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문제 정의
- 공리주의 윤리설은 정당성의 판단 기준으로 행위의 동기를 배제하고 결과와 효용을 기준으로 삼는다.9) 본 연구에서 공리주의는 인적피해비용과 교통사고로 인한 혼잡비용을 포함한 교통사고비용을 최소화하는 판단을 행하도록 하였다.
- 밀도가 높아지면 교통사고 빈도수가 잦아지지만 주행속도가 감소하고 속도차이 또한 감소하기 때문에 상해정도 결정지표가 낮아, 인적피해비용이 낮아지는 결과를 보이는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 사고율의 개념을 배제하였으므로 이러한 현상이 더 두드러지는 것으로 판단된다. 특히 의무론의 경우 밀도에 따른 영향이 가장 미미하게 나타났다.
가설 설정
- 자율주행자동차가 교통사고를 피할 수 없는 돌발 상황은 싱크홀 발생으로 가정하였다. 3차로 연속류 도로에서 싱크홀이 발생하였을 때, 자율주행자동차의 윤리적 선택에 따른 교통사고비용의 변화를 인공지능 분석툴 Netlogo를 활용해 시뮬레이션 구축하여 분석하였다.
제안 방법
- 사고 당사자뿐만 아니라 가족들이 받는 정신적 고통과 슬픔, 압박 정도를 비용으로 환산한 피해비용이다.11) 본 연구에서는 공리주의와 의무론의 선택 근거인 교통혼잡비용의 영향을 높이기 위해 PGS를 제외한 인적피해비용을 이용하였다.
- 자율주행자동차가 교통사고를 피할 수 없는 돌발 상황은 싱크홀 발생으로 가정하였다. 3차로 연속류 도로에서 싱크홀이 발생하였을 때, 자율주행자동차의 윤리적 선택에 따른 교통사고비용의 변화를 인공지능 분석툴 Netlogo를 활용해 시뮬레이션 구축하여 분석하였다. 자율주행자동차의 윤리적 선택은 이기주의와 의무론, 공리주의 3가지 윤리이론을 적용하였다.
- 의무론적 윤리설은 정당성의 판단기준으로 행위의 결과를 배제하고 동기와 의무를 기준으로 삼는 윤리이론이다.8) 이러한 점을 고려하여 사망자 수의 최소화라는 동기와 의무만을 지키는 알고리즘을 적용하였다. 공리주의 윤리설은 정당성의 판단 기준으로 행위의 동기를 배제하고 결과와 효용을 기준으로 삼는다.
- [Table 8]의 평균주행속도를 역수를 취해 평균 주행시간을 산정한 뒤, 차로 폐쇄 시 추가 시간을 통해 총지체를 산정하였다. 차로 폐쇄 시의 총 지체는 [Table 12]와 같다.
- 혼잡비용 산정을 위한 시간가치 비용은 교통시설 투자평가지침의 수도권 차량 1대당 시간가치를 적용하였으며 [Table 13]과 같다. 각 차종별 재차인원과 시간가치 비용을 고려하여 본 연구에서 적용한 교통량 비율에 따라 차량 1대 당 시간가치 비용을 산정, 일괄 적용하였다. 시뮬레이션 분석 시, 고정된 차종 비율을 적용하였으므로, 차종별 시간가치비용을 각각 차종에 적용하지 않고, 교통량 비율에 따라 차량 1대 당 평균시간가치비용을 산출하여 적용하였다.
- 1을 이용하여 설정하였다. 각 행위자(agent)라고 할 수 있는 자동차들은 각각 자동차의 기본 특성과 행태 특성을 적용하여 주행하며, 특정한 시간대에 갑작스런 싱크홀이 발생, 자율주행자동차가 싱크홀로 인해 사고를 피할 수 없는 상황에서 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 분석하였다.
- 혼잡비용 및 총 지체를 구하기 위해 각 밀도와 혼입율에 따른 평균 주행속도 및 교통량을 시뮬레이션 분석을 통해 산정한다. 같은 조건에서 1개 차로 폐쇄 시, 2개 차로 폐쇄 시의 주행속도와 교통량을 산정하여 각 밀도와 혼입율에서의 총 지체를 산정하고, 교통사고 발생 시 처리시간 동안 발생한 시간가치비용을 총 지체에 적용하여 혼잡비용을 산정하였다. 폐쇄된 차로가 없는 일반적인 상황에서의 각 밀도 및 혼입율에 따른 평균주행속도는 [Table 8], 같은 조건에서 차로 폐쇄 시의 평균주행속도는 [Table 9]와 같다.
- 제1당사자 측면 추돌은 제2당사자보다 제1당사자가 전방에 위치하여 차로변경 시 제1당사자의 측면과 제2당사자의 정면 부위가 충돌했을 때의 상황이며, 제2당사자 측면 추돌은 그 반대의 상황으로 제1당사자의 정면과 제2당사자의 측면 부위가 충돌했을 때의 상황이다. 결정지표 설정은 경찰 DB TAMS 자료의 교통사고 현장약도를 토대로 코딩하여 활용하였으며, 일부 연구자의 주관적 판단으로 보정하여 산정하였다. 설정된 지표는 [Table 7]과 같다.
- 교통사고 상해정도 결정 지표로는 고속도로 차종별 교통사고 상해정도 통계 자료의 확률을 기본으로, 제2당사자의 차종 (제1당사자는 승용차로 고정), 제1당사자와 제2당사자의 주행속도 편차, 제1당사자의 주행속도, 충돌 위치에 따른 5가지로 설정하였다. 시뮬레이션에서 교통사고 발생 시 각 지표로 인해 산정된 확률에 의해 교통사고 상해정도가 결정된다.
- 교통사고 상해정도에 따른 처리시간에 사고건수를 고려하여, 교통사고 1건당 평균 처리시간을 산정하여, 상해정도와 무관하게 46.1분을 일괄적으로 적용하였다.
- 교통사고 처리시간은 Lee et al. (2015) 연구의 교통사고 처리시간을 참고하여 부상신고를 제외한 나머지 사고를 대상으로 [Table 14]와 같이 재구성하였다. Lee et al.
- , 2013)의 PGS(Pain, Grief & Suffering)를 제외한 사고건당 교통사고비용을 활용하였다. 단 본 연구에서 사용된 각종 통계자료는 2015년 기준이므로, 2015년 기준으로 GDP 성장률을 적용하여 [Table 16]으로 보정하여 적용하였다. PGS는 심리적 인적피해비용을 의미하며 교통사고로 인한 정신적 고통에 대한 사회·도덕적 보상을 의미한다.
- 시뮬레이션 수행 할 때 마다 혼잡비용을 산정하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 동일한 조건에서 교통사고가 발생했을 때 적용할 혼잡비용을 미리 산정하여 적용하는 방법을 이용하였다. 즉, 밀도와 혼입율에 따라 교통사고로 인해 1개 차로 혹은 2개 차로가 폐쇄 되었을 때의 교통혼잡비용을 미리 산정하고, 시뮬레이션 수행 시 미리 산정한 교통혼잡비용을 적용하는 것이다.
- 즉, 밀도와 혼입율에 따라 교통사고로 인해 1개 차로 혹은 2개 차로가 폐쇄 되었을 때의 교통혼잡비용을 미리 산정하고, 시뮬레이션 수행 시 미리 산정한 교통혼잡비용을 적용하는 것이다. 또한 윤리적 선택 중 혼잡비용을 고려하는 공리주의 선택에서도 이 때 산정한 교통혼잡비용을 고려하도록 하였다.
- 본 연구는 싱크홀이 발생하여 차로변경을 하지 않으면 싱크홀로 낙차하고 차로변경을 할 경우 옆 차로와 충돌할 수밖에 없는 상황을 시뮬레이션 구축하여, 자율주행자동차의 이기주의, 공리주의, 의무론 3가지 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 분석하였다. 자율주행자동차의 윤리적 문제는 철학적, 법적 등 많은 분야에서 고려되어야할 논제이며, 교통사고비용이 자율주행자동차의 윤리적 선택의 정당성이나 효과척도로서 적절하다고 생각하는 것은 아니다.
- 본 연구는 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 시뮬레이션 분석을 통해 도출하였다. 자율주행자동차의 윤리적 문제는 접근 방법이나 기준이 모호한 분야이다.
- 주변 환경을 스스로 인지 또는 인식하고, 조향 및 가감속은 물론 예기치 못한 다양한 상황에서 자율주행자동차가 스스로 판단해야하며, 이때 자율주행자동차의 윤리적 문제가 발생할 수 있다. 본 연구는 자율주행자동차가 교통사고를 회피할 수 없는 상황을 시뮬레이션으로 구축하고, 윤리적 선택에 따라 발생하는 교통사고비용을 분석하였다.
- 본 연구는 주저자의 박사학위 논문을 수정·보완하여 작성하였음.
- 이러한 경찰 DB를 통해 TAAS(Traffic Accident Analysis System) 등의 교통사고 통계가 일부 제공되고 있으나, 일부 사망사고와 사고잦은지점만 공개되는 점, 제1, 제2당사자의 사고직전속도, 사고충돌 부위 등의 데이터가 공개되고 있지 않는 등, 상해정도를 결정하는 지표를 산정하는 자료로서 활용되기에는 질적, 양적인 한계가 있다. 본 연구에서는 각 교통사고 관련 통계자료와 경찰 DB의 TAMS 교통사고 데이터를 활용하여 제1당사자의 주행속도, 주행속도 편차, 충돌 위치에 따른 상해정도 결정지표를 산정하였다. 경찰 DB 교통사고자료는 대외비 자료로서 데이터 가공 및 분석과정, 출처를 밝힐 수 없음을 밝힌다.
- 속도차이 편차와 주행속도 결정지표는 경찰 DB TAMS 교통사고 자료를 활용하여, 사고 직전의 제1당사자 주행속도 및 제1당사자와 제2당사자의 속도차이에 따른 상해정도에 따라 산정하였다. 설정한 속도차이 편차 및 주행속도로 인한 교통사고 상해정도 결정지표는 각 [Table 5], [Table 6]과 같다.
- 시나리오 당 시뮬레이션 수행 횟수는 사망사고 3건이 발생할 때까지 반복하고, 3번째 사망사고를 제외한 나머지 사고건수로 교통사고비용을 산정하였다. 이는 사망사고 1건의 인적피해비용이 매우 크기 때문에 사망사고의 영향을 최소화하기 위해서이다.
- 각 차종별 재차인원과 시간가치 비용을 고려하여 본 연구에서 적용한 교통량 비율에 따라 차량 1대 당 시간가치 비용을 산정, 일괄 적용하였다. 시뮬레이션 분석 시, 고정된 차종 비율을 적용하였으므로, 차종별 시간가치비용을 각각 차종에 적용하지 않고, 교통량 비율에 따라 차량 1대 당 평균시간가치비용을 산출하여 적용하였다.
- 윤리적 선택 (윤리이론) 및 선택적 판단 근거는 크게 이기주의와 이타주의로 구분하였으며, 이타주의는 의무론과 공리주의로 나누어서 총 3가지 윤리적 선택으로 구분하였다. 이기주의는 자율주행자동차의 탑승자를 최우선으로 보호하고, 의무론은 사망자 수의 최소화를 최우선으로 한다.
- 7) 차종별 비율은 승용차 61%, 버스 3%, 소·중형화물 31%, 대형화물 5%이다. 윤리적 선택에서 양 옆으로 화물차가 위치하는 극단적인 경우를 배제하기 위해, 화물차는 2, 3차로만 주행하도록 하였다.
- 6%이다. 이 수치는 상해정도의 기본 확률로 사용되며, 나머지 4개의 지수에 따라 비율이 곱 연산 되어 총 상해정도 확률을 산정하도록 하였다.
- 자동차의 행태 특성은 관련 연구에서 활용했던 차량추종모형 IDM(Intelligent Driver Model)을 개선하여 활용하였다(Kesting et al., 2008; Park et al., 2015; Jung et al., 2017; Jung et al., 2018). IDM은 개별차량의 인지반응시간 및 가속도에 따라 최소안전거리 유지를 하는 모형이다.
- 편도 3차로 중 2차로에서 시뮬레이션 개시 후 600초 ± 100초 시간에 전방 2km 지점 기준 반경 200m 임의의 지점에 싱크홀이 발생하도록 설정하였다. 자율주행자동차의 보급률에 따라, 또 도로의 혼잡상태에 따라 각 윤리적 선택에 미치는 영향이 다를 수 있으므로, 자율주행자동차의 혼입율은 25, 50, 75(%)를 적용하였고, 밀도는 20, 30, 40 (veh/km)를 적용하였다.
- 차간거리 및 차로변경을 위해 필요한 인지반응시간은 자율주행자동차의 통신지연시간을 적용하였다. 현재 자율주행자동차의 통신지연시간은 0.
- 차로 폐쇄 시의 혼잡비용을 각 밀도와 혼입율에 따라 산정한 결과는 [Table 15]와 같으며, 공리주의의 판단기준 및 교통사고비용 산정에 활용하였다.
- 충돌부위에 따른 교통사고 상해정도 결정지표는 후방추돌사고, 제1당사자 측면추돌, 제2당사자 측면추돌, 낙차로 구분하였다. 제1당사자 측면 추돌은 제2당사자보다 제1당사자가 전방에 위치하여 차로변경 시 제1당사자의 측면과 제2당사자의 정면 부위가 충돌했을 때의 상황이며, 제2당사자 측면 추돌은 그 반대의 상황으로 제1당사자의 정면과 제2당사자의 측면 부위가 충돌했을 때의 상황이다.
- 편도 3차로 중 2차로에서 시뮬레이션 개시 후 600초 ± 100초 시간에 전방 2km 지점 기준 반경 200m 임의의 지점에 싱크홀이 발생하도록 설정하였다.
- 혼잡비용 및 총 지체를 구하기 위해 각 밀도와 혼입율에 따른 평균 주행속도 및 교통량을 시뮬레이션 분석을 통해 산정한다. 같은 조건에서 1개 차로 폐쇄 시, 2개 차로 폐쇄 시의 주행속도와 교통량을 산정하여 각 밀도와 혼입율에서의 총 지체를 산정하고, 교통사고 발생 시 처리시간 동안 발생한 시간가치비용을 총 지체에 적용하여 혼잡비용을 산정하였다.
- 혼잡비용 산정을 위한 시간가치 비용은 교통시설 투자평가지침의 수도권 차량 1대당 시간가치를 적용하였으며 [Table 13]과 같다. 각 차종별 재차인원과 시간가치 비용을 고려하여 본 연구에서 적용한 교통량 비율에 따라 차량 1대 당 시간가치 비용을 산정, 일괄 적용하였다.
대상 데이터
- 사망사고는 모든 경우에서 2건으로 고정하였으므로 제외하였다. 각 밀도와 혼입율, 윤리적 선택에 따라 시나리오 당 평균 107.8회의 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구는 교통사고가 발생했을 때, 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 산정하는 것이 목적이므로, 일반적인 사고율의 개념은 적용되지 않는다.
- 교통사고 상해정도 결정지표의 기본적인 상해정도 확률은 [Table 4]의 2015년 고속도로 교통사고 상해정도 통계 자료를 활용하였다.10) 고속도로의 교통사고 사망자수 비율은 전체 사상자수 중 2.
- 경찰 DB 교통사고자료는 대외비 자료로서 데이터 가공 및 분석과정, 출처를 밝힐 수 없음을 밝힌다. 본 연구에서 활용한 차대차 교통사고 데이터는 총 498건이며, 충돌 부위 등은 교통사고 현장약도를 토대로 직접 분류하였으므로 연구자의 주관적인 판단과 보정이 일부 포함되어 있다. 이러한 점은 본 연구의 한계로서, 향후 교통사고와 관련된 세부적인 데이터가 공개된다면 보완, 발전시킬 수 있을 것으로 판단된다.
- 시뮬레이션을 위한 도로환경은 연속류 편도 3차로 3km 구간을 구축하였다. 승용차와 버스, 화물차가 혼재된 교통류에 자율주행자동차가 유입되어 혼재된 교통류 구간이다.
- 승용차와 버스, 화물차가 혼재된 교통류에 자율주행자동차가 유입되어 혼재된 교통류 구간이다. 차종 비율은 2016년 상시조사 지점 고속도로 차종별 교통량을 비율로 환산하여 적용하였다.7) 차종별 비율은 승용차 61%, 버스 3%, 소·중형화물 31%, 대형화물 5%이다.
이론/모형
- 갑작스런 싱크홀 발생으로 인해 자율주행자동차가 사고를 피할 수 없는 상황을 행위자기반모형 시뮬레이션 툴 Netlogo 6.0.1을 이용하여 설정하였다. 각 행위자(agent)라고 할 수 있는 자동차들은 각각 자동차의 기본 특성과 행태 특성을 적용하여 주행하며, 특정한 시간대에 갑작스런 싱크홀이 발생, 자율주행자동차가 싱크홀로 인해 사고를 피할 수 없는 상황에서 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 분석하였다.
- 교통사고 인적피해비용은 2013년 교통사고비용 추정(Shim et al., 2013)의 PGS(Pain, Grief & Suffering)를 제외한 사고건당 교통사고비용을 활용하였다.
- 3차로 연속류 도로에서 싱크홀이 발생하였을 때, 자율주행자동차의 윤리적 선택에 따른 교통사고비용의 변화를 인공지능 분석툴 Netlogo를 활용해 시뮬레이션 구축하여 분석하였다. 자율주행자동차의 윤리적 선택은 이기주의와 의무론, 공리주의 3가지 윤리이론을 적용하였다.
- 차로변경 모형은 IDM과 함께 적용 가능한 MOBIL(Minimizing Overall Braking Induced by Lane change)을 활용하였다(Kesting et al., 2007). MOBIL은 기준 차량의 후행차량과 기준 차량이 차로변경하고자 하는 차로의 선행, 후행차량을 모두 고려하여 차로변경을 시도하는 모형이다.
성능/효과
- 인공지능은 인간의 지능적인 판단을 컴퓨터가 대신 수행할 수 있는 기술로서, 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다.1) 완전자율주행 단계에 가까워진 자율주행자동차는 많은 부분에서 인공지능 기술이 이용된다.
- 10) 고속도로의 교통사고 사망자수 비율은 전체 사상자수 중 2.3%이며, 중상자수비율은 26.1%, 경상자수 비율은 71.6%이다. 이 수치는 상해정도의 기본 확률로 사용되며, 나머지 4개의 지수에 따라 비율이 곱 연산 되어 총 상해정도 확률을 산정하도록 하였다.
- 로봇윤리는 로봇이 윤리적 행위자가 될 수 있다는 것을 전제로, 로봇이 스스로 윤리적·도덕적 행위를 할 수 있다고 보는 관점으로 설명할 수 있다.2) 즉 자율적으로 판단하고 주행하는 자율주행자동차는 윤리적 행위자가 되어 윤리적 객체로서의 로봇윤리 개념이 적용된다.3)
- 7) 차종별 비율은 승용차 61%, 버스 3%, 소·중형화물 31%, 대형화물 5%이다.
- 모든 윤리적 선택에서 혼입율과 교통사고비용의 관계가 명료하지 않다. 그러나 평균적으로 혼입율이 증가할수록 교통사고비용은 감소하는 것으로 분석되었다.
- 인명피해의 최소화를 위해 낙차를 선택할 확률이 상대적으로 높기 때문으로 판단된다. 밀도가 증가할수록, 자율주행 자동차의 혼입율이 증가할수록 교통사고비용이 감소하는 것으로 분석되었다. 밀도가 높으면 교통사고가 증가하지만 상해정도가 낮아지게 되어 인적피해비용이 감소하기 때문인 것으로 판단된다.
- 분석 결과 개인주의의 교통사고 비용이 가장 높으며, 인명피해를 최소화하는 의무론의 교통사고비용이 가장 낮게 분석되었다. 개인주의의 경우 낙차보다 조금이라도 운전자의 사망 확률이 낮으면 차로변경을 하여 인명피해가 늘어나며, 2차로가 폐쇄되면서 혼잡비용까지 증가하는 것으로 판단된다.
- 사고비용은 의무론이 가장 낮고, 교통혼잡비용 역시 2차로 폐쇄 상황이 가장 적은 의무론이 가장 낮게 분석되었다. 인적피해비용에 비해 금액 자체가 워낙 작아 영향력이 총 교통사고비용에 미치는 영향은 크지 않다.
- 윤리적 선택에 따른 교통사고비용 분석 결과 의무론의 인적피해비용은 32,479천원으로 가장 낮게 분석되었으며, 인적피해비용 뿐 아니라 교통혼잡비용 또한 의무론이 가장 낮게 분석되었다. 이기주의의 인적피해비용은 43,800천원, 혼잡비용은 2,731천원으로 인적피해비용과 혼잡비용 모두 가장 높게 분석되었다.
- 윤리적 선택에 따른 교통사고비용 분석 결과 의무론의 인적피해비용은 32,479천원으로 가장 낮게 분석되었으며, 인적피해비용 뿐 아니라 교통혼잡비용 또한 의무론이 가장 낮게 분석되었다. 이기주의의 인적피해비용은 43,800천원, 혼잡비용은 2,731천원으로 인적피해비용과 혼잡비용 모두 가장 높게 분석되었다. 혼잡비용은 인적피해비용에 비해 비용이 적어 영향력이 매우 약한 편이며, 의무론에 비해 공리주의의 판단 근거 또한 빈약해지는 결과를 초래하였다.
- 이기주의는 자율주행자동차 혼입율 50%에서 교통사고비용이 가장 낮게 분석되었으나 의무론과 공리주의에서는 혼입율 75%에서 교통사고비용이 가장 낮게 분석되었다. 자율주행자동차의 혼입율이 높을수록 교통사고 발생 빈도수가 더 높게 나타났으나, 상대적으로 상해정도는 낮아서 자율주행자동차의 혼입율이 높을수록 교통사고비용이 감소하는 결과가 도출되었다.
- 이기주의의 인적피해비용은 43,800천원, 혼잡비용은 2,731천원으로 인적피해비용과 혼잡비용 모두 가장 높게 분석되었다. 혼잡비용은 인적피해비용에 비해 비용이 적어 영향력이 매우 약한 편이며, 의무론에 비해 공리주의의 판단 근거 또한 빈약해지는 결과를 초래하였다. 의무론의 경우 무조건 인적피해가 적은 상황을 선택함으로서, 낙차 하는 경우가 많아 오히려 혼잡비용 또한 적어지는 결과를 보이는 것으로 판단된다.
- 혼잡비용은 이기주의가 2,731천원으로 가장 높게 나타났으며 의무론이 2,232천원으로 가장 낮게 나타났다. 혼잡비용을 고려한 공리주의가 인명피해만을 고려하는 의무론보다 오히려 혼잡비용이 높게 나타났다. 다만, 그 차이가 크지 않고 혼잡비용이 인적피해비용에 비해 크지 않고, 의무론은 인명피해를 최소화하기 위해 낙차를 선택할 확률이 높기 때문에 혼잡비용 또한 낮아지는 결과가 따르는 것으로 판단된다.
후속연구
- 자율주행자동차의 윤리적 문제는 철학적, 법적 등 많은 분야에서 고려되어야할 논제이며, 교통사고비용이 자율주행자동차의 윤리적 선택의 정당성이나 효과척도로서 적절하다고 생각하는 것은 아니다. 다만, 공학적인 방법으로 자율주행자동차의 윤리 이론을 적용하고 시뮬레이션을 통해 정량적으로 분석한 연구로서 의의를 가진다고 판단된다.
- 밀도가 높으면 교통사고가 증가하지만 상해정도가 낮아지게 되어 인적피해비용이 감소하기 때문인 것으로 판단된다. 또한, 자율주행자동차의 혼입율이 증가하면 교통사고 발생건수의 감소뿐만 아니라, 사고 건당 교통사고비용 또한 감소될 것으로 기대된다.
- 본 연구는 신뢰성 있는 통계자료의 부족과 시뮬레이션 분석의 확률에 의존하고 있다는 점 등의 한계가 따른다. 현재 공개되어있는 교통사고통계 자료로는 충돌위치, 세분화된 사고유형, 사고 직전 주행속도 등 교통안전과 관련된 연구를 수행하는데 활용할 수 있는 정보가 매우 미흡한 편이다.
- 본 연구에서 활용한 차대차 교통사고 데이터는 총 498건이며, 충돌 부위 등은 교통사고 현장약도를 토대로 직접 분류하였으므로 연구자의 주관적인 판단과 보정이 일부 포함되어 있다. 이러한 점은 본 연구의 한계로서, 향후 교통사고와 관련된 세부적인 데이터가 공개된다면 보완, 발전시킬 수 있을 것으로 판단된다.
- 시뮬레이션 분석에 있어서 지나치게 확률에 의존하고 있고, 신뢰성 있는 확률에 수렴할 정도의 시뮬레이션을 수행하지 못하였다. 향후 시뮬레이션 구축을 보다 발전시켜 적은 시간으로도 많은 데이터를 확보할 수 있도록 발전시킬 수 있다면, 보다 신뢰성 있는 결과를 기대할 수 있을 것이다.
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