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강설상황에 따른 도로위험도 예측모형 개발

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한국도로학회 (Korean Society of Road Engineers)
초록

매년 눈이 내리는 동안에 수많은 차량 충돌이 발생한다. 이는 우리에게 인적, 물질적인 피해를 야기하며 교통혼잡 및 사고감소를 위한 강설 시 교통사고 가능성 예측이 필요하다. 본 연구는 전국고속도로를 대상으로 강설 시 교통사고 발생가능성에 영향을 미치는 주요 영향인자를 파악하여 사고발생 가능성 예측모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 2012년부터 2014년까지 강설상황에서 발생한 교통사고 자료에 기상관측지점(AWS)에서의 기온, 풍속, 강수량과 종관기상관측장비(ASOS)에서의 적설정보 등 기상정보와 교통류자료, 도로기하구조정보를 활용하여 총 703건을 분석하였다. 다만, 본선과 기하구조정보가 상이한 램프구간은 제외하였다. 예측모형 개발 시 사고지점 전·후의 도로링크 정보와 사고시간 전·후 시간대의 교통상태와 기상상태 정보를 활용하는 방식은 기존의 사고예측 모형과 차별성이 있다고 본다. 강설 시 교통사고에 영향을 미치는 것으로 판단되는 사고지점, 평면선형(직선, 커브), 종단경사(평탄, 오르막, 내리막), 조명시설, 방책시설 갓길, 차로수, 사고시간대, 속도, 교통량, 제한속도, 기온, 강수량, 풍속, 강설 지속시간 등 설명변수와 교통사고가 발생하면 1, 그렇지 않으면 0으로 형성되는 이항 로짓모형(Binary Logit Model)을 적용하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 강설 시 사고발생 가능성 예측모형에서 5분 평균속도, 기온, 강수량, 강설 지속시간, 방책시설 갓길 변수가 교통사고에 유의한 영향요인으로 선택되었다. 본 연구결과는 강설 시 사고위험을 사전에 예측하여 도로 운영자 및 도로 이용자에게 교통사고 대응방안을 수립하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

저자
  • 이선영(한국교통연구원 교통빅데이터연구소 연구원)
  • 한상진(한국교통연구원 교통빅데이터연구소 선임연구위원)