지역단위 도로교통안전도에 대한 거시적 평가는 인구, 자동차대수, 도로연장 등의 거시적 노출변수(Macroscopic Exposure Measures)에 기반한 사고율을 노출지표로 이용하는 것이 일반적이나, 노출지표를 이용한 도로교통안전도 평가에 노출지표들이 미치는 영향이 각기 다르기 때문에 결과적으로 각각의 개별노출지표별 평가시 평가결과가 서로 상이하게 되는 문제가 있으며, 이는 예산투자의 효율적 집행을 위한 교통안전정책의 결정과정에 방해요인으로 작용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 최소제곱법 및 가중치를 일정단위로 변화시키는 시뮬레이션을 이용하여 노출지표별 최적의 가중치를 도출하였으며, 이를 종합적으로 반영할 수 있는 도로교통안전도 비교평가지수 산정방법을 개발하였다. 지수를 구성하는 노출지표별 가중치는 인구당사고율이 0.29, 자동차등록대수당사고율이 0.52, 도로연장당 사고율이 0.19로 도출되었으며, 개발된 방법을 적용하여 전국 기초지자체별로 도로교통안전도 비교평가지수를 산정하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해 노출지표별로 평가결과가 상이해지는 문제를 해결할 수 있으며, 교통안전예산의 투자효율성을 높이기 위한 교통안전정책의 합리적인 결정방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지역단위 도로교통안전도에 대한 거시적 평가는 인구, 자동차대수, 도로연장 등의 거시적 노출변수(Macroscopic Exposure Measures)에 기반한 사고율을 노출지표로 이용하는 것이 일반적이나, 노출지표를 이용한 도로교통안전도 평가에 노출지표들이 미치는 영향이 각기 다르기 때문에 결과적으로 각각의 개별노출지표별 평가시 평가결과가 서로 상이하게 되는 문제가 있으며, 이는 예산투자의 효율적 집행을 위한 교통안전정책의 결정과정에 방해요인으로 작용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 최소제곱법 및 가중치를 일정단위로 변화시키는 시뮬레이션을 이용하여 노출지표별 최적의 가중치를 도출하였으며, 이를 종합적으로 반영할 수 있는 도로교통안전도 비교평가지수 산정방법을 개발하였다. 지수를 구성하는 노출지표별 가중치는 인구당사고율이 0.29, 자동차등록대수당사고율이 0.52, 도로연장당 사고율이 0.19로 도출되었으며, 개발된 방법을 적용하여 전국 기초지자체별로 도로교통안전도 비교평가지수를 산정하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해 노출지표별로 평가결과가 상이해지는 문제를 해결할 수 있으며, 교통안전예산의 투자효율성을 높이기 위한 교통안전정책의 합리적인 결정방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Highway traffic safety evaluation of area on the basis of the accident rate has a limitation, thus its result is dependent on the exposure variables. It works an obstacle to decision making for effective budget execution. In this paper, we developed a methodology of taking simultaneously macroscopic...
Highway traffic safety evaluation of area on the basis of the accident rate has a limitation, thus its result is dependent on the exposure variables. It works an obstacle to decision making for effective budget execution. In this paper, we developed a methodology of taking simultaneously macroscopic exposure indicators into account in evaluating the safety using least squares method. The weight of exposure indicators to make up of highway traffic safety evaluation index is that accident rate per population, accident rate per registration vehicle and accident rate per length of road is 0.29, 0.52 and 0.19 respectively and calculated the highway traffic safety index of total local governments in Korea. The methodology to calculate highway traffic safety evaluation index proposed in this paper can be utilized in executing the traffic safety policies to increase the efficiency of investment about traffic safety budget.
Highway traffic safety evaluation of area on the basis of the accident rate has a limitation, thus its result is dependent on the exposure variables. It works an obstacle to decision making for effective budget execution. In this paper, we developed a methodology of taking simultaneously macroscopic exposure indicators into account in evaluating the safety using least squares method. The weight of exposure indicators to make up of highway traffic safety evaluation index is that accident rate per population, accident rate per registration vehicle and accident rate per length of road is 0.29, 0.52 and 0.19 respectively and calculated the highway traffic safety index of total local governments in Korea. The methodology to calculate highway traffic safety evaluation index proposed in this paper can be utilized in executing the traffic safety policies to increase the efficiency of investment about traffic safety budget.
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문제 정의
본 연구는 대표적인 거시적 노출지표인 인구당 사고율, 자동차등록대수당 사고율, 도로연장당 사고율 등을 복합적으로 고려하여 지역단위의 도로교통안전도를 비교 평가할 수 있는 방법을 개발하고, 지자체별로 적용하여 도로교통안전도 비교평가지수를 산정하는 것을 목적으로 한다.
본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 노출지표를 통합하여 지역별 도로교통안전도를 합리적으로 산출할수 있는 비교평가지수의 산정방법을 개발하였으며, 개발된 방법을 이용하여 전국 230개 시ㆍ군ㆍ구의 기초지자체를 대상으로 도로교통안전도를 비교평가하였다. 이 때 도로교통안전도 비교평가지수의 산정을 위해 노출지표별 가중치를 도출하여 적용하였다.
제안 방법
이를 위해 본 연구에서는 Table 1에서 나타 Table 2. Results to eliminate outlies (Unit : Number) 내고 있는 바와 같이 최근 3년간의 교통사고 자료와 인구, 자동차등록대수, 도로연장 등의 거시적 노출변수자료에 대해 전국 230개 기초자치단체별로 자료를 수집하여 인구당사고율, 자동차당사고율, 도로연장당사고율의 노출지표 자료를 구축하였다.
이를 위해 본 논문에서 설정한 방법은 노출지표간 가중치를 소수점 자리수를 기준으로 2단계로 구분하여 분석하였다. 각 단계별로 각각 일정단위별(0.1단위, 0.01단위)로 변화시켜가며, 가중치 변화에 따른 지역별도로교통안전도 순위를 도출한 후, 각각의 가중치 조합 별로 다른 가중치 조합을 적용한 경우들과 비교하여 지역별 안전도 순위의 변화폭을 최소화시키는 가중치 조합을 최종적인 가중치로 도출하였다.
노출지표별 가중치 조합에 따른 지역별 도로교통안전도 순위산출 및 도로교통안전도 순위의 변화폭을 최소화시키는 가중치조합을 도출하기 위해 앞서 자료의 수집및 구축부문에서 기술한 최근 3년간의 지역별 교통사고및 노출변수자료를 바탕으로 노출변수별 사고율을 산출하고, 각 노출지표의 지역별 비율을 Table 4와 같이 산정하여 적용하였다.
노출지표별 가중치는 지표별 가중치의 합(w1 +ω2 +ω3 )은 1이라는 전재를 바탕으로 최소제곱법을 이용하여 노출지표간 가중치를 소수점 자리수를 기준으로 소수 두자리까지 구분하여 각 단계별로 일정단위별(0.1단위, 0.01단위)로 변화시켜가며, 산출된 지역별 도로교통안전도 순위의 변화를 최소화시키는 가중치조합을 노출지표별 최종적인 가중치로 도출하였다.
따라서 본 논문에서는 분석기간에 대한 기존 연구결과들을 바탕으로 최근 3년간의 사고 및 노출변수자료를 이용하여 산정한 사고율자료를 노출지표 설정하여, 지역별 도로교통안전도 비교평가를 위한 지수산정에 활용하였다.
따라서 본 논문에서는 산출하고자 하는 노출지표별 가중치를 위해 분석대상기간의 전국 230개 지자체에 대해 노출변수별 사고율을 바탕으로 통계적으로 이상치를 검정하여 제거하였다. 검정은 사분위수검정방법을 이용하였으며, 이상치를 제거결과 및 노출지표별 가중치산정에 이용할 자료는 Table 2와 같다.
국가가 정하고 있는 지역별 사고감소목표치를 비교치로 이용하여 분석을 수행해 보 았으나, 결과적으로 비교치로 적용한 지역별 사고감소목표치가 가공된 수치라는 점이 이를 통해 도출된 노출지표별 가중치의 합리적 타당성을 확보하기 어려운 점이있었다. 따라서 본 연구에서는 노출지표간의 영향력이 균형적으로 배분되는 가중치조합을 찾는 방법으로 최소 제곱법(Method of Least Squares)을 이용하여 노출 지표별 가중치를 산정하는 방법을 제시하고, 이를 통해 지역별 도로교통안전도를 평가지수 산정에 적용하였다.
따라서 본 연구에서는 소수 두자리까지 도출된 노출 지표별 가중치를 바탕으로 지역별 도로교통안전도를 산정하는데 적용하였다.
본 연구에서는 지역단위의 도로교통안전도 평가관련 선행연구들에서 이용한 거시적 노출지표에 대한 검토를 바탕으로 가장 많은 빈도로 이용된 노출지표들을 선정한후, 국내 자료수집가능성을 검토하여 최종적으로 본 연구에서 이용하고자 하는 거시적 노출지표로 인구당사고율, 자동차당사고율, 도로연장당사고율을 선정하였으며, 이렇게 선정된 거시적 노출지표간의 가중치를 도출하여 객관적으로 지역단위의 도로교통안전도를 비교할 수 있는 평가지수를 산정하였다.
여기서 가중치 조합별 지역의 도로교통안전도 순위차이는 절대적 평가를 위해 앞서 설명한 바와 같이 제곱합 값을 산출하여 비교하였다.
본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 노출지표를 통합하여 지역별 도로교통안전도를 합리적으로 산출할수 있는 비교평가지수의 산정방법을 개발하였으며, 개발된 방법을 이용하여 전국 230개 시ㆍ군ㆍ구의 기초지자체를 대상으로 도로교통안전도를 비교평가하였다. 이 때 도로교통안전도 비교평가지수의 산정을 위해 노출지표별 가중치를 도출하여 적용하였다. 노출지표별 가중치는 지표별 가중치의 합(w1 +ω2 +ω3 )은 1이라는 전재를 바탕으로 최소제곱법을 이용하여 노출지표간 가중치를 소수점 자리수를 기준으로 소수 두자리까지 구분하여 각 단계별로 일정단위별(0.
결과적으로 이러게 도출된 노출지표별 가중치 조합은 안전도 평가지수 산정에 있어 노출지표간의 영향력을 합리적으로 배분한 것으로 볼 수 있다. 이를 위해 본 논문에서 설정한 방법은 노출지표간 가중치를 소수점 자리수를 기준으로 2단계로 구분하여 분석하였다. 각 단계별로 각각 일정단위별(0.
검정은 사분위수검정방법을 이용하였으며, 이상치를 제거결과 및 노출지표별 가중치산정에 이용할 자료는 Table 2와 같다. 이상치는 전체 230개 기초지자체 단위에 대해 노출지표별로 각각 검출하고, 노출지표들간 합집합에 해당되는 지자체별 자료를 종합하여 최종이상치로 제거하였다. 이런 과정을 거쳐 이상치로 제거된 자료수는 230개의 자료 중 20개이다.
지역단위 도로교통안전도 비교평가에 이용되는 거시적 노출지표별로 평가지수 산정에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀모형 계수값 도출에 이용되는 최소제곱법을 응용하여, 각 노출지표에 대한 가중치를 일정단위별로 변화시켜가며 노출지표별 가중치 조합에 따른 도로교통안전도 비교평가지수를 산정 후, 이에 따른 지역별 안전도순위의 변화폭을 최소화시키는 가중치(ω)조합을 노출 지표별 최적의 가중치로 도출하고, 이를 적용하여 지역별 도로교통안전도에 대한 비교평가를 수행하고자 한다.
지역단위별로 도로교통안전도의 합리적인 비교평가를 위해 본 연구에서 제시한 노출지표별 가중치 도출방법은 노출지표별 가중치 조합별로 지역별 상대적 도로교통안전도 평가지수에 따른 도로교통안전도 순위를 산출하고, 각각의 가중치 조합에 의해 산출된 안전도 순위를 상호 비교하여, 안전도 순위간의 변화폭(Deviation)을 최소화시키는 노출지표별 가중치의 조합을 찾는 것이다. 이는 표본에서 모집단의 특성을 추정하는 방법 중 실제로 관측된 값과 이론적으로 가정된 기댓값간의 편차제곱합을 최소화함으로써 모집단의 특성치(파라메타값) 최소제곱법을 이용한 방법이다.
대상 데이터
이상치는 전체 230개 기초지자체 단위에 대해 노출지표별로 각각 검출하고, 노출지표들간 합집합에 해당되는 지자체별 자료를 종합하여 최종이상치로 제거하였다. 이런 과정을 거쳐 이상치로 제거된 자료수는 230개의 자료 중 20개이다.
데이터처리
따라서 본 논문에서는 산출하고자 하는 노출지표별 가중치를 위해 분석대상기간의 전국 230개 지자체에 대해 노출변수별 사고율을 바탕으로 통계적으로 이상치를 검정하여 제거하였다. 검정은 사분위수검정방법을 이용하였으며, 이상치를 제거결과 및 노출지표별 가중치산정에 이용할 자료는 Table 2와 같다. 이상치는 전체 230개 기초지자체 단위에 대해 노출지표별로 각각 검출하고, 노출지표들간 합집합에 해당되는 지자체별 자료를 종합하여 최종이상치로 제거하였다.
성능/효과
이는 표본에서 모집단의 특성을 추정하는 방법 중 실제로 관측된 값과 이론적으로 가정된 기댓값간의 편차제곱합을 최소화함으로써 모집단의 특성치(파라메타값) 최소제곱법을 이용한 방법이다. 결과적으로 이러게 도출된 노출지표별 가중치 조합은 안전도 평가지수 산정에 있어 노출지표간의 영향력을 합리적으로 배분한 것으로 볼 수 있다. 이를 위해 본 논문에서 설정한 방법은 노출지표간 가중치를 소수점 자리수를 기준으로 2단계로 구분하여 분석하였다.
그 밖에 종합적으로 지역별 도로교통안전도의 비교평가지수 산정결과를 살펴보면, 도로교통안전도가 높은 지자체는 울릉군, 옹진군, 계룡시, 신안군, 군포시 순이며, 반면에 도로교통안전도가 낮은 지자체는 대구 중구, 서울 중구, 광주 동구, 전남 영암군, 부산 강서구 순으로 나타나고 있다.
따라서 100분의 1단위로 변화시켜가며 지역별 안전도순위의 변화폭이 최소화되는 가중치 조합을 찾으면 인구당사고율(ω1)과 자동차당사고율(ω2) 그리고 도로연장당 사고율(ω3)이 각각 0.29, 0.52, 0.19일 때 지역별 안전도 순위의 변동폭이 10,600,060으로 최소가 됨을 알 수 있다.
이를 바탕으로 2단계(소수점 두자리)로 확장해보면, 인구당사고율(ω1)과 자동차당사고율(ω2), 도로연장당 사고율(ω3)의 가중치 변화폭은 각각 0.2-0.4, 0.4-0.6, 0.1-0.3의 범위내로 설정됨을 알 수 있다.
이러한 개별 노출지표 단위로 평가시 평가결과가 상이해지는 문제는 노출지표를 통합한 비교평가지수를 통해 해결할 수 있다. 즉, 계룡시의 경우 인구당 사고율, 자동차등록대수당 사고율, 도로연장당 사고율 등 각 노출지표별로 평가시 순위가 각각 6위, 3위, 66위로 각기 상이하나, 노출지표별 가중치를 적용한 노출지표의 통합 방식으로 도로교통안전도 비교평가지수를 산정한 결과는 3위로 노출지표별 평가결과가 상이한 문제에서 발생하는 정책결정의 장해요인을 해결할 수 있다.
지역별 도로교통안전도 비교평가지수의 산정결과는 울릉군, 옹진군, 계룡시, 신안군, 군포시 등이 도로교통안전도가 높은 지자체로 나타나고 있는 반면 대구 중구, 서울 중구, 광주 동구, 전남 영암군, 부산 강서구 등이 도로교통안전도가 낮은 지자체로 분석되었다.
후속연구
노출지표간의 가중치를 정량적으로 산정하기 위한 접근방법은 가중치를 일정단위별로 변화시켜가며 노출지표간의 영향력이 균형적으로 배분되는 가중치 조합을 찾을 수 있는데, 이러한 방법론을 시도한 선행연구로는 관측치와 비교치의 설정을 통한 기대치간의 카이스퀘어(χ2 )값을 산정하여 카이스퀘어값이 작을수록 비교자료간의 독립성이 커지는 특성을 이용하여 카이스퀘어값을 최소화시키는 가중치 조합을 찾아가는 방법이 제시된 바 있다(Kim, 2009). 그러나 이 방법을 본 연구에서 적용하는데 있어서는 실제 지역별 수집자료를 바탕으로 관측치를 설정할 수 있는 것과 달리 비교치를 설정하는데 있어 한계가 있었다. 국가가 정하고 있는 지역별 사고감소목표치를 비교치로 이용하여 분석을 수행해 보 았으나, 결과적으로 비교치로 적용한 지역별 사고감소목표치가 가공된 수치라는 점이 이를 통해 도출된 노출지표별 가중치의 합리적 타당성을 확보하기 어려운 점이있었다.
노출지표별 가중치를 적용하여 지역별 도로교통안전도를 산정하는 방법을 통해 기존의 개별 노출지표 단위로 평가시 평가결과의 상이한 문제에서 발생하는 정책적 판단의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통해 정부의 지역별 도로교통안전도 비교평가 및 교통안전예산의 배정에 보다 합리적인 결정방법으로 활용할 수 있을 것이다.
다만, 본 연구에서는 지역별 자동차주행거리, 차로별도로연장 등 교통사고 발생을 보다 잘 설명할 수 있는 거시적 노출변수가 국내에서는 통계자료로 발표되고 있지 않아 자료수집의 제약으로 인해 반영하지 못한 점과 지역별 교통사고의 발생규모 이외에 사고의 심각도를 반영 하지 못한 한계점이 있다.
따라서 향후 이러한 노출변수자료에 대한 추가적인 반영 및 사고심각도를 고려할 수 있는 지속적인 연구가 필요하다. 이를 위해 지역별 자동차주행거리, 차로별 도로연장 등에 대한 통계자료의 구축이 보다 효과적인 교통안전정책을 수립하는데 있어 필요하다는 점을 정책적으로 제안하며, 또한 국가간의 도로교통안전도 비교평가에 적용할 수 있는 방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.
따라서 향후 이러한 노출변수자료에 대한 추가적인 반영 및 사고심각도를 고려할 수 있는 지속적인 연구가 필요하다. 이를 위해 지역별 자동차주행거리, 차로별 도로연장 등에 대한 통계자료의 구축이 보다 효과적인 교통안전정책을 수립하는데 있어 필요하다는 점을 정책적으로 제안하며, 또한 국가간의 도로교통안전도 비교평가에 적용할 수 있는 방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.
지금까지 살펴본 바와 같이 본 연구에서 제시한 방법은 지역별 도로교통안전도를 평가하는데 있어 개별 노출 지표별 평가의 불합리한 문제를 개선하여 합리적으로 지역별 도로교통안전도를 비교평가할 수 있을 것이다.
교통안전사업 시행에 따른 효과를 높이기 위해서는 투자의 효율성이 매우 중요할 것이다. 투자의 효율성은 도로교통안전 수준이 상대적으로 열악한 지자체에 우선적으로 교통안전예산 배정 및 사업을 시행하여 도로교통안전도 개선효과의 극대화를 도모하는 한편, 지자체별도로교통안전도의 개선성과에 대한 평가 및 인센티브 차등부여 등을 통해 지역별 도로교통안전도에 대한 지자체의 관심을 높임으로써 한정된 예산의 투자효율성을 높일수 있을 것이다. 이러한 도로교통안전수준 개선을 위한 효율적인 투자의 선결과제는 도로교통안전도에 대한 평가의 객관성을 확보하는 것이라 할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
이상치는 무엇을 의미하는가?
이상치는 자료계열에서 관측치들의 대부분에 의해 제시된 형태를 이루지 못하는 관측치를 의미하며, 만약 자료에 이상치가 존재하면 그것은 검정통계량 무효화 및 모수추정 왜곡 등 결과적으로 잘못된 통계적 추론을 유도하는 문제가 있다. 특히 평균을 통해 제시된 값을 이용할 때는 평균값에 자료 1개의 영향력이 모두 동일하게 미치게 되므로 소수의 매우 크거나 작은 이상치가 존재할 경우, 그 영향을 크게 받기 때문에 이상치에 대한 검증 및 제거과정이 필요하다.
국가간 또는 지역간 도로교통안전 수준을 가늠하는 지표는 무엇을 이용하는가?
일반적으로 국가간 또는 지역간 도로교통안전 수준을 가늠하는 지표로는 인구당, 자동차당, 도로연장당 사고건수 또는 사망자수를 주로 이용하고 있으며, 이에 따른 국가간 비교에서 우리나라의 도로교통안전 수준은 OECD 회원국 중 최하위권을 유지하고 있는 상태이다. 이에 정부는 도로교통안전 수준을 국가경쟁력으로 인식하고 교통사고를 줄이기 위한 노력을 강화하고 있다.
카이스퀘어값을 최소화시키는 가중치 조합을 찾아가는 방법의 한계는?
노출지표간의 가중치를 정량적으로 산정하기 위한 접근방법은 가중치를 일정단위별로 변화시켜가며 노출지표간의 영향력이 균형적으로 배분되는 가중치 조합을 찾을 수 있는데, 이러한 방법론을 시도한 선행연구로는 관측치와 비교치의 설정을 통한 기대치간의 카이스퀘어(2 )값을 산정하여 카이스퀘어값이 작을수록 비교자료간의 독립성이 커지는 특성을 이용하여 카이스퀘어값을 최소화시키는 가중치 조합을 찾아가는 방법이 제시된 바 있다(Kim, 2009). 그러나 이 방법을 본 연구에서 적용하는데 있어서는 실제 지역별 수집자료를 바탕으로 관측치를 설정할 수 있는 것과 달리 비교치를 설정하는데 있어 한계가 있었다. 국가가 정하고 있는 지역별 사고감소목표치를 비교치로 이용하여 분석을 수행해 보 았으나, 결과적으로 비교치로 적용한 지역별 사고감소목표치가 가공된 수치라는 점이 이를 통해 도출된 노출지표별 가중치의 합리적 타당성을 확보하기 어려운 점이있었다.
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