최근 자율주행 차량의 등장으로 인해 기존의 교통 시스템에 많은 변화가 생길 것으로 보이며, 운전자가 주행하던 차량과는 다른 행태로 인해 기존 비자율주행 차량들이 초래하는 고위험 상황의 요인과는 다른 새로운 요인들이 도출될 것으로 보인다. 하지만, 현 시점 국내 에서는 자율주행 차량이 실제로 주행하고 있지 않기 때문에 주행행태를 포함한 데이터 기반의 주요 요인 분석 및 도출에 한계가 있다. 따라서 현 시점에서 자율주행 차량이 혼재하는 환경에서 고위험한 상황을 정의할 수 있는 요인을 도출하기 위해서는 사례 중심의 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 국내·외 자율주행차량과 관련된 다양한 논문 사례를 DB화하여 이를 정량적으로 평가할 수 있는 메타 분석(Meta-Analysis) 기법을 통해 향후 자율주행차량이 혼재하는 교통 네트워크에서 안전성을 증진하기 위한 고위험 유발의 주요 요인을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 DB화한 논문은 자율주행 차량과 관련된 총 4가지(사고요인, 시나리오, 예측모델, 법규)에 해당 하는 분야로 분류하여 수집하였으며, 2015년부터 2024년 까지 최근 10개년에 해당 되는 사례를 수집하여 분석을 수행하고 주요 요인을 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 자율주행 차량 혼재 시 고위험 상황의 주요 요인들을 바탕으로 각 요인에 기반한 자율주행차량 혼재 시 고위험 상황에 대한 정의를 할 수 있으며, 이러한 고위험 요인들에 의해 도로교통의 안전성이 저해될 수 있는 요인에 대한 사전 예방을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 2003년 1월 1일부터 2004년 12월31일까지의 북한산국립공원과 태안해안국립공원의 일별 관광객 수 자료와 평균 기온 및 강수량의 기상 관측 자료를 이용하여 기후와 국립공원의 관광객 수와의 관계를 분석하였다. 북한산국립공원은 계절별로 관광객 분포의 차이가 크지 않다. 그 중 봄(28%)과 가을철(30%)에 비교적 관광객의 분포가 높게 나타난다. 이는 봄철의 꽃구경과 가을철의 단풍 구경을 위해 관광객이 집중하기 때문이다. 반면 태안해안국립공원은 계절별 관광객 분포의 차이가 크다. 여름철(77%)에 관광객이 매우 집중되며 겨울철(4%)에 관광객 분포가 가장 낮다. 이는 해안국립공원의 특성으로 여름철에는 해수욕을 즐기기 위하여 관광객이 집중하는 반면에 겨울철에는 차가운 시베리아 고기압의 영향으로 매우 춥기 때문에 관광객이 적다. 기온과 관광객 수간의 관계는 국립공원의 특성에 따라 다르다. 북한산국립공원은 일평균기온과 관광객 수 간에 유의한 관계를 보이지 않는다. 반면 여름철에 관광객이 집중하는 태안해안국립공원은 기온이 높을수록 관광객 수가 증가하는 경향이다. 또한 관광객 수는 평년과의 기온차이가 크지 않을 때 높게 나타난다. 국립공원의 관광객 수와 강수량 간에는 부적 상관관계를 보인다. 강수현상이 없거나 강수량이 적을수록 관광객이 집중되는 경향이다.