그동안 다양한 도로설계 안전성 평가 연구는 교통사고다발지역인 교차로에 집중되어 왔다. 또한 도로구간에서는 특정한 기하구조 요인이 교통사고율에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 일부 수행되었으나, 도로구간에서의 안전성 평가를 위한 다양한 원인분석을 위한 연구는 여전히 미진한 실정이다. 따라서, 본 연구는 지방부 도로구간에서의 안전성 평가를 위해 도로구간을 지방부 2차로 도로와 다차로 도로구간으로 구분하여 통계적 기법을 적용하였다. 일반적으로 도로구간에서의 교통사고는 "0"의 빈도가 높게 나타나므로 통계적 분석 시에 이를 고려해야만 한다. 따라서 본 연구에서는 사고의 비선형적 요소를 설명하는 허들모형이 전통적인 포아송 및 음이항모형보다 도로구간에서의 발생하는 교통사고의 성격을 설명하는데 더욱 적절한 것으로 판단하여 분석을 시작하였다. 본 연구에서는 지방부 도로구간에서의 사고빈도 예측모형 개발 및 도로구간 안전성 평가를 위해서 지방부 2차로 도로구간과 다차로 도로구간으로 구분하였으며, 모델분석결과 교통사고를 유발시키는 변수가 각각의 유형에 따라 서로 다른 것으로 분석되었다.
보행 교통사고를 예측하기 위해서는 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행량은 차량 통행량에 비해 측정에 어려움이 있다. 기존 연구는 직접 조사, 가구통행실태조사 등을 통해 추정하였지만 이는 많은 비용과 시간이 소요되며 정확도가 떨어진다. 이에 본 연구는 적은 시간과 비용으로 실시간으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 스마트폰을 활용한 모바일 cctv를 대안으로 제시하였다. 본 연구는 사고로 발전할 수 있는 보행자-차량간 상충을 보행사고 노출로 정의하였다. 대구 동성로 일대의 40개 구간에 모바일 cctv를 설치한 후, 수집된 데이터를 활용하여 음이항 회귀분석을 통해 보행사고 노출을 추정한다. 분석 결과 보행사고 노출 변수들도 통계적으로 유의한 결과를 보인다. 분석 결과를 통해 보행사고 노출 추정 모형을 개발하였고, 이를 통해 잠재적으로 보행사고 발생할 수 있는 구간을 도출하는 것에 활용될 수 있음을 보여준다.
In this paper, a new technique was suggested to estimate vehicle speed for the traffic accident reconstruction, and accident investigators can estimate initial vehicle speed based on this suggested technique. Turning tests with several vehicle speeds were executed and compared with the motion of the vehicle and the shape of the tire marks. A new method for estimating the coefficient of friction is suggested by using the longitudinal and lateral components of tire marks. And also, a speed calculation graph is suggested to estimate vehicle speed for traffic accident reconstruction.
본 연구의 목적은 신호교차로의 교통사고 심각성을 인식하고, 교통사고의 특성분석과 관련변수와의 상관분석 및 사고추정모형을 개발하는 것이다. 이러한 목적하에 본 연구에서는 2004년도 청주시 총 교통사고건수 3,115건 중 1,183건이 발생한 4지 신호교차로 전체(181개소)를 대상으로 하였다. 신호교차로 사고에 영향을 줄 것으로 판단되는 ADT, 교차로 면적, 평균차로폭 및 종단경사 등 독립변수들과 교통사고건수, 교통사고율(MEV) 및 EPDO를 종속변수로 선정하여, 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 추정모형을 개발하였다. 모형개발 결과, 교통사고건수의 경우 ADT 등 5개의 변수가 주요 요인으로 분석되었으며($R^2=0.612$), 교통사고율(MEV)의 경우 교차로면적 등 5개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.304$). 또한 신호교차로 교통사고의 심각성 및 특성분석이라는 본 연구의 목적에 가장 부합되는 EPDO의 경우는 ADT, 주도로 평균차로폭, 상향종단경사, 제한속도 차 등 4개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.559$)
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 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
2006년 9월 국무조정실이 수립한 교통사고 잦은 곳 개선 종합대책에 의하면 전방신호기 설치가 교차로 교통사고에 괄목할만한 효과라고 판단하여, 교통사고 잦은 곳 개선사업에 우선적으로 전방신호등을 설치를 권장하고 있다. 하지만 전방 신호등의 효과에 대한 검증 없이 국무조정실이 수립한 종합대책을 토대로 전방신호등 개선사업을 시행한다면 오히려 교통안전측면에서 더 큰 시행착오를 범할 수 있다. 이에 본 연구는 전방신호등의 설치가 과연 얼마만큼의 효과가 있는지, 또한 전방신호기의 설치에 따른 교통사고 유형의 변화 및 전방신호기의 설치가 적합한 교차로 유형에 대한 분석결과를 제시하고자한다. 이를 위해 Hauer가 개발한 비교그룹방법(Comparison-Group, C.G Method)을 활용하여 분석한 결과, 전방신호등 설치로 인한 전체 교통사고 감소효과에는 긍정적인 결과로 나타났으나 교차로의 규모별, 교통사고 유형별 효과분석에서는 각기 상이한 결과를 나타내기도 하였다. 소규모 교차로에서는 교통사고 유형별로 모두 전방신호등 설치로 인한 감소효과가 나타났지만, 대규모 교차로의 경우 정면충돌 및 측면직각 교통사고 유형에서는 오히려 전방신호등 설치로 인하여 교통사고가 증가하여 교통안전측면에서는 부정적인 결과를 초래하였다. 따라서 대규모 교차로에 전방신호기를 설치 할 경우에는 교통운영 및 교통시설, Human Factor 등 다각적인 측면에 대한 개선안을 신중하게 고려하여 시행 할 것을 권장하는 바이다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
In a vehicle-to-vehicle accident, the impact posture, braking status, final stopping position, collision point and collision speed are important factors for accident reconstruction. In particular, the speed of collision is the most important issue. In this study, the collision speed and the final stopping position in the tunnel were estimated using PC-CRASH, a vehicle crash analysis program used for traffic accident analysis, and the final stopping position of the simulation and the final stopping position of the traffic accident report were compared. When the Pride speed was 0km/h or 30km/h and the Sorento speed was 100m/h, the simulation results and reports matched the final stopping positions and posture of the two vehicles. As a result of the simulation, it can be estimated that Pride was collided in an almost stationary state.
최근 보험 처리과정에서 소용되는 시간과 비용을 절감하고자, 자동차 보험에 블록체인 스마트 컨트랙트 기술을 도입하는 연구들이 활발하다. 그러나 기존의 연구들은 사고를 입증하기에 미흡한 수준의 교통 사고관련 데이터의 활용으로 악의적인 보험자의 사고 위조, 손상 확대 등의 보험사기 위협에 노출되어 있다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 자동차에 탑재된 센서, RSU, IoT 기기 등을 통한 다양한 종류의 데이터와 차량용 스마트 컨트랙트를 이용하여 사고데이터 기반 신뢰도 산정 모델을 제안한다. 특히 교통사고 데이터의 종류 및 상태에 따라 가중치를 달리하고, 다양한 사고 상황에 따라 학습되는 신뢰도 산정 모델을 고려하여 회귀모델을 적용했다. 제안 모델은 보험 처리과정의 투명성, 보험 처리 과정의 간소화와 같은 기존 장점을 유지하며 효과적인 보험사기 차단, 보험 소송의 감소의 효과를 보일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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