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문제 정의
- 이 연구는 청주시에서 발생한 보행자 교통사고를 대상으로 사고심각도모형 및 사고빈도모형을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 이러한 모형을 통해 보행자 교통사고의 원인을 분석하는 기존연구는 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 연구와 보행자 사고발생원인을 찾는 연구로 대별된다.
- 이 연구는 청주시의 보행자 사고의 심각도분석 및 사고 모형을 개발하였으며, 연구의 주요결과는 다음과 같다.
- 이에 이 연구의 목적은 청주시에서 발생한 보행자 교통사고를 대상으로 심각도분석 및 모형개발을 통해 보행자 사고에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 있다.
제안 방법
- 이 연구에서는 사고심각도분석을 위해 종속변수를 사고건수로 경상, 중상, 사망으로 분류하여 활용한다. 독립변수는 기존연구에서 고찰한 변수를 근거로 사고원인을 인적요인, 환경요인 및 법규위반 등으로 나누어 총 23개의 변수를 구축한다. 심각도모형에 사용한 변수는 Table 4와 같다.
- 포아송 및 음이항모형 개발을 위한 종속변수는 5년간의 사고자료 합을 사용한다. 독립변수는 기존연구에서 분석한 독립변수를 근거하여 교통량, 도로의 기하구조, 교통시설물 등 9개의 변수를 사용한다. 또한 기존연구에서 활용되지 않은 보행량, 보행자 펜스 등 보행자와 관련된 변수를 추가한다.
- 이에 주간선도로와 보조간선도로는 보행자 사고의 특성이 같다고 할 수 없다. 따라서 주간선도로와 보조간선도로를 구분하여 연구를 수행한다.
- 독립변수는 기존연구에서 분석한 독립변수를 근거하여 교통량, 도로의 기하구조, 교통시설물 등 9개의 변수를 사용한다. 또한 기존연구에서 활용되지 않은 보행량, 보행자 펜스 등 보행자와 관련된 변수를 추가한다. 교통량 및 보행량은 시간당 조사치를 활용하고, 도로폭 및 평균차로 수, 횡단보도의 수 등은 구간 내 평균 및 개소자료를 사용한다.
- 또한 이 연구는 보행자 사고위치의 도로 등급에 초점을 맞추어 연구를 수행하기 때문에 수집된 자료를 도로 등급에 따라 주간선도로와 보조간선도로를 구분한다. 또한 교차로를 기준으로 주간선도로는 188개, 보조간선도로는 154개 구간으로 세분화하여 연구를 수행한다.
- 마지막으로, 수집된 종속변수, 독립변수 및 설명변수를 이용하여 사고심각도모형 및 사고예측모형을 개발한다. 이를 위해 순서형 로짓 모형 및 포아송·음이항모형을 활용한다.
- 사고모형을 개발한 후 개발된 모형의 적합여부를 판단하기 위해 검정과정을 실시한다. 이 연구에서 사용한 검정방법은 RMSE, MAD, Theil 부등계수이다.
- 사고심각도분석에 이어, 보행자 사고발생건수에 영향을 미치는 환경적 요인을 분석하기 위해 포아송 및 음이 항모형을 사용하여 사고모형을 개발한다. 사고모형의 개발에 앞서 선정된 변수들의 다중공선성 검정을 실시하여 변수 간의 다중공선성 문제를 확인한다.
- 사고심각도분석에 이어, 보행자 사고발생건수에 영향을 미치는 환경적 요인을 분석하기 위해 포아송 및 음이 항모형을 사용하여 사고모형을 개발한다. 사고모형의 개발에 앞서 선정된 변수들의 다중공선성 검정을 실시하여 변수 간의 다중공선성 문제를 확인한다.
- 이 연구에서는 도로교통공단의 교통사고 통계자료를 이용하고 있으며, 수집된 사고자료는 2007년부터 2011년까지 청주시에서 발생한 사고자료이다. 수집된 교통사고 자료 중 보행자 사고만을 추출한 다음, 원인이 불분명한 사고자료는 삭제하여 변수에서 제외한 후 분석을 수행한다.
- 이 연구에서는 사고심각도분석을 위해 종속변수를 사고건수로 경상, 중상, 사망으로 분류하여 활용한다. 독립변수는 기존연구에서 고찰한 변수를 근거로 사고원인을 인적요인, 환경요인 및 법규위반 등으로 나누어 총 23개의 변수를 구축한다.
- 보행자 사고에 대한 국외문헌으로, Lee, C 등(2005) 은 플로리다 지역 교차로 보행자의 사고심각도를 분석하였다. 저자들은 연구에서 보행자 과실과 운전자 과실사고를 구분지어 로그 선형 모형을 개발하였고, 순서형 프로빗 모형을 통해 심각도를 분석하였다. 연구의 결과, 남성, 승용차, 도시지역, 신호교차로, 비음주, 저녁시간, 3차로의 조건에서 높은 사고심각도가 나타나는 것으로 분석하였다.
- 기존연구와의 차이점은 Table 2에 나타나듯이 크게 사고관련 변수의 추가와 도로등급별 모형 개발로 다음과 같다. 첫째, 기존 국내 연구에서는 보행자 사고분석을 위해 도로 기하구조, 교통시설물 만을 변수로 수집하여 분석하였지만, 이 연구에서는 보행교통량과 보행자 펜스 등 보행자와 관련한 변수를 추가수집하여 분석을 수행한다. 둘째, 기존연구는 보행자 및 운전자의 그룹에 초점을 맞추어 연구를 수행하였으나, 이 연구는 사고대상지역에 초점을 두고 청주시의 주간선도로, 보조간선도로로 구분하여 도로의 기능별로 보행자 사고를 분석하였다는 점에서 기존문헌과 차이가 있다.
- 첫째, 기존문헌을 검토하여 연구의 차별성을 제시한다. 둘째, 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)를 통해서 청주시 보행자 교통사고자료를 수집한다.
- 포아송 및 음이항모형 개발을 위한 종속변수는 5년간의 사고자료 합을 사용한다. 독립변수는 기존연구에서 분석한 독립변수를 근거하여 교통량, 도로의 기하구조, 교통시설물 등 9개의 변수를 사용한다.
대상 데이터
- 첫째, 기존문헌을 검토하여 연구의 차별성을 제시한다. 둘째, 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)를 통해서 청주시 보행자 교통사고자료를 수집한다. 또한 독립변수 및 설명변수의 설정을 위해 수집된 사고자료를 분석하고, 청주시 CAD도면 및 현장조사를 통해 기하구조 자료를 수집한다.
- 또한 이 연구는 보행자 사고위치의 도로 등급에 초점을 맞추어 연구를 수행하기 때문에 수집된 자료를 도로 등급에 따라 주간선도로와 보조간선도로를 구분한다. 또한 교차로를 기준으로 주간선도로는 188개, 보조간선도로는 154개 구간으로 세분화하여 연구를 수행한다.
- 둘째, 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)를 통해서 청주시 보행자 교통사고자료를 수집한다. 또한 독립변수 및 설명변수의 설정을 위해 수집된 사고자료를 분석하고, 청주시 CAD도면 및 현장조사를 통해 기하구조 자료를 수집한다.
- 보행자 사고의 심각도분석 및 사고모형 개발을 위해 도로교통공단의 교통사고자료를 활용한다. 연구의 대상이 되는 사고자료는 2007년부터 2011년까지 청주시에서 발생한 보행자 사고이다.
- 보행자 사고의 심각도분석 및 사고모형 개발을 위해 도로교통공단의 교통사고자료를 활용한다. 연구의 대상이 되는 사고자료는 2007년부터 2011년까지 청주시에서 발생한 보행자 사고이다.
- 이 연구에서는 5년간 청주시 가로구간에서 발생한 보행자 사고 총 663건의 사고자료를 종속변수로 선정한다. 이 중 426건은 주간선도로에서 발생한 사고이며, 237건은 보조간선도로에서 발생한 사고이다.
- 이 연구에서는 도로교통공단의 교통사고 통계자료를 이용하고 있으며, 수집된 사고자료는 2007년부터 2011년까지 청주시에서 발생한 사고자료이다. 수집된 교통사고 자료 중 보행자 사고만을 추출한 다음, 원인이 불분명한 사고자료는 삭제하여 변수에서 제외한 후 분석을 수행한다.
- 채택된 변수는 총 2개로 보행교통량과 차량진·출입로개수이다.
- 청주시 가로구간에서 발생한 사고의 예측모형을 개발하기 위해 11의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하였다. 설정된 변수는 교통량, 도로의 기하구조, 교통시설물로 구성되어 있으며, 변수의 정의는 Table 6과 같다.
데이터처리
- 수집된 사고건수를 주간선도로와 보조간선도로로 분류하고 종속변수 간의 차이를 가설검정을 통해 분석한다. 가설검정은 독립표본 t-검정으로 시행하였으며, 결과는 Table 3과 같다. 분석결과, 종속변수는 통계적으로 유의한 수준(신뢰수준 95%)에서 귀무가설(독립된 분포가 범주에서 같다)을 기각한다.
- 수집된 사고건수를 주간선도로와 보조간선도로로 분류하고 종속변수 간의 차이를 가설검정을 통해 분석한다. 가설검정은 독립표본 t-검정으로 시행하였으며, 결과는 Table 3과 같다.
- 다중공선성이란 회귀분석에서 독립변수 간에 자기상관이 높은 변수가 포함되어 있을 때 회귀계수의 추정치를 신뢰할 수 없게 되는 현상을 의미한다. 이러한 경우 잘못된 결론을 도출하게 되는 오류가 발생하게 되므로, 다중공선성의 문제를 확인하기 위해 SPSS 17.0을 이용하여 VIF(variation inflation factor)값을 분석하고, 이 문제를 판단한다. 일반적으로 VIF값이 10 이상일 경우, 그 변수들 간에는 다중공선성이 있다고 해석한다.
이론/모형
- 보행자 사고의 심각도에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 순서형 로짓 모형을 사용하여 사고심각도를 분석한다. 사고심각도는 주간선도로와 보조간선도로를 구분하여 각각의 사고심각도 모형을 개발하며, 모형의 개발에 앞서 기준변수를 구분하기 위해 각 요인별 최빈값을 확인한다.
- 사고모형을 개발한 후 개발된 모형의 적합여부를 판단하기 위해 검정과정을 실시한다. 이 연구에서 사용한 검정방법은 RMSE, MAD, Theil 부등계수이다.
- 이를 위해 순서형 로짓 모형 및 포아송·음이항모형을 활용한다.
성능/효과
- Abdul 등(2013)은 뉴욕의 보행자 사고 심각도를 임의 매개변수 로짓모형을 통해 분석하였다. 그 결과 도로특성(차선의 수, 등급, 빛의 상태, 노면 등), 교통특성(신호제어의 유무, 차량 등의 타입) 및 토지이용(주차 중 시설, 상업 및 산업용 토지이용 등)이 사고심각도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 박종선(2013)은 도시부 보행자 사고를 대상으로 이항 로지스틱 회귀분석을 수행하였고, 보행자 사고심각도에 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과 보행자가 고령자 일수록, 보행자 행동유형이 보행 중, 횡단 중, 돌출행동 일수록, 사고발생 도로가 규모가 큰 도로 일수록 심각한 사고가 발생할 확률이 높은 것으로 분석하였다.
- 이수일 등(2008)은 판별모형을 이용하여 안개지역 교통사고 심각도모형을 개발하였다. 그 결과 안개지속시간, 시정거리, 주야간, 기상현상, 성별 변수가 교통사고 심각도에 영향을 주는 것으로 분석되었다.
- 최재성 등(2009)은 순서형 로짓 모형을 통해 보행자 사고심각도 요인을 분석하였다. 그 결과, 연령, 차량, 성별, 날씨, 시간대 등의 설명변수가 보행자 사고심각도에 영향을 주는 것으로 분석되었다.
- 두 가로구간에서 공통적으로 채택된 변수는 주간, 화·수·목요일, 과속, 65세 이상의 남성 보행자이며, 인적요인의 경우 남성이 사고심각도가 높은 것으로 분석된다.
- 채택된 변수는 총 2개로 보행교통량과 차량진·출입로개수이다. 두 변수의 계수는 모두 양수 (+)로, 보행자 사고에 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타난다. 이는 보행교통량이 많을수록, 차량진·출입로 개수가 많을수록 보행자사고가 발생할 확률이 높아진다고 해석된다.
- 둘째, 주간선도로와 보조간선도로 구분하여 포아송 및 음이항모형을 개발하였으며, 두 도로유형에서 모두 음이항모형이 적합한 것으로 평가되었다.
- 마지막으로, 교통량과 보행교통량이 많고 도로 폭이 넓은 주간선도로의 경우 보행자와 자동차의 물리적 분리를 위한 보행자 난간 설치나 무단횡단 방지 울타리, 중앙분리대 대기공간을 포함하는 횡단보도의 설치가 효과적일 것으로 판단된다. 아울러 차량진·출입로가 주간선도로에 비해 상대적으로 많은 보조간선도로의 경우, 과속방지턱 설치, 보행자우선구역 지정 등의 개선방안이 효과가 있을 것으로 기대된다.
- 셋째, 두 도로유형 모두 보행교통량과 차량진·출입로가 많을수록 보행자사고가 발생할 확률이 높은 것으로 분석되며, 주간선도로에서는 교통량과 도로폭도 보행자 사고 증가에 영향을 주는 것으로 분석된다.
- 김진선 등(2011)은 청주시 주요 가로구간을 주간선도로와 보조간선도로로 구분하여 도로 등급별 사고모형을 개발하였다. 연구결과, 사고의 특성은 도로 등급에 따라 상이하게 나타나는 것으로 분석되었다. 또한 주간선도로는 교통량과 굴곡점 수가 공통변수로 채택되었고, 보조간선도로는 평균종단경사가 공통변수로 채택되었다.
- 조정일(2008)은 보행자 상해정도와 충돌당시의 차량 속도를 알 수 있는 보행자 사고를 바탕으로, 사고심각도에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 연구는 구조방정식을 통해 진행되었으며, 연구결과 충돌당시의 차량속도가 사고심각도에 가장 영향을 많이 주는 요인으로 분석되었다.
- 박준태 등(2010)은 지방부 고령보행자의 사고 특성 분석 및 횡단사고의 모형을 개발하였다. 연구는 다중선 형모형을 기반으로 수행되었으며, 연구결과, 차량의 속도가 고령보행자의 사고에 가장 영향력이 큰 변수로 분석되었다.
- 최새로나 등(2011)은 운전경력 2년 미만의 초보운전자를 대상으로 보행자 사고심각도를 분석하였다. 연구는 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 수행되었으며, 연구 결과, 운전경력 그룹에 관계없이 운전자 연령, 교통법규 위반 횟수 및 교통사고위치가 심각도에 영향을 미친다고 분석하였다.
- 저자들은 연구에서 보행자 과실과 운전자 과실사고를 구분지어 로그 선형 모형을 개발하였고, 순서형 프로빗 모형을 통해 심각도를 분석하였다. 연구의 결과, 남성, 승용차, 도시지역, 신호교차로, 비음주, 저녁시간, 3차로의 조건에서 높은 사고심각도가 나타나는 것으로 분석하였다.
- 등(2008)은 4년간 발생한 하와이 보행자 사망사고의 심각도를 로지스틱 회귀모형을 통해 분석하였다. 연구의 결과로 사고의 위험도가 높은 그룹을 도출하였다. 한 예로 술에 취해 무단횡단을 하는 보행자는 사고 심각도 10배 이상 높아지는 것으로 분석되었다.
- 보행자 사고에 대한 국내문헌으로, 한수산 등(2011) 은 청주시 주간선도로를 대상으로 교통사고 심각도분석을 수행하였다. 저자들은 계절, 주야간, 기상상태, 도로 포장, 성별, 연령, 차종 등의 설명변수가 사고심각도에 미치는 것으로 분석하였다.
- 등(2012)은 이스라엘 보행자의 사고 특성을 분석하고, 이를 개선하기 위한 방안에 대해 논의하였다. 저자들은 보행자와 차량의 상충지점 및 차량속도를 감소시키는 것이 안전성 향상에 도움을 줄 것으로 분석하였다.
- S 등(2011)은 교차로사고와 인구 및 토지이용 등 사회적 변수와의 관계를 도출하였다. 저자들은 분석 교차로부터의 영향범위를 다르게 설정하면서 모형을 구축하였고, 연구결과 인구, 1인 가구 수, 업무 지역, 상업중심지, 보행교통량 등이 사고에 영향을 미치는 변수로 채택되었다.
- 채택된 변수 중에서 보행자 사고발생에 가장 큰 영향을 주는 변수로는 차량진·출입로개수(X6)가 주간선도로 0.247, 보조간선도로 0.130의 계수값을 나타내어, 보행도로상 차량의 진·출입이 보행자에게 가장 위험한 기하구조인 것으로 확인된다.
- 이는 보행교통량이 많을수록, 차량진·출입로 개수가 많을수록 보행자사고가 발생할 확률이 높아진다고 해석된다. 채택된 변수들은 모두 p-value가 0.05미만으로 통계적으로 유의하며, 과분산계수의 t값이 3.693으로, 포아송모형보다는 음이항모형이 보조간선도로의 보행자 사고를 분석하는데 더 적합한 모형인 것으로 판단된다. 음이항모형의 우도비(ρ2)는 0.
- 채택된 변수들은 모두 보행자 사고와 양의 상관관계를 가지는 것으로 분석되어, 교통량, 보행교통량, 도로폭, 차량진·출입로개수가 청주시 가로구간의 보행자 사고발생에 영향을 주는 것으로 분석되었다.
- 첫째, 순서형 로짓모형을 이용하여 사고심각도를 분석한 결과 두 구간에서 동일한 변수는 주간, 화·수·목요일, 과속, 65세 이상의 남성 보행자이며, 이 변수에서 보행자의 사고심각도가 높아지는 것으로 분석되었다.
후속연구
- 또한 구축된 모형의 적용구간을 정하고 실제 사고와의 비교·분석을 통해 모형을 검증하는 등 모형의 적합도를 제고하는 노력이 필요하다고 판단된다. 이 연구는 향후 청주시의 보행자 안전대책에 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
- 이 연구의 향후 과제로는 변수를 보다 구체적으로 분류 및 확보하여 분석의 질을 높여야 하며, 보다 많은 사고자료를 구축하여 분석을 수행하여 모형의 설명력을 높일 필요가 있다. 또한 구축된 모형의 적용구간을 정하고 실제 사고와의 비교·분석을 통해 모형을 검증하는 등 모형의 적합도를 제고하는 노력이 필요하다고 판단된다.
- 이는 연구에서 활용한 사고자료가 구간의 수에 비해 다소 적게 수집되고, 보행자의 인적 사항이 수집되지 않았기 때문인 것으로 판단된다. 이는 향후 사고자료를 추가습득을 통해 보완되어야 할 것으로 판단된다.
- 두 가로구간에서 공통적으로 채택된 변수는 주간, 화·수·목요일, 과속, 65세 이상의 남성 보행자이며, 인적요인의 경우 남성이 사고심각도가 높은 것으로 분석된다. 하지만 보조간선도로에서는 운전자요인이 변수로 채택되지 않았으며, 주간선도로에서는 승합차와 화물차가 채택되지 못해 향후 이를 고려한 자료의 추가수집이 필요할 것으로 판단된다.
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