우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔고 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수는 증가추세이다. 음주운전에 대한 억제방안을 마련하기 위해 일반운전자와 음주운전자의 차이를 검증한 연구는 많이 수행되었으나 음주운전자만을 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이었다. 음주운전은 일반운전자와 음주운전자와도 차이를 보이지만 음주운전자 중에서도 습관적 음주운전자와 비습관적 음주운전자는 차이가 있기 때문에 음주운전으로 인해 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 연구를 수행하였다. 습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 본 연구에서는 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 음주운전자들을 대상으로 습관적 음주운전 횟수를 조사하고 음주운전행동을 결정하는데 영향을 주는 속성들을 조사하여 요인 분석을 통해 변수를 축약하였으며, 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 통해 영향분석을 하였다. 분석결과 자료는 과산포가 있는 음이항 분포를 따르는 것으로 나타났고, 단속및사고의 두려움, 자기반성, 경험적학습, 자기통제력부족, 차량의존도 요인이 유의미하였다.
우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔고 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수는 증가추세이다. 음주운전에 대한 억제방안을 마련하기 위해 일반운전자와 음주운전자의 차이를 검증한 연구는 많이 수행되었으나 음주운전자만을 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이었다. 음주운전은 일반운전자와 음주운전자와도 차이를 보이지만 음주운전자 중에서도 습관적 음주운전자와 비습관적 음주운전자는 차이가 있기 때문에 음주운전으로 인해 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 연구를 수행하였다. 습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 본 연구에서는 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 음주운전자들을 대상으로 습관적 음주운전 횟수를 조사하고 음주운전행동을 결정하는데 영향을 주는 속성들을 조사하여 요인 분석을 통해 변수를 축약하였으며, 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 통해 영향분석을 하였다. 분석결과 자료는 과산포가 있는 음이항 분포를 따르는 것으로 나타났고, 단속및사고의 두려움, 자기반성, 경험적학습, 자기통제력부족, 차량의존도 요인이 유의미하였다.
Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previous researches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing. Man...
Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previous researches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing. Many studies seek countermeasures for preventing drunk driving by comparing the differences between general and drunk drivers. However, few researches have investigated focusing only on the characteristics of drunk drivers. It is well known that characteristics of general drivers are different from those of drunk drivers, and also habitual drunk drivers have different characteristics from non-habitual drunk drivers. Motivated by this fact, only the drivers who have violated DUI regulation are considered in the analysis. This study primarily aims to provide alternative solutions for reducing habitual drunk drivers who are highly inclined to do drunk driving repeatedly. For the analysis, various types of variables potentially effecting drunk driving behavior were investigated, and then truncated count data models were developed to analyze the effects of the variables selected on drunk driving. The results showed that 1) a truncated negative binomial model is better fitted to the data; and 2) five variables including experiential learning, the lack of self-control, self-reflection, the fear of crackdown, and the level of dependence on vehicles were found to be statistically significant.
Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previous researches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing. Many studies seek countermeasures for preventing drunk driving by comparing the differences between general and drunk drivers. However, few researches have investigated focusing only on the characteristics of drunk drivers. It is well known that characteristics of general drivers are different from those of drunk drivers, and also habitual drunk drivers have different characteristics from non-habitual drunk drivers. Motivated by this fact, only the drivers who have violated DUI regulation are considered in the analysis. This study primarily aims to provide alternative solutions for reducing habitual drunk drivers who are highly inclined to do drunk driving repeatedly. For the analysis, various types of variables potentially effecting drunk driving behavior were investigated, and then truncated count data models were developed to analyze the effects of the variables selected on drunk driving. The results showed that 1) a truncated negative binomial model is better fitted to the data; and 2) five variables including experiential learning, the lack of self-control, self-reflection, the fear of crackdown, and the level of dependence on vehicles were found to be statistically significant.
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문제 정의
그러나 이러한 모든 대안을 정책에 도입하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구를 통해 음주운전 억제대안에 우선순위를 부여함으로써 효율적인 정책수립에 보탬이 되고자 한다.
따라서 본 연구에서는 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 그들의 습관적 음주운전 행태를 분석하였다.
따라서, 포아송 모형보다는 음이항 모형이 본 연구에 사용된 자료에 더욱 적합하다.
본 연구를 통해 음주운전자들 중 습관적 음주운전을 하는 사람들은 어떤 사람들이고, 그들의 행동배경에 어떠한 속성들이 있는지 알아보았다.
본 연구에서는 1회 이상 음주운전으로 단속에 적발된 처벌대상자들만을 대상으로 하여 그들 중 습관적 음주운전을 하는 자들의 행동배경에 어떠한 영향요인이 있는지 살펴보고 그에 따른 음주운전 재범억제 대책을 마련하는 것이 주목적이다.
습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련함으로써 재범률을 낮출 수 있고, 그것이 본 연구의 목적이다.
제안 방법
설문문항에는 습관적 음주운전 행동을 규명하기 위한 ‘최근 5년간 음주운전 경험수’가 포함되어 종속변인으로 사용되었고, 그 외 모형의 독립변인으로 사용가능한 인구통계학적 특성, 법적 제재관련 요인, 심리적 요인 등에 대해 총 54가지 문항을 조사한 후 요인분석을 통해 총 10개 요인으로 축약하였다.
수집된 자료 중 습관적 음주운전행동에 영향을 미친다고 고려되어 응답받은 항목은 총 54개로 상당히 많아 요인분석(Factor Analysis)을 통해 서로 상관관계가 높고 유사한 경향을 지닌 변수를 축약하여 변수를 압축하였다.
습관적 음주운전자의 특성과 행동을 규명하기 위한 설문조사 양식은 ‘최근 5년간 음주운전 경험수(이하 음주운전 경험수)’와 인구통계학적 특성을 묻는 항목, 그리고 습관적 음주운전 행동에 영향을 미친다고 판단되는 항목 등의 총 54개 항목으로 구성되었다.
최근 5년간 음주운전 경험 수는 조사대상자들의 기억에 의존하기 때문에 1년 평균 음주운전 경험수를 같이 응답받아 자료를 보완하였다. 습관적 음주운전행동에 영향을 미친다고 판단되는 항목은 일반운전자와 음주운전자 집단을 비교 분석한 기존 연구에서 유의미하였던 항목들을 이용하여 구성하였다. 문항의 구성은 대부분 리커트 5점 척도로 응답받고 일부는 정량적으로 응답받아 5점 척도로 코딩을 변경하였다.
연구의 목적을 달성하기 위해 음주운전으로 단속에 적발되어 특별교통안전교육을 이수해야 하는 음주운전자들을 상대로 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였다.
요인분석을 통해 도출된 10개 요인의 요인점수와 개별 음주운전자의 인구통계학적 특성을 독립변수로 하고, 최근 5년간 음주운전 경험수를 종속변수로 하여 통계적 모형을 추정하였다.
음주운전자들에게 설문을 통해 응답받은 음주운전 경험수를 종속변인으로 하고 그 외 변수들을 설명변인으로 설정하여 음주운전자들의 습관적 음주운전행동에 대한 설명변인들의 영향을 검토하였다.
음주운전자들의 습관적 음주운전 행동을 결정하는 속성을 알고자 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 적용하여 음주운전자들의 습관적 음주운전정도와 그 행동을 결정하는 속성들에 대해 분석하였다. 분석결과 자료는 과산포가 존재하는 음이항 분포를 따르기 때문에 절단 음이항 모형에 의한 추정이 적합한 것으로 나타났다.
최근 5년간 음주운전 경험 수는 조사대상자들의 기억에 의존하기 때문에 1년 평균 음주운전 경험수를 같이 응답받아 자료를 보완하였다.
한편, 미국, 일본, 유럽 등의 국외 사례고찰을 통해 다양한 음주운전 억제대책을 종합하여 위 5개 요인들에 대해 억제할 수 있는 맞춤형 대안을 찾아보았다.
대상 데이터
따라서 모집단은 일반운전자를 포함하지 않은 ‘음주운전을 1회 이상 경험하여 1회 이상 음주단속에 적발된 자(이하 음주운전자)’를 대상으로 한다.
서울시 자가운전자 1007명을 대상으로, 종속변인으로는 ‘최근 1년간 음주운전 경험 수’를 사용하였다.
설문결과 총 223명에게 응답을 받았으나 설문문항에 대한 응답이 완전하지 않거나 성실하지 않아 신뢰할 수 없다고 판단된 질문지를 제거하여 총 180개의 표본을 수집하였다.
설문조사는 도로교통공단 의정부지부에서 음주운전으로 적발되어 면허가 취소된 음주취소자반 특별교통안전교육 이수자를 대상으로 2010년 11월 24일, 27일, 12월 8일 총 3회에 걸쳐 실시되었다. 설문결과 총 223명에게 응답을 받았으나 설문문항에 대한 응답이 완전하지 않거나 성실하지 않아 신뢰할 수 없다고 판단된 질문지를 제거하여 총 180개의 표본을 수집하였다.
요인분석은 표본의 크기가 최소한 변수크기의 5배 이상이어야 적정한데, 본 연구에서 분석된 표본의 크기는 총 180개로 요인분석에 사용된 32개 변수의 5배수 조건에 충족한다.
데이터처리
분석은 LIMDEP 8.0을이용하여 추정하였으며 그 결과는 와 같다.
분석은 설문조사를 통해 일반운전자와 음주운전자들에 대한 표본을 각각 추출하여 One way ANOVA 분석으로 두 집단이 차이가 있음을 검증하였다.
추정된 결과의 평가는 4개 모형 중 가장 적합한 것으로 판단되는 절단 음이항 모형을 통해 해석하였다.
이론/모형
공통요인분석은 주성분분석법을 적용하였고, 변수들 간의 상관관계, Bartlett의 구형성 검증(Bartlett test of sphericity), 표본 적절성 측정치(MSA; Measure of Sampling Adequacy)를 통해 요인분석이 적합한지를 검증하고 부적합한 변수는 제외시키는 과정에서 요인으로 축약되기 곤란한 변수는 분석에서 제외하였다.
또한 포아송 분포의 특징인 평균과 분산이 같다는 가정을 만족하지 않고 분산이 평균보다 큰 과대산포(overdispersion)를 지닌 음이항 분포를 따를 가능성이 있으므로 0에서 절단된 음이항 모형(Truncated Negative Binomial Model)을 적용하여 각 모형을 비교분석하였다.
요인에 대한 회전은 변수간 상관관계가 존재할 경우 사각회전이 적합하여 최근의 연구에서는 사각회전을 하는 경우가 다소 발견되고 있으나 인문, 사회과학분야에서는 대부분 상관관계가 있음에도 불구하고 편의상 직각회전방식을 주로 이용하고 있다. 본 연구는 요인분석으로 축약된 변수를 독립변수로 사용하여 통계모형에 적용해야 하므로 요인간 공선성에 유리한 베리맥스(Varimax) 방법을 사용하였다.2)
선정된 변수를 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 적용하여 각각 분석하였다. 분석은 LIMDEP 8.
음주운전 경험 수는 포아송 분포를 따르기 때문에 포아송 모형을 고려하였고, 종속변수의 특성이 반드시 1회 이상의 음주운전 경험을 지니기 때문에 0에서 절단된 포아송 모형(Truncated Poisson Model)을 적용하였다.
음주운전자들의 습관적 음주운전행동에 관련된 영향요인을 알아보기 위해 모형을 통해 분석하였다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서는 절단된 가산자료모형(truncated count data model)을 사용해야 하기 때문에, 본 연구에서는 절단된 가산자료모형을 이용하여 분석하였다.
성능/효과
모형은 처벌의 엄격성, 신속성, 확실성, 사회인구학적 특성, 자기통제력, 문제음주를 독립변수로 하여 선형회귀분석을 통해 분석하였고 처벌의 엄격성, 신속성, 확실성, 그리고 문제음주 요인이 유의미한 것으로 나타났다.
각 독립변수의 계수와 표준오차값은 표에 제시되었으며 모형의 적합도(goodness-of-fit)를 나타내는 model χ2은 포아송 모형이 723.5651, 음이항 모형이 948.3214, 절단 포아송 모형이 729.6017 절단 음이항 모형이 1002.679로 모두 유의수준 1%내에서 유의하였고 절단 음이항 모형이 가장 크게 나타났다.
한편 각 요인의 측정문항에 대한 신뢰도 분석을 위해 내적 일관성 측정계수인 Cronbach's α값을 사용하였다. 그 결과 10개 요인이 모두 0.6 이상으로 사용된 측정도구의 신뢰성은 문제가 없다고 판단되었다.
끝으로 본 연구에서는 여성의 경우 남성에 비해 음주운전으로 적발되는 경우가 매우 드물기 때문에 자료수집 시 여성이 매우 적게 포함되었다.
다음으로 음주운전자 집단의 가해사고경험 및 단속경험에 대해 살펴본 결과, 음주운전 단속경험이 처음인 사람이 96명으로 가장 많았으나 이전에 단속되어 처벌받은 경력이 있음에도 불구하고 또다시 적발된 재범자가 84명으로 전체의 절반에 가까운 것으로 나타났다.
4%로 가장 낮게 나타났다. 또한 10개 요인 전체에 대한 전체누적분산은 72.6%로 충분한 설명력을 보였다.
1%)으로 음주운전자들 중에는 기혼자가 많은 것으로 나타났다. 또한 교육수준으로는 고졸이하의 운전자가 대학이상의 학력을 가진 운전자보다 많았으며 생계형 운전자는 96명으로 전체의 53.3%로 나타났다. 50%에 가까운 백분율이지만 전체 운전자들 중 생계형 운전자의 비율을 고려했을 때 음주운전자 중 생계형 운전자의 비율은 상당히 높다고 할 수 있다.
또한, 음주운전자 중 습관적으로 음주운전을 하는 사람들이 재범확률이 높은 것으로 나타났다.
마지막으로 차량의존도 요인은 음주장소로 이동할 때와 음주 후 귀가할 때 반드시 차량을 가져가야 하는 정도를 말하는데 특히 차량에 의한 출퇴근에 많이 의존하는 사람이 이러한 성향을 띄는 것으로 분석되어 동일한 요인으로 포함되었다.
자기반성 요인은 음주운전을 한 후 후회, 수치심, 죄책감을 많이 느끼는지를 판단하는 항목이다. 반대로 자기반성점수가 적은 사람은 음주운전이 잘못된 행동이라는 인식자체가 결여되어있을 가능성이 크고, 이러한 사람들은 습관적 음주운전을 많이 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서 요인분석을 위한 변수들은 모두 리커트 5점척도로 구성되거나, 정량적으로 응답받아 동일한 척도로 코딩하였기 때문에 추가로 표준화기법(Z-score 등)을 적용할 필요 없이 이미 표준화 되어 있어 요인분석을 시행하기에 적합하다고 할 수 있다.
분석결과 단속 및 사고에 대한 두려움, 자기반성, 경험적 학습, 자기통제력 부족, 차량의존도 요인이 유의미한 것으로 나타났다.
분석결과 연령, 과거 교통사고 경험, 면허 유무, 형사전과 등이 유의미하게 나타났다.
음주운전자들의 습관적 음주운전 행동을 결정하는 속성을 알고자 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 적용하여 음주운전자들의 습관적 음주운전정도와 그 행동을 결정하는 속성들에 대해 분석하였다. 분석결과 자료는 과산포가 존재하는 음이항 분포를 따르기 때문에 절단 음이항 모형에 의한 추정이 적합한 것으로 나타났다.
분석결과 습관적 음주운전을 많이 하는 사람은 단속 및 사고에 대해 낙관적으로 생각하는 것으로 나타났다.
습관적 음주운전행동에 영향을 미친다고 판단되는 항목에 대해 응답받은 변수를 본 연구자가 적절하다고 판단된 요인들의 묶음이 이루어 질 때까지 SPSS 12.0을 이용하여 반복적으로 요인분석을 실시한 결과, 총 45개 변수 중 13개 변수가 탈락하여 32개 변수가 과 같이 10개 요인으로 축약되었다.
연구결과 음주운전자집단이 음주운전행동, 충동조절력 부족, 모험추구성향, 준법정신 결여 등의 요인이 높은 것으로 나타났다.
요인분석에 대한 적합도를 측정하기 위한 Bartlett의 구형성 검증값과 KMO값을 살펴보면, Bartlett의 구형성 검증값은 2755.562(유의수준 0.000)로 나타났고, 표준형성 적절성의 KMO값은 0.748이므로 선정된 변수들이 요인분석을 실행하기에 적합하다고 평가할 수 있다.
요인분석을 통해 추출된 습관적 음주운전행동 결정속성을 살펴보면 절단 음이항 모형에서는 회귀계수의 크기순(중요도순)으로 단속 및 사고에 대한 두려움, 자기반성, 경험적 학습, 자기통제력 부족, 차량의존도의 5개 요인이 유의한 것으로 나타났다.
위 5개 요인은 일반운전자들과 음주운전자들의 비교분석연구에서도 유의미하게 나타났던 요인인데 음주운전자들만을 대상으로 습관적 음주운전행동을 분석한 본 연구에서도 유의미하게 나타났다. 따라서 일반운전자 집단과 음주운전자 집단을 동시에 고려한 기존연구들에서 다루었던 음주운전 억제대책은 운전자 전체에 광범위하게 적용하고, 위 5개 요인을 바탕으로 수립한 음주운전 억제대책은 음주운전으로 단속에 적발된 처벌대상자에게 우선 적용하는 것이 바람직하다.
후속연구
습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련함으로써 재범률을 낮출 수 있고, 그것이 본 연구의 목적이다. 또한, 기존의 연구에서 제시한 다양한 음주운전 억제대안을 종합하여, 정책적으로 우선 적용할 효율적인 음주운전 억제대책을 제언하도록 하였다.
이로 인해 성별에 대한 특성을 분석할 수 없었으며 여성의 경우 일반운전자와 음주운전자, 그리고 습관적 음주운전자의 차이가 높을 것으로 예상된다. 차후 연구에서 이를 분석한다면 정책적, 학술적으로 의미 있을 것으로 고려된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
음주운전자집단에서 높게 나타나는 심리적 요인은?
분석은 설문조사를 통해 일반운전자와 음주운전자들에 대한 표본을 각각 추출하여 One way ANOVA 분석으로 두 집단이 차이가 있음을 검증하였다. 연구결과 음주운전자집단이 음주운전행동, 충동조절력 부족, 모험추구성향, 준법정신 결여 등의 요인이 높은 것으로 나타났다.
음주운전이 감소하지 않는 데 큰 원인이라고 할 수 있는 것은?
음주운전이 감소하지 않는 데는 여러 가지 원인이 있지만 그 중 음주운전의 강한 상습성 또는 재범성이 큰 원인이라고 할 수 있기 때문에 이와 같은 음주운전의 초범자와 재범자에 대한 연구는 음주운전 억제에 매우 중요하다고 할 수 있다. 곽문수(2005), 배상훈(2003), 유병림(1999)의 연구에 따르면 대다수의 음주운전자는 상습적인 경우가 많으며 음주운전이 습관적으로 이루어지고 있다고 한다.
음주운전을 억제하기 위한 연구가 다양한 분야에서 꾸준히 계속되어 온 배경은?
우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔다. 음주운전은 교통사고를 유발하고 사고발생시 심각도 또한 높기 때문에 과거부터 정책적, 행정적, 학술적으로 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수와 음주운전이 전체 교통사고에서 차지하는 비율은 증가추세를 보이고 있다.
참고문헌 (18)
곽문수(2005), "상습운전자 실태 및 대책에 관한 연구", 도로교통안전관리공단 교수논문집.
김종회？오주석？이순철(2006), "운전행동결정요인이 위반행동 및 사고에 미치는 영향", 한국심리학회지:산업및조직, 19, 한국심리학회, pp.349-369.
채규만？류명은(2002), "성격, 인지, 사회적 환경 및 음주행동과 음주운전과의 관계", 한국심리학회지:임상, 21, 한국심리학회, pp.763-789.
Cavaiola, A. A., Strohmetz, D. B., Wolf, J. M. & Lavender, N. J. (2003), Comparison of DWI offenders with non-DWI individuals on the MMPI-2 and the Michigan Alcoholism Screening Test, Addictive Behaviors, 28, pp.971-977.
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