경험적 베이즈(EB) 기법을 이용한 신호위반 단속카메라의 안전 효과분석 - 사고 심각도를 중심으로 -
Safety Effect Analysis of Red Light Cameras Using Empirical Bayes Method with Focus on Accident Severity
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초록
신호교차로는 전체 교통사고의 약 43%를 유발시키는 교통의 대표적 상충지점으로 교통사고를 줄이기 위한 다양한 안전대책들이 요구된다. 이중 신호위반 단속카메라(Red Light Camera)는 신호 교차로의 대표적인 방법으로 단속카메라의 효과에 대한 심도있는 교통공학적인 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 서울시에 설치되어 있는 신호위반 단속카메라의 효과분석을 위해 사고심각도에 대한 관찰적 사전·사후 평가를 위해 경험적 베이즈 방법(Empirical Bayes)을 적용하여 사망, 부상, 경상의 심각도 분석을 실시하고, 무인신호위반 단속카메라가 교차로 교통사고에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 사고유형별로 분석해 보고자 한다. 또한 국내에서 사용되는 EPDO(Equivalent Property Damage Only, 대물피해환산법) 기준과 미국 ITE에서 사용된 EPDO 기준을 함께 사용하여 국내와 미국의 사고심각도 결과를 비교·분석하였다.
Abstract
Signalized intersections require a variety of safety measures in order to reduce traffic accidents, because they are responsible for about 43% of Korea's annual total accidents. Red light cameras are one of the main countermeasures for intersection safety, and it is required to analyze the safety effects of said cameras. Thus, this research attempted to inspect the safety effects of red light camera in this study. In this research, the Empirical Bayes method was applied to study the safety effects of red light cameras based on accident severity; deaths, injuries, and slight injury. The safety effects of red light cameras are analyzed and compared by accident types based on Equivalent Property Damage Only used in both Korea and US ITE.
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