본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.
본 연구는 육상 및 수중 타설을 통한 SPF 공법의 하상보호능력을 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 실제 하상보호공의 1/10 축소모형 매트를 제작하여 육상과 수중에서 모르타르를 타설했으며 실험을 통해 각 매트의 한계유속을 평가하였다. 실험 결과 매트는 대부분 수로 중앙부의 지지력 감소로 파괴가 발생했으며 상대적으로 유속이 약한 수로 가장자리에서 안정성을 확보하였다. 한계유속 분석 결과 육상타설은 6.51 m/s, 수중타설의 경우 9.80 m/s가 안정성을 확보할 수 있는 유속인 것으로 나타났으며 0.50 m 두께의 SPF매트를 콘크리트 블록으로 대체할 경우 최대 2.21 m 두께가 필요한 것으로 계산되었다.
본 연구는 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB (Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 무인신호위반단속장비가 설치된 28개 교차점 728건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 단순사고건수 방법의 사고감소 효과는 20.74%로 분석되었다. 둘째, 포아송과 음 이항 회귀모형을 이용하여 SPF모형이 개발되었으며, 과분산계수가 0에 가까워 포아송 회귀모형이 음이항 회귀모형보다 더 적합한 것으로 평가되었다. 아울러 포아송 모형의 ${\rho}^2$값이 0.409로 나타나 통계적으로 유의한 모형으로 분석되었다. 마지막으로, EB방법을 이용한 분석 결과, 사고가 3.89%에서 29.23% 감소된 것으로 나타났다.
도시지역의 교통사고 중 교차로와 관련한 교통사고가 교통사고 건수와 교통사고 심각도에서 가로구간이나 횡단보도 관련 교통사고에 비해 높게 나타나고 있다. 특히 교차로에서 신호위반으로 인한 교통사고는 다른 교통사고유형과는 달리 중상과 경상에 관련된 교통사고비율이 높은 것으로 나타나고 있다. 이에 우리나라는 물론이고 많은 외국에서 신호위반으로 인한 교차로 교통사고를 줄이기 위하여 교차로 신호위반 단속카메라를 설치하고 있다. 이와 더불어 교차로 신호위반 단속카메라의 교통사고 감소에 미치는 효용에 대한 연구가 계속 이루어지고 있으나 신호위반 단속카메라만의 효과를 분석하기란 쉽지가 않다. 따라서 본 연구에서는 미국 Illinois주 Chicago시의 다운타운의 교차로 관련 데이터를 이용하여 SPF모형을 개발하고 개발된 모형을 활용하여 EB방법으로 교차로 신호위반 단속카메라의 효용에 대하여 분석하였다. 분석 결과, 목표로 지정한 교통사고 유형(측면직각추돌, 후방추돌, 같은 방향 측면추돌, 반대 방향 측면추돌, 회전시 추돌, 그리고 정면충돌)과 전체 교통사고유형 모두가 교차로 신호위반 단속카메라의 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 신호위반 단속카메라 사망사고가 약 26% 감소한 것으로 나타났으며, 전체 사고는 5.49% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 대물교통사고의 경우 3.23% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 목표로 한 사고유형에 대한 교통사고효과 분석에서는 사망사고는 약 38% 감소한 것으로 나타났으며 전체 사고의 경우 1.46% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 대물교통사고의 경우 1.16% 증가하는 것으로 나타났다.
최근 고속도로 본선구간에서 발생한 교통사고에 대한 연구가 다수 수행되고 있으나, 램프와 같이 본선 외 구간에 대한 교통안전을 다루는 연구는 미미한 실정이다. 최근 5년(2015년~2019년)동안 램프에서 발생한 사고는 총 6,717건으로 이는 전체 고속도로 사고의 약 15%를 차지한다. 본 연구에서는 고속도로 램프구간에 대해 보다 정확한 사고 예측 모형을 제공하기 위해 포아송 감마(PG)와 포아송 역가우스(PIG)와 같은 다양한 통계 분포를 비롯하여 랜덤효과와 같은 기법을 적용하여 Simple 및 Full SPF를 구축하고 비교하였다. 교통 및 도로 기하구조 데이터는 로드뷰와 같은 다양한 시스템에서 수집되었다. 분석 결과, PIG 모형은 일반적으로 더 정확한 사고 예측을 제시하며, Simpe SPF와 Full SPF 모두에서 임의효과 모형이 더욱 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 교통실무자들에게 정확한 사고 예측 모형을 기반으로 램프구간 교통안전을 증대시키고 이해할 수 있는 참고자료로써 활용될 수 있다.
고속도로 영업소에서 발생하는 교통사고는 사고발생 원인, 사고 유형, 사고 차종 측면에서 본선 구간 교통사고와 다른 특성을 보이므로, 본선 구간과는 별도로 고속도로 영업소에 초점을 맞춘 안전성능함수의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 영업소의 교통사고 발생건수에 유의한 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 이를 기반으로 사고예측을 위한 안전성능함수를 개발하고자 한다. 기존 문헌 및 사고 특성 분석을 통해 고속도로 영업소에서 발생하는 사고에 영향을 미치는 설명변수들을 설정하였으며, 설명변수의 형태에 따라 사고 예측을 위한 두 개의 음이항 회귀모형을 구축하여 모형 간 설명력 비교를 통해 고속도로 영업소에 대한 최종 안전성능함수를 제시하였다. 모형 구축 결과 AADT, 하이패스차로비율, 중차량 혼입률이 증가할수록, 평균 차로폭이 감소할수록, 그리고 본선형 영업소 유형에서 사고 건수가 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 안전성능함수는 고속도로 영업소 사고다발지점 선정을 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.
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.
현재 우리나라의 교통정책은 도로의 신설 확장은 지양하고, 도로의 선형 및 시설을 개량하여 안전성을 증대시키고, 친환경적이며 효율적으로 운영할 수 있는 방향으로 나아가고 있다. 이는 국가 도로사업 중 하나인 제2차 국도 5개년계획('06~'10)이 확장 53건(71%), 개량 22건(29%)인 반면, 제3차 국도 5개년계획('11~'15)은 확장 22건(30%), 개량 50건(70%)로 변화된 것으로 나타나고 있다. 이러한 시설개량위주의 도로사업을 좀 더 효과적으로 추진하기 위해서는 도로의 안전성을 객관적이고 과학적으로 판단하여 사업을 선정하고, 사업에 따른 안전성 향상에 대한 평가가 이루어져야 한다고 판단된다. 본 연구는 이러한 도로별 안전성 분석 및 평가를 위한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구의 주요내용은 미국의 HSM (Highway Safety Manual)을 근간으로 하여 한국실정에 맞게 도로의 안전성을 분석하고 평가할 수 있는 모형을 개발하는 것이다. 모형 정립을 위한 데이터 구축은 전라북도 권역 5개 국도호선을 대상으로 기하구조 요인이 동일하다고 판단되는 구간을 동질성 구간으로 구분하였고, 구분된 1,452개 구간에 대하여 도로 기하구조, 시설물, 교통량, 기상상태, 토지이용 등의 대표값을 수집하였다. 수집된 자료는 교통사고와 각 도로요소의 상관관계 분석을 수행하여 어떠한 요인이 교통사고에 큰 영향을 미치는지 분석하였고, 이를 바탕으로 음이항회귀모형으로 사고모형을 정립하였다. 개발된 모형을 가지고 교통량과 도로구간연장을 이용하여 발생사고건수를 예측하는 안전성능함수와 도로기하구조 및 교통특성 등의 변화에 따라 사고빈도 변화를 결정하는 사고수정계수를 도출하였다.
교통사고는 도로 구간의 기하구조, 교통, 운전자 특성과 같은 다양한 요인의 영향을 받아 발생한다. 사고발생과 요인간의 관계를 통계적으로 추정하기 위해 다양한 연구에서 안전성능함수(SPF)를 활용하고 있으며 목적에 따라 다양한 특성 변수가 고려되었다. 기존 국내 선행연구들은 연평균 일교통량과 같이 거시적인 집계 단위로 교통 패턴을 정량화하여 도로 구간별 특성을 반영하였다. 그러나 연 단위와 같은 거시적인 변수는 실시간으로 변화하는 교통 특성을 반영하기 어렵다는 한계가 존재하여 효과적인 집계 단위에 대한 연구의 필요성이 제시되었다. 따라서 본 논문에서는 기존 연 단위 사고예측모형과 1시간 단위 교통특성을 반영한 세부집계 단위 사고예측모형을 개발하고 예측 성능 비교를 수행하였다. 분석 결과 1시간 단위의 세부 모형이 연 단위 모형보다 사고예측 성능이 높게 도출되는 것으로 나타났으며 향후 유동적인 교통 특성을 고려한 고속도로 구간의 사고 위험요인 판단 및 세부 집계수준의 사고예측모형 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도로교통공단은 무인신호위반단속장비의 설치 후 1년 자료를 바탕으로 사고감소효과를 분석하고 있기 때문에, 무인신호위반 설치 후 연도별 사고감소효과에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 RLC 설치 이후 연도별 3년 동안의 사고 감소효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB(Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 연도별로 분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 RLC가 설치된 20개 교차점 951건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 포아송 회귀모형을 이용하여 통계적으로 유의한 안전성과함수를 개발하였다. 둘째, EB방법을 이용하여 분석한 결과, 전체적인 사고감소효과는 설치 후 1년 2.73~38.75%, 2년은 6.85~47.36%, 그리고 3년은 6.04~39.31%의 감소효과가 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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