과거부터 계속해서 발생하던 고속도로 터널 교통사고의 심각성이 최근 대형 교통사고가 연이어 발생함에 따라 여러 매체를 통해 사회적 이슈로 떠오르고 있다. 일반적으로 터널은 기본구간에 비하여 조명이나 폭원 등 전반적인 환경이 매우 상이하여 교통사고분석 시 기본구간과 달리 다뤄져야 한다. 관련 기관에서는 운전자에게 터널 내 상황정보를 제공하는 시스템이나 ITS 통신장비를 활용하여 각종 시설물을 설치·개선하는 등 노력을 기울이고 있으며, 다양한 연구기관에서는 이미 상당한 연구를 통해 터널 사고에 영향을 미치는 요소를 규명해오고 있다. 대부분의 교통사고는 겹쳐진 치즈의 구멍이 모두 일치하면 빛이 통과된다는 ‘스위스 치즈 모델’과 같이 여러 가지 환경과 요인들이 동시적 또는 연쇄적으로 반응하여 발생한다. 이처럼 눈에 보이지 않는 연쇄반응 즉, 연관관계를 파악하는 연구는 현재까지 교통 분야에서 거의 이루어지지 않았다. 연관성 분석은 미국 월마트의 ‘맥주와 기저귀’ 사례(연관성 분석을 실시하여 맥주를 구매하는 30대 남성고객이 기저귀를 함께 구매한다는 사실을 규명하여, 진열방법을 변경함으로써 매출 증대 효과를 본 사례)처럼 이미 마케팅 등의 사회과학분야에서는 복잡하고 다양한 특성들의 숨겨진 패턴을 찾아내기 위해 빈번하게 사용되어왔다. 하지만 앞서 기술하였듯이 국내 교통안전 분야에서 연관성 분석을 실시하여 숨겨진 패턴을 찾아내는 연구는 아직 이루어진 바가 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 터널의 교통량(ADT)과 기하구조(차로 수, 연장, 폭원, 종단선형, 평면선형) 자료에 대한 군집 분석을 실시하여 고속도로 전체 터널을 군집별로 분류하고, 분류된 터널 군집과 고속도로 사고 특성을 포함하는 연관성 분석을 실시하여 아직 규명되지 않은 터널의 다양한 특성 간 연관관계를 파악·분석하고자 한다.
Traffic accidents that continue to occur at the highway tunnel section have recently emerged as a social issue through related media. Thus, to solve this problem, we first conducted a cluster analysis based on various traffic volume and geometry data in the tunnel and classified it into five clusters (long tunnel group, upward tunnel group, downward tunnel group, wide tunnel group, straight tunnel group). Therefore, a Association Rule Analysis was conducted to find patterns between each tunnel cluster and complex characteristics that are invisible based on highway tunnel traffic accident data collected from 2011 to 2016 respectively by tunnel group, accident class, accident type and accident cause. In long tunnel group, neglectful observation, younger than 20, etc. were extracted. In the downward tunnel group, speed and rain were extracted. In the upward tunnel group, speeding and neglectful observation were extracted. In the wide tunnel group, sleepiness and nightlife were extracted. Finally, in the straight tunnel group, the neglectful observation and car-to-car accident were extracted. Analysis results by accident class showed that speeding and falling, etc. were extracted from Class B accident, solo vehicle fire, speed and speed, and tire failure and rain from Class D accident. Analysis results by car-to-car accident type show that safety distance was secured, younger than 20 years old was extracted. In the car-to-facilities accident, rain, D grade were extracted. Finally, the analysis results by accident cause, in the neglectful observation accident, the car-to-person accident and snows were extracted. In speeding accidents, 20s and rain were extracted. A Drowsy driving resulted in weekend and fatigue. In the case of tire failure, 60 years of age or older were extracted. Many of the associated rules were extracted for each of the accident detail attributes, but most of the associated rules with high improvement were different. In this study, Association Rule Analysis has been performed to identify patterns between hidden attributes and reveal that patterns are subordinate rather than simply accidental. Although the results of analysis indicated the limitations of the research, such as the small sample of data used and the simple analysis results, it is believed that this could be a useful technique for prioritizing safety promotion measures such as various facilities and systems installed and operated through the existing research by establishing a macro view of tunnel traffic safety from a safety perspective.
그림목차 3표목차 4국문초록 5제 1 장 서론 1제 1 절 연구의 배경 및 목적 1제 2 절 연구의 범위 및 방법 2제 2 장 국내외 문헌고찰 4제 1 절 연관성 분석에 대한 이론적 고찰 4제 2 절 연구방법론에 관한 문헌 고찰 61. 연관성 분석에 대한 선행 연구 62. 군집 분석에 대한 선행 연구 8제 3 장 분석 데이터베이스 구축 9제 1 절 분석 데이터 수집 9제 2 절 고속도로 터널 군집 분석 13제 3 절 분석 데이터베이스 구축 15제 4 장 연관성 분석 18제 1 절 터널군집과 연관성 분석 181. 군집별 사고원인에 대한 연관성 분석 182. 터널군집에 대한 연관성 분석 27제 2 절 사고등급에 대한 연관성 분석 36제 3 절 사고유형에 대한 연관성 분석 42제 4 절 사고원인에 대한 연관성 분석 46제 5 장 결론 55제 1 절 결론 및 의의 55제 2 절 한계점 및 향후 연구과제 56참고문헌 57Abstract 59