[논문]충돌유형별 회전교차로 사고모형 개발

박병호; 백태헌

doi:10.14346/jkosos.2016.31.3.136

충돌유형별 회전교차로 사고모형 개발
Development of Accident Models by Collision Type at Roundabout 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.31 no.3, 2016년, pp.136 - 142

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This study deals with traffic accident of roundabout by collision type. In pursuing the above, this study gives particular attention to developing the appropriate models using Tobit model. The main results are as follows. First, three Tobit models (by collision type) which are statistically significant(their $R^2$ values are 0.858, 0.918 and 0.859) are developed. Second, t-test results show that there are no differences between the predicted and actual values. Finally, such the common variable as traffic volume, and such the specific variables as diameter of central island, the number of circulatory roadway, approach width and average of the number of approach are adopted in this study.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이 연구는 국내 100개소 회전교차로에서 발생한 충돌유형에 따른 사고모형을 개발한다. 이를 위해 이 연구는 국내 실정에 맞게 도입되고 있는 회전교차로 100개소를 대상으로 사고 자료를 수집하여, 충돌유형별 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다.
이 연구는 국내 회전교차로에서 발생한 충돌유형별 사고 현황을 토대로 모형의 개발을 위해 교통량, 중앙 교통섬 폭, 차로 수 등의 기하구조 및 기타 요인을 현장조사와 동영상 분석을 통해 수집하고, ｢교통사고 분석시스템(TAAS)｣를 활용하여 총 1,023건의 사고자료를 도출한다. 수집된 자료의 통계적 분석을 위해 SPSS 17.

가설 설정

1. Definition of collision type.

제안 방법

후)가산자료 모형과">가산자료모형과 Tobit모형 중 적합한 모형을 개발하기 위해 종속변수에 대해 두 가지 형태의 모형을 구축하였다. 먼저 가산자료 모형 중 포아송 모형과 후)중음이항">중 음이항 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 그렇기 때문에 RMSE, MPB, 및 MAD를 활용하여 Tobit모형과 음이항 모형의 적합성을 검정한다.
독립변수는 기존 문헌 고찰을 통해 충돌유형별 사고와 관련성이 높을 것으로 판단되는 변수를 선정하였다. 독립변수는 교통량, 후)사고 모형의">사고모형의 연구를 살펴본다. 두 번째로 회전교차로의 2007～2010년도의 사고자료를 토대로 Tobit 모형을 개발하여 사고에 영향을 주는 요인을 분석하고 이를 위한 모형을 제시한 후, 모형의 검증을 통해 적합성을 판단한다.
연구에 포함된 충돌유형과 사고모형에 관한 내용을 검토하기 위해 기존문헌과 관련 이론을 정리한다. 검토 결과 Tobit모형을 통한 이 연구에서는 실측치와 예측치 사이의 차이 여부를 통계적으로 입증하여 모형의 적합성을 검정한다. 후)사고 모형은">사고모형은 포아송, 음이항, ZAM(zero-altered model), 다중선형 및 다중비선형 회귀 모형을 이용한 연구가 대부분으로 Tobit 모형을 활용한 연구도 필요하다고 판단된다. 이에 이 연구에서는 중도절단회귀모형의 하나인 Tobit모형을 활용하여 모형을 개발 한 후, 이를 기존의 가산자료 모형과 비교하여 최적모형을 도출한 점에서 연구의 차별성이 있다.
">개발 하였다. 저자들은 Univariate Tobit과 Multivariate Tobit 모형을 비교하였으며, 모형의 검증을 통해 Multivariate Tobit 모형을 최종모형으로 채택하였다.
후)교통사고 모형을">교통사고모형을 개발하였다. 저자들은 사고건수 및 EPDO를 종속변수로 하여 포아송과 음이항 모형을 구축하였다.
²⁾은 Tobit모형을 이용하여 간선도로에서 발생한 교통사고 요인을 분석하였다. 저자들은 전체간선도로, 주간선도로, 보조간선도로 3가지로 구분하여 사고모형을 개발하였고, 공통변수로는 우회전 전용차로가 채택되었다.
종속변수는 회전교차로에서 발생한 충돌유형별 사고로 정하며, 충돌유형은 측면직각충돌, 추돌 및 기타의 3가지 유형으로 구분한다. 차량 첫 번째로 국내외 문헌을 통하여 회전교차로 특성과 사고모형의 연구를 살펴본다. 두 번째로 회전교차로의 2007～2010년도의 사고자료를 토대로 Tobit 모형을 개발하여 사고에 영향을 주는 요인을 분석하고 이를 위한 모형을 제시한 후, 모형의 검증을 통해 적합성을 판단한다.

대상 데이터

이 연구에서는 도로교통공단의 교통사고분석시스템 (TAAS)를 활용하여 2007년～2010년 4년 동안 국내 100개소 회전교차로 내에서 발생한 사고 자료를 정리 하였다. 후)사고 모형을">사고모형을 개발한다. 이를 위해 2007 년～2010년 4년간 발생한 1,023건의 사고 자료를 이용하여 모형을 구축한다.
회전교차로의 기하구조는 도로교통공단에서 관리하는 기하구조 자료와 항공사진자료를 기본으로 하며, 현장조사를 통해 추가적으로 수집된 자료를 활용하였다.

데이터처리

변수와 변수가 서로 어떤 관련성을 가지고 있다면 이것을 상관성이 있다고 한다. 이런 관계를 밝히는 것이 상관분석으로 상관계수인 Pearson의 R계수를 사용 하여 변수 간의 관련 유무와 방향 정도를 파악한다. 또한 다중공선성의 여부를 확인하기 위하여 분석을 진행한 결과 모든 변수들의 VIF값이 10이하로
이론/모형
- 후)사고 모형을">사고모형을 구축하였다. 저자들은 포장, 기하구조, 교통류 등의 변수를 사용하여 Tobit 모형을 구축하였으며, 최종적으로 Random-parameter Tobit모형을 채택하였다.

성능/효과

후)분석 결과는">분석결과는 Table 10과 같다. 구축된 모형을 토대로 대응표본 t검정을 실시한 결과 t검정의 유의확률이 0.610~0.960으로 나타나 95% 신뢰수준에서 귀무가설(H_0:d₀=0)을 기각하지 못하여, 실측치와 예측치 간에 차이가 있다고 할 수 없는 것으로 분석된다.
후)사고 모형을">사고모형을 개발하였다. 그 결과 ZINB모형이 최적모형으로 선택되었고, 사고에 영향을 끼치는 변수로 교통량, 진출입구수 및 중앙 분리대가 채택되었다.
후)사고 모형을">사고모형을 개발하였다. 그 결과 사고에 영향을 끼치는 독립변수로 교통량, 횡단보도 수, 교차각, 시거, 차로 폭이 채택되었다.
그 결과 측면추돌사고에서는 모든 검정에서 Tobit모형이 가산자료 모형보다 적합하게 평가되었으며, 측면직각충돌 및 기타 사고에서는 MAD(Mean Absolute Deviation)에서 Tobit모형이 가산자료 모형보다 적합하게 평가되었다. 기존에 진행된 가산자료모형과의 비교를 위해 포아송 및 음이항 회귀모형을 구축하여 RMSE, %RMSE, MPB, MAD 및 상관계수를 이용해 모형을 비교 한 결과 음이항 모형보다 Tobit 모형이 적합한 것으로 나타난다. 연구의 둘째, 대응표본 t 검정을 시행한 결과 예측치와 실측치 간에 차이가 없는 것으로 나타난다.
후)변수간의">변수 간의 관련 유무와 방향 정도를 파악한다. 또한 다중공선성의 여부를 확인하기 위하여 분석을 진행한 결과 모든 변수들의 VIF값이 10이하로 다중공선성의 문제가 없는 것으로 분석된다. 상관관계 분석 결과는 Table 3과 같다.
후)종속 변수에">종속변수에 대해 두 가지 형태의 모형을 구축하였다. 먼저 가산자료 모형 중 포아송 모형과 음이항 회귀모형을 구축한 결과 두 모형 중 음이항 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 그렇기 때문에 RMSE, MPB, 및 MAD를 활용하여 Tobit모형과 모형 구축 결과 교통량, 회전차로 수 및 접근로 평균 차로 수가 유의한 변수로 채택된다. 채택된 3개의 변수는 모두 양의 관계를 갖는 것으로 나타난다.
후)수집 결과">수집결과 회전교차로에서 발생한 충돌유형별 사고건수는 총 1,023건이며, 이 중 측면직각 충돌사고는 640건(62.56%), 추돌사고는 276건(26.98%), 기타사고는 107(10.46%)건이다.
첫째, R ² 값이 각각 0.858, 0.918 및 0.859로 개발된 3 개의 Tobit 모형은 통계적으로 유의한 것으로 분석된다.

후속연구

향후 사고 자료와 대상 교차로의 수를 추가 수집하고, 기타 모형의 추가 분석을 통해 비교한다면 더욱 질 높은 연구가 진행될 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	진입 차로폭 및 중앙교통섬을 넓게 설계하면 생기는 단점은?	또한 측면직각 충돌을 줄이기 위해서는 진입 차로폭 및 중앙교통섬을 넓게 설계하는 것이 필요하다고 판단되나, 과도하게 설계된 진입 차로폭 및 중앙교통섬은 시거 미확보 및 추돌사고를 일으킬 가능성을 내포하고 있기 때문에 적절한 교차로 크기를 유지하는 것이 필요하다고 판단된다.
	회전교차로에서의 사고를 예측하기 위해선 충돌유형별 사고모형을 개발해야하는 이유는?	이처럼 사고의 충돌유형이 다르게 나타나기 때문에 사고 발생원인도 상이하게 나타날 가능성이 존재한다. 이에 회전교차로에서의 사고를 예측하기 위해서는 충돌유형별 사고모형을 개발하는 것이 필요하다.
	기타사고란?	에 표현되지 않은 기타사고는 측면 직각 충돌사고 및 추돌사고의 유형을 제외한 사고를 의미한다. 예를 들어 연구에서 조사된 기타사고의 이력 내용을 살펴보면, 기타사고란 다른 차량을 피하다가 차량 조작미숙으로 인해 분리교통섬 등과 같은 도로의 일부분에 단독으로 부딪히거나, 사고를 피하기 위해 차량을 운전하다 미끄러져 주차 중이던 차량과 부딪힌 사고를 나타낸다. 즉, 차량과 차량의 사고가 아니 거나 사고를 피하기 위하여 운전해서 발생한 사고의 유형을 기타사고라고 정의한다.

참고문헌 (11)

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원문보기 상세보기
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P. C. Anastasopoulos, V. N. Shankar, J. E. Haddock and F. L. Mannering, "A Multivariate Tobit Analysis of Highway Accident-injury-severity Rates", Accident Analysis and Prevention, Vol.45, pp.110-119, 2012.

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P. C. Anastasopoulos, A. P. Tarko and E. L. Mannering, "Tobit Analysis of Vehicle Accident Rates on Interstate Highways", Accident Analysis and Prevention, Vol.40, pp.768-775, 2008.

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L. Rodegerdts et al.,, "Roundabouts: An Informational Guide", NCHRP Report 672, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, DC. 2010.

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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