신호위반 단속카메라의 영향권을 고려한 사고감소효과 평가방법 연구 Effectiveness Assessment Methodology of Red Light Cameras on Crash Reduction by Considering Enforcement Area of Cameras원문보기
본 논문은 신호위반 단속카메라의 효과를 평가함에 있어 기존 연구와 다르게 카메라와 직접적으로 연관성이 있는 사고를 정의하고, 실제 카메라가 영향을 미치는 공간적인 범위를 제시하였다. 또한 기존의 평가방법에서 제어하지 못하는 교란인자를 추가적으로 고려하여 카메라가 교통사고에 미치는 영향을 보다 정밀하게 산정하고자 하였다. 신호위반과 관련된 교통사고를 방지하기 위하여 공학적인 개선이 이루어지고 있다. 그러나 공학적인 개선으로도 사고의 감소가 더 이상 나타나지 않는 지점들이 있으며, 이러한 지점에서는 운전자의 신호위반 행태를 변화시킬 수 있는 경찰의 단속이 필요하다. 그러나 인력에 의한 단속은 24시간 상시단속이 어렵고, 단속경찰의 위험노출, 단속시비 등의 한계를 나타내고 있어 신호위반 단속카메라의 설치가 확대되고 있다. 카메라도 다른 안전시설과 마찬가지로 평가를 위한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 기존의 연구들은 평가척도인 사고를 도입함에 있어 카메라(신호등)에 의해 영향을 받는 공간적 범위와 사고를 제대로 고려치 않은 경우가 많다. 신호위반 단속카메라는 카메라가 설치된 접근로를 기반으로 하여 운전자에게 영향을 미치는 영향권이 존재한다. 카메라의 정확한 ...
본 논문은 신호위반 단속카메라의 효과를 평가함에 있어 기존 연구와 다르게 카메라와 직접적으로 연관성이 있는 사고를 정의하고, 실제 카메라가 영향을 미치는 공간적인 범위를 제시하였다. 또한 기존의 평가방법에서 제어하지 못하는 교란인자를 추가적으로 고려하여 카메라가 교통사고에 미치는 영향을 보다 정밀하게 산정하고자 하였다. 신호위반과 관련된 교통사고를 방지하기 위하여 공학적인 개선이 이루어지고 있다. 그러나 공학적인 개선으로도 사고의 감소가 더 이상 나타나지 않는 지점들이 있으며, 이러한 지점에서는 운전자의 신호위반 행태를 변화시킬 수 있는 경찰의 단속이 필요하다. 그러나 인력에 의한 단속은 24시간 상시단속이 어렵고, 단속경찰의 위험노출, 단속시비 등의 한계를 나타내고 있어 신호위반 단속카메라의 설치가 확대되고 있다. 카메라도 다른 안전시설과 마찬가지로 평가를 위한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 기존의 연구들은 평가척도인 사고를 도입함에 있어 카메라(신호등)에 의해 영향을 받는 공간적 범위와 사고를 제대로 고려치 않은 경우가 많다. 신호위반 단속카메라는 카메라가 설치된 접근로를 기반으로 하여 운전자에게 영향을 미치는 영향권이 존재한다. 카메라의 정확한 효과평가를 위해서는 교차로 전체에서 발생한 사고와 영향권에서 발생한 사고를 분리하여 평가하여야 한다. 기존의 연구에서도 영향권이라는 개념을 도입한 경우가 있으나, 이는 단순히 카메라가 설치된 접근로 전체를 범위로 하였다. 하지만 이 경우 카메라에 의해 영향을 받지 않는 한참 떨어진 곳의 후미 사고도 카메라에 의한 사고로 조사되어 정확한 평가가 이루어 지지 않는다. 실제적인 카메라의 영향권을 설정하기 위해 카메라(신호등)까지의 최소정지시거(최소가시거리) 개념의 공간적 범위를 도입하였다. 또한 카메라가 설치되지 아니한 접근로에서 교차로내로 진입한 차량에 의한 사고도 영향권에서 발생한 사고로 반영하여 효과가 왜곡되는 경우가 있다. 따라서 카메라가 설치된 접근로에서 신호위반하여 진입한 차량(가해차량)에 의한 사고만을 영향권 평가에 활용하였다. 기존의 평가 방법은 보통 ① 단순평가, ② 교통량을 고려한 평가, ③ 비교그룹을 이용한 평가, ④ Empirical Bayes(EB)를 이용한 평가 등 4가지가 사용되고 있으며, 이 중 EB를 이용한 평가방법이 FHWA와 TRB에서 권장되고 있다. 그러나 EB는 지역의 사고추세, 교통량추세 같은 교란인자를 배제하지 못하는 단점을 가지고 있으므로, 이를 개선할 수 있는 “확장된 EB”를 도입하였다. 평가대상지점은 2009∼2010년 서울에 설치된 신호위반 단속카메라 중 간선도로에 위치한 4지형 교차로 59개소이다. 교란인자를 상대적으로 많이 배제하여 평가의 유효성이 높다고 판단되는 “확장된 EB”의 결과를 살펴보면, 모든 접근로에서 좌회전+직각사고 21% 감소, 후미추돌사고 5% 감소, 전체사고도 16%가 감소하였다. 카메라의 영향권 접근로는 각각 68%, 29%, 50%가 감소하였다. 사고를 종속변수로 하여 안전성능함수(Safety Performance Function; SPF)를 구축한 결과, 부도로 교통량이 통계학적으로 사고에 의미있는 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 카메라는 사고유형중 직각+좌회전사고를 제일 많이 감소시킨 것으로 나타났다. 따라서 부도로 교통량이 많은 교차로, 직각+좌회전 사고가 많은 교차로에 카메라를 설치할 경우 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 신호위반 단속카메라의 효과를 평가함에 있어 기존 연구와 다르게 카메라와 직접적으로 연관성이 있는 사고를 정의하고, 실제 카메라가 영향을 미치는 공간적인 범위를 제시하였다. 또한 기존의 평가방법에서 제어하지 못하는 교란인자를 추가적으로 고려하여 카메라가 교통사고에 미치는 영향을 보다 정밀하게 산정하고자 하였다. 신호위반과 관련된 교통사고를 방지하기 위하여 공학적인 개선이 이루어지고 있다. 그러나 공학적인 개선으로도 사고의 감소가 더 이상 나타나지 않는 지점들이 있으며, 이러한 지점에서는 운전자의 신호위반 행태를 변화시킬 수 있는 경찰의 단속이 필요하다. 그러나 인력에 의한 단속은 24시간 상시단속이 어렵고, 단속경찰의 위험노출, 단속시비 등의 한계를 나타내고 있어 신호위반 단속카메라의 설치가 확대되고 있다. 카메라도 다른 안전시설과 마찬가지로 평가를 위한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 기존의 연구들은 평가척도인 사고를 도입함에 있어 카메라(신호등)에 의해 영향을 받는 공간적 범위와 사고를 제대로 고려치 않은 경우가 많다. 신호위반 단속카메라는 카메라가 설치된 접근로를 기반으로 하여 운전자에게 영향을 미치는 영향권이 존재한다. 카메라의 정확한 효과평가를 위해서는 교차로 전체에서 발생한 사고와 영향권에서 발생한 사고를 분리하여 평가하여야 한다. 기존의 연구에서도 영향권이라는 개념을 도입한 경우가 있으나, 이는 단순히 카메라가 설치된 접근로 전체를 범위로 하였다. 하지만 이 경우 카메라에 의해 영향을 받지 않는 한참 떨어진 곳의 후미 사고도 카메라에 의한 사고로 조사되어 정확한 평가가 이루어 지지 않는다. 실제적인 카메라의 영향권을 설정하기 위해 카메라(신호등)까지의 최소정지시거(최소가시거리) 개념의 공간적 범위를 도입하였다. 또한 카메라가 설치되지 아니한 접근로에서 교차로내로 진입한 차량에 의한 사고도 영향권에서 발생한 사고로 반영하여 효과가 왜곡되는 경우가 있다. 따라서 카메라가 설치된 접근로에서 신호위반하여 진입한 차량(가해차량)에 의한 사고만을 영향권 평가에 활용하였다. 기존의 평가 방법은 보통 ① 단순평가, ② 교통량을 고려한 평가, ③ 비교그룹을 이용한 평가, ④ Empirical Bayes(EB)를 이용한 평가 등 4가지가 사용되고 있으며, 이 중 EB를 이용한 평가방법이 FHWA와 TRB에서 권장되고 있다. 그러나 EB는 지역의 사고추세, 교통량추세 같은 교란인자를 배제하지 못하는 단점을 가지고 있으므로, 이를 개선할 수 있는 “확장된 EB”를 도입하였다. 평가대상지점은 2009∼2010년 서울에 설치된 신호위반 단속카메라 중 간선도로에 위치한 4지형 교차로 59개소이다. 교란인자를 상대적으로 많이 배제하여 평가의 유효성이 높다고 판단되는 “확장된 EB”의 결과를 살펴보면, 모든 접근로에서 좌회전+직각사고 21% 감소, 후미추돌사고 5% 감소, 전체사고도 16%가 감소하였다. 카메라의 영향권 접근로는 각각 68%, 29%, 50%가 감소하였다. 사고를 종속변수로 하여 안전성능함수(Safety Performance Function; SPF)를 구축한 결과, 부도로 교통량이 통계학적으로 사고에 의미있는 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 카메라는 사고유형중 직각+좌회전사고를 제일 많이 감소시킨 것으로 나타났다. 따라서 부도로 교통량이 많은 교차로, 직각+좌회전 사고가 많은 교차로에 카메라를 설치할 경우 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 판단된다.
This dissertation was initiated to define the influence area of red light cameras, to establish the safety performance function for the Empirical Bayes method, to evaluate the pure effect of red light cameras on the traffic crash reduction by considering a confounding factor which was not controlled...
This dissertation was initiated to define the influence area of red light cameras, to establish the safety performance function for the Empirical Bayes method, to evaluate the pure effect of red light cameras on the traffic crash reduction by considering a confounding factor which was not controlled in the existing safety evaluation methods. In order to prevent traffic crashes, there have been diverse efforts including engineering improvements. However, such efforts have apparent limitations in an engineering aspect so that the law enforcements by police officers are necessary in order to exchange the behaviors of drivers. As a part of this effort, red light cameras have been installed through the entire country in Korea. Many researcher efforts have developed the standards for installing red light cameras, methodology that evaluating the effect of red light cameras, etc. However, prior studies did not fully consider the influence area which is the spatial scope where a red light camera effects on reduction of traffic crash. Thus, feasibility evaluation of red light cameras may include the traffic crash changes which were not related with the red light camera under study. A few studies consider the influence area in the performance evaluation of red light cameras. However, the studies just define the approach where the camera is installed as the influence area. In this study, the influence area was established as the part of the approach from the location where the camera is installed (i.e., mast-arms of traffic signal poles) and the minimum sight distance of the camera after in-depth engineering analyses. In addition, only the traffic crashes caused by the violation of traffic signal were included in the evaluation for a pair comparison. The performance evaluation of red light camera on traffic crash reduction effects was conducted by the four methodologies, including simple comparison, evaluation considering traffic volumes, comparison-group(CG) method, empirical bayes(EB) method. Among those methods, the EB method was suggested in many studies due to its merits including the robustness against the regression to the mean. However, the traditional EB methods cannot exclude the confounding factors such as trends of traffic crashes and traffic volumes. Thus, this study used the expanded form of the EB method to overcome such a limitation. The test sites include 59 four-leg signalized intersections located on arterial highways in Seoul. Red light cameras were installed in the test sites between 2009 and 2010. The analysis results using the data collected the test sites and the expanded form of the EB method show the 21% reductions in left-turn and right-angle traffic crashes, 5% reductions in rear-end crashes. After the installation of the red light cameras, the traffic crashes of a signalized intersection were reduced by 16% in average. However, the traffic crashes of an approach were reduced by 29%∼68% in average. Conclusively, the red light camera has a strong effect on traffic crash reduction. Based on the analysis using the safety performance function developed in this study, it was found out that the levels of traffic volumes on minor approaches influence on traffic crashes a lot. In addition, the camera was most effective to left-turn and right-angle traffic crashes. Finally, the traffic crash reduction effects of red light camera can be maximized on the signalized intersection which has high traffic volumes on minor approaches and relatively more left-turn and right-angle traffic crashes
This dissertation was initiated to define the influence area of red light cameras, to establish the safety performance function for the Empirical Bayes method, to evaluate the pure effect of red light cameras on the traffic crash reduction by considering a confounding factor which was not controlled in the existing safety evaluation methods. In order to prevent traffic crashes, there have been diverse efforts including engineering improvements. However, such efforts have apparent limitations in an engineering aspect so that the law enforcements by police officers are necessary in order to exchange the behaviors of drivers. As a part of this effort, red light cameras have been installed through the entire country in Korea. Many researcher efforts have developed the standards for installing red light cameras, methodology that evaluating the effect of red light cameras, etc. However, prior studies did not fully consider the influence area which is the spatial scope where a red light camera effects on reduction of traffic crash. Thus, feasibility evaluation of red light cameras may include the traffic crash changes which were not related with the red light camera under study. A few studies consider the influence area in the performance evaluation of red light cameras. However, the studies just define the approach where the camera is installed as the influence area. In this study, the influence area was established as the part of the approach from the location where the camera is installed (i.e., mast-arms of traffic signal poles) and the minimum sight distance of the camera after in-depth engineering analyses. In addition, only the traffic crashes caused by the violation of traffic signal were included in the evaluation for a pair comparison. The performance evaluation of red light camera on traffic crash reduction effects was conducted by the four methodologies, including simple comparison, evaluation considering traffic volumes, comparison-group(CG) method, empirical bayes(EB) method. Among those methods, the EB method was suggested in many studies due to its merits including the robustness against the regression to the mean. However, the traditional EB methods cannot exclude the confounding factors such as trends of traffic crashes and traffic volumes. Thus, this study used the expanded form of the EB method to overcome such a limitation. The test sites include 59 four-leg signalized intersections located on arterial highways in Seoul. Red light cameras were installed in the test sites between 2009 and 2010. The analysis results using the data collected the test sites and the expanded form of the EB method show the 21% reductions in left-turn and right-angle traffic crashes, 5% reductions in rear-end crashes. After the installation of the red light cameras, the traffic crashes of a signalized intersection were reduced by 16% in average. However, the traffic crashes of an approach were reduced by 29%∼68% in average. Conclusively, the red light camera has a strong effect on traffic crash reduction. Based on the analysis using the safety performance function developed in this study, it was found out that the levels of traffic volumes on minor approaches influence on traffic crashes a lot. In addition, the camera was most effective to left-turn and right-angle traffic crashes. Finally, the traffic crash reduction effects of red light camera can be maximized on the signalized intersection which has high traffic volumes on minor approaches and relatively more left-turn and right-angle traffic crashes
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.