도시공간에서 토지이용변화는 교통량을 유발하고 이에 따른 교통사고발생이 상호 밀접한 관계를 갖고 있으므로 토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석은 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소로 판단된다. 이에 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 5년간(2009년~2013년)의 교통사고 데이터를 주거지역과 상업지역의 사고 발생빈도와 최근린 분석기법에 의한 군집도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 교통사고의 발생빈도는 봄에 가장 많았고 겨울이 가장 작게 발생하였다. 또한 주간과 야간의 교통사고 발생빈도는 주간이 야간에 비해 조금 더 많이 발생하였으나 교통사고발생 군집도는 야간이 주간에 비해 강하게 나타났다. 그리고 토지용도에 따른 교통사고 군집도 분석에서 상업지역은 계절에 따른 변화가 크지 않았으나 주거지역은 겨울철에 군집밀도가 크게 낮아지는 경향을 보였다. 교통사고 유형에 따른 분석 결과 차 대 차의 측면직각추돌사고가 가장 높은 발생빈도를 보였으며 상업지역과 주거지역에 모두 광범위하게 발생되는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 도시공간구조에서 교통사고 발생패턴을 파악하는데 중요한 정보가 될 수 있으며, 향후 교통사고저감대책을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 예상된다.
도시공간에서 토지이용변화는 교통량을 유발하고 이에 따른 교통사고발생이 상호 밀접한 관계를 갖고 있으므로 토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석은 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소로 판단된다. 이에 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 5년간(2009년~2013년)의 교통사고 데이터를 주거지역과 상업지역의 사고 발생빈도와 최근린 분석기법에 의한 군집도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 교통사고의 발생빈도는 봄에 가장 많았고 겨울이 가장 작게 발생하였다. 또한 주간과 야간의 교통사고 발생빈도는 주간이 야간에 비해 조금 더 많이 발생하였으나 교통사고발생 군집도는 야간이 주간에 비해 강하게 나타났다. 그리고 토지용도에 따른 교통사고 군집도 분석에서 상업지역은 계절에 따른 변화가 크지 않았으나 주거지역은 겨울철에 군집밀도가 크게 낮아지는 경향을 보였다. 교통사고 유형에 따른 분석 결과 차 대 차의 측면직각추돌사고가 가장 높은 발생빈도를 보였으며 상업지역과 주거지역에 모두 광범위하게 발생되는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 도시공간구조에서 교통사고 발생패턴을 파악하는데 중요한 정보가 될 수 있으며, 향후 교통사고저감대책을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 예상된다.
Since changes in land use in urban space cause traffic volume and it is closely related to traffic accidents. Therefore, an analysis on the causes of traffic accidents is judged to be an essential factor to establish the measure to reduce traffic accidents. In this regard, the analysis was conducted...
Since changes in land use in urban space cause traffic volume and it is closely related to traffic accidents. Therefore, an analysis on the causes of traffic accidents is judged to be an essential factor to establish the measure to reduce traffic accidents. In this regard, the analysis was conducted on the clustering by using the nearest neighbor indexes with regard to the occurrence frequencies of commercial and residential zone based on traffic accident data of the past five years (2009-2013) with the target of local small-medium sized city, Jinju-si. The analysis results, obtained in this study, are as follows: the occurrence frequency of traffic accidents was the highest in spring and the lowest in winter respectively. The clustering of traffic accident occurrence at nighttime was stronger than at daytime. In addition, terms of the analysis on the clustering of traffic accident according to land use, changes according to the seasons was not significant in commercial areas, while clustering density in winter tended to become significantly lower in residential areas. The analysis results of traffic accident types showed that the side-right angle collision of cars was the highest in frequency occurrence, and widespread in both commercial areas and residential areas. These results can provide us with important information to identify the occurrence pattern of traffic accidents in the structure of urban space, and it is expected that they will be appropriately utilized to establish measures to reduce traffic accidents.
Since changes in land use in urban space cause traffic volume and it is closely related to traffic accidents. Therefore, an analysis on the causes of traffic accidents is judged to be an essential factor to establish the measure to reduce traffic accidents. In this regard, the analysis was conducted on the clustering by using the nearest neighbor indexes with regard to the occurrence frequencies of commercial and residential zone based on traffic accident data of the past five years (2009-2013) with the target of local small-medium sized city, Jinju-si. The analysis results, obtained in this study, are as follows: the occurrence frequency of traffic accidents was the highest in spring and the lowest in winter respectively. The clustering of traffic accident occurrence at nighttime was stronger than at daytime. In addition, terms of the analysis on the clustering of traffic accident according to land use, changes according to the seasons was not significant in commercial areas, while clustering density in winter tended to become significantly lower in residential areas. The analysis results of traffic accident types showed that the side-right angle collision of cars was the highest in frequency occurrence, and widespread in both commercial areas and residential areas. These results can provide us with important information to identify the occurrence pattern of traffic accidents in the structure of urban space, and it is expected that they will be appropriately utilized to establish measures to reduce traffic accidents.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 2009년부터 2013년까지 발생한 교통사고 데이터를 토지이용별, 계절별, 주간·야간별 분석과 발생지점의 군집성을 분석하기 위하여 최근린 지수분석 및 커널 밀도분석 등을 시행하였다.
본 연구에서는 주어진 점 개체들의 공간분포 특성을 설명하고 요약하기 위해서 점 밀도를 이용한 분석기법인 커널 밀도분석과 점 개체간의 평균거리를 사용하는 분석기법인 최근린 지수분석을 이용하여 공간패턴분석을 실시하였다. 최근린 지수분석은 각 점에서 가장 가까운 점까지의 평균거리를 산출하여 무작위 패턴으로 예상되는 거리와 비교하기 때문에 모든 점 개체들간의 거리가 계산되어야 하고 인접한 점들 간의 관계가 매우 중요하다.
제안 방법
또한 교통사고발생지점과 도시공간구조와의 관련성을 분석하기 위하여 토지이용현황을 조사하여 분석하였다. Fig.
본 연구는 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 2009년부터 2013년까지의 5년간 교통사고 데이터를 시계열적으로 분석하여 계절별 교통사고와 주간·야간의 사고로 분류하고, 교통사고 위치데이터를 군집 분석하여 도시공간구조상의 특성을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.
2009년부터 2013년까지 진주시에서 발생한 교통사고의 데이터는 도로교통공단을 통하여 취득하였다 (KoRoad, 2015). 수집한 데이터 중 사고지점의 위치데이터 X, Y 좌표를 GIS 분석 프로그램을 이용하여 구축된 진주시 기본도 공간상에 표기하였으며, 교통사고 데이터를 년도별, 계절별, 주간과 야간별로 분류하였다.
또한 차 대 차에 의한 교통사고의 경우 측면직각추돌이 압도적으로 가장 높았으며 계절별 순서는 봄, 여름, 가을, 겨울 순이었다. 이러한 교통사고 유형과 토지이용과의 관련성을 분석하기 위하여 교통사고 발생빈도가 가장 높은 횡단중과 측면직각추돌에 대해 상업지역과 주거지역으로 나눠 발생 빈도와 밀도를 분석하였다. 그 결과 Fig.
따라서 본 연구에서는 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 2009년부터 2013년까지 발생한 교통사고 데이터를 토지이용별, 계절별, 주간·야간별 분석과 발생지점의 군집성을 분석하기 위하여 최근린 지수분석 및 커널 밀도분석 등을 시행하였다. 이를 위하여 진주시의 14개 동을 대상으로 하였으며, 주거 및 경제활동패턴에 의한 영향을 분석하기 위하여 토지이용 중 상업지역, 주거지역을 대상으로 교통사고발생 특성을 분석하였다.
진주시에서 발생한 5년간의 교통사고를 계절별, 주야간별로 분류하여 군집도를 분석하였다. 최근린 지수분석을 실시하여 Table 3, Table 4와 같은 결과를 얻었으며, 5년간의 교통사고자료를 종합하여 계절별로 분석한 결과에서는 봄이 R=0.
A지역은 진주시의 중심상업지역이고, B지역은 택지개발에 의해 새로 조성된 아파트와 단독주택이 밀집된 주거지역이다. 진주시의 교통사고 발생 패턴과 토지이용과의 연관성을 분석하기 위해 진주시의 5년간 교통사고데이터를 바탕으로 커널밀도분석을 통해 Fig. 2와 Fig. 3과 같은 결과를 도출하였다.
대상 데이터
2009년부터 2013년까지 진주시에서 발생한 교통사고의 데이터는 도로교통공단을 통하여 취득하였다 (KoRoad, 2015). 수집한 데이터 중 사고지점의 위치데이터 X, Y 좌표를 GIS 분석 프로그램을 이용하여 구축된 진주시 기본도 공간상에 표기하였으며, 교통사고 데이터를 년도별, 계절별, 주간과 야간별로 분류하였다.
또한 교통사고발생지점과 도시공간구조와의 관련성을 분석하기 위하여 토지이용현황을 조사하여 분석하였다. Fig. 1은 진주시 토지이용도를 나타낸 것으로서 본 연구에서는 연구 대상지역으로 상업지역(A 지역)과 주거지역(B지역)을 선정하였다. A지역은 진주시의 중심상업지역이고, B지역은 택지개발에 의해 새로 조성된 아파트와 단독주택이 밀집된 주거지역이다.
성능/효과
이러한 교통사고 유형과 토지이용과의 관련성을 분석하기 위하여 교통사고 발생빈도가 가장 높은 횡단중과 측면직각추돌에 대해 상업지역과 주거지역으로 나눠 발생 빈도와 밀도를 분석하였다. 그 결과 Fig. 4와 FIg. 5에서 나타난 것과 같이 차 대 사람의 횡단중 교통사고의 경우 상업지역과 주거지역에서의 발생 패턴이 크게 다름을 알 수 있었다. 즉 주거지역이 상업지역에 비해 현저히 작음을 알 수 있다.
둘째, 토지이용별 교통사고 군집도 분석에서는 상업지역이 계절에 따른 교통사고 특성 변화가 크지 않은 것으로 나타났고 주거지역은 겨울철에 군집밀도가 크게 낮아진 것을 알 수 있었다.
셋째, 교통사고 유형에 따른 특성을 분석한 결과 차 대 사람의 횡단중 교통사고는 주거지역이 상업지역에 비해 현저히 작음을 알 수 있었고, 차 대 차의 측면직각 추돌사고의 경우 횡단중 사고에 비해 토지이용의 구분 없이 광범위하게 분포되어 발생하였다.
여름(6월~8월)과 가을(9월~11월)은 각각 1,208건과 1,253건으로 25%와 26%를 차지하여 봄 다음으로 많은 교통사고가 발생한 것을 알 수 있다. 진주시의 계절에 따른 교통사고 발생 건수는 야외활동이 원활한 봄과 가을에 많은 사고가 발생하는 것을 확인 할 수 있고, 겨울의 경우 매년 가장 작은 발생건수를 보이고 있어서 야외 활동이 작은 겨울에 교통사고도 작게 발생하였다.
Table 7은 계절별 교통사고 유형을 차 대 사람과 차대 차로 구분하여 나타내었다. 차 대 사람에 의한 교통사고의 경우 횡단중이 다른 사고유형에 비해 가장 빈도수가 높았으며, 계절별 발생순서도 가을에 가장 많이 발생하였고 그 다음으로 봄, 겨울, 여름 순이었다. 또한 차 대 차에 의한 교통사고의 경우 측면직각추돌이 압도적으로 가장 높았으며 계절별 순서는 봄, 여름, 가을, 겨울 순이었다.
첫째, 진주시에서 발생한 5년간의 교통사고의 발생빈도를 계절별로 분석한 결과 봄에 가장 많았고 겨울이 가장 작게 발생하였다. 또한 주간과 야간의 교통사고 발생빈도는 주간이 약 52%, 야간이 약 48%로 주간에 조금 더 많이 발생하였다.
진주시에서 발생한 5년간의 교통사고를 계절별, 주야간별로 분류하여 군집도를 분석하였다. 최근린 지수분석을 실시하여 Table 3, Table 4와 같은 결과를 얻었으며, 5년간의 교통사고자료를 종합하여 계절별로 분석한 결과에서는 봄이 R=0.5386, Z=-14.1778로서 군집도가 가장 높게 나타났으며, 다음 순서로 여름(R=0.5401, Z=-13.4077), 가을(R=0.5513, Z=-13.3507), 겨울(R=0.5716, Z=-10.9959) 순으로 나타났다. 즉, 봄철에 교통사고가 가장 많음과 동시에 사고발생 분포형태도 군집성이 가장 강하게 나타났다.
후속연구
이상의 결과는 도시공간에서 계절별, 시간대별, 용도지역별 교통사고 발생 패턴을 파악하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 이를 통해 유형별 교통사고 방지를 위한 구조물 설치, 신호체계 개선, 횡단보도 및 교량 증설을 위한 정보로 사용되어 교통사고 저감대책을 수립하는데 활용될 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
교통사고 지금에 대해 공간패턴분석을 할 때 실세계 점 개체의 공간패턴 형성 과정의 1차 효과와 2차 효과는 각각 무엇인가?
실세계에서 점 개체의 공간패턴이 형성되는 과정은 1차 효과와 2차 효과의 두 가지 관점에서 해석될 수 있다. 1차 효과는 각 점 개체들이 독립적으로 위치하지만 주어진 면적 내에서 점개체의 밀도에 따라 군집될 수 있다. 이런 경우 점의 절대적인 위치가 중요하며 주어진 면적에서의 밀도를 통해 파악된다. 한편 2차 효과는 점 개체들 간의 상호작용을 통해 유인 또는 배척이 나타나면서 분포패턴이 형성되는 것이다. 이러한 점 개체의 분포패턴은 점과 점 사이의 간격이 규칙적으로 배열되어 있는 규칙적 패턴, 점들이 밀집되어 있는 상태로 점들 간의 간격이 매우 좁은 군집적 패턴, 점 사이의 규칙이 없고 임의적으로 분포하고 있는 임의적 패턴으로 분류할 수 있다(Oppe., 1992).
토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석이 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소인 이유는?
도시공간에서 토지이용변화는 교통량을 유발하고 이에 따른 교통사고발생이 상호 밀접한 관계를 갖고 있으므로 토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석은 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소로 판단된다. 이에 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 5년간(2009년~2013년)의 교통사고 데이터를 주거지역과 상업지역의 사고 발생빈도와 최근린 분석기법에 의한 군집도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
교통 사고 지점의 분포패턴은 어떻게 확인할 수 있는가?
교통사고 지점을 점 데이터 변환하여 공간상의 교통사고 발생분포를 분석하고 발생 빈도와 군집도 등을 통해 분포패턴을 확인 할 수 있다. 실세계에서 점 개체의 공간패턴이 형성되는 과정은 1차 효과와 2차 효과의 두 가지 관점에서 해석될 수 있다.
참고문헌 (10)
Hamaoka, 1995, Traffic accident analysis using GIS oriented data, Master's Thesis, Tokyo Institute of Technology.
KoROAD, 2015, TAAS, http://www.koroad.or.kr
Lee, G. H., 2003, A study of spatial patterns of traffic accident using GIS and spatial data mining method: a case study of Kangnam-gu, Seoul, Journal of the Korean Geographical Society, Vol. 39, No. 3, pp. 452-472.
Lee, H. Y. and Sim, J. H., 2013, Geographical Information Systems, Bobmunsa, pp. 373-383.
Oppe, S., 1992, A comparison of some statistical techniques for road accident analysis, Accident Analysis & Prevention, Vol. 24, No. 4, pp. 397-423.
O'Sullivan, D. and Unwin, D. J., 2010, Geographic information analysis, second edition, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, USA, pp. 121-155.
Park, J. Y., 2011, Development of macroscopic traffic accident analysis model by regional characteristics, Master's Thesis, University of Seoul.
Sung, B. J. and Yoo, H. H., 2014, Pattern analysis for urban spatial distribution of traffic accident in Jinju, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 22, No. 3, pp. 99-105.
Sung, B. J., 2015, Temporal and spacial characteristics of traffic accident in Jinju, Master's Thesis, Gyeongsang National University.
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