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 : According to government data, the Black Spot Program has resulted in an average 28.8% reduction in traffic accidents within one year of project implementation in areas where road conditions improved. However, there has been a lack of in-depth analysis of the midto- long-term effects, with a predominant focus on short-term results. This study aimed to analyze the mid-to-long-term effects of the Black Spot Program to assess the sustainability of its reported short-term impact. Additionally, the differences in the mid-to-long-term effects were investigated based on the scale of traffic accidents at intersections and the characteristics of these effects are revealed. METHODS : The mid-to-long-term effects of the Black Spot Program were analyzed at 122 intersections in Seoul, Korea, where the program was implemented between 2013 and 2017, using traffic accident data spanning five years before and after implementation. Additionally, the differences in the program's effects were analyzed at the top-100 intersections with the highest traffic accident concentration in Seoul using the chi-square test to identify these differences. To theoretically validate these differences, the Hurst exponent, commonly used in economics, was applied to analyze the regression to the mean of the intersections and reveal the correlation with improvement. RESULTS : Through the Black Spot Program at 122 intersections, a 33.3% short-term accident reduction was observed. However, the midto- long-term effect analysis showed a 25.8% reduction, indicating a slightly smaller effect than previously reported. Specifically, the top-100 intersections exhibit a 15.4% reduction. A chi-square test with a 95% confidence level indicated significant differences in the program’s effects based on the scale of traffic accidents at intersections. The Hurst index (H ) was measured for the top-100 intersections, yielding H = 0.331. This is stronger than the overall H = 0.382 for all intersections in Seoul, suggesting that the regression to the mean is more pronounced, which may lead to a lower effectiveness of the improvement. CONCLUSIONS : The mid-to-long-term effects of the Black Spot Program were relatively lower than its short-term effects, with larger differences in effectiveness observed based on the scale of traffic accidents at intersections. This indicates the need to redefine the criteria for selecting project targets by focusing on intensive improvements at intersections, where significant effects can be achieved.

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.

본 연구는 2017년부터 2021년까지 고속도로에서 발생한 약 9,600건의 사고를 분석하여 자율주행 긴급차량의 신속한 대응 능력을 향 상시키고자 하였다. 조사 결과, 2차 사고가 전체 사망자의 16.8%를 차지하며, 이들 중 약 74%가 선행사고와 관련이 있다는 점이 강조 된다. 이러한 통계는 긴급차량의 신속한 대처 능력이 피해를 최소화하는 데 얼마나 중요한지를 보여준다. 연구에서는 사고의 영향권을 정의하고, 이를 기반으로 긴급차량이 보다 안전하고 효율적으로 사고 현장에 접근할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하였다. 실제 교 통사고 데이터를 활용하여 사고 지속 시간과 다양한 변수를 고려한 기초 분석을 실시하였으며, 도로 특성, 사고 종류, 점유 차로 등 여러 요소를 반영하여 대응 기준을 설정했다. 알고리즘은 자율주행 차량이 실시간으로 주변 정보를 수집하고 신속하게 대응 방안을 마련할 수 있도록 설계되었다. 향후 연구에서는 알고리즘의 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 검토하고, 다양한 변수들을 포함한 추가 연구를 통해 성능을 더욱 개선할 계획이다. 이러한 연구 결과는 교통사고로 인한 피해를 줄이는 데 기여하고, 자율주행 기술을 활용하여 2차 사고의 가능성을 감소시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

2020년 국토교통부에서는 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 의하면, 전국의 고속국도 및 일반국도를 대상으로 결빙 취약 구간 464 개소를 선정하여 관리중에 있다. 그러나 감사원은 2020년 진행한 주요 사회기반시설(도로ㆍ고속철도) 안전관리실태 감사에서 결빙 취 약 구간 선정 시 터널 입출구부 등 결빙위험이 큰 구간이 도로포장 홈파기 대상구간에서 누락된 점을 지적하였다. 이러한 근거로 결 빙에 취약한 터널 입ㆍ출구에서 결빙사고가 우려되는 등 ‘겨울철 도로교통 안전 강화대책’의 실효성이 저하될 가능성이 제시되었다. 또한 본 연구에서 자체적으로 검토한 결과, 4개 특성 12개 항목으로 구성된 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 도로시설 항목에서 터널, 교량 등 도로시설물의 배점 부여 기준을 확인하기 어려웠으며, 각 도로시설에 대한 정의가 모호하여 평가표의 현장 적용성이 제 한되거나 신뢰도 검증이 부족한 점을 확인하였다. 본 연구에서는 국토교통부에서 제공하는 노드(Node) 및 링크(Link) 기반의 국내 도로망 GIS(Geographic Information System)데이터 에 결빙사고 데이터의 위치정보를 결합하여 고속국도 및 일반국도의 터널 및 교량 등을 포함하는 도로시설물 및 그 주변에서 발생한 결빙사고 이력을 자료화하였다. 최종적으로 도로시설물별 결빙사고 발생 비율 및 사고 심각도(사망자, 부상자 수)에 대한 분석을 통해 도로시설물의 결빙사고 상관 정도와 영향 범위를 파악하였다.

도로 결빙이란 도로 표면에 형성된 얼음층으로 도로 결빙으로 인한 교통사고의 치사율은 결빙이 원인이 아닌 교통사고의 치사율과 비교하여 1.5배 높은 수치인 2.3으로 나타났다. 현재 국토교통부에서는 결빙사고 취약구간을 선정하고 관리하기 위하여 결빙 취약구간 평가기준표를 제시하였다. 그러나 도로 결빙은 노면 온도와 수분 공급에 따라 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등 의 기상인자들이 복합적으로 작용하여 발생하며, 기존의 평가 기준은 이와 같은 인자들을 충분히 반영하지 못하여 결빙 형성을 예측 하고 평가하는 능력이 부족하다고 판단된다. 따라서 본 연구는 결빙 교통사고 데이터의 통계적인 분석을 통하여 결빙이 형성되는 기 상 조건을 구체화하고 결빙사고 및 결빙 형성을 예측하기 위한 기상학적 기준을 마련하는 것을 목적으로 진행되었다. 2018년 1월 1 일～2024년3월 15일 동안 발생한 결빙 사고와 사고 발생 당시 및 이전 6시간동안의 기상 데이터를 분석 데이터로 사용하였다. 이때, 역거리 가중법, 기온감률 등 공간보간기법을 적용하였다. 이후, 박스도표, 히스토그램, 경험적 누적분포함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙사고의 기상 분포 특성을 확인하였다. 최종적으로 결빙사고의 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 기온 및 습도에 따른 결빙사고 의 발생 확률을 계산하였다. 이와 같은 연구 결과는 결빙 형성을 예측하는 기온 및 습도의 기준점으로 제시할 수 있으며 더 나아가, 추후 결빙사고 예방 및 예보의 기준으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

2019년 12월, 상주-영천 고속도로 상행선에서 도로 노면 결빙에 의한 연쇄추돌사고로 48명의 사상자가 발생하였다. 이에, 국토교통부 는 2020년 1월 결빙 취약구간 선정기준을 마련하여 결빙 취약구간 403개소를 지정하고, 결빙 취약구간을 대상으로 2022년까지 1,699억 원의 예산을 투입하여 결빙사고 예방사업을 계획하였다(BAI, 2021). 하지만, 결빙 취약구간 선정기준에 대해 적정성 검토가 이루어지 지 않아 그 신뢰성과 실효성이 충분히 검증되지 않았다. 본 연구에서는 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국도 및 일반국도의 특성정보(시설, 선형구조, 기상, 교통 등)를 GIS(Geographic Information System) 데이터로 구축하였다. 최근 5년 결빙사고 발생이력이 있는 도로구간(Link)을 확인하고 Random Forest 알고리즘을 통해 도로 특성정보의 결빙사고에 대한 변수 중요도(Feature Importance)를 분석했다. 이를 통해 결빙사고와 각 인자의 상관성을 파악하여 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 항목별 배점을 수정, 보완함으로써 평가표의 신뢰성을 제고한다.

과거 교통에서는 이동의 신속성이 중시되고 자동차의 통행이 우선이었던 반면, 현재는 모든 교통 이용자의 안전한 이동과 보행자가 중요시되는 방향으로 교통정책이 나아가고 있다. 보행자의 안전하고 쾌적한 통행과 교통약자의 이동권의 보장이 강조됨에 따라서, 향 후 교통약자 보호구역의 역할도 확대될 것으로 예상된다. 그러나 교통약자의 안전한 보행 공간 확보와 보행사고 피해의 축소라는 목 적과 달리, 스쿨존 내 사고 등은 지속적으로 발생하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 보호구역의 사고 위험을 판단하고 안전성을 분석하고자 하였다. 교통사고의 위험성을 비교하고 사고 예방이 필요한 보호구역을 판단하기 위한 기준으로서 사고 위험도를 정량화 하였다. 서울시 보호구역 내 사고 데이터를 보호구역 구간별 특성 데이터와 결합하여 구간별 사고 건수 및 피해 정도를 자료화하고, 도로 속성을 기준으로 보호구역 구간을 유형화하였다. 보호구역 유형별 사고 발생확률과 평균 피해 정도를 구해 도로의 속성마다 다 른 사고 발생 특성을 반영하였다. 사고 위험도는 사고 발생빈도와 피해 정도를 통해 판단하고자 하였다. 사고 발생빈도는 도로 면적과 발생 건수를 기준으로 하여 산출하였고, 피해 정도는 유형에 따른 사고 발생확률과 발생빈도, 평균 피해 정도를 통해 산출하였다. 위 험도에 대한 정량적 분석모델을 통해 사고 위험이 높다고 판단되는 보호구역과 해당 구간의 특성을 알아보고, 각 행정구역별로 보호 구역에서의 교통사고 위험성을 비교하였다. 이를 통해 사고 위험이 높은 지역과 유형이 무엇이며, 어떠한 특성을 보이는지 파악하여 보호구역 개선 방향을 제시하고자 한다.

PURPOSES : This study empirically examines the determinants of traffic accidents by focusing on the transport culture index. METHODS : Two-stage least-squares estimation using an instrumental variable is used as the identification strategy. As the instrumental variable of the transport culture index, its past values, particularly before the outbreak of COVID-19 in 2018 are used. RESULTS : The empirical results, considering the potential endogeneity of the transport culture index, show that areas with higher values of the index are likely to have fewer traffic accident casualties. Local governments of regions with relatively frequent traffic accidents can run campaigns for residents to fasten their seatbelts, causing reverse causation. Ignoring this type of endogeneity underestimates the importance of the index as a key determinant of traffic accidents. CONCLUSIONS : Several traffic accidents occur in Korea, e.g., 203,130 accidents with 291,608 injuries and 5,392 deaths. As traffic accidents cause social costs, such as delays in traffic flow and damage to traffic facilities, public interventions are required to reduce them. However, the first step in public intervention is to accurately understand the relationship between the degree of damage in traffic accidents and the transport-related attributes of the areas where the accidents occurred. Although the transport culture index appears to be an appropriate indicator for predicting local traffic accidents, its limitations as a comprehensive index need to be addressed in the future.

PURPOSES : This study analyzes the accident damage scale of hazardous material transportation vehicles not monitored in real time by the Hazardous Material Transportation Safety (HMTS) management center. METHODS : To simulate hazardous-material transportation vehicle accidents, a preliminary analysis of transportation vehicle registration status was conducted. Simulation analyses were conducted for hazardous substance and flammable gas transportation vehicles with a high proportion of small- and medium-sized vehicles. To perform a spill accident damage-scale simulation of hazardous-substance transportation vehicles, the fluid analysis software ANSYS Fluent was used. Additionally, to analyze explosion accidents in combustible gas transportation vehicles, the risk assessment software Phast and Aloha were utilized. RESULT : Simulation analysis of hazardous material transportation vehicles revealed varying damage scales based on vehicle capacity. Simulation analysis of spillage accidents showed that the first arrival time at the side gutter was similar for various vehicle capacities. However, the results of the cumulative pollution analysis based on vehicle capacity exhibited some differences. In addition, the simulation analysis of the explosion overpressure and radiant heat intensity of the combustible gas transportation vehicle showed that the difference in the danger radius owing to the difference in vehicle capacity was insignificant. CONCLUSIONS : The simulation analysis of hazardous-material transportation vehicles indicated that accidents involving small- and medium-sized transportation vehicles could result in substantial damage to humans and ecosystems. For safety management of these small and medium-sized hazardous material transportation vehicles, it is expected that damage can be minimized with the help of rapid accident response through real-time vehicle control operated by the existing HMTS management center.

This study aimed to quantitatively analyze the risk using data from 329 safety accidents that occurred in aquaculture fisheries management vessels over the recent five years (2018-2022). For quantitative risk analysis, the Bayesian network proposed by the International Maritime Organization (IMO) was used to analyze the risk level according to the fishing process and cause of safety accidents. Among the work processes, the fishing process was analyzed to have the highest risk, being 12.5 times that of the navigation, 2.7 times that of the maintenance, and 8.8 times that of the loading and unloading. Among the causes of accidents, the hull and working environment showed the highest risk, being 1.7 times that of fishing gear and equipment, 4.7 times that of machinery and equipment, and 9.4 times that of external environment. By quantitatively analyzing the safety accident risks for 64 combinations of these four work processes and four accident causes, this study provided fundamental data to reduce safety accidents occurring in aquaculture fisheries management vessels.

퍼스널 모빌리티는 친환경 1인용 교통수단으로, 공유 서비스 도입 이후 이용자가 급격히 증가하였다. 연관 정책이 미비한 상태에서 이용자가 급증하였고, 이에 따라 서울시를 중심으로 퍼스널 모빌리티 사고가 증가하고 있으나 관련 연구가 부족한 실정이 다. 본 연구는 서울시를 중심으로 퍼스널 모빌리티 사고에 영향을 미치는 도시환경 요인을 파악하였다. 사고의 공간자기상관을 제거하기 위해 음이항 회귀모형 및 음이항 아이겐벡터 필터링 모형을 적용하였고, 각 모형을 비교한 후 최적 모형인 음이항 아이겐벡 터 필터링 모형의 결과를 바탕으로 사고 결과를 해석하였다. 본 연구는 인구, 교통, 사회 지표를 이용해 퍼스널 모빌리티 사고가 많이 일어나는 서울시 행정동의 특징을 확인하고 분석했다는 점에서 의의를 갖는다.

국토교통부는 2020년 '결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 따라, 전국의 고속국도와 일반국도를 대상으로 410개 구간의 결빙 취약구 간을 선정하였다. 그러나, 2021년 감사원의 결빙 취약구간 지정 적정성 감사 결과에서 감사원은 현재 지정ㆍ관리 중인 결빙 취약구간 및 결빙 취약구간 평가 세부 배점표의 적정성에 문제를 제기하였다. 이에, 국토교통부는 결빙 취약구간을 재지정하여 발표하였으나 그 에 대한 평가 및 지정 적정성 검증이 아직 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 결빙 취약구간과 결빙사고 데이터의 위치정보를 수집하여 GIS(Geographic Information System) 데이터로 구축하고 맵핑(Mapping)하여 결빙 취약구간 내 결빙사고이력을 확인함으로서 결빙 취약구간의 결빙사고 예측성능을 평가하였다. 또한, 각 결빙 사고 발생지점에서 도로시설, 교통, 선형구조, 환경인자 데이터를 수집하여 분석한다. 이를 통해 결빙사고와 각 인자 간의 상관성을 파 악하고, 그 결과에 따라 결빙 취약구간 평가 세부 배점표의 평가항목 및 각 항목별 배점을 수정하고 보완함으로써 결빙 취약구간의 신뢰성을 제고한다.

겨울철 국내 도로 결빙으로 인한 교통사고가 증가하는 추세를 보이고 있으며 2018년~2022년까지 총 4,609건의 결빙 교통사고가 발 생하였다. 결빙 교통사고의 치사율은 2.3으로 일반적인 교통사고와 비교하여 높은 치사율을 보이며 최근 5년(2018~2022)동안 결빙 교 통사고로 인하여 107명이 사망자와 7,728명의 부상자가 발생하였다. 현재 국토교통부에서 제시한 결빙 취약구간 평가기준표에 따라 결 빙 위험 구간을 지정하고 있으나, 해당 기준은 결빙의 주요 요인으로 고려되는 기상조건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 도로 결빙은 노면온도가 0℃ 이하이며 노면에 수분이 공급될 때 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등의 기상인자들이 복합적으 로 작용하여 결빙이 발생한다는 점을 고려하였을 때, 기상 특성은 도로 결빙의 주요 인자로 판단된다. 따라서 국내 결빙 취약구간 평 가기준의 개선이 필요하며 본 연구의 목적은 국내 결빙 교통사고 데이터를 분석하고 결빙이 형성되는 기상 조건을 구체화하는 것이다. 분석을 위한 데이터로 2018년~2022년까지 5년동안 발생한 결빙사고 사례와 기상청 방재기상관측소(AWS)에서 제공하는 기상 데이터 를 적용하였다. 이후, 박스도표, 확률밀도함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙 형성 기상 조건을 구체화하였다. 이를 통하여 기존 결빙 취약구간 평가기준의 기상학적 개선 방향성을 제시할 수 있으며 더 나아가 도로 결빙 예측 로직 개발을 기대할 수 있다.

PURPOSES : This study aimed to identify factors affecting the duration of traffic incidents in tunnel sections, as accidents in tunnels tend to cause more congestion than those on main roads. Survival analysis and a Cox proportional hazards model were used to analyze the determinants of incident clearance times. METHODS : Tunnel traffic accidents were categorized into tunnel access sections versus inner tunnel sections according to the point of occurrence. The factors affecting duration were compared between main road and tunnel locations. The Cox model was applied to quantify the effects of various factors on incident duration time by location. RESULTS : Key factors influencing mainline incident duration included collision type, driver behavior and gender, number of vehicles involved, number of accidents, and post-collision vehicle status. In tunnels, the primary factors identified were collision type, driver behavior, single vs multi-vehicle involvement, and vehicles stopping in the tunnel after collisions. Incidents lasted longest when vehicles stopped at tunnel entrances and exits. In addition, we hypothesize that incident duration in tunnels is longer than in main roads due to the reduced space for vehicle handling. CONCLUSIONS : These results can inform the development of future incident management strategies and congestion mitigation for tunnels and underpasses. The Cox model provided new insights into the determinants of incident duration times in constrained tunnel environments compared to open main roads.

우리나라에서는 연간 250건 이상의 해양 기름유출사고가 발생하고 있으며, 이는 지역 사회 및 환경에 큰 영향을 미친다. 국제 협약 및 국내법에서는 오염자부담의 원칙을 바탕으로 기름유출에 대한 피해 배상을 유출 당사자에게 책임지도록 하고 있으며, 민·형사적 책임 규명을 위해 유출 행위자에 대한 적극적인 조사가 이루어지고 있다. 기름 유출사고의 행위자 조사의 중요성 확대에 따라서 CEN 15522-2, ASTM D 3248 등의 표준을 이용해 기름 시료 간의 유사성 판정을 하고 있다. 이 중 가장 활발히 활용되고 있는 유럽표준인 CEN 15522-2가 2023년 EN 15522-2로 3차 개정되었다. 본 연구는 EN 15522-2를 이용하여 국내 발생한 해양 기름유출사고 시료를 분석하고, 적용 성에 대하여 확인하였다. 그 결과 경질유 유출사고가 40% 이상을 차지하는 국내 유출사고의 특징을 비춰볼 때 Adamamtanes와 같은 저비 점의 물질이 추가된 EN 15522-2의 적용은 효용성이 높은 것으로 확인되었다.

PURPOSES : This study aims to understand the characteristics of accidents involving autonomous vehicles and derive the causes of accidents from road spatial information through autonomous vehicle accident reports. METHODS : For this study, autonomous vehicle accident reports collected and managed by the CA DMV were used as data sources. In addition, spatial characteristics and geometric data for accident locations were extracted by Google maps. Based on the collected data, the study conducted general statistics, text embedding, and cross-analysis to understand the overall characteristics of autonomous vehicle accidents and their relationship with road spatial features. RESULTS : The analysis results for characteristics of autonomous vehicle accidents, applying statistical analysis and text embedding techniques, reveal that the damages caused by autonomous vehicle accidents are often minor, and approximately half of the accidents are triggered by other vehicles. It is noteworthy that accidents where autonomous vehicles are at fault are not uncommon, and when the cause of the accident is within the autonomous vehicle, the accident risk can increase. The accident analysis results using spatial data showed that the severity of accidents increases when on-street parking is present, when dedicated lanes for bicycles and buses exist, and when bus stops are present. CONCLUSIONS : Through this study, geometric and spatial elements that appear to have an impact on autonomous driving systems have been identified. The findings of this study are expected to serve as foundational data for improving the safety of autonomous vehicle operations in the future.

PURPOSES : The purpose of this study is to statistically analyze the meteorological factors that contribute to the formation of road surface icing based on actual cases of icing accidents and provide directions for improving icing evaluation criteria. METHODS : In this study, we collected cases of domestic road icing accidents by searching news articles with the keyword ‘icing collision accidents’. Subsequently, we determined the latitude, longitude, and altitude of accident locations using satellite map service. We applied the Inverse Distance Weighting (IDW) method and temperature lapse rate to estimate meteorological data at each location. Finally, statistical analysis was conducted for temperature, humidity, and precipitation occurrence using probability density functions. RESULTS : As a result, road icing accident data points with identifiable location coordinates were collected. Among these, temperature, humidity, and precipitation occurrence from Automated Weather Stations (AWS) data were selected for analysis. During the process of correcting meteorological factors using the Inverse Distance Weighting (IDW) method, the optimal Weighting Exponent (p) that minimizes the error was determined and applied. The results showed that accidents occurring in the morning indicated the highest accident occurrence rate. The average temperature at the time of the accidents was -1.4°C, with a humidity level of 85.1%. Precipitation was observed at the time of the accident in 19 cases. CONCLUSIONS : Icing on pavement can occur not only under extreme weather conditions but also under typical meteorological conditions. Typically, icing can occur when the relative humidity is above 70%. Accordingly, for future improvements in the evaluation criteria for icing-prone areas by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, it is possible to incorporate the temperature and humidity ranges that generally lead to icing, taking into account climate characteristics.

PURPOSES : This study aims to analyze the causes of pedestrian traffic accidents on community roads. METHODS : This study collected variables affecting pedestrian traffic accidents on community roads based on field surveys and analyzed them using negative binomial regression and zero-inflated negative binomial regression models. RESULTS : Model analysis results showed that the negative binomial regression model is more suitable than the zero-inflation negative binomial regression model. Additionally, the segment length (m), pedestrian volume (persons/15 min), traffic volume (numbers/15 min.), the extent of illegal parking, pedestrian-vehicle conflict ratio, and one-way traffic (one: residential, two: commercial) were found to influence pedestrian traffic accidents on community roads. Model fitness indicators, comparing actual values with predicted values, showed an MPB of 1.54, MAD of 2.57, and RMSE of 7.03. CONCLUSIONS : This study quantified the factors contributing to pedestrian traffic accidents on community roads by considering both static and dynamic elements. Instead of uniformly implementing measures, such as pedestrian priority zones and facility improvements on community roads, developing diverse strategies that consider various dynamic factors should be considered.