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문제 정의
- 도출된 계수가 교통사고 발생에 미치는 영향은 변수별 특성에 따라서 탄력성 또는 한계효과값을 통해 알아보고자 한다(Table 3). 우선 모형 전체의 설명력은 로그 우도비(log-likelihood)에서 RPM모형이 -294.
- 기존 대부분의 논문에서는 고속도로 구간을 대상으로 random parameter를 이용한 모형을 적용하였으나 국내의 경우 교차로 구간에 대한 random parameter를 이용한 모형의 적용은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 교차로에 대한 분석을 시도하였다는데 의의를 두고자한다.
- 본 연구에서는 부산광역시에 위치하고 있는 4지 신호 교차로에서 발생한 교통사고와 이에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 분석에 사용된 방법은 random parameter를 가산모형에 적용하여 랜덤 분포항을 통한 기존의 모형에서는 고려하지 못하였던 이질성을 고려한 모형을 구축하였다.
- 이에 이 연구에서는 부산광역시에 위치한 신호교차로를 대상으로 교통사고건수와 기하구조와의 관계를 fixed parameter를 이용한 가산모형(이하, FPM)과 random parameter를 이용한 가산모형(이하, RPM)을 구축하고자 한다.
제안 방법
- 3.1절에서 소개된 자료를 이용하여 기존의 가산모형 (FPM)과 random parameter를 이용한 가산모형 (RPM)을 구축하였다(Table 2). RPM모형의 경우에는 앞서 설명하였듯이 랜덤 분포항에서 여러 형태의 확률 분포(정규분포, 균일분포, 이항분포, 로그정규분포 등)가 고려될 수 있는데, 계수의 표준편차값이 통계적으로 유의하면(β≠0, t-value≥1.
- 사용된 기하구조 자료는 주도로/부도로 차로 수, 차로폭, 유출입구 수, 좌회전 전용신호 유무 및 전용차로 길이, 우회전 전용차로 유무, 중앙분리대 설치 유무 및 길이, 보행자 섬 설치 유무, 그리고 길어깨 폭이며, 여기에 교차로를 이용하는 중차량 및 일반차량의 년평균일교통량(AADT)이 사용되었다. 구축된 자료를 이용하여 기존에 많이 사용되던 가산모형과 random parameter를 적용한 가산모형을 구축하고자 하며, 두 가지 형태의 모형을 비교분석함으로써 교통사고 발생 원인을 분석하는데 보다 현실적인 모형을 제시하고자 한다.
대상 데이터
- 1), 사고자료는 2007년부터 2010년까지의 4년 자료가 사용되었다(Table 1). 기하구조 자료는 주도로/부도로 차로 수, 차로폭, 유출입구 수, 좌회전 전용신호 유무 및 전용차로 길이, 우회전 전용차로 유무, 중앙분리대 설치 유무 및 길이, 보행자 섬 설치 유무, 그리고 길어깨 폭이며, 교통량의 경우에는 교차로를 이용하는 중차량 및 일반차량의 연평균일교통량(AADT)이 사용되었다.
- 본 연구에 사용된 자료는 부산광역시에 위치한 27개의 4지 신호 교차로를 대상으로(Fig. 1), 사고자료는 2007년부터 2010년까지의 4년 자료가 사용되었다(Table 1). 기하구조 자료는 주도로/부도로 차로 수, 차로폭, 유출입구 수, 좌회전 전용신호 유무 및 전용차로 길이, 우회전 전용차로 유무, 중앙분리대 설치 유무 및 길이, 보행자 섬 설치 유무, 그리고 길어깨 폭이며, 교통량의 경우에는 교차로를 이용하는 중차량 및 일반차량의 연평균일교통량(AADT)이 사용되었다.
- 본 연구에서는 부산광역시에 위치한 27개의 4지 신호 교차로에서 4년 동안(2007~2010년) 발생한 교통사고 자료와 기하구조 자료를 이용하였다. 사용된 기하구조 자료는 주도로/부도로 차로 수, 차로폭, 유출입구 수, 좌회전 전용신호 유무 및 전용차로 길이, 우회전 전용차로 유무, 중앙분리대 설치 유무 및 길이, 보행자 섬 설치 유무, 그리고 길어깨 폭이며, 여기에 교차로를 이용하는 중차량 및 일반차량의 년평균일교통량(AADT)이 사용되었다.
- 본 연구에서는 부산광역시에 위치한 27개의 4지 신호 교차로에서 4년 동안(2007~2010년) 발생한 교통사고 자료와 기하구조 자료를 이용하였다. 사용된 기하구조 자료는 주도로/부도로 차로 수, 차로폭, 유출입구 수, 좌회전 전용신호 유무 및 전용차로 길이, 우회전 전용차로 유무, 중앙분리대 설치 유무 및 길이, 보행자 섬 설치 유무, 그리고 길어깨 폭이며, 여기에 교차로를 이용하는 중차량 및 일반차량의 년평균일교통량(AADT)이 사용되었다. 구축된 자료를 이용하여 기존에 많이 사용되던 가산모형과 random parameter를 적용한 가산모형을 구축하고자 하며, 두 가지 형태의 모형을 비교분석함으로써 교통사고 발생 원인을 분석하는데 보다 현실적인 모형을 제시하고자 한다.
이론/모형
- al.(1998)에서 적용하였던 RENB 모형을 적용하여, 관측되지 않은 이질성(unobserved heterogeneity)과 시계열 상관(serial correlation)의 영향을 분석하였다. Anastasopoulos P.
- al.(2014)에서는 고속도로 인터체인지 구간(다이아몬드, 트럼펫, 클로버형)에서 발생한 교통사고와 기하구조와의 관계 파악을 위해 random parameter 음이항 모형을 적용하였다.
- Shankar et. al.,(1998)에서는 중앙분리대 침범 사고 분석에 관한 연구에서 RENB(Random Effect Negative Binomial)모형을 적용하였다. 자료가 가지고 있는 이질성을 Random effect 모형을 이용하여 변수의 계수값이 아닌 상수값에서 도출되도록 하였다.
- 본 연구에서는 부산광역시에 위치하고 있는 4지 신호 교차로에서 발생한 교통사고와 이에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 분석에 사용된 방법은 random parameter를 가산모형에 적용하여 랜덤 분포항을 통한 기존의 모형에서는 고려하지 못하였던 이질성을 고려한 모형을 구축하였다. 즉, 이질성을 가지는 변수의 경우, 평균값 및 랜덤 분포항을 통해 표준 편차값을 도출하고 이 두 값을 이용하여 도출된 %값을 통해 동일한 변수라도 모든 지점에서 사고발생에 동일한 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다.
- 또한 교통사고와 같은 무작위적(random)이고, 산발적(sporadic)인 특성을 보이는 자료의 모형화에는 선형회귀식은 적합하지 않다는 연구도 있었다(Miaou et al, 1993). 이러한 문제로 인하여, 정확한 교통사고 모형의 구축에 한계가 발생하게 되었고, 이를 보완하기 위해 Jovanis와 Chang(1986), 그리고 Joshua와 Garber(1990)는 교통사고건수를 이산적 확률변수(Discrete Random Variable)로 접근하는 포아송 회귀모형(Poisson regression model)을 사용하였으며, 일반식은 다음과 같다.
- ,(1998)에서는 중앙분리대 침범 사고 분석에 관한 연구에서 RENB(Random Effect Negative Binomial)모형을 적용하였다. 자료가 가지고 있는 이질성을 Random effect 모형을 이용하여 변수의 계수값이 아닌 상수값에서 도출되도록 하였다. 이는 기하구조와 교통량 변수의 경우에는 지역(locationspecific)의 특성이 있기 때문에 기존의 포아송/음이항 모형보다 RENB 모형이 교통사고 분석모형에 적합하다고 하였다.
- 이는 Green(2007)에서 제시된 관측값이 가진 이질성을 random parameter를 적용하여 계수값을 고정된 값(fixed)이 아닌 변화하는 값(random)으로 처리하는 방법으로 해결할 수가 있다. 즉, 관측값이 가진 이질성을 random parameter를 사용하여 모의 최대 우도함수산정 방법(simulated maximum likelihood estimation)을 적용하는 것으로 random parameter를 위한 계수는 랜덤 분포항(randomly distributed term) 을 포함한 다음의 식으로 표현된다.
성능/효과
- 본 연구에서는 정규분포(normal distribution)가 통계적으로 가장 우수한 값을 보이는 것으로 나타났다. 가산모형의 선택에 있어서는 과분산 계수값에 결정되는데 이 연구에서는 과분산 계수값이 0.015(t-value=0.351)로 통계적으로 유의하지 않음을 나타내어 포아송 모형이 적합한 것으로 나타났다.
- 59차로(부도로)로 이루어져 있으며, 교통량의 경우에는 교차로를 통행하는 모든 교통량에 대하여 로그값으로 변환된 값이 적용되었다. 교차로의 유/출입구 수는 0.2~0.5개가 존재하며, 주도로의 좌회전 포켓의 평균길이는 30m, 부도로의 경우에는 26m의 길이를 가지는 것으로 나타났다. 중앙분리대의 길이는 평균 5.
- 주도로상에 존재하는 좌회전 전용차선은 사고의 감소에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 좌회전 전용차선의 길이가 길어질수록 사고도 감소하는 것을 알 수 있으며, 이는 좌회전 전용차선의 충분한 길이 제공으로 인하여 직진 차량과의 상충이 감소함에 따른 결과로 보여진다. 또한, 탄력성 측면에서도 좌회전 전용차선이 제공되지 않는 곳에 비해 사고감소에 탄력적임을 알 수 있다.
- 분석 결과에 따르면, 노출량과 관련이 있는 차로 수, 교통량은 사고발생 증가에 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 그리고 차량의 상충과 관련이 있는 변수 중, 주도로 유출입구 수, 주도로 우회전 전용차로, 부도로 횡단보도 설치 유무, 중앙분리대의 길이는 교통사고 발생에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 부도로 유출입구 수, 좌회전 전용차로 설치 유무 및 길이, 주도로 횡단보도 설치 유무 및 이격거리, 좌회전 전용 신호 설치 유무 및 주도로 중앙분리대 설치 유무는 교통사고 발생을 감소시키는 역할을 하는 것으로 나타났다.
- 즉, 이질성을 가지는 변수의 경우, 평균값 및 랜덤 분포항을 통해 표준 편차값을 도출하고 이 두 값을 이용하여 도출된 %값을 통해 동일한 변수라도 모든 지점에서 사고발생에 동일한 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 모형의 전체적인 설명력은 기존의 가산모형에 비해 미비하게나마 높은 것으로 나타났으며, 그 결과, 총 17개의 변수 중 4개의 변수-부도로 교통량, 주도로에 존재하는 횡단보도, 그리고 교차로 중심에서 주/부도로 횡단보도까지의 거리는 random parameter를 가지는 것으로 나타나 이질성을 가지는 변수임을 알 수 있었고, 나머지 13개의 변수는 이질성을 가지지 않는 변수임을 알 수 있었다.
- 반면, 부도로상에서 횡단보도까지의 거리는 평균값 0.05, 표준편차값 0.05를 가지는 것으로 나타나 15%의 교차로에서는 사고의 증가에 나머지 85%의 교차로에서는 사고의 감소에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 부도로는 주도로에 비해 차로 수 및 폭이 작아 보행자들의 무단횡단이 주도로에 비해 빈번하게 발생할 가능성이 있기에(NCHRP 17-27) 사고가 증가하는 것으로 판단되며, 부도로를 횡단하는 보행자를 위한 연구를 통해 이러한 사고발생을 감소시켜야 할 것으로 판단된다.
- 96) 기존의 가산모형과 같이 모든 지점/구간에 대해서 고정된 값이 도출되게 된다. 본 연구에서는 정규분포(normal distribution)가 통계적으로 가장 우수한 값을 보이는 것으로 나타났다. 가산모형의 선택에 있어서는 과분산 계수값에 결정되는데 이 연구에서는 과분산 계수값이 0.
- 지역의 특성상 항만 시설 등으로 인한 컨테이너 등의 중차량 운행이 빈번하며, 특히 빠른 물류 배송을 위한 과속/신호위반이 주요 원인인 것으로 판단된다. 부도로에서의 일반차량 교통량은 랜덤 분포항에서 통계적 유의함을 보였으며, 평균값 1.20, 표준편차값 0.99를 가지는 것으로 나타나 정규분포에 의하면 11%의 교차로 구간에서는 사고의 증가에, 나머지 89%의 교차로 구간에서는 사고의 감소에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 탄력성 측면에서도 주도로의 중차량 교통량과 마찬가지로 1.
- 분석 결과에 따르면, 노출량과 관련이 있는 차로 수, 교통량은 사고발생 증가에 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 그리고 차량의 상충과 관련이 있는 변수 중, 주도로 유출입구 수, 주도로 우회전 전용차로, 부도로 횡단보도 설치 유무, 중앙분리대의 길이는 교통사고 발생에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 부도로 유출입구 수, 좌회전 전용차로 설치 유무 및 길이, 주도로 횡단보도 설치 유무 및 이격거리, 좌회전 전용 신호 설치 유무 및 주도로 중앙분리대 설치 유무는 교통사고 발생을 감소시키는 역할을 하는 것으로 나타났다.
- 도출된 계수가 교통사고 발생에 미치는 영향은 변수별 특성에 따라서 탄력성 또는 한계효과값을 통해 알아보고자 한다(Table 3). 우선 모형 전체의 설명력은 로그 우도비(log-likelihood)에서 RPM모형이 -294.516, FPM모형이 -297.513(상수만을 포함한 로그 우도비값 -599.502 기준)으로 RPM모형이 미비하지만 설명력이 향상되었음을 알 수 있다.
- 횡단보도 설치(주도로) 및 교차로 중심에서 떨어진 거리(주/부도로)의 경우에는 random parameter를 가지는 것으로 나타났다. 우선 주도로에 설치된 횡단보도 및 거리의 경우에는 사고의 감소에, 부도로에 설치된 횡단보도까지의 거리는 사고의 증가에 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 주도로에 설치된 횡단보도는 평균값 -0.
- 유출입구의 개수는 주도로에서는 사고의 증가에 영향을 주고, 부도로에서는 사고의 감소에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 부도로에 비해 많은 통행량을 보이는 주도로에서 차량의 유출입으로 인한 상충이 원인인 것으로 판단된다.
- 좌회전 전용차선에 비해 우회전 전용차선의 설치는 사고의 증가에 영향을 주는 것으로 나타났다. 우회전 전용차선의 경우에는 좌회전 전용차선과 달리 RTOR(Right Turn On Red)의 허용으로 인한 보행자와의 상충이 증가하기 때문인 것으로 사료된다.
- 주도로상에 존재하는 좌회전 전용차선은 사고의 감소에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 좌회전 전용차선의 길이가 길어질수록 사고도 감소하는 것을 알 수 있으며, 이는 좌회전 전용차선의 충분한 길이 제공으로 인하여 직진 차량과의 상충이 감소함에 따른 결과로 보여진다.
- 주도로상에서 횡단보도까지의 거리는 평균값 -0.07, 표준편차값 0.04로 95%의 교차로에서는 사고 감소에, 나머지 5%의 교차로에서는 사고증가에 영향을 주는 것을 알 수 있으며, 한계효과 측면에서도 1m의 거리 증가는 -0.66~-0.79의 사고감소에 영향을 주는 것을 알 수 있다.
- 마지막으로 중앙분리대의 경우에는 흥미로운 결과가 도출되었다. 주도로에 설치된 중앙분리대는 사고의 감소에, 주/부도로의 중앙분리대의 길이는 사고증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중앙분리대의 경우에는 반대편에서 운행하는 차량과의 상충을 차단하는 역할을 하는 반면, 중앙분리대의 존재 자체가 운전자에게 장애물(obstacle)로 작용하여 측면충돌(sideswipe)과 같은 사고로 이어질 수 있다.
- 우선 주도로에 설치된 횡단보도 및 거리의 경우에는 사고의 감소에, 부도로에 설치된 횡단보도까지의 거리는 사고의 증가에 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 주도로에 설치된 횡단보도는 평균값 -0.96, 표준편차값 0.93을 가지는 것으로 나타나 정규분포에 의하면 85%의 교차로에서는 사고의 감소에, 나머지 15%의 구간에서는 사고의 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 탄력성 값은 설치되지 않았을 경우에 대비하여 -1.
- 65의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주도로의 중차량 교통량의 경우에는 중차량 교통량이 증가할수록 교통사고도 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 탄력성 측면에서도 1%의 중차량 교통량 증가는 교통사고 발생에 133~135%의 증가로 이어져 탄력적(≥1)임을 알 수 있다.
- 분석에 사용된 방법은 random parameter를 가산모형에 적용하여 랜덤 분포항을 통한 기존의 모형에서는 고려하지 못하였던 이질성을 고려한 모형을 구축하였다. 즉, 이질성을 가지는 변수의 경우, 평균값 및 랜덤 분포항을 통해 표준 편차값을 도출하고 이 두 값을 이용하여 도출된 %값을 통해 동일한 변수라도 모든 지점에서 사고발생에 동일한 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 모형의 전체적인 설명력은 기존의 가산모형에 비해 미비하게나마 높은 것으로 나타났으며, 그 결과, 총 17개의 변수 중 4개의 변수-부도로 교통량, 주도로에 존재하는 횡단보도, 그리고 교차로 중심에서 주/부도로 횡단보도까지의 거리는 random parameter를 가지는 것으로 나타나 이질성을 가지는 변수임을 알 수 있었고, 나머지 13개의 변수는 이질성을 가지지 않는 변수임을 알 수 있었다.
- 차선수의 경우, 주/부도로 모두에서 교통사고 발생 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 도로에서의 노출량(exposure)과 관계가 있는 것으로, 노출량이 증가하면 사고도 증가한다는 기존의 사실과 일치함을 알 수 있다.
- 총 17개의 변수가 통계적으로 유의함을 보였으며, 이중 4개의 변수(부도로의 교통량, 주도로에 존재하는 횡단보도, 그리고 교차로 중심에서 주/부도로 횡단보도까지의 거리)가 random parameter를 가지는 것으로, 나머지 13개의 변수는 이질성이 없는 것으로 도출되었다.
- 이는 도로에서의 노출량(exposure)과 관계가 있는 것으로, 노출량이 증가하면 사고도 증가한다는 기존의 사실과 일치함을 알 수 있다. 한계효과 측면에서 하나의 차선이 증가하면 사고 발생에 1.16~1.65의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주도로의 중차량 교통량의 경우에는 중차량 교통량이 증가할수록 교통사고도 증가하는 것으로 나타났다.
후속연구
- al.(2015)의 연구에서 알 수 있듯이 불필요한 현시 및 시간으로 인하여 교차로의 정체, 혼잡 및 안전을 감소시킬 수 있으니 향후 연구에서는 고려되어야 할 사항이다.
- 향후 연구에서는 기하구조에 대한 시간적인 변화까지 반영이 된다면 공간적인 특성과 더불어 시간의 변화 측면까지 고려된 이질성을 도출할 수 있을 것이다. 그리고 교차로뿐만 아니라 단일로까지 고려된 자료 수집 및 모형 구축이 가능하다면, 전체적인 네트워크 차원에서의 교통안전성 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
- 또한, 본 방법론을 이용하면 각종 교차로 개선사업 등에서 획일적인 안전시설물 설치 혹은 기하 구조 변경이 아닌 교차로 지점의 특성을 반영한 필요한 시설물/기하 구조의 변경이 가능할 것으로 사료 된다.
- 05를 가지는 것으로 나타나 15%의 교차로에서는 사고의 증가에 나머지 85%의 교차로에서는 사고의 감소에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 부도로는 주도로에 비해 차로 수 및 폭이 작아 보행자들의 무단횡단이 주도로에 비해 빈번하게 발생할 가능성이 있기에(NCHRP 17-27) 사고가 증가하는 것으로 판단되며, 부도로를 횡단하는 보행자를 위한 연구를 통해 이러한 사고발생을 감소시켜야 할 것으로 판단된다.
- 전통적인 가산모형에 random parameter를 도입한 의미있는 모형을 구축하였으나, 이 연구에서는 교통사고와 교통량을 제외한 기하구조 자료에 대해서는 교차로 개선사업 등으로 인한 변화를 반영하지 못하였다. 향후 연구에서는 기하구조에 대한 시간적인 변화까지 반영이 된다면 공간적인 특성과 더불어 시간의 변화 측면까지 고려된 이질성을 도출할 수 있을 것이다. 그리고 교차로뿐만 아니라 단일로까지 고려된 자료 수집 및 모형 구축이 가능하다면, 전체적인 네트워크 차원에서의 교통안전성 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
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