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영어

This study applied the Equivalent Property Damage Only (EPDO) index to quantify the traffic accident severity and examined the determinants of severity in secondary accidents on expressways. The analysis was based on a ten-year dataset (2014–2023) from the Korea Expressway Corporation. Descriptive statistics and correlation analysis were first conducted, followed by robust regression (RR) and quantile regression (QR) to identify the key influencing factors. The results showed that the accident scale (number of vehicles involved) and accident type (particularly pedestrian accidents) had the most significant effects on severity, with these effects being more pronounced in high-severity accidents. In contrast, environmental conditions such as weather and road surface played a relatively minor role. These findings address the limitations of conventional ordinal categorical approaches by introducing an EPDO-based framework for quantifying the severity of accidents in terms of social cost. From a policy perspective, this study highlights multi-vehicle and pedestrian accidents as priority targets and underscores the need for differentiated safety measures to prevent secondary accidents on expressways.

한국어

본 연구는 교통사고 심각도를 정량적으로 측정하기 위해 대물피해환산법(EPDO: Equivalent Property Damage Only) 지표를 활용하고, 이를 기반으로 고속도로 2차 사고의 심각도 결정 요인 을 규명하였다. 분석 자료는 한국도로공사 관할 고속도로에서 발생한 최근 10년간의 사고 데 이터(2014~2023)이며, 기초통계와 상관분석을 거쳐 강건 회귀(Robust Regression)와 분위수 회 귀(Quantile Regression)를 적용하였다. 분석 결과, 사고 규모와 사고 유형이 심각도에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 특히 고심각도 구간에서 그 효과가 더욱 두드러졌다. 반면, 날씨·노면 상태와 같은 환경 요인은 상대적으로 제한적인 영향을 보였다. 이러한 결과는 기존의 범주형 접근의 한계를 보완하며, 사고 심각도를 사회적 비용 차원에서 정량화할 수 있는 대안을 제시한다. 정 책적으로는 다중 차량사고와 보행자 사고를 핵심 관리 대상으로 설정하고, 고속도로 2차 사고 예방을 위한 차별화된 안전대책 마련이 필요함을 시사한다.