연구는 사고감소효과 평가를 하기위한 목적으로 단순사고건수 비교방법을 활용하여 사고감수 계수를 도출하고, 각각의 사고지점에 사고감수 계수를 적용하여 사고감소 편익을 산정하였다. 분석 대상지점은 2011년 08월부터 2011년 10월까지 실시되었던 천안시 교통안전진단 연구에서 선정된 사고다발지점 17개소 중 현장조사를 통해 개선사항 반영여부를 파악하여 개선사항이 한건이상 적용된 지점 10개소에 대하여 교통안전개선사업 실행 전(2009년~2011년)과 실행 후(2012년)의 교통사고 특성을 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS:Traffic Accident Analysis System)의 자료를 활용하여 분석하였다. 단순사고건수 비교방법은 개선효과를 분석 대상지점의 사업 전과 후의 1년간 사고건수만을 단순 비교하는 방법으로써 현재 도로교통 공단에서「교통사고잦은곳 개선사업」을 수행하기 위해 사용되고 있고, 도로안전성을 평가하는데 가장 널리 사용되어지는 방법으로 이를 활용하여 교통사고감소계수를 산정한다. 교통사고 편익을 산정하기 위해 개선안에 의해 발생하는 교통사고감소건수의 산정과 교통사고감소에 의한 경제적 가치계산의 과정을 통하여 이루어지는데, 교통사고감소건수는 개선하지 않았을 때 예상되는 평균사고건수와 개선 전, 후의 일평균 교통량, 그리고 앞에서 도출한 교통사고감소 계수가 사용되어진다. 이때 개선하지 않았을 때 예상되는 평균사고 건수의 경우 개선 전 3년간의 자료의 평균값을 사용했으며, 전체적인 천안시의 교통량을 조사하였을 때 큰 차이가 없어 각 교차로별 개선 전, 후의 일평균 교통량은 같다고 가정하였다. 경제적 가치계산은 지점별 과거 사고자료를 기준으로 한 교통사고감소건수를 기준으로 교통개발연구원 (1997)에서 제시한 교통사고 원단위를 적용하였는데, 이에는 생산손실비용, 차량손실비용, 의료비용, 행정비용 이 포함되어 있다. 즉, 각 지점별로 교통사고감소건수를 산정하고 여기에 사고비용 원단위를 곱한 값을 합산하여 사고감소편익을 산정하였으며 다음 표. 1과 같이 나타났다. 본 연구는 교통안전개선사업 실시 후의 사고감소효과를 평가해 보았는데, 평가 결과 3개의 지점에서 개선을 했음에도 불구하고 음(-)의 편익이 발생하였는데, 이는 단순사고건수 비교법과 사고형태별 계수만을 적용하여 감소편익을 산정한 한계로 볼 수 있다. 이를 보완하기 위해서 향후 보다 장기간의 개선대안별, 도로특성별, 사고 유형별, 안전시설별 사고감소계수를 적용한 편익분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

PURPOSES : This study aimed to analyze the impact the operation of pre-signals at 4-leg signalized intersections and present primary environmental factors of roads that need to be considered in the installation of pre-signals. METHODS : Shift of proportions safety effectiveness evaluation method which assesses shifts in proportions of target collision types to determine safety effectiveness was applied to analyze traffic crash by types. Also, Empirical Bayes before/after safety effectiveness evaluation method was adapted to analyze the impact pre-signal installation. Negative binomial regression was conducted to determine SPF(safety performance function). RESULTS : Pre-signals are effective in reducing the number of head on, right angle and sideswipe collisions and both the total number of personal injury crashes and severe crashes. Also, it is deemed that each factor used as an independent variable for the SPF model has strong correlation with the total number of personal injury crashes and severe crashes, and impacts general traffic crashes as a whole. CONCLUSIONS: This study suggests the following should be considered in pre-signal installation on intersections. 1) U-turns allowed in the front and rear 2) A high number of roads that connect to the intersection 3) Many right-turn traffic flows 4) Crosswalks installed in the front and rear 5) Insufficient left-turn lanes compared to left-turn traffic flows or no left-turn-only lane.

PURPOSES : This study aims to draw differences between primary and secondary crashes by comparing crash characteristics and to identify the unique characteristics of secondary crashes for making better effective countermeasures to reduce secondary crashes. METHODS : The characteristics of secondary crashes were compared to those of primary crashes through a two sample proportional test (z-test). RESULTS : The results showed that vehicle-to-vehicle crashes and vehicle-to-person crashes are dominant crash types in secondary crashes. Compared to primary crashes, secondary crashes were likely to occur during nighttime. With respect to season and weather, the proportion of secondary crashes occurred during winter and in snowy weather is relatively higher than that of primary crashes. The main causes of primary crashes were found to be drowsiness, speeding, and exaggerated steering control, whereas main factors affecting the occurrence of secondary crashes were negligence of keeping eyes forward and no keeping a safe distance as expected. CONCLUSIONS : The characteristics affecting the occurrence of secondary crashes are different from those of primary crashes, indicating that proper countermeasures should be established to prevent the occurrence of secondary crashes on highways.

PURPOSES : This research is to evaluate the effects of zig-zag marking. METHODS : Based on the literature review, This research adopt Comparison Group method which was developed by Hauer. RESULTS : The findings are as follows. Effectiveness of treatment at all site 1.06, intersection 0.92, median bus lane 1.93, school zone 0.50, below 6-lane 0.48, above 6-lane 1.19, cat vs person 0.57, car vs car 1.36, car only 1.29. CONCLUSIONS : Though the analysis, it was founded that zig-zag marking on the small scale road(below 6-lane) and school zone contribute to reduce traffic accidents(effectiveness of the treatment : 0.50, 0.48). But the accidents at large scale road and median bus lane where installed zig-zag marking demonstrated negative result.(effectiveness of the treatment indicates exceed 1.0).

PURPOSES: The purpose of this study is to propose a new methodology for developing statistical collision models and to show the validation results of the methodology. METHODS: A new modeling method of introducing variables into the model one by one in a multiplicative form is suggested. A method for choosing explanatory variables to be introduced into the model is explained. A method for determining functional forms for each explanatory variable is introduced as well as a parameter estimating procedure. A model selection method is also dealt with. Finally, the validation results is provided to demonstrate the efficacy of the final models developed using the method suggested in this study. RESULTS: According to the results of the validation for the total and injury collisions, the predictive powers of the models developed using the method suggested in this study were better than those of generalized linear models for the same data. CONCLUSIONS: Using the methodology suggested in this study, we could develop better statistical collision models having better predictive powers. This was because the methodology enabled us to find the relationships between dependant variable and each explanatory variable individually and to find the functional forms for the relationships which can be more likely non-linear.

PURPOSES: Using the collected data for crash, traffic volume, and design elements on ramps between 2007 and 2009, this research effort was initiated to develop traffic crash prediction models for expressway ramps. METHODS: Three negative binomial regression models and three zero-inflated negative binomial regression models were developed for individual ramp types, including direct, semi-direct and loop, respectively. For validating the developed models, authors compared the estimated crash frequencies with actual crash frequencies of twelve randomly selected interchanges, the ramps of which have not been used for model developing. RESULTS: The results show that the negative binomial regression models for direct, semi-direct and loop ramps showed 60.3%, 63.8% and 48.7% error rates on average whereas the zero-inflated negative binomial regression models showed 82.1%, 120.4% and 57.3%, respectively. CONCLUSIONS: Conclusively, the negative binomial regression models worked better in traffic crash prediction than the zero-inflated negative binomial regression models for estimating the frequency of traffic accidents on expressway ramps.

PURPOSES: Because expressway ramps are very complex segments where diverse roadway design elements dynamically change within relatively short length, drivers on ramps are required to drive their cars carefully for safety. Especially, ramps on expressways are designed to guarantee driving at high speed so that the risk and severity of traffic accidents on expressway ramps may be higher and more deadly than other facilities on expressways. Safe deceleration maneuvers are required on off-ramps, whereas safe acceleration maneuvers are necessary on onramps. This difference in required maneuvers may contribute to dissimilar patterns and severity of traffic accidents by ramp types. Therefore, this study was aimed at developing prediction models of the severity of traffic accidents on expressway on- and off-ramps separately in order to consider dissimilar patterns and severity of traffic accidents according to types of ramps. METHODS: Four-year-long traffic accident data between 2007 and 2010 were utilized to distinguish contributing design elements in conjunction with AADT and ramp length. The prediction models were built using the negative binomial regression model consisting of the severity of traffic accident as a dependent variable and contributing design elements as in independent variables. RESULTS: The developed regression models were evaluated using the traffic accident data of the ramps which was not used in building the models by comparing actual and estimated severity of traffic accidents. Conclusively, the average prediction error rates of on-ramps and offramps were 30.5% and 30.8% respectively. CONCLUSIONS: The prediction models for the severity of traffic accidents on expressway on- and off-ramps will be useful in enhancing the safety on expressway ramps as well as developing design guidelines for expressway ramps.

국내 VTS 운영 현황을 분석하여 해상교통안전 및 보안환경 변화에 따른 VTS 미래 과제를 도출하였다. 또한 미국과 일본 등 VTS 활용 사례와 국내 해상교통 현장관리현황을 바탕으로 재난적 해상교통사고에 입체적, 선제적으로 대응하고 해양현장의 종합적 control tower로서 VTS 가치와 활용도 증진을 위한 방향을 제시하였다.

본 연구는 평면선형과 종단선형이 겹친 복합선형 구간에서 복합선형요소와 교통사고와의 특성을 파악하기 위한 목적으로 진행되었다. 이를 위해 설계속도 및 제한속도가 100km/h인 4차로 고속도로 중 평면곡선부를 대상으로 연구를 진행하였다. 기하구조자료는 한국도로공사 "지리도형정보시스템" 자료를 이용하였고 교통사고자료는 "고속도로 교통사고 통계' 자료를 활용하였다. 분석결과, 종단곡선이 없는 경우가 종단곡선이 있는 경우보다 사고율이 높게 나타났으며, 종단곡선이 1개인 경우가 종단곡선이 2개 이상인 경우보다 사고율이 높게 나타났다. 종단곡선이 1개인 경우, 오목종단곡선(SAG) 구간이 볼록종단곡선(CREST) 구간보다 사고율이 높게 나타났으며, 평면곡선부 이전 선형이 직선부인 경우가 곡선부인 경우보다 사고율이 높게 나타났다. 특히 노면상태가 습기(강우)일 때에는 평면곡선내 오목종단곡선인 경우이거나 평면곡선방향이 좌향구간의 경우 교통사고와 관련성이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 도로의 안전성을 높이기 위해 3차원적인 복합선형 조건을 고려한 도로 선형 설계의 중요성을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.

교통사고 발생시점부터 사고처리가 완료된 시점까지를 돌발상황 지속시간(Incident Duration Time)이라고 정의하는데, 이를 단축시켜야만 교통사고 피해를 최소화할 수 있다. 본 연구는 고속도로 교통사고를 대상으로 돌발상황 지속시간에 영향을 주는 요인들을 찾아내기 위한 모형을 개발하였다. 모형은 모든 사고자료에 포함한 통합 모형(모형1)과 일반구간, 교량, 터널 등 교통사고 장소별로 구분하여 분석한 세부 모형(모형 2, 3, 4) 등 모두 4개의 모형을 구축하였다. 분석 결과, 교통사고가 발생한 장소에 따라 돌발상황 지속시간에 다른 영향을 주는 것으로 나타났으며, 현장 처리를 위한 작업차량 도착시간이 가장 민감한 요인으로 분석되었다. 또한 차-차 사고, 화물차에 의한 사고, 야간 사고, 주말 사고 등의 시사점 있는 요인들을 찾아냈다. 이러한 연구결과는 향후 교통사고 관리대책을 수립하는 데 있어 중요한 판단지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

교통사고발생시 사고 심각도에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 이해하는 것은 기하구조나 환경 측면에서 교통사고 발생을 예방하고 운전자와 사고 차량의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 계층 이항 로지스틱모형에 의해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하고 영향변수 간 차이를 나타내는 비교위험도(odds ratio)를 도출하였다. 사고 심각도는 인명피해와 차량피해로 구분하여 사망사고모형과 차량완파사고모형을 구축하였다, 종속변수는 사망자 발생과 완파차량 발생 여부이며, 각각 사고-탑승자, 사고-차량의 2수준 계층구조를 적용하였다. 추정 결과 설명변수의 고정효과는 두 모형이 유사한 결과를 보이나 종속변수의 속성에 따라 차별화된 결과를 나타내기도 하였다. 본선과 진출입부에서의 사고가 가장 위험하며, 중앙선 침범과 통행위반, 과속 사고의 상해나 차량 파손 위험도가 높고, 충돌사고와 추돌사고, 화재 사고의 피해가 크다. 사고 심각도는 노면 상태나 시야 조건 등 외부환경에 영향을 받으나 기하구조 조건은 관련이 없다.

최근 고속도로 사고발생량은 감소하고 있는 반면 치사율은 증가하는 추세임에 따라 고속도로의 교통사고 감소 및 안전성 향상을 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 고속도로의 경우 사고다발지점의 등급별 관리기준을 선정하여 관리하고 있어 이에 대한 등급별 사고 영향 인자를 파악하는 것이 세부적으로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 가장 이용률이 높은 경부고속도로를 대상으로 해당구간 내 사고지점에 대한 등급별 데이터를 기준으로 주변환경 요인 중 교통사고에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 사고특성을 분석하여 사고등급을 결정지을 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 사고관련 변수 중 고정변수인 기하구조를 기준으로 종속변수와 독립변수의 특성을 고려한 수량화이론 제2류 기법을 이용하여 모형을 구축한 결과, 사고등급에 영향을 미치는 변수로는 평면선형의 경우 승합차종과 차대 사람이, 종단구배는 트레일러 특수차량과 차대 사람, 방책시설은 주시태만과 흐린 날씨가 공통인자로 분석되었다.

교통사고 원인분석 및 사고예방을 위해서는 교통사고 유발요인에 대한 이해가 필요하다. 기존 연구에서는 기하구조, 운전자 특성 등의 요인을 고려하여 연구를 진행하였다. 그러나, 운전자 특성요인 분석에 사용된 자료는 검지기에서 측정된 집계된 속도로써, 속도 변화량을 이용한 사고분석연구에는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 속도변화 등의 수집이 용이한 센서를 이용하여 자료를 수집하였다. 가속도자료 및 기하구조 특성을 나타내는 변수를 설정하고, 사고자료와 매칭을 통해 사고개연성이 높은 잠재적 변수로의 적합성을 평가하였다. T-test, 이항 로지스틱 회귀분석을 사용했으며, T-test 결과로써 도출된 변수를 이항 로지스틱 회귀분석의 독립변수에 적용하고, 사고발생 유 무를 종속변수로 설정하였다. 분석결과, 5개의 변수가 사고발생에 영향을 주는 변수로 도출되었다. 또한, 도출된 모형은 사고발생구간의 예측에 적용할 수 있는 타당성을 확보하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 위험 운전행태 변수 및 모형은 프로브차량에 설치하여 활용할 수 있는 장치 등에 적용시켜 사고위험도 및 안전성 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

We develop a model to predict traffic accidents in Korea. In contrast to the classical approach that mainly uses regression analysis, Bayesian approach is adopted. A dependent model that incorporates the data from different kinds of accidents is introduced. The rate of severe accident can be updated even with no data of the same kind. The data of minor accident that can be obtained frequently is efficiently used to predict the severe accident.

본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.