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문제 정의
- 개선사업 실시지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳까지의 거리분포와 개선사업 미실시 지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳까지의 거리분포를 비교하고자 하였다.
- 구간단위의 개선사업은 사업의 실질적 주체인 도로교통안전관리공단에서도 긍정적으로 검토되고 있으나 위험 구간 선정의 방법론에 있어 구체적인 대안이 제시되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구 목적은 국도를 대상으로 사고잦은곳에 관한 최소한의 지리정보시스템 구축을 통해 개선사업을 위한 후보구간 선정방안을 제시하고자 하였다.
- 따라서, 본 연구는 개선사업에 따른 차년도 인접지역 신규 사고잦은곳 발생분포를 도로 기하구조별로 조사하여 사고전이 효과를 살펴보고, 신규 사고잦은곳에 인접한 전년도 개선사업 지점에서의 사업내역을 조사하여, 이를 토대로 개선사업 후보구간 선정방법을 제시하고자 하였다.
- 따라서, 본 연구는 인프라 및 인력에 대한 별도의 충원 없이 간단한 지리정보 입력 및 분석 소프트웨어를 사용하여 비용 대비 효율성 높은 사고잦은곳 개선사업 구간선정 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 개선사업이 실시된 지점자료를 기하구조별로 구분하고 개선사업 실시 차년도 신규 사고잦은곳까지의 거리 정보를 활용하여 각각에 대한 개선사업의 공간적 영향범위를 분석하였다.
- 사고전이 효과, 개선사업 내역분석 또한 TransCAD에 입력된 정보들의 통계적 분석을 통하여 실시되었다. 마지막으로 개선사업 구간선정 방안은 사고 전이 범위와 연계하여 제시하고자 하였다.
- 그러나 개선사업 실시지점은 전년도 사고잦은곳이었던 지점자료와 사고잦은곳이 아니었던 지점자료들이 혼재되어 있어, 이 두 자료 집단을 동일한 분포를 가진 동일한 집단으로 간주할 수 있는지가 의문시되었다. 이 의문점을 해결하기 위하여 이 두 자료 집단이 가지는 분포에 대한 동질성 검사를 실시하였다. 각 집단이 정규분포를 따를 경우와 비정규 분포를 따를 경우, 상이한 검정방법이 적용되므로 정규성 검정을 선행 실시하였다.
- 또한 서두에서 제기했듯이 대부분의 구간단위 선정방법이 최소한의 교통량 정보 및 단위 도로길이 당 사고밀도 자료 등을 요구하고 있어 현실적으로 단기간에 이와 같은 방법을 적용하기에는 무리가 있다고 판단된다. 이러한 현실을 고려하여, 본 연구에서는 인프라 및 인력에 대한 별도의 충원 없이 간단한 지리정보 입력 및 분석 소프트웨어를 사용한 구간선정 방법을 제시하고자 하였다.
- 교차로 개선지점 주변 사고잦은곳 발생분포와 미개선 지점 주변 사고잦은곳 발생분포 분석에서 나타나듯이 전체적으로 개선사업 실시지점은 미실시지점에 비해 주변 2km 내에서 차년도 신규 사고잦은곳이 발생할 확률이 높음을 알 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 교차로 개선지점으로부터 반경 2km를 개선사업에 따른 사고전이 범위라고 설정하고 이 구간 내에 신규 사고잦은곳이 발생한 사고잦은곳 개선사업 내역을 살펴보았다.
제안 방법
- 이 의문점을 해결하기 위하여 이 두 자료 집단이 가지는 분포에 대한 동질성 검사를 실시하였다. 각 집단이 정규분포를 따를 경우와 비정규 분포를 따를 경우, 상이한 검정방법이 적용되므로 정규성 검정을 선행 실시하였다. 정규성 검정과 두 집단간 동질성 분석을 위하여 통계 소프트웨어 SPSS 10.
- 개선사업 실시지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와 사고잦은곳이었으나 개선사업이 실시되지 않은 지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와의 동질성 검정을 실시하였다. 전년도 사고잦은곳 여부에 관계없이 개선사업 지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳까지의 발생분포는 동일하다고 검정됨에 따라, 모든 개선사업 실시지점으로부터 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포가 본 검정에 사용되었다.
- 개선사업 실시지점의 도로 유형이나 규모에 따른 분포 이질성에 대한 검토로 개선지점이 교차로였느냐 단일로상에 존재하였느냐 및 양방 4차로 미만 도로상에서 이루어졌느냐 4차로 이상 도로상에서 이루어 졌는가로 분류하여 각각의 경우에 대한 동질성 검정을 실시하였다.
- 개선사업이 실시된 교차로 주변에서의 신규 사고잦은곳 발생분포(분포 3)와 사고잦은곳으로 선정되었으나 미개선된 교차로 주변 신규 사고잦은곳 발생분포(분포 4)간 동질성 검정을 실시하였다. <표 3>에 보여지는 바와 같이 선행 실시된 정규성 검정결과, 두 분포 모두 비정규 분포를 따르는 것으로 나타났다.
- 개선사업이 실시된 단일로 주변에서의 신규 사고잦은곳 발생분포(분포 5)와 사고잦은곳으로 선정되었으나 미개선된 단일로 주변 신규 사고잦은곳 발생분포(분포 6)간 동질성 분석을 실시하였다. 정규성 검정은 귀무가설 및 대립가설을 각각 ‘집단의 분포는 정규분포를 따른다.
- 두 번째 방법은 각 사고잦은곳이 위치하는 도로의 기하구조가 다양할 수 있으며 사업내역별 전이개소 비율의 상호간 차가 그리 크지 않으므로, 모든 교차로 사고잦은곳으로부터 반경 2km 내 위치하는 사고잦은곳을 하나의 개선 후보구간으로 묶는 것이다. 이 경우 일본에서 위험도로 최소 개선구간 길이를 통상 2km 내외로 적용하고 있다는 점에서 유사점을 찾을 수 있다.
- 두 번째로, 4차로 이상 자료 중 개선지점 주변 사고잦은곳 발생분포(분포 9)와 미개선지점 주변 사고잦은곳 발생분포(분포 10)를 Plotting하고 유의수준 95%에서 각 분포간 비모수 동질성 검정을 실시하였다. 집단 9 및 10에 해당하는 자료는 각각 163개 및 377개로 각 집단에 해당하는 분포누적 그래프는 <그림 4>와 같다.
- 개선사업 실시지점은 이전 연도에 사고잦은곳이었던 경우와 사고잦은곳이 아닌 지점으로 분류하였다. 또한 개선사업 실시지점을 도로 유형별(교차로/단일로), 규모별(4차로 미만/이상)로 재분류하였다. ‘신규 사고잦은곳’은 전년도 사고잦은곳이 아니었으나 해당연도 사고 잦은곳으로 선정된 지점 및 전년도 사고잦은곳이었으나 해당연도 사고건수가 3건 이상 증가한 지점으로 정의하였다.
- 모든 미개선 사고잦은곳을 대상으로 해당지점과 차년도 인접 신규 사고잦은곳간 거리를 조사하였다. 개선사업으로 영향을 받는 공간적 유효거리에 관한 선행연구논문이나 보고서를 찾기가 어려워, 본 연구에서는 두 지점간의 거리가 5km 내에 있고 두 지점을 잇는 국도가타 국도와 만나지 않는 자료만을 대상으로 하여 연구를 진행하였다.
- <그림 1>에 따르면 개선지점으로부터 250미터 이내에 차년도 신규 사고잦은곳 발생빈도가 가장 높음을 알 수 있다. 보다 정밀한 분석을 위하여 급간크기 25미터를 기준으로 각 급간별 빈도를 구하고 그 빈도 값을 총 자료수로 나누어 급간별 신규 사고잦은곳 발생비율을 누적하였다. 누적비율에 대한 Plotting과 추세선은 <그림 2>와 같다.
- 개선사업에 따른 사고잦은곳 발생분포는 매해 경찰청이 발표하는 사고잦은곳 및 개선사업 지점자료를 GIS 엔진을 가진 교통분야 소프트웨어인 TransCAD 상에 데이터베이스화하고 관련정보의 지리정보를 조사함으로써 획득하였다. 사고전이 효과, 개선사업 내역분석 또한 TransCAD에 입력된 정보들의 통계적 분석을 통하여 실시되었다. 마지막으로 개선사업 구간선정 방안은 사고 전이 범위와 연계하여 제시하고자 하였다.
- 이론적으로 인접 두 사고잦은곳 각각이 사고전이 범위를 가지므로 본 선정방법에서 제시한 거리범위의 두 배를 제안하여야 하나, 인접 신규 사고잦은곳 발생률(3건 이상 증가하는 인접 사고잦은곳 포함)이 미개선 및 개선교차로 사고잦은곳으로부터 2km 정도 위치한 지점 근처에서 평균이하로 낮아지는 경향을 보이며, 공사비 대비 실효성을 보장한다는 측면에서 이론적 거리의 절반을 제안하였다. 선정단계 이후 최종 실시대상 구간은 기존에 사용하고 있는 위험도 산출방식을 적용하여 선정된다.
- 연구의 목적상 매 연도별 개선사업 실시지점 및 미실시지점과 차년도 인접 신규 사고잦은곳까지의 거리를 측정하였다. 개선사업 실시지점은 이전 연도에 사고잦은곳이었던 경우와 사고잦은곳이 아닌 지점으로 분류하였다.
- 따라서, 본 연구는 인프라 및 인력에 대한 별도의 충원 없이 간단한 지리정보 입력 및 분석 소프트웨어를 사용하여 비용 대비 효율성 높은 사고잦은곳 개선사업 구간선정 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 개선사업이 실시된 지점자료를 기하구조별로 구분하고 개선사업 실시 차년도 신규 사고잦은곳까지의 거리 정보를 활용하여 각각에 대한 개선사업의 공간적 영향범위를 분석하였다. 그 결과 단일로상에 실시된 개선사업 지점 및 단일로상 미개선 사고잦은곳으로부터 차년도 인접 사고잦은곳간의 거리분포는 동일한 것으로 판정되었다.
- 이상의 분석 결과를 토대로 개선구간 길이의 최소단위인 2km가 제안하였으며, GIS상 표출된 사고잦은곳 중 인접거리가 2km 이내의 지점들을 하나의 개선사업 후보구간에 포함시키는 방법을 제안하였다. 그러나 이 방법은 하나의 개선사업 후보구간 길이가 지나치게 길어질 확률이 있어, 국내와 교통환경이 유사한 일본의 사례를 참조하여 잠정적으로 10km를 최대 구간길이로 설정하고 향후 사업실시 비용을 고려하여 융통성 있게 조정하는 방안이 타당할 것으로 사료된다.
- 제시하고자 하는 첫 번째 방법은 사고잦은곳이 위치한 교차로가 4차로 미만 도로일 경우 최소한 반경 2.6km를, 4차로 이상 도로의 경우 반경 1km를 대상으로 하여, 인접한 사고잦은곳이 그 반경 내에 포함될 경우 두 지점을 하나의 개선 후보구간에 포함시키는 일련의 과정을 반복하는 것이다.
- 첫번째로, 4차로 미만 자료 중 개선지점 주변 사고잦은곳 발생분포(분포 7)와 미개선지점 주변 사고잦은곳 발생분포(분포 8)를 Plotting하고 유의수준 95%에서 각 분포간 비모수 동질성 검정을 실시하였다. 집단 7 및 8에 해당하는 자료는 각각 81개 및 235개로 각 집단에 해당하는 분포누적 그래프는 <그림 3>과 같다.
- 통상 Lilliefors 검정에 비해 Kolmogorov 검정이 기각률이 낮아 좀 더 쉽게 정규성을 판정함을 고려하여 두 분포는 정규분포를 따르지 않는 것으로 판단하고 두 분포간의 동질성 검정을 실시하였다.
대상 데이터
- ’00～’04년간 8개도(강원, 경기, 경남, 경북, 전남, 전북, 충남, 충북) 일반국도 상의 사고잦은곳 9,335지점 및 ’01～’03년간 604개 개선사업지점('01년 234지점, ’02년 196지점, ’03년 174지점)의 위치 및 각 지점별 사고건수를 데이터베이스화 하였다.
- ’로 설정하고 신뢰도 95%에서 개선지점 및 미개선지점 각각에 대해 244개 및 612개의 자료를 활용하여 실시하였다.
- 개선사업에 따른 사고잦은곳 발생분포는 매해 경찰청이 발표하는 사고잦은곳 및 개선사업 지점자료를 GIS 엔진을 가진 교통분야 소프트웨어인 TransCAD 상에 데이터베이스화하고 관련정보의 지리정보를 조사함으로써 획득하였다. 사고전이 효과, 개선사업 내역분석 또한 TransCAD에 입력된 정보들의 통계적 분석을 통하여 실시되었다.
- 모든 미개선 사고잦은곳을 대상으로 해당지점과 차년도 인접 신규 사고잦은곳간 거리를 조사하였다. 개선사업으로 영향을 받는 공간적 유효거리에 관한 선행연구논문이나 보고서를 찾기가 어려워, 본 연구에서는 두 지점간의 거리가 5km 내에 있고 두 지점을 잇는 국도가타 국도와 만나지 않는 자료만을 대상으로 하여 연구를 진행하였다. 5km를 선정한 이유는 개선사업에 따른 공간적 영향범위를 포함하기에 충분히 긴 길이로 판단하였기 때문이며, 두 지점을 잇는 국도가 타국도와 만나지 않는 자료만을 대상으로 수집한 이유는 개선사업 이외의 간섭효과를 최대한 배제하고자 하였기 때문이다.
- ’로 두고 신뢰도 95%에서 실시하였다. 검정에 사용된 자료는 개선지점 및 미개선지점 각각에 대해 47개 및 89개가 사용되었다. 검정결과, <표 5>에서와 같이 Kolmogorov 검정의 경우 정규분포를 따르는 것으로 나타났지만 Lilliefors 검정의 경우 정규분포를 따르지 않는 것으로 나타났다.
- 5km를 선정한 이유는 개선사업에 따른 공간적 영향범위를 포함하기에 충분히 긴 길이로 판단하였기 때문이며, 두 지점을 잇는 국도가 타국도와 만나지 않는 자료만을 대상으로 수집한 이유는 개선사업 이외의 간섭효과를 최대한 배제하고자 하였기 때문이다. 그 결과, 교차로 개선지점에 관련된 자료 612개 및 단일로상 개선지점에 관련된 자료 89개로, 총 701개의 자료가 수집되었다.
- 미개선지점 주변 신규 사고잦은곳에서와 같은 기준을 사용하여 총 291개의 자료를 수집하였다. 도로 형태별로, 교차로 개선 및 단일로상 개선에 관련된 지점 자료는 각각 244개, 47개를 차지하고 있었다.
- 본 연구의 대상은 일반국도로 일반국도상의 사고잦은곳 및 개선사업 자료를 이용하였다. 일반국도를 대상으로 한 이유는 '02～'06년 실시된 개선사업의 사고감소 지점비율이 낮을 뿐만 아니라 매년 감소추세에 있고, 개선사업 전후 사고변화가 없어 사업의 실효성이 의문시되는 지점수가 차지하는 비율 또한 가장 높은 것으로 나타나 시급한 대책이 필요한 도로로 판단되었기 때문이다.
- 개선사업 실시지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와 사고잦은곳이었으나 개선사업이 실시되지 않은 지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와의 동질성 검정을 실시하였다. 전년도 사고잦은곳 여부에 관계없이 개선사업 지점으로부터 차년도 신규 사고잦은곳까지의 발생분포는 동일하다고 검정됨에 따라, 모든 개선사업 실시지점으로부터 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포가 본 검정에 사용되었다.
- 하나 이상의 개선사업이 실시된 지점의 경우는 주 사업내역을 대상으로 하여 분석을 실시하였다. <표 9> 는 각 개선사업 내역별로 ‘01년부터 ’03년간 매년 사업이 실시된 개소수를 보여주고 있다.
데이터처리
- 두 집단간의 동질성 분석은 유의수준 95%에서 비모 수검정법인 Mann-Whitney 검정 및 Moses 검정, 그리고 Smirov 검정을 사용하였다. 그 결과, <표 4>에서 나타난 바와 같이 두 분포간 위치모수는 동일할 수 있으나 척도모수는 상이한 것으로 나타나 전체적으로 두 분포는 상이한 분포라는 것을 알 수 있었다.
- 두 집단이 모두 정규분포를 따르지 않는 것으로 판정되어 비모수검정법인 Mann-Whitney 검정, Moses 검정, 그리고 Smirnov 검정을 이용하여 두 집단의 분포간 동질성 검정을 실시하였다. Mann -Whitney 검정 및 Moses 검정에서의 귀무가설은 ‘두 집단의 분포가 가지는 위치모수는 동일하다.
- 각 집단이 정규분포를 따를 경우와 비정규 분포를 따를 경우, 상이한 검정방법이 적용되므로 정규성 검정을 선행 실시하였다. 정규성 검정과 두 집단간 동질성 분석을 위하여 통계 소프트웨어 SPSS 10.0을 활용하였다. 정규성 분석은 Kolmogorov 검정 및 Lilliefors 검정을 실시하였다.
- 0을 활용하였다. 정규성 분석은 Kolmogorov 검정 및 Lilliefors 검정을 실시하였다.
성능/효과
- 그러나 교차로 사고 잦은곳 개선사업이 실시된 경우 미실시 지점에 비해 주변 2km 내 사고 발생확률이 높은 것으로 나타나 교차로 사고잦은곳 개선사업의 경우 사고전이의 범위가 약 2km에 이른다는 사실을 알 수 있었다. 개선사업 내역 유형별 사고전이 효과의 차이는 크지 않은 것으로 분석되었다. 또한, 양방향 4차로 미만과 4차로 이상의 교차로 사고잦은곳 개선 시, 사고전이 범위는 각각 2.
- 47%에 해당하는 244개소에서 주변 5km 내 신규 사고잦은곳이 발생한 것으로 나타났다. 개선사업 중 5km 구간범위 내에서 사고잦은 곳이 신규로 발생했거나 사고건수가 증가한 지점은 도로 부대시설물 개선사업(사업 B)과 교차로복합 개선사업(사업 E)이 각각 60.36%와 64.10%로 60%대 분포를 보이고 있었으며, 기타 사업 또한 40～50%대 분포를 보이고 있었다. 또한 전체 사업지점 465개소 중 37.
- 검정결과, 과 같이 두 분포간 위치모수는 동일하나 척도모수가 상이한 것으로 판정되며, 약 0.95km 내에서 차년도 신규 사고잦은곳 발생확률이 미개선 지점보다 개선지점 주변에서 더 높음을 알 수 있었다.
- 검정결과, 과 같이 위치모수 및 척도모수 모든면에서 두 분포는 상이한 것으로 판정되며, 약 2.6km 내에서 차년도 신규 사고잦은곳 발생이 미개선지점보다 개선지점 주변에서 더 높음을 알 수 있었다.
- 검정방법별 유의확률을 살펴본 결과 와 같이, 교차로 및 단일로 모든 개선지점 유형에서 분포 1과 분포 2는 동일한 분포를 보이는 것으로 판정되었다.
- 교차로 개선지점 주변 사고잦은곳 발생분포와 미개선 지점 주변 사고잦은곳 발생분포 분석에서 나타나듯이 전체적으로 개선사업 실시지점은 미실시지점에 비해 주변 2km 내에서 차년도 신규 사고잦은곳이 발생할 확률이 높음을 알 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 교차로 개선지점으로부터 반경 2km를 개선사업에 따른 사고전이 범위라고 설정하고 이 구간 내에 신규 사고잦은곳이 발생한 사고잦은곳 개선사업 내역을 살펴보았다.
- 이를 위하여 개선사업이 실시된 지점자료를 기하구조별로 구분하고 개선사업 실시 차년도 신규 사고잦은곳까지의 거리 정보를 활용하여 각각에 대한 개선사업의 공간적 영향범위를 분석하였다. 그 결과 단일로상에 실시된 개선사업 지점 및 단일로상 미개선 사고잦은곳으로부터 차년도 인접 사고잦은곳간의 거리분포는 동일한 것으로 판정되었다. 그러나 교차로 사고 잦은곳 개선사업이 실시된 경우 미실시 지점에 비해 주변 2km 내 사고 발생확률이 높은 것으로 나타나 교차로 사고잦은곳 개선사업의 경우 사고전이의 범위가 약 2km에 이른다는 사실을 알 수 있었다.
- 그 결과, 에서 나타난 바와 같이 두 분포간 위치모수는 동일할 수 있으나 척도모수는 상이한 것으로 나타나 전체적으로 두 분포는 상이한 분포라는 것을 알 수 있었다.
- 그 결과 단일로상에 실시된 개선사업 지점 및 단일로상 미개선 사고잦은곳으로부터 차년도 인접 사고잦은곳간의 거리분포는 동일한 것으로 판정되었다. 그러나 교차로 사고 잦은곳 개선사업이 실시된 경우 미실시 지점에 비해 주변 2km 내 사고 발생확률이 높은 것으로 나타나 교차로 사고잦은곳 개선사업의 경우 사고전이의 범위가 약 2km에 이른다는 사실을 알 수 있었다. 개선사업 내역 유형별 사고전이 효과의 차이는 크지 않은 것으로 분석되었다.
- <표 6>에서 보이듯이, 유의수준 95%에서 실시된 MannWhitney 검정 및 Moses 검정, 그리고 Smirov 검정결과, 위치모수 및 척도모수 모든 면에서 두 분포는 동일한 분포를 보이는 것으로 판정되었다. 따라서, 단일로상 개선지역으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와 단일로상 미개선 사고잦은곳으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포는 동일한 것으로 결론내릴 수 있었다. 그러나 본 검정의 경우, 사용된 자료수가 급간 개수에 비해 부족하여 단정적인 결론을 내리기엔 미흡한 면이 있다.
- 개선사업 내역 유형별 사고전이 효과의 차이는 크지 않은 것으로 분석되었다. 또한, 양방향 4차로 미만과 4차로 이상의 교차로 사고잦은곳 개선 시, 사고전이 범위는 각각 2.6km, 0.95km로 분석되어 정부의 도로 확폭사업은 사고전이 측면에서 긍정적인 역할을 하고 있는 것으로 파악되었다.
- <표 6>에서 보이듯이, 유의수준 95%에서 실시된 MannWhitney 검정 및 Moses 검정, 그리고 Smirov 검정결과, 위치모수 및 척도모수 모든 면에서 두 분포는 동일한 분포를 보이는 것으로 판정되었다. 따라서, 단일로상 개선지역으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와 단일로상 미개선 사고잦은곳으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포는 동일한 것으로 결론내릴 수 있었다.
- 사업내역 A의 경우, 차로 재조정, 횡단보도 및 안전표지의 신설, 위치조정 등이 사업내역의 주를 이루고 있으며, 사업내역 B의 경우는 미끄럼 방지포장 및 중앙분리대 신설과 관련된 사업내역이 주를 이루고 있었다. 이들 사업은 지점이 아닌 구간사업으로 이루어져야 사업의 의미가 있다는 점에서 전이구간을 고려한 사업이 필요하며, 사업내역 E의경우, 교차로 복합개선으로 도로환경에서 복합적으로 연계 되어 있는 부분을 개선하는 사업임에도 불구하고 타 사업에 비해 전이지점 발생비율이 가장 높은 것으로 나타났다.
- 이론적으로 인접 두 사고잦은곳 각각이 사고전이 범위를 가지므로 본 선정방법에서 제시한 거리범위의 두 배를 제안하여야 하나, 인접 신규 사고잦은곳 발생률(3건 이상 증가하는 인접 사고잦은곳 포함)이 미개선 및 개선교차로 사고잦은곳으로부터 2km 정도 위치한 지점 근처에서 평균이하로 낮아지는 경향을 보이며, 공사비 대비 실효성을 보장한다는 측면에서 이론적 거리의 절반을 제안하였다. 선정단계 이후 최종 실시대상 구간은 기존에 사용하고 있는 위험도 산출방식을 적용하여 선정된다.
- 정규성 검정 결과, 교차로 및 단일로 개선사업 두 경우에 있어 에서 보이는 바와 같이 사고잦은곳이면서 개선사업을 실시한 지점에서 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포(분포 1)와 사고잦은곳이 아니면서 개선사업을 실시한 지점에서 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포(분포 2) 모두 유의수준 95%에서 정규분포를 따르지 않는 것으로 판정되었다.
- 제시하는 구간선정 방법의 이론적 원리는 한 교차로 사고잦은곳으로 부터 사고전이 발생가능 거리를 하나의 개선단위로 둠으로써 사고전이를 최소화하고 결과적으로 개선에 따른 사고감소의 효과도를 높이자는데 있다.
- 그 결과, <표 4>에서 나타난 바와 같이 두 분포간 위치모수는 동일할 수 있으나 척도모수는 상이한 것으로 나타나 전체적으로 두 분포는 상이한 분포라는 것을 알 수 있었다. 즉, 교차로 개선지역으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리 분포는 미개선 교차로 사고잦은곳으로부터 차년도 신규 사고잦은곳에 이르는 거리분포와 상이하며 2km 구간 내에서 보다 밀집되어 발생하였음을 확인할 수 있었다.
- 총 사업지점 465개소 중 52.47%에 해당하는 244개소에서 주변 5km 내 신규 사고잦은곳이 발생한 것으로 나타났다. 개선사업 중 5km 구간범위 내에서 사고잦은 곳이 신규로 발생했거나 사고건수가 증가한 지점은 도로 부대시설물 개선사업(사업 B)과 교차로복합 개선사업(사업 E)이 각각 60.
후속연구
- 이상의 분석 결과를 토대로 개선구간 길이의 최소단위인 2km가 제안하였으며, GIS상 표출된 사고잦은곳 중 인접거리가 2km 이내의 지점들을 하나의 개선사업 후보구간에 포함시키는 방법을 제안하였다. 그러나 이 방법은 하나의 개선사업 후보구간 길이가 지나치게 길어질 확률이 있어, 국내와 교통환경이 유사한 일본의 사례를 참조하여 잠정적으로 10km를 최대 구간길이로 설정하고 향후 사업실시 비용을 고려하여 융통성 있게 조정하는 방안이 타당할 것으로 사료된다.
- 따라서, 향후 효율적인 구간선정을 위한 방법론은 조사 및 분석인력, 교통량 조사를 위한 검지기와 같은 하드웨어 및 통계분석 소프트웨어 등을 현재 어느 정도 확충하고 있는가 또는 확충할 계획인가 하는 사항을 제약조건으로 두고 결정되어야 한다. 또한 서두에서 제기했듯이 대부분의 구간단위 선정방법이 최소한의 교통량 정보 및 단위 도로길이 당 사고밀도 자료 등을 요구하고 있어 현실적으로 단기간에 이와 같은 방법을 적용하기에는 무리가 있다고 판단된다.
- 따라서 사고전이 범위를 이용한 개선사업 후보구간 선정방안은 투자비용 대비 효과적인 사업전개 방식의 여러 대안 중 하나로 인식되어야 한다. 또한 1년 단위 단순 사고건수에 기초하여 최소 개선구간 길이가 제안된 바, 향후 사고 유형 및 조사기간 등을 고려한 이 부분에 대한 추가적인 연구가 수반되어야 할 필요가 있다.
- 본 연구는 국내 구간단위 사고잦은곳 개선사업에 관한 초기단계의 연구로써 자료획득의 한계로 인해 연구내용 및 절차에 있어 한계를 가지고 있다. 따라서 사고전이 범위를 이용한 개선사업 후보구간 선정방안은 투자비용 대비 효과적인 사업전개 방식의 여러 대안 중 하나로 인식되어야 한다.
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