2016년 기준, 우리나라의 자동차 1만대당 사망자 수는 1.7명으로 OECD 35개국 중 32위로 여전히 최하위권에 위치하고 있다. 또한, 인구 10만명당 사망자 수도 8.4명으로 35개국 중 32위 수준이다. 교통사고 사망자 수 중 승용차 교통사고 사망자 수의 점유율이 가장 크게 나타나지만, 자동차 1만대당 사망자 수로 비교해보면 버스·택시·화물 등 사업용 차량의 사망자 수가 더 높은 수준이다. 특히, 화물차의 교통사고 치사율은 승용차의 2.6배에 달하는 등 교통안전에 지속적인 위험요소로 자리잡고 있다. 2017년은 1976년 이후 42년 만에 교통사고 사망자가 3,000명대로 감소하는 등 교통안전 분야의 성과는 도출되고 있으며, 이와 더불어 2018년 1월, 정부에서는 선진국 수준의 교통안전 확보를 위해 범정부 안전강화 대책 3대 과제 중 하나로 교통안전 분야를 선정하였다. 해당 대책으로 2018년 교통사고 사망자 또한 크게 감소하였으나, 교통사고 건수는 2017년 대비 증가하는 등 교통안전의 지속적인 개선 과제는 남아있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 교통안전법에 따라 사업용 차량으로부터 수집할 수 있는 운행기록 데이터를 활용하여 도로위험도를 사전에 평가하는 모형을 구축하였다. 기존 국내 연구에서는 기하구조 요인, 운전자 심리요인 등과 교통사고의 ...
2016년 기준, 우리나라의 자동차 1만대당 사망자 수는 1.7명으로 OECD 35개국 중 32위로 여전히 최하위권에 위치하고 있다. 또한, 인구 10만명당 사망자 수도 8.4명으로 35개국 중 32위 수준이다. 교통사고 사망자 수 중 승용차 교통사고 사망자 수의 점유율이 가장 크게 나타나지만, 자동차 1만대당 사망자 수로 비교해보면 버스·택시·화물 등 사업용 차량의 사망자 수가 더 높은 수준이다. 특히, 화물차의 교통사고 치사율은 승용차의 2.6배에 달하는 등 교통안전에 지속적인 위험요소로 자리잡고 있다. 2017년은 1976년 이후 42년 만에 교통사고 사망자가 3,000명대로 감소하는 등 교통안전 분야의 성과는 도출되고 있으며, 이와 더불어 2018년 1월, 정부에서는 선진국 수준의 교통안전 확보를 위해 범정부 안전강화 대책 3대 과제 중 하나로 교통안전 분야를 선정하였다. 해당 대책으로 2018년 교통사고 사망자 또한 크게 감소하였으나, 교통사고 건수는 2017년 대비 증가하는 등 교통안전의 지속적인 개선 과제는 남아있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 교통안전법에 따라 사업용 차량으로부터 수집할 수 있는 운행기록 데이터를 활용하여 도로위험도를 사전에 평가하는 모형을 구축하였다. 기존 국내 연구에서는 기하구조 요인, 운전자 심리요인 등과 교통사고의 상관관계 분석 등은 이루어졌으나, 운전자의 실제 행동 기반으로 분석하는 연구는 시뮬레이션 실험 등으로 이루어져 일부 한계점이 있었다. 또한, 운전자 위험운전행동을 분석한 연구를 살펴보면, 공간적으로는 지자체, 특정 구간(고속도로 장거리 노선)을 선정하는 등 거시적인 범위로 이루어진 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 기하구조 요인과 운전자 위험운전행동의 연관성 분석으로 특정 위험운전행동에 어떤 요인이 영향을 미치는지 알아보는 것을 주안점으로 하였다. 즉, 기존 교통안전사업이 교통사고 발생 이후에 시행되는 사후관리적 방법이었다면, 본 연구의 결과를 통해 운전자의 주행 특성에 따라 교통사고 발생 이전에 개별 위험지점 및 구간이 어떻게 형성되는지 예측할 수 있을 것이다. 분석 구간은 신호교차로, 지체 발생 등 외부 요인으로 발생하는 위험운전행동이 최소화된 연속류 구간(국도 제37호선, 16.8km)을 선정하였으며, 해당 구간 내 200m 단위로 위험운전행동 및 기하구조 요인을 분류함으로써 미시적인 분석을 시행하였다. 통계분석은 종속변수인 각 위험운전행동의 분포를 정규성 검정을 통해 결정하고, 적합한 모형을 선정하여 시행하는 절차를 거쳤다. 또한, 종속·독립변수의 상관관계 분석을 시행하여 최종 모형을 도출하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 많이 다뤄지지 않았던 미시적인 단위 구간 내에서의 각 위험운전행동이 기하구조 요인과 어떻게 상관관계가 있는지 알아볼 수 있는 결론을 도출하였다. 본 연구는 ‘기하구조-위험운전행동-교통사고’로 이어질 수 있는 중간 매개변수의 연관성 분석을 시작한 데 의의가 있으며, 향후 관련 연구 활성화를 위한 기초 연구결과로 활용될 것으로 기대한다.
2016년 기준, 우리나라의 자동차 1만대당 사망자 수는 1.7명으로 OECD 35개국 중 32위로 여전히 최하위권에 위치하고 있다. 또한, 인구 10만명당 사망자 수도 8.4명으로 35개국 중 32위 수준이다. 교통사고 사망자 수 중 승용차 교통사고 사망자 수의 점유율이 가장 크게 나타나지만, 자동차 1만대당 사망자 수로 비교해보면 버스·택시·화물 등 사업용 차량의 사망자 수가 더 높은 수준이다. 특히, 화물차의 교통사고 치사율은 승용차의 2.6배에 달하는 등 교통안전에 지속적인 위험요소로 자리잡고 있다. 2017년은 1976년 이후 42년 만에 교통사고 사망자가 3,000명대로 감소하는 등 교통안전 분야의 성과는 도출되고 있으며, 이와 더불어 2018년 1월, 정부에서는 선진국 수준의 교통안전 확보를 위해 범정부 안전강화 대책 3대 과제 중 하나로 교통안전 분야를 선정하였다. 해당 대책으로 2018년 교통사고 사망자 또한 크게 감소하였으나, 교통사고 건수는 2017년 대비 증가하는 등 교통안전의 지속적인 개선 과제는 남아있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 교통안전법에 따라 사업용 차량으로부터 수집할 수 있는 운행기록 데이터를 활용하여 도로위험도를 사전에 평가하는 모형을 구축하였다. 기존 국내 연구에서는 기하구조 요인, 운전자 심리요인 등과 교통사고의 상관관계 분석 등은 이루어졌으나, 운전자의 실제 행동 기반으로 분석하는 연구는 시뮬레이션 실험 등으로 이루어져 일부 한계점이 있었다. 또한, 운전자 위험운전행동을 분석한 연구를 살펴보면, 공간적으로는 지자체, 특정 구간(고속도로 장거리 노선)을 선정하는 등 거시적인 범위로 이루어진 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 기하구조 요인과 운전자 위험운전행동의 연관성 분석으로 특정 위험운전행동에 어떤 요인이 영향을 미치는지 알아보는 것을 주안점으로 하였다. 즉, 기존 교통안전사업이 교통사고 발생 이후에 시행되는 사후관리적 방법이었다면, 본 연구의 결과를 통해 운전자의 주행 특성에 따라 교통사고 발생 이전에 개별 위험지점 및 구간이 어떻게 형성되는지 예측할 수 있을 것이다. 분석 구간은 신호교차로, 지체 발생 등 외부 요인으로 발생하는 위험운전행동이 최소화된 연속류 구간(국도 제37호선, 16.8km)을 선정하였으며, 해당 구간 내 200m 단위로 위험운전행동 및 기하구조 요인을 분류함으로써 미시적인 분석을 시행하였다. 통계분석은 종속변수인 각 위험운전행동의 분포를 정규성 검정을 통해 결정하고, 적합한 모형을 선정하여 시행하는 절차를 거쳤다. 또한, 종속·독립변수의 상관관계 분석을 시행하여 최종 모형을 도출하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 많이 다뤄지지 않았던 미시적인 단위 구간 내에서의 각 위험운전행동이 기하구조 요인과 어떻게 상관관계가 있는지 알아볼 수 있는 결론을 도출하였다. 본 연구는 ‘기하구조-위험운전행동-교통사고’로 이어질 수 있는 중간 매개변수의 연관성 분석을 시작한 데 의의가 있으며, 향후 관련 연구 활성화를 위한 기초 연구결과로 활용될 것으로 기대한다.
In 2016, the number of deaths per 10,000 cars in Korea was 1.7, which is still the lowest among the 35 OECD countries. In addition, the number of deaths per 100,000 population was 8.4, which is 32nd among 35 countries. The number of traffic accident deaths among passengers in traffic accident deaths...
In 2016, the number of deaths per 10,000 cars in Korea was 1.7, which is still the lowest among the 35 OECD countries. In addition, the number of deaths per 100,000 population was 8.4, which is 32nd among 35 countries. The number of traffic accident deaths among passengers in traffic accident deaths is the largest, but the number of deaths among buses, taxis and cargoes is higher than the number of deaths per 10,000 cars. In particular, traffic accident mortality rate of cargoes is 2.6 times that of passenger cars, which is a constant risk factor for traffic safety. In January 2018, the government selected the traffic safety field as one of the three major tasks of the government-wide measures to secure traffic safety at the level of developed countries. As a countermeasure, the number of deaths from traffic accidents in 2018 has greatly decreased, but the number of traffic accidents has increased compared with the year of 2017, which means that there is a constant problem of improving traffic safety. In this study, the model is constructed to evaluate the road risk in advance by using digital tachograph data that can be collected from commercial vehicles according to the Traffic Safety Law in Korea. In the existing domestic study, correlation between geometric factors, drivers' psychological factors and traffic accidents was analyzed. However, the study to analyze the drivers' actual behavior based on simulation experiments had some limitations. In addition, most of the studies that analyzed driver risk driving behaviors consisted of a macroscopic range, such as selecting local governments and specific sections (long-distance routes in expressway) in terms of space. The purpose of this study is to investigate what factors affect the specific risk driving behavior by analyzing the relationship between geometric factors and driver risk driving behaviors. In other words, if the existing traffic safety project was a post management method after the traffic accident, the research will be able to predict how the unit risk point is formed before the traffic accident according to the driving characteristics of the driver. For the analysis, a continuous section(National Route 37, 16.8km) with minimal risk driving behavior caused by external factors such as signal intersection and lagging was selected and the risk driving behavior and geometrical factors. In statistical analysis, the distribution of each risk driving behavior, which is a dependent variable, was determined through regularity test, and the appropriate model was selected and implemented. In addition, a final model was derived by analyzing the correlation between dependent and independent variables. This study concluded that the risk driving behaviors in the microscopic unit section, which was not covered much in the previous studies, are correlated with the geometrical factors. In the future, 'geometric factor - risk driving behavior - traffic accident' , And the related research will be activated.
In 2016, the number of deaths per 10,000 cars in Korea was 1.7, which is still the lowest among the 35 OECD countries. In addition, the number of deaths per 100,000 population was 8.4, which is 32nd among 35 countries. The number of traffic accident deaths among passengers in traffic accident deaths is the largest, but the number of deaths among buses, taxis and cargoes is higher than the number of deaths per 10,000 cars. In particular, traffic accident mortality rate of cargoes is 2.6 times that of passenger cars, which is a constant risk factor for traffic safety. In January 2018, the government selected the traffic safety field as one of the three major tasks of the government-wide measures to secure traffic safety at the level of developed countries. As a countermeasure, the number of deaths from traffic accidents in 2018 has greatly decreased, but the number of traffic accidents has increased compared with the year of 2017, which means that there is a constant problem of improving traffic safety. In this study, the model is constructed to evaluate the road risk in advance by using digital tachograph data that can be collected from commercial vehicles according to the Traffic Safety Law in Korea. In the existing domestic study, correlation between geometric factors, drivers' psychological factors and traffic accidents was analyzed. However, the study to analyze the drivers' actual behavior based on simulation experiments had some limitations. In addition, most of the studies that analyzed driver risk driving behaviors consisted of a macroscopic range, such as selecting local governments and specific sections (long-distance routes in expressway) in terms of space. The purpose of this study is to investigate what factors affect the specific risk driving behavior by analyzing the relationship between geometric factors and driver risk driving behaviors. In other words, if the existing traffic safety project was a post management method after the traffic accident, the research will be able to predict how the unit risk point is formed before the traffic accident according to the driving characteristics of the driver. For the analysis, a continuous section(National Route 37, 16.8km) with minimal risk driving behavior caused by external factors such as signal intersection and lagging was selected and the risk driving behavior and geometrical factors. In statistical analysis, the distribution of each risk driving behavior, which is a dependent variable, was determined through regularity test, and the appropriate model was selected and implemented. In addition, a final model was derived by analyzing the correlation between dependent and independent variables. This study concluded that the risk driving behaviors in the microscopic unit section, which was not covered much in the previous studies, are correlated with the geometrical factors. In the future, 'geometric factor - risk driving behavior - traffic accident' , And the related research will be activated.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.