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형욱 고
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1 한국 ITS 학회논문지 제 11 권, 제 6 호 (2012 년 12 월 ) pp.145~154 다중선형회귀분석을이용한고속도로터널구간의교통사고예측모형개발 Development of Accident Forecasting Models in Freeway Tunnels using Multiple Linear Regression Analysis 박주환 * 김상구 ** (Ju-Hwan Park) (Sang-Gu Kim) 요 약 본논문은고속도로터널구간을대상으로교통사고특성을다각적으로분석하여다양한독립변수를선정하고종속변수를건, 건 /km, 건 / 백만대 km 로다양화하여다중선형회귀모형을개발하였다. 그리고개발된모형들은상호비교검토하여최종적으로교통사고영향요인으로구성된신뢰성있는교통사고예측모형을결정하였다. 교통사고예측모형은모형의 R 2, F 값등검정통계량수준, 다중공선성, 잔차분석등모형검증과정이수행되었고터널구간의교통사고특성반영여부등을검토하여최종적으로터널길이에따라총 2 개의모형을선정하였다. 선정된종속변수는 ln( 건 / 백만대 km) 이며, 독립변수는연평균일교통량 (AADT), 종단구배, 터널높이로구성되었다. 추정모형은 RMSE, MAE 를이용하여예측한값과실제관측값과의차이를분석하여터널구간의교통사고를설명하는데적합한모형으로파악되었다. 핵심어 : 터널구간, 교통사고특성, 교통사고예측모형, 터널길이, 다중선형회귀모형 Abstract This paper analyzed the characteristics of traffic accidents in all tunnels on nationwide freeways and selected some various independent variables related to accident occurrence in tunnels. The study aims to develop reliable accident forecasting models using the various dependent variables such as the number of accident (no.), no./km, and no./mvk. Finally, reliable multiple linear regression models were proposed in this paper. This study tested the validity verification of developed models through statistics such as R 2, F values, multicollinearity, residual analysis. The paper selected the accident forecasting models considering the characteristics of tunnel accidents and two models were finally proposed according to two groups of tunnel length. In the selected models, natural logarithm of ln(no./mvk) is used for the dependent variable and AADT, vertical slope, and tunnel hight are used for the independent variables. The reliability of two models was proved by the comparison analysis between field data and estimating data using RMSE and MAE. These models may be not only effective in evaluating tunnel safety under design and planning phases of tunnel but also useful to reduce traffic accidents in tunnels and to manage the traffic flow of tunnel. Key words : Tunnel Section, Accident Characteristics, Accident Forecasting Model, Tunnel Length, Muliple Linear Regression Model * 주저자 : 경기개발연구원교통연구부연구원 ** 공저자및교신저자 : 전남대학교물류교통학전공부교수 논문접수일 : 2012 년 11 월 28 일 논문심사일 : 2012 년 12 월 5 일 게재확정일 : 2012 년 12 월 9 일

2 Ⅰ. 서론 1. 연구의배경및목적 2010년기준터널은수도권을포함한전국고속도로연장 3,859km 중 510.7km로전체연장의 13.23% 를차지하고있으며, 2009년과대비하여전국고속도로연장이 2.20% 증가한반면터널은 5.82% 증가로약 2배정도로높은수치이다. 이러한터널증가는높은설계수준유지와통행시간단축효과등운전자들의원활한주행을위한방안으로터널건설을선호하기때문이라생각된다. 하지만우리나라는산지가전국토의 70% 를차지하고지형적불리함으로인해고속도로확장및신설공사에서터널건설은어려움을겪을수밖에없다. 그리고터널은본선에비해심리적, 공간적으로제한적임에따라인명사고를동반한대형사고를유발할가능성이높으며, 2차, 3차사고를유발할가능성도높다. 그중화재로인한사고는본선에비해환기및방재처리가어려워사고위험도가매우높다고할수있다. 또한터널구간교통사고로인한사고처리시간역시다른고속도로구간에비해상대적으로길게나타날가능성이높다. 이로인해터널구간교통사고는심각한교통혼잡을야기하고사회적큰손실비용을초래하게된다. 그동안고속도로터널에대한연구들은용량을포함한주로교통류특성과운전자심리에관한주제들로국한하여수행된것이대부분이고터널과관련된교통사고에관한연구들은본선에비해극히제한적으로연구되어져왔다. 최근터널의증가와중요성에비추어고속도로터널에관한교통사고특성분석과교통사고예측모형의개발필요성이있음에도불구하고터널구간에서교통사고관련자료수집이용이하지않고자료의양도충분하지않아거의수행되지못하였던것도사실이다. 본연구는고속도로터널구간교통사고자료를최대한수집하여터널구간에대한교통사고특성분석과신뢰성있는교통사고예측모형을개발하는데목적이있다. 2. 연구방법 본연구는고속도로터널구간의교통사고특성을분석하고, 주요교통및도로조건, 그리고환경조건등을고려하여교통사고예측모형을개발하는데초점을두었다. 본연구의분석범위는전국고속도로상에위치하는터널구간을대상으로자료를수집하고분석하였다. 자료를수집한공간적범위로서는행정구역상으로경기 50개소, 강원 158개소, 경남 65개소, 경북 77개소등총 557개소에이른다. 본연구의수행과정을단계별로살펴보면 5단계로서관련선행연구의고찰, 자료수집및가공, 교통사고기초분석, 교통사고예측모형개발과마지막으로모형의평가고구성되고자세한내용은 < 그림 1> 과같다. < 그림 1> 연구수행과정 <Fig. 1> Flow Chart of Research Process 146 한국 ITS 학회논문지제 11 권, 제 6 호 (2012 년 12 월 )

3 Ⅱ. 선행연구고찰 1. 교통사고예측모형 교통사고예측모형에대한기존연구는크게본선과유출입시설을대상으로이루어져왔으며먼저, 본선에관한연구는다음과같다. 진교남 (1983), 강정규 (1985), 백승걸등 (2005) 은사고율을종속변수로하는교통사고모형을개발하였다 [1-3]. 이주환 (1997), 강민욱 (2002) 과강정규등 (2002) 은사고건수를종속변수로하는교통사고모형을개발하였으며특히, 강정규등 (2002) 은호남고속도로를중심으로곡선반경, 곡선길이등을이용해선형조건별모형을구축하였다 [4-6]. 그리고이수범등 (2003) 은도로등급별도로의물리적특성과교통특성을회귀분석을통하여개발하였고개발한모형은실제사고자료와의상관성이높은것으로나타났고특히, 고속도로의경우교통량이증가할수록사고건수도증가함을알수있었다 [7]. C.V. Zegeer 등 (1986) 은독립변수들에대한단계별선형회귀분석을통하여변수를선정하였다. 그리고비선형회귀분석을통해지방부 2차로도로에대한사고예측모형을개발하였고분석결과, 도로폭과길어깨폭이 1m씩확장될경우사고율은각각 30%, 10% 씩감소함을도출하였다 [8]. 두번째로유출입시설에관한연구는다음과같다. 박효신 (2006), 김희경 (2009), 하태준등 (2002) 은사고건수를종속변수로하여교통사고예측모형을개발하였다 [9-11]. 특히, 김희경 (2009) 은고속도로분기점연결로선형조건및교통조건에따른교통사고특성분석및연결로교통사고예측모형을개발하였다. 윤병조 (2007) 와노창균 (2008) 은사고율을종속변수로하여교통사고예측모형을개발하였다. 특히, 윤병조 (2007) 는트럼펫IC 유출연결로를대상으로모형을개발하였으나설명변수의수가적어모든설명변수를적용하는 All possible regression 방식을이용하였다 [12, 13]. 기존연구검토결과, 대부분의연구에서종속변수가사고건수 ( 건 ) 일경우, 사용빈도가가장높은교 통량의계수부호는양 (+) 으로결정되는것으로보아교통량이증가할수록사고건수 ( 건 ) 가증가함을알수있었다. 또한종속변수가건 / 백만대km의경우, 교통량의계수부호는대부분음 (-) 으로서사고건수 ( 건 ) 와상반된부호로결정됨을알수있었다. 교통사고모형관련하여살펴본국내 12개, 국외 2개총 14개선행연구에서개발된교통사고예측모형에사용된변수들을각각항목별로분류하여빈도수를분석하였다. 이중교통량변수가 25% 로가장높았으며, 곡선반경과구간길이의적용빈도가각각 13% 로분석되었고사용빈도가높은독립변수는교통사고와상관관계가높다고판단할수있다. 또한, 기존연구에서개발된교통사고예측모형의종류는선형모형 10개 ( 단순 3, 다중 7), 비선형모형 6개, 가산모형 ( 음이항 ) 3개로조사되어본연구에서는가장많이사용되었던선형회귀모형을중심으로개발하고자한다. < 표 1> 기존교통사고예측모형의주요변수 <Table 1> Variables Used in Existing Accident Forecasting Models 종속변수 독립변수 횟수비율 (%) 건 8 57 건 /km( 건 /mile) 2 14 건 / 백만대 1 7 건 / 백만대km 3 21 교통량 8 25 곡선반경 4 13 구간길이 4 13 편경사 3 9 길어깨폭 2 6 종단경사 1 3 중차량비율 1 3 차선수 1 3 기타 기존연구의미비점및한계점 첫째, 기존연구들은대부분의교통사고예측모형에서고속도로본선및유출입시설을대상으로개발되어져왔으며고속도로터널에대한연구는거 Vol.11 No.6( ) The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems 147

4 의전무한실정이다. 둘째, 호남고속도로, 중부내륙고속도로등일부고속도로노선만을대상으로설정하여전국적인대표성에한계점이있다고판단된다. 셋째, 일반적으로도로및기하조건, 교통조건등정량화가가능한설명변수를교통사고영향요인으로이용하였다. 반면운전자심리및생리적조건등의인적영향요인들은반영하지못하고있다. 넷째, 이주환 (1997), 강민욱 (2002) 은다중공선성, 잔차분석등개발된모형에대한통계적검증방법에대한내용이없다. 이는개발된모형이교통조건및도로조건과교통사고간의복합적인상호관계를설명하는데무리가있을것이라판단된다. 이와같이, 기존연구에서설명변수는도로설계및계획시모두고려할수있는교통사고영향인자를적용하고있다. 이는정량적인설명변수를이용함으로써도로설계시교통사고분석을수행함과더불어교통사고감소효과를분석할수있는점을고려한것이라할수있겠다. 하지만대부분고속도로본선및유출입시설에대해연구되어져왔다는점, 일부모형들은모형적용에있어전국적인대표성결여, 개발된모형에대한명확한검증내용이제시되지않는다는점등의한계점을가지고있다. Ⅲ. 자료수집및기초분석 1. 자료수집 본연구에서는 2004년부터 2009년까지 6년간의고속도로전노선에대하여한국도로공사의교통사고발생현황자료를수집하였다 [14]. 수집된자료는사고건수, 사고위치, 사고차종등고속도로터널에서발생한교통사고에대한자세한내용을포함하고있으며교통사고자료는고속도로노선별시점부터 100m 단위로수집된자료들이다. 또한교통조건인연평균일교통량 (AADT: Annual Average Daily Traffic) 과도로조건인터널연장, 종단구배, 평면선형, 터널높이등을포함하는터널기하구조자료들이포함되어있다 [15]. 이중터널구간에서는총 367건의교통사고가발생하였으나본연구에서는해당터널구간의교통량수집가능여부, 기하구조수집여부등을거쳐총 170건터널구간의교통사고를대상으로분석을수행하였다. 터널구간교통사고발생은고속도로에서최초사고발생지점이터널이며, 터널주변부 ( 입구부및출구부 ) 와터널구간내에서운전자의과실 ( 졸음, 핸들과대조작, 주시태만등 ), 차량결함등으로인해발생한모든유형의교통사고를고속도로터널구간의교통사고로정의하여분석을수행하였다. 교통조건 도로및환경조건 사고현황 < 표 2> 수집자료내용 <Table 2> Data Inventory Collected 수집내용 교통량 (AADT) 종단구배, 평면선형, 터널연장, 이정, 터널폭원, 날씨, 주야간, 계절등 사고건수, 사고위치, 사고일시, 처리방법등 2. 터널교통사고특성 터널구간사고원인은 2009년기준으로운전자과실이약 80% 이상으로가장높았으며, 이중졸음이 29.7%, 주시태만 15.6% 로나타났다. 또한, 본선구간과비교분석한결과, 터널구간이운전자과실의안전거리미확보와차량결함항목에서본선구간에비해발생빈도순위가높다는것을알수있다. 이에따라현재수집한자료항목과사고원인항목과의상관관계를비교해본결과, 터널연장은졸음과주시태만, 종단구배와평면선형은과속, 교통량은졸음과주시태만그리고과속과관련있다고판단되어진다. 이와관련한기존연구로 O'Hanlon과 Kelly(1977) 는주행시간이길수록졸음운전유발할가능성이있다는것을규명하였다 [16]. 따라서, 고속도로에서장시간운전행위는정신적 신체적피로감을야기하게되고상대적으로변화가적은환경요소들을가진터널은졸음, 주시태만등운전부주의로인한사고발생확률과관련이있다고판단된다. 하지만이러한사고원인항목들은정량화가어려운인적요인 148 한국 ITS 학회논문지제 11 권, 제 6 호 (2012 년 12 월 )

5 이대부분임에따라본연구에서교통사고예측모형의변수로사용하는데는한계가있었다. < 표 3> 사고원인별사고건수 <Table 3> Number of Accidents by Accident Cause 운전자과실 본선터널 2008년 2009년 2008년 2009년사고비율사고비율사고비율사고비율 ( 건 ) (%) ( 건 ) (%) ( 건 ) (%) ( 건 ) (%) 졸음 주시태만 안전거리미확보 과속 핸들과대조작 기타 차량결함 기타 계 자료 : 한국도로공사, 연차별교통사고정보, 2004~2009 터널구간의사고유형은 2009년기준으로차대시설물사고가 42.19% 로가장높게나타났다. 이는터널구간의시설물안전관리및시설에대한신중한고려가필요할것으로판단된다. 그리고본선과비교분석한결과, 터널과발생빈도순위에서큰차이가없음을알수있었다. < 표 4> 사고유형별사고건수 <Table 4> Number of Accidents by Accident Type 본선 터널 2008년 2009년 2008년 2009년사고비율사고비율사고비율사고비율 ( 건 ) (%) ( 건 ) (%) ( 건 ) (%) ( 건 ) (%) 단독 충돌 추돌 접촉 차-시설 차-사람 화재 기타 계 자료 : 한국도로공사, 연차별교통사고정보, 2004~2009 사고유형별사고처리시간은터널, 본선모두피해정도에따라다양하게나타났고특히터널은화재로인한사고건수가다른사고유형에비해적으나사고처리시간은가장길게나타났다. < 표 5> 사고유형에따른발생빈도및사고처리시간 <Table 5> Proportion of Occurrence and Clearance Time 본선 터널 발생빈도사고처리발생빈도사고처리건수비율시간건수비율시간 ( 건 ) (%) ( 시 : 분 ) ( 건 ) (%) ( 시 : 분 ) 단독 : :49 추돌 : :47 충돌 : :48 접촉 : :37 차-사람 : 차-시설 : :44 화재 : :46 기타 : :16 계 : :51 주 : 2004 년 ~2009 년에해당함 Ⅳ. 교통사고예측모형개발및검증 1. 모형선정및분석과정 본연구에서는터널의교통사고와관련된다양한독립변수 ( 도로및교통조건 ) 들을사용하여교통사고예측모형을개발하는것으로써여러독립변수를사용하고자다중회귀모형을적용하였다. 그리고모형개발에앞서, 기술통계와히스토그램분석을통해종속변수의분포를살펴보고, 종속변수를이차, 삼차등차수함수, 지수함수, 로그함수등으로변환한분포중표준정규분포와가장유사한연결함수로구성된종속변수를이용하여가장합리적인모형을개발하였다. 먼저, 회귀분석을통한교통사고예측모형을개발하기위해앞서선정된교통사고영향요인들과종속변수의기술통계로요약통계량 ( 최소, 최대, 평균, 표준편차등 ) 을검토하였고산점도를통해종속변수에대한설명변수들의유의성및다중공선성예상, 이상치존재여부를 1차적으로검토하였다. 그리고 Vol.11 No.6( ) The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems 149

6 회귀모형의활용성및기존연구와의차별성을위해기술통계및상관분석결과를토대로군집화여부를판단하고그에따라모형을추정하였다. 그리고추정된회귀모형은유의성검증, 다중공성선진단, 이상치및영향치진단, 잔차분석등을통해모형의적용성과신뢰성을확보하였다. 2. 모형의변수선정 교통사고는교통조건, 도로및환경조건등이사고발생원인이될수있지만대부분이이러한요인들간의복합적인상호작용으로발생하게된다. 그러나교통사고발생시, 이러한영향요인들과의상호작용의정도를정확히파악하고계량화하기는현실적으로어렵다. 따라서독립변수는교통량, 종단경사, 곡선반경등계량화가가능한변수를중심으로영향요인을선정하였다. 종속변수는건, 건 /km, 건 / 백만대km로다양화하여결과를비교하였다. < 표 6> 터널구간교통사고영향요인 <Table 6> Factors affecting Accident in Tunnels 세부요소 종속변수 건, 건 /km, 건 / 백만대km 교통조건연평균일교통량 (AADT), 일교통량, 시간대등독립변수도로및종단구배, 평면선형, 측방여유폭, 터널연장, 환경조건터널높이, 주야간등 대표적으로터널연장의최대값은 4.6km이고최소값은 0.135km으로서범위는약 4.5km이었다. 평균은 0.98km이고표준편차는 이었다. 분포의왜도는 2.095로서비교적꼬리가긴비대칭분포이고첨도는 5.421로서표준정규분포에비해비교적뾰족한분포임을알수있다. 또한종속변수가로그함수일때표준정규곡선과가장비슷한분포를이루는것으로분석됨에따라본연구에서는연결함수로로그를사용하는로그선형모형을개발하고자한다. 일반적인로그선형모형의형태는다음과같다. log (1) < 표 7> 기술통계표 <Table 7> Descriptive Statistics Data 최소값 최대값 평균 표준편차 설계속도 종단구배 평면선형 터널연장 터널폭원 차도폭원 터널높이 차로수 측방여유폭 AADT 이변량상관분석결과, 차도폭원과터널폭원 0.875, 터널높이와터널폭원 0.742, 터널높이와차도폭원 0.760, 차로수와터널폭원 0.918, 차로수와차도폭원 0.922, 차로수와터널높이 등 4가지변수들간에높은양의상관관계를보였다. 그리고유의확률은모두 0.00으로서독립변수간의다중공선성이존재한다고볼수있다. 따라서본연구에서는 < 표 8> 와같이총 8개의독립변수들을선정하였다. < 표 8> 교통사고예측모형구성변수 <Table 8> Variables for Accident Forecasting Models 변수 사고 Y 1 교통조건 X1 도로및환경조건 정의 변수형태 비고 터널구간의사고노출기준건, 건 /km, 건 / 백만대 km 연속형 - 터널구간의연평균일교통량 (AADT: 대 / 일 ) 연속형 - X 2 터널구간의종단구배 (%) 연속형 - X 3 터널구간의평면선형범주형 직선 :0 곡선 :1 X 4 터널구간의터널연장 (km) 연속형 - 2.5m미만 :0 X 5 터널구간의측방여유폭범주형 2.5m이상 :1 X 6 터널구간의터널높이 (m) 연속형 - X 7 터널구간의설계속도범주형 100kph:0 120kph:1 X 8 터널구간사고발생시, 진출입전 / 후주야간상태 범주형주간 :0 야간 :1 150 한국 ITS 학회논문지제 11 권, 제 6 호 (2012 년 12 월 )

7 또한모형의활용성및효율적인모형개발을위해군집화가능여부를분석하였다. 각종속변수별상관분석결과를토대로유의확률을만족하며터널특성을반영할수있을것으로판단되는터널연장과설계속도를군집화하고자하는대상변수로설정하였다. 터널연장은상관분석결과유의확률을만족하는측방여유폭, 종단구배항목별로사고율 ( 건 / 백만대 ) 와터널연장간의산점도분석결과를이용하였다. 이에따라측방여유폭은 2.5m, 종단구배는 2% 를기준으로각각나누어산점도분석을수행하였다. 분석결과, 측방여유폭 2.5m미만과종단구배 2% 이상에서사고율 ( 건 / 백만대 ) 이터널연장 를기준으로차이를보였다. 설계속도는터널연장과같이자료의성격이연속형이아니므로어떤특정값을기준으로설정하는것이어렵다. 그러므로설계속도는현재수집된자료형태인현행고속도로설계기준 100kph와 120kph를기준으로설정하였다. 본연구에서터널연장은장대터널의기준인 이상과 미만, 설계속도는 100kph와 120kph로각각군집화하여교통사고예측모형을개발하였다. 또한, 독립변수의추가와제거를적절히조합하여최적의회귀모형을도출하는단계별회귀방법을이용하여변수를선택하였다. 터널연장의경우, 종속변수가건인경우는분석이불가능하였으며, ln( 건 /km) 와 ln( 건 / 백만대km) 의 R 2 는모두 0.6이하로분석되었다. 특히, ln( 건 /km) 의 R 2 는 0.035로도출됨에따라모형의적합도가가장떨어졌다. 회귀계수분석결과, ln( 건 / 백만대km) 경우 미만은 이상과달리터널높이가독립변수로채택되었다. 이는터널연장 미만인경우, 운전자가심리적 공간적압박감으로인해교통사고에영향을받지만 이상인경우운전자가터널환경에적응하여 미만과달리교통사고영향요인으로터널높이가채택되지않는것으로판단된다. 설계속도의경우, 종속변수가건인경우는분석이불가능하였으며, R 2 는설계속도 120kph일경우 ln( 건 / 백만대km) 가 0.712로가장높게분석되었으며그외다른모형들은 0.6이하로모형의적합도가떨어지는것으로분석되었다. < 표 9> 터널연장의분석분석결과 <Table 9> ANOVA Test for Tunnel Length 미만 이상 R 2 F 유의확률 R 2 F 유의확률 건 분석불가능 ln( 건 /km) ln( 건 / 백만대km) < 표 10> 터널연장의회귀계수분석결과 <Table 10> Regression Coefficients for Tunnel Length 미만 이상 t 유의확률 t 유의확률건 - 분석불가능 상수 ln( 건 /km) 종단구배 AADT ln( 건 / 백만대 km) 상수 AADT 터널높이 < 표 11> 설계속도의분석분석결과 <Table 11> ANOVA Test for Design Speed 미만 이상 R 2 F 유의확률 R 2 F 유의확률 건 분석불가능 ln( 건 /km) ln( 건 / 백만대km) < 표 12> 설계속도의회귀계수분석결과 <Table 12> Regression Coefficients for Design Speed 미만 이상 t 유의확률 t 유의확률건 - 분석불가능상수 ln( 건 /km) 터널연장 ln( 건 / 백만대 km) 상수 AADT 터널연장 Vol.11 No.6( ) The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems 151

8 3. 교통사고예측모형개발 다중선형회귀분석을통해개발된교통사고예측모형은총 8개로 < 표 13> 에제시되어있다. 터널연장으로군집화된모형은연평균일교통량과종단구배그리고터널높이를독립변수로채택되었으며, 설계속도로군집화된모형은연평균일교통량 (AADT) 과터널연장을독립변수로채택되었다. 모형적합도는터널연장에의한군집모형에서 미만일때 ln( 건 / 백만대km) 와설계속도에의한군집모형에서 120kph일때 ln( 건 / 백만대km) 일경우각각 0.600, 0.712로같은성격의군집모형들중에서가장설명력이높은것으로분석되었다. < 표 13> 교통사고예측모형결과 <Table 13> Developed Accident Forecasting Models 터널연 장 이상 미만 교통사고예측모형 건 - ln( 건 /km) ln ln( 건 / 백만대 km) ln 건 - ln( 건 /km) ln( 건 / 백만대 km) ln ln 건 설 kph ln( 건 /km) ln 계 ln( 건 / 백만대km) ln 속 건 - 도 120 kph ln( 건 /km) ln ln( 건 / 백만대km) ln 주 : Y= 터널구간의교통사고 ( 건,ln( 건 /km),ln( 건 / 백만대km)) X 1= 터널구간을통과하는연평균일교통량 (AADT: 대 / 일 ) X 2= 터널구간의종단구배 (%) X 3= 터널구간의평면선형 ( 직선 :0, 곡선 :1) X 4= 터널구간의터널연장 (km) X 5= 터널구간의측방여유폭 (2.5m미만:0, 2.5m이상 :1) X 6= 터널구간의터널높이 (m) X 7= 터널구간의설계속도 (100kph:0, 120kph:1) X 8= 터널진출입전 / 후주야간상태 ( 주간 :0, 야간 :1) 특히, 터널연장으로군집화된모형은터널연장이 미만즉, 터널구간이짧을경우운전자는터널주행과동시에터널높이가낮을수록심리적 공간적압박감으로인해교통사고발생확률이높아지지 만터널연장이 이상즉터널구간이길어질수록운전자는터널구간주위환경에익숙해지면서터널높이에영향을받지않는것으로분석되었다. 그리고종속변수가 ln( 건 / 백만대km) 인경우, 독립변수인연평균일교통량의계수부호가음 (-) 으로기존연구결과와동일하게도출되는것으로분석되었다. < 표 14> 는터널연장이 미만과 ln( 건 /km) 의모형을제외하고개발된모형들이정규성을따르는것을보여주고있다. < 표 14> 군집별 K-S 및 S-W 검정통계량 <Table 14> Test Statistic of K-S and S-W by Group 터널연장 설계속도 미만 이상 미만 이상 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 건 - - ln( 건 /km) ln( 건 / 백만대km) 0.200* 건 - - ln( 건 /km) ln( 건 / 백만대km) 0.200* 건 - - ln( 건 /km) 0.200* ln( 건 / 백만대km) 0.200* 건 - - ln( 건 /km) 0.200* ln( 건 / 백만대km) 0.200* 주 1 : 해당검정통계량은유의확률임 2 : * 은참인유의확률의하한값임 본연구에서는터널구간의교통사고와교통사고영향요인과의상관분석을통해터널연장과설계속도별교통사고예측모형을개발하였다. 하지만모형의활용성과신뢰성을고려하여해당군집별하나의모형을선정하여대표성을부여하고자한다. 선정방법은모형의 R 2, F값등검정통계량수준과다중공선성, 잔차분석등모형검증및예측을통한신뢰성확보여부, 터널만의기하구조성격과교통사고특성반영여부등종합적으로검토하였다. 종합적으로검토한결과, 군집항목은터널연장으로선정하였으며종속변수는 ln( 건 / 백만대km) 로선정하였다. 이들모형은 R 2 가각각 0.440, 0.326이며 F값은 , 로모형의검정통계량수준이 152 한국 ITS 학회논문지제 11 권, 제 6 호 (2012 년 12 월 )

9 비교적높지는않지만모형검증결과신뢰성이확보된모형일뿐만아니라모형예측결과에서설계속도모형보다우수하였다. 또한터널연장은설계속도에비해터널성격을대표적으로보여줄수있는군집항목이다. < 표 15> 교통사고예측모형선정 <Table 15> Development of Accident Forecasting Models 터널연장 미만 이상 교통사고예측모형 ln ln 주 : Y = 터널구간의교통사고 ( 건 / 백만대 km) X 1 = 터널구간을통과하는연평균일교통량 (AADT: 대 / 일 ) X 6 = 터널구간의터널높이 (m) Ⅴ. 결론 본연구는전국고속도로터널구간을대상으로교통사고자료를수집, 분석하여교통사고예측모형을개발하였고개발된모형에대한통계적검증을수행하여모형의신뢰성및정확성을높이고자하였다. 교통사고발생현황을토대로터널구간과본선구간의상호비교를통한사고원인별, 사고유형별교통사고특성을분석하였다. 교통사고예측모형은터널구간교통사고에영향을미치는교통및도로조건등교통사고영향요인을토대로로그회귀분석을수행하여개발하였다. 교통사고예측모형의독립변수는연평균일교통량, 종단구배, 평면선형, 터널연장, 측방여유폭, 터널높이, 설계속도, 교통사고발생시터널진입전 ( 진출후 ) 주야간상태총 8가지변수를선정하였다. 또한모형의종속변수는건, ln( 건 /km), ln( 건 / 백만대km) 로다양하게적용하였으며추정된모형을비교검토하여활용성과신뢰성을확보하는가장합리적인모형을최종교통사고예측모형으로선정하였다. 최종적으로선정된교통사고예측모형은터널연장으로군집화하여추정된모형이며, 종속변수가 ln( 건 / 백만대km) 로결정되었다. 본연구에서는다년간고속도로터널구간의교통사고자료를이용하여교통사고특성을분석하고통계적유의성을확보한터널구간교통사고예측모형을개발하였다는점에큰의의가있다. 하지만교통사고는교통조건, 도로및환경조건, 운전자조건등복합적인상호작용으로발생하는데본연구에서개발한모형은자료수집의어려움으로인하여운전자행태및심리등운전자의특성고려에대한부분과교통사고가발생한터널구간의조명수준, 터널구간에설치된교통안전시설물의영향등을반영하지못하였고교통사고심각도에따른가중치를고려하지못한한계를가진다. 또한, 본연구에서개발한다중선형회귀모형외에비선형회귀모형, 가산자료모형등다양한모형을추정하여다중선형회귀모형과비교분석함으로써좀더신뢰성있고유의성이높은모형개발을위한노력이향후에도지속적으로필요할것으로생각된다. 참고문헌 [1] 진교남, 고속도로교통사고의원인및특성규명과안전대책에관한연구, 대한교통학회지, 제1권, 제1호, pp , September [2] 강정규, 임강원, 우리나라고속도로의기하구조특성과교통사고율과의상관관계에관한연구, 대한교통학회지, 제3권, 제1호, pp.3-21, June [3] 백승걸, 장현호, 강정규, 교통량과통행길이를고려한고속도로교통사고예측연구, 대한교통학회지, 제23권, 제2호, pp , April [4] 이주환, 우리나라고속도로교통사고특성분석및모형개발, 동국대학교토목공학과석사논문, February [5] 강민욱, 도철웅, 손봉수, 고속도로평면선형상사고빈도분포추정을통한음이항회귀모형개발 ( 기하구조요인을중심으로 ), 대한교통학회지, 제20권, 제7호, pp , December Vol.11 No.6( ) The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems 153

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07.... 01V28. National Election Commission 9 September S M T W T F S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23/30 24 25 26 27 28 29 11 November S M T W T F S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16