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지방부 국도의 사고예측모형 개발에 관한 연구

(주)코리아스칼라
최초 등록일
2016.04.02
최종 저작일
2012.04
13페이지/파일확장자 어도비 PDF
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서지정보

발행기관 : 한국도로학회 수록지정보 : 한국도로학회논문집 / 14권 / 2호
저자명 : 오주택, 김도훈, 이동민

한국어 초록

그동안 다양한 도로설계 안전성 평가 연구는 교통사고다발지역인 교차로에 집중되어 왔다. 또한 도로구간에서는 특정한 기하구조 요인이 교통사고율에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 일부 수행되었으나, 도로구간에서의 안전성 평가를 위한 다양한 원인분석을 위한 연구는 여전히 미진한 실정이다. 따라서, 본 연구는 지방부 도로구간에서의 안전성 평가를 위해 도로구간을 지방부 2차로 도로와 다차로 도로구간으로 구분하여 통계적 기법을 적용하였다. 일반적으로 도로구간에서의 교통사고는 "0"의 빈도가 높게 나타나므로 통계적 분석 시에 이를 고려해야만 한다. 따라서 본 연구에서는 사고의 비선형적 요소를 설명하는 허들모형이 전통적인 포아송 및 음이항모형보다 도로구간에서의 발생하는 교통사고의 성격을 설명하는데 더욱 적절한 것으로 판단하여 분석을 시작하였다. 본 연구에서는 지방부 도로구간에서의 사고빈도 예측모형 개발 및 도로구간 안전성 평가를 위해서 지방부 2차로 도로구간과 다차로 도로구간으로 구분하였으며, 모델분석결과 교통사고를 유발시키는 변수가 각각의 유형에 따라 서로 다른 것으로 분석되었다.

영어 초록

The past researches on roadway segment safety estimation focused on intersections, which are the primary traffic accident regions. The past researches on roadway segments, However, analyzed the effects of certain factors on the traffic accident occurrence rate by organizing the individual geometric structures of the roads, and there is still a dearth of researches on the development of a traffic accident estimation model for rural roadway segments. Therefore, this research focused on rural two-lane and multilane roadway segments and developed traffic accident estimation models through the application of statistical techniques. This is required to explain such high frequency of zero counts in the traffic accident data. In this research, it was found that the Hurdle model is more suitable than the Poisson or negative binomial-regression model for explaining the excess zeros case. In addition, main variables were chosen to estimate their effects on traffic accident occurrence at rural roadway segments, and the safety at such rural roadway segments was estimated. In this research, it was assumed that there are different factors that affect the safety at two-way lane and multilane roadway segments, and a traffic accident estimation model was developed by dividing the two-way lane and multilane roadway segments.

참고 자료

없음

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