본 연구에서는 경찰청에서 제공한 2006년 전국 37,589개의 보행자 사고 자료에서 나타난 보행자 사고 심각도를 분석했다. 이를 위해 본 연구에서는 보행자사고 심각도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요 요인을 미리 선정하여, 그 영향을 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)을 통해 분석했다. 이모형은 사고 심각도와 같이 종속변수가 순서형으로 표시되는 경우 매우 유용한 결과를 제시하는 것으로 알려져 있어서 본 연구에서 사용했다. 본 연구는 다음과 같은 결과를 나타냈다. 첫째, 우리나라 보행자 사고 심각도는 운전자와 보행자로 나타나는 인적요인에서 성별, 나이, 음주여부에 영향을 많이 받는다. 둘째, 기타 요인에는 차량, 도로기하구조, 날씨, 시간대가 포함된다. 셋째, 보행자 사고 심각도는 계절요인과 무관하다. 끝으로, 보행자 사고 심각도 분석을 위해 순서형 로짓 모형을 적용하면 매우 적절한 분석결과를 얻을 수 있다. 결론적으로 본 연구는 우리나라 보행자 사고 심각도는 사람들이 전통적으로 생각하는 것과 같은 방식인 것으로 확인했다. 이 결론은 본 연구에서 사용한 사고자료에 국한한 것이며, 이 결론을 일반화시키려면 추후 연구가 필요하다.
본 연구에서는 경찰청에서 제공한 2006년 전국 37,589개의 보행자 사고 자료에서 나타난 보행자 사고 심각도를 분석했다. 이를 위해 본 연구에서는 보행자사고 심각도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요 요인을 미리 선정하여, 그 영향을 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)을 통해 분석했다. 이모형은 사고 심각도와 같이 종속변수가 순서형으로 표시되는 경우 매우 유용한 결과를 제시하는 것으로 알려져 있어서 본 연구에서 사용했다. 본 연구는 다음과 같은 결과를 나타냈다. 첫째, 우리나라 보행자 사고 심각도는 운전자와 보행자로 나타나는 인적요인에서 성별, 나이, 음주여부에 영향을 많이 받는다. 둘째, 기타 요인에는 차량, 도로기하구조, 날씨, 시간대가 포함된다. 셋째, 보행자 사고 심각도는 계절요인과 무관하다. 끝으로, 보행자 사고 심각도 분석을 위해 순서형 로짓 모형을 적용하면 매우 적절한 분석결과를 얻을 수 있다. 결론적으로 본 연구는 우리나라 보행자 사고 심각도는 사람들이 전통적으로 생각하는 것과 같은 방식인 것으로 확인했다. 이 결론은 본 연구에서 사용한 사고자료에 국한한 것이며, 이 결론을 일반화시키려면 추후 연구가 필요하다.
This Paper presents the severity analysis result of the year 2006 national pedestrian crashes using the data base of 37,589 records prepared for the National Police Bureau. A set of attributing factors considered to affect pedestrian crash patterns were selected, and their contributing effects were ...
This Paper presents the severity analysis result of the year 2006 national pedestrian crashes using the data base of 37,589 records prepared for the National Police Bureau. A set of attributing factors considered to affect pedestrian crash patterns were selected, and their contributing effects were investigated by applying the Ordered Logit Model. This model was selected because this model has been able to afford satisfactory results when the dependent variable involved ordered severity levels; fatal, injury, and property- damage-only in this investigation. The investigation has unveiled the followings; First, the pedestrian crash patterns were dependent upon human -drivel and pedestrian- characteristics including gender, age, and drinking conditions. Second, other contributing factors included vehicle, roadway geometric, weather, and hour of day characteristics. Third, seasonal effect was not contributive to crash patterns. Finally, the application of the Ordered Logit Model facilitated the ordered severity level analysis of the pedestrian crash data. This paper concludes that conventional wisdom on the pedestrian crash characteristics is largely truthful. However, this conclusion is limited only to the data used in this analysis, and further research is required for its generalization.
This Paper presents the severity analysis result of the year 2006 national pedestrian crashes using the data base of 37,589 records prepared for the National Police Bureau. A set of attributing factors considered to affect pedestrian crash patterns were selected, and their contributing effects were investigated by applying the Ordered Logit Model. This model was selected because this model has been able to afford satisfactory results when the dependent variable involved ordered severity levels; fatal, injury, and property- damage-only in this investigation. The investigation has unveiled the followings; First, the pedestrian crash patterns were dependent upon human -drivel and pedestrian- characteristics including gender, age, and drinking conditions. Second, other contributing factors included vehicle, roadway geometric, weather, and hour of day characteristics. Third, seasonal effect was not contributive to crash patterns. Finally, the application of the Ordered Logit Model facilitated the ordered severity level analysis of the pedestrian crash data. This paper concludes that conventional wisdom on the pedestrian crash characteristics is largely truthful. However, this conclusion is limited only to the data used in this analysis, and further research is required for its generalization.
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문제 정의
다음으로 순서 형 로짓 모형 (Ordered LogitModel)에 대한 기본이론에 대해 살펴본다. 로짓 모형에서는 사건이 발생할 확률과 발생하지 않을 확률로 나누어, 이 두 변량간 비를 구한 후, 이를 자연 대수로 변환한 통계량으로 정의하며, 이에 따른 로짓모형의 기본형태는 식 (1)과 같다.
그러나 기존 분석대상은 주로 교차로를 대상으로 하였으며 , 분석지역 또한 소수의 지역을 대상으로 하여 서로 다른 지역과의 비교의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 전국을 대상으로 지역별 보행자 사고의 심각도에 영향을 미치는 요소를 비교분석하고자 한다.
따라서, 본 연구에서는 지역별 보행자 사고의 발생실태 및 보행자 사고의 유발요인을 보다 정확히 분석함으로써 보행자 사고의 감소 및 예방을 위한 효과적인 교통안전대책 마련에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 보행자 사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 알기 위하여 표 3에서 선정한 변수를 사용한 통계분석을 실시했다. 이 과정에서 기존에 많이 알려진 통계패키지를 사용하여 분석했으며, 적용한신뢰수준은 95%(a=0.
본 연구에서는 우리나라 보행자 사고 심각도 현황을 파악하여 효과적인 사고 경감방안을 수립하는데 기여하기 위해, 2006년 한 해 동안 우리나라에서 발생한 모든 보행자 사고 건수 37, 589 건을 사망, 부상, 재산피해의 심각도로 구분하여 , 이 단계별 심각도에 영향을 미치는 인적, 지역적, 물리적, 시간적 요인들을 개별적으로 분석했다. 그 연구결과는 대체로 국내외적으로 알려진 기존 연구 결과와 대체로 일치하지만, 기존연구결과에서 밝히지 못한 우리나라의 보행자 사고 심각도 특성을 추가적으로 밝히고 있다.
이 자료는 발생지역 , 발생시간, 발생장소, 운전자 특성 , 차량 특성, 보행자특성, 도로특성, 사고유형 등으로 구성되어있으며, 비록 한 해 분량 자료이긴 하나, 전국을 대상으로 한 자료이기 때문에, 우리나라 보행사고 의사고 심각도를 파악하는데 매우 유용한 자료라고 판단한다. 한편 본 연구에서 사고 심각도를 중점적으로 분석하는 것은 사고를 단순히 건수로 표시하는 경우 모든 사고가 동일한 비중을 갖게 되는 약점을 없애기 위한 것이며, 보행자 사고가 매우 많은 우리나라에서우선적으로 치상정도가 심한 사고를 찾아내기 위해서다.
가설 설정
이론적으로 모형을 만드는 단계에서 사람들은 오차항의 확률분포를 안다고 가정하여, 로짓 모형 (Logit Model) 과 프로빗 모형 (ProbitModel)을 구분한다. 이때 로잣 모형에서는 분산이동일하고 독립적 (Identically and Independently Distribution) , ?1 Weibull Distribution를 따른다고가정하며, 프로빗 모형에서는 분산이 동일하고 공분산이 0인 정규분포(Normal Distribution)를 따른다고 가정한다(Bonneosn, J.A., McCoy, P.T,1993). 실제로 사람들은 오차항의 확률분포를 정규분포로 가정하여 프로빗 모형을 많이 사용하지만, 프로빗 모형은 파라메타의 산츨이 비교적 어렵고, 각 설명변수가 종속변수에 미치는 영향정도를 분석하기 어렵다는 약점이 있다.
제안 방법
Zajac & Ivane「Factors influencing injury severity of motor vehicle-crossing pedestrian crashes in rural Connecticutj (Accident Analysisand Prevention, 2003)에서 순서형 프로빗 모형 (Ordered Probit Model)을 이용하여 지방부에서도로종류와 지역종류에 따라 보행자 사고 심각 도에 미치는 영향을 평가하는 모형을 개발하였다. 비신호 2차로 도로를 횡단하는 보행자를 대상으로 하였으며, 분석결과 보행자 사고에는 횡단구성 요소폭, 차량 종류, 음주운전, 65세 이상 보행자 등이 영향을 많이 미치는 것으로 제시하였다.
05)이었다. 또한 사고 심각도에 영향을 미치는 변수를 찾기 위해서는 선정한 변수들 중에서 반드시 한 개를 기준으로 하여 나머지 변수들을 비교하는 방식을 사용해야 하는데, 본 연구에서는 기준변수를 선정할 때 가장 빈도가 높은 변수로 선정하였다. 예를 들면, 표 4 중에서 지역의 경우 기준변수는 광역시가 되었는데, 그 이유는 광역시의 사고 건수가 10, 429건으로 우리나라에서 발생한 2006년 총 사고 37, 589건 중 가장 높은 빈도를 나타냈기 때문이었다.
본 연구에서는 우리나라 보행자 교통사고 심각도 특성을 규명하기 위해 전국을 대상으로 한 사고 데이터를 대상으로 하고, 위에서 설명한 순서형 로짓 모형을 적용하기로 한다. 이를 위해 경찰청에서 제공하는 2006년 한해 동안 발생한 전국 45, 261건, 48, 381명의 보행자 사고자료를 사용하였다.
본 연구에서는 위에서 검토한 Ordered Logit 모형을 이용하여 사고 심각도(경상 및 부상=0, 중상 = 1, 사망=2)를 종속변수로 정하고 14개 항목, 48개의 설명변수를 선정하였다. 표 3은 본 연구에서 선정한 종속변수와 설명변수의 표시방법 및 기초통계량을 나타낸 것이다.
만나는 도로구역에서 발생하게 된다. 본 연구에서는 이런 도로구역을 경찰청 사고자료에 나타난 사실에 근거해서 구분했고, 그 구분결과는 표 4에 나타난 5개 사고유형에서 알 수 있다. 분석결과 보행자가 차도를 횡단할 때 다른 곳에 비해 보행자 사고 치상 도가 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 지역별 보행자 사고에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 구축된 자료의 24개 항목을 지역별로 구분을 하였으며 , 보행자 사고와 관련이 있다고 판단한 14개의 요인 항목을 선별하였다. 또한 '불명 , 기타 등 보행자 사고요인이 명확하지 않은10, 792개의 자료를 제거하여 총 37, 589개의 자료로최종정리하여 분석과정에 적용한다.
본 절에서는 이 분석결과에 근거하여 우리나라 보행자 사고에 가장 취약한 인적 , 지역적 , 시설적, 시간적 핵심상황을 구성한다. 이 핵심상황에 대해서는 보행자 사고 심각도를 경감시키기 위해 보행자와 운전자에 대한 교통안전교육 프로그램을 시행하고, 차량 속도를 제한하기 위한 교통진정화 기법을 적용하며, 보행자 안전을 위한 교통안전시설을 빨리 확충하는 것이 바람직하다.
사고 심각도는 이산형 서열자료이므로 본 연구에서는 순서화된 다항(Polytomous)의 선택을 다룰 수 있도록 고안된 순서형 로짓 모형 (Ordered Logit Model)을 이용하여 지역별 보행자 사고 심각도 분석을 실시하였는데, 이에 대한 모형 선택배경은 전 절에서 살펴본 바와 같이 이미 많은 연구에서 이 모형을 적용했다는 사실과 함께 다음 사항을 고려 했기 때문이다. 즉 일반적으로 순서를 지니지 않은 종속변수의 경우(y=0, 1)에는 프로빗 모형 또는 로짓 모형을 통하여 분석이 가능하다.
이 분석에 사용할 모형은 종속변수가 순서형으로 표시될 때 매우 효과적인 분석이 가능한 것으로 알려져 있는 순서 형 프로빗 모형 (OrderedProbit Model) 과 순서형 로짓 모형 (Ordered LogitModel)을 대상으로 본 연구자료에 적용하여 보다 적합한 결과를 나타내는 모형을 선택한다.
전 절에서는 우리나라 보행자 사고에 영향을 미치는 다양한 변수들을 선정하여 그 영향 정도를 살펴보았다. 본 절에서는 이 분석결과에 근거하여 우리나라 보행자 사고에 가장 취약한 인적 , 지역적 , 시설적, 시간적 핵심상황을 구성한다.
총 101건의 사고를 대상으로 이항 로지스틱 회 귀 모형 을 이용하여 사고확률모형 을 구축하였고 , 이를 이용하여 보행자 충돌안전기준 도입에 따른 교통안전편익을 추정하고 있다. 분석결과 충돌속도가 낮을수록, 나이가 어 릴수록 사망자 감소효과가 더 큰 것으로 나타났다.
표 4에서 보면 도로의 종류를 고속국도, 일반국도, 특별광역시도/시도, 지방도, 군도 등 기타 도로 4개 그룹으로 구분했다. 분석결과, 대체로 각 도로 그룹이 갖는 차량속도의 높고 낮음에 따라 보행자 사고 심각도가 같이 변하는 것을 알 수 있다.
대상 데이터
비 .눈 등이 내렸으며 , 이 사고를 낸 운전자는 술을 마신 후 대형차를 운전한 25세 이하의 남성운전자이며, 사고를 당한 보행자는 65세 이상 여성이었다.
또한 '불명 , 기타 등 보행자 사고요인이 명확하지 않은10, 792개의 자료를 제거하여 총 37, 589개의 자료로최종정리하여 분석과정에 적용한다.
본 연구는 지역 별 보행자 사고 심각도와 보행자 사고 유발요인의 관계를 분석하기 위해 경찰청에서 제공하는 2006년 전국 45, 261건 / 48, 381명의 보행자 사고를 대상으로 하였으며 , 각 보행자 사고에 대해 사고심각도 정도는 사망, 중상, 경상 및 부상으로 구분했다. 이 분석에 사용할 모형은 종속변수가 순서형으로 표시될 때 매우 효과적인 분석이 가능한 것으로 알려져 있는 순서 형 프로빗 모형 (OrderedProbit Model) 과 순서형 로짓 모형 (Ordered LogitModel)을 대상으로 본 연구자료에 적용하여 보다 적합한 결과를 나타내는 모형을 선택한다.
비신호 2차로 도로를 횡단하는 보행자를 대상으로 하였으며, 분석결과 보행자 사고에는 횡단구성 요소폭, 차량 종류, 음주운전, 65세 이상 보행자 등이 영향을 많이 미치는 것으로 제시하였다.
적용하기로 한다. 이를 위해 경찰청에서 제공하는 2006년 한해 동안 발생한 전국 45, 261건, 48, 381명의 보행자 사고자료를 사용하였다. 이 자료는 발생지역 , 발생시간, 발생장소, 운전자 특성 , 차량 특성, 보행자특성, 도로특성, 사고유형 등으로 구성되어있으며, 비록 한 해 분량 자료이긴 하나, 전국을 대상으로 한 자료이기 때문에, 우리나라 보행사고 의사고 심각도를 파악하는데 매우 유용한 자료라고 판단한다.
데이터처리
tablesj (Accident Analysis andPrevention, 2002)에서 사우디아라비아의 수도 리야드에서 발생한 차량대 보행자 사고에 대하여 계층화된 분할표 (Stratified Contingency Tables)를작성하고, 승산비 (Odd Ratio)의 이용가능성을 검토하였다. 사고시간대별 심각도, 도로종류별 심각도에 대한 분할표를 작성하고 x2-test를 시행하여 유의 관계를 검증하였으며 , 승산비를 이용하여 이 관계를 해석하였다. 분석결과 시간대별로는 야간이, 도로 종류별로는 중분대가 있는 2차로 도로가 시거확보 문제로 인해 보다 위험한 것으로 제시하고 있다.
이론/모형
끝으로, 순서형 로짓 모형에 대한 검증을 위해서는 모형의 설명력을 나타내는 p2(우도비)와 모형의 적합성을 검증하는 对(Chi-Square)를 이용한다. 여기서 p"우도비)는 식(9)처럼 표시하고, 0과 1 사이의 값을 갖는데 1에 가까울수록 모델의 적합도가 높다고 평가되며 0.
실제로 사람들은 오차항의 확률분포를 정규분포로 가정하여 프로빗 모형을 많이 사용하지만, 프로빗 모형은 파라메타의 산츨이 비교적 어렵고, 각 설명변수가 종속변수에 미치는 영향정도를 분석하기 어렵다는 약점이 있다. 따라서 본 연구에서는 오차항의 분포를 Weibull 분포로 가정한 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)을 이용하여 보행자 사고심각도에 미치는 요인을 분석하였다.
성능/효과
환경조건이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 교통량이 많은 곳에서 보행자사고가 많이 발생하였으나, 사고증가율은 교통량이 적은 곳에서 더 가파른 것으로 나타났다.
것이다. 그 결과 차로별로 큰 차이를 나타내지는 않았지만, 미소한 차이로 3차로에서 발생한 보행자사고가 가장 부상정도가 높았다. 또한 모두 P-Value <0.
기상은 운전자, 보행자 모두에게 영향을 끼치는 요인으로 맑은 날에 비해 흐림, 안개, 비, 눈 등 악천후시 보행자 사고는 치상정도가 증가하며 , 수치상으로는 1.6배 이상 치상정도가 증가하는 것으로 나타났다.
둘째, 충청도지역에서 보행사고 심각도가 높은 것으로 확인했다.
비해 보행자들은 비교적 사고 심각도가낮았다. 또한 이 결과는 P-Value<0.05로 설명변수의 통계적 유의성이 확보되는 것으로 나타났다.
모형의 구축 결과 횡단보행자 사고율은 횡단보도폭이 좁을수록, 횡단신호시간이 증가할수록, 보행자 지체가 길어질수록 증가하는 것으로 나타났다.
즉 서울과 제주도에서 보행자 사고가 발생했을 경우 그 사고 심각도는 광역시에 비해 낮았다. 반면 나머지 지역의 경우 광역시에 비해 심각도가 높은 것으로 나타났는데, 특히 충청도(2.072)와 경상도 (2.041)는 광역시에 비해 심각한 보행자 사고가 발생할 확률이 2배 이상인 것으로 나타났으며, 전국적으로 가장 보행자 사고 심각도가 높은 지역은 충청도로서, 충청도에 대해 정책적으로 보행자 사고 심각도를 낮출 수 있는 방안을 강구해야 함을 알 수 있다.
보행사고 대상자가 여성보행자일 경우 남성일 때보다 심각한 보행자 사고가 발생할 확률이 높은 것으로 분석되었고 그 설명변수는 P-Value<0.05로 유의한 것으로 나타났다.
본 연구에서 분석한 결과에 따르면, 우리나라에서는 25세 이하의 남자가 음주한 후 대형차를 몰고 가면서, 65세 이상 여성보행자를 치는 경우 가장 심각한 보행자 사고를 나타냈다. 이 분석결과는 국내 연구 결과로는 김 등(2005)의 연구, 그리고 외국 연구결과로는 Lee 등(2005)의 연구와 Zajac 등(2003)의 연구에서 확인한 결과를 부분적으로 반영한다.
분석 결과 보행자 사고건수와 부상사고건수에 운전자의 인적 특성, 도로기하구조, 교통.환경조건이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 이런 도로구역을 경찰청 사고자료에 나타난 사실에 근거해서 구분했고, 그 구분결과는 표 4에 나타난 5개 사고유형에서 알 수 있다. 분석결과 보행자가 차도를 횡단할 때 다른 곳에 비해 보행자 사고 치상 도가 높은 것으로 나타났다. 사실 이렇게 나타난 점보다는 보행자를 치는 도로구역이 차도, 도로 가장자리, 심지어 보도와 같이 다양하게 나타나고 있는 점이 더 중요하다.
05로설명변수가 유의한 것으로 나타났다. 분석결과 오토바이는 0.387로 소형자동차에 비해 보행자 사고 심각도가 낮았으나, 다른 차종의 경우는 소형 차량에 비해 높은 것으로 나타났다. 특히 대형차량은 소형차량에 비해 심 각한 보행자 사고를 낼 확률이 1.
총 101건의 사고를 대상으로 이항 로지스틱 회 귀 모형 을 이용하여 사고확률모형 을 구축하였고 , 이를 이용하여 보행자 충돌안전기준 도입에 따른 교통안전편익을 추정하고 있다. 분석결과 충돌속도가 낮을수록, 나이가 어 릴수록 사망자 감소효과가 더 큰 것으로 나타났다.
구분했다. 분석결과, 대체로 각 도로 그룹이 갖는 차량속도의 높고 낮음에 따라 보행자 사고 심각도가 같이 변하는 것을 알 수 있다. 예를 들어 고속도로는 기준변수인 특별광역시도나 시도에 비해 30배 이상 보행자 치상정도가 심하다.
셋째, 일반국도에서 보행자가 차도를 횡단하면서 발생한 사고에서 , 그 사고지점의 차로폭이 13m 이상이고 3차로에서 발생한 보행사고일 경우 치상 도가 높은 사고이 었다.
추정하였다. 시설물별 효과정도는 승산비(Odd Ratio)를 이용하였는데, 분석결과 시거개선,보도설치 , 조명설치가 보행자 사고를 줄이기 위한 효과적 인 대안으로 나타났다.
통계분석을 실시했다. 이 과정에서 기존에 많이 알려진 통계패키지를 사용하여 분석했으며, 적용한신뢰수준은 95%(a=0.05)이었다. 또한 사고 심각도에 영향을 미치는 변수를 찾기 위해서는 선정한 변수들 중에서 반드시 한 개를 기준으로 하여 나머지 변수들을 비교하는 방식을 사용해야 하는데, 본 연구에서는 기준변수를 선정할 때 가장 빈도가 높은 변수로 선정하였다.
예를 들면, 표 4 중에서 지역의 경우 기준변수는 광역시가 되었는데, 그 이유는 광역시의 사고 건수가 10, 429건으로 우리나라에서 발생한 2006년 총 사고 37, 589건 중 가장 높은 빈도를 나타냈기 때문이었다. 이 분석에서 pt우도비)는 0.2125로 모형의 설명력이 있는 것으로 판단했고, 본 연구에서 판단했던 사고 심각도 요인 14개 항목이 포함한 세부 34개의 설명변수가 보행자 사고 심각도와 유의한 것으로 (P-Value<0.05) 나타났다. 각 요인별 상세한 설명은 다음 절에 수록한다.
지역적 상황이나 도로시설 등 물리적 상황에 대해 분석한 결과, 지역상황은 충청도가 보행사고 심각도가 높은 것으로 확인했다. 이는 본 연구결과 중 가장 독창적인 연구결과이다.
첫째, 25세 이하의 남자가 음주한 후 대형차를 몰고 가면서, 65세 이상 여성보행자를 치는 경우 가장 심각한 보행자 사고를 나타냈다.
387로 소형자동차에 비해 보행자 사고 심각도가 낮았으나, 다른 차종의 경우는 소형 차량에 비해 높은 것으로 나타났다. 특히 대형차량은 소형차량에 비해 심 각한 보행자 사고를 낼 확률이 1.9배 정도인 것으로 나타났다.
지금까지 국내에서 발표한 연구 결과는 사실 전국 통계자료를 근거로 하긴 했지만 각 경찰서별로 일일이 교통사고자료를 수집하기보다는 각 행정구역별 기존 통계자료를 이용했기 때문에, 본 연구에서 분석한 것과 같은 지역적 보행사고 심각도를 세밀히 비교해서 분석한 결과는 거의 없다. 한편 본 연구에서 물리적 상황을 분석한 결과를 보면, 차량속도가 높은 고속국도나 일반국도 등에서 발생한 교통사고는 심각도가 높았다. 특히 일반국도에서 보행자가 차도를 횡단하면서 발생한 사고에서, 그 사고 지점의 차로폭이 13m 이상이고 3차로에서 발생한 보행사고일 경우 그 사고는 가장 치상도가 높은 사고이 었다.
분석 결과 보행자 사고건수와 부상사고건수에 운전자의 인적 특성, 도로기하구조, 교통.환경조건이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 교통량이 많은 곳에서 보행자사고가 많이 발생하였으나, 사고증가율은 교통량이 적은 곳에서 더 가파른 것으로 나타났다.
후속연구
본 연구결과를 이용하려는 사람들은 위 네 가지 상황을 모두 포함하는 보행자 사고들을 우선적으로 개선하는 것이 바람직하며 , 이 외에도 사망사고 만으로국한시켜 이에 대한 공략 상황을 체계적으로 설정하는 등 다양한 방식으로 보행자 사고 심각도 경감 정책을 수립하면 될 것이다.
참고문헌 (12)
김범일 외(2005), "제한속도 설정에 따른 교통안전 편익 평가-보행자 사망확률모형 개발 및 활용-", 2005 대한토목학회 정기학술대회 논문집, 대한토목학회, p.3782-p.3785
도로교통안전관리공단(2007), "OECD 회원국 교통사고 비교", 도로교통안전관리공단
박규영 외(2006), "보행자사고확률모형을 이용한 도로 안전시서물의 효과도 추정(4차로 일반국도를 대상으로)", 대한교통학회지, 제24권 제4호, 대한교통학회, p.55-p.65
Bonneosn, J.A., McCoy,P.T.(1993), "Estimation of safety at two-way stop-controlled intersections on rural highway", Transportation Research Board, No.1401, p.83-p.89
Garder, P.E. (2004), "The impact of speed and other variables on pedestrian safety in Maine", Accident Analysis and Prevention 37, p.533-p.542
Graham, D., S. Glaister, R. Anderson (2005), "The effect of area deprivation on the incidence of child and adult pedestrian casualties in England", Accident Analysis and Prevention 37, p.125-p.135
Lee, C., M. Abdel-Aty(2005), "Comprehensive analysis of vehicle-pedestrian crashes at intersections in Florida", Accident Analysis and Prevention 37, p.775-p.786
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