[논문]다수준분석모형을 이용한 고령운전자 교통사고 피해 심각성 분석

장태연

doi:10.12652/ksce.2014.34.2.0561

다수준분석모형을 이용한 고령운전자 교통사고 피해 심각성 분석
Traffic Accident Damage Severity of Old Age Drivers by Multilevel Analysis Model 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.34 no.2, 2014년, pp.561 - 571

초록
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전라북도내 14개 시 군의 교통사고 자료를 활용하여 고령운전자의 교통사고 피해 심각성을 분석하였다. 교통사고는 1차적으로 개인 및 운전환경 속성과 2차적으로 도시관련 속성에 의해 영향을 받는 2단계 위계적 특성을 갖는 것으로 가정하였다. 위계적 특성을 고려한 피해 심각성에 대한 영향요인을 분석하기 위해 다수준분석모형을 활용하였다. 분석결과로서 65세 이후의 고령운전자는 연령이 증가할수록 교통사고로 인한 피해상황이 심각해짐을 보여주며 안전한 운전방법의 교육과 교통사고를 미연에 방지하기 위한 대안이 필요하다. 음주운전은 고령운전자에게 사고발생시 피해 심각성을 크게 할 경향이 높은데, 사망사고에 있어서 비고령자에 비해 발생비율이 약 3.0배 이상 높았다. 고령운전자는 야간 교통사고 발생빈도가 높은 편이나, 낮 시간대의 교통사고일수록 피해 심각성은 높아졌다. 고령운전자는 비고령자보다 흐린 날씨에서 사고 발생빈도가 높으나, 심각성에서는 맑은 날에 높아짐을 보였다. 습윤상태의 노면이 피해 심각성에 큰 영향을 주고 있는데, 비고령자에 비해서 고령운전자가 중상 및 사망비율도 높은 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study analyzes traffic accident severity of old age drivers in fourteen cities and counties of Jeonbuk Province. It is assumed that traffic accident effecting factors have two staged structure by personal and driving environment and urban characteristics. Multilevel Analysis Model is used under the assumption of hierarchical characteristics to analyze factors effecting severity. As the driver's age increases after sixty-five years old, accident damages become severe. The drunk driving is likely to make traffic accident damage more severer. The number of fatal accident by old age drivers is about three time more than by no old age drivers. Old age drivers have higher number of night traffic accidents but severer ones in daytime. Old age drivers show the higher number of traffic accidents but severer ones in fine weather. Wet road surface also influences damage severity and especially old age drivers show higher serious damage and fatal than no old drivers.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이러한 이산적 특성과 순위적 특성을 반영할 수 있는 모형이 다수준분석모형이다. 본 연구는 교통사고 운전자들을 대상으로 교통사고의 심각성에 영향을 주는 요인들을 분석하는데 목적이 있다. 운전자들은 개인속성 및 운전환경에 의해 주로 영향을 받아 교통사고를 발생시키지만 더 나아가 도시 여건에 따라 영향을 받을 수 있다는 가설하에 위계구조를 달리하는 로지스틱 다수준분석모형을 구축하였다.
연구목적은 전라북도 14개 시·군에서 발생한 교통사고에 대해 고령운전자와 비고령운전자를 비교하여 교통사고와 속성과의 관계성을 탐색적으로 분석한다.

가설 설정

β는 1수준모형의 변수에 대한 효과를 의미하며, εij은 평균이 0이고 표준편차가 σ2인 분포를 보인다고 가정한다.
Figs. 1 and 2는 연구개념과 흐름을 보여주고 있는데, 교통사고의 발생은 개인적인 속성뿐 만아니라 운전환경 및 도시의 교통관련 속성과도 연관이 있는 것으로 가정하였다. 즉, 미피해, 물피, 경상, 중상, 사망 등의 교통사고 피해 심각성은 1차적으로 개인 및 운전환경에 의해 영향을 받고 그다음 도시관련 속성에 의해 받는 2단계 위계적 특성을 갖는 것으로 가정하였다.
1 and 2는 연구개념과 흐름을 보여주고 있는데, 교통사고의 발생은 개인적인 속성뿐 만아니라 운전환경 및 도시의 교통관련 속성과도 연관이 있는 것으로 가정하였다. 즉, 미피해, 물피, 경상, 중상, 사망 등의 교통사고 피해 심각성은 1차적으로 개인 및 운전환경에 의해 영향을 받고 그다음 도시관련 속성에 의해 받는 2단계 위계적 특성을 갖는 것으로 가정하였다. 연구목적은 전라북도 14개 시·군에서 발생한 교통사고에 대해 고령운전자와 비고령운전자를 비교하여 교통사고와 속성과의 관계성을 탐색적으로 분석한다.

제안 방법

피해 심각성은 미피해, 물피, 경상, 중상, 사망 등 5단계로 분류하였다. 기존 연구와는 다르게 도시수준의 영향성을 포함하는 다수준분석모형을 활용하여 교통사고 피해 심각성에 영향을 주는 요인을 탐색적으로 제시하였다.
다수준분석모형의 핵심은 상수항과 기울기가 일반적인 확정모형에서 가정하는 것처럼 고정되고 분리되어 있으며 독립적이 아니고 보다 상위수준의 분포로부터 나온다는 점이다. 다수준분석모형에서 2수준모형은 1수준모형의 상수항과 회귀계수를 종속변수로 하여 2수준모형이 구축되며, 상수항을 종속변수로 하고 인구밀도, 도로율, 차량보유를 독립변수로 하는 2수준 모형을 구축하였다.
선행연구는 선형회귀모형, 포와송 회귀모형, 로짓모형, 로지스틱 선형모형 등을 적용하여 주로 교통사고수를 분석하였고 본 연구는 교통사고 피해 심각성이 갖고 있는 순위적 특성과 도시속성하에서 개인 및 운전환경속성이 심각성에 영향을 줄 거라는 가정에 다수준분석모형을 구축한다. 또한, 기존 연구는 교통사고 발생빈도를 기초로 고령자 교통사고를 분석하거나 중년층과 고령자의 차이를 분석하고 있다.
9세이며, 최고령 교통사고 운전자 나이는 91세로 나타났다(Table 1). 연구에서 활용될 다수준분석모형의 구축을 위해 사용되는 독립 변수는 개인수준(제1수준)과 도시수준(제2수준)의 2개 수준으로 분류된다(Table 2). 제1수준 변수는 개인속성인 성별, 나이, 교통사고 당시 음주여부 등이 있으며, 개인별 환경속성으로 사고차량이 영업용인지 비영업용인지 여부, 사고가 주간 혹은 야간에 발생했는지의 여부, 날씨에 있어 맑은 날이었는지 여부, 도로표면의 조건 등이 포함된다.
본 연구는 교통사고 운전자들을 대상으로 교통사고의 심각성에 영향을 주는 요인들을 분석하는데 목적이 있다. 운전자들은 개인속성 및 운전환경에 의해 주로 영향을 받아 교통사고를 발생시키지만 더 나아가 도시 여건에 따라 영향을 받을 수 있다는 가설하에 위계구조를 달리하는 로지스틱 다수준분석모형을 구축하였다. 미피해, 물피, 경상, 중상, 사망과 같이 단계별 사고피해 정도의 심각성에 대한 확률을 기초로 모형이 구축된다.
전라북도내 14개 시·군의 교통사고 자료를 활용하여 고령운전자의 교통사고 피해 심각성을 분석하였다.
제2수준 변수는 교통사고 발생과 연관이 있는 도시 인구밀도, 도로율, 자동차 보유대수가 포함된다. 종속변수는 개인의 교통사고 피해정도이며, 심각성을 의미하도록 미피해=1, 물피=2, 경상=3, 중상=4, 사망=5 등 5단계로 나누었다.
전라북도내 14개 시·군의 교통사고 자료를 활용하여 고령운전자의 교통사고 피해 심각성을 분석하였다. 피해 심각성은 미피해, 물피, 경상, 중상, 사망 등 5단계로 분류하였다. 기존 연구와는 다르게 도시수준의 영향성을 포함하는 다수준분석모형을 활용하여 교통사고 피해 심각성에 영향을 주는 요인을 탐색적으로 제시하였다.

대상 데이터

개인의 교통사고관련 자료는 TASS와 일부 도로교통공단의 도움을 통해 수집되었으며, 도시 관련 자료는 시·군의 통계연보를 참고 하였다.
연구에서 활용할 자료는 2011년 전라북도 14개 시·군에서 발생된 교통사고와 도시관련 자료이다.

이론/모형

개인의 교통사고관련 자료는 TASS와 일부 도로교통공단의 도움을 통해 수집되었으며, 도시 관련 자료는 시·군의 통계연보를 참고 하였다. 22,210명이 교통사고를 발생시켰으며, 65세를 기준으로 할 때 65세 미만 교통사고 교통사고 심각성 분석을 위해 다수준분석모형이 활용된다. 다수준분석모형에서 종속변수의 특성에 따라 다양한 방법론이 적용되는데 논문에서의 종속변수는 교통사고 피해정도에 따라 심각성의 순서를 보이는 특성이 있어 단순히 회귀모형을 통해 원인요소를 분석하는 것 보다는 이와 같은 특성을 반영한 모형구축이 필요하다.
도시수준의 영향도를 평가하기 위해 측정자간 신뢰도 분석방법인 ICC(Intra-Class Correlation, ρurban)의 평가척도를 이용한다.

성능/효과

고령운전자의 경우 야간 교통사고 발생빈도가 높은 편이나, 반면에 낮 시간대의 교통사고일수록 교통사고 피해 심각성은 높아진다. 고령운전자는 비고령자보다 흐린 날씨 등에서 교통사고 발생빈도가 높게 나타났으며, 교통사고 피해 심각성 경향에서는 맑은 날에 심각성이 높아짐을 보이고 있다. 노면상태에 대해서는 습윤상태 일수록 교통사고피해 심각성에 큰 영향을 주고 있고, 비고령자에 비해서 고령자가 습윤상태에서 중상 및 사망비율이 높은 것으로 분석되었다.
고령운전자는 비고령자보다 흐린 날씨 등에서 교통사고 발생빈도가 높게 나타났으며, 교통사고 피해 심각성 경향에서는 맑은 날에 심각성이 높아짐을 보이고 있다. 노면상태에 대해서는 습윤상태 일수록 교통사고피해 심각성에 큰 영향을 주고 있고, 비고령자에 비해서 고령자가 습윤상태에서 중상 및 사망비율이 높은 것으로 분석되었다.
1728배 심각성을 높일 수 있다. 도시요소에서는 지역의 도로율이 비고령자의 경우 1.4444배, 고령자는1.5847배 교통사고 심각성에 영향을 주는 것으로 나타났다.
Table 9에서의 음주에 의한 교통사고 발생빈도을 보면 비고령자 및 고령자 모두 비음주에 의한 사고 발생이 높게 나타났다. 또한, 고령자의 경우 비고령자보다 비음주의 사고 발생빈도가 높게 나타났다. Gee and Oh (2003)은 음주운전 교통사고를 연령별 운전면허소지자수와 비교한 결과 연령층이 올라갈수록 운전면허소지자 만명당 음주운전 교통사고 발생이 낮은 것으로 나타나 이는 젊은층의 음주운전에 대한 위험성 인식이 고령층에 비해 낮다는 것을 제시한다.
5배 높게 나타나 고령자의 경우 신체적, 정신적 인지기능의 저하로 인해 심각성 높음을 가정할 수 있다. 또한, 전라북도내 14개 시・군의 비고령운전자와 고령운전자 교통사고 발생비율을 보면, 비고령자에 의한 교통사고는 인구측면에서 큰 도시에서, 반면에 고령자의 경우에는 군에서 높은 비율을 보이고 있다. 초고령사회에 접어든 도농통합도시와 군의 경우 고령운전자의 비율이 높아 고령자 교통사고가 높은 것으로 생각된다.
모형2는 하위수준(제1수준)의 고정효과로서 개인의 속성 및 운전환경이 교통사고 심각성에 미치는 영향을 제시하고 있다. 모형 2의 결과 도시수준의 분산이 비고령자 및 고령자 모두 감소하는 것을 보여주고 있는데, 이를 통해 개인수준의 변수들이 어느 정도 지역간 차이를 설명하고 있음을 알 수 있다. 비고령자의 모든 개인속성의 설명변수가 통계적 유의성을 보이고 있으나 고령자의 경우 성별, 영업용차량 여부, 낮시간대 사고 발생여부 등에서 통계적 유의성 없는 것으로 나타났다.
음주운전 교통사고는 고령자보다는 비고령자가 높은 것으로 나타났다. 비고령자의 경우 야간보다는 주간 교통사고발생비율(0.55)이 약간 높게 나왔으나, 고령자의 경우 주간 교통사고 발생비율(0.75)이 매우 높은 것으로 나타났다. 날씨의 경우에도 비고령자(0.
모형 2의 결과 도시수준의 분산이 비고령자 및 고령자 모두 감소하는 것을 보여주고 있는데, 이를 통해 개인수준의 변수들이 어느 정도 지역간 차이를 설명하고 있음을 알 수 있다. 비고령자의 모든 개인속성의 설명변수가 통계적 유의성을 보이고 있으나 고령자의 경우 성별, 영업용차량 여부, 낮시간대 사고 발생여부 등에서 통계적 유의성 없는 것으로 나타났다. 교통사고 피해 심각성에 대한 Table 6의 모형2와 교통사고 발생빈도에 대한 기초자료 통계결과를 참고하여 실증분석이 이루어진다.
65세 이후의 고령자의 경우 연령이 증가할수록 교통사고로 인한 피해상황이 심각해짐을 보여 주고 있어 육체적 변화에 따른 안전한 운전방법과 운전 중단시 이동을 위한 도움요청방법 등 교통사고를 미연에 방지하기 위한 대안이 필요하다. 음주가 고령자 운전자에게 사고발생시 피해 심각성을 크게 할 경향이 높은데, 사망사고에 있어서 비고령자에 비해 발생비율이 약 3.0배 이상 높은 것으로 나타났다. 고령운전자의 경우 야간 교통사고 발생빈도가 높은 편이나, 반면에 낮 시간대의 교통사고일수록 교통사고 피해 심각성은 높아진다.

후속연구

22,210명이 교통사고를 발생시켰으며, 65세를 기준으로 할 때 65세 미만 교통사고 교통사고 심각성 분석을 위해 다수준분석모형이 활용된다. 다수준분석모형에서 종속변수의 특성에 따라 다양한 방법론이 적용되는데 논문에서의 종속변수는 교통사고 피해정도에 따라 심각성의 순서를 보이는 특성이 있어 단순히 회귀모형을 통해 원인요소를 분석하는 것 보다는 이와 같은 특성을 반영한 모형구축이 필요하다. 또한, 종속변수가 이산적 특성을 보일 때 일반적으로 다항로짓모형 등이 사용되나 종속변수가 이산적 특성과 함께 순위적 특성을 보일 경우 자료의 속성을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다.
연구의 결과를 토대로 고령운전자를 위한 정책적인 방안을 제시하면, 주기적으로 고령운전자의 신체적․정신적 운전능력을 평가하고, 필요한 사항을 인식하여 보완할 수 있는 교육프로그램의 개발이 필요하다. 또한, 외국에서 이미 시행하고 있는 고령운전자 교육이 교통사고 특성을 고려한 안전운전을 유도할 수 있는 프로그램과 함께 도입되어야 한다. 고령자 통행행태조사를 통해 고령자를 위한 대중교통을 포함한 대체교통수단 도입 등 교통서비스를 강화하여 운전에 대한 수요를 가능한 감소시키는 정책개발도 필요하다.
연구의 결과를 토대로 고령운전자를 위한 정책적인 방안을 제시하면, 주기적으로 고령운전자의 신체적․정신적 운전능력을 평가하고, 필요한 사항을 인식하여 보완할 수 있는 교육프로그램의 개발이 필요하다. 또한, 외국에서 이미 시행하고 있는 고령운전자 교육이 교통사고 특성을 고려한 안전운전을 유도할 수 있는 프로그램과 함께 도입되어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	고령운전자의 비율이 증가함에 따라 지역사회는 어떤 고민과 직면하게 되는가?	, 2006). 고령운전자의 비율이 증가됨에 따라 지역사회는 도로체계를 안전하게 유지하고, 고령운전자가 독립적이고 지속적으로 이동권을 확보할 수 있는지 고민에 직면하게 된다.
	고령자는 어떤 특성을 가지고 있는가?	고령자는 일반적으로 오랜 운전경험에도 불구하고 어쩔 수 없는 심신기능저하로 인해 신체적 기능과 판단능력이 필요한 운전에서 문제가 발생하고 다변화하는 도로환경과 교통법규를 쉽게 인지하지 못하는 특성을 가지고 있어 교통사고와 연결될 가능성이 높다(Shin, 2001).
	교통사고의 발생과 연관있는 요소들을 어떻게 가정하였는가?	1 and 2는 연구개념과 흐름을 보여주고 있는데, 교통사고의 발생은 개인적인 속성뿐 만아니라 운전환경 및 도시의 교통관련 속성과도 연관이 있는 것으로 가정하였다. 즉, 미피해, 물피, 경상, 중상, 사망 등의 교통사고 피해 심각성은 1차적으로 개인 및 운전환경에 의해 영향을 받고 그다음 도시관련 속성에 의해 받는 2단계 위계적 특성을 갖는 것으로 가정하였다. 연구목적은 전라북도 14개 시·군에서 발생한 교통사고에 대해 고령운전자와 비고령운전자를 비교하여 교통사고와 속성과의 관계성을 탐색적으로 분석한다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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