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준기 가
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1 Journal of the Korean Society of Safety, Vol. 29, No. 2, pp , April 2014 by The Korean Society of Safety (pissn ) All right reserved. 철도건널목사고의발생빈도특성분석연구 박준태 강팔문 박성호 한국철도협회 ( 접수 / 채택 ) Analysis of the Characteristic of Railroad(level-crossing) Accident Frequency Jun-Tae Park Pal-Moon Kang Sung-Ho Park Korea Railway Association (Received December 10, 2013 /Accepted March 28, 2014) 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 Key Words : railroad traffic accidents, level-crossing, time-series, accident frequency, ARIMA 1. 서론 철도선진국에서는철도건널목정보화 지능화연구가지속되고있으며유럽철도안전지침 (RSD), ISO/IEC 및 MIL-Std[6-8] 등국제표준에서철도안전을우선시하고있다. 반면우리나라는철도건널목제어열차위주의일률적인차단이대부분이며, 철도건널목의안전성에대한기술적발전투자가선진국에비해상당히미흡한실정이다. 또한철도안전에대한관심부족, 열악한운행환경 ( 관제 ) 등도해외시스템엔지니어링설계 운영에비해뒤떨어져있는실정이다. 임의적발생으로볼수있는철도사고특성상예방차원의감시체계구축과다양한기술개발, 시설개량이사고감소에큰영향을미치는것으로국내에서도외국과같이지속적인노력이필요한시기이다. 국내철도사고특성중하나로철도건널목사고는열차사고에비해큰폭으로발생하고있다. 특히, 인명피해사상자가발생하는대형사고로직결된다는위험 성이높다. 철도건널목사고는열차와진입차량이건널목에서충돌또는접촉하는충돌사고의한형식으로서, 인적물적피해뿐만아니라열차지연에따른사회적손실도크게나타나고있다. 1) 유럽연합을중심으로한철도선진국은철도사고의예측과기술적용에따른철도안전사례보급에전념하고있다. 2) 우리나라의경우도철도안전에관한체계적이고명확한철도안전체계정립이필요하나철도운영및고속열차개발에가려아직까지구체적이지못하다. 국내철도사고 ( 국토해양통계누리 ) 는 2003 년 710 건에서 2012 년 247 건으로지속적인감소추세를보였으나, 최근사고발생빈도를살펴보면향후에는큰폭으로감소하지않을것으로예측할수있다. 본연구에서는국내철도사고유형중가장큰문제점으로지적되고있는철도건널목사고의발생현황을살펴보고, 시계열적특성을분석하여국내철도건널목사고추세를분석하였다. 단기적예측과계절적감소형태의패턴을파악하였으며철도안전강화를위한철도사고통계의개선필요 Corresponding Author : Jun-Tae Park, Tel : , pjt724@naver.com Korea Railway Association, 214, Wangsan-no, Dongdaemun-gu, Seoul , Korea 76

2 철도건널목사고의발생빈도특성분석연구 성을제시하였다. 2. 선행연구검토 2.1. 철도사고관련문헌고찰 철도사고에관한기존문헌은개별사고위주 / 인적요인위주로요약할수있으며철도건널목사고빈도에대한연구로는철도선진국인유럽과미국에서많은연구가수행되고있다. 국내의경우과거철도청 (2003) 3) 에서건널목구조의위험요인분석및개량방안에대해연구하였으며건널목의기하구조특성과사고와의관련성을알아보고자하였다. 이는국외의연구를바탕으로분석이이루어져국내실정을반영하기에는미흡하다고할수있다. 그외교통사고를분석하거나예측하는연구는전무한실정이다. 이는사고당시의통계자료집계가단순발생건수위주로구축되어접근이쉽지않았기때문인것으로판단된다. 강승규 (1995) 4) 의연구에서는건널목의종류에따라 1 종건널목에서는안내원의유 무가사고확률을결정하는가장큰요인으로조사되었고, 2종건널목에서는열차속도, 시거, 종단구배, 교차각도, 철도와도로교통량및조명설비등이사고확률을결정하는변수로제시하였다. 오주택 (2005) 5) 의연구에서도건널목의기하구조자료를조사하여사고와의관련성을도출하였다. 차량교통량과철도교통량, 경보시간차, 과속방지턱등현장자료를수집하고카운트모형 ( 포아송 ) 을이용하여사고빈도영향계수를도출하였다. 국외에서도철도건널목위험요소를분석하는 Peabody Dimmick모델 6) 과 New Hampshire Index 모델 7) 등이있다. 그러나이러한분석모델은단기간집계자료에의존시계열적고정효과와랜덤효과파악을못하는한계점이있다 철도사고관련통계수집 사고집계측면에서는현재철도사고및장애, 사고원인분석, 사고결과등다양한철도안전과관련된정보를축척하고있다. 과거에는철도운영기관별로자체적으로관리해왔으나 2004 년제정된철도안전법으로인해과거보다체계적으로관리하고있으나자료의공유및공개는아직까지활발하게이루어지지못하고있다. 또한사고통계집계방법도국제기준 (UIC) 과달라국가간비교도어려운실정이다. 유럽연합의경우 2006 년이후발생한철도사고부터는철도사고에대한기준을통일하여국가별로공유하고공개하고있다. 8) 아시아국가의경우철도운영기관 별로유럽연합과동일한절차를위한노력이 2011 년부터추진되고있으며, 이러한정보공유를통한철도안전정보의효율적활용을위한방안을모색중에있다. 유럽연합의가입국에서는철도사고정보이외에선로파손및변형, 신호장애, 차축및차륜파손, 기관사의신호위반등대형사고로연결될수있는준사고관련정보를수집하여공개하고있다. 향후에는단순한사고및장애정보의공유를넘어사고의원인및대책의효용성에대한정보공유로확대추진을계획하고있다. 국내도이러한국외추세에따라철도사고에대한정보공개가이루어져야할것이며, 이는철도안전을제고할수있는방안이라고판단된다 건널목사고발생현황 3. 건널목사고현황 건널목사고발생현황의특성을분석하기위해철도 Table 1. Annual State of Railroad Level-crossing Accidents Year collision minor Train Level Derailment accident collision Fire crossing Railroad Level-crossing Accidents 한국안전학회지, 제 29 권제 2 호, 2014 년 77

박준태 강팔문 박성호 산업정보센터 (www.kric.or.kr) 의연도별사고데이터를활용하였다. 건널목사고빈도는 1992 년 278 건으로집계되었으며최근 2011 년에는 14 건으로연평균 13% 수준으로감소한것으로나타났다. 그리고열차사고 ( 충돌, 접촉, 탈선, 화재 ) 는 13 건에서 2 건으로감소, 연 5% 수준의감소율을보이고있다.

또한연도별건널목사고자료를세분화하여살펴보면 1999 년처음부터 100 건이하로감소하였다. 월별세분화하여살펴보면각월별발생분포가차이가나타나고있음을알수있다. 월별발생빈도에대한상자그림을작성한결과 Fig. 1 과같이겨울철에발생빈도 ( 평균 ) 가높고여름철에낮아지는특성이있는것으로판단할수있다. 3.2.

771, p-value 0.028 로서 α=0.05 에서기각, 모분산의동질성을만족하고계절간차이가있다고할수있다. 겨울철철도건널목에서도로이용자자동차의시동꺼짐및미끄러짐 ( 음영영향 ) 등알려진위험요소외직접적인노출 (exposure) 의비교는자세히알려지지않고있다.

3 박준태 강팔문 박성호 산업정보센터 ( 의연도별사고데이터를활용하였다. 건널목사고빈도는 1992 년 278 건으로집계되었으며최근 2011 년에는 14 건으로연평균 13% 수준으로감소한것으로나타났다. 그리고열차사고 ( 충돌, 접촉, 탈선, 화재 ) 는 13 건에서 2 건으로감소, 연 5% 수준의감소율을보이고있다. 건널목사고와열차사고의총계에서건널목사고빈도가차지하는비중은 90% 수준으로열차사고에비해건널목사고의발생빈도가매우높게나타나고있음을알수있다. 즉, 건널목사고의발생빈도감소율은높은수치이나전체사고에서차지하는구성비는매년가장높은수준으로건널목사고의집중개선이열차사고를큰폭으로감소시킬수있는요인이될수있다고할수있다. 또한연도별건널목사고자료를세분화하여살펴보면 1999 년처음부터 100 건이하로감소하였다. 월별세분화하여살펴보면각월별발생분포가차이가나타나고있음을알수있다. 월별발생빈도에대한상자그림을작성한결과 Fig. 1 과같이겨울철에발생빈도 ( 평균 ) 가높고여름철에낮아지는특성이있는것으로판단할수있다 월별사고현황 과거사고발생자료를바탕으로분석한결과, 겨울철 의시작인 12 월부터 2 월까지사고빈도는 9 건 ~11 건, 여름철인 6 월부터 8 월은 7 건 ~8 건수준으로여름철에비해겨울철사고빈도가높다고할수있다. 겨울철 (1) 과여름철 (2) 의사고빈도차이에대한분산분석결과 (Levene sta. 1.12, p-value 0.33) F=3.771, p-value 로서 α=0.05 에서기각, 모분산의동질성을만족하고계절간차이가있다고할수있다. 겨울철철도건널목에서도로이용자자동차의시동꺼짐및미끄러짐 ( 음영영향 ) 등알려진위험요소외직접적인노출 (exposure) 의비교는자세히알려지지않고있다. 보행자의경우도추위로인해몸을움츠리며주머니에손을넣고보행하는전방시야주의력감소와겨울철안개로인한기관사의시야확보저하등의계절적문제점이보고되었으나미미한수준이다. 선로위에쌓인눈이나빙설은마찰력을감소시켜제동거리를증가시키는위험성을높게하여겨울철시설점검에많은시간과비용이투입되고있다. Fig. 2 는 1992 년 1 월부터 2012 년 12 월까지의월별건널목사고의발생플롯이며, Fig. 3 은겨울철과여름철의사고발생차이분석결과이다. 월별발생특성에대한분석전건널목사고에대한연도별단기예측을알아보았다. 앞서살펴본바와같이 Fig. 1. Monthly Accident Frequency of Railroad Level-crossing classification Mean Std. Dev. Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Fig. 2. Average Frequency of Railroad Level-crossing per month 78 Journal of the KOSOS, Vol. 29, No. 2, 2014

철도건널목사고의발생빈도특성분석연구 패턴으로단기적예측을실시한결과, 철도건널목사고는 10 여건으로예측되며, 과거와같은 5% 이상의큰감소율은보이지않을것으로판단된다. 4. 철도건널목사고시계열분석 classification Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 118.00 1 118.00 3.77 0.

단기예측은지수평활법 (exponential smoothing method) 을이용하여모수를추정하였으며 2000 년이전감소폭이큰변화량의가중치를지수함수적으로감소시키고가까운과거에큰가중치를부여 ( 진폭감소 ) 하기위함이다. 모수추정결과 α=0.701 로나타났으며 2014 년부터 2016 년까지 11 건으로예측되고있다. 즉, 과거의 4.1. 건널목유형교차상관 건널목사고의감소패턴은운영기관의안전대책과기술적진보등다양한노력에의한결과로볼수있다.

13 건 / 연의사고가발생하였으며, 2011 년에는총 1,219 개소에개소당 0.01 건이발생하여큰폭의사고감소가이루어진것으로볼수있다. 건널목유형중 1 종건널목의비율은 1992 년 29.

4 철도건널목사고의발생빈도특성분석연구 패턴으로단기적예측을실시한결과, 철도건널목사고는 10 여건으로예측되며, 과거와같은 5% 이상의큰감소율은보이지않을것으로판단된다. 4. 철도건널목사고시계열분석 classification Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Fig. 3. Seasonal Variance Analysis Results of Frequency Difference of Railroad Level-crossing 건널목사고빈도는하향감소추세의비정상시계열형태이다. 단기예측은지수평활법 (exponential smoothing method) 을이용하여모수를추정하였으며 2000 년이전감소폭이큰변화량의가중치를지수함수적으로감소시키고가까운과거에큰가중치를부여 ( 진폭감소 ) 하기위함이다. 모수추정결과 α=0.701 로나타났으며 2014 년부터 2016 년까지 11 건으로예측되고있다. 즉, 과거의 4.1. 건널목유형교차상관 건널목사고의감소패턴은운영기관의안전대책과기술적진보등다양한노력에의한결과로볼수있다. 무엇보다사고와관련된상대적지표가필요하나통과교통량을중심으로한노출량의정확한수집은어려움이있다. 따라서선행지표로건널목유형에따른사고와의교차상관을살펴보았다. 건널목유형은 1 종부터 5 종까지안전시설규모에따라구분이되며, 최근추세는 1 종건널목으로개량하는방식을따르고있다. 먼저 1992 년건널목 ( 평면 ) 개수는 2,010 개소이며개소당 0.13 건 / 연의사고가발생하였으며, 2011 년에는총 1,219 개소에개소당 0.01 건이발생하여큰폭의사고감소가이루어진것으로볼수있다. 건널목유형중 1 종건널목의비율은 1992 년 29.9% 로나타났으며 2011 년에 Accidents Forecast Number of Predictors Statistics Fit Ljung-Box Q statistics Stationary Statistics DF Sig. R-squared Number of Outliers Estimate SE t Sig. Accidents Forecast Alpha (Level) Fig. 4. Exponential Smoothing Result(Short-term prediction) Lag Cross Correlation Std. Error Fig. 5. Autocorrelation and Partial Autocorrelation Graph 한국안전학회지, 제 29 권제 2 호, 2014 년 79

박준태 강팔문 박성호 는 89.17% 로과거건널목이상당수입체화되거나 1 종으로개량또는철거된것으로판단된다. 건널목의점유율 (%) 과건널목사고의교차시간상관을분석한것으로동시상관외에 1 종건널목비율이 2 년의시차를두고선행하고있다는것을확인할수있다. 즉, 음의관계인두변수는 1 종건널목의비율이높을수록건널목사고는감소하는상관성을보이고있다고할수있다. 4.2. 건널목사고빈도예측시계열모형개발 앞서살펴본바와같이연도별발생빈도는비정상적 (nonstationary) 시계열구조를보이고있다.

비정상적자료를제외하고가능한많은데이터를확보하기위해사고감소의안정화시기인 2000 년이후월별데이터를활용하였으며, 자기상관및편자기상관그래프를작성, 계절성이존재하는것으로판단된다. 2000 년을중심으로사고감소의변곡점을계산할수있으며본분석의분석기간시점으로설정하였다. 자기상관그래프를보면 1 시차이후급격하게감소하고, 편자기함수에서는 12 시차에서상관이나타남을보여주고있다.

5 박준태 강팔문 박성호 는 89.17% 로과거건널목이상당수입체화되거나 1 종으로개량또는철거된것으로판단된다. 건널목의점유율 (%) 과건널목사고의교차시간상관을분석한것으로동시상관외에 1 종건널목비율이 2 년의시차를두고선행하고있다는것을확인할수있다. 즉, 음의관계인두변수는 1 종건널목의비율이높을수록건널목사고는감소하는상관성을보이고있다고할수있다 건널목사고빈도예측시계열모형개발 앞서살펴본바와같이연도별발생빈도는비정상적 (nonstationary) 시계열구조를보이고있다. 즉정상적 (stationary) 시계열구조로변환후예측모형을추정해야하기때문에본연구에서는데이터특성에따라계절특성을고려한 ARIMA(auto-regressive moving average model) 을적용하였다. 비정상적자료를제외하고가능한많은데이터를확보하기위해사고감소의안정화시기인 2000 년이후월별데이터를활용하였으며, 자기상관및편자기상관그래프를작성, 계절성이존재하는것으로판단된다 년을중심으로사고감소의변곡점을계산할수있으며본분석의분석기간시점으로설정하였다. 자기상관그래프를보면 1 시차이후급격하게감소하고, 편자기함수에서는 12 시차에서상관이나타남을보여주고있다. 이를통해 12 개월즉, 연도별동일시간대에유사한발생빈도가나타난다고볼수있으며이는계절형계열의특성이다. 자기함수의첫시차에서상관계수가유의한것으로나타나모형개발에서는 MA (moving-average) 를고려해야할필요가있다. 모형개발결과, 계절차분 (seasonal differencing) 을적용하지않은 ARIMA(0,0,0)(0,0,1) 형태가가장적합한것으로도출되었다. Ljung-Box Q 검증통계량이 p-value 이 Fig. 7. Monthly Accident Frequency of Railroad Level-crossing 로유의수준 5% 보다훨씬크기때문에 백색잡음이독립이다 는귀무가설을채택한다. 정상 R 제곱 (Stationary R-squared) 은 로나타났으며계절적이동평균계수는 로나타나 12 시차즉, 1 년주기의계절형계열의특성을보이고있다고판단할수있다. 즉, 국내철도건널목사고는감소추세를보이며계절성또한내포하고있는것으로나타났다. Fig. 6. Stabilization Period of Accident Reduction Fig. 8. Short-term Prediction Graph 80 Journal of the KOSOS, Vol. 29, No. 2, 2014

6 철도건널목사고의발생빈도특성분석연구 Table 2. ARIMA Results Classification Fit ARIMA Parameters Fit Statistic Statistics Stationary R-squared R-squared RMSE Normalize d BIC Mean Fit Ljung-Box Q statistics Number of Stationary Statistics DF Sig. Outliers R-squared Acc Parameters Estimate SE t Sig. Constant MA, Seasonal Lag 결론 국내의경우선진국에비해, 철도건널목안전성분석에대한신뢰할수있는방법론이부재한상태이며, 안전전문가에의한주관적인방법에의해안전성평가가주를이루고있다. 이는보다체계적이고시스템적인사고관리통계가집계되지못하고있기때문으로건널목사고의구조적문제점을파악하기에는한계점으로작용할수있다. 정량화된통계집계미구축의한계점은바로국내건널목사고의대부분을운전자과실로처리한다는점에서알수있다. 시설의설치현황, 도로의구조등사고원인을규명할수있는다양한변수들이통계 DB 로구축되지않아이러한문제점들을해결하는데상당한어려움이있다고할수있다. 본논문에서도이러한한계점으로사고발생자체의목적변수만활용하였다는데한계점이있다. 즉, 사고의직접적감소효과에영향을미친팩터를찾지못하고단기적감소추세만살펴볼수있었다. 열차는큰중량과큰출력을가지고있는반면에가감속이매우느리다. 이는철로와대차가모두쇠로되어있기때문에마찰력이약하기때문이다. 도로와철로가교차하는철도건널목에서열차는건널목물체때문에정지하는것은불가능하다. 즉사람과건널목이용차량이피해야한다. 철도건널목사고가치사율이높은대형사고이고, 2000 년대에들어와고속철도시대가열리고철도안전의식이나날이높아지는만큼철도건널목의입체교차화가매년시행되고있으며직접적인사고감소영향으로판단할수있다. 국내철도교통사고는지속적으로감소하고있으며철도안전선진국수준으로발전하고있다. 이러한사고감소에영향을주는변수를찾아내고효과크기에따른투자확대가필요한시점이다. 영국의경우철도에적용하는안전대책의대부분은단시간에효과가나오기보다는장시간의투자가요구되는경우가많으며사고예방을위해한가지대책만을적용하기보다는다수의대책을동시에적용하고있다. 국내의경우도사고원인을인적요인인부주의에서찾기보다는철도사고의체계적관리, 사고원인의통계 DB 화를통해구조적접근을실시해야할것이다. 본연구에서는국내철도건널목관련통계자료를이용하여단기적발생빈도의예측및계절주기의발생빈도특성이있음을분석하였으며, 활용자료측면에서시간적추세흐름과단순빈도만을사용하여직접적사고감소영향요인의분석에는한계가있다. 즉정책적, 건널목구조적변화양상에대한시계열적회귀분석을통한모수추정의연구가향후필요하다. References 1) M. S. Kim, Development of the Risk Assessment for Railway Level-Crossing Accidents by Using The ETA and FTA, Journal of the Korean Society for Railway, Vol. 12, No. 6, pp ) S. R. Kwak, A Study on Setting Up National Railway Safety Target, Railway Journal, Vol. 14, No. 3, pp ) J. T. Oh, Risk Assessment for Railway Related Accidents in Korea, Railway Journal, Vol. 2, No. 23, pp , ) S. K. Kang, Developing An Accident Prediction for Railroad-Highway Grade Crossings, Journal of Korea Transportation Research Society, Vol. 27, pp , ) J. T. Oh, A Study on Crash Causations for Railroad- Highway Crossings, Journal of Korea Transportation Research Society, Vol. 23, No. 79, pp , ) S. Washington, Validation of the FHWA Crash s for Rural Intersection, FHWA-RD , ) NCHRP Report 50 Accident Prediction Formula, Railroad-Highway Grade Crossing Handbook - Revised Second Edition August, ) C.W. Park, A Study on the utilization of Railway Accident Data, The Korean Society for Railway Conference, 한국안전학회지, 제 29 권제 2 호, 2014 년 81

Microsoft Word - KSR2013A322

Microsoft Word - KSR2013A322 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