1970년대 이후 급속한 경제성장과자동차의 증가로 인해 도심지의 극심한 교통정체와 환경파괴의 문제가 대두되었다. 이러한 도시의 부정적 문제를 해결하기 위해서는 승용차위주의 교통수단을 승용차외의 대체교통수단으로 전환하는 것이 보다 효과적인 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 자전거는 환경친화적인 그린교통수단(Green Mode)으로 세계 각국에서는 각광받고 있고, 국내에서도 자전거의 이용률을 높이기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 자전거 이용의 활성화를 위해 우선적으로 고려되어져야 하는 안전성 측면에서 자전거 사고에 영향을 미치는 영향인자들에 대한 분석을 시도하였다. 자전거 사고의 안전성 분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모델을 개발하였고, 이들 개발된 모델들을 이용하여 자전거사고에 영향을 미치는 주요설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모델분석결과, 포아송회귀분석(poisson regression)이 모델개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 자전거 사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량, 진출입구 수, 지형, 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로의 크기 버스정류장 등으로 분석되었다.
1970년대 이후 급속한 경제성장과자동차의 증가로 인해 도심지의 극심한 교통정체와 환경파괴의 문제가 대두되었다. 이러한 도시의 부정적 문제를 해결하기 위해서는 승용차위주의 교통수단을 승용차외의 대체교통수단으로 전환하는 것이 보다 효과적인 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 자전거는 환경친화적인 그린교통수단(Green Mode)으로 세계 각국에서는 각광받고 있고, 국내에서도 자전거의 이용률을 높이기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 자전거 이용의 활성화를 위해 우선적으로 고려되어져야 하는 안전성 측면에서 자전거 사고에 영향을 미치는 영향인자들에 대한 분석을 시도하였다. 자전거 사고의 안전성 분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모델을 개발하였고, 이들 개발된 모델들을 이용하여 자전거사고에 영향을 미치는 주요설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모델분석결과, 포아송회귀분석(poisson regression)이 모델개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 자전거 사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량, 진출입구 수, 지형, 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로의 크기 버스정류장 등으로 분석되었다.
The rapid growths of economy and automobiles since the 1970's have caused serious traffic jams and environmental disruption in urban areas. To relieve these problems caused by urbanization, there should be considered alternative means of transportation modes. Many developed countries have accepted b...
The rapid growths of economy and automobiles since the 1970's have caused serious traffic jams and environmental disruption in urban areas. To relieve these problems caused by urbanization, there should be considered alternative means of transportation modes. Many developed countries have accepted bicycles as a so called "Green Mode" for environmentally oriented strategies to increase the qualities of urban lives. Korea have also attempted various means to raise bicycle usages. In this research, significant factors affecting bicycle crashes at signalized intersections in urban areas were studied. The model results showed that Poisson regression is the best fit methodology for data modeling and revealed that traffic volume, a number of driveways, configuration of the ground, presence of bicycle path, school, and bus stop, residential area, size of intersection are significant factors affecting the bicycle crashes.
The rapid growths of economy and automobiles since the 1970's have caused serious traffic jams and environmental disruption in urban areas. To relieve these problems caused by urbanization, there should be considered alternative means of transportation modes. Many developed countries have accepted bicycles as a so called "Green Mode" for environmentally oriented strategies to increase the qualities of urban lives. Korea have also attempted various means to raise bicycle usages. In this research, significant factors affecting bicycle crashes at signalized intersections in urban areas were studied. The model results showed that Poisson regression is the best fit methodology for data modeling and revealed that traffic volume, a number of driveways, configuration of the ground, presence of bicycle path, school, and bus stop, residential area, size of intersection are significant factors affecting the bicycle crashes.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 자전거 이용의 활성화를 위해 자전거 사고의 안전성을 높일 수 있는 방법을 모색하였다. 이를 위해 본 연구에서는 사고예측모델 개발을 통해 신호교차로에서 발생할 수 있는 자전거 사고를 예측하고 이에 대한 통계적 분석을 시도하였다.
본 연구에서는 도시부 신호교차로에서 발생하는 자전거 사고의 요인을 분석하기 위해 인천시 경찰청에 협조를 요청하여 얻은 2005년 신호교차로 자전거 사고 40개 지점에서 발생한 51건의 사고를 분석하였다. 연구 방법에 있어서 교통사고의 특성상 불규칙적이고 이산적인 분포를 반영하기 위해 비선형 회귀분석 방법인 포아송 회귀분석과 음이항 회귀분석을 통해 모델을 개발하였고, 이들 개발된 사고모델들을 이용하여 신호교차로 자전거사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 인천광역시 신호교차로 자전거 사고지점 40곳의 자전거사고 자료와 현장조사를 통하여 구축된 자료를 이용하여 자전거사고 예측모델을 개발하였다. 신호교차로 자전거사고에 영향을 미치는 설명변수들로는 교통량, 진출입구 수, 교차로 주변의 굴곡 여부, 부도로 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로 크기, 버스정류장의 유무 등으로 분석되었고, 이중 교통량이 신호교차로 자전거사고를 예측하는데 있어서 가장 중요한 변수로 나타났다.
본 연구에서는 인천시 도시부 신호교차로에서 발생한 자전거사고 40개 지점을 대상으로 사고예측모델을 개발한다. 자전거사고에 영향을 미치는 교통량 및 주변환경 자료에 대해서는 기존 문헌조사를 통하여 조사가 필요한 변수들을 결정하였으며 40개 사고지점에 대한 현장조사를 직접 실시하여 필요한 자료를 확보 하였다.
살펴보면 다음과 같다. 우선, 본 연구를 통해서 신호교차로 자전거사고 위험성을 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 그러나 본 연구에서의 사고예측모델에는 적은 표본 집단으로 인한 과잉적합의 문제가 발생할 수 있어 보다 많은 사고지점을 이용한 사고예측모델의 개발이 필요하다.
이 통계수치는 모델을 만들기 위하여 종속변수로 사용된 자료에 대해서 모델에 의한 결과값이 어느 정도 그리고 어떻게 치우쳐 있는지를 판단할 수 있는 기준을 제공해준다. 이 방법에 의한 결과값이 작을수록 모델의 예측값은 정확한 것을 의미한다.
이를 위해 본 연구에서는 사고예측모델 개발을 통해 신호교차로에서 발생할 수 있는 자전거 사고를 예측하고 이에 대한 통계적 분석을 시도하였다. 본 연구의 결과는 향후 자전거 이용자의 안전성을 향상하고, 궁극적으로 자전거 이용의 활성화를 위한 기본적 토대를 제공할 것으로 기대된다.
가설 설정
또한, 본 연구에서는 자전거 유발시설물중 학교가 자전거 사고.에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
제안 방법
연구를 수행하였다. 개선방안에 대한 환경, 안전, 편리성 측면에서 비교평가를 수행하고, AHP를 통하여 종합적 인 분석을 실시하였다. 연구결과, 도로 공간의 재배분에 의한 자전거도로 설치와 자동차와 분리된 자전거도로망을 구성하는 개선안이 효과적인 것으로 나타났다.
하나의 주 모델 (best fit model)만을 가지고 변수들을 설명할 경우 안전성 평가에 주요변수가 생략될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 신호교차로 자전거 사고예측모델을 신호교차로 자전거 사고와 설명변수들 간의 적합도를 가장 잘 설명하는 주 모델과 후보모델로 나누어 개발하였다. 표 4는 포아송 회귀 모델을 이용하여 분석된 사고예측모델의 결과를 나타내며 주 모델로 선정된 모델식은 다음과 같다.
그러나, 이러한 설명변수의 회귀계수가 ( + )인 점을 고려해보면, 교통량의 증가 혹은 자전거 이용자의 증가로 인하여 교통사고의 발생이 이미 증가하여 안전성 확보를 위하여 사전에 설치된 경우일 확률이 높다. 따라서, 이러한 변수들에 대하여는 설치되기 전/후의 상황을 비교 . 검토하여 추가적인 개선방안을 연구할 필요가 있다.
신호교차로 자전거사고에 영향을 미치는 설명변수들로는 교통량, 진출입구 수, 교차로 주변의 굴곡 여부, 부도로 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로 크기, 버스정류장의 유무 등으로 분석되었고, 이중 교통량이 신호교차로 자전거사고를 예측하는데 있어서 가장 중요한 변수로 나타났다. 본 연구에서 개발된 사고예측모델은 기존 또는 신설교차로의 안전성 평가 및 자전거사고의 원인을 정량적으로 규명하는데 이용함으로써 교차로의 보수 . 설계시 안전성향상에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고려하고 있는 40개의 사고지점을 기초로 개발하여 최소 1건 이상의 자전거사고를 포함하고 있기 때문에 본 연구에서 개발된 사고모델은 사고 건수 n=1을 Y=0 기준으로 환산하여 모델을 개발하였다. 따라서 표 4에 나타난 모델은 사고건수 n=l을 기준으로 해석되어야 하며, 만약 식(10)에서 나온 결과 값이 r=2.
본 연구에서는 적합도 검증방법 (goodness-oHit)으로 오주택 등(2005)에서 제시한 내부검증방법(internal validation)과 외부검증방법 (external validation)을 종합하여 모델을 검증하고 선정하였다.
0을 이용하여 분석하였다. 사용된 변수는 조사대상 신호교차로 40개 지점에서 조사된 자전거 사고건수, 교통량, 주변환경요소를 이용하여 모형 개발에 활용하였다. 이러한 변수들을 이용하여 포아송 회귀모델과, 음이항 회귀모델로 개발한 결과 주 모델의 과분산계수 (K)의 값이 0.
대상 데이터
본 연구에서의 자전거사고 자료는 인천시 경찰청 협조를 얻어 확보한 2005년 신호교차로 40개 지점에서 발생한 51건의 자전거사고 자료를 정리하여 사용하였다. 51건의 자전거사고중 직각충돌 40건, 측면충돌 9건, 정면충돌 1건, 후미추돌 1건으로 나타났으며, 그림 4는 인천시 신호교차로 자전거 사고가 발생한 40개 지점 위치를 나타내었다.
개발한다. 자전거사고에 영향을 미치는 교통량 및 주변환경 자료에 대해서는 기존 문헌조사를 통하여 조사가 필요한 변수들을 결정하였으며 40개 사고지점에 대한 현장조사를 직접 실시하여 필요한 자료를 확보 하였다. 총 수집된 63개의 설명변수들 중에서 각 변수간의 독립성을 확보 할 수 있는 변수만을 채택하기 위해 종속변수와 독립변수, 독립변수들 간의 상관분석과 교차분석을 실시하였다.
주 모델과 후보모델의 선정방법은 모델 전체의 적합도를 나타내주는 P2 가 높고 MPB, MAD를 비교하여 가장 적은 값이 나온 모델을 주 모델로 선정하였다.
데이터처리
본 연구에서는 신호교차로 자전거 사고예측모델을 개발하기 위하여 통계패키지 LIMDEP 8.0을 이용하여 분석하였다. 사용된 변수는 조사대상 신호교차로 40개 지점에서 조사된 자전거 사고건수, 교통량, 주변환경요소를 이용하여 모형 개발에 활용하였다.
연구 방법에 있어서 교통사고의 특성상 불규칙적이고 이산적인 분포를 반영하기 위해 비선형 회귀분석 방법인 포아송 회귀분석과 음이항 회귀분석을 통해 모델을 개발하였고, 이들 개발된 사고모델들을 이용하여 신호교차로 자전거사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 실시하였다. 그림 1은 본 연구의 수행 흐름도를 도식화한 것이다.
자전거사고에 영향을 미치는 교통량 및 주변환경 자료에 대해서는 기존 문헌조사를 통하여 조사가 필요한 변수들을 결정하였으며 40개 사고지점에 대한 현장조사를 직접 실시하여 필요한 자료를 확보 하였다. 총 수집된 63개의 설명변수들 중에서 각 변수간의 독립성을 확보 할 수 있는 변수만을 채택하기 위해 종속변수와 독립변수, 독립변수들 간의 상관분석과 교차분석을 실시하였다. 표 3은 주요 설명변수의 표시방법을 나타내었다.
이론/모형
판단된다. 만약 사고 데이터의 특성이 포아송분포의 기본가정인 데이터의 평균과 분산의 일치성을 위반시 이를 설명할 수 있는 음이항(negative binomial)회귀 방식을 사용한다. 이들 모델식에 대한통계학적 배경과 사고모델의 선정시 사용되는 적합도 검증(goodness-of-fit, ) 방법에 대해 알아 보면 다음과 같다(오주택 등, 2005).
성능/효과
이밖에 Hoque(1990)는 대도시에서는 오전 첨두시간(08:00~09:00)에 자전거 사고가발생되는 연령층의 67%가 5~17세의 나이에서 나타나며 , 성인의 경우에는 70%가 오후 첨두시간 (18:00~19:00)에 사고가 발생하는 것으로 나타났다. 또한 야간에 발생하는 사고의 약 80%이상이 간선도로 구간과 높은 제한속도(75kph 이상)가 적용된 주도로에서 발생하는 것으로 나타났다.
먼저, 주 모델 변수들의 특성을 분석하여 보면 교통량의 계수값은 3.18로 타 변수에 비해 가장 설명력이 높고, 교차로 자전거사고에 가장 큰 영향을 미치는 결과로 나타났다. 이는 교차로 내 교통량이 증가하게 되면 자전거와 차량간 상충이 증가하고 이로 인해서 자전거사고가 발생할 확률이 높아지는 원인을 찾을 수 있다.
오창수 등(1999)은 자전거도로 시설기준에 관한 연구를 통하여 자전거도로 시설기준에 대한 개선방안을 시설기준의 측면, 자전거 도로의 설치 위치 , 자전거 횡단로 시설기준 등의 측면에서 분석하였다. 분석결과 , 자전거전용도로보다는 겸용 도로나 혼용도로의 경우가 82% 이상으로 대부분 안전성이나 효율성 측면에서 미흡한 것으로 나타났다. 손영태 등(2002)은 자전거 교통류에 기본 특성에 관한 연구에서 연속류시설의 경우 5000대/시/차로, 단속류 시설의 경우 약 3000대/시/차로의 포화교통류율을 보이는 것으로 분석하였고, 통행시 점유면적이2.
신호교차로 자전거사고에 영향을 미치는 설명변수들로는 교통량, 진출입구 수, 교차로 주변의 굴곡 여부, 부도로 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로 크기, 버스정류장의 유무 등으로 분석되었고, 이중 교통량이 신호교차로 자전거사고를 예측하는데 있어서 가장 중요한 변수로 나타났다. 본 연구에서 개발된 사고예측모델은 기존 또는 신설교차로의 안전성 평가 및 자전거사고의 원인을 정량적으로 규명하는데 이용함으로써 교차로의 보수 .
개선방안에 대한 환경, 안전, 편리성 측면에서 비교평가를 수행하고, AHP를 통하여 종합적 인 분석을 실시하였다. 연구결과, 도로 공간의 재배분에 의한 자전거도로 설치와 자동차와 분리된 자전거도로망을 구성하는 개선안이 효과적인 것으로 나타났다. 오창수 등(1999)은 자전거도로 시설기준에 관한 연구를 통하여 자전거도로 시설기준에 대한 개선방안을 시설기준의 측면, 자전거 도로의 설치 위치 , 자전거 횡단로 시설기준 등의 측면에서 분석하였다.
둘째, before/after study의 필요성이다. 연구결과에서는 제시하지 않았지만 사고모형에 대한 개발 결과 과속방지턱 , 보도와 차도의 구분 등의 변수에서 상당히 유의한 설명력을 가지는 것으로 나타났다. 그러나, 이러한 설명변수의 회귀계수가 ( + )인 점을 고려해보면, 교통량의 증가 혹은 자전거 이용자의 증가로 인하여 교통사고의 발생이 이미 증가하여 안전성 확보를 위하여 사전에 설치된 경우일 확률이 높다.
사용된 변수는 조사대상 신호교차로 40개 지점에서 조사된 자전거 사고건수, 교통량, 주변환경요소를 이용하여 모형 개발에 활용하였다. 이러한 변수들을 이용하여 포아송 회귀모델과, 음이항 회귀모델로 개발한 결과 주 모델의 과분산계수 (K)의 값이 0.004로 분석되어 신호교차로 자전거 사고예측모델은 포아송 회귀모델이 적합한 것으로 나타났다.
토지의 이용 중 주거지역은 계수값이 2.기로 자전거 사고에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 자전거가 근거리 교통수단으로 주거지역에서 멀지 않은 곳에 목적지를 두고 이용하는데 그 원인을 찾을 수 있을 것이다.
후속연구
우선, 본 연구를 통해서 신호교차로 자전거사고 위험성을 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 그러나 본 연구에서의 사고예측모델에는 적은 표본 집단으로 인한 과잉적합의 문제가 발생할 수 있어 보다 많은 사고지점을 이용한 사고예측모델의 개발이 필요하다.
이는 교차로의 크기가 커질수록 자전거가 교차로를 횡단을 할 때 교차로에 머무는 시간이 길어지게 되고 그 결과 차량과의 상충 시간도 길어지게 되어 자전거사고가 증가하게 됨을 의미한다. 따라서 교차로의 크기가 큰 교차로의 설계 시 자전거 전용육교 또는 지하도 등 교차로 입체화 설계기법의 도입이 필요할 것으로 판단된다.
마지막으로, 본 연구는 신호교차로에서 발생한 자전거 사고만을 분석하였으나, 향후 비신호 교차로, 도로 구간 등 다양한 도로유형에서 발생하는 자전거 사고에 대한 보다 면밀한 분석과 연구가 이루어져야 할 것이다.
이를 위해 본 연구에서는 사고예측모델 개발을 통해 신호교차로에서 발생할 수 있는 자전거 사고를 예측하고 이에 대한 통계적 분석을 시도하였다. 본 연구의 결과는 향후 자전거 이용자의 안전성을 향상하고, 궁극적으로 자전거 이용의 활성화를 위한 기본적 토대를 제공할 것으로 기대된다.
셋째, 정확한 사고분석을 위해서는 사고당시 현장 상황 및 기하구조, 주변 환경요건에 대한 자료에 대하여 데이터베이스 구축이 필요하며 합리적이고 체계적인 자료의 정리가 이루어져야 할 것이다.
따라서 이러한 충돌의 위험을 줄이기 위해서는 교차로 인접도로.의 진출입구 수에 대한 제한을 두어 주행 차량과 자전거 와의 상충을 효율적으로 줄일 수 있는 도로의 설계가 필요할 것이다.
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