도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
The safety management of a road network comprises four basic inter-related components：identification of sites(black spot) requiring safety investigation, diagnosis of safety problems, selection of feasible treatments for potential treatment candidates, and prioritization of treatments given limited ...
The safety management of a road network comprises four basic inter-related components：identification of sites(black spot) requiring safety investigation, diagnosis of safety problems, selection of feasible treatments for potential treatment candidates, and prioritization of treatments given limited budgets(Persaud, 2001). Identification process of selecting black spot is very important for efficient investigation of sites. In this study, the accident prediction model for EB method was developed by using accident data and geometric conditions of black spots selected from four-leg signalized intersections in In-cheon City for three years (2004-2006). In addition, by comparing the rank nomination technique using EB method to that by using accident counts, we managed to show the problems which the existing method have and the necessity for developing rational prediction model. As a result, in terms of total number of accidents, both the counts predicted by existing non-linear regression model and that by EB method have high good of fitness, but EB method, considering both the accident counts by sites and total number of accident, has better good of fitness than non-linear poison model. According to the result of the comparison of ranks nominated for treatment between two methods, the rank for treatment of almost sites does not change but SeoHae intersection and a few other intersections have significant changes in their rank. This shows that, with the technique proposed in the study, the RTM problem caused by using real accident counts can be overcome.
The safety management of a road network comprises four basic inter-related components：identification of sites(black spot) requiring safety investigation, diagnosis of safety problems, selection of feasible treatments for potential treatment candidates, and prioritization of treatments given limited budgets(Persaud, 2001). Identification process of selecting black spot is very important for efficient investigation of sites. In this study, the accident prediction model for EB method was developed by using accident data and geometric conditions of black spots selected from four-leg signalized intersections in In-cheon City for three years (2004-2006). In addition, by comparing the rank nomination technique using EB method to that by using accident counts, we managed to show the problems which the existing method have and the necessity for developing rational prediction model. As a result, in terms of total number of accidents, both the counts predicted by existing non-linear regression model and that by EB method have high good of fitness, but EB method, considering both the accident counts by sites and total number of accident, has better good of fitness than non-linear poison model. According to the result of the comparison of ranks nominated for treatment between two methods, the rank for treatment of almost sites does not change but SeoHae intersection and a few other intersections have significant changes in their rank. This shows that, with the technique proposed in the study, the RTM problem caused by using real accident counts can be overcome.
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문제 정의
또한 본 연구에서는 현 개선사업 우선순위 선정 방법으로 도출된 지점과 본 연구에서 EB 기법에 의해 도출된 지점을 2006년 인천시 4지 교차로 사고 잦은 지점을 대상으로 하여 비교해 보았다. 즉, 기존의 사고건수에 대한 가중 값을 EB 기법을 이용한 가중 값으로 대체하였을 경우 변화되는 순위를 살펴보았다.
본 연구에서는 인천시 4지 신호 교차로 지점 중 3년 (2004년～2006년) 동안 교통사고 잦은 지점으로 선정된 교차로를 대상으로 EB(Empirical Bayes) Method 적용 시 필요한 사고예측모델을 개발하고 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법에 의해 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 한다.
본 연구에서는 인천시 교통사고 잦은 지점으로 선정된 4지 교차로의 3년간(2004년～2006년) 사고 자료를 이용하여 Reference site의 사고예측모형을 개발하였다. 개발된 사고예측모형과 지점별 실제사고건수를 이용하여(EB 기법) 사고건수를 추정하고 결과의 유의성을 검토하였다.
본 연구에서는 첫 번째 단계로 문헌고찰을 통하여 전통적인 사고예측방법론에 대한 문제점을 파악하고, EB 방법을 적용하기에 필요한 사고예측모델에 대해 심층적으로 분석하였다. 두 번째 단계로 공간적 범위로는 인천시 사고 잦은 지점 중 4지 신호 교차로를 대상으로 사고에 영향을 미치는 교통조건, 도로조건, 환경조건과 같은 변수를 선정하고 현장조사를 실시하여 각 교차로의 변수를 수집하였다.
본 절에서는 일반적으로 사고예측 시 적용되고 있는 모형인 다중회귀모형, 음이항모형, 그리고 포아송모형을 이용한 기존 연구사례를 검토한다.
이 통계수치는 모형을 만들기 위하여 종속변수로 사용된 자료에 대해서 모형에 의한 결과 값이 어느 정도 그리고 어떻게 치우쳐져 있는지를 판단할 수 있는 기준을 제공해준다. 이 방법에 의한 결과 값이 작을수록 모형의 예측 값은 정확한 것을 의미한다.
제안 방법
사고 자료와 교통량 자료를 통해 구축된 총 71개 지점과 향후 순위선정을 하기 위한 지점에 대해 25개 항목에 대해 현장조사를 실시하였다. 25개 항목에 대한 기하구조 조사 후 데이터 값에 변화를 주어 50개 항목으로 추출 후 최종적으로 35개 항목만 모형개발에 이용되었다.
EB 기법의 적용성을 검토하기 위해 앞에서 개발된 Reference site의 모형에 의해 도출된 사고건수와 EB 방법을 이용하여 도출된 사고건수를 71개 지점별 실제 사고건수와 비교해 보았다. 분석 결과, 총 사고건수 예측에서는 비슷한 경향을 보이나, 지점별 예측력에서는 EB 방법을 이용하여 도출된 결과 값이 사고모형을 이용하여 도출한 결과 값보다 더욱 우세한 걸로 나타났다.
본 연구에서는 인천시 교통사고 잦은 지점으로 선정된 4지 교차로의 3년간(2004년～2006년) 사고 자료를 이용하여 Reference site의 사고예측모형을 개발하였다. 개발된 사고예측모형과 지점별 실제사고건수를 이용하여(EB 기법) 사고건수를 추정하고 결과의 유의성을 검토하였다. 검토 결과 총 사고건수 추정 시 기존의 사고예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 첫 번째 단계로 문헌고찰을 통하여 전통적인 사고예측방법론에 대한 문제점을 파악하고, EB 방법을 적용하기에 필요한 사고예측모델에 대해 심층적으로 분석하였다. 두 번째 단계로 공간적 범위로는 인천시 사고 잦은 지점 중 4지 신호 교차로를 대상으로 사고에 영향을 미치는 교통조건, 도로조건, 환경조건과 같은 변수를 선정하고 현장조사를 실시하여 각 교차로의 변수를 수집하였다. 세 번째 단계로 두 번째 단계에서 선정된 Reference sites의 사고이력자료 및 현장조사를 통해 구축된 변수를 바탕으로 사고 자료와의 상관관계를 분석하고 영향력 있는 변수를 추출하여, 이 변수를 적용하여 비선형 회귀분석을 이용한 사고예측모델(P)을 개발하였다.
세 번째 단계로 두 번째 단계에서 선정된 Reference sites의 사고이력자료 및 현장조사를 통해 구축된 변수를 바탕으로 사고 자료와의 상관관계를 분석하고 영향력 있는 변수를 추출하여, 이 변수를 적용하여 비선형 회귀분석을 이용한 사고예측모델(P)을 개발하였다. 마지막으로 EB방법을 이용하여 사고건수를 추정하여 실제 사고건수와 비교하고 기존의 우선순위 선정 시 사고건수에 대한 가중 값을 EB방법에 의해 추정된 사고건수 가중 값으로 계산하여 기존의 우선순위와 비교해 보았다.
또한 2004년～2006년 인천시 교통량 자료를 통해 지점별 교통량 자료를 수집하였다. 사고 자료와 교통량 자료를 통해 구축된 총 71개 지점과 향후 순위선정을 하기 위한 지점에 대해 25개 항목에 대해 현장조사를 실시하였다. 25개 항목에 대한 기하구조 조사 후 데이터 값에 변화를 주어 50개 항목으로 추출 후 최종적으로 35개 항목만 모형개발에 이용되었다.
상관분석 결과를 이용하여 교통사고에 영향을 미치는 변수들에 대해 살펴보고, 변수들간의 상관구조에 대해서도 파악하였다. 이러한 데이터의 특성을 고려하여 교차로 교통사고 예측모델에 대해 적합도 검증(Goodness-of-fit)을 통하여 ρ2(우도비), MAD, MPB를 알아보고 가장 적합한 결과가 도출된 모델을 주 모델로 선정하였다.
두 번째 단계로 공간적 범위로는 인천시 사고 잦은 지점 중 4지 신호 교차로를 대상으로 사고에 영향을 미치는 교통조건, 도로조건, 환경조건과 같은 변수를 선정하고 현장조사를 실시하여 각 교차로의 변수를 수집하였다. 세 번째 단계로 두 번째 단계에서 선정된 Reference sites의 사고이력자료 및 현장조사를 통해 구축된 변수를 바탕으로 사고 자료와의 상관관계를 분석하고 영향력 있는 변수를 추출하여, 이 변수를 적용하여 비선형 회귀분석을 이용한 사고예측모델(P)을 개발하였다. 마지막으로 EB방법을 이용하여 사고건수를 추정하여 실제 사고건수와 비교하고 기존의 우선순위 선정 시 사고건수에 대한 가중 값을 EB방법에 의해 추정된 사고건수 가중 값으로 계산하여 기존의 우선순위와 비교해 보았다.
이러한 데이터의 특성을 고려하여 교차로 교통사고 예측모델에 대해 적합도 검증(Goodness-of-fit)을 통하여 ρ2(우도비), MAD, MPB를 알아보고 가장 적합한 결과가 도출된 모델을 주 모델로 선정하였다.
또한 본 연구에서는 현 개선사업 우선순위 선정 방법으로 도출된 지점과 본 연구에서 EB 기법에 의해 도출된 지점을 2006년 인천시 4지 교차로 사고 잦은 지점을 대상으로 하여 비교해 보았다. 즉, 기존의 사고건수에 대한 가중 값을 EB 기법을 이용한 가중 값으로 대체하였을 경우 변화되는 순위를 살펴보았다. 기존 개선사업 우선순위 선정 방법은 식(14)와 같다.
대상 데이터
2006년 인천시 4지 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 인하대 병원 4거리, 서해 4거리, 구 시민회관 4거리, 주안 4거리, 박문 4거리, 남동공단입구 4거리 부개수협 4거리, 부내초교 4거리, 연희 4거리, 서운 4거리를 대상으로 비교해 보았다.
3년간(2004～2006년) 인천시 교통사고 잦은 지점으로 선정된 비슷한 유형의 4지 신호 교차로 조사 후 2002년～2006년까지 교통사고 개선 사업이 이루어진 곳은 제외한 총 71개 교차로에 대해 사고건수를 조사하였다. 또한 2004년～2006년 인천시 교통량 자료를 통해 지점별 교통량 자료를 수집하였다.
3년간(2004～2006년) 인천시 교통사고 잦은 지점으로 선정된 비슷한 유형의 4지 신호 교차로 조사 후 2002년～2006년까지 교통사고 개선 사업이 이루어진 곳은 제외한 총 71개 교차로에 대해 사고건수를 조사하였다. 또한 2004년～2006년 인천시 교통량 자료를 통해 지점별 교통량 자료를 수집하였다. 사고 자료와 교통량 자료를 통해 구축된 총 71개 지점과 향후 순위선정을 하기 위한 지점에 대해 25개 항목에 대해 현장조사를 실시하였다.
데이터처리
하태준(2001)은 모형개발에 앞서 사고유형별 발생비율을 단순통계분석을 통해 정리하였으며, 또한 4지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 차대차 교통사고를 18가지 유형으로 정의하였다. 그리고 모형식을 도출하기 위해 자료분석 기법을 이용하여 다중회귀분석을 하였고, 사고유형에 따른 교통류의 형태를 분류하여 사고와 관련이 없는 교통류는 제외시키고 교통류의 독립성과 상호작용 효과를 분석하였다.
이론/모형
본 연구에서는 Reference sites의 사고예측모형(P)을 개발하기 위해 통계프로그램은 Limdep 8.0을 이용하였다. 모형개발을 위해 사용된 변수로는 교통량, 차로수, 중차량 비율, 유출입구 수, 제약시설 유무 등 35개의 변수를 이용하였고, 이러한 변수들을 이용하여 조사된 자료의 과분산 검정을 시행한 결과, 과분산 계수(k)의 값이 0에 가까움을 알 수 있었다.
위 방법을 이용하여 개발된 모형의 검증을 위해 다양한 적합도 검증 방법(Goodness-of-fit)을 사용한다.
성능/효과
개발된 사고예측모형과 지점별 실제사고건수를 이용하여(EB 기법) 사고건수를 추정하고 결과의 유의성을 검토하였다. 검토 결과 총 사고건수 추정 시 기존의 사고예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 도출된 우선순위와 기존의 우선순위 선정 방법에서 사고건수에 대한 가중값을 EB 기법을 통해 추정된 사고건수에 대한 가중값으로 대체하여 도출된 값의 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다.
검토 결과 총 사고건수 추정 시 기존의 사고예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 도출된 우선순위와 기존의 우선순위 선정 방법에서 사고건수에 대한 가중값을 EB 기법을 통해 추정된 사고건수에 대한 가중값으로 대체하여 도출된 값의 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
종속변수와의 상관계수는 <표 1>와 같으며, 이 중 독립변수들간의 상관분석을 통해 최종적으로 선택된 변수와 변수에 대한 정의는 <표 3>과 같다. 또한, 최종적으로 선택된 변수들의 다중공선성 분석 결과, 변수들간 다중공선성은 존재하지 않는 것으로 분석되었다<;표 2>
0을 이용하였다. 모형개발을 위해 사용된 변수로는 교통량, 차로수, 중차량 비율, 유출입구 수, 제약시설 유무 등 35개의 변수를 이용하였고, 이러한 변수들을 이용하여 조사된 자료의 과분산 검정을 시행한 결과, 과분산 계수(k)의 값이 0에 가까움을 알 수 있었다. 이는 교차로 사고예측모형을 개발하는데 있어 음이항 회귀모형보다는 포아송 회귀모형이 적합함을 나타낸다.
변수들의 상관분석의 결과, 종속변수인 교통사고건수와 상관관계가 높은 변수로는 ln교통량(주도로+부도로) ln교통량(주도로+부도로), 부도로 교통량, 부도로 중차량 교통량, 주도로/부도로 차선수, 부도로 버스베이, 부도로 우회전 차로수, 부도로 길어깨 등으로 나타났다. 종속변수와의 상관계수는 <표 1>와 같으며, 이 중 독립변수들간의 상관분석을 통해 최종적으로 선택된 변수와 변수에 대한 정의는 <표 3>과 같다.
EB 기법의 적용성을 검토하기 위해 앞에서 개발된 Reference site의 모형에 의해 도출된 사고건수와 EB 방법을 이용하여 도출된 사고건수를 71개 지점별 실제 사고건수와 비교해 보았다. 분석 결과, 총 사고건수 예측에서는 비슷한 경향을 보이나, 지점별 예측력에서는 EB 방법을 이용하여 도출된 결과 값이 사고모형을 이용하여 도출한 결과 값보다 더욱 우세한 걸로 나타났다. <표 5>와 <그림 2>에서 자세한 결과값을 확인할 수 있다.
<표 6>에서 볼 수 있듯이 서해4거리의 경우 실제 사고건수는 7건으로 우선순위는 타 지점에 비해 떨어지나 본 연구에서 적용한 방법으로 위험도를 예측한 결과 예측사고건수는 14건으로 개선우선순위 4위를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 해당 교차로의 경우 실제 사고발생은 일어나지 않았지만 비슷한 여건의 교차로 사고특성을 고려할 경우 사고발생 가능성이 높다는 것을 의미한다.
Persaud and Hauer (1984)는 before-and-after 분석의 단점을 보완하기 위해 EB방법과 비모수 방식을 비교 및 평가하였다. 여러 데이터의 분석을 통해 대부분의 경우 Bayesian 방식이 우수하다는 결론을 냈다.
또한 기존 방법으로 도출된 우선순위와 기존의 우선순위 선정 방법에서 사고건수에 대한 가중값을 EB 기법을 통해 추정된 사고건수에 대한 가중값으로 대체하여 도출된 값의 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
후속연구
특히 도로 안전개선 사업 시 사업효과를 판단하기 위해 다양한 기법이 개발되어 적용되고 있다. 다시 말해 현재 사고다발지점 선정 시 과거 사고건수를 바탕으로 한 방법론이 가진 한계를 극복하고 잘못된 사업개선지점 선정에 따른 막대한 사회적 비용과 또 다른 사고를 야기 시키는 등의 문제점을 극복할 수 있으며, 또한 교통사고 잦은 지점 개선사업에 대한 효과평가를 위해 활용될 수 있다. 향후 후속연구가 지속적으로 진행된다면 EB 기법에 의한 사고예측모형은 사고 잦은 지점 선정 시 합리적인 기준을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 사고 잦은 지점 개선사업에 대한 효과분석 또한 가능할 것이며, 이를 통해 효율적인 교통안전대책을 개발․시행하여 교통사고로부터 국민들의 생명과 재산을 보호하는데 큰 역할을 할 수 있을 것이다.
이는 해당 교차로의 경우 실제 사고발생은 일어나지 않았지만 비슷한 여건의 교차로 사고특성을 고려할 경우 사고발생 가능성이 높다는 것을 의미한다. 물론 이와 반대의 경우도 발생할 수가 있는데 이처럼 단순한 사고건수를 이용하여 개선사업 우선순위를 판단할 경우 해당 지점의 교통여건을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있으며, 이러한 한계는 본 연구에서 제안하고 있는 EB 기법으로 극복이 가능할 것이다.
다시 말해 현재 사고다발지점 선정 시 과거 사고건수를 바탕으로 한 방법론이 가진 한계를 극복하고 잘못된 사업개선지점 선정에 따른 막대한 사회적 비용과 또 다른 사고를 야기 시키는 등의 문제점을 극복할 수 있으며, 또한 교통사고 잦은 지점 개선사업에 대한 효과평가를 위해 활용될 수 있다. 향후 후속연구가 지속적으로 진행된다면 EB 기법에 의한 사고예측모형은 사고 잦은 지점 선정 시 합리적인 기준을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 사고 잦은 지점 개선사업에 대한 효과분석 또한 가능할 것이며, 이를 통해 효율적인 교통안전대책을 개발․시행하여 교통사고로부터 국민들의 생명과 재산을 보호하는데 큰 역할을 할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도로 네트워크의 안전 관리는 어떤 순서로 이루어지는가?
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다. 이 중 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점)의 경우는 안전 관리를 위한 첫 번째 단계인 동시에 가장 중요한 과정 중 하나이다.
도로 네트워크의 안전 관리 중 첫 번째 단계인 동시에 가장 중요한 과정 중 하나는 무엇인가?
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다. 이 중 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점)의 경우는 안전 관리를 위한 첫 번째 단계인 동시에 가장 중요한 과정 중 하나이다.(Persaud, 2001)
기존 사고예측모형의 단점은 무엇인가?
이에, 최근에는 다양한 사고예측모형 개발을 통해 사고 위험을 측정하고자 하는 노력이 이루어지고 있으나 이 또한 사고의 임의성과 모형의 예측력 부족 등으로 적용하기에는 많은 한계가 존재한다. 기존 사고예측모형은 모형의 적합도가 그다지 높지 않으며 또한, 다양한 요인에 의해서 교통사고가 일시적으로 대폭 증가 혹은 감소했을 때 이를 반영하지 못한다는 단점이 있다. 이는 최종적으로 교통안전개선 사업 평가 시 효과를 지나치게 과대 혹은 과소평가하는 결과를 초래할 수 있다(RTM Bias)1).
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