[논문]화물자동차 운전자의 운행시간에 따른 사고위험도 분석

박상우

화물자동차 운전자의 운행시간에 따른 사고위험도 분석
Analysis of Motor Carrier Crash Risk with Driver Hours of Service 원문보기

한국도로학회논문집 = International journal of highway engineering, v.12 no.1 = no.43, 2010년, pp.21 - 27

초록
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대형 화물자동차의 사고는 일반적인 사고와 달리 심각한 인명피해 등을 동반할 확률이 높다. 장거리 운행이 많은 화물자동차 운전특징으로 인해 운전자의 피로 및 피로로 인한 사고가 높다. 이러한 피로와 관련된 사고를 감소시키기 위해서 외국에서는 운전자의 피로에 영향을 주는 중요변수인 운전시간, 수면시간, 운행형태 등을 고려하여 운전자의 운행시간(Hour-of-Service:HOS)을 법으로 규정하고 있다. 운송업체 또한 운전자들의 사고를 감소시키기 위해 법정 운전자 근무시간 준수를 위해 노력하고 있는 실정이다. 그러나 우리나라는 화물자동차 운전자의 피로와 관련 사고율을 줄일 수 있는 기초적인 법정 운전자 운행시간 조차 제시되지 않고 있다. 본 연구는 우리나라 화물자동차 사고사망자수를 감소시킬 수 있는 운전자의 근로기준법 제정 필요성을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해서 현재 운영 중인 선진외국의 화물자동차 운전자 운전시간 및 운행규정을 살펴보고 실증적 자료를 통해 운전시간에 따른 사고 위험도의 차이를 살펴보았다. 실증적 자료는 미국의 화물자동차 3곳의 사고 자료 231명의 운행일지와 사고가 나지 않은 자료 462명의 운행일지를 수집, 총 693명 운전자의 운행일지를 수집하였다. 운전자의 연속된 운행에 대한 특징을 반영할 수 있도록 time-dependent 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결ㄹ과 운행시간 1시간부터 3시간까지 운전한 운전자 사고위험도 차이는 없는 것으로 나타났다. 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.2배 높은 것으로 분석되었다. 결론적으로 운행시간이 증가할수록 사고위험도 또한 증가한다는 것을 알 수 있다. 또한 본 연구는 우리나라의 지역적 특성과 운전자 특성에 맞는 운전자 운전시간 설정을 위한 연구방향 및 향후 연구과제에 대하여 연급하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Management of driver hours of service (HOS) for commercial vehicle operators has been a continual safety challenge. One of the more critical issues to government and motor carriers is fatigue and fatigue-related accidents. To reduce truck drivers’fatigue-related accident risk in other countries, the government issued the HOS regulations. However, korea government does not have any HOS regulations. The objective of this research gives the clues that korea should have the HOS regulation to reduce truck drivers’fatigue-related accident risk. This study examines the HOS regulation over other countries and conducts relative accident risk analysis using the real data from 3 freight companies. The data set includes 231 accident involved drivers and 462 non-accident drivers. Therefore, the size of the total data set is 693 drivers. One of the most important aspects of early studies of safety and HOS was the need to characterize continuous driving by using the notion of "survival". Subsequent research used a data replication scheme and logistic regression to capture the survival effect. This study uses time-dependent logistic regression. The test of significance between parameters indicates that the first three hours are almost the same risk. In the 10th hour of driving, the risk was more than 2.2times that in the baseline first hour. In conclusion, as driving time goes on, the crash risk increases.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 기준변수로 1시간 이하로 운전한 운전자를 선택하였다. 그러나 본 연구에서 만약 중간 운행시간대의 승산비가 적을 경우에도 최초 운행시간을 기준변수로 선택하여 해석상 이해하기 쉽도록 하였다.
이를 위해서 현재 운영 중인 선진외국의 화물자동차 운전자 운행시간 기준 및 운행규정을 살펴보고 실증적 자료를 통해 운전시간에 따른 사고위험도의 차이를 살펴보았다. 또한 본 연구는 우리나라의 지역적 특성과 운전자 특성에 맞는 운행시간 기준 설정을 위한 연구방향 및 향후 연구과제에 대하여 언급하였다. 본 연구는 법 제정의 필요성을 강조하고 법 제정 시 참고할 수 있는 기초연구 자료로 제공될 것으로 기대된다.
그러나 현재 선진 외국은 화물자동차 운전자근로기준 및 운행규정을 제정하고 강력하게 시행하여 피로 관련 사고를 줄이기 위해서 노력하고 있는 실정이다.본 연구는 외국의 운전자 근로 기준 및 운행규정을 살펴보고 미국 3곳의 화물자동차 회사 231명의 사고 자료와 462명의 비사고 자료를 이용하여 실제 운전시간에 따른 사고율의 차이를 살펴보았다.
본 연구는 우리나라 화물자동차 사고사망자 수를 감소시킬 수 있는 기초적인 운전자의 운행시간의 법 제정 필요성을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해서 현재 운영 중인 선진외국의 화물자동차 운전자 운행시간 기준 및 운행규정을 살펴보고 실증적 자료를 통해 운전시간에 따른 사고위험도의 차이를 살펴보았다.
본 연구는 우리나라 화물자동차 운전자 피로 및 피로 관련 사고를 감소시킬 수 있는 기초적인 운전자 운행시간의 법 제정의 필요성에서 시작하였다. 우리나라는 화물자동차 운전자만을 대상으로 특별히 준수해야 할 법정 운행시간은 제시하지 않고 있다.
본 연구는 운전시간에 따른 상대적 사고위험도를 측정하기 위해서 미국 3곳 화물업체의 실제 운전자 사고 운행일지 및 사고가 나지 않은 비사고 운행일지를 수집하여 분석하였다. 운전자의 운행시간에 따른 합리적인 사고위험도 측정을 위해서 운전자의 연속된 운행특징을 나타내주는 분석방법을 찾아 분석하였다.
본 연구는 운행시간대에 따른 상대적 사고 위험도를 알아보기 위해서 실제 운전자의 운행일지를 수집하여 분석하였다. 그러나 피로와 관련된 사고요인들을 분석하기 위해서는 자료수집이 가장 어려운 실정이며, 미국도 한국과 같이 사고자료 구득이 쉽지 않았다.
본 연구는 운행시간에 따른 사고율 차이를 살펴보았다. 이를 위해서 1시간씩 균등하게 증가시켜 법정 최대 운행시간인 10시간까지 10개의 운행시간으로 구분하였고 운행시간에 따른 사고위험도를 측정하였다(표 1 참조).

제안 방법

이를 위해서 1시간씩 균등하게 증가시켜 법정 최대 운행시간인 10시간까지 10개의 운행시간으로 구분하였고 운행시간에 따른 사고위험도를 측정하였다(표 1 참조). 물론, 법정 최대운행시간은 14시간이지만 본 연구에서는 연속적으로 운행할 수있는 최대 10시간까지만을 연구범위로 정하였다.
기준변수(reference variable)는 보통 승산비가 가장 작거나 큰 변수를 선택한다. 본 연구는 기준변수로 1시간 이하로 운전한 운전자를 선택하였다. 그러나 본 연구에서 만약 중간 운행시간대의 승산비가 적을 경우에도 최초 운행시간을 기준변수로 선택하여 해석상 이해하기 쉽도록 하였다.
셋째, 분석을 통해 도출된 결과치를 검증하고 운전시간에 따른 사고율을 제시한다.
운전자의 연속된 운행에 대한 특징을 나타내주기 위해서 데이터 반복 방법을 이용한 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 운전시간은 1시간씩 균등하게 증가시켜 최대 운전가능시간이 10시간까지 10개의 운행시간으로 구분하였다. 분석결과를 보면 운전시간이 늘어날수록 사고위험도가 비선형적이지만 점차 증가하는 것으로 나타났다.
본 연구는 운전시간에 따른 상대적 사고위험도를 측정하기 위해서 미국 3곳 화물업체의 실제 운전자 사고 운행일지 및 사고가 나지 않은 비사고 운행일지를 수집하여 분석하였다. 운전자의 운행시간에 따른 합리적인 사고위험도 측정을 위해서 운전자의 연속된 운행특징을 나타내주는 분석방법을 찾아 분석하였다.
Lin 등(1994)은 실제 1,924명의 운행일지를 이용하여 운전자의 나이, 경력, 운행행태, 운전시간 등을 수집하였다. 이런 조사내용을 바탕으로 time-dependent 로지스틱 회귀모형을 이용하여 화물자동차 운전자 사고에 미치는 중요한 요인 및 사고율에 대해 분석하였다. 분석 결과 운행행태에 따른 운행시간이 운전자 사고에 중요한 요인으로 나타났다.
본 연구는 운행시간에 따른 사고율 차이를 살펴보았다. 이를 위해서 1시간씩 균등하게 증가시켜 법정 최대 운행시간인 10시간까지 10개의 운행시간으로 구분하였고 운행시간에 따른 사고위험도를 측정하였다(표 1 참조). 물론, 법정 최대운행시간은 14시간이지만 본 연구에서는 연속적으로 운행할 수있는 최대 10시간까지만을 연구범위로 정하였다.
본 연구는 우리나라 화물자동차 사고사망자 수를 감소시킬 수 있는 기초적인 운전자의 운행시간의 법 제정 필요성을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해서 현재 운영 중인 선진외국의 화물자동차 운전자 운행시간 기준 및 운행규정을 살펴보고 실증적 자료를 통해 운전시간에 따른 사고위험도의 차이를 살펴보았다. 또한 본 연구는 우리나라의 지역적 특성과 운전자 특성에 맞는 운행시간 기준 설정을 위한 연구방향 및 향후 연구과제에 대하여 언급하였다.
즉, 데이터 반복방법은 사고운전자의 경우, 운전자의 사고발생 운행시간 전까지 사고가 나지않은 것으로 반복 코딩(종속변수=0)을 하고 사고발생 시간만을 사고가 발생한 것으로 코딩(종속변수=1) 하였다. 이와같이 사고가 나지 않은 운전자도 운행을 마치는 시간까지 반복 코딩(종속변수=0) 하였다.
Hakkanen 등(2000)은 핀란드의 2,000명 운전자에 대해서 설문조사를 실시하였다. 조사내용은 기본적인 운전자 특성(나이, 성별, 운전경력 등)과 3개월간의 운행행태(drivingshift type), 평균 운전시간, 운행시간 준수 여부 등이었다. 조사내용을 토대로 로지스틱 회귀모형을 이용하여 운전자 피로와 관련된 중요 요인을 예측하였다.
조사내용은 기본적인 운전자 특성(나이, 성별, 운전경력 등)과 3개월간의 운행행태(drivingshift type), 평균 운전시간, 운행시간 준수 여부 등이었다. 조사내용을 토대로 로지스틱 회귀모형을 이용하여 운전자 피로와 관련된 중요 요인을 예측하였다. 그 결과 운행행태와 운전시간, 이 두 변수가 운전자 피로와 관련 중요한 요인으로 나타났다.
대부분의 선행연구는 사고 분석에 있어서 대부분 확률적인 접근을 하였다. 즉 얼마의 시간을 운행하다 사고가 일어났는지 보다는 사고가 일어난 시간을 중심으로 사고율 비교가 이루어졌다. 이로 인해 대부분의 선행연구는 운전 초반에 사고위험도가 높다는 결론을 내고 있다.
본 연구에서는 이런 운행특징을 나타내주기 위해서 데이터반복 방법(data replication scheme)을 이용한 이항 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 즉, 데이터 반복방법은 사고운전자의 경우, 운전자의 사고발생 운행시간 전까지 사고가 나지않은 것으로 반복 코딩(종속변수=0)을 하고 사고발생 시간만을 사고가 발생한 것으로 코딩(종속변수=1) 하였다. 이와같이 사고가 나지 않은 운전자도 운행을 마치는 시간까지 반복 코딩(종속변수=0) 하였다.

대상 데이터

본 연구에서 사고 자료의 정의는 대물, 대인사고를 포함한 모든 사고이며, 사고가 나지 않은 자료의 정의는 계획되어진 일정을 성공적으로 끝낸 경우이다. 각각의 사고 자료 선택 시 같은 터미널을 이용하고 사고가 나지 않은 2명의 운전자 자료 또한 무작위로 선택하였다. 이는 동일한 운전환경을 고려하여 상대적인 사고율 분석을 위한 방법으로 사용되어졌다.
이는 동일한 운전환경을 고려하여 상대적인 사고율 분석을 위한 방법으로 사용되어졌다. 이와 같은 방법으로 사고 자료 231명의 운행일지와 사고가 나지 않은 자료 462명의 운행일지를 수집하여 총 693명 운전자의 운행일지를 수집하였다.
화물자동차 운전자의 운전시간에 따른 사고율의 차이를 살펴보기 위해서 본 연구는 2004년도 미국 화물자동차를 운영하고 있는 FedEx, ABF Fright와 Schneider National Inc. 3곳의 회사에서 운행 중인 화물자동차의 운행일지 및 일반적인 사항을 수집하였다. 자료 수집 시 다음과 같은 조건으로 수집하였다.

데이터처리

본 모형의 검정을 위해서 ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 살펴보았다. 본 연구는 통계분석을 위해서 SPSS를 사용하였고, 그림 4는 SPSS를 통해 산출된 ROC 곡선이다.
본 연구에서는 이런 운행특징을 나타내주기 위해서 데이터반복 방법(data replication scheme)을 이용한 이항 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 즉, 데이터 반복방법은 사고운전자의 경우, 운전자의 사고발생 운행시간 전까지 사고가 나지않은 것으로 반복 코딩(종속변수=0)을 하고 사고발생 시간만을 사고가 발생한 것으로 코딩(종속변수=1) 하였다.
운전자의 연속된 운행에 대한 특징을 나타내주기 위해서 데이터 반복 방법을 이용한 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 운전시간은 1시간씩 균등하게 증가시켜 최대 운전가능시간이 10시간까지 10개의 운행시간으로 구분하였다.

이론/모형

모형식의 검정법은 ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 살펴보았다. ROC 곡선은 경계점의 값에 따른 민감도 대비(1-특이도)의 그래프로 모형이 종속변수의 값 “1” 인 개체와 그렇지 않은 “0” 인 개체를 얼마나 잘 식별해 낼 수 있는지를 재는 측도라 할 수 있다.
본 모형의 검정을 위해서 ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 살펴보았다. 본 연구는 통계분석을 위해서 SPSS를 사용하였고, 그림 4는 SPSS를 통해 산출된 ROC 곡선이다.

성능/효과

이로 인해 새로운 운행시간은 운전자로 하여금 규칙적인 운행행태로 운전을 유도할 수 있게 되었다. 또한 새로운 운전자 운행시간은 운전자에게 1시간 더 운전시간을 부여하지만, 2시간 더 휴식을 할 수 있게 하여 피로를 풀 수 있는 시간을 제공하였다. 이로 인해 피로와 관련된 사고가 줄어들 것이라고 기대하고 있다.
그 결과 운행행태와 운전시간, 이 두 변수가 운전자 피로와 관련 중요한 요인으로 나타났다. 또한 운행시간에 따른 위험도를 살펴본 결과, 운행시간을 초과하여 운전한 운전자 중 17시간 운전한 운전자의 위험률은 6시간 이하로 운전한 운전자 보다 3.57배 높게 나타났다.
5배 사고위험이 높게 나타났다. 또한, 8시간과 9시간 운전한 운전자는 4시간까지 운전한 운전자보다 각각 약 1.8배와 2.3배 사고위험이 높게 나타났다.
곡선하면적(AUC, area under curve)은 모형의 식별능력을 나타내는 척도이며 면적이 크면 클수록 검정법의 식별능력이 뛰어남을 나타낸다. 본 연구 모형의 ROC 곡선 분석결과 곡선하면적(AUC)은 0.627로 나타났다.
이런 조사내용을 바탕으로 time-dependent 로지스틱 회귀모형을 이용하여 화물자동차 운전자 사고에 미치는 중요한 요인 및 사고율에 대해 분석하였다. 분석 결과 운행행태에 따른 운행시간이 운전자 사고에 중요한 요인으로 나타났다. 또한 운전시간은 처음 4시간까지는 사고위험이 낮게 나타났으나 4시간부터 7시간까지 운전한 운전자는 4시간까지 운전한 운전자 보다 약 1.
운전시간은 1시간씩 균등하게 증가시켜 최대 운전가능시간이 10시간까지 10개의 운행시간으로 구분하였다. 분석결과를 보면 운전시간이 늘어날수록 사고위험도가 비선형적이지만 점차 증가하는 것으로 나타났다. 통계적 유의성을 고려하여 해석을 하면 사고위험도가 크게 변하는 시점은 3시간이 지나고 4시간부터 6시간까지 사고위험도는 서서히 비선형적으로 증가하는 것을 알 수 있다.
새로운 운전자 운행시간을 살펴보면, 최소 10시간동안 운전을 하지 않은 운전자(Off-duty)는 최대 11시간까지 연속적으로 운전(On-duty)할 수 있게 되었다. 1일 최대 운전시간은 변화 없이 14시간으로 하여 운전을 하지 않는 시간과 최대 운전시간의 합을 24시간으로 맞추게 되었다.
자료 수집 시 다음과 같은 조건으로 수집하였다. 첫째, 화물자동차 운전자는 미국의 운행시간을 준수하여야 하며 둘째, 운행시간을 초과하여 운행을 한 운행일지는 분석대상에서 제외시켰다.
분석결과를 보면 운전시간이 늘어날수록 사고위험도가 비선형적이지만 점차 증가하는 것으로 나타났다. 통계적 유의성을 고려하여 해석을 하면 사고위험도가 크게 변하는 시점은 3시간이 지나고 4시간부터 6시간까지 사고위험도는 서서히 비선형적으로 증가하는 것을 알 수 있다. 특히 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.
6시간부터 7시간 운전한 운전자(T7)의 사고율은 통계학적으로 유의하지 않지만, 운행시간이 7시간(T8) 이후부터는 기준변수보다 약 2배 이상 사고위험도가 높음을 알 수 있다. 특히, 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.2배 높은 것으로 분석되었다.
6시간부터 7시간 운전한 운전자(T7)의 사고율은 통계학적으로 유의하지 않지만, 운행시간이 7시간(T8) 이후부터는 기준변수보다 약 2배 이상 사고위험도가 높음을 알 수 있다. 특히, 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.2배 높은 것으로 분석되었다.
표 2의 전체적인 운행시간에 대한 사고위험도를 살펴보면, 몇 개의 운행시간에 있어서 통계적으로 유의하지 않지만, 운전시간이 늘어날수록 사고위험도는 비선형적이지만 점차 증가하는 것을 알 수 있다.

후속연구

넷째, 향후 우리나라 운전자 근로기준 설정을 위한 기초 연구방향을 제시한다.
둘째, 미국 화물자동차 업체의 실증적 자료 수집 및 분석방법론을 제시한다.
또한 본 연구는 우리나라의 지역적 특성과 운전자 특성에 맞는 운행시간 기준 설정을 위한 연구방향 및 향후 연구과제에 대하여 언급하였다. 본 연구는 법 제정의 필요성을 강조하고 법 제정 시 참고할 수 있는 기초연구 자료로 제공될 것으로 기대된다.
그러나 피로와 관련된 사고요인들을 분석하기 위해서는 자료수집이 가장 어려운 실정이며, 미국도 한국과 같이 사고자료 구득이 쉽지 않았다. 실제 사고 자료를 얻을 수 있다면 우리나라의 지역 및 운전자 특성에 맞는 정확한 분석 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.
첫째, 현재 운영 중인 외국의 운전자 근로기준 및 운전시간대에 따른 사고율 분석 선행연구를 고찰한다.
피로도를 알아내기 위해서 트럭운전자 휴게소 등에서 피로도에 관한 설문조사, 실험 운전자들을 고용 및 화물차 회사에 의뢰하여 운행일지 사용 및 설문조사, 시뮬레이터를 이용한 피로도 조사 등을 이용하여 정체로 인한 운전자 피로도를 검토해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본고에서 분석 결과 운전자 사고위험도 차이가 나타나지 않는 운행시간은 언제인가?	운전자의 연속된 운행에 대한 특징을 반영할 수 있도록 time-dependent 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결ㄹ과 운행시간 1시간부터 3시간까지 운전한 운전자 사고위험도 차이는 없는 것으로 나타났다. 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.
	운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고 위험도가 얼마나 높은가?	분석결ㄹ과 운행시간 1시간부터 3시간까지 운전한 운전자 사고위험도 차이는 없는 것으로 나타났다. 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.2배 높은 것으로 분석되었다. 결론적으로 운행시간이 증가할수록 사고위험도 또한 증가한다는 것을 알 수 있다.
	노동법 제49조에 의거하여 제시된 운전자 운행시간은 어떠한가?	특히, 사고율을 줄일 수 있는 기초적인 법정 운전자 운행시간조차 제시되지 않고 있다. 다만, 노동법 제49조에 의거하여 1일 8시간, 1주 44시간 근무하되, 노사 간 합의 시 1주간 12시간 이상 즉, 56시간까지 연장근무가 가능하도록 되어있다. 그러나 화물자동차 운전자가 이런 운행시간을 제대로준수하고 있는지 조차 파악이 힘든 실정이다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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