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문제 정의
- 전반적으로 예측력이 높지 않은 원인으로는 교통사고의 특성 상 임의성이 크기 때문에 특정 요인에 무관하게 발생되는 사고가 많고, 사용된 변수 이외에 사고에 영향을 주는 요인들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 교통사고에 영향을 줄 수 있는 모든 요인들을 적용하는 것은 한계가 있으므로, 본 연구에서는 도로, 환경적 요인에 국한하여 분석을 실시하였다. 또한 이지분리를 시행하는 CART 분석 특성상 세부 분류 수가 많으면 효과적으로 분류되지 않을 수 있다.
- 본 연구는 고속도로 공사 시행 시 사고 방지를 위한 안전 대책을 마련하는 데에 초점을 두고 있으므로 사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 도로환경적인 요인으로 제한하였다. 또한, 교통량, 버스비율, 트럭비율은 사고 발생 시 사고 심각도에 영향을 미칠 것이라 판단해 사고가 발생한 지점에 대한 노선 및 이정 자료를 토대로 교통량 정보제공 시스템에서 제공하는 각 노선의 구간별 AADT, 버스비율, 트럭비율 자료를 변수로 추가하여 활용하였다.
- 본 연구에서는 의사결정나무를 이용해 사고 자료를 일반구간과 공사구간으로 구분해 모형을 구축하였고, 분석 결과를 서로 비교하여 공사구간의 사고 심각도에 영향을 끼치는 주요인을 알아보고자 하였다. 모형 구축 시 물피사고까지 고려하게 될 경우 물피사고의 빈도가 너무 높아 물피사고로 치우친 예측값이 나올 수 있으므로 종속변수로는 사망사고, 중상사고, 경상사고 3가지로 설정하였다.
- 본 연구에서는 의사결정나무의 분석방법인 CART분석을 이용하여 일반구간과 공사구간의 사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 규명하고자 하였다. 2011년부터 2015년까지 5년간의 고속도로 사고자료를 이용하여 사망사고, 중상사고, 경상사고를 종속변수로 설정하였으며 14개의 독립변수를 선정하여 의사결정나무를 구축하였다.
- 본 연구의 주목적은 공사구간에서 발생한 사고를 사망사고, 중상사고, 경상사고로 구분하고 각 사고에 영향을 끼치는 주요인을 의사결정나무를 통해 분석하는 것이다. 이를 위해 고속도로 사고 자료에서 사고 발생에 영향을 미칠 것으로 판단되는 요인들을 Table 4와 같이 독립변수로 정리하였다.
- 따라서 공사구간의 사고 심각도에 관한 주요인들을 파악하는 것은 공사구역에서 발생하는 사고특성을 이해하고, 사고가 발생하는데 영향을 주는 주요 원인을 제거함으로써 사고를 예방하는데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 고속도로 교통사고 자료를 바탕으로 사고 심각도 분석을 수행하여 심각도에 영향을 주는 주요인들을 파악하고, 전체 고속도로 상에서 일반구간과 공사구간을 비교하여 사고 심각도와의 관계를 규명하고자 한다.
가설 설정
- 예측력이 높지 않은 데에는 교통사고가 특정 요인에 무관하게 발생되는 사고가 많고, 사용된 변수 외에 사고에 영향을 주는 요인이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구에서는 독립변수를 도로, 환경적인 요인으로 제한하여 분석했기 때문에 사고원인 및 운전자와 관련된 변수는 고려하지 않았다. 따라서 추후에는 이번 연구에서 반영하지 못한 다양한 변수를 활용하여 모형을 구축해볼 필요가 있을 것으로 생각된다.
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