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문제 정의
- 본 연구에서는 국내 및 외국 사례 분석, 광범위한 보행자 특성 조사, 보행신호시간 운영 방법에 대한 설문조사 등을 통해 보행자수요, 보행자 특성 및 주변 지역 특성 등을 고려한 보행신호시간 산정 식을 제안하였다. 또한 실제 현장 자료를 이용하여 현재의 보행 신호 시간과 본 연구의 제 안식에 의해 산출된 보행 신호 시간을 비교, 분석하였다.
- 본 연구에서는 보행자 보행환경 개선과 효율적인 차량 교통류관리를 위해 보행자 특성 및 횡단보도 주변 여건을 '고려한 보행 신호 시간을 제시하고자 한다.
가설 설정
- ITE School Crossing Guideline (1962)에서는보행자(학생) 가 횡단보도를 열을 지어서 통행하고, 2초의 headways. 나란히 5명이 진행한다는 가정하에 보행 신호 시간 산정식을 제안하였다. Virkler and Guell (1984)은 보행자군의 형태를 고려하여, 보행자군이 일정한 Headway로 횡단보도에 진입한다는 가정하에 보행 신호 시간 산정식을 제안했다.
제안 방법
- 시급한 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 보행자의 수요, 보행자 특성 및 횡단보도 기하구조 등을 고려한 합리적인 보행 신호 시간을 산출할 수 있는 산정 식을 회귀분석을 통해 개발하였다.
- 보행신호시간 산정 식을 제안하였다. 또한 실제 현장 자료를 이용하여 현재의 보행 신호 시간과 본 연구의 제 안식에 의해 산출된 보행 신호 시간을 비교, 분석하였다.
- 보행 신호 시간 산 정식 개발을 위해 보행자군의 수요 (Npd), 보행자군이 횡단보도 진입을 완료하는 시간 (TpE), 보행자군이 횡단을 완료하는 시간(Tpf, Tpl)을사용하여 통계 분석을 하였다.
- 보행 신호 시간에 영향을 미치는 변수를 선정하기 위해 Npd와 Tpe, Tpf, Tpl 사이의 상관관계를 분석하였다. <표 12> 에서와 Npd와 Tpe, Tpl과의 상관관계는 상당히 높게 나타났지만, 'Npd vs Tpf'는 낮은 상관관계를 나타내고 있다.
- 이를 반영하여 도로 폭을 대로. 중로와 소로로 구분하여 산정식을 제시하였다.
- 잘 보이는 높은 위치에서 촬영했다. 지역별 특성을 반영하여 보행자가 가장 많은 6시간을 선정하여 연속적으로 촬영을 했으며, 워킹 메 저를 이용해서 횡단보도의 길이와 폭을 조사했다.
-
<표 1) 서울시 조사대상 지점 및 기하구조 현황
현장 조사 자료는 주로 캠코더 촬영에 의해 수집되었으며, 조사시간은 오전, 오후의 첨두 8:00~10:00, 17:30~19:30 각 2시간과 오후 비첨두 14:00~16:00 2시간으로 하루 총 6시간이다
. -
<표 10> 대상지역의구조 및 신호 운영 현황
현장 조사는 캠코더로 촬영을 했으며, 횡단보도와 보행자가 잘 보이는 높은 위치에서 촬영했다
. 지역별 특성을 반영하여 보행자가 가장 많은 6시간을 선정하여 연속적으로 촬영을 했으며, 워킹 메 저를 이용해서 횡단보도의 길이와 폭을 조사했다. - 횡단 보행속도는 보행자가 횡단 시 방해를 받지 아니하고 정상적인 보행으로 횡단을 완료한 보행자를 대상으로 조사했으며, 인지 반응시간은 보행신호 시작부터 신호대기 중인 보행그룹 첫 번째 열의 보행자가 보행 신호를 인식하고, 보도에서 횡단보도로 첫 발을 내딛는 순간까지의 시간을 측정하였다.
- 횡단 시의 보행자군 크기 변화를 알기 위해 출발시 보행자 군의 크기 (Tpe) 와 도착 시 보행자군의 크기 (Tpl-Tpf)를 비교하였다. 출발 시 보행자 군의 크기는 도로 폭에 따라 차이가 거의 없었고, 도착 시 보행자군의 크기는<표 13>과 같이 도로 폭에 따라 차이가 있었다.
대상 데이터
- 대상 지역은 본 연구를 위해 데이터를 수집한 3개 지역과 같으며, 각 지역의 보행자 수, 각 지역 보행자 수의 최소값, 평균값, 최대값에 대해 산출된 결과는와 같다.
- 조사지점은 토지이용에 따라 초등학교 지역, 상업지역, 업무지역, 주거지역으로, 도로 폭에 따라 소로(2~3 차로), 중로(6~7차로), 대로(9~10차로)로 구분하였다. 토지이용 및 도로 폭 구분에 의한 서울시 조사지점 및 기흐卜구조 현황은<표 1>과 같다.
- 현재 운영 중인 보행 신호 시간과 본 연구에서 제안된 식에 의해 산출된 보행 신호 시간을 비교하기 위해 실제 수집된 자료를 사용하였다. 대상 지역은 본 연구를 위해 데이터를 수집한 3개 지역과 같으며, 각 지역의 보행자 수, 각 지역 보행자 수의 최소값, 평균값, 최대값에 대해 산출된 결과는<표 19>와 같다.
데이터처리
- 횡단보행속도는 토지이용, 도로 폭, 연령, 개인/그룹, 성별에 따라 차이가 있었고, 인지 반응시간은 도로 폭, 연령, 개인/그룹에 따라 차이가 있었다. 또한 각 분석 결과에 대한 통계검정을 실시하여 본 연구에서 조사된 자료의 신뢰성을 확보하였다. 따라서 이 자료들은 추후 관련 연구에 기본자료로 활용이 가능할 것이다.
- 보행자 군이 횡단보도에 진입을 완료하기까지 소요되는 시간(Tpe)을 종속변수로 보행자수요(Npd)를 독립변수로 하여 회귀분석을 하였다. 보행자수요(Npd)와 보행자 군의 횡단보도 진입 시간(Tpe)은 R2 = 0.
- 보행자의 주변 환경 및 보행자 특성에 따른 지역별, 횡단거리별, 연령대별 차이 유 ■ 무를 검증하기 위해 유의수준 0.05에서 t-검정을 실시하였다.
이론/모형
- 국내 도로 용량편람(2004)의 보행신호시간은 미국 HCM(2000)에서 제시하는 방식과 동일하며, 국내의 횡단보도 형태를 고려해서 4m 이상의 횡단보도에 적용하는 보행신호시간 산정 식을 적용했다. 교통안전 시설 실무편람(1996)에서 제안된 보행 신호 시간 산정 식은, 미국의 MUTCD(2000)에서 제안된 방식과 유사하며, 녹색신호시간은 일반적으로 7초를 사용하고, 횡단 보행속도는 일반적으로 1.
성능/효과
- <표 12> 에서와 Npd와 Tpe, Tpl과의 상관관계는 상당히 높게 나타났지만, 'Npd vs Tpf'는 낮은 상관관계를 나타내고 있다. Npd vs Npe 의 상관계수는 0.83 이상으로, 보행자수요(Npd)와 보행자 군이 횡단보도 진입을 완료하는 시간(Npe)과의 상관관계가 높게 나타났다. Npd vs Tpf 는 상관계수가 아주 작으므로 보행자수요와보행자군의 선두보행자가 횡단을 완료하는 시간(Tpf)은 서로 상관관계가 없다고 할 수 있다.
- 시작하지 못하도록 규정하고 있다. 그런데 횡단보도를 이용하는 보행자 1, 200명을 대상으로 보행 신호 시간에 대한 법규상의 의미와 현재의 보행 신호 운영방법에 대해 설문조사를 한 결과, 녹색 점멸신호의 의미에 대해 정확히 이해하고 있는 응답자는 전체 응답자의 37.4%에 불과하고 62.6%는 의미를 제대로 알지 못하거나 모르는 것으로 나타났다. 녹색 점멸신호 시간에 횡단하는 보행자의 심리상태는 응답자의 72.
- 기존의 보행신호시간과 본 연구에서 제안된 식에 의해 산출된 값을 비교한 결과 보행자 수요가 증가하여 평균 이상이 되면 기존의 녹색신호시간과 보행 신호 시간이 부족한 것으로 나타났다. 이 결과는 녹색 신호시간의 길이가 충분치 못하다는 점에서 앞에서 수행된 설문조사 분석 결과와 일치한다.
- 6%는 의미를 제대로 알지 못하거나 모르는 것으로 나타났다. 녹색 점멸신호 시간에 횡단하는 보행자의 심리상태는 응답자의 72.1%가 불안하다고 응답했으며 , 현재의 녹색 점멸신호 시간이 횡단하는 보행자에게 불안감을 주고 있는 것으로 나타났다. 이는 보행자수요를 고려하지 않은 보행신호시간이 제공된 결과로 분석된다.
- 도로 폭에 따른 인지반응시간은과 같으며, 대로가 평균 2.39초, 85th percentile 값 3.36초로 가장 느리고, 소로가 평균 2.04초, 85th percentile값 2.80초로 가장 빠르게 나타나 도로 폭이 넓을수록 인지 반응시간이 느리게 나타났다.
- 도로 폭에 따른 횡단 보행속도 분석결과는와 같으며 , 소로는 평균속도 1.26m/s, 15th percentile 속도 1.07m/s 로 가장 느리게 나타났으며, 대로는 평균속도 1.33m/s, 15th percentile속도 1.15nVs로 가장 빠르게 나타났다.
- 15nVs로 가장 빠르게 나타났다. 도로 폭에 따른 횡단 보행속도는 도로 폭이 넓을수록 횡단보행자의 속도가 빠르게 나타났다. 중로와 대로의 15th percentile 속도는 L14m/s, 1.
- 도로 폭을 소로는 10m, 중로와 대로는 20m, 30m로 가정하여의 식을 적용한 결과, 녹색 신호 시간은 도로의 크기에 영향을 받지 않으므로 각 도로폭에 대해 동일한 값이 산출되었으며, 녹색점멸신호와 보행 신호 시간은 횡단보도폭에 따라과 같이 산출되었다.
- 04m/s로 나타났다. 도로 폭이 넓을수록 횡단 보행속도가 증가하지만, t-검정 결과 유의수준 0.05에서 도로 폭에 따른 횡단 보행속도 차이는 없는 것으로 나타났다.
- 05에서 출발 시 대로, 중로, 소로의 각 보행자군의 크기 (Tpe) 는 차이가 없었다. 도착시 대로와 중로의 보행자군 크기와 소로의 보행자군 크기는 차이가 있었고, 대로와 중로의 경우는 차이가 없었다.
- 대상 지역은 본 연구를 위해 데이터를 수집한 3개 지역과 같으며, 각 지역의 보행자 수, 각 지역 보행자 수의 최소값, 평균값, 최대값에 대해 산출된 결과는<표 19>와 같다. 보행자 수가 평균값 이상이 되면 3 지역 모두 기존의 녹색 신호 시간이 부족한 것으로 나타났다.
- 보행자 특성 현장 조사 및 보행자 설문조사 분석 결과를 종합해 보면 현재의 보행 신호 시간과 그 운영 방법은 개선이 시급한 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 보행자의 수요, 보행자 특성 및 횡단보도 기하구조 등을 고려한 합리적인 보행 신호 시간을 산출할 수 있는 산정 식을 회귀분석을 통해 개발하였다.
- 민예기(1983)의 도시별 횡단 보행속도 조사. 분석결과, 전체 평균속도는 1.36m/s로 나타났다. 박용진(2001)의 횡단 보행속도 조사결과 평균속도는 1.
- 인지 반응시간은 초등학교 지역을 제외한 각 지역별로 190개의 표본을 추출하여 분석한 결과 평균 2.24 초 85th percentile 값 3.10초로과 같이 나타났다.
- 조사된 자료의 분석 결과 서울시 보행자의 평균 횡단 보행속도는 1.30m/s, 15th percentile속도는 l.llm/s 로 나타났다. 인지 반응시간은 평균 2.
- 도로 폭에 따른 횡단 보행속도는 도로 폭이 넓을수록 횡단보행자의 속도가 빠르게 나타났다. 중로와 대로의 15th percentile 속도는 L14m/s, 1.15m/s로 유사하지만, t-검정 결과 유의수준 0.05에서 횡단 보행속도 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 즉, 보행자 군의 크기는 도로 폭이 넓어짐에 따라 증가하지만, 중로와 대로에서는 차이가 없게 나타났다. 이를 반영하여 도로 폭을 대로.
- 초등학생을 대상으로 한 인지반응시간은와 같으며, 평균은 2.29초, 85th percentile 값은 3.27초로 나타났다.
- 27초로 나타났다. 초등학생을 제외한 자료의 인 지반응시 간과 초등학생 인지 반응시간을 t-검정한 결과, 유의수준 0.05에서 두 그룹 간의 인지반응시간은 차이가 없는 것으로 나타났다.
- 토지이용 별 인지반응시간은과 같으며, 상업지역이 평균 2.37초, 85th percentile 값 3.41초로 가장 느리게 나타났으며, 주거지역이 평균 2.11초, 85th percentile값 2.98초로 가장 빠르게 나타났다.
- 토지이용 별 횡단 보행속도 분석결과는과 같으며 , 업무지역의 평균속도는 1.33m/s, 15th percentile 속도는 1.15m/s로 가장 빠르게 나타났으며, 주거지역은 평균속도 1.29m/s, 15th percentile속도 1.13m/s 로 가장 낮게 나타났다.
- 횡단 보행속도는 초등학교 지역을 제외한 각 지역별로 200개의 표본을 추출하여 분석한 결과 평균속도는 1.30m/s, 15th percentile속도는 l.llm/s로와 같이 나타났다.
- 24초로 조사되었다. 횡단보행속도는 토지이용, 도로 폭, 연령, 개인/그룹, 성별에 따라 차이가 있었고, 인지 반응시간은 도로 폭, 연령, 개인/그룹에 따라 차이가 있었다. 또한 각 분석 결과에 대한 통계검정을 실시하여 본 연구에서 조사된 자료의 신뢰성을 확보하였다.
후속연구
- 또한 각 분석 결과에 대한 통계검정을 실시하여 본 연구에서 조사된 자료의 신뢰성을 확보하였다. 따라서 이 자료들은 추후 관련 연구에 기본자료로 활용이 가능할 것이다.
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