[논문]교통안전진단 결과분석을 통한 교통사고 요인분석 - 사고자 요인을 중심으로 -

이환승; 안병준

문제 정의

본 연구는 교통안전공단에서 1999년부터 현재까지 대형교통사고 발생업체와 교통사고 다발 업체를 중심으로 실시한 교통안전진단자료(2003년 자료)를 토대로 교통사고 원인을 운전자 중심으로 분석하고 향후 효율적이고 실질적인 교통안전진단에 활용하고 궁극적으로는 교통사고를 감소시키는 데 그 목적이 있다.
본 연구의 목적은 위에서 제시한 바와 같이 교통사고의 대부분은 자동차를 운전하는 운전자의 부주의에 의해서 일어나고 있음을 볼 때 운전자가 조금만 조심하여 운전을 한다면 그 대부분의 교통사고는 방지될 수 있다는 전제 하에 운전자 요인이 교통사고 건수에 어느 정도 영향을 주는지의 분석을 통해 교통사고 원인을 도출하는데 있다. 이러한 목적을 고려할 때 '2003 교통안전진단'에서 진단된 '교통 사고업체', '교통사고자(운전자)', '교통사고'의 3개 data를 기초로 보다 정확한 교통사고 원인을 도출하기 위하여 이들을 하나의 통합 data로 구성하였다.

가설 설정

이 회귀 계수의 유의도는 0.045 로서 90%의 신뢰수준하에서 통계적으로 유의미하기 때문에 은에 부적인 영향력(-0.101)을 준다는 가설을 받아들인다.
이 회귀계수의 유의도는 0.0기로서 90%의 신뢰 수준에서는 통계적으로 유의미하기 때문에 는 에정적인 영향력(0.097)을 준다는 가설을 받아들인다.

제안 방법

구분되었다. 위의 내용과 같이 2003년 사고업체 및 사고자를 중심으로 진단한 결과 5가지의 요인으로 구분되었으며, 여 기에서는 그 5가지 요인들 중 각 요인 안에 포함되어 있는 사고자를 대상으로 진단한 항목을 중심으로 분석하였다.이는 사고자의 어떤 영역이 교통사고 발생에 영향을 주는지를 심층 분석하기 위함이었다.
원인을 도출하는데 있다. 이러한 목적을 고려할 때 '2003 교통안전진단'에서 진단된 '교통 사고업체', '교통사고자(운전자)', '교통사고'의 3개 data를 기초로 보다 정확한 교통사고 원인을 도출하기 위하여 이들을 하나의 통합 data로 구성하였다. 하나의 통합 data는 ‘2003 교통안전진단'에서 진단된 자료의 '유기적 관련성'의 한계를 극복하는데 보다 유용할 것으로 판단된다.

데이터처리

2003 교통안전진단 자료 중 운전자(이하 '사고자'라 명함)와 관련된 자료를 통계분석 프로그램인 SPSS 11.0을 활용하여 분석하였다.

이론/모형

요인추출법 오블리민(direct oblimin) 회전방법을 적용하여 나온 값을 사용하였다.

성능/효과

5. 결론

결과적으로 사고 건수에 영향을 주느 요인은 사고자의 일상습관, 동승 결과, 성격인 것으로 분석되며, 이 중사고자의 동승 결과가 사고 건수와의 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 동승결과 급제동과 급출발 판정을 받을수록 운전자의 사고 건수가 많은 것으로 분석된다.
2의 4개 하위요인 중 사고 원인을 논의하는 과정에서, Treat 등(1997)은 인디애나대학의 사례 420건을 대상으로 사고 원인으로서, 가능성이 있다, 라고 판정된 조건 및 상태까지 포함하여 분석하였다. 그 결과 사고의 간접원인 중 '알코올에 의한 기능 저하', '약물에 의한 기능저하', '피로', '경험 부족' 등이 비교적 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다. 이외의 기타요인으로는 차량이나 도로에 친숙하지 않을 경우 과속으로 인한 사고 가 평상시보다 3-6배 까지 증가할 수 있는데, 이는 차량이나 도로와의 관계로 인해 파생되는 부산물이다.
3%로 사고자 10명 중 4명 정도가 급제동. 급출발을 하는 것으로 나타났으며, 무휴운전과 불법대리운전은 각각 5.0%, 1.0%로 미미한 것으로 나타났다. 사고자 일상 습관 간의 상관관계를 분석한 결과는 Table 6에 나타난 바와 같이 대부분의 변수간 높은 정상관성이 있는 것으로 나타났다.
이는 사고자의 어떤 영역이 교통사고 발생에 영향을 주는지를 심층 분석하기 위함이었다. 따라서, 심층적으로 분석하게 된 항목은 제 1요인에 속해 있는 사고자 관련 항목 중 '성격', '동승 결과(동승결과운전자운전형 태)', '운전자 생활상태, 를, 제4요인에 속해 있는 사고자 관련 항목 '운전자 습관'을 그 대상으로 하였다 (단, 운전자 경력은 통계적으로 유의미하지 않아 제외하였다).
이는 운전자의 조급한 성격으로 나타날 수 있는 급제동과, 급출발이 사고로 이어질 수 있는 요인이 되며, 이러한 조급함이나 지나친 운전과 신은 운전자의 잦은 과속과 법규 위반을 동반한다고 판단할 수 있다. 또한 사업용 운전자의 책임감결여나 교통안전 불감증에서 도래할 수 있는 차량관리의 무관심은 사고로 이어지는 지름길이 되는 결과를 초래하고 있는 것으로 해석되었다. 따라서 운전자의 급제동 .
동승결과 급제동과 급출발 판정을 받을수록 운전자의 사고 건수가 많은 것으로 분석된다. 또한 일상습관에서는 과속과 법규위반이 많을수록 사고 건수가 많은 것으로 나타나며, 여기에서 법규 위반은 사고 다발적 습관임은 위의 사고 규모와의 회귀분석에서 확인되었는 바, 운전자의 성격에서는 책임감결여로 나타나는 차량관리 무관심이 사고건수 증가에 깊은 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이는 운전자의 조급한 성격으로 나타날 수 있는 급제동과, 급출발이 사고로 이어질 수 있는 요인이 되며, 이러한 조급함이나 지나친 운전과 신은 운전자의 잦은 과속과 법규 위반을 동반한다고 판단할 수 있다.
사고 건수와 관련성이 있는 사고자 요인은 일상습관, 동승 결과, 성격 등 3개 요인인 것으로 나타났다. 이 중에서도 동승 결과가 pearson correlation이 .
요인 분석 결과, 제1요인으로는 '운전자 성격', '운전자 상담', '운전자 생활상태, 동승 결과 운전자 운전행태 및 운전자 운전 행태', '재검진 결과 조치'로제 2요인으로는, 교정교육착안내용, , , 교정교육내용, , , 법정교육내용, 으로 제3요인은 '재검진 사유', , 운전자 보유질병'으로, 제4요인은 '운전자 습관, , '운전자 경력'으로 제5요인은 '부적절 신규 정밀검사', '부적절 특별정밀검사'로 묶여 부적 절 정밀검사 요인으로 묶여 크게 5개의 요인으로 구분되었다. 위의 내용과 같이 2003년 사고업체 및 사고자를 중심으로 진단한 결과 5가지의 요인으로 구분되었으며, 여 기에서는 그 5가지 요인들 중 각 요인 안에 포함되어 있는 사고자를 대상으로 진단한 항목을 중심으로 분석하였다.
이 전의 사고건수만을 갖고 회귀분석한 결과, 일상습관, 동승 상태, 생활상태에서는 생활상태가 사고 건수에 밀접한 영향이 있는 것으로 나타난 바, 좀 더 상세한 분석을 위해 단순한 사고 건수만이 아닌 사상자 수, 사고내력, 사고 유형(사고다발, 대형사고로 구분)을 종합하여 사고 규모를 산출하여 사고 규모에 의한 일상습관, 동승상태, 생활상태, 성격요인의 각각의 세부항목을 회귀분석한 결과 중, 변량분석 결과를 살펴보면, 사고자의 21개 요인 중 유의도가 0.1 미 만인 동승 결과의 법규 위반(0.071)과 성격의 습관성 법규위반(0.045)이 사고규모에 미치는 영향력이 유의미한 것으로 분석되었다. 분석 결과를 토대로 사고자 요인이 미치는 사고규모의 회귀식을 산출하면 다음과 같다.
169)을 준다는 가설을 받아들인다. 즉, 동승 결과(과속, 난폭운전, 급제동, 급출발, 법규 위반)의 해당 사항이 많은 운전자가 해당 사항이 적은 운전자에 비해 사고 건수가 많은 것으豆나타났다. 이는 운전자의 과속 혹은 난폭운전 등의 부적합한 운전행태가 교통사고 건수에 지대한 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.
097)을 준다는 가설을 받아들인다. 즉, 동승결과(법규 위반)의 해당 사항이 많은 운전자가 해당 사항이 적은 운전자에 비해 사고 규모가 클수록 나타났다. 이는 운전자의 과속 혹은 난폭운전 등의 부적합한 운전 행태가 교통사고 건수에 지대한 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.
즉, 사고건수와 동승 결과의 관계에서 동승 결과표준 회귀계수는 0.169이므로 표준 회귀방정식은 Yi = 0.169XH임을 알 수 있다. 표준회귀계수는 독립변인 <동승결과>를 표준편차 1단위 변화시킬 때 종속변인 <사고건수>에 0.
118)을 준다는 가설을 받아들인다. 즉, 생활상태(직장 내 불화, 금전적 고민, 가정불화, 습관성음주, 도박, 약물중독, 여자 관계)의 해당 사항이 많은 운전자가 해당 사항이 적은 운전자에 비해 사고 건수가 적은 것으로 나타났다. 이는 생활상태가 안정적인 운전자 일수록 사고 건수가 높은 것으로 해석할 수 있으며, 이러한 생활상태의 안정은 운전자의 도덕적 해이 혹은 업무상 나태로 이어져 사고 건수에 영향을 미치는 것으로 해석된다.
101)을 준다는 가설을 받아들인다. 즉, 습관성 법규 위반에 대한 해당 사항이 많은 운전자가 해당 사항이 적은 운전자에 비해 사고 규모가 적은 것으로 나타났다. 이는 습관성 법규 위반이 많은 운전자일수록 사고 규모가 낮은 것으로 해석할 수 있으며, 이러한 습관성 법규 위반이 사고 규모에 정적인 영향력을 행사하지 않는 이유는 단발적인 법규위반으로 사고다발의 경우는 많으나 대형사고로 이어지는 경우는 극히 미미하다고 해석할 수 있다.
특히, 급제동과 급출발은 pearson correlation 이 .680 으로 매우 높게 나타났으며, 과속과 난폭운전은 pearson correlation이 .430, 과속과 급제동은 pearson correlation 이 .438, 과속과 급출발은 pearson correlation이 .431 로 나타나, 사고자의 동승 결과 조사 항목별 해당 비율(Table 7)은 낮으나, 각 항목 간 상관성은 매우 높아 다수의 항목이 특정 사고자 집단에 집중된 것으로 분석된다.
표준 회귀계수는 독립변인 를 표준편차 1단위 변화시킬 때 종속변인에 -0.118만큼의 변화를 가져온다는 것을 보여준다.
표준 회귀계수는 독립변인 를 표준편차 1단위 변화시킬 때 종속변인에 0.097만큼의 변화를 가져온다는 것을 보여준다.
표준회귀계수는 독립변인 를 표준편차 1단위 변화시킬 때 종속변인 에 0.169만큼의 변화를 가져온다는 것을 보여준다.
표준회귀계수는 독립변인 을 표준편차 1단위 변화시킬 때 종속변인 에 -0.101만큼의 변화를 가져온다는 것을 보여준다.
한편, 법규 위반은 24.3%, 과속은 22.5%, 급출발은 22.2%로 사고자의 20% 이상이 동승 결과 법규위반, 과속, 급출발 등이 있는 것으로 나타났으며, 난폭운전은 11.1%인 것으로 나타났다. 사고자 동승 결과 간의 상관관계를 분석한 결과는 Table 8에 나타난 바와 같이 모든 변수간 높은 정상관성이 있는 것으로 나타났다.
회귀분석 결과 중 변량분석 결과를 살펴보면, 사고자의 4개 요인 중 유의도가 0.05 미만인 동승결과(0.002) 와 생활상태(0.017)가 사고건수에 미치는 영향력이 유의미한 것으로 분석되었다. 분석 결과를 토대로 사고자 요인이 미치는 사고 건수의 회귀식을 산출하면 다음과 같다.

후속연구

이표에서 볼 수 있는 바와 같이 개개의 요인에 의한 사고율은 매우 적은 반면에, 대부분의 교통사고는 불완전한 인적, 차량, 도로 및 환경 조건이 결합되어 일어난다. 그러나 이와 같은 높은 기여율은 외국의 예에 비추어 볼 때 지나친 감이 있어 좀 더 면밀한 통계적 분석이 필요하다. 교통사고의 요인 중에서 인적 요인을 포함하는 것이 거의 전부라 해도 과언이 아님은 Table 1에서 보여주고 있다.

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