본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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 사고예측모형을 개발하고자 한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로써, 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.