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논문KCI 등재

순서형 프로빗모형을 이용한 강우 시 고속도로 교통사고 심각도 분석

Injury Severity of Freeway Crashes in Rainy Weather Using an Ordered Probit Model

정연식|한상진|이선영
한국교통연구원 (The Korea Transport Institute)|2020.03|교통연구 (Journal of Transport Research)|제27권 제1호|pp. 1-11|DOI 10.34143/jtr.2020.27.1.1

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Rainfall한계효과순서형 프로빗 모형Ordered Probit Model고속도로강우사고 심각도FreewayInjury SeverityMarginal Effect

초록

교통사고는 강우, 강설, 강풍 등 기상 악천후가 원인이 되어 발생하기도 한다. 본 연구는 전국 고속도로를 대상으로 특히 강우 시 발생한 교통사고를 대상으로 사고자료를 분석하여 부상 심각도에 영향을 미치는 주요요인을 파악하는데 목적이 있다. 본 연구는 효용함수(Utility function)의 오류항에 대해 표준 정규분포를 가정한 순서형 프로빗모형(Ordered Probit)을 적용하였다. 모형의 주요 설명변수로는 기상상황, 도로 기하구조, 교통류 자료, 사고 차량특성 자료를 사용하였다. 특히 이들 자료는 시공간적 세분화를 위해 시간적으로 5분 단위 자료를 표준노드링크에 연계하였다. 그 결과 전국 715개 링크에서 분석에 사용할 수 있었던 사고자료는 1,505건이다. 모형 적합 및 계수 추정은 Stata 13.0을 이용하였다. 결과적으로 부상 심각도는 복수의 차가 사고와 관련될 때, 화물차가 연관되는 경우, 풍속이 초속 4m 이상인 경우, 도로가 내리막인 경우 사고에 영향을 유의미한 영향을 받는 것으로 나타났다.

Abstract

In general, adverse weather including heavy rain, heavy snow, and gust has an impact on traffic crash occurrence. The objective of this study is to identify main causal factors contributing to injury severity of freeway crashes under the rainy weather condition. Based on 1,505 freeway crashes, road geometry, traffic, and weather data obtained from Korean freeway systems for three year periods (2012-2014), an ordered probit model which is assumed that the error term follows a standard normal distrubution was applied by using statistical analysis tool, Stata 13.0. As as result, six variables were found to be increasing crash injury severity under the rainy weather condition: crashes that involved two or more vehicles, crashes that involved heavy duty trucks, crashes when wind speed was more than 2m/sec, crashes that occurred on downhill sections, crashes that occurred on right curve sections, and crashes that occurred on sections with the speed limit of 100 km/h or more. However, crashes when rainfall duration was more than five hours tended to have lower probability or injury severity.

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