신경망 이론은 복잡한 과정을 거치지 않더라도 선택적으로 신호교차로의 특성인자들을 학습에 의하여 훈련함으로써 위험도 예측모형을 구성할 수 있다. 이에 본 연구는 광주광역시내 교통사고 잦은 지점 중 최근까지 도로의 기하구조가 크게 변화되지 않은 선호교차로를 대상지점으로 2004년부터 2006년까지 기간의 교통조건인 교통량, 도로기하 구조요소인 차로수 변화차이와 교통사고의 잠재적 위험을 대신할 수 있는 교통상충을 모형의 변수로 이용하여 신경망 이론(Artificial Neural Network : ANN)의 모형에 의한 신호교차로 위험도 예측모형을 개발하였다.
ANN에 의한 신호교차로 예측모형을 통하여 위험도를 예측한 결과, ANN 모형의 신뢰도와 정확도가 우수한 것으로 나타났으며 향후, 교통안전정책 수립시 교통안전개선 사업의 효율화를 도모하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.