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화령 빈
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1 2013 년도한국철도학회추계학술대회논문집 KSR2013A322 철도건널목사고의발생빈도특성분석연구 Analysis of the Characteristic of Railroad(level-crossing) Accident Frequency 박정상 *, 박준태 *, 김일권 *, 임삼진 ** Jung-Sang Park *, Jun-Tae Park *, Il-Kwon Kim *, Sam-Jin Lim * * Abstract Railroad traffic accident consists of train accident, level-crossing accident, traffic death and injury accident caused by train or vehicle, and it is showing a continuous downward trend over a long period of time. As a result of the frequency comparison of train accidents and level-crossing accidents using the railway accident statistics data of Railway Industry Information Center, the share of train accident is over 90% in the 1990s and 80% in the 2000s more than the one of level-crossing accidents. In this study, we investigated time series characteristic and short-term prediction of railroad crossing, as well as seasonal characteristic. The analysis data has been accumulated over the past 20 years by using the frequency data of level-crossing accident, and was used as a frequency data per month and year. As a result of the analysis, the frequency of accident has the characteristics of the seasonal occurrence, and it doesn t show the significant decreasing trend in a short-term. Keywords : Railroad traffic accidents, Level-crossing, Time-series, Accident Frequency, ARIMA 초록철도교통사고 (railroad traffic accidents) 는열차또는차량의운전에의해발생되는열차사고 (train accident), 건널목사고 (level-crossing accident), 교통사상사고 (traffic death and injury) 로구분되며장기간지속적감소추세를보이고있다. 철도산업정보센터의철도사고통계자료를활용하여열차사고와건널목사고의발생빈도를비교해보면 1990 년대 90% 이상, 2000 년대 80% 이상건널목사고빈도의점유율이높은것을알수있다. 본연구에서는건널목사고의시계열적특성을살펴보고단기예측및계절적특성에대해살펴보았다. 분석자료는과거 20 년간집계된건널목사고빈도자료를이용하여월별발생빈도와계절적빈도자료로활용하였다. 분석결과사고빈도는계절형발생특성을보이며, 단기적큰감소추세를보이지않는것으로나타났다. 주요어 : 철도교통사고, 철도건널목, 시계열, 사고빈도, 자기회귀이동평균모형 1. 서론 국내철도사고 ( 국토해양통계누리 ) 는 2003년 710건에서 2012년 247건으로지속적인감소추세를보이고있다. 임의적발생으로볼수있는철도사고특성상예방차원의감시체계구축과다양한기술개발, 시설개량이사고감소에큰영향을미치는것으로판단할수있다. 철도사고중건널목사고는열차사고에비해큰폭으로발생하고있으며특히, 인명피해사상자가발생하는대형사고로직결된다는위험성이높다. 본연구에서는철도건널목사고의발생현황을살펴보고시계열적특성을분석하고, 이를통해단기적예측과계절적감소형태의패턴을파악하고자한다. 교신저자 : 한국철도협회정책및대외협력팀 (pjt724@naver.com) * 한국철도협회정책및대외협력팀 ** 한국철도협회사무국

2. 본론 2.1 건널목사고현황 2.1.1 사고발생현황건널목사고발생현황의특성을분석하기위해철도산업정보센터 (www.kric.or.kr) 의연도별사고데이터를활용하였다.

그리고열차사고 ( 충돌, 접촉, 탈선, 화재 ) 는 13건에서 2건으로감소, 연 5% 수준의감소율을보이고있다.

1 Annual State of Railroad Level-crossing Accidents Fig.

2 2. 본론 2.1 건널목사고현황 사고발생현황건널목사고발생현황의특성을분석하기위해철도산업정보센터 ( 의연도별사고데이터를활용하였다. 건널목사고빈도는 1992년 278건으로집계되었으며최근 2011 년에는 14건으로연평균 13% 수준으로감소한것으로나타났다. 그리고열차사고 ( 충돌, 접촉, 탈선, 화재 ) 는 13건에서 2건으로감소, 연 5% 수준의감소율을보이고있다. 건널목사고와열차사고의총계에서건널목사고빈도가차지하는비중은 90% 수준으로열차사고에비해건널목사고의발생빈도가매우높게나타나고있음을알수있다. Fig. 1 Annual State of Railroad Level-crossing Accidents Fig. 1과같이건널목사고는 1999년처음부터 100건이하로감소하였으며, 월별세분화하여살펴보면각월별발생분포가차이가나타나고있음을알수있다. 월별발생빈도에대한상자그림을작성한결과 Fig. 2와같이겨울철에발생빈도 ( 평균 ) 가높고여름철에낮아지는특성이있는것으로판단할수있다. Fig. 2 Monthly Accident Frequency of Railroad Level-crossing

2.1.2 월별사고현황겨울철의시작인 12월부터 2월까지사고빈도는 9건 ~11건, 여름철인 6월부터 8월은 7건 ~8 건수준으로여름철에비해겨울철사고빈도가높다고할수있다. 겨울철 (1) 과여름철 (2) 의사고빈도차이에대한분산분석결과 (Levene sta. 1.12, p-value 0.33) F=3.771, p- value 0.028로서 α=0.

28 7.16 9.18 8.41 7.90 9.63 11.45 12.11 Fig. 3 Average Frequency of Railroad Level-crossing per month classification Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups 118.00 1 118.

3 2.1.2 월별사고현황겨울철의시작인 12월부터 2월까지사고빈도는 9건 ~11건, 여름철인 6월부터 8월은 7건 ~8 건수준으로여름철에비해겨울철사고빈도가높다고할수있다. 겨울철 (1) 과여름철 (2) 의사고빈도차이에대한분산분석결과 (Levene sta. 1.12, p-value 0.33) F=3.771, p- value 0.028로서 α=0.05에서기각, 모분산의동질성을만족하고계절간차이가있다고할수있다. classification Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Mean Std. Dev Fig. 3 Average Frequency of Railroad Level-crossing per month classification Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Fig. 4 Seasonal Variance Analysis Results of Frequency Difference of Railroad Level-crossing 겨울철철도건널목에서자동차의시동꺼짐및미끄러짐 ( 음영영향 ) 등알려진위험요소외직접적인노출 (exposure) 의비교는자세히알려지지않고있다. 보행자의경우도추위로인해몸을움츠리며주머니에손을넣고보행하는전방시야주의력감소와겨울철안개로인한기관사의시야확보저하등의계절적문제점이보고되었으나미미한수준이다. 선로위에쌓인눈이나빙설은마찰력을감소시켜제동거리를증가시키는위험성을높게하여겨울철시설점검에많은시간과비용이투입되고있다.

2.2 연도별사고예측 2.2.1 건널목사고단기예측앞서살펴본바와같이건널목사고빈도는하향감소추세의비정상시계열형태이다. 단기예측은지수평활법 (exponential smoothing method) 을이용하여모수를추정하였으며 2000년이전감소폭이큰변화량의가중치를지수함수적으로가소시키고가까운과거에큰가중치를부여 ( 진폭감소 ) 하기위함이다. 모수추정결과 α=0.

4 2.2 연도별사고예측 건널목사고단기예측앞서살펴본바와같이건널목사고빈도는하향감소추세의비정상시계열형태이다. 단기예측은지수평활법 (exponential smoothing method) 을이용하여모수를추정하였으며 2000년이전감소폭이큰변화량의가중치를지수함수적으로가소시키고가까운과거에큰가중치를부여 ( 진폭감소 ) 하기위함이다. 모수추정결과 α=0.701로나타났으며 2014년부터 2016년까지 11건으로예측되고있다. Model Statistics Model Accidents_ Forecast Predictors Model Fit statistics Stationary R-squared Ljung-Box Q Statistics DF Sig. Outliers Model Estimate SE t Sig. Accidents_Forecast Alpha (Level) Fig. 5 Exponential Smoothing Result(Short-term prediction) 건널목유형상관건널목사고의감소패턴은운영기관의안전대책과기술적진보등다양한노력에의한결과로볼수있다. 무엇보다사고와관련된상대적지표가필요하나통과교통량을중심으로한노출량의정확한수집은어려움이있다. 따라서선행지표로건널목유형에따른교차상관을살펴보았다. 건널목유형은 1종부터 5종까지안전시설규모에따라구분이되며, 최근추세는 1종건널목으로개량하는방식을따르고있다. 먼저 1992년건널목 ( 평면 ) 개수는 2010개소이며개소당 0.13건 / 연의사고가발생하였으며, 2011년에는총 1219개소에개소당 0.01건이발생하여많이사고감소가이루어진것으로볼수있다. 건널목유형중 1종건널목의비율은 1992년 29.9% 로나타났으며 2011년에는 89.17% 로과거건널목이상당수입체화되거나 1종으로개량또는철거된것으로판단된다. Lag Cross Correlation Std. Error Fig. 6 Cross Correlations

5 Fig. 6은 1종건널목의점유율 (%) 과건널목사고의교차시간상관을분석한것으로동시상관외에 1종건널목비율이 2년의시차를두고선행하고있다는것을확인할수있다. 즉, 음의관계인두변수는 1종건널목의비율이높을수록건널목사고는감소하는상관성을보이고있다고할수있다. 2.3 건널목사고빈도예측시계열모형개발 분석자료검토앞서살펴본바와같이연도별발생빈도는비정상적 (nonstationary) 시계열구조를보이고있다. 즉정상적 (stationary) 시계열구조로변환후예측모형을추정해야하기때문에본연구에서는데이터특성에따라계절특성을고려한 ARIMA(auto-regressive moving average model) 을적용하였다. 비정상적자료를제외하고가능한많은데이터를확보하기위해 2000년이후월별데이터를활용하였으며, 자기상관및편자기상관그래프를작성, 계절성이존재하는것으로판단된다. 자기상관그래프를보면 1시차이후급격하게감소하고, 편자기함수에서는 12시차에서상관이나타남을보여주고있다. 이를통해 12개월즉, 연도별동일시간대에유사한발생빈도가나타난다고볼수있으며이는계절형계열의특성이다. 자기함수의첫시차에서상관계수가유의한것으로나타나모형개발에서는 MA(moving-average) 를고려해야할필요가있다. Fig. 7 Autocorrelation and Partial Autocorrelation Graph 모형개발결과모형개발결과, 계절차분 (seasonal differencing) 을적용하지않은 ARIMA(0,0,0)(0,0,1) 형태가가장적합한것으로도출되었다. Ljung-Box Q 검증통계량이 p-value이 0.704로유의수준 5% 보다훨씬크기때문에 백색잡음이독립이다 는귀무가설을채택한다. 정상 R 제곱 (Stationary R-squared) 은 0.864로나타났으며계절적이동평균계수는 로나타나 12시차즉, 1년주기의계절형계열의특성을보이고있다고판단할수있다.

Classification Fit Model Fit Statistic Stationary R-squared Table 1. ARIMA Model Results Statistics R-squared RMSE MAPE MaxAPE MAE MaxAE Normalized BIC Mean.864.813 2.389 0.887 2.767 1.882 8.467 1.

6 Classification Fit Model Fit Statistic Stationary R-squared Table 1. ARIMA Model Results Statistics R-squared RMSE MAPE MaxAPE MAE MaxAE Normalized BIC Mean Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Model Predictors Stationary R- squared Statistics DF Sig. Outliers Accidents ARIMA Model Parameters Accidents-1 Parameters Estimate SE t Sig. Constant MA, Seasonal Lag Fig. 8 Short-term Prediction Graph 3. 결론국내철도교통사고는지속적으로감소하고있으며철도안전선진국수준으로발전하였다. 사고추세측면에서는건널목사고가열차사고에비해매년높은수준으로발생하고있다. 본연구에서는국내철도건널목관련통계자료를이용하여단기적발생빈도의예측및계절주기의발생빈도특성이있음을분석하였다. 활용자료측면에서시간적추세흐름과단순빈도만을사용하여직접적사고감소영향요인의분석에는한계가있다. 즉정책적, 건널목구조적변화양상에대한시계열적회귀분석을통한모수추정의연구가향후필요하다. 참고문헌 [1] Mather. R. A (1991) Seven Years of Illumination at Railroad-Highway Crossing, Transaction Research Record 1316, pp [2] M. Kim, et al. (2009) Development of the Risk Assessment Model for Railway Level-Crossing Accidents by Using The ETA and FTA, Journal of the Korean Society for Railway,12(6), pp [3] J. Oh, et al. (2005) A Study on Crash Causations for Railroad-Highway Crossings, Journal of Korean Society of Transportation, 23(1), pp [4] Rail Safety and Standard Board (2002), Guidance on the preparation of risk assessments within railway safety cases, Railway Group Guidance Note GE/GN8561 [5] Roman Slovak (2007), SELCAT - Concept of level crossing safety performance monitoring, IRSC [6] Korea Railway Industry Information Center(

<313220B9DAC1D8C5C22E687770>

<313220B9DAC1D8C5C22E687770> Journal of the Korean Society of Safety, Vol. 29, No. 2, pp. 76-81, April 2014 Copyright@2014 by The Korean Society of Safety (pissn 1738-3803) All right reserved. http://dx.doi.org/10.14346/jkosos.2014.29.2.076