고속도로안개발생빈도추정모형개발 박준태 이수범 이수일 * 서울시립대학교교통공학과 * 현대해상교통기후환경연구소 (20. 4. 4. 접수 / 20. 8. 2. 채택 ) Development of a fog Frequency Estimation at Expressway Jun-Tae Park Soo-eom Lee Soo-IL Lee Department of Transportation Engineering, University of Seoul * Hyundai Insurance Research Center (Received April 4, 20 / Accepted August 2, 20) Abstract : A traffic accident which happens in Expressway during dense fog is more likely to cause the sequential accidents and high death rate. So, the preventive measures shall be taken at dangerous areas to enhance the efficiency of roads and minimize the accidents and the resultant damages. So, it is necessary to find out the characteristics of freeway zone which has high risk of fog occurrence and to establish the comprehensive safety strategy on installation and operation of the safety equipment. In this study, I developed a fog forecasting model by using the freeway fog data. This model can be used as the fog forecasting model in dealing with fog problems when new road is planned. The model was developed by using a statistical analysis technique or the regression analysis, focusing on the variables such as geographical features and regional conditions, distances to water sources and the area of water source. I have segmented the models by classifying the area into inland area and coastal area. The distance to water source and area of the water source located around the freeway were found to be main factors causing fog. Key Words : expressway, fog, linear regression, weather conditions. 서론 *.. 연구의배경및목적 우리나라는좁은국토에비해지형이복잡하여안개와같은국지적기상현상이지역별로다양하게나타나고있으며, 해안이나하천을따라서도로가발달된경우안개나기타악천후로인한교통사고가발생할위험이높다 ). 도로에안개가발생할경우차량들의주행속도가다양해지며차간간격이짧아지는등교통류의불안정성 (Reckwell, 977) 이교통사고위험성을야기시키는특성이있다. 과거서해대교 (2006) 안개시대형교통사고는 29 중추돌사고로 명이사망하고 50 여명의부상자가발생한사례를볼때, 안개속에서의교통사고는연쇄사고를일으키며피해규모가크고치사율이높은대형사고로이어질가능성이매우높음이잘알려져있다. 본연구에서는고속도로주변지형특성을바탕으로안개가발생하여고속도로에영향을미 To whom correspondence should be addressed. mendota@uos.ac.kr 치는관계를분석하고자한다. 이를위해안개빈도추정모형을개발하여고속도로신설노선의안개대책수립시사전안개발생영향을검토하는데활용할수있는데연구의의의를둔다. 연구의주요내용은아래와같다. 첫째, 국내고속도로에서발생하는안개빈도자료구축을통해안개빈도특성을검토한다. 둘째, 안개발생에영향을미치는요인을검토, 독립변수로활용하여최대한현실을반영 ( 안개발생구간의주변특성 ) 한다. 셋째, 개별노선당안개빈도예측모형의개발한계 ( 샘플수부족및발생시간미고려등 ) 를최대한극복하기위해지역구분에따른세부빈도추정모형을개발한다..2. 연구의범위본연구에서는고속도로안개발생현황자료를이용하여실제고속도로에안개가발생한도로구간을도출하였다. 2007~2008년안개발생현황자료의안개발생횟수및안개가발생한해당노선주변지 27
박준태, 이수범, 이수일 형특성자료를구축하여안개발생빈도추정모형을개발하였다. 안개발생빈도추정모형은고속도로주변강, 하천등의수원이위치할경우수원에서발생한안개가고속도로로유입하여도로에안개가발생하는빈도를추정하는모형식이다. 안개의지속시간및발생안개의종류특성은기존데이터의한계로모형에반영하지않으며, 일년동안고속도로에발생하는횟수를예측하고자한다. 2. 선행연구검토 2.. 안개발생원인및특성검토 안개는수증기가응결핵을중심으로응결하면구름이나생성되는것으로정의하며, 구름과안개의차이는그것이지표면에접하고있는가또는떨어져있는가에따라결정되며본질적인차이는없다. 기상학사전 ( 김광식, 994) 에의하면, 안개는통상상대습도가 00% 에달하며, 안개가낮고연직방향으로엷어서하늘이들여다보이는것을낮은안개라하고, 사람이서있을때는눈높이에서 km 이상의먼곳까지확실히보이지만지표면가까이낮게깔려있는안개를얕은안개또는땅안개라고한다. 안개의농도나두께는습도, 온도, 바람및응결핵의종류나양등에의하여결정되며일반적으로 97% 이상의높은습도에서발생하지만, 공장지대에서는응결핵이많으므로습도가 80% 정도인경우에발생되기도한다 2). 2... 안개발생의지역환경요소수증기의주요공급원이되는강 하천이나호수, 바다와같은장소에서안개가발생하기쉽고, 비가내린뒤에는수증기량이많아지므로안개의발 생도비교적많음. 시정이 km 정도의가장엷은안개가포함하는안개물량 (liquid water content of fog) 은 0.0~0.02 g/m 3 이며, 시정이 50 m 정도의짙은안개의경우는 g/m 3 에이른다 3). 안개는지역환경요소가중요한데, 밤에하강기류로부터기인하는가장차고농밀한공기가잘고이는골짜기, 분지그리고경사진곳에서빈번하게생성되거나, 일정한양의수분을일정영역에함유하고있는호수, 저수지, 강변, 강둑그리고하천등습기로수증기공급이많아서안개가되며, 산간구릉지대는기류가골승하여기온의하강으로안개가되고, 야간의지면이복사냉각되어지표부근대기층의수증기가응결하여복사안개가발생한다 4). 최근도시의공기는공장이나난방등에서발생하는연록과자동차의배기가스등으로오염되고, 그것으로인해교외와비교하면시정이낮아지며, 안개의발생도빈번함. 이것에대해서일찍이 L. Howard(833) 는런던의안개를관찰하고, 그것이런던시내에만한정된것을확인하여도시무 (City fog) 라는용어로써소개하였다. 따라서건물이많은도시지역이라던가산업지구, 공장지대로부터발생하는수증기로인한도시무가발생하게되며안개의농도나두께는습도, 기온, 바람, 응결핵의종류, 양등에의해결정된다. 2..2. 안개시교통사고위험성 999 년부터 2007 년까지의교통사고통계분석 5) 에따르면안개낀날은치사율이다른기상상태에비해월등하게높은것으로나타나고있다. Fig. 2 를살펴보면국내전체사고의구성비는맑은날이 84.4% 로가장많았으나안개낀날의치사율은 0.77 명으로모든기상상태중가장높은것으로나타났으며, 치사율은다른기상상태에비해 2 배이상높은것으로나타났는데이러한결과는안개낀날의경우전방시계가불량한상태에서안전거리미확보로인한추돌사고가많이발생하기때문인것으로알려져있다. Fig.. Types of fog. Fig. 2. Death rate caused by traffic accident according to the type of weather (999~2007 Sum.). 28 Journal of the KOSOS, Vol. 26, No. 4, 20
고속도로안개발생빈도추정모형개발 2..3. 안개발생시운전자행태 Job Kijnhount(99) 에따르면, 운전자가환경에의해잘못인도되기때문에안전속도로속도를낮추지않는다고하며안개가발생했을때, 운전자의두뇌는 far away 로희미함을해석할것이고, 운전자는실제주행속도보다더느리게운전한다고느끼게되며, 서행하라는경고가주어져도여전히속도를더높이는것으로분석되었다 6). NTS(The National Transportation Safety oard) 에서연구한결과를보면일부운전자들은감소된제한속도를기준으로서행해야하는반면, 그외의운전자들은서행을하지않기때문에차량간속도편차가증가하는것으로분석되었다. 오세욱 (2005) 의연구에따르면안개발생시운전자들의불안감을해소하기위해서전방을확인할수있는대안과앞뒤차량과의거리조절을가능케할뿐만아니라, 주변상황에대한대처능력을높여줄수있는대안등이마련이필요하다고주장하였다. 오주삼 (2004) 은도로조건이동일하고교통량이유사한경우에대해서안개의유 무에따른교통속도의변화를분석하였다. 개별차량의속도분포변화를분석한결과안개로인해 7~% 의속도감소비율이있는것으로분석되었다. 임채홍 (2007) 은위험안개가발생하였을경우안전성을높이기위하여최소정지시거에따른안전속도를확보해주는방안으로시정거리가 0~00 m 일때의안전속도는 40 km/h, 시정거리가 00~200 m 일때의안전속도는 60 km/.h 로결정하였다. 미국유타주의 ADVISE 프로젝트에서는시정거리별적정속도정보를제공하는연구를수행하였으며프로젝트의궁극적인목표는감소된시정에따른운전자의행태와경고시스템에대한운전자의반응을연구하는것이며, 또한 ADVISE 시스템의목적은차량간속도를감소시키고, 낮은시정이발생했을때총평균차량속도를감소시키는것이다. 2..4. 안개발생관리연구조혜진 (2003) 은안개에대한안전관리대상지역을선정함에있어서안개발생일수, 지속시간, 시정을복합적으로고려하여야하며위험안개발생지표 (Index F) 를개발하여우선적으로안전관리를해야할대상지역의순서를정할수있다고보고하였다. 위험안개발생지표 = 여기서, D : 안개발생일수 W T : 안개지속시간가중치 W S : 시정가중치 O N : 정규화된안개발생일수 FORETELL( 미국 ) 프로그램은주고속도로운영자와대중이필요로하는기상관련정보를인터넷으로적시에, 상세하고, 적절하게제공함. 이프로그램은첨단화된기상예측시스템을 ITS 와결합하여, FHWA 에서부분적으로재정을지원하는다주적 (multis-states) 인프로그램이다. 이프로그램은지방 ITS 프로그램 (Rural ITS Program) 의일환으로 FHWA 에의해설계되었다 7). 프로그램에는 Iowa, Wisconsin, Missouri 주의교통부가참여함. 개별섹터파트너인 Castle Rock Service 가개발하였으며, 현재 Mississipi Valley 지역의상류부에서시스템을운영하고있다. 일본의경우 AHS(Advanced Cruise-Assist Highway Systems, 주행지원도로시스템 ) 을이용하여도로와차량의상호관계에중점을두고주행지원을하고있다. 또한, 북해도에서는 999 년부터한지토목연구소의한지도로연구그룹이웹싸이트 ( 北の道ナビ ) 를운영해, 2003 년부터삿뽀로권눈보라의광역정보제공실험을실시하였다. Table. Index Description 구분 Radiation fog ( 복사안개 ) Advection fog ( 이류안개 ) Average droplet diameter(µm) 0 20 Typical droplet range(µm) 5~35 7~65 Liquid water content(mg/m 2 ) 0 70 Droplet concentration(/cm 2 ) 200 40 Vertical fog depth(m) typical 00 200 severe 300 600 Horizontal visibility(m) 00 300 Spatial extent Localized, patchy Widespread I P = f (d w, t p, s p, e p) - I P : 주어진지역 p 에대한수치지수 - d w : 위치 p 의수원으로부터의거리와공간적범위 - t p : 언덕, 골자기등의형태, 현장저수지의크기와현장한대기류의수용지역여부등과같은변수들을통합한지점 p 의지역지형함수 - s p : 도로형태 ( 절단, 교량, 제방 ) 와도로의방위를표현하는지점 p 의도로현장지형의함수 - e p : 인공습기근원과같은어떤환경적특성의일반적인표현을통합한것 한국안전학회지, 제 26 권제 4 호, 20 년 29
박준태, 이수범, 이수일 영국의경우안개지수이론 ( 복사안개에영향을미치는중요한변수들에대한연구 ) 은짙은복사안개의공간변이를예측하여정의하였다. 안개지수 I P 는 0~00 사이의값을갖는수치적지수로서, 주어진위치 P 에서의짙은복사안개에대한발생가능성을의미한다 8). 2.2. 기존연구와의차별성기존도로를상대로안개발생예측에관한연구가교통안전측면에서미흡한상태이다. 본연구에서는과거고속도로안개발생데이터를활용하여도로구간지역특성에따른안개발생예측모형을개발하며이는안개잦은구간선정및향후신설노선안개관리대책수립시안개위험도를판단할수있다. 도로상의안개발생시위험시정으로나타나고있는시정거리 250 m 이하의안개발생을예측하며지역특성을반영하였다. 3. 자료의구축및분석방법론정립 3.. 모형개발을위한자료수집방법 모형개발을위한절차로기존고속도로에발생한안개발생현황자료와자료에나타난안개발생구간의지역특성자료를수집하였다. 이를통해 Fig. 3 과같이수원에서발생한안개가도로에미치는 Fig. 5. Regional monthly fog occurrence(2006~2008). 관계를규명하며회귀분석을통해안개빈도추정모형을구축하였다. 지역별월별안개발생횟수를분석한결과 3~5 월과 9~ 월사이에안개가집중적으로발생하는것을볼수있으며, 충청지역이타지역보다안개발생횟수가많은것으로나타났다. 예측모형개발을위해종속변수로안개발생횟수를이용하였으며독립변수로도로주변의수원관련변수, 지역및지형관련변수를수집하였다. 모형은내륙지역모형과해안지역모형, 통합모형으로세분화하여개발하며내류지역은임실, 진주, 원주등이며해안지역은인천, 부산, 군산등으로구분할수있다. Fig. 3. Diagram of fog occurrence at Expressway. Fig. 4. Highway Route fog occurrence(2006~2008). Fig. 6. Classification into coastal and inland regions. 30 Journal of the KOSOS, Vol. 26, No. 4, 20
고속도로안개발생빈도추정모형개발 Table 2. Characteristics of regional fog 구분지역특징 제 I 지역 ( 내륙지역 ) ( 복사무 ) 제 II 지역 ( 대관령 ) ( 활승무 ) 제 III 지역 ( 서해안지역 ) ( 복사무, 이류무 ) 제 IV 지역 ( 남 동해안지역 ) ( 이류무 ) 임실, 진주, 순천, 양평, 충주, 춘천, 추풍령, 대구, 광주, 청주, 원주, 거창, 의성, 홍천, 합천, 부여 대관령 인천, 전주, 서울, 수원, 군산, 목포, 서산, 대전 제주, 울릉도, 여수, 부산, 울산, 서귀포, 통영, 완도, 포항, 울진, 강릉, 속초 연간안개현상일수는평균 45.2 일 가을철에약 45% 정도의안개가집중되어발생함 연간평균지속시간은 4.3 시간 안개발생시간은새벽 ~6 시반사이에집중적으로발생 안개소산시간은 7~0 시반사이에집중적으로소산 연간안개일수가 20.7일 여름철에약 4% 정도의안개가집중되어발생함 연간평균지속시간은 9.시간 안개발생시간은새벽 5~5시반사이에가장빈도가높음 소산시간은 7~8시반사이에집중되어소산 연간안개일수가 26.2일 여름철에약 29%, 봄과가을철에는약 27% 의안개가발생함 연간평균지속시간은 4시간 안개발생시간은새벽 4~8시반사이에가장빈도가높음 소산시간은 7~9시반사이에집중되어발생함 연간안개일수가 8.5 일 여름철에약 64% 정도의안개가집중발생 연간평균지속시간은 4.3 시간 안개발생시간은전시간대에걸쳐고루나타남 소산시간은일출후 3 시간사이에다소집중되지만대체로전시간대에골고루분포되어발생함 안개발생지역구분은지역별안개특성을분석하여정립하였다. 주변지형과수원등의영향으로지역에따라안개의지속시간, 시정거리, 안개의종류가다름을확인할수있었다. 3.2. 기초데이터분석 모형개발을위한데이터수집방법및표시방법은 Table 3 과같으며지역및지형변수는더미변수로활용하였다. 총 78 개의데이터를구축하였으며 Table 3. Variable Description 종속변수 독립변수 Variables 안개발생횟수 수원과의거리수원면적 지역 지형 수집방법및분석을위한표시방법고속도로안개발생횟수 ( 표시방법 : 회 / 년 ) 고속도로와주변수원과의평균거리 ( 표시방법 : km) 고속도로주변수원의면적 ( 표시방법 : km2) 고속도로가위치한지역 ( 표시방법 : 해안 (), 내륙 (0) 고속도로가위치한지형 ( 표시방법 : 산악 분지지형 (), 평지 (0)) Table 4. asic statistical analysis Minimum Maximum Mean Deviation 안개발생일수.00 67.00 4.2436.4796 수원거리 0.0 2.80 0.7696 0.74009 수원면적 0.00 3.43 0.868 0.89823 지형 0.00.00 0.779 0.4529 지역 0.00.00 0.403 0.49506 해안지역데이터는 32 개, 내륙지역데이터는 46 개로구분하였다. 기초통계량분석은 Table 3 과같다. 주변수원으로인해고속도로에발생한안개발생회수는평균 4.2 회 / 년으로최대 67 회가발생한것으로나타났으며표준편차.47 로넓게분포하는것을알수있다. 수원과의거리및면적은인터넷항공사진을활용하여측정이가능하였다. 서해대교와같은바다를관통하거나바다와바로인접한도로의경우바다면적계산이불가능하여분석데이터에서제외하였다. 개발한모형은바다를관통하는도로에는적용할수없다. 안개발생횟수와영향요인과의상관관계분석결과수원과의거리는음 (-) 의관계로수원과도로와의거리가짧을수록발생발생회수를증가시키는요인으로작용함을알수있다. 또한수원면적은양 (+) 의관계로수원의면적이넓을수록도로에안개발생을증가시크는요인으로판단할수있다. 이는안개의생성및영향을미치는범위에대해모형개발전파악할수있는중요요인이다. Table 5. Correlation analysis Correlations Pearson 안개발생횟수 Pearson Correlation 안개발생횟수 (2-tailed) - Pearson Correlation -.503(**) 수원과의거리 (2-tailed) 0.000 Pearson Correlation.449(**) 수원면적 (2-tailed) 0.000 Pearson Correlation.248(*) 지형 (2-tailed) 0.028 Correlation -0.53 지역 (2-tailed) 0.82 한국안전학회지, 제 26 권제 4 호, 20 년 3
박준태, 이수범, 이수일 4. 안개예측모형개발 4.. 지역통합모형개발 전체 78 개자료를이용하여해안지역과내륙지역전체의안개발생예측모형을개발하였다모형유의성검증에서결정계수는 0.487 로나타났으며분산분석결과신뢰수준 95% 에서유의한것으로나타났다. 모형개발결과고속도로에영향을미치는안개발생횟수는수원면적과수원과의거리변수가채택되었으며지형및지역변수는채택되지않았다. Table 6. adequacy R R Summary Adjusted R of the Estimate.822(a) 0.687 0.68 9.0304 Table 7. Variance analysis result ANOVA(b) Sum of s df Mean F Regression 3,93.478 2,965.739 23.722.000(a) Residual 6,24.893 75 82.865 Total 0,46.372 77 Table 9. adequacy(coastal regions) R R Summary Adjusted R of the Estimate.748(a) 0.73 0.7 6.9550 Table 0. Variance analysis result(coastal regions) ANOVA(b) Sum of s df Mean F Regression,79.765 3 573.255.85.000(a) Residual,354.454 28 48.373 Total 3,074.29 3 Table. Development of a fog forecasting model(coastal regions) Coefficients(a) Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients eta t Collinearity Statistics (Constant) 4.582 2.902 5.024 0.000 수원거리 -5.309.570-0.448-3.382 0.002 0.895.7 수원면적 4.627.303 0.485 3.55 0.00 0.844.85 지형 -2.593 2.587-0.30 -.002 0.3250.936.068 Table 8. Development of a fog forecasting model Coefficients(a) Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients eta t Collinearity Statistics (Constant) 5.584.883 8.275 0.000 수원거리 -6.794.423-0.438-4.772 0.000 0.970.03 수원면적 4.760.73 0.373 4.059 0.000 0.970.03 4.2. 해안지역모형개발고속도로가해안지역에위치한경우해무및이류무의영향으로해안주변고속도로에안개가발생할가능성이높으며내륙지역으로이동하여농도가강한활승안개로변하는특성이있다. 해안지역안개발생예측모형은결정계수 0.542로나타났으며분산분석결과신뢰수준 95% 에서유의한것으로나타났다. 4.3. 내륙지역모형개발내륙지역에위치한고속도로의경우주변하천및강, 저수지등의수원으로부터직접적인안개영향을받으며서해안및포항지역을제외하고대부분의지역이해안지역보다안개의강도가높은것으로나타나고있다. 내륙지역에는주로복사무형태의안개가발생하며지형특성으로산지 ( 산악지, 분지 ) 에위치한경우안개발생의영향을크게받는것으로알려져있다모형개발결과수원거리및면적, 지형요인이안개발생과관련되어있는것으로나타났으며해안지역과다르게산지, 분지의경우가안개발생에양 (+) 의영향을미치는것으로분석되었으며이는안개가산지에서발생할경우산능선을타고올라가면서입자가커지고, 짙은안개로변하는특성이반영된것으로볼수있다. 내륙지역안개발생예측모형은결정계수 0.542 로나타났으며분산분석결과신뢰수준 95% 에서유의한것으로나타났다. 32 Journal of the KOSOS, Vol. 26, No. 4, 20
고속도로안개발생빈도추정모형개발 Table 0. adequacy(inland regions) R R Summary Adjusted R of the Estimate.88(a) 0.759 0.703 0.03084 Table 2. Variance analysis result(inland regions) ANOVA(b) Sum of s df Mean F Regression 2,609.797 3 869.932 8.646.000(a) Residual 4,225.942 42 00.68 Total 6,835.739 45 Table 3. Development of a fog forecasting model(inland regions) Coefficients(a) Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients eta t Collinearity Statistics (Constant) 9.579 4.09 2.34 0.024 수원거리 -6.544 2.623-0.33-2.495 0.07 0.934.07 수원면적 5.429 2.038 0.335 2.664 0.0 0.933.072 지형 7.686 3.890 0.250.976 0.0500.99.089 해안지역고속도로의안개발생예측모형에서는지역통합모형과달리수원거리및수원면적외지형요인이안개발생에영향을미치는것으로나타났다. 예측모형의검증을위해활용한데이터로 MP (Mean Prediction ias), MAD(Mean Absolute Deviation) 분석을수행하였다. 분석결과약 20% 수준의과소추정이나타남을확인하였다. Table 4. Development of a fog forecasting model(3-types) 구분 지역통합안개발생예측모형 해안지역안개발생예측모형 내륙지역안개발생예측모형 안개예측모형식 Y = 5.584-6.794(X ) + 4.760(X 2), R 2 = 0.687 여기서 Y: 안개발생횟수 ( 회 / 년 ) X : 수원거리 (km) X 2 : 수원면적 (km 2 ) Y = 4.582-5.309(X ) + 4.627(X 2) - 2.593(X 3), R 2 = 0.73 여기서 Y: 안개발생횟수 ( 회 / 년 ) X : 수원거리 (km) X 2 : 수원면적 (km 2 ) X 3 : 지형 (0: 평지, : 산지 ) Y = 9.579-6.544(X ) + 5.429(X 2) - 7.686(X 3), R 2 = 0.759 여기서 Y: 안개발생횟수 ( 회 / 년 ) X : 수원거리 (km) X 2 : 수원면적 (km 2 ) X 3 : 지형 (0: 평지, : 산지 ) Table 5. MP, MAD output 구분 통합지역 해안지역 내륙지역 MP 3.32-3.45-2.36 MAD 4.853 4.859 4.990 : 모델을만들기위하여종속변수로사용된자료 : 모델에의한결과값 : 모델을만들기위하여종속변수로사용된자료 : 모델에의한결과값 지형을평지와산지, 분지로구분시평지에위치한도로에서안개발생횟수가더높게나타나는것으로예측되며이는도로주변해안에서발생한안개 ( 해무 ) 가이동해오면서직접도로에영향을주는경우로알려져있는것과같은의미로판단할수있다. 5. 결론및향후연구과제 본연구에서는과거고속도로안개발생데이터를활용하여도로구간지역특성에따른안개발생예측모형을개발하며이는안개잦은구간선정및향후신설노선안개관리대책수립시안개위험도를판단하는데목적이있다. 고속도로안개발생에따른교통사고위험은타기상상태에비해매우심각한것으로나타나고있다. 본연구에서는고속도로안개발생에대한종합대책차원에서사전안개발생을예측할수있도록안개발생예측모형을개발하였다. 지역통합모형, 해안지역모형, 내륙지역모형으로세분화하였으며이를활용하여신설노선및안개대책수립시안개위험을평가할수있다. 즉, 지역적특성에따라안개발생의차이가나타남을착안하였다. 모형개발결과결정계수는 0.6~0.7 수준으로높게나타나지는않았으나안개빈도를예측할수있 한국안전학회지, 제 26 권제 4 호, 20 년 33
박준태, 이수범, 이수일 는연구로의의를둘수있다. 기존안개발생현황자료를활용하였으나안개는습도및기온차등의영향을직접적으로받는것으로기상변수를보완하여지속적으로모형을보완할필요성이있다. 또한본모형은고속도로주변수원이위치한경우를대상으로분석하여도로를통과하는수원등다양한공간형태에적용할수없는한계점이있다. 이와함께안개발생구간의발생시간대및안개의농도, 시정거리등의자료를구축하여모형에반영해야한다. 따라서향후고속도로가위치한다양한공간형태와기상자료를보완한연구가이루어져야한다. 향후연구과제로안개의유형구분에따른다양한분석연구가필요하다. 참고문헌 ) 민경덕, 경부고속도로상의안개구역에서의안개발생에관한연구, 한국기상학회지, 제 2 권, 제 호, pp. 3~24. 976. 2) 성학중, 김포공항의안개예보에관한연구, 기상연구소, 988. 3) 허인혜, 한국의지역별안개특성, 건국대학교석사학위논문, 997. 4) 안중배외 3 인, 한반도안개특성연구, 기상청, 2002. 5) 교통사고통계분석, 도로교통공단, 2008. 6) Highway Meteorology, The Fog Hazard, E & FN Spon, London, England, 99. 7) I-526 Cooper River ridge Surveillance and Response Plan, South Carolina Department of Highways and Public Transportation, June, 992. 8) A Highway Accident Report on Multiple-Vehicle Collisions During Limited Visibility (FOG) on Interstate 75 Near Calhoun, Tennessee, December, 990, National Transportation Safety oard, Washington, D.C., 992. 34 Journal of the KOSOS, Vol. 26, No. 4, 20