제시하고 있다. 이 자료에는 위반자의 3년간 위반이력을 포함한 다양한 인구통계학적 특성들을 포함하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 속도위반과 인적, 차량 및 도로 환경요인들 간의 관련성을 알아보기 위함으로 분석방법은 통계프로그램 SPSS 20의 기술통계와 이항로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 속도위반은 지방부와 도시외곽부 지역에서 많이 일어났다. 둘째, 속도위반 운전자의 약 25.6%는 제한속도 대비 20km/h 이상의 심각한 수준의 과속운전을 한다. 셋째, 과속운전자와 정상속도 운전자에 영향을 주는 변수로는 교차로의 공간적 위치와 운전자의 성별 및 연령이 선정되었다. 마지막으로, 이항 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(Hosmer and Lemeshow test : 11.586, p-value: 0.171).
최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고속도로에서 GPS(Global Positioning System)수신기를 장착한 프로브차량을 이용하여 수집한 속도자료를 이용하여 사고 위험구간을 추출하는 방법론을 제시하였다. 위험구간 추출을 사고발생 유 무를 판단하는 분류문제(Classification)로 정형화하고 베이지안 신경망을 적용하였다. 개별차량의 속도자료를 이용하여 다양한 잠재적 독립변수를 설정하고 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 통계적으로 유의미한 변수만을 추출하여 베이지안 신경망의 입력자료로 사용하였다. 제안된 방법론의 성능 평가를 위해 사고 발생 경험이 있는 위험구간을 정확히 추출하는 분류정확도를 효과척도로 활용하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 60%의 분류정확도를 통해 확인할 수 있었다. 고속도로 신설노선의 교통안전성을 평가하고 사고예방을 위한 대응책 개발 및 적용에 본 연구의 결과가 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
급속한 경제발전으로 인한 차량중심의 도로교통정책으로 보행자 환경은 상대적으로 열악해졌고, OECD 회원국 평균 보행자 사고율은 17.8%인데 비하여 우리나라는 36.4%의 높은 보행자 사고율을 기록하였다(2009년 기준). 보행환경 개선을 위한 관심이 증가하고 있으며, 보행을 보장하고 안전하게 보행할 수 있는 환경을 만들기 위한 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 보행자 안전성 증진을 위하여 집 앞 도로, 즉 집 분산도로를 포함할 수 있도록 폭원 9m 미만 도로에 대하여 분석을 수행하였다. 이분형 로지스틱회귀모형을 사용하였으며, 종속변수는 폭원 9m 미만 도로에서 발생한 교통사고 여부, 독립변수는 교통사고 자료에서 얻을 수 있는 변수를 추출하였다. 폭원 9m 미만 도로 내 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 운전자가 직진 중 일 때, 운전자가 여성일 때, 보행자가 차도로 통행 중일 때, 자전거 운전 중 일때 등의 순으로 나타났다. 이를 예방하기 위해 폭원 9m 미만 도로에 직진차량 속도저감 기술, 교통약자 보호, C-ITS를 이용한 안전한 보행환경 조성 등 노력을 기울여야 한다.
VMS는 교통상황과 사고발생 등의 정보를 실시간으로 제공하는 ITS의 중요 구성요소 중의 하나이다. VMS 메시지는 운전자가 쉽게 읽고 이해할 수 있도록 인간공학적 요소를 고려하여 설계해야 한다. 본 연구에서는 실내 실험을 통하여 VMS 메시지에 대한 운전자의 판독능력을 분석하기 위한 자료를 수집하였다. 로지스틱 회귀분석 모형기법을 이용하여 설명변수로 정보량, 정보제공시간, 연령, 성별을 선정하고 종속변수인 운전자 인식률과의 관계를 모형화 하였다. 개발한 모형을 통해 산출되는 운전자 정보인식확률은 운전자의 판독성을 고려한 VMS 메시지 설계에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 인간공학적 관점에서 보다 효과적으로 VMS 메시지를 설계할 수 있는 통계적 모형을 개발하였다는 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다. 나아가 VMS 메시지 현시와 표출시간을 설계하는 데 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 보행-차량 충돌사고 시 보행자 사망 여부를 확률적으로 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망을 적용하여 보행자 사망확률모형을 개발하고, 로지스틱 회귀분석 기법 기반의 모형과 예측력을 비교하였다. 본 연구를 위하여 개별 교통사고 자료를 수집하였으며, 교통사고 재현을 통해 사고 당시의 충돌속도를 추정하여 보행자 연령, 차종과 함께 모형의 독립변수로 사용하였다. 보다 정확하고 신뢰성 있는 모형개발을 위해 반복적 샘플링기법을 적용하여, 다양한 학습자료 및 테스트 자료를 구성하고 모형의 성능을 평가하였다 본 연구를 통해 개발된 모형은 보행자 보호를 위한 첨단차량기술 개발, 제한속도의 설정 등 다양한 정책 및 관련기술의 개발을 지원하는 유용한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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