PURPOSES : This study aimed to investigate the factors affecting the severity of traffic crashes caused by personal mobility (PM) devices compared with those involving victims. METHODS : Traffic crashes involving PM devices were used to build a non-parametric statistical model using a classification tree. Based on the results, the factors influencing both at-fault and victim-related crashes caused by PM devices were analyzed. The factors affecting accident severity were also compared. RESULTS : Common factors affecting the severity of traffic crashes involving both perpetrators and victims using PM devices include occurrences at intersections, crosswalks at intersections, single roads, and inside tunnels. Traffic law violations by PM device users (perpetrators) influence the severity of crashes. Meanwhile, factors such as the behavior of perpetrators using other modes of transportation, rear-end collisions, road geometry, and weather conditions affect the severity of crashes where PM device users are the victims. CONCLUSIONS : To reduce the severity of traffic crashes involving PM devices, it is essential to extend the length of physically separated shared paths for cyclists and pedestrians, actively enforce laws to prevent violations by PM device users, and provide systematic and regular educational programs to ensure safe driving practices among PM device users.

PURPOSES : This study aimed to derive the factors that contribute to crash severity in mixed traffic situations and suggest policy implications for enhancing traffic safety related to these contributing factors. METHODS : California autonomous vehicle (AV) accident reports and Google Maps based on accident location were used to identify potential accident severity-contributing factors. A decision tree analysis was adopted to derive the crash severity analyses. The 24 candidate variables that affected crash severity were used as the decision tree input variables, with the output being the crash severity categorized as high, medium, and low. RESULTS : The crash severity contributing factor results showed that the number of lanes, speed limit, bus stop, AV traveling straight, AV turning left, rightmost dedicated lane, and nighttime conditions are variables that affect crash severity. In particular, the speed limit was found to be a factor that caused serious crashes, suggesting that the AV driving speed is closely related to crash severity. Therefore, a speed management strategy for mixed traffic situations is proposed to decrease crash severity and enhance traffic safety. CONCLUSIONS : This paper presents policy implications for reducing accidents caused by autonomous and manual vehicle interactions in terms of engineering, education, enforcement, and governance. The findings of this study are expected to serve as a basis for preparing preventive measures against AV-related accidents.

PURPOSES : The main purpose of this study is to identify directions for improvement of triangular islands installation warrants through analysis of the characteristics of crashes and severity with and without triangular islands on intersections. METHODS : The data was collected by referring to the literature and analyzed using statistical analysis tools. First, an independence test analyzed whether statistically significant differences existed between crashes depending on the installation of triangular islands. As a result of the analysis, individual prediction models were developed for cases with significant differences. In addition, each crash factor was derived by comparison with each model. RESULTS : Significant differences appeared in the "crash frequency of serious or fatal" and "crash severity" owing to the installation of triangular islands. As a result of comparing crash factors through the individual models, it was derived that the differences were dependent on the installation of the triangular islands. CONCLUSIONS : As a result of reviewing previous studies, it is found that improving the installation warrants of triangular islands is reasonable. Through this study, the need to consider the volume and composition ratio of right-turn vehicles when installing a triangular island was also derived; these results also need to be referred to when improving the triangular island installation warrants.

PURPOSES : For vehicle-alone accidents with a high mortality rate, it is necessary to analyze the factors influencing the severity of roadside fixed-object traffic accidents. METHODS : A total of 313 roadside fixed obstacle traffic accidents, variables related to fixed obstacles, and variables related to road geometry were collected. The estimation model was constructed with data collected using an ordinal probit regression model. RESULTS : Piers, vertical slopes, and distances between roads and objects were the primary causes of increased accident severity. CONCLUSIONS : Countermeasures, such as object removal, relocation, clear zones, frangibles, breakaway poles, etc., are required for accident-prone or dangerous points.

PURPOSES: The objective of this study is to analyze factors affecting traffic accident severity for determining countermeasures on freeway climbing lanes. METHODS : In this study, an ordered probit model, which is a widely used discrete choice model for categorizing crash severity, was employed. RESULTS: Results suggest that factors affecting traffic accident severity on climbing lanes include speed, drowsy driving, grade of uphill 3%, gender (male offender and male victim), and cloud weather. CONCLUSIONS : Several countermeasures are proposed for improving traffic safety on freeway climbing lanes based on the analysis of crash severity. More extensive analysis with a larger data set and various modeling techniques are required for generalizing the results.

PURPOSES: The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS: To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS: This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including , GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS: Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.

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.

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.

본 연구는 교통사고의 발생 유형과 교통사고 심각도(Severity)와의 관계를 규명함으로써 위험유형을 제시하고, 운전자 특성과 교통사고의 관계를 규명하고자 하였다. 교통사고 유형을 여덟 가지로 세분하고, 결과의 객관성 확보를 위해 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 분석하였으며, 위험그룹의 분류를 위한 운전자의 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였다. 카테고리 자료의 분석을 위하여 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하였다. 분석결과 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기시, 우회전시 사고가 부상 또는 사망사고에 연루될 가능성이 높았다. 위험그룹 분석에서는 20세 미만의 이륜차 운전자, 41세에서 50세까지의 택시 운전자가 가장 위험한 집단으로 분석되었으며 또한 남자보다는 여자가 승용차와 중형화물 등에 관계되었을 때 더 위험한 것으로 분석되었다. 따라서 교통사고 발생시 인명 피해를 줄이기 위해서는 정면충돌 사고와 앞지르기시, 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 하고, 교통사고 취약계층으로 분석된 위험그룹에 대한 교통안전 교육 및 단속이 강화되어야 할 것이다.

일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고 예측모형을 개발하고자한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로서, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.

운전환경에 영향을 주어 사고를 유발하는 원인에는 교통 흐름, 기상상황, 도로 기하구조 등의 환경적 요인이 있으며, 환경변화에 대한 적절치 못한 대응은 심각한 사고를 유발하여 교통혼잡, 시설물피해, 인명피해 등 사회적 비용손실로 이어지게 된다. 이에 현재 국내·외에서는 여러 요인에 따른 사고 심각도 모형의 연구가 활발히 진행되고 있으나 사고정보, 교통흐름, 기상상황, 도로 기하구조 등 다양한 환경적 요인을 복합적으로 고려한 분석은 전무하기 때문에 본 연구에서는 환경적 요인을 복합적으로 고려하여 교통사고 심각도를 모형화 했다. 사고 심각도 분석을 위해 다양한 환경적 요인에 대한 정보를 수집하고 ArcGIS를 활용하여 사고 발생지점에 수집정보를 융합하였으며, 사고로 인한 교통패턴의 변화를 피하기 위해 교통정보와 기상정보는 사고발생 5분 전의 정보를 융합 하였다. 또한 본 연구에서는 다양한 기상상황 중 강설상황의 정보만을 추출하여 사고 심각도의 관계를 분석하여 모형화 하였는데, 강설시의 환경변화는 운전자의 부주의를 유도하고 사고의 심각도를 가중시키기 때문에 그 심각도가 다른 때 보다 더 큰 경향이 있다. 사고 심각도는 순서화된 이산변수(레벨 1~4)로 표현되기 때문에 순서형프로빗(Ordered Probit)모형을 분석에 활용하였으며, 모형 분석결과 사고 심각도에 영향을 주는 변수로는 강설량, 일누적강설량, 속도, 편경사로 나타났다. 개발된 모형을 활용하여 도로이용자에게 교통안전 취약성 정보를 제공할 수 있다면 안전한 도로서비스 수준확보와 취약성 예측 및 도로 운영관리를 통한 사회적 비용 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.