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문제 정의
- 본 연구에서는 비고령자와 고령자의 횡단행태 자료를 현장에서 수집하고 이를 비디오 분석과정을 통하여 데이터를 구축 및 분석하였다. 기존 보행자의 행태 조사 및 분석과정은 아직 정형화된 방법론이 부재하기 때문에 기존 연구 문헌을 참고로 주요 조사 데이터를 정의하였고, 현장 데이터를 비디오로 촬영하여 Photoshop Pro Cs 8.
- 미래 고령자 보행사고를 줄이는데 기여하는데 필수적 분야로 사료된다. 이에 본 연구에서는 미시적 관점의 접근법으로 고령자의 횡단상황에 대하여 신체적 횡단 특성부문에 대하여 횡단 단계별로 최대한 상세히 정의, 조사 및 분석하여 우리나라 고령 보행자의 횡단 이동특성을 규명하고자 하였다. 또한 Police agency(2014)에 의하면, 고령 횡단보도사고는 보행자사고의 14.
제안 방법
- Table 2의 주요 변수에 대하여서는 아래와 같은 방법으로 정량화하였다. msec 당 분석을 위해서 photoshop pro cs 8.0을 이용하여 차로별로 조사원이 아래의 내용을 조사하였고 차량과의 관계성을 위해서는 보행자가 존재할때의 차량의 데이터를 절대시간으로 연관관계 분석을 실시하여 차두간격을 분석하였다.
- 고령자 및 비고령자의 보행행태 지표를 추출하기 위하여 비디오 분석 기반으로 1차 데이터를 추출하고, 이후 보행자-차량 간의 간격은 별도 분석 프로그램을 구현하여 2차 가공 데이터를 추출하였다. 1차 데이터와 2차 데이터 추출 항목은 Table 2와 같다.
- 고령자 사고가 많이 발생한 수원시의 여러 지역 중에서 일반도로 구간의 하나인 무신호 횡단보도에서 비디오 기반 촬영을 수행하였다. 조사 지역은 3차로 일반 도로내 무신호 횡단보도로서 최근 3년 사이에 노인 사망사고가 발생한 지역이다.
- 본 연구에서는 비고령자와 고령자의 횡단행태 자료를 현장에서 수집하고 이를 비디오 분석과정을 통하여 데이터를 구축 및 분석하였다. 기존 보행자의 행태 조사 및 분석과정은 아직 정형화된 방법론이 부재하기 때문에 기존 연구 문헌을 참고로 주요 조사 데이터를 정의하였고, 현장 데이터를 비디오로 촬영하여 Photoshop Pro Cs 8.0 프로그램으로 0.001초 단위로 수작업(manual) 방식으로 보행 및 횡단 데이터를 추출하였다. 이때 비고령자와 고령자의 분류 및 성별은 육안으로 확인하여 분류하였다, 또한 접근로 구간의 접근로 길이를 설정하여 접근하는 차량의 대수와 속도를 0.
- 기존의 연구와는 달리 본 연구에서는 고령자의 행태적 측면의 비고령자 대비 유의성을 살피기 위한 횡단 단계를 정의하고, 이를 측정하기 위하여 무신호 횡단보도 지역에 카메라를 설치하여 차량, 고령자 및 비고령자에 대한 이동행태 분석을 수행하였다. 그 결과 기존 연구에서 확인하기 어려운 몇 가지 중요한 결과를 얻을 수 있었다.
- Oh(2015)에 의하면, 서울시 2011년부터 2013년 고령보행자 사망사고 299건을 분석한 결과 단일로 위의 사고가 가장 많이 발생하고 횡단 중 사고가 가장 많고 차량 진행방향과 동일방향 보행시 사고 위험이 높다고 분석하였다. 또한 보행실태조사에 대한 설문을 실시하여 체험식 보행 교통안전교육의 필요성을 제안하였다.
- 현재 수행된 현장조사기반 자료에서는 고령자와 비 고령자 사이의 A, B, C 요인의 특성이 반영되어 횡단 단계의 행태적 차이가 발생하는 것이다. 본 연구에서는 A, B, C 요인을 현장에서 바로 추출할 수 없기 때문에 일단 1에서 4상황에 대한 측정과 유의성 분석을 통하여 무신호 횡단보도에서의 고령자와 비고령자의 이동횡단행태 특성만을 확인할 수 있었다.
- 여기서 차량의 차두시간이라 함은 보행자가 횡단을 위해 연석에서 접근할 때 지나가는 모든 차량의 시간간격의 평균을 의미한다. 본 연구에서는 보행자별로 연석에서 있을 때 지나가는 좌우 모든 차량의 차두 간격을 구하여 평균화하였다. 차량의 차두간격은 횡단보도 정지선을 지나가는 시각을 중심으로 차이를 수집하였다.
- 둘째, 본 연구의 시공간적으로 3차로 낮 시간대의 무신호 횡단보도에 대한 것으로 더 넓은 횡단보도에서의 이동상의 차이점과 밤시간대의 차이점은 확인하기 어렵다. 셋째, 평균차량속도가 약 26.5km/h인 6,300여대의 차량의 차두 간격과의 관계성을 조사하였지만 간격수락모델에 대하여 명확하게 규명하지 못하고, 유의성분석만 수행하였다. 넷째, 향후 순간 보행속도, 순간 보행가속도, 보폭별 시선특성 등의 미시적 자료를 수집하면 고령자와 비고령자의 횡단특성 규명에 활용하는데 의미있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
- 1차 데이터와 2차 데이터 추출 항목은 Table 2와 같다. 여기서, 고령자와 비고령자의 구분은 영상에서 데이터 수집자가 육안으로 얼굴과 행동을 보고 고령자와 비고령자로 구분하였다.
- 001초 단위로 수작업(manual) 방식으로 보행 및 횡단 데이터를 추출하였다. 이때 비고령자와 고령자의 분류 및 성별은 육안으로 확인하여 분류하였다, 또한 접근로 구간의 접근로 길이를 설정하여 접근하는 차량의 대수와 속도를 0.1km/h 단위로 계량화하였다. 이후 보행자-차량간의 시간 연관성을 추출을 위하여 프로그램을 c++로 개발하고, 이후 통계 프로그램(SPSS)을 통하여 고령자와 비고령자간의 횡단 행태의 유의성 분석을 실시하였다.
- 본 연구의 대상 구간은 Figure 3과 같으며, 양방향의 진입로에 차량과 보행자의 시인성이 확보되는 두 지점에서 비디오 카메라를 설치하여 촬영을 하였다. 이후 현장의 데이터를 실험실에서 분석 및 가공하는 절차를 수행하였다.
- 전술한 고령자와 비고령자의 횡단보도 행태에 대한 단순 통계적 유의성 분석 이외에 접근로 내 차량의 존재할 경우와 존재하지 않을 경우에 대하여 고령자와 비고령자의 이동행태 분석을 실시하였다. 그 결과 횡단보도 접근시간, 횡단보도 대기시간과 횡단보행속도가 비고령자와 고령자의 행태적 차이가 발생함을 확인할 수 있었다.
대상 데이터
- 본 연구의 대상 구간은 Figure 3과 같으며, 양방향의 진입로에 차량과 보행자의 시인성이 확보되는 두 지점에서 비디오 카메라를 설치하여 촬영을 하였다. 이후 현장의 데이터를 실험실에서 분석 및 가공하는 절차를 수행하였다.
- 고령자 사고가 많이 발생한 수원시의 여러 지역 중에서 일반도로 구간의 하나인 무신호 횡단보도에서 비디오 기반 촬영을 수행하였다. 조사 지역은 3차로 일반 도로내 무신호 횡단보도로서 최근 3년 사이에 노인 사망사고가 발생한 지역이다. 이 지역은 등산로 형태의 산책로가 인접하여 새벽시간대 고령자의 이동이 빈번하고 오전과 오후 각각 가변차로로 운영되는 3차로 횡단보도 구간이며, 횡단보도 횡단시 적극적인 주의가 필요한 지역이다.
- 이 지역은 등산로 형태의 산책로가 인접하여 새벽시간대 고령자의 이동이 빈번하고 오전과 오후 각각 가변차로로 운영되는 3차로 횡단보도 구간이며, 횡단보도 횡단시 적극적인 주의가 필요한 지역이다. 조사지역을 선정한 기준은 1차적으로 노인의 횡단 빈도가 높고 무신호 횡단보도 형태로 좌우 차량 간의 상충을 용이하게 수집 가능한 지역으로 한정하였다. 최근 노인사망사고가 발생하고 고령자의 횡단이 빈번한 지역을 조사 대상으로 선정하였으며, 관련 연구는 부족한 실정이다.
- 조사지역을 선정한 기준은 1차적으로 노인의 횡단 빈도가 높고 무신호 횡단보도 형태로 좌우 차량 간의 상충을 용이하게 수집 가능한 지역으로 한정하였다. 최근 노인사망사고가 발생하고 고령자의 횡단이 빈번한 지역을 조사 대상으로 선정하였으며, 관련 연구는 부족한 실정이다.
- 카메라를 이용하여 관찰을 수행한 12시간의 자료를 1/1000초 단위로 Table 2의 데이터 형태로 집계한 결과 보행자 데이터는 Table 3과 같이 고령자 114명, 비고령자 183명의 자료로 집계되었으며 차량은 버스, 승용차, 트럭으로 구분하여 Table 4와 같이 집계되었다. 이 지역의 차량의 평균 속도는 약 26.
데이터처리
- 1km/h 단위로 계량화하였다. 이후 보행자-차량간의 시간 연관성을 추출을 위하여 프로그램을 c++로 개발하고, 이후 통계 프로그램(SPSS)을 통하여 고령자와 비고령자간의 횡단 행태의 유의성 분석을 실시하였다.
성능/효과
- Table 2에서 정의한 횡단단계별 주요 계량수치는 Table 5와 같다. 고령자와 비고령자의 횡단보도 접근시간(approaching time at kerb)은 각각 1.31초와 1.45초를 보이고, 횡단보도 대기시간(waiting time at kerb)은 각각 3.71초와 3.74초를 보였다. 차량의 진입 유무와 상관없이 고령자나 비고령자의 통계적인 유의적 차이가 없이 유사한 패턴을 보이고 있었다.
- 각 집단별 접근차량 유무에 따른 차이는 Table 10과 Table 11과 같다. 고령자의 경우 접근차량이 있을 경우 횡단 보도 접근시간이 더 짧은 것으로 나타났으며, 횡단속도도 높은 것으로 도출되었다. 반면 비고령자는 접근차량이 있을 때 넓은 보폭으로 횡단하는 것으로 나타났으며, 이에 따라 보행 수는 감소하는 것으로 조사되었다.
- 그 결과 고령자는 비고령자에 비하여 횡단보도를 건너기 위하여 차량의 차두간격을 1.67배 이상 필요로 하는 것으로 분석되었다. 또한, 고령자는 비고령자에 비하여 기다리는 시간이 길어질수록 횡단을 위해 선택하는 차량의 차두시간 값도 역시 증가하는 경향을 보이며 차두시간이 증가됨에 따라서도 횡단대기 시간이 증가하는 것으로 나타났다.
- 전술한 고령자와 비고령자의 횡단보도 행태에 대한 단순 통계적 유의성 분석 이외에 접근로 내 차량의 존재할 경우와 존재하지 않을 경우에 대하여 고령자와 비고령자의 이동행태 분석을 실시하였다. 그 결과 횡단보도 접근시간, 횡단보도 대기시간과 횡단보행속도가 비고령자와 고령자의 행태적 차이가 발생함을 확인할 수 있었다. Table 7과 Figure 5에서 볼 수 있듯이 고령자의 횡단보도 접근속도는 비고령자에 비하여 차량이 존재하지 않을 경우에 약 114.
- 넷째, 전체 보행자사고건수(49,130건)중 고령 보행자사고는 25.9%(12,734건)에 해당되나, 보행자 사망자수(1,928명)중 57%가 고령 보행자사망사고(1,098명)에 해당되어 고령 보행자 사망률이 현저히 높다.
- 넷째, 여러 가지 도로교통상황에 대한 기본적인 지식이 적을 뿐만 아니라 위험상황에 서의 적절한 대처방법 등에 대해 잘 알지 못한다. 다섯째, 고령자들은 관련 있는 정보를 찾아내고 탐색하는 능력이 부족하다. 주의분할능력이 떨어지는 고령자들은 두 가지 과제를 한꺼번에 수행하는 데 젊은이들보다 어려움을 겪으며, 이는 과제가 어렵고 복잡할수록 그 정도가 심화된다고 나타내고 있다.
- 다섯째, 보행자 사고 중에 고령 횡단보도사고는 보행자사고의 14.7%(7,198 건)에 해당되나, 고령자 횡단사망사고는 47.8%(525명)에 해당하여 고령자 횡단사고에 대한 중요성은 매우 높다.
- 첫째, 자신의 행동을 과신하는 경향이 있다. 둘째, 고령자는 도로교통법이나 신호체계 등 수시로 변하는 교통 환경에 적응 하려고 노력하기 보다는 지금까지 살아온 경험에 의하여 행동하고 의존하려는 성향이 높다. 셋째, 인지기능의 퇴화 등으로 고령자는 순간적인 기억 회복력 면에서 젊은 세대보다 훨씬 떨어지기 때문에, 운전을 하거나 횡단보도를 건너는 등 여러 가지 경우가 순간적인 기억력의 상실로 연속적인 행동에 있어서 정확한 판단을 내리지 못하고 과오를 범하게 된다.
- 16배에 더 소요된다. 둘째, 보행수(The number of steps)는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.12배가 많고, 보폭(length of steps)는 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준이다. 셋째, 보행속도(Crossing speed)의 경우 고령자와 비고령자는 0.
- 둘째, 전체사고건수(215,354건)의 14.1%가 고령자 사고(30,283건)인데 사망자수는 전체사망자수(5,092명)의 36.0%(1,833명)에 해당되어 고령자 사망률이 높다.
- 그러나 차량이 존재할 경우와 존재하지 않을 경우에는 두 그룹간에는 일부 차이가 존재하였다. 둘째, 횡단보도 횡단시간의 경우 고령자는 비고령자의 1.16배가 더 소요되고, 보행속도는 고령자는 비고령자의 84.4%의 수준을 보였다. 셋째, 보행수는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.
- 67배 이상 필요로 하는 것으로 분석되었다. 또한, 고령자는 비고령자에 비하여 기다리는 시간이 길어질수록 횡단을 위해 선택하는 차량의 차두시간 값도 역시 증가하는 경향을 보이며 차두시간이 증가됨에 따라서도 횡단대기 시간이 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 비고령자의 경우 차두시간이나 기다리는 시간이 비례적 증가관계를 보이지 않는다.
- 12배가 많고, 보폭은 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준이다. 또한, 접근차량 유무에 따라 고령자와 비고령자 모두 횡단보도 횡단시간, 보행 수, 횡단 속도 그리고 보폭의 길이에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 마지막으로 고령자는 비고령자에 비하여 횡단보도를 건너기 위하여 차량의 차두 간격은 1.
- 고령자의 경우 접근차량이 있을 경우 횡단 보도 접근시간이 더 짧은 것으로 나타났으며, 횡단속도도 높은 것으로 도출되었다. 반면 비고령자는 접근차량이 있을 때 넓은 보폭으로 횡단하는 것으로 나타났으며, 이에 따라 보행 수는 감소하는 것으로 조사되었다.
- 셋째, 고령자 사고건수(30,283건)중 고령 운전자사고건수(17,549건)는 58%에 해당되고, 고령보행자 사고건수(12,734건)는 42%에 해당된다. 이와 관련된 사망률은 고령자 사망자수(1,833건)의 40.
- 12배가 많고, 보폭(length of steps)는 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준이다. 셋째, 보행속도(Crossing speed)의 경우 고령자와 비고령자는 0.93 m/s와 1.09 m/s를 보이며 고령자가 비고령자의 84.4%의 수준을 보였다.
- 4%의 수준을 보였다. 셋째, 보행수는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.12배가 많고, 보폭은 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준이다. 또한, 접근차량 유무에 따라 고령자와 비고령자 모두 횡단보도 횡단시간, 보행 수, 횡단 속도 그리고 보폭의 길이에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.
- 둘째, 고령자는 도로교통법이나 신호체계 등 수시로 변하는 교통 환경에 적응 하려고 노력하기 보다는 지금까지 살아온 경험에 의하여 행동하고 의존하려는 성향이 높다. 셋째, 인지기능의 퇴화 등으로 고령자는 순간적인 기억 회복력 면에서 젊은 세대보다 훨씬 떨어지기 때문에, 운전을 하거나 횡단보도를 건너는 등 여러 가지 경우가 순간적인 기억력의 상실로 연속적인 행동에 있어서 정확한 판단을 내리지 못하고 과오를 범하게 된다. 넷째, 여러 가지 도로교통상황에 대한 기본적인 지식이 적을 뿐만 아니라 위험상황에 서의 적절한 대처방법 등에 대해 잘 알지 못한다.
- 주의분할능력이 떨어지는 고령자들은 두 가지 과제를 한꺼번에 수행하는 데 젊은이들보다 어려움을 겪으며, 이는 과제가 어렵고 복잡할수록 그 정도가 심화된다고 나타내고 있다. 여섯째, 인간은 사람에 따라 차이가 있기는 하나 나이가 들면서 여러 가지 기능이 떨어지게 되는데, 위험예측능력과 위험 인지능력도 함께 떨어진다. 따라서 고령자는 현재의 상황이 다음 순간에 어떻게 변 할지 또는 어떤 위험을 초래할지 알지 못하고, 위험을 느껴도 순발력이 떨어져 그 위험을 벗어나지 못하게 되는 것이다.
- Table 8과 Table 9는 Table 7의 통계치를 바탕으로 접근차량 유무에 따른 각 항목 별 차이를 나타내고 있다. 차량 접근이 없는 경우 횡단보도 접근시간과 횡단보도 대기시간을 제외한 나머지 변수들, 즉 횡단보도 횡단시간, 보행 수, 횡단속도 그리고 보폭의 길이에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 접근차량이 있는 경우에도 이 4가지의 변수에서 양 집단간에 차이가 있는 것으로 도출되었다.
- 첫째, 전체사고건수(215,354건)의 22.8%가 보행자 사고(49,130건)인데 사망자수는 전체사망자수(5,092명)의 37.9%(1,928명)에 해당되어 보행사고의 사망률이 높다.
- 첫째, 횡단보도 접근시간, 횡단보도 대기시간, 연석에서의 시선수, 횡단하면서의 시선수는 비고령자 및 고령자의 통계적 차이가 없었다. 그러나 차량이 존재할 경우와 존재하지 않을 경우에는 두 그룹간에는 일부 차이가 존재하였다.
- 첫째, 횡단보도 횡단시간(crossing time at crosswalk)의 경우 고령자와 비고령자가 각각 10.77초와 9.25초를 보이고 있으며 고령자는 비고령자의 약 1.16배에 더 소요된다. 둘째, 보행수(The number of steps)는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.
- 본 연구에서는 다음과 같은 한계점을 가진다. 현재 수행된 관측조사에 대한 결과물에서는 고령자와 비고령자의 이동행태적 차이점만을 확인할 수 있었다. 이러한 차이에 대한 어떠한 원인 또는 인지적 특성 등을 확인하기 어렵다.
후속연구
- 신체적/인지적 특성의 경우 본 연구에서 지향하고 있는 비디오기반 관찰조사로 일부 특성을 추출할 수 있다. 그러나, 심리적 특성의 경우 별도의 설문 및 면접조사방법이 요구되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 결과를 추출하지는 못하였다.
- 셋째, 인지기능의 퇴화 등으로 고령자는 순간적인 기억 회복력 면에서 젊은 세대보다 훨씬 떨어지기 때문에, 운전을 하거나 횡단보도를 건너는 등 여러 가지 경우가 순간적인 기억력의 상실로 연속적인 행동에 있어서 정확한 판단을 내리지 못하고 과오를 범하게 된다. 넷째, 여러 가지 도로교통상황에 대한 기본적인 지식이 적을 뿐만 아니라 위험상황에 서의 적절한 대처방법 등에 대해 잘 알지 못한다. 다섯째, 고령자들은 관련 있는 정보를 찾아내고 탐색하는 능력이 부족하다.
- 5km/h인 6,300여대의 차량의 차두 간격과의 관계성을 조사하였지만 간격수락모델에 대하여 명확하게 규명하지 못하고, 유의성분석만 수행하였다. 넷째, 향후 순간 보행속도, 순간 보행가속도, 보폭별 시선특성 등의 미시적 자료를 수집하면 고령자와 비고령자의 횡단특성 규명에 활용하는데 의미있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
- 이러한 차이에 대한 어떠한 원인 또는 인지적 특성 등을 확인하기 어렵다. 둘째, 본 연구의 시공간적으로 3차로 낮 시간대의 무신호 횡단보도에 대한 것으로 더 넓은 횡단보도에서의 이동상의 차이점과 밤시간대의 차이점은 확인하기 어렵다. 셋째, 평균차량속도가 약 26.
- 이러한 횡단 단계별로 고령자 및 비고령자의 이동행태를 조사하고 규명하는 것은 시간적, 경제적으로 많은 부분이 소요되지만 그럼에도 불구하고 횡단단계별 고령자의 보행행태를 정량화하는 것은 향후 고령보행자 안전정책 추진에 있어 매우 중요한 과정으로 사료된다. 따라서 앞서 언급한 본 연구의 한계점을 보완할 수 있는 추가적인 연구가 향후에도 진행되어야 할 필요성이 있다.
- 보행자 혹은 고령자의 횡단모델의 경우 이처럼 도로환경적인 요인, 차량적인 요인이외에 각 개인의 심리적, 신체적 특성이 복합적으로 작용하는 의사결정과정임으로 이에 대한 지속적인 규명이 필요하고 이를 토대로 한 대책 마련이 요구된다. 또한 도로상에서 고령자와 차량 혹은 다른 교통수단과의 상충을 줄이도록 함으로써 교통사고 완화정책에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
- 4장에서는 SPSS기반 통계적 유의성 분석을 실시하여 분석 결과를 제시하였다. 마지막으로 연구의 결론을 요약하며, 한계점 및 향후 연구 과제를 제시한다. 고령자의 행태 특성과 관련하여 심리적 부문이나 사회적 특성 부문의 행태 규명도 매우 중요하나 본 연구에서는 1차적으로 신체적 특성에 국한하고 있다.
- 8%(922명)에 해당되어 고령자 횡단사고에 대한 원인규명 및 행태적 검토는 매우 중요하다. 본 연구에서 수행된 무신호 횡단보도의 횡단상황에서의 비고령자와 고령자의 유의성 조사 분석 결과는 고령자 대상으로 차량 접근 안내 정보를 제공하는 전략이나, 혹은 고령자 경고알림시설 등의 설치시에 참고할 만한 자료 및 요구사항으로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
- 위의 몇 가지 한계점에도 불구하고 본 연구에서 규명한 결과는 향후 고령자 보행 안전을 위한 도로시설설계 및 지침을 제시할 때 활용될 수 있을 것으로 기대되어진다. 특히 일반 비고령자 대비 절대적 비율의 개념을 가진 시설 설계 및 차량 설계 등에 반영될 수 있을 것으로 보인다.
- 위의 몇 가지 한계점에도 불구하고 본 연구에서 규명한 결과는 향후 고령자 보행 안전을 위한 도로시설설계 및 지침을 제시할 때 활용될 수 있을 것으로 기대되어진다. 특히 일반 비고령자 대비 절대적 비율의 개념을 가진 시설 설계 및 차량 설계 등에 반영될 수 있을 것으로 보인다. 이러한 횡단 단계별로 고령자 및 비고령자의 이동행태를 조사하고 규명하는 것은 시간적, 경제적으로 많은 부분이 소요되지만 그럼에도 불구하고 횡단단계별 고령자의 보행행태를 정량화하는 것은 향후 고령보행자 안전정책 추진에 있어 매우 중요한 과정으로 사료된다.
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