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 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.

기후변화로 인한 결빙, 폭설, 집중호우 등 도로에서의 기상조건은 해마다 수많은 인명 피해를 유발하고 있다. 그러나 급변하는 기상상태에 신속하게 대처할 수 있는 도로기상 대응체계가 미흡하여 교통사고로 인한 사회·경제적 손실이 가중되고 있다. 최근 교통사고 통계자료에 의하면 기상상태가 좋지 않을 때의 교통사고치사율은 맑은 날씨일 때 보다 2～3배 심각한 것으로 나타났다(교통안전공단 2016). 따라서 기상악화 시 교통사고예방에 필요한 구체적이고 상세한 기상정보를 운전자에게 제공함으로써 교통사고예방 및 도로 운영의 활용성을 높일 수 있는 도로기상 모델개발이 필요하다. 도로기상 모델과 관련해서 도로기상 선진국(유럽, 캐나다, 일본, 미국 등)은 1990년대 초반부터 도로 노면온도와 노면 결빙점 예측을 위한 다양한 모형을 개발하고 모델의 성능을 검증하기 위한 노력을 기울이고 있다(Meng, 2014; Sato, 2004). 이들 국가는 주요 도로에 대해서 도로기상 관리지원시스템을 구축‧운영하고 있으며, 개발된 모델로부터 추정된 노면상태 정보를 도로이용자 및 도로관리자에게 제공함으로써 교통사고 및 도로파손 손실에 따른 사회적 비용을 줄여나가고 있다. 우리나라 도로기상 분야는 결빙 취약구간인 터널의 입·출입부에 수용액 형태의 제설제 자동 분사장치를 설치하여 운영하고 있는 단계로서 도로기상 선진국과 같이 도로구간 단위로 확장하여 서비스할 수 있는 기술은 미흡한 단계이다. 이들 국가와 같이 도로기상 관리지원시스템을 운영하여 주요 도로에 대해서 도로기상 정보를 실시간으로 서비스하기 위해서는 도로의 한 지점만을 대상으로 하는 기술대응 보다는 전체 도로구간의 노면상태를 예측할 수 있는 기상상황별 통합모델 개발이 우선시 되어야 한다. 이러한 기술개발의 필요성에 따라서 본 연구에서는 기상상황별 노면상태를 서비스할 수 있는 통합모델을 개발하였다. 첫 번째 모델은 겨울철 도로노면의 상태를 예측할 수 있는 모델이다. 노면상태 예측모델은 기계학습 방법 중에 하나인 의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘 기반으로 개발되었으며, 이동형 차량(Probe vehicle)에서 수집되는 기상입력 자료를 학습하여 기상요소에 따른 4가지 노면상태(Dry, Moist, Wet, Ice)를 예측할 수 있다. 두 번째로 집중호우 기간에 도로에서 발생하는 도로의 수막정보를 예측할 수 있는 모형이다. 도로의 수막예측 모델은 기상청에서 제공하는 1시간 단위의 AWS(Automatic Weather System) 자료와 10m 단위의 도로기하구조 정보를 활용하였다. 도로에서의 강우량 추정은 kNN(k-Nearest Neighbors)기법을 활용하여 대상도로와 가장 가까운 AWS 관측소의 강우정보를 각 해당 도로구간에 할당하였다. 현재 본 도로기상 통합모델은 서울시 내부순환로와 올림픽대로에 대해서 실시간 서비스할 수 있도록 생산체계가 구축되었다. 도로기상 통합모델은 우리나라 주요 도로에 적용이 가능하여 하절기의 집중호우로 인한 물이 고인 도로지점과 동절기의 기온강하로 인한 도로의 결빙현상 등 도로노면상태 정보를 실시간으로 서비스할 수 있다. 또한 기상 악화 시 도로를 효율적으로 관리할 수 있는 의사결정 도구로 활용되어 교통재난 및 도로파손을 줄이는데 기여할 수 있을 것이다.

PURPOSES: According to accident statistics for road built in 2004, the ratio of accidents on frozen roads to normal roads is 0.9%, whereas the fatality ratio is 2.7%. The risk of accidents on frozen roads is very high. Measures taken every year to prevent traffic accidents of frozen roads in the winter season are still insufficient. Additionally, measures have been established mainly on rural roads. Therefore, for urban roads, analyses and measures to prevent accidents are lacking. In this study, data on accidents on frozen roads was used to search for the causes behind these accidents and measures to reduce accidents have been recommended. METHODS: In this study, collected data from the TAMS (Traffic Accident Management System), which were collected by the Seoul National Police Agency was used. The data were divided into vehicle, people, and condition of road. The analytical model used here was the Logistic Regression Model, which is frequently used for traffic safety and accident analysis. This study uses the odds ratio analysis to search for variables related to frozen road traffic accidents in each category. A total of 18 out of 47 variables were found to be the causes of accidents. RESULTS: From the results of the comparative analysis of 18 variables, the category of the condition of the road was found to be the most critical. Contrary to expectations, more accidents occurred in clear weather than in other conditions. Accidents on bridges occurred frequently, and its odds ratio was the highest compared with other road types. When BPT is operated, the probability of accidents on frozen roads is lower than in general conditions, and accidents occurred frequently on roads with less than four lanes. CONCLUSIONS : Based on the results of this study, suggestions for reducing the risk of future domestic road accidents in freezing conditions are indicated as follows. First, it is necessary to perform a technical review of the urban road traffic accidents caused by frozen roads. Second, it is necessary to establish criteria for the study of the road environment based on the major causes of road accidents on frozen roads. Third, improvements in urban road environmental factors should be made.