Numerous studies have been performed to estimate the collision occurrence probability and reduce the colli-sion risk. Among contributing traffic related variables, the speed was regarded as a major variable closely related to collision occurrence. In this study, the speed variables were focused to predict collision rate classi-fied by traffic conditions. To define the traffic condition of a section, four traffic states were classified - Free flow (FF), Bottleneck (BN), Back of queue (BQ), and Congested traffic (CT) - according to the speed of up-stream and downstream. The collision rates were described by the number of collision in three years per Vehi-cle Miles Traveled (VMT) or Vehicle Hours Traveled (VHT). The type of collision were classified into three (Rear-end, Sideswipe, and Others), and two variables (speed difference between upstream and downstream or average speed of upstream and downstream) were considered to use as an independent variable for standard linear regression analysis. For this study, the collision and traffic data of I-880N freeway in California were analyzed.
The resultant findings in this study showed that the both of the speed difference and average speed had an explanatory power to express the collision rate by each type of collision and each traffic state. Rear-end and sideswipe collisions showed different collision rate pattern with the others, and the influence of the speed difference between upstream and downstream changed according to the traffic state. From the results of re-gression analysis, the rear-end and sideswipe collision rates were expressed by the quadratic equation without 1st order using the speed difference as an independent variable, while the other types of collision were de-scribed by the quadratic equation using the average speed as an independent variable. Based on the rear-end and sideswipe collision analyses, the CT state, which have the speed lower than 50 mph for both of upstream and downstream, showed the highest collision rate, and FF state, a contrast to CT state, took the lowest. In addition, the number of collision per VMT took little more statistically significant values than the number of collision per VHT except CT state.
The results and methodology of this study will be helpful to understand the collision potential for the highway according to the traffic speed. The result can be used for making drivers to accelerate or decelerate, and escape hazardous traffic. In the long term, the method used in this study will be operationally meaningful to measure the annual collision change and evaluate the traffic safety improvement.
이전부터 많은 연구에서 교통류의 여러 가지 변수들을 통해 사고 확률을 예측하고, 사고 위험을 줄이기 위해 노력해 왔다. 교통류의 데이터 중에서 속도는 사고와 밀접한 관련을 지닌 주요 변수 중 하나이다. 이 연구에서는 속도를 변수로 하여 시간과 공간 요소를 고려한 사고 확률을 구하고자 하였다. 고속도로의 일정 구간에 대하여 상류부와 하류부 속도에 따라 해당 구간의 교통 상황을 나타내는 네 가지 상태(자유 흐름 (FF), 병목 현상 (BN), 대기열 후퇴 (BQ), 정체 (CT))로 규정하고, 각 교통 상태 내에서의 사고 위험도를 속도 변수로 표현하였다. 사고 확률은 세 가지 사고 유형(추돌사고, 측면접촉사고, 기타)에 대하여 각각 두 가지 속도 변수(상류부와 하류부의 속도 차, 상류부와 하류부의 평균 속도) 중 하나의 변수를 선택하여 단순회귀분석을 시행하였고, 확률은 총 사고 수를 해당 구간의 주행 거리(VMT) 혹은 주행 시간(VHT)로 나눈 값을 사용하였다.
회귀분석 결과, 상류부와 하류부의 속도 차를 변수로 한 이차식으로 추돌사고 및 측면접촉사고를 표현할 수 있었고, 사고 확률이 속도차의 제곱에 비례하는 U자 형태의 그래프 모양이 나타났다. 기타 사고의 경우 추돌사고 및 측면접촉사고와 달리 상류부와 하류부의 평균 속도를 변수로 하는 이차식으로 표현할 수 있었다. 교통 상태에 따른 분석 결과에서는 추돌사고 및 측면접촉사고의 경우 정체 상태에서 사고율이 가장 높은 것으로 나타났고, 병목 현상 및 대기열 후퇴, 자유 흐름의 순으로 사고율이 낮게 나타났다. 주행 거리와 주행 구간에 따른 분석 결과는 정체 상태의 경우를 제외한 나머지의 경우에서 주행 거리로 표현된 사고 확률이 통계적으로 더 유의한 값을 가졌다.
연구 결과, 상하류부 속도 차이와 평균 속도는 각각 독립변수로서 해당 고속도로의 사고 위험을 표현하는 설명력을 가진 것으로 나타났고, 위의 두 변수 중 하나를 독립변수로 사용한 단순회귀 이차식이 각 사고 유형 및 교통 상태 별 사고 확률을 설명하는 데 전반적으로 유효하였다. 추돌사고 및 측면추돌사고의 경우 사고 확률이 기타 사고 유형과는 다른 패턴으로 나타났고, 상하류부 속도 차이가 교통 사고의 위험도에 미치는 영향은 해당 구간의 교통 상태에 따라 달라지는 것을 발견하였다.
이 연구에서는 상하류부 교통류의 속도를 바탕으로 한 구간 내 사고 위험도 측정 방법을 제시하였으며, 연구에 사용된 방법을 통해 내부의 교통 상태를 고려하여 사고 확률을 더욱 정확히 예측하고자 하였다. 이는 기존의 개략적인 사고 위험도 측정 방법과 구별되며, 연구 방법 및 결과는 차량의 속도에 따른 사고의 위험도를 파악하는 데 유용할 것이다. 이 방법은 단기적으로 운전자의 감속이나 가속을 유도하여 고속도로 상에서 마주할 수 있는 위험 상황을 회피하는 데 사용할 수 있으며, 장기적으로는 연간 사고 확률 변화를 예측하고 사고율 개선 효과를 평가하는 척도로 활용할 수 있다.
