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문제 정의
- 따라서 본 연구는 청주시 4지 신호 교차로를 대상으로 하여 사고자료를 주 · 야간으로 구분하고 사고모형을 개발함으로써 사고의 특성에 따른 관련요인의 차이점 분석과 동시에 사고원인을 살펴본다는데 기존연구와의 차별성이 있다고 할 수 있다.
- 본 연구는 야간사고의 심각성을 인식하고 ‘야간사고와 주간사고간에는 어떠한 차이점이 있는가?
- 본 연구는 주간과 야간의 교통사고 특성과 사고모형을 비교 · 분석하고 사고발생요인의 차이점을 밝히는데 그 목적이 있다.
제안 방법
- 1. 사고현황 및 특성분석을 통해 주간사고와 야간사고의 차이점을 발견하였다. 야간의 사고율(백만 진입차량 당)이 주간보다 2.
- 4지 신호교차로에서 발생한 주 · 야간사고를 분석하기 위해 1차적으로 교차로를 주도로와 부도로로 구분하였으며 교통량과 교통섬, 좌·우회전 전용차로, 종단경사, 횡단거리 등의 도로 기하구조 관련자료와 이중정지선 등의 노면표시 관련자료를 접근로별로 분류하여 코딩작업을 수행하였다.
- Mohamed Abdel-Aty(2004)는 플로리다의 3개 카운티의 476개 신호교차로를 대상으로 1999년에서 2000년 까지 2년 간의 사고자료를 통해 가로축 상의 신호교차로 사이에 특정 효과를 제3유형의 분석을 실시하여 변수의 상관효과를 분석하였다. 나아가 신호교차로에서 사고율에 중대한 영향을 미치는 변수가 확인가능하며 통계적으로 유효한 모형을 일반 추정방정식 음이항모형을 이용하여 개발하였다.
- 첫째, 국 · 내외 기존 연구된 문헌고찰을 통해 전반적인 사고모형의 기법 및 연구의 흐름을 파악한다. 둘째, 자료를 수집하고 이를 재정리한 후, 상관분석을 통해 종속변수와 독립변수를 선정한다. 셋째, 선정된 종속변수와 독립변수를 통계프로그램 SPSS 12.
- 따라서 주간과 야간사고의 특성에 따른 사고모형을 개발하고 사고에 영향을 미치는 특정요인의 차이점을 분석하여, 주간과 야간의 교통상황에서 어떠한 요인이 사고에 영향을 미치는지를 비교 · 분석한다.
- 사고모형은 다중선형회귀모형, 다중비선형회귀모형과 포아송 및 음이항회귀모형을 이용하여 세 모형에 의해 채택된 변수의 공통점 및 차이점을 파악하였다. 또한 결정계수 및 유의확률을 통해 모형의 적합성을 살펴보았다.
- 사고자료는 충북지방경찰청의 2004년도 사고관리시스템 자료와, 도로교통안전관리공단의 사고충돌도 자료를 활용하며, 공단에서 자체 조사한 「2004년 청주시 전자교통신호체계 운영 및 교통량자료」를 이용하여 신호운영 및 교통조건을 파악한다. 또한 교차로 교통사고발생에 영향을 미칠 것으로 판단되는 도로 기하구조 변수들을 현장조사를 통해 수집한다.
- 오주택 등(2005)은 충청남 · 북도의 교차로 중 사고가 많은 3지, 4지 신호교차로에 대해 계층적 샘플링방법을 통해 77개의 조사지점을 선정하였다. 또한 교차로 교통사고에 영향을 미치는 24개 항목을 정하고 이를 다시 50개의 변수로 재분류하였으며, 포아송회귀모형을 이용하여 사고모형을 개발하였다.
- 먼저 충북지방경찰청의 교통사고관리시스템 자료에서 사고당시의 날씨, 노면상태, 시간, 차종, 법규위반 여부 등의 자료를 수집하였고, 둘째 도로교통안전관리공단의 사고충돌도를 통해 사고위치, 사고유형 등의 자료를 수집하였으며, 셋째 도로교통안전관리공단에서 자체 조사한 2004년 청주시 전자교통신호체계 운영 및 교통량 자료를 사용하여 신호운영 및 교통조건을 조사하였다. 마지막으로 부족한 자료는 현장조사를 통해 추가하였다.
- 마지막으로 주간과 야간의 사고모형을 비교하여 주 · 야간의 특성 및 차이점을 분석한다.
- 교통사고 및 관련변수 자료의 수집은 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 먼저 충북지방경찰청의 교통사고관리시스템 자료에서 사고당시의 날씨, 노면상태, 시간, 차종, 법규위반 여부 등의 자료를 수집하였고, 둘째 도로교통안전관리공단의 사고충돌도를 통해 사고위치, 사고유형 등의 자료를 수집하였으며, 셋째 도로교통안전관리공단에서 자체 조사한 2004년 청주시 전자교통신호체계 운영 및 교통량 자료를 사용하여 신호운영 및 교통조건을 조사하였다. 마지막으로 부족한 자료는 현장조사를 통해 추가하였다.
- 4지 신호교차로에서 발생한 교통사고와 밀접한 관련성이 있을 것으로 판단되는 변수는 표 4와 같다. 변수선정에는 주도로, 부도로의 각 접근로별 자료보다는 교차로 접근로 전체의 평균과 합계를 주로 사용하였으며, 또한 주간사고와 야간사고를 비교분석하기 위해 주간교통량과 야간교통량을 구분하여 정리하였다.
- 사고모형은 다중선형회귀모형, 다중비선형회귀모형과 포아송 및 음이항회귀모형을 이용하여 세 모형에 의해 채택된 변수의 공통점 및 차이점을 파악하였다. 또한 결정계수 및 유의확률을 통해 모형의 적합성을 살펴보았다.
- 상관분석 결과에 따라 유의한 것으로 나타난 변수들을 단계적 변수 증감법(stepwise selection method)을 이용하여, 다중공선성(multicollinearity) 및 통계적 유의성이 검증되지 않은 독립변수들을 제거하여 모형을 구축하였다.
- 둘째, 자료를 수집하고 이를 재정리한 후, 상관분석을 통해 종속변수와 독립변수를 선정한다. 셋째, 선정된 종속변수와 독립변수를 통계프로그램 SPSS 12.0과 LIMDEP 8.0을 이용하여 다중선형, 다중비선형, 포아송 및 음이항회귀의 사고모형을 개발한다. 마지막으로 주간과 야간의 사고모형을 비교하여 주 · 야간의 특성 및 차이점을 분석한다.
- . 여기에 주간과 야간으로 분류하여, 주간 사고건수, 야간 사고건수, 주간 EPDO 및 야간 EPDO의 총 4개 종속변수를 선정하였다.
- 05)로 하며, pearson 상관계수를 통해 변수들 간의 상관성을 분석하였다. 우선 86개의 세부변수들을 상관분석한 후, 유의확률이 0.05이하로 유의한 것으로 나타난 16개의 독립변수를 바탕으로 정리하였다. 독립변수 중 이중정지선합계(X7)과 차로수평균(X10), 신호현시수(X9)와 황색신호평균(X14), 차로수평균(X10)과 주 · 야간교통량(X15,16)은 변수간 상관성이 높아 다중공선성이 우려되므로 모형개발시 중복 선정하지 않았다.
- Hoong Chor Chin(2003)은 기존의 과분산된 교통사고건수를 사용하는데 있어 포아송과 비선형회귀분석의 한계를 설명하고, 과분산할 경우 용이한 음이항회귀모형을 사용하여 사고모형을 개발하였다. 이 과정에서 싱가포르 신호교차로의 교통과 제어특성들, 그리고 교통사고발생과 기하구조 사이의 관계를 조사하여 적용하였다.
- 강민욱 등(2002)은 한국도로공사의 호남고속도로 1996년부터 2000년까지 5년간의 교통사고자료 및 기하구조 자료를 토대로 도로의 평면선형, 종단선형 등 여러 기하구조요소가 교통사고와 어떤 연관성이 있는지를 파악하였다. 이를 위해 여러 가지 구간분할법을 적용하여 다중선형회귀식을 통한 사고모형을 도출하였으며, 이들 모형들 간의 통계학적 검증을 통해 기하구조와 교통사고와의 연관성을 가장 잘 반영할 수 있는 최적의 모형을 도출하였다.
- 본 연구는 주간과 야간의 교통사고 특성과 사고모형을 비교 · 분석하고 사고발생요인의 차이점을 밝히는데 그 목적이 있다. 이를 위해 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 주야간별 다중선형, 다중비선형과 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하고 주야간 교통사고의 차이점 분석에 중점을 두었다. 주요결과는 다음과 같다.
- 이수범 등(2003)은 지방지역의 도로특성 및 사고특성 조사를 통해 도로유형별로 물리적인 특성을 반영하여 보다 체계적인 도로등급과 그 특성에 따른 사고모형을 개발하기 위해 분석구간을 세 가지 유형으로 선정하였다. 자료는 전북지역 2001년과 2002년, 2년간의 지방지역별 사고자료를 수집하여 다중회귀분석을 통해 사고모형식을 도출하였으며, 모형을 실제자료로써 검증하였다.
- 주간과 야간 사고건수의 모형개발에는 우선 15개의 독립 변수를 1차적으로 선정하여 구축한 후, 적정 p값(=0.05) 이상 나타난 변수들을 제외하여, 표 9와 같이 모형을 개발하였다.
- 첫째, 국 · 내외 기존 연구된 문헌고찰을 통해 전반적인 사고모형의 기법 및 연구의 흐름을 파악한다.
대상 데이터
- 주간과 야간사고의 특성 및 모형 비교분석을 위해 청주시 4지 신호교차로 중 1건 이상의 사고가 발생한 교차로 143개소를 연구대상으로 한다. 사고자료는 충북지방경찰청의 2004년도 사고관리시스템 자료와, 도로교통안전관리공단의 사고충돌도 자료를 활용하며, 공단에서 자체 조사한 「2004년 청주시 전자교통신호체계 운영 및 교통량자료」를 이용하여 신호운영 및 교통조건을 파악한다. 또한 교차로 교통사고발생에 영향을 미칠 것으로 판단되는 도로 기하구조 변수들을 현장조사를 통해 수집한다.
- 사고자료를 주간과 야간으로 구분하기 위해 본 연구에서는 한국천문연구원 일월출몰 시각안내 자료의 청주시 2004년 월별 일출 · 몰 평균시간을 이용하였다.
- 주간과 야간사고의 특성 및 모형 비교분석을 위해 청주시 4지 신호교차로 중 1건 이상의 사고가 발생한 교차로 143개소를 연구대상으로 한다. 사고자료는 충북지방경찰청의 2004년도 사고관리시스템 자료와, 도로교통안전관리공단의 사고충돌도 자료를 활용하며, 공단에서 자체 조사한 「2004년 청주시 전자교통신호체계 운영 및 교통량자료」를 이용하여 신호운영 및 교통조건을 파악한다.
데이터처리
- 본 연구는 상관관계를 분석하기 위해 신뢰수준을 95%(a=0.05)로 하며, pearson 상관계수를 통해 변수들 간의 상관성을 분석하였다. 우선 86개의 세부변수들을 상관분석한 후, 유의확률이 0.
이론/모형
- EPDO 모형은 주야간 모두 과분산계수(α)가 기준인 0.015 이상이기 때문에 음이항모형을 사용하였으며, ρ2는 0.152, 0.120으로 설명력은 다소 낮았다.
성능/효과
- 3. 공통변수와 특정변수를 활용하여 주 · 야간 사고모형의 차이가 비교 · 분석되었다.
- 교통량을 감안한 교차로별 사고율(백만 진입차량 당)1)로 변환하여 분석한 결과, 주간사고율 평균이 0.314, 야간사고율 평균이 0.804로 야간사고율이 약 2.56배 높았다.
- 05 이하로 95%의 신뢰수준에서 모형의 두 값 간에 차이가 없다는 귀무가설을 기각하게 되어 설명력이 떨어지는 것으로 분석되었다. 그러나 다중선형, 포아송 및 음이항 모형은 t값이 절대값 0.4 이하, 유의확률이 0.7 이상으로 나타나 실제치와 예측치가 차이가 없다는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 분석되었다.
- 대응표본 t-검정 결과, 다중비선형은 t값이 2 이상, 유의확률이 0.05 이하로 95%의 신뢰수준에서 모형의 두 값 간에 차이가 없다는 귀무가설을 기각하게 되어 설명력이 떨어지는 것으로 분석되었다. 그러나 다중선형, 포아송 및 음이항 모형은 t값이 절대값 0.
- 000이었다. 따라서 야간 EPDO모형이 주간 EPDO 모형보다 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
- 2%를 차지한다. 또한 교차로 사고 중 신호교차로에서의 발생비율은 전체의 92.6%이며, 그 중 4지 신호교차로에서 발생한 사고는 1,183건으로 청주시 전체 교통사고의 약 40%가 4지 신호교차로에서 발생한 것으로 나타났다.
- 301로 나타나, 전반적으로 주간 사고모형 보다는 야간사고모형의 설명력이 높은 것으로 분석된다. 또한 대응표본 t-검정을 통한 모형검증 결과, 다중비선형 모형을 제외한 8개 모형의 실제치와 예측치가 95% 유의수준에서 두 값이 동일하다는 귀무가설을 기각할 수 없었다.
- 7%로 전체사고 중 야간사고가 차지하는 비율이 높았다. 또한 분석대상 143개 교차로 중 야간사고의 비율이 높은 교차로는 66개소로 야간사고가 일부교차로에 편중되는 것을 알 수 있었다.
- 또한 종속변수와의 방향성을 보면, 야간사고에서의 경우, 우회전전용차로가 많고 주도로제한속도가 높을수록 사고가 적게 발생한 것으로 나타났으며, 주 · 야간 공통으로는 주도로의 차로폭평균이 증가할수록 사고가 적었다.
- 또한 주 · 야간 모두 포아송 및 음이항 사고건수 모형이 설명력이 높은 것으로 분석되었으며, EPDO의 경우에도 포아송 및 음이항모형이 적합한 것으로 분석되었다.
- 모형개발 결과 EPDO를 포함한 주간 사고모형의 경우, 다중선형의 R2 값이 0.553~0.600, 다중비선형은 0.461~0.543, 그리고 포아송 및 음이항모형은 ρ2값이 0.152~0.297로 나타났다.
- 모형개발 결과, 사고건수 모형은 주야간 모두 과분산계수 (α)가 0.015이하로 0에 근접하여 포아송모형을 사용하였으며, 모형의 설명력을 나타내는 #와 #값이 최저 0.603에서 최고 0.667의 범위로 나타나 종속변수가 가지고 있는 정보의 약 60%에서 67%를 독립변수의 변동으로 설명할 수 있으며, ρ2가 0.297, 0.301로 비교적 설명력이 높은 모형이 구축되었다.
- 공통변수와 특정변수를 활용하여 주 · 야간 사고모형의 차이가 비교 · 분석되었다. 모형개발에 의해 교통사고에 영향을 미치는 변수는 교통량, 차로폭, 우회전전용차로, 유턴, 횡단거리, 종단경사, 이중정지선 등인 것으로 나타났다. 따라서 교통수요관리(TDM: Traffic Demand Management)를 통해 교통량을 감소시키는 정책의 변화가 필요하고, 차량주행에 충분한 차로폭이 확보되어야 할 것으로 판단된다.
- 분석된 결과를 요약하면, 야간사고율이 주간보다 2.56배 높아 야간사고가 더 심각하다는 것을 알 수 있다. 또한 주간사고는 야간에 비해 많은 차량 및 보행교통량, 그리고 야간사고는 신호위반이 큰 영향을 미쳤다.
- 301로 나타났다. 전반적으로 다중선형 및 다중비선형 모형에서는 주간 사고모형 보다는 야간 사고모형의 설명력이 다소 높은 것으로 분석되었다. 이는 야간 모형에서 종속변수와 채택된 독립변수 중 가장 영향력이 큰 교통량의 상관계수가 주간 보다 높기 때문인 것으로 판단된다.
- 주 · 야간 사고의 차이유무를 살펴보기 위해 대응표본 t-검정을 실시한 결과, 사고건수의 경우엔 t값이 -1.92, 유의 확률이 0.057로 나타나 94%의 신뢰수준이며, 귀무가설(H0: d0 = 0)이 기각되어 차이가 있는 것으로 분석되었다.
- 주간사고의 경우는 우회전전용차로합계, 유턴합계, 종단경사합계, 교차로면적이 사고와의 연관성이 있으며, 야간사고의 경우는 주도로 제한속도와 이중정지선합계가 사고발생에 영향을 미치는 특정변수로 파악되었다. 또한 종속변수와의 방향성을 보면, 야간사고에서의 경우, 우회전전용차로가 많고 주도로제한속도가 높을수록 사고가 적게 발생한 것으로 나타났으며, 주 · 야간 공통으로는 주도로의 차로폭평균이 증가할수록 사고가 적었다.
- 000이었다. 하지만 EPDO 모형은 사고건수 모형보다 통계적 유의성이 다소 낮으며, 주간보다는 야간모형의 설명력이 높게 분석되었다.
후속연구
- 또한 가로등 수나 조도 등 야간의 시거확보와 관련된 변수를 추가 적용하여 야간사고와 조명시설과의 직접적인 관계도 명확히 밝힐 수 있어야 한다. 나아가 시간, 방향, 차로수, 운행상태 등 세분화된 모형개발 등의 미시적인 연구를 통해 사고원인 및 모형연구의 전문성을 높여야 할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 단순히 교통량과 기하구조, 노면표시 등의 도로 환경적요인만을 고려하였으므로 향후 인적, 차량요인, 그리고 주변지역 토이지용 등을 고려한 설명력 높은 모형의 개발이 필요하다. 또한 가로등 수나 조도 등 야간의 시거확보와 관련된 변수를 추가 적용하여 야간사고와 조명시설과의 직접적인 관계도 명확히 밝힐 수 있어야 한다. 나아가 시간, 방향, 차로수, 운행상태 등 세분화된 모형개발 등의 미시적인 연구를 통해 사고원인 및 모형연구의 전문성을 높여야 할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 단순히 교통량과 기하구조, 노면표시 등의 도로 환경적요인만을 고려하였으므로 향후 인적, 차량요인, 그리고 주변지역 토이지용 등을 고려한 설명력 높은 모형의 개발이 필요하다. 또한 가로등 수나 조도 등 야간의 시거확보와 관련된 변수를 추가 적용하여 야간사고와 조명시설과의 직접적인 관계도 명확히 밝힐 수 있어야 한다.
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