본 논문에서는 도로안전시설물의 교통사고감소효과(Accident Reduction Effect; ARE) 평가방법론을 개발하고 사고감소계수(Accident Reduction Factor; ARF) 추정모형을 구축하였다. 도로의 안전성에 대한 ...
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서울 : 서울시립대학교 대학원, 2006
학위논문(박사) -- 서울시립대학교 대학원 , 교통공학과 , 2006.8
2006
한국어
534.04 판사항(4)
서울
168 p : 삽도 ; 26 cm.
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본 논문에서는 도로안전시설물의 교통사고감소효과(Accident Reduction Effect; ARE) 평가방법론을 개발하고 사고감소계수(Accident Reduction Factor; ARF) 추정모형을 구축하였다. 도로의 안전성에 대한 ...
본 논문에서는 도로안전시설물의 교통사고감소효과(Accident Reduction Effect; ARE) 평가방법론을 개발하고 사고감소계수(Accident Reduction Factor; ARF) 추정모형을 구축하였다.
도로의 안전성에 대한 관심과 투자가 늘면서 도로안전시설물의 설치가 확대되었다. 이에 따라 시설물 설치 타당성에 대한 근거를 마련하기 위한 시설물 설치효과 평가방법 개발에 대한 필요성이 증가하고 있다. 지금까지의 시설물 설치 효과는 주로 설치전․후 사고건수를 단순비교하여 제시되어 왔다. 그러나 시설물 설치전․후 사고건수 변화에 영향을 미치는 요인은 시설물 설치이외에도 여러 교란요인이 있다. 우리나라는 2000년 이후 전국적으로 교통사고가 감소추세를 나타내고 있다. 이는 교통사고를 줄이기 위한 정부의 각종 교통안전정책의 결과이다. 이 시기에 사고가 감소했다는 것은 안전시설물 설치 이외의 다른 교통안전대책에 의해서도 사고감소효과가 발생했다고 볼 수 있다. 따라서 안전시설물의 순수효과도를 산정하기 위해서는 교통안전개선대책의 효과를 배제한 효과도를 산정하는 것이 필요하다. 또한 안전시설물은 주로 위험지점에 설치되는데, 이 위험지점 선정시 발생하는 편의도 함께 보정하여 순수효과도를 도출하여야 한다.
본 논문에서는 교통사고감소효과 산정시 시설물 설치 이외의 다른 교란요인을 배제할 수 있는 순수 교통사고감소효과 평가 방법론을 개발하였다. 교란요인은 평균으로의 회귀편의(Regression to the mean bias; RTM)와 사고추이를 고려하였다. 평균으로의 회귀편의는 경험적 베이즈(Empirical Bayes; EB)기법으로 보정되었고, 사고추이 보정은 우리나라 전체의 연간 사고건수변화율을 이용하였다.
또한 본 논문에서 개발된 교통사고감소효과 평가 방법론을 이용하여 국도 17호선 전주~남원구간에 설치된 중앙분리대, 가드레일, 갈매기표지의 사고감소효과(ARE)를 분석하여 실제 적용가능성을 검토하였다. 분석결과 중앙분리대는 18.46%, 가드레일은 38.11%, 갈매기표지는 16.24% 사고감소효과가 있는 것으로 분석되었다.
이와 함께 본 연구에서는 교통사고감소계수(ARF) 산정모형을 함께 구축하였다. 안전시설물 설치 타당성 검토시 선행연구의 사고감소효과(ARE)를 사고감소계수(ARF)로 적용하여 개선효과도를 예측할 때는 주의를 기울여야 한다. 왜냐하면 선행 연구별로 제시된 효과도값이 매우 다양하기 때문이다. 연구별 사고감소효과에 차이가 나는 것은 표본의 특성과 분석방법 등에 따라 사고감소효과가 달라지기 때문이다. 어떤 연구의 사고감소효과를 활용하냐에 따라 기대효과도가 달라 진다는 점에서 사고감소계수(ARF) 적용과정에서 논란이 있어 왔다. 이와 같은 배경하에 본 논문에서는 분석결과에 신뢰성을 확보하기 위하여 다양한 선행연구 결과를 취합하여 병합효과도를 산정하고 이를 사고감소계수로 활용할 수 있는 방법론을 구축하였다.
사고감소계수 산정모형은 메타분석을 베이지안 추론하여 개발되었다. 메타분석(Meta Analysis)이란 분석의 분석(Analysis of Analysis)으로, 개별 연구를 통합할 목적으로 많은 수의 개별적인 연구결과들을 통계적 기법을 사용하여 분석하는 것이다. 본 논문에서 메타분석의 병합효과도 추정은 베이지안 추론(Bayesian inference)을 이용하여 분석하였다. 베이지안 추론은 고전적 추론과 달리 관측된 데이터와 추론하고자 하는 모수 모두에 확률모형을 적용하는 것이 가능한 방법이다. 선행 연구결과들을 하나의 값으로 병합하는 것이 아니라 확률분포로 인식하는 베이지안 추론을 통해 보다 신뢰성 있는 병합효과도를 산정할 수 있다. 베이지안추론을 이용한 병합효과도 산정에서 사전분포는 선행연구결과의 분포, 우도함수는 표본의 확률분포가 되고 사후분포는 병합효과도의 확률분포가 된다.
구축된 모형을 적용하여 중앙분리대의 사고감소계수(ARF)를 산정하였다. 표본의 분포가 정규분포로 분포수렴되어, 사전분포는 공액사전분포인 정규분포로 하였다. 중앙분리대의 사고감소계수(ARF)는 24.89%로 산정되었다.
본 논문에서 개발된 교통사고감소효과(ARE) 평가방법론은 각종 도로부속시설물의 안전개선효과도 예측에 활용할 수 있다. 따라서 평가모형을 활용한다면 새롭게 개발된 시설물의 시범설치후 보다 신뢰성 있는 안전개선효과도를 추정할 수 있다. 또한 기존 시설물이 도로․교통환경특성에 따라 시설물의 효과도가 어떻게 달라지는지 등을 비교한다거나, 향후 시설물의 확대여부를 결정하는데에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 이와 함께 사고감소계수(ARF) 추정모형도 향후 안전개선사업 효과도 예측시 보다 신뢰성 높은 사전평가를 가능하도록 할 것으로 기대된다.
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