1. 서론: 교통사고의 체계적 분석을 위한 통합의사결정시스템 개발 필요성

교통사고 데이터의 체계적 분석과 사고위험 지역에 적합한 안전대책(safety improvement projects) 마련은 교통사고를 줄이는 데 있어 없어서는 안될 필수적인 과정들이다. 미국의 경우, 각 주마다 과거 수 년 혹은 수십 년 동안의 교통사고 자료들을 SQL과 GIS 형태로 데이터베이스화해 저장▪관리하고 있지만, 이러한 사고데이터를 공학적 안전분석에 적합한 형태로 가공하거나 분석하는 전문지식을 갖춘 인력은 부족한 실정이어서 행정구역 내 교통사고 감소를 위한 체계적 안전대책 마련에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다.       

이에 따라, 미국 연방도로청(FHWA)과 27개 주 교통부들(state DOTs)은 SafetyAnalyst라는 이름의 도로교통안전분석 시스템을 공동으로 개발하게 되었고, 2009년 7월부터 도로교통협회(AASHTO)의 관리하에 본격적으로 사용되고 있다. 이 시스템은 최신의 데이터 및 통계분석 기법들을 이용해 해당지역에 적합한(site-specific) 안전분석 및 공학적 대안(engineering solution) 제공을 위해 개발된 통합 의사결정지원시스템으로써 Network Screening, Diagnosis and Countermeasure Selection, Economic Appraisal and Priority Ranking, Evaluation의 4단계 순차적 모듈로 이루어져 있다.  

2. 본론: SafetyAnalyst 주요기능 소개

우선, Network Screening 모듈은 사용자가 지정한 행정구역 내 위험구간을 자동으로 찾아내는 역할을 한다. 단순히 사고건수나 사고율이 높은 도로구간을 찾는 것이 아니라 다중회귀모형 형태인 SPF(Safety Performance Functions)와 EB(empirical Bayesian) 방법론 등을 사용하여 어떤 대안(countermeasure)을 실제 시행했을 때 안전이 가장 많이 향상되는 구간, 즉 PSI(Potential for Safety Improvement) 값이 높은 도로구간들을 자동으로 찾아낸다. 사고건수로만 위험구간을 찾다 보면 평소 안전한 도로지만 돌발상황으로 인해 특정기간 동안 급격히 사고건수가 증가된 구간까지 포함하게 된다. 이러한 구간들은 아무런 조치를 취하지 않아도 시간이 지나면 자연적으로 사고건수가 감소(regression-to-the-mean현상)하게 됨으로 위험구간 검색 결과가 정확하지 않을 수 있다. 또한, 일반적으로 교통량이 적은 구간보다 많은 구간에서 사고가 많이 발생하지만 사고발생 수는 교통량과 비례해서 선형적으로 증가하지 않기 때문에 오히려 교통량이 많은 구역에서는 교통량이 적은 구간보다 사고율은 더 낮을 수 있다. 따라서, 단순히 사고율을 비교해서 위험구간을 찾는 방법도 정확하지 않을 수 있다.

일단 위험구간이 정해지고 나면 Diagnosis and Countermeasure Selection 모듈에서는 각종 통계분석 기법과 collision diagram, chart 등의 그래픽 도구들을 이용하여 해당 지역에 어떠한 유형들의 사고들이 많이 발생하였는지를 진단한 후, 각 구간에 적합한 대안들을 자동으로 제시하여 준다. 사용자는 제시된 대안들 중 상황에 따라 한 개 혹은 그 이상의 대안들을 선택할 수 있다. 그리고Economic Appraisal and Priority Ranking 모듈에서는 대안의 수명주기, 대안의 사고감소 효과(effectiveness: AMF(Accident Modification Factors)로 나타냄) 등을 이용해 선택된 대안들의 편익을 추정한 후, 순편익(Net Benefit) 분석, 편익비용비(Benefit-Cost Ratio) 분석 등의 경제성 분석을 수행한다. SafetyAnalyst는 이를 바탕으로 최적화 기법을 이용해 주어진 예산 내에서 가장 효과적인 대안을 선택해 사용자에게 제시하여 준다. 마지막으로 Evaluation 모듈에서는 실행된 대안들이 얼마나 사고감소에 효과가 있었는지를 알아보기 위해 사전-사후 분석(Before and After Study)을 실시한다. 즉, 선택된 대안을 실행함으로써 해당지역에 총 사고건수 또는 특정 형태의 사고가 얼마나 감소하였는지를 분석한다.

3. 결론: 기대효과

SafetyAnalyst는 이러한 4단계에 걸친 자동화 프로세스를 통해 위험한 도로구간을 정확히 찾아내고 진단한 후 각 구간에 적합한 비용 대비 효과적인 대안들을 찾아냄으로써 도로 교통사고를 줄이는 데 많은 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 국내에서도 이와 유사한 시스템이 개발된다면 보다 효율적이고 정확한 사고분석 및 안전대책 마련이 가능할 것으로 기대된다.  

▣ 원문제목 : Introduction to SafetyAnalyst, an integrated decision support system for roadway safety analysis