우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.
우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.
In Korea, the local traffic safety master plan has been established and implemented according to the Traffic Safety Act. Each local government is required to establish a customized traffic safety policy and share roles for improvement of traffic safety and this means that local governments lead and ...
In Korea, the local traffic safety master plan has been established and implemented according to the Traffic Safety Act. Each local government is required to establish a customized traffic safety policy and share roles for improvement of traffic safety and this means that local governments lead and promote effective local traffic safety policies fit for local circumstances in substance. For implementing efficient traffic safety policies, which accord with many-sided characteristics of local governments, the prediction of community-based traffic accidents, which considers local characteristics and the analysis of accident influence factors must be preceded, but there is a shortage of research on this. Most of existing studies on the community-based traffic accident prediction used social and economic variables related to accident exposure environments in countries or cities due to the limit of collected data. For this reason, there was a limit in applying the developed models to the actual reduction of traffic accidents. Thus, this study developed a local traffic accident prediction model, based on smaller regional units, administrative districts, which were not omitted in existing studies and suggested a method to reflect traffic safety facility and policy variables that traffic safety policy makers can control, in addition to social and economic variables related to accident exposure environments, in the model and apply them to the development of local traffic safety policies. The model development result showed that in terms of accident exposure environments, road extension, gross floor area of buildings, the ratio of bus lane installation and the number of crossroads and crosswalks had a positive relation with accidents and the ratio of crosswalk sign installation, the number of speed bumps and the results of clampdown by police force had a negative relation with accidents.
In Korea, the local traffic safety master plan has been established and implemented according to the Traffic Safety Act. Each local government is required to establish a customized traffic safety policy and share roles for improvement of traffic safety and this means that local governments lead and promote effective local traffic safety policies fit for local circumstances in substance. For implementing efficient traffic safety policies, which accord with many-sided characteristics of local governments, the prediction of community-based traffic accidents, which considers local characteristics and the analysis of accident influence factors must be preceded, but there is a shortage of research on this. Most of existing studies on the community-based traffic accident prediction used social and economic variables related to accident exposure environments in countries or cities due to the limit of collected data. For this reason, there was a limit in applying the developed models to the actual reduction of traffic accidents. Thus, this study developed a local traffic accident prediction model, based on smaller regional units, administrative districts, which were not omitted in existing studies and suggested a method to reflect traffic safety facility and policy variables that traffic safety policy makers can control, in addition to social and economic variables related to accident exposure environments, in the model and apply them to the development of local traffic safety policies. The model development result showed that in terms of accident exposure environments, road extension, gross floor area of buildings, the ratio of bus lane installation and the number of crossroads and crosswalks had a positive relation with accidents and the ratio of crosswalk sign installation, the number of speed bumps and the results of clampdown by police force had a negative relation with accidents.
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문제 정의
교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역 단위인 행정동을 분석의 단위로 하는 소규모 지역단위 교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고노출환경과 관련된 사회경제변수외 지자체가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책 변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방향을 제시하고자 하였다.
(2006)은 토지이용은 통행발생을 유발시키고 통행발생은 도로에 교통량으로 나타나 교통사고 발생에 영향을 미친다는 개념을 정립하였다. 또한 토지이용의 변화에 따른 도로교통사고가 시계열적으로 관련성이 있음을 제시하였다. Wier et al.
본 논문은 대한토목학회 2014년도 정기학술대회에서 발표된 논문으로 여러 전문가들의 의견을 수렴하여 수정·보완하였습니다.
본 연구에서는 0.2이상의 상관관계를 가지는 변수와 교통안전시설 및 정책적 변수를 교통사고의 특성규명 및 모형개발에 적용하고자 하였다. 그러나 횡단보도 예고표시 설치율과 경찰인력에 의한 단속실적과 같이 상관계수값은 다소 낮은 편이나 상관관계의 99%의 유의확률이 확보된 변수는 모형 개발에 포함하여 단계 선택법을 적용한 다중선형회귀분석을 수행하면서 다시한번 검토하였다.
둘째, 정책제어가능 변수에 대한 미시적인 분석을 수행하여야할 것이다. 본 연구에서는 과속방지턱이 사고감소요인으로 작용함을 알아보았으나, 어느 정도 규모의 설치가 적정한 것인지 부적절한 위치의 과속방지턱이 오히려 사고증가요인으로 작용한 사례는 없는지에 관해서는 살펴보지 못하였다. 이러한 미시적인 부분에 대해서는 심도 깊은 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 도시교통사고 예측모형 개발을 통해 소규모 지역 단위의 교통사고 발생특성을 파악하고, 교통사고 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하고자 하였다. 하지만 행정동 단위의 자료수집의 제약으로 본 연구에서 반영하지 못한 다음과 같은 사항을 향후 연구로 제안하고자 한다.
2차 제거 대상은 도시고속도로4)상에서 발생한 사고이다. 본 연구의 핵심은 행정동 단위의 사회경제적인 특성, 도로 및 토지이용 특성, 교통안전시설 및 정책 특성이 교통사고 발생에 어떤 영향을 미치는지에 대해 지역단위의 교통사고건수를 예측하는 것이다. 따라서 도시고속도로에서의 사고는 도로구간별 특성에 따라 연구되어져야 할 것이므로, 본 연구의 대상에서 제외하였다.
교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역 단위인 행정동을 분석의 단위로 하는 소규모 지역단위 교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고노출환경과 관련된 사회경제변수외 지자체가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책 변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방향을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 도시교통사고 예측모형 개발을 통해 소규모 지역 단위의 교통사고 발생특성을 파악하고, 교통사고 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하고자 하였다. 하지만 행정동 단위의 자료수집의 제약으로 본 연구에서 반영하지 못한 다음과 같은 사항을 향후 연구로 제안하고자 한다.
가설 설정
둘째, 정책제어가능 변수에 대한 미시적인 분석을 수행하여야할 것이다. 본 연구에서는 과속방지턱이 사고감소요인으로 작용함을 알아보았으나, 어느 정도 규모의 설치가 적정한 것인지 부적절한 위치의 과속방지턱이 오히려 사고증가요인으로 작용한 사례는 없는지에 관해서는 살펴보지 못하였다.
제안 방법
경찰의 단속은 운전자들로 하여금 경각심을 유발시켜 운전행태에 변화를 주게 된다. 과거의 해당지역 단속실적을 통해 당해연도 운전자들의 행태를 간접적으로나마 모형에 반영하고자 과거 단속 자료를 활용하였다. 다만, 단속 실적 자료는 관할경찰서 단위로만 자료 취득이 가능하였다.
2이상의 상관관계를 가지는 변수와 교통안전시설 및 정책적 변수를 교통사고의 특성규명 및 모형개발에 적용하고자 하였다. 그러나 횡단보도 예고표시 설치율과 경찰인력에 의한 단속실적과 같이 상관계수값은 다소 낮은 편이나 상관관계의 99%의 유의확률이 확보된 변수는 모형 개발에 포함하여 단계 선택법을 적용한 다중선형회귀분석을 수행하면서 다시한번 검토하였다.
02%이다. 도로 연장은 서울시에서 제공하는 도로에 대한 GIS기반 데이터로부터 행정동 경계면을 기준으로 잘려진 부분의 합으로 산출하였다. 그러나 해당 도로 자료는 line형태의 자료로 도로면적을 계산할 수 없으며, 도로율 역시 동별 시가화 면적을 정확하게 산출할 수 없어 본 연구에서는 도로연장만을 활용하기로 하였다.
(2009)은 California의 보행자사고를 토지이용과 교통계획에 따라 발생 양상이 다름을 제시하였다. 도로특성, 토지이용, 인구특성, 통근 수단(도보, 대중교통)에 따른 차량대보행자 상해충돌 사고모형을 로그선형 회귀분석을 통해서 구축하였다. 이를 통해 교통량이 차량대보행자의 충돌 사고의 주요한 원인임을 확인하였으며, 토지이용 측면에서 주거, 상업, 근린주거지역에서 차량 대 보행자 사고가 많이 발생함을 분석하였다.
따라서 본 연구에서는 사고발생빈도의 대수변환값인 ln (사고발생빈도)를 종속변수로 하여 다중선형회귀분석을 적용하여 도시교통사고 예측모형을 개발하였다.
먼저, 사고마다 가지고 있는 위치정보를 서울시 행정동 및 도로 GIS 자료에 매칭하여 서울시 경계를 벗어나 있거나 한강 위에 위치한 것으로 나타난 자료를 1차 제거하였다. 2차 제거 대상은 도시고속도로4)상에서 발생한 사고이다.
본 연구에서 종속변수로 활용될 자료는 행정동 단위로 개별 교통사고 자료를 집계한 교통사고 발생빈도(건)이다. 공식적으로 집계된 서울시 관내에서 발생한 2010년 교통사고건수는 41,662건3)이나 본 연구에서 활용된 사고건수는 40,046건이다.
본 연구에서는 보다 정확한 행정동별 연상면적을 고려하기 위하여 Jin et al. (2012)의 연구에서 활용한 건축물 용도별 총연면적을 토지이용 변수로 채택하였다. 이 자료는 도로명주소 관리시스템(KLIS-rn)의 건축물 데이터로부터 수집되었다.
본 연구에서는 사고발생에 영향을 미치는 변수를 선정하기 위하여 상관분석을 이용하였으며, 종속변수인 ln (교통사고 발생빈도(건))에 대한 각 독립변수와의 상관분석 결과는 다음과 같다. 사회경제적 지표인 종사자수과 공로통행량, 토지이용지표인 건축물의 총 연상면적, 교차로의 개소수 등 주로 사고의 노출(exposure)과 관련된 변수들이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 인구, 종사자수 및 취업자수, 수용학생수와 승용차 등록 대수를 사회경제적 변수로 구성하였으며, 수도권교통본부에서 배포한 2010년 수단 OD에서 각 행정동별 공로(승용차, 버스, 택시) 통행 유입량과 유출량을 산출하여 변수로 구성하였다.
(2006)과 Pulugurtha and Pasupuleti (2010)는 잔여시간표시기 설치 이후 교통사고가 감소한 것을 확인하였으며, Park (2011a)는 잔여시간표시기 설치율이 교통사고 빈도 감소영향으로 작용함을 거시적으로 판단하였다. 본 연구에서는 잔여시간표시기 설치율9)을 포함하여 음향신호기 설치율,10) 횡단보도예고표시 설치율,11) 과속방지턱 개소수, 어린이보호구역 개소수, 도로교통법 위반 단속건수를 교통안전시설 및 정책변수로 구성 하였다.
그러나 이러한 특징은 다중공선성의 문제를 시사해줄 뿐 확인을 할 수는 없다. 이를 확인하기 위한 방법 중 하나가 앞서 실시한 상관분석 중 독립변수 간의 상관관계가 0.4 이상인지와 분산팽창인자(Variance inflater)와 공차한계(Toletance)를 확인하였다.15) 분석 결과 독립변수가 각각 분산팽창인자는 10이하이고 공차한계는 0.
본 연구에서는 경찰청(교통사고 통계자료, 경찰인력에 의한 도로교통법 위반 단속실적), 서울통계(도로연장, 인구, 세대수, 종사자수, 고용자수, 수용학생수, 자동차 등록대수 등), 서울 GIS포탈(교차로, 횡단보도, 횡단보고 예고표시, 음향신호기, 잔여시간 표시기, 과속방지턱, 버스전용차로 설치 현황, 일방통행로 설치 현황 등), 수도권교통본부(수단별 OD), 시스템(건축물 용도별 연면적)으로부터 관련 자료를 수집하였으며, 모든 자료는 서울시 행정동 단위로 수집하였다. 행정동별 단위로 자료를 수집함에 있어 인구 및 세대수와 같이 행정동별 통계자료로 제공되는 경우는 그대로 활용할 수 있었으나, 횡단보도 개소수나 과속방지턱 개소수, 도로연장 등과 같이 행정동 단위로 제공되지 않는 자료의 경우 GIS의 중첩분석을 활용하여 행정동별 자료를 구축하였다.
대상 데이터
경찰에 의한 단속실적은 도로교통법 위반 단속 내용 중에서 직접적인 차량 운행과 관련된 단속유형12)만을 적용하였으며, 2010년 기준 자료를 활용한 다른 자료들과 달리 2007~2009년 3년간의 실적자료를 활용하였다. 경찰의 단속은 운전자들로 하여금 경각심을 유발시켜 운전행태에 변화를 주게 된다.
본 연구에서 종속변수로 활용될 자료는 행정동 단위로 개별 교통사고 자료를 집계한 교통사고 발생빈도(건)이다. 공식적으로 집계된 서울시 관내에서 발생한 2010년 교통사고건수는 41,662건3)이나 본 연구에서 활용된 사고건수는 40,046건이다. 이는 사고 자료를 행정동 단위로 정리함에 있어 다음의 두 가지 과정을 거쳐 자료가 일부 제거되었기 때문이다.
도로 연장은 서울시에서 제공하는 도로에 대한 GIS기반 데이터로부터 행정동 경계면을 기준으로 잘려진 부분의 합으로 산출하였다. 그러나 해당 도로 자료는 line형태의 자료로 도로면적을 계산할 수 없으며, 도로율 역시 동별 시가화 면적을 정확하게 산출할 수 없어 본 연구에서는 도로연장만을 활용하기로 하였다.
본 연구에서는 경찰청(교통사고 통계자료, 경찰인력에 의한 도로교통법 위반 단속실적), 서울통계(도로연장, 인구, 세대수, 종사자수, 고용자수, 수용학생수, 자동차 등록대수 등), 서울 GIS포탈(교차로, 횡단보도, 횡단보고 예고표시, 음향신호기, 잔여시간 표시기, 과속방지턱, 버스전용차로 설치 현황, 일방통행로 설치 현황 등), 수도권교통본부(수단별 OD), 시스템(건축물 용도별 연면적)으로부터 관련 자료를 수집하였으며, 모든 자료는 서울시 행정동 단위로 수집하였다. 행정동별 단위로 자료를 수집함에 있어 인구 및 세대수와 같이 행정동별 통계자료로 제공되는 경우는 그대로 활용할 수 있었으나, 횡단보도 개소수나 과속방지턱 개소수, 도로연장 등과 같이 행정동 단위로 제공되지 않는 자료의 경우 GIS의 중첩분석을 활용하여 행정동별 자료를 구축하였다.
본 연구의 시간적 범위는 2010년으로 한정하였고, 공간적 범위는 서울특별시 전역이며, 분석단위로는 사회경제지표를 비롯하여 가장 작은 지역단위로 자료획득이 가능한 개별 행정동1)을 대상으로 하였다. 시간적 범위를 1년으로 제한한 것은 사회경제지표를 비롯한 자료들이 1년을 기준으로 생성되기 때문이며, 다양한 형태의 자료 수집이 가능했던 2010년을 대상으로 하였다.
시간적 범위를 1년으로 제한한 것은 사회경제지표를 비롯한 자료들이 1년을 기준으로 생성되기 때문이며, 다양한 형태의 자료 수집이 가능했던 2010년을 대상으로 하였다. 수집하는 자료는 경찰청 교통사고 자료 및 도로교통법 위반 단속실적, 서울시 인구통계, 서울시 GIS 기반의 교통안전시설물 자료(횡단보도, 과속 방지턱, 버스전용차로, 음향신호기 수 등), 도로명주소 관리시스템 자료(건축물 용도별 연상면적 등) 등이다.
을 대상으로 하였다. 시간적 범위를 1년으로 제한한 것은 사회경제지표를 비롯한 자료들이 1년을 기준으로 생성되기 때문이며, 다양한 형태의 자료 수집이 가능했던 2010년을 대상으로 하였다. 수집하는 자료는 경찰청 교통사고 자료 및 도로교통법 위반 단속실적, 서울시 인구통계, 서울시 GIS 기반의 교통안전시설물 자료(횡단보도, 과속 방지턱, 버스전용차로, 음향신호기 수 등), 도로명주소 관리시스템 자료(건축물 용도별 연상면적 등) 등이다.
(2012)의 연구에서 활용한 건축물 용도별 총연면적을 토지이용 변수로 채택하였다. 이 자료는 도로명주소 관리시스템(KLIS-rn)의 건축물 데이터로부터 수집되었다.8) 도로명주소 관리시스템(KLIS-rn) 데이터는 건축물의 주용도, 지상층수, 지하층수 등이 99%이상 명시되어 있어 분석의 정확성을 높이는데 유용하다(Jin et al.
데이터처리
다만, 단속 실적 자료는 관할경찰서 단위로만 자료 취득이 가능하였다. 이를 행정동 전체에 반영하고자 상대적 비중(LQ : Location Quotient)의 개념을 적하여 서울시 평균보다 높은 지역은 1, 서울시 평균보다 낮은 동은 0으로 코딩하였다.
이에 따라 교통사고 발생빈도에 대수를 취하여 변수변환(variable transformation)13)한 ln (교통사고 발생빈도)에 대해 Kolmogorov-Smirnov14) 검증을 수행하였다. 대수를 취한 교통사고 발생빈도는 p-value가 0.
종속변수인 교통사고 발생빈도의 정규성 여부를 파악하여 선형 및 비선형 중 어떠한 특징을 갖는지 분석을 하기 위해 자료의 정규성을 파악할 수 있는 Kolmogorov-Smirnov 검정을 수행하였다. 검정 결과 p-value가 0.
성능/효과
4 이상인지와 분산팽창인자(Variance inflater)와 공차한계(Toletance)를 확인하였다.15) 분석 결과 독립변수가 각각 분산팽창인자는 10이하이고 공차한계는 0.1이상인 변수만을 취하여 모형의 독립변수로 활용하였다.
표준화계수 추정결과를 살펴보면, 모형 전체에서 교차로 개소수가 ln (교통사고 발생건수)를 설명하는 영향력이 가장 크고, 과속방지턱 개소수는 사고감소에 미치는 영향력이 가장 큰 것을 알 수 있다. 8개의 변수 모두 t-통계량이 1.96이상으로, 유의수준 5%에서 각 변수가 종속변수를 추정하는데 통계적으로 유의한 것으로 볼 수 있다. 또한 다중공선성을 여부를 판별하기 위한 통계량인 분산팽창인자(VIF) 값도 모두 10이하로 1에 가까운 값을 나타내고 있으며, 공차한계 역시 0.
5배나 많으며, 가장 적은 동은 숭인1동으로 나타났다. 공로통행량 기준으로는 여의도동의 공로통행량이 가장 많으며, 이촌2동의 공로통행량이 가장 적은 것으로 나타났다.
과속방지턱은 속도저감을 유도하는 시설물로 교통사고 발생빈도의 감소요인으로 작용하는 변수인 것으로 나타났다. 과속방지턱이 설치되어 있으면 운전자가 감속을 하게 되고 유사시 신속한 대처가 가능함에 따라 교통사고 발생빈도를 낮출 수 있을 것으로 판단된다.
이는 인구나 자동차 등록대수, 도로연장 등의 사회경제변수들은 교통사고 감소를 위해 국가나 지자체에서 정책적으로 조절할 수 없는 사고노출환경과 관련된 변수이기 때문이다. 또한, 거시적인 관점에서 시(市)단위로 개발된 교통사고 예측 모형에서 인구나 자동차 등록대수가 많을수록 교통사고 발생에 큰 영향을 미치고 있다는 것을 보다 작은 행정단위에 적용을 해보면 꼭 그렇지 않다는 것을 알 수 있다. 서울시를 예를 들어 보면, 도심지역의 종로구나 중구에 소속된 행정동들은 주거지역인 도봉구나 서대문구에 소속된 행정동들에 비해 인구 및 자동차 등록대수는 적지만 교통사고 빈도가 훨씬 높게 나타나고 있는 것을 알 수 있다.
2010년 기준 서울시 주민등록인구는 10,575,447명으로 가장 인구가 많은 동은 화곡1동으로 53,298명이 등록되어 있다. 또한, 본 연구에서 분석을 위한 자료 정리과정 중 일부 동의 통합에 따라 월계 1,2,3 통합동의 규모가 커져 인구와 취업자수, 승용차등록대수가 가장 많은 것으로 나타났다. 반면, 인구와 취업자수, 승용차대수 모두 가장 작은 동은 소공동이다.
사회경제적 지표인 종사자수과 공로통행량, 토지이용지표인 건축물의 총 연상면적, 교차로의 개소수 등 주로 사고의 노출(exposure)과 관련된 변수들이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 횡단보도 설치율, 버스정류장수, 버스전용차로제 유무 등의 변수가 사고발생과 상관이 있는 것으로 나타났다.
마지막으로, 경찰인력에 의한 단속실적은 서울시 평균 대비 높은 지역은 교통사고 발생빈도가 낮고, 낮은 지역은 교통사고발생빈도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 경찰에 의한 이러한 단속이 운전자들로 하여금 경각심을 유발시켜 운전행태에 변화를 주게 되며, 사고를 유발할 수 있는 원인을 감소시킬 수 있기 때문인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다양한 교통안전시설물 및 정책과 교통사고 발생빈도와의 관계를 살펴보고자 하였으나, 횡단보도예고표시 설치율과 과속방지턱 개소수, 경찰인력에 의한 도로교통법 단속실적의 상대적 비중 변수만이 모형에서 유의한 변수로 채택되었다.
본 연구에서는 서울시 행정동 단위의 소규모 지역 교통사고예측모형을 개발하였으며, 모형 개발 결과 도로 및 토지이용 변수는 사고와 양(+)의 관계를 나타내는 사고노출환경에 해당되는 변수로 교통안전정책가가 제어 할 수 없는 외생 변수이나, 교통안전시설물 및 정책 변수는 교통안전 정책가에 의해 제어가 가능한 변수이며, 본 연구에서는 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 추정되었다. 개발된 모형을 활용하여 횡단보도상에서 보행자 사고가 많이 나는 지역에 횡단보도 예고표시는 설치함으로써 기대할 수 있는 사고감소 효과와 생활도로 등 과속으로 인한 사고가 많은 지역에 과속방지턱을 설치함으로써 기대할 수 있는 사고감소 효과 등을 예측하여 지역특성에 맞게 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴할 수 있을 것이다.
분석대상인 서울시 415개 행정동의 교통사고 발생빈도(건)의 기초분석 결과 행정동별 1년간 평균 교통사고 발생건수5)는 95.58건이며, 가장 사고가 많이 발생한 행정동은 역삼1동으로 578건이며, 가장 사고가 적게 발생한 행정동은 사당5동과 신원동, 남현·인헌 통합동으로 각각 8건의 사고가 발생하였다.
본 연구에서는 사고발생에 영향을 미치는 변수를 선정하기 위하여 상관분석을 이용하였으며, 종속변수인 ln (교통사고 발생빈도(건))에 대한 각 독립변수와의 상관분석 결과는 다음과 같다. 사회경제적 지표인 종사자수과 공로통행량, 토지이용지표인 건축물의 총 연상면적, 교차로의 개소수 등 주로 사고의 노출(exposure)과 관련된 변수들이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 횡단보도 설치율, 버스정류장수, 버스전용차로제 유무 등의 변수가 사고발생과 상관이 있는 것으로 나타났다.
도로특성, 토지이용, 인구특성, 통근 수단(도보, 대중교통)에 따른 차량대보행자 상해충돌 사고모형을 로그선형 회귀분석을 통해서 구축하였다. 이를 통해 교통량이 차량대보행자의 충돌 사고의 주요한 원인임을 확인하였으며, 토지이용 측면에서 주거, 상업, 근린주거지역에서 차량 대 보행자 사고가 많이 발생함을 분석하였다.
표준화계수 추정결과를 살펴보면, 모형 전체에서 교차로 개소수가 ln (교통사고 발생건수)를 설명하는 영향력이 가장 크고, 과속방지턱 개소수는 사고감소에 미치는 영향력이 가장 큰 것을 알 수 있다. 8개의 변수 모두 t-통계량이 1.
후속연구
본 연구에서는 서울시 행정동 단위의 소규모 지역 교통사고예측모형을 개발하였으며, 모형 개발 결과 도로 및 토지이용 변수는 사고와 양(+)의 관계를 나타내는 사고노출환경에 해당되는 변수로 교통안전정책가가 제어 할 수 없는 외생 변수이나, 교통안전시설물 및 정책 변수는 교통안전 정책가에 의해 제어가 가능한 변수이며, 본 연구에서는 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 추정되었다. 개발된 모형을 활용하여 횡단보도상에서 보행자 사고가 많이 나는 지역에 횡단보도 예고표시는 설치함으로써 기대할 수 있는 사고감소 효과와 생활도로 등 과속으로 인한 사고가 많은 지역에 과속방지턱을 설치함으로써 기대할 수 있는 사고감소 효과 등을 예측하여 지역특성에 맞게 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴할 수 있을 것이다.
이는 경찰에 의한 이러한 단속이 운전자들로 하여금 경각심을 유발시켜 운전행태에 변화를 주게 되며, 사고를 유발할 수 있는 원인을 감소시킬 수 있기 때문인 것으로 판단된다. 다만, 본 연구에서는 서울시 평균 대비 높으면 1, 낮으면 0으로 더미 변수화하여 모형에 반영함에 따라 다소 평균치에 근사한 단속실적을 지닌 지역들은 근소한 실적차이로 단속실적인 높은 지역이 될 수도 있고 낮은 지역이 될 수도 있음에 따라 이에 대한 세부적인 고려가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사회경제변수란?
사회경제변수는 거시적 교통사고예측 모형 개발시 필수적으로 활용하는 변수로서, 기존의 많은 연구에서 사회․경제의 전반적인 변화는 교통사고와 관련이 있는 것으로 제시하였다. 지역 특성에 따라 사회․경제 규모가 상이할 것이고 이는 통행패턴에 영향을 미치며 다시 교통사고에 영향을 주기 때문에 지역특성을 설명할 수 있는 사회경제변수를 모형에 반영하여야 한다.
지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되는 것이 의미하는 것은?
우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다.
교통발생량에 직접적으로 영향을 주는 요인이 경제적 측면인 이유는?
또한 교통발생량에 직접적으로 영향을 주는 요인은 경제적 측면이다. 지역의 경제적인 상태에 따라 활동성이 변화할 수 있고 이는 다시 교통발생량에 영향을 주기 때문이다.
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