본 연구는 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB (Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 무인신호위반단속장비가 설치된 28개 교차점 728건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 단순사고건수 방법의 사고감소 효과는 20.74%로 분석되었다. 둘째, 포아송과 음 이항 회귀모형을 이용하여 SPF모형이 개발되었으며, 과분산계수가 0에 가까워 포아송 회귀모형이 음이항 회귀모형보다 더 적합한 것으로 평가되었다. 아울러 포아송 모형의 ${\rho}^2$값이 0.409로 나타나 통계적으로 유의한 모형으로 분석되었다. 마지막으로, EB방법을 이용한 분석 결과, 사고가 3.89%에서 29.23% 감소된 것으로 나타났다.
본 연구는 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB (Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 무인신호위반단속장비가 설치된 28개 교차점 728건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 단순사고건수 방법의 사고감소 효과는 20.74%로 분석되었다. 둘째, 포아송과 음 이항 회귀모형을 이용하여 SPF모형이 개발되었으며, 과분산계수가 0에 가까워 포아송 회귀모형이 음이항 회귀모형보다 더 적합한 것으로 평가되었다. 아울러 포아송 모형의 ${\rho}^2$값이 0.409로 나타나 통계적으로 유의한 모형으로 분석되었다. 마지막으로, EB방법을 이용한 분석 결과, 사고가 3.89%에서 29.23% 감소된 것으로 나타났다.
This study deals with the effects on the accident reduction according to the installation of RLC (red light cameras). The objective is to analyze the effects on the accident reduction using EB (Empirical Bayes) method. In pursuing the above, the study uses the 728 accident data occurred at the 28 in...
This study deals with the effects on the accident reduction according to the installation of RLC (red light cameras). The objective is to analyze the effects on the accident reduction using EB (Empirical Bayes) method. In pursuing the above, the study uses the 728 accident data occurred at the 28 intersections which RLC are installed. The main results are as follows. First, the effects of accident reduction were analyzed to be 20.74% by simple before-after study method. Second, the safety performance functions (SPF) were developed by the Poisson and negative binominal regression models, and since the over-dispersion parameter was close to zero, Poisson model was evaluated to be more appropriate than the negative binominal model. Also, the Poisson model was analyzed to be statistically significant because its ${\rho}^2$ value was 0.409. Finally, the results of analysis using an EB method showed that the accidents were reduced by range from 3.89 to 29.23%.
This study deals with the effects on the accident reduction according to the installation of RLC (red light cameras). The objective is to analyze the effects on the accident reduction using EB (Empirical Bayes) method. In pursuing the above, the study uses the 728 accident data occurred at the 28 intersections which RLC are installed. The main results are as follows. First, the effects of accident reduction were analyzed to be 20.74% by simple before-after study method. Second, the safety performance functions (SPF) were developed by the Poisson and negative binominal regression models, and since the over-dispersion parameter was close to zero, Poisson model was evaluated to be more appropriate than the negative binominal model. Also, the Poisson model was analyzed to be statistically significant because its ${\rho}^2$ value was 0.409. Finally, the results of analysis using an EB method showed that the accidents were reduced by range from 3.89 to 29.23%.
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문제 정의
본 연구는 무인신호위반단속장비 설치 전·후에 따른 교통사고감소효과를 EB방법을 이용하여 분석하는데 그 목적이 있다.
본 연구는 충북도내 무인신호위반단속장비가 설치된 교차로에 대하여 경험적 베이즈 방법을 통해 장비의 설치 전·후 사고감소 효과를 분석하는데 그 목적이 있다.
본 연구의 차별성은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 무인신호위반단속장비의 충청북도 내 28개 지점의 자료를 구축함으로써 기존의 연구보다 더 많은 표본을 활용하여 통계적으로 유의한 결과를 제시하고자 한다. 둘째, 기존의 연구는 단순효과 분석과 사고특성을 분석하여 모형을 개발하는데 중점을 두고 있지만, 본 연구는 EB방법을 이용한 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 분석하여 결과를 제시한 점에도 연구의 차별성이 있다.
제안 방법
첫째, 본 연구에서는 무인신호위반단속장비의 충청북도 내 28개 지점의 자료를 구축함으로써 기존의 연구보다 더 많은 표본을 활용하여 통계적으로 유의한 결과를 제시하고자 한다. 둘째, 기존의 연구는 단순효과 분석과 사고특성을 분석하여 모형을 개발하는데 중점을 두고 있지만, 본 연구는 EB방법을 이용한 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 분석하여 결과를 제시한 점에도 연구의 차별성이 있다.
둘째, 무인신호위반단속장비가 설치된 교차지점의 SPF모형을 구축하였다. 모형에 사용된 독립변수는 교통량, 유출부 연결로수 및 부도로 황색시간이며, 구축된 포아송 회귀모형의 독립변수들은 신뢰수준 90%( α=0.
둘째, 사고충돌도(collision diagram) 자료는 1년 단위로 사고자료를 근거로 도로교통공단 홈페이지의 통계자료를 재작성하여 사고건수별로 피해정도(사망, 중상, 경상, 물피)와 구체적 발생위치, 사고유형(차대사람, 차대차, 차량단독, 차대열차) 등을 지점별도면에 기호화하였다. 또한 해당 지점에서의 교통사고 발생현황 및 사고유형 등 특성을 시각적으로 쉽게 분석할 수 있도록 정리하였다.
둘째, 사고충돌도(collision diagram) 자료는 1년 단위로 사고자료를 근거로 도로교통공단 홈페이지의 통계자료를 재작성하여 사고건수별로 피해정도(사망, 중상, 경상, 물피)와 구체적 발생위치, 사고유형(차대사람, 차대차, 차량단독, 차대열차) 등을 지점별도면에 기호화하였다. 또한 해당 지점에서의 교통사고 발생현황 및 사고유형 등 특성을 시각적으로 쉽게 분석할 수 있도록 정리하였다.
마지막으로, 산출된 효과도를 구간(range)으로 표현하기 위하여 E값의 신뢰구간(95%)을 산정하였다. 즉, 이것은 사고변화율이 아래 구간 안에 있을 가능성이 95%라는 것을 의미한다.
무인신호위반단속장비가 설치된 지점의 특성을 나타낼 수 있는 교통량, 유출부 연결로수, 부도로 황색시간이 모형에 사용되었다. 16개의 채택되지 못한 변수들은 신뢰수준에 미치지 못하여 모형에서 채택되지 못하였다.
셋째, 무인신호위반단속 자료는 2003년부터 2007년까지의 자료를 수집하였고, 마지막으로 부족한 교통량, 교통운영 및 기하구조 자료는 현장조사를 통해 추가하였다. 이러한 조사결과를 바탕으로 본 연구에서는 <표 2>와 같이 19개의 독립변수를 선정하였다.
우선 참조집단을 이용하여 SPF를 구축한다. SPF란 참조집단의 평균사고빈도(E(k))를 나타내는 함수로 교통량 등 사고에 영향을 미치는 도로교통환경 특성을 설명변수로 구축할 수 있다.
제3단계는 분석틀의 설정단계로 조사된 자료를 바탕으로 통계패키지 Limdep 7.0을 이용하여 SPF(safety performance function : 안전성과함수로 장비 설치 전 자료를 이용한 사고모형을 의미함)를 구축한다.
제4단계는 무인신호위반단속장비 설치 전·후의 교통사고 변화에 따른 사고감소 효과를 분석한다.
대상 데이터
교통사고 및 관련변수 자료의 수집은 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 먼저 교통사고자료는 2000년부터 2007년까지 도로교통공단의 교통사고 잦은 곳 사고자료와 도로교통공단 사고통계자료를 이용하여, 무인신호위반단속장비가 설치된 충청북도 내 사고 자료를 수집하였다.
무인신호위반단속장비 설치 전·후 사고를 분석하기 위해 설치년도의 사고자료를 제외하고, 설치 전 1년, 설치 후 1년 자료를 사용하였다.
본 연구는 충북도내 무인신호위반단속장비가 설치된 지점에 대한 2000년부터 2007년까지의 교통사고자료(교통사고관리시스템, 도로교통공단)와 교차로에 교통사고를 예방 및 단속하기 위해 2003년부터 2007년까지 설치·운영되는 있는 28개소 무인신호위반단속장비의 단속자료를 수집·정리하였다.
본 연구의 분석대상은 충북도내 2003년부터 2007년까지 설치·운영 중인 41개소 중 2007년도에 설치된 8개소 및 3지 교차로에 설치된 5개소 총 13개소를 제외한 4지교차로 28개 지점을 연구대상으로 한다.
제2단계는 충북도내에서 2003년에서 2007년까지 설치·운영되고 있는 무인신호위반단속장비를 대상으로 설치 전·후에 대한 사고자료 및 관련변수를 수집한다.
데이터처리
SPF식은 통계패키지 Limdep 7.0을 이용하여 구축하며 사고건수를 종속변수로 하고, 상관분석을 통해 유의한 19개의 독립변수를 이용하여 모형을 구축하였다. 그 모형식 결과는 <표 5>와 같다.
16개의 채택되지 못한 변수들은 신뢰수준에 미치지 못하여 모형에서 채택되지 못하였다. 또한 모형에 사용된 변수들 간의 다중공선성을 검토하기 위해 상관분석을 실시하였다. 그 결과는 <표 6>와 같으며, 변수들 간의 다중공선성이 존재하지 않는 것으로 분석되었다.
SPF모형을 구축하기에 앞서 사고자료가 포아송분포를 따르는지에 대한 검증이 필요하다. 이를 위해 일표본 K-S 비모수검정을 실시하였다.
이론/모형
사고효과분석은 SPF모형을 이용하여 추정된 기대 사고건수와 설치 후 실제사고건수의 비를 이용하여 사고감소 효과(Θ=사후사고건수/기대사고건수)를 산정하였다.
성능/효과
00578로 0에 가까워 음이항 회귀 모형보다는 포아송 회귀모형이 적합한 것으로 분석된다. 독립변수들의 부호가 모두 (+)로 교통량 및 유출부 연결로수가 많을수록, 부도로 황색시간이 길수록 사고가 많이 발생하는 것으로 분석되었다.
모형에 사용된 독립변수는 교통량, 유출부 연결로수 및 부도로 황색시간이며, 구축된 포아송 회귀모형의 독립변수들은 신뢰수준 90%( α=0.10) 기준에서 모두 유의하며, 우도비(ρ2)도 0.409로 나타나 매우 적합한 모형으로 판단된다.
즉, 사고증가지점의 사고증가 건수가 1~4건 수준으로 감소된 지점의 사고감소건수보다 월등히 낮은 수준인 것으로 분석된다. 무신호위반단속장비 설치에 따른 95% 신뢰수준에서의 사고감소 효과는 최소 3.89%, 최대 29.23% 범위 내인 것으로 분석된다.
<표 7>은 효과분석을 위한 기대사고건수와 실제사고건수의 비를 정리한 내용이다. 사고가 감소한 지점이 총 28개소 중 19개소, 변화가 없는 지점은 2개소로 분석되었으며, 사고가 증가된 지점은 7개소이다. 즉, 사고증가지점의 사고증가 건수가 1~4건 수준으로 감소된 지점의 사고감소건수보다 월등히 낮은 수준인 것으로 분석된다.
셋째, 설치 전·후 사고감소효과를 분석한 결과, 무인신호위반단속장비 설치에 따른 95% 신뢰수준에서의 사고감소 효과는 최소 3.89%, 최대 29.23% 범위 내인 것으로 분석된다.
이 변수들의 p값은 신뢰수준 90%( α=0.10) 기준에 유의하며, 교통사고건수에 대한 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 개발하였고, 도출된 우도비(ρ2)는 각각 0.409와 0.015로 나타나 포아송 회귀모형의 적합도(goodness of fit)가 높은 것으로 분석되었다.
첫째, 무인신호위반단속장비 28개 지점의 설치 전·후 각각 1년간의 교통사고 자료를 단순 분석한결과, 전체 교통사고건수는 설치 전 429건 발생하였고 설치 후 340건 발생하여 전체사고건수 감소는 20.74%로 나타났다.
후속연구
이 연구는 장래 무인신호위반단속장비의 설치지점 선정기준 정립 및 운영 효율성 증진방안수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 아울러 장래 무인신호위반단속장비 설치 전 후의 사고유형별 변화를 반영한 연구나 설치 전 후라는 더미변수를 활용한 분석 등이 진행되어야 할 것으로 판단된다.
이 연구는 장래 무인신호위반단속장비의 설치지점 선정기준 정립 및 운영 효율성 증진방안수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 아울러 장래 무인신호위반단속장비 설치 전 후의 사고유형별 변화를 반영한 연구나 설치 전 후라는 더미변수를 활용한 분석 등이 진행되어야 할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
경찰인력에 의한 단속방안의 한계는?
그 예방책으로 경찰인력에 의한 단속방안이 실시되어왔다. 그러나 인력에 의한 단속은 24시간 상시 단속이 불가능하고, 단속자의 위험 노출과 단속여부에 대한 시비가 발생함에 따라 무인교통단속시스템이 도입되었다.
교통사고는 어떤 요인이 복합적으로 작용하여 발생하는가?
교통사고는 인적, 차량 및 환경적 요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중에서도 인적요인인 신호위반은 교통사고의 주요인이 되고 있다.
교통사고의 주요인이 되고 있는 인적요인은 무엇인가?
교통사고는 인적, 차량 및 환경적 요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중에서도 인적요인인 신호위반은 교통사고의 주요인이 되고 있다. 그 예방책으로 경찰인력에 의한 단속방안이 실시되어왔다.
참고문헌 (9)
R. P. Maccubbin, B. L. Staples, and A. E. Salwin, Automated enforcement of traffic signals: A literature review, Federal Highway Administration, Final Report, Aug. 2001.
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D. E. Ruby and A. G. Hobeika, "Assessment of red light running cameras in Fairfax County, Virginia," Transportation Quarterly, vol. 57, no. 3, pp. 33-48, Jan. 2003.
도로교통공단, 신호위반 단속시스템 운영에 따른 교차로 교통사고 유형분석연구, 2004.
김명석, 무인다기능단속시스템 설치 전？후 교차로 교통사고 발생특성에 관한 연구, 서울산업대학교대학원 석사논문, 2006.
김형준, 김태영, 박병호, "무인신호위반단속장비 설치에 따른 교통사고 특성 및 모형," 대한국토.도시계획학회지, 제44권, 제2호, pp. 161-170, 2009. 4.
오흥운, 장정화, "노면요철포장으로 인한 사고감소 효과," 한국도로학회 논문집, 제9권, 제4호, pp. 65-74, 2007. 12.
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