2016년 우리나라 교통사고 사망자 수 4,292명 중, 노인사고 사망자 수는 1,732명에 달한다. 그럼에도, 고령 보행자의 도로횡단 특성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구는 보행자와 차량 간의 횡단특성을 고령 보행자 측면에서 조사 및 분석한 연구이다. 연구에서는 2개 지역, 6개 지점에 대한 횡단 조사를 실시하였으며 주요 결과를 간략히 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 도로 횡단 시 고령자는 626건의 상충상황 중에서 528건(84.3%), 비고령자는 478건의 상충상황 중에서 303건(63.3%)이 위험상황으로 나타나, 고령자가 비고령자에 비하여 3.11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황에 직면하는 경향을 보였다. 둘째, 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.9%)의 무단횡단이 나타났고, 비고령자의 경우 478건의 상충 상황 중에서 375건(78.5%)를 보여, 고령자가 비고령자에 비하여 1.34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보였다. 셋째, 보행자안전간격(Pedestrian Safety Margin, PSM)을 분석결과 고령자의 PSM은 3.33초, 비고령자의 PSM은 4.04초로 고령자의 PSM은 비고령자보다 약 17.5%가 작은 경향을 보였다. 넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다. 다섯째, 위험상황의 임계치를 PSM 2.5초 이하로 설정한 경우, 고령자가 비고령자 보다 1.59-2.53배 위험하게 횡단하는 경향을 보였다. 이러한 연구 결과는 향후 고령 보행자와 비고령보행자의 횡단 행태 차이를 토대로 고령 보행자안전대책, 자율주행차량의 안전 등의 기반 연구로 활용할 수 있다.
2016년 우리나라 교통사고 사망자 수 4,292명 중, 노인사고 사망자 수는 1,732명에 달한다. 그럼에도, 고령 보행자의 도로횡단 특성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구는 보행자와 차량 간의 횡단특성을 고령 보행자 측면에서 조사 및 분석한 연구이다. 연구에서는 2개 지역, 6개 지점에 대한 횡단 조사를 실시하였으며 주요 결과를 간략히 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 도로 횡단 시 고령자는 626건의 상충상황 중에서 528건(84.3%), 비고령자는 478건의 상충상황 중에서 303건(63.3%)이 위험상황으로 나타나, 고령자가 비고령자에 비하여 3.11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황에 직면하는 경향을 보였다. 둘째, 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.9%)의 무단횡단이 나타났고, 비고령자의 경우 478건의 상충 상황 중에서 375건(78.5%)를 보여, 고령자가 비고령자에 비하여 1.34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보였다. 셋째, 보행자안전간격(Pedestrian Safety Margin, PSM)을 분석결과 고령자의 PSM은 3.33초, 비고령자의 PSM은 4.04초로 고령자의 PSM은 비고령자보다 약 17.5%가 작은 경향을 보였다. 넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다. 다섯째, 위험상황의 임계치를 PSM 2.5초 이하로 설정한 경우, 고령자가 비고령자 보다 1.59-2.53배 위험하게 횡단하는 경향을 보였다. 이러한 연구 결과는 향후 고령 보행자와 비고령보행자의 횡단 행태 차이를 토대로 고령 보행자안전대책, 자율주행차량의 안전 등의 기반 연구로 활용할 수 있다.
Traffic accident fatalities in Korea in 2016 was 4,292 and 1,732 cases were deaths of elderly people. In spite of this, the researches on behaviors of the elderly when crossing roads, are rather limited. The purpose of this study is to investigate and analyze road crossing behavior characteristics o...
Traffic accident fatalities in Korea in 2016 was 4,292 and 1,732 cases were deaths of elderly people. In spite of this, the researches on behaviors of the elderly when crossing roads, are rather limited. The purpose of this study is to investigate and analyze road crossing behavior characteristics of the elderly, when crossing roads, especially focusing on the characteristics of pedestrians and vehicles. Cross-sectional data was collected from six different sites in two regions and the following results was identified. First, at road crossings, 528 cases(84.3%) out of 626 conflict situations of the elderly and 303 cases(63.3%) out of 478 conflict situations of the non-elderly pedestrians were found to be dangerous, respectively. The elderly tend to face a statistically significant risk of 3.11 times higher than that of non-elderly people. Second, 519 cases(82.9%) of jaywalking occurred in 626 conflict cases of the elderly and 375 cases(78.5%) of jaywalking in 478 conflict events of non-elderly persons, which indicates the elderly's 1.34 times higher trend compared with the non-elderly's. Third, the pedestrian safety margin (PSM) analysis showed that the PSM of the elderly and the non-elderly were 3.33 seconds and 4.04 seconds respectively, which is 17.5% high. Fourth, the difference in pedestrian safety interval was examined by dividing the speed of approaching vehicle into less than 30km/h, above 30km/h and less than 50km/h, and over 50km/h. There was no significant difference between the PSM of coming vehicles with the speed less than 30km/h and the PSM of approaching with the speed 30km/h~50km/h, but the conflicts with vehicle of the speed above 50km/h show significantly lower PSM than with vehicle speed of 30km/h~50km/h. Finally, when the risk threshold is set to less than 2.5 seconds, the analysis shows that older pedestrians tend to cross roads dangerously 1.59~2.53 times than younger pedestrians. The results set forth here can be used as a basis for constructing the elderly safety measures at present and a potential basis for autonomous vehicle safety application in the future for solving the issue of the difference in crossing behavior between elderly and non-elderly pedestrians.
Traffic accident fatalities in Korea in 2016 was 4,292 and 1,732 cases were deaths of elderly people. In spite of this, the researches on behaviors of the elderly when crossing roads, are rather limited. The purpose of this study is to investigate and analyze road crossing behavior characteristics of the elderly, when crossing roads, especially focusing on the characteristics of pedestrians and vehicles. Cross-sectional data was collected from six different sites in two regions and the following results was identified. First, at road crossings, 528 cases(84.3%) out of 626 conflict situations of the elderly and 303 cases(63.3%) out of 478 conflict situations of the non-elderly pedestrians were found to be dangerous, respectively. The elderly tend to face a statistically significant risk of 3.11 times higher than that of non-elderly people. Second, 519 cases(82.9%) of jaywalking occurred in 626 conflict cases of the elderly and 375 cases(78.5%) of jaywalking in 478 conflict events of non-elderly persons, which indicates the elderly's 1.34 times higher trend compared with the non-elderly's. Third, the pedestrian safety margin (PSM) analysis showed that the PSM of the elderly and the non-elderly were 3.33 seconds and 4.04 seconds respectively, which is 17.5% high. Fourth, the difference in pedestrian safety interval was examined by dividing the speed of approaching vehicle into less than 30km/h, above 30km/h and less than 50km/h, and over 50km/h. There was no significant difference between the PSM of coming vehicles with the speed less than 30km/h and the PSM of approaching with the speed 30km/h~50km/h, but the conflicts with vehicle of the speed above 50km/h show significantly lower PSM than with vehicle speed of 30km/h~50km/h. Finally, when the risk threshold is set to less than 2.5 seconds, the analysis shows that older pedestrians tend to cross roads dangerously 1.59~2.53 times than younger pedestrians. The results set forth here can be used as a basis for constructing the elderly safety measures at present and a potential basis for autonomous vehicle safety application in the future for solving the issue of the difference in crossing behavior between elderly and non-elderly pedestrians.
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문제 정의
본 연구는 고령 보행자와 차량 간의 상충 특성을 고령보행자 측면에서 조사 및 분석에 대한 연구이다. 본 연구는 통상적인 교통사고 발생 후의 데이터 분석 방법론이 아닌 일반적으로 운행하는 차량과 보행자간의 횡단 모니터링 상황을 조사하고 이를 기반으로 고령자/비고령자가의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표와 방법론을 제시 및 분석하였다.
본 연구는 고령 보행자와 차량간의 도로횡단 특성을 고령보행자 측면에서 조사 및 분석에 대한 연구이다. 통상적인 교통사고 발생 후의 데이터 분석 방법론이 아닌 일반적으로 운행하는 차량과 보행자간의 횡단 모니터링 상황을 조사하고 이를 기반으로 고령자/비고령자가의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표와 방법론을 제시하고, 현장조사 분석을 통한 활용 가능성을 제시한다.
본 연구는 고령 보행자와 차량 간의 상충 특성을 고령보행자 측면에서 조사 및 분석에 대한 연구이다. 본 연구는 통상적인 교통사고 발생 후의 데이터 분석 방법론이 아닌 일반적으로 운행하는 차량과 보행자간의 횡단 모니터링 상황을 조사하고 이를 기반으로 고령자/비고령자가의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표와 방법론을 제시 및 분석하였다. 연구에서는 2개 지역 6개 지점에 대하여, 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.
본 연구에서는 PSM 지표에 대하여 현장기반으로 보행자에 대하여 조사하였고, 이러한 지표가 보행자의 안전도를 정량적으로 측정하는데 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 연구에서는 보행자를 고령자와 비고령자로 구분하여 PSM을 측정한 결과 고령자가 비고령자에 비하여 통계적으로 위험하게 횡단하는 경향을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 차량과 보행자의 정량적 특성을 제시하기 위하여 보행자 안전간격(PSM)을 검토하였다. 그간의 연구에서는 보행자 안전간격의 개념을 3가지 개념으로 접근이 가능하다.
본 연구는 고령 보행자와 차량간의 도로횡단 특성을 고령보행자 측면에서 조사 및 분석에 대한 연구이다. 통상적인 교통사고 발생 후의 데이터 분석 방법론이 아닌 일반적으로 운행하는 차량과 보행자간의 횡단 모니터링 상황을 조사하고 이를 기반으로 고령자/비고령자가의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표와 방법론을 제시하고, 현장조사 분석을 통한 활용 가능성을 제시한다.
제안 방법
경기도지역 2011년 221건, 2012년 283건, 2013년 300건, 2014년 415건의 총 1,218건의 노인사고데이터를 네이버 로드뷰 확인을 통한 미시적인 사고지역 정보(무신호/신호, 단일로/교차로지역, 사고유형)를 추가적으로 구축하고 분석하였다. 그 결과 Table 2와 Table 3와 같이 노인사고의 경우 전체 사고의 37%가 횡단보도에서 발생하고 그 외 도로에서 5%가 발생하고 있음을 확인하였다.
이후 현장의 데이터를 실험실에서 분석 및 가공하는 절차를 수행하였다. 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. 여기서, 고령자와 비고령자의 구분은 현장에서 조사원이 조사구간에서 횡단하는 보행자의 얼굴과 행동을 보고 육안으로 구분하였다.
방향의 진입로에 차량과 보행자의 시인성이 확보되는 두 지점에서 비디오카메라를 설치하여 촬영을 하였다. 이후 현장의 데이터를 실험실에서 분석 및 가공하는 절차를 수행하였다.
본 연구는 고령자/비고령자의 차량과의 상충상황이 직면하는 횡단특성을 조사 및 분석하기 위하여 Figure 3와 같이 두 지역 내의 횡단하는 보행자 위치별로 행태 조사를 실시하였다. 각 지역 특성에 대한 개략적 설명은 다음과 같다.
, 1994), 횡단하는 보행자의 그룹크기(Dipletro and King, 1970; Harrell and Bereska, 1992), 어린이 존재유무(Harrell and Bereska, 1992)와 관련성이 있는 변수라고 알려져 왔다. 본 연구에서는 Figure 2에서와 같이 비디오 기반으로 차량과 보행자를 관찰하고, Chu and Baltes(2001)에서 제시한 보행자별로 보행자가 상충지점을 통과한 시각과, 차량이 통과한 시각을 기록한 후 이들의 시간차이를 연산하여 보행자 안전간격을 수집하였다.
본 연구에서도 보다 위험한 상황의 임계치를 PSM이 2.5초 이하인 경우에 대하여 분석하였다. 차량 운행속도가 속도 30km/h 미만 차량, 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량, 속도가 50km/h 이상일 때의 비고령자와 고령자의 누적확률 값을 분석하였다.
관련한 간격수락 모형, 서비스수준 모형 등도 제시하였다. 상기 논문에서는 기존 연구들을 상세히 분석하여 횡단 모형과 관련된 분석데이터, 분석모형 및 결과의 활용 형태 등을 제시하였다. Brosseau et al.
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. 여기서, 고령자와 비고령자의 구분은 현장에서 조사원이 조사구간에서 횡단하는 보행자의 얼굴과 행동을 보고 육안으로 구분하였다.
본 연구는 통상적인 교통사고 발생 후의 데이터 분석 방법론이 아닌 일반적으로 운행하는 차량과 보행자간의 횡단 모니터링 상황을 조사하고 이를 기반으로 고령자/비고령자가의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표와 방법론을 제시 및 분석하였다. 연구에서는 2개 지역 6개 지점에 대하여, 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. 분석 결과는 다음과 같다.
방향의 진입로에 차량과 보행자의 시인성이 확보되는 두 지점에서 비디오카메라를 설치하여 촬영을 하였다. 이후 현장의 데이터를 실험실에서 분석 및 가공하는 절차를 수행하였다. 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.
통상적으로 보행자 안전간격은 차량의 접근속도와 밀접한 관련성이 있다. 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어서 보행자 안전간격의 차이를 검토해 보았다. 세집단의 등분산 가정 만족(p=0.
5초 이하인 경우에 대하여 분석하였다. 차량 운행속도가 속도 30km/h 미만 차량, 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량, 속도가 50km/h 이상일 때의 비고령자와 고령자의 누적확률 값을 분석하였다. 그 결과 차량 운행속도가 속도 30km/h 미만 차량의 고령자와 비고령자의 PSM이 2.
본 연구는 크게 두 가지 의미를 지닌다. 첫째 고령 보행자/비고령 보행자와 차량간의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표로 보행자안전간격(PSM)의 측정과 활용방법을 제안한다. 둘째 고령 보행자와 비고령 보행자의 횡단 행태 차이를 규명하고 이를 확인함으로써 고령 보행자 안전대책 등의 기반 연구로 활용할 수 있다.
대상 데이터
수집된 기초 통계량 정보는 Table 4와 같다. 수집한 총 횡단건수는 6,237건이고 평균 시간교통량은 590대/시, 평균차량속도는 32.1km/h (표준편차 13.9 km/h)로 나타났다. 총 횡단 건수 중에 1104건(17.
성능/효과
경기도지역 2011년 221건, 2012년 283건, 2013년 300건, 2014년 415건의 총 1,218건의 노인사고데이터를 네이버 로드뷰 확인을 통한 미시적인 사고지역 정보(무신호/신호, 단일로/교차로지역, 사고유형)를 추가적으로 구축하고 분석하였다. 그 결과 Table 2와 Table 3와 같이 노인사고의 경우 전체 사고의 37%가 횡단보도에서 발생하고 그 외 도로에서 5%가 발생하고 있음을 확인하였다. 여기서, 무신호 도로구간이 전체 사고의 61%를 차지하고, 단일로 사고는 전체의 59%, 교차로 사고는 전체의 32%를 차지하고 있었다.
(2015)에서는 고령 보행자와 비고령 보행자의 횡단특성을 수집하기 위해 눈동자와 시선 추적 변화에 대한 통계적 유의성 검증을 실시하였다. 그 결과 고령자가 비고령자에 비해 지면을 좀 더 쳐다보고 양방향에 시선을 덜 주는 특징이 있음을 확인하였다. 그간의 많은 연구들은 운전자 중심의 연구가 많았고, 고령자의 경우 고령 운전자 등에 대한 연구가 많았다.
(2016)에서는 3차로 무신호 일반로 구간내 횡단보도지역에서 고령자와 비고령자의 횡단단계에 대한 이동행태지표를 정의, 조사 및 분석하였다. 그 결과 고령자와 비고령자의 횡단특성에 대한 몇 가지 통계적 차이를 확인하였고 특히 접근차량의 존재유무에 따라 보행 특성이 달라짐을 확인하였다. Lee et al.
차량 운행속도가 속도 30km/h 미만 차량, 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량, 속도가 50km/h 이상일 때의 비고령자와 고령자의 누적확률 값을 분석하였다. 그 결과 차량 운행속도가 속도 30km/h 미만 차량의 고령자와 비고령자의 PSM이 2.5초 이하로 나타나는 비율이 29.4%, 11.8%로 나타나 고령자가 비고령자에 비하여 2.49배가 높은 확률로 횡단한다. 차량 운행속도가 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 고령자와 비고령자의 PSM이 2.
5% 작은 경향을 보였다. 넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어서 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다. 다섯째, 보다 위험한 상황의 임계치를 PSM이 2.
넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어서 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다. 다섯째, 보다 위험한 상황의 임계치를 PSM이 2.5초 이하인 경우에 대하여 분석한 결과 고령자가 비고령자가 1.59-2.53배 확률로 높게 위험하게 횡단하는 경향을 보였다.
11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황 직면 경향을 보였다. 둘째, 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.9%)의 무단횡단을 나타났고, 비고령자의 경우 478건의 상충상황 중에서 375건(78.5%)를 보여, 고령자가 비고령자에 비하여 1.34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보였다. 셋째, 보행자안전간격을 분석 결과 고령자와 비고령자의 PSM의 경우 고령자는 3.
785)보다 유의하게 높다. 또한 odds ratio를 살펴보면 고령자가 비고령자에 비하여 1.34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보임을 알 수 있다.
634)보다 유의하게 높다. 또한 odds ratio를 살펴보면 고령자가 비고령자에 비하여 3.11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황 직면 경향을 보임을 알 수 있다.
본 연구에서는 PSM 지표에 대하여 현장기반으로 보행자에 대하여 조사하였고, 이러한 지표가 보행자의 안전도를 정량적으로 측정하는데 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 연구에서는 보행자를 고령자와 비고령자로 구분하여 PSM을 측정한 결과 고령자가 비고령자에 비하여 통계적으로 위험하게 횡단하는 경향을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서 관찰한 PSM 지표는 고령 보행자의 훈련, 교육과 같은 안전 평가의 사전 사후 효과에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
전체적으로 속도 분류 3가지 별 PSM은 유의미한 차이를 보이며 차량속도가 빠를수록 PSM이 작아진다. 사후검정 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충(C)은 30km/h 미만(A)과 30km/h 이상 50km/h 미만 (B)보다 PSM이 유의미하게 작아진다.
상충상황 1,104건에 대하여 횡단보도 이외의 지역을 횡단한 무단횡단건수는 894건(80.9%)로 나타났다. Table 5에서와 같이 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.
34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보였다. 셋째, 보행자안전간격을 분석 결과 고령자와 비고령자의 PSM의 경우 고령자는 3.33초, 비고령자는 4.04초로 약 17.5% 작은 경향을 보였다. 넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어서 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다.
셋째, 차량과 보행자의 위치에서 각각의 순간속도, 상충지점까지의 거리를 고려하여 도착예상시간의 차이(Hydén and Linderholm, 1984)를 사전에 제공하는 것이다.
3%가 증가한 실정이다. 전체적 사망자수의 감소율 20.4%에 비해 노인사고는 7.1%의 감소에 국한하였다. 전반적인 교통사고 지표가 좋아지는 반면에, 노인인구의 증가 및 자동차대수의 증가로 관련 교통사고발생건수 및 사망자수(특히 보행사망자수)의 문제는 심각하다고 사료된다.
33)하여 속도 분류별 PSM의 분산은 같다. 전체적으로 속도 분류 3가지 별 PSM은 유의미한 차이를 보이며 차량속도가 빠를수록 PSM이 작아진다. 사후검정 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충(C)은 30km/h 미만(A)과 30km/h 이상 50km/h 미만 (B)보다 PSM이 유의미하게 작아진다.
분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 도로 횡단 시 고령자는 626건의 상충상황 중에서 528건(84.3%), 비고령자는 478건의 상충상황 중에서 303건(63.3%)이 위험상황으로 나타나, 고령자가 비고령자에 비하여 3.11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황 직면 경향을 보였다. 둘째, 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.
후속연구
국토교통부 제 8차 국가교통안전기본계획(2017-2021)의 중점과제 중 하나로 보행 중 교통사고 사망자 43%(759명) 감축(‘15년 1764명 → ’21년 1,005명)으로 제시하고 보행자 안전대책 수립, 어린이·노인보호구역 확대, 보행자 사고 상시점검체계 구축 등을 수행하고 있다. 고령자 교통안전대책으로 고령운전자 맞춤형 사고예방대책이나 노인 질환자(치매 등)에 대한 면허 관리강화, 고령자 교통사고예방 캠페인 등 다각적인 노력을 수행할 것으로 보인다. 그러나 학술적 측면에서는 고령 운전자에 대한 연구는 활발히 진행되었으나 고령 보행자에 대한 행태분석 및 사고 원인 분석 등의 국내 연구는 미비한 실정이다.
첫째 고령 보행자/비고령 보행자와 차량간의 위험상황을 정량화할 수 있는 지표로 보행자안전간격(PSM)의 측정과 활용방법을 제안한다. 둘째 고령 보행자와 비고령 보행자의 횡단 행태 차이를 규명하고 이를 확인함으로써 고령 보행자 안전대책 등의 기반 연구로 활용할 수 있다.
즉, 고령 보행자가 보행훈련 전후의 안전도 값의 차이를 측정함으로 안전도 변화를 제시할 수 있다. 또한 엔지니어링 측면에서의 시설 개선, 속도감소정책 등의 효과 또한 평가에 활용될 수 있다.
Shirazi and Morris(2015)에서는 교차로에서 차량, 보행자, 운전자의 각각의 행동특성을 다양한 유형의 센서(GPS, 레이저, 비디오 등)를 기반으로 데이터 수집, 행동인식 및 분석하는 최근 기술에 대하여 제시하고 있다. 이러한 연구사례는 보행자와 차량과의 미시적 행동 특성을 수집하고 분석하는데 최신의 기술들을 활용할 수 있음을 시사한다. Zito et al.
또한 연구에서는 보행자를 고령자와 비고령자로 구분하여 PSM을 측정한 결과 고령자가 비고령자에 비하여 통계적으로 위험하게 횡단하는 경향을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서 관찰한 PSM 지표는 고령 보행자의 훈련, 교육과 같은 안전 평가의 사전 사후 효과에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 즉, 고령 보행자가 보행훈련 전후의 안전도 값의 차이를 측정함으로 안전도 변화를 제시할 수 있다.
그간의 고령 보행자에 대한 연구 범위는 크게 다음과 같이 분류가 가능하다. 첫째, 고령자/비고령자의 보행 및 횡단특성 연구, 둘째, 고령자사고에 따른 사고 특성 연구, 셋째 차량과 보행자 상충특성 연구 등으로 구분이 가능하다. 본 장에서는 각 연구 분야의 기존 연구를 살펴본다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
제 8차 국가교통안전기본계획의 중점과제는 무엇인가?
고령화 추세는 급속히 진행되고 있어 사회전반적인 문제인식과 함께, 교통 분야에서도 고령 교통사고와 관련한 대책을 수립하고 이에 대한 연구들도 증가하고 있다. 국토교통부 제 8차 국가교통안전기본계획(2017-2021)의 중점과제 중 하나로 보행 중 교통사고 사망자 43%(759명) 감축(‘15년 1764명 → ’21년 1,005명)으로 제시하고 보행자 안전대책 수립, 어린이·노인보호구역 확대, 보행자 사고 상시점검체계 구축 등을 수행하고 있다. 고령자 교통안전대책으로 고령운전자 맞춤형 사고예방대책이나 노인 질환자(치매 등)에 대한 면허 관리강화, 고령자 교통사고예방 캠페인 등 다각적인 노력을 수행할 것으로 보인다.
우리나라의 빠른 고령화의 원인은?
고령화 사회에서 고령사회로 된 기간은 프랑스의 경우 115년, 미국이 73년, 일본은 24년이 걸렸다. 이러한 우리나라의 빠른 고령화의 원인은 출생률의 저하와 사망률의 저하에 있다. 교통안전분야의 통계 지표3)를 살펴보면, 2016년 전체 사망사고는 4,292명이며, 이중 노인사고 사망자수는 1,732명에 달한다.
우리나라에 비해 외국의 고령자 교통안전대책이 지닌 차이점은?
그러나 학술적 측면에서는 고령 운전자에 대한 연구는 활발히 진행되었으나 고령 보행자에 대한 행태분석 및 사고 원인 분석 등의 국내 연구는 미비한 실정이다. 이에 비해 이미 고령화 사회로 진입한 프랑스, 미국 등에서는 관련 고령 보행자 연구를 활발히 수행하고 고령 보행자의 훈련 등에 활용하는 방법 등을 제시하고 있다.
참고문헌 (27)
Brosseau M., Zangenehpour S., Saunier N., Miranda-Moreno L. (2013), The Impact of Waiting Time and Other Factors on Dangerous Pedestrian Crossings and Violations at Signalized Intersections: A Case Study in Montreal, Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 21, 159-172.
Chu X., Baltes M. R. (2001), Pedestrian Mid-Block Crossing Difficulty, National Center for Transit Research, Center for Urban Transportation Research, University of South Florida, 1-79
DiPietro C. M., King L. E. (1970), Pedestrian Gap-Acceptance. Highway Research Record, 308, 80-91.
Dommes A., Cavallo V., Vienne F., Aillerie I. (2012), Age-Related Differences in Street-Crossing Safety Before and After Training of Older Pedestrians, Accident Analysis & Prevention, 44(1), 42-47.
Hyden C., Linderholm L. (1984), The Swedish Traffic-Conflicts Technique, In International Calibration Study of Traffic Conflict Techniques, Springer(Berlin, Heidelberg), 133-139.
Jang J. A., Cho W. (2017), Road Safety Message Providing Methodology for Considering the Elderly Walking Behavior, Korea Institute of Electronic Communication Science, 12(1), 9-16.
Jang J. A., Kim J. H., Choi K. C. (2016), An Investigation of Road Crossing Behaviour of Older Pedestrians at Unsignalized Crosswalk, J. Korean Soc. Transp., 34(3), Korean Society of Transportation, 207-221.
Lee S. B., Chang D. J., Justin S. (2015), Relationships Between Urban Infrastructure and Travel by the Elderly: Based on the Public Transit Trip Attraction Model for Dong, J. Korean Soc. Transp., 33(3), Korean Society of Transportation, 268-275.
Lobjois R., Benguigui N., Cavallo V. (2013), The Effects of Age and Traffic Density on Street-crossing Behavior, Accident Analysis & Prevention, 53, 166-175.
Lobjois R., Cavallo V. (2007), Age-Related Differences in Street-Crossing Decisions: The Effects of Vehicle Speed and Time Constraints on Gap Selection in an Estimation Task, Accident Analysis & Prevention, 39(5), 934-943.
Oudejans R. R., Michaels C. F., van Dort B., Frissen E. J. P. (1996), To Cross or Not To Cross: The Effect of Locomotion on Street-Crossing Behavior, Ecological Psychology, 8(3), 259-267.
Palamarthy S., Mahmassani H. S., Machemehl R. B. (1994), Models of Pedestrian Crossing Behavior at Signalized intersections, Center for Transportation Research, University of Texas at Austin.
Papadimitriou E., Yannis G., Golias J. (2009), A Critical Assessment of Pedestrian Behaviour Models, Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 12(3), 242-255.
Park B. H., Yang J. M., Yin B. C. (2009), Relationship Between Traffic Accidents of Elderly Pedestrians and Barrier-Free Facilities in the Case of Cheongju, J. Korean Soc. Transp., 27(2), Korean Society of Transportation, 189-197.
Park J. T., Choi B. B., Lee S. B. (2010), A Study on the Characteristics of Traffic Accidents for the Elderly Pedestrians on Rural Highways, J. Korean Soc. Transp., 28(5), Korean Society of Transportation, 155-162.
Pulugurtha S. S., Krishnakumar V. K., Nambisan S. S. (2007), New Methods to Identify and Rank High Pedestrian Crash Zones: An Illustration, Accident Analysis & Prevention, 39(4), 800-811.
Roh C. G., Park B. J., Moon B. S. (2015), Development of Elderly Walking Independence Index Model, J. Korean Soc. Transp., 32(4), Korean Society of Transportation, 348-356.
Sacchi E., Sayed T. (2013), A Comparison of Collision-Based and Conflict-Based Safety Evaluations: The Case of Right-Turn Smart Channels. Accident Analysis & Prevention, 59, 260-266.
Sarkar S., Tay R., Hunt J. (2011), Logistic Regression Model of Risk of Fatality in Vehicle-Pedestrian Crashes on National Highways in Bangladesh, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2264, 128-137.
Shirazi M. S., Morris B. (2015), Observing Behaviors at Intersections: A Review of Recent Studies & Developments, IEEE In Intelligent Vehicles Symposium (IV), 1258-1263.
Statistics Korea, Korean Statistical Information Service, Population Census, http://kostat.go.kr, 2017.9.30.
Strandroth J., Rizzi M., Sternlund S., Lie A., Tingvall C. (2011), The Correlation Between Pedestrian Injury Severity in Real-Life Crashes and Euro NCAP Pedestrian Test Results, Traffic Injury Prevention, 12(6), 604-613.
Zhao H., Yang G., Zhu F., Jin X., Begeman P., Yin Z. et al. (2013), An Investigation on the Head Injuries of Adult Pedestrians by Passenger Cars in China, Traffic Injury Prevention, 14(7), 712-717.
Zito G. A., Cazzoli D., Scheffler L., Jager M., Muri R. M., Mosimann U. P. et al. (2015), Street Crossing Behavior in Younger and Older Pedestrians: An Eye-and Head-Tracking Study, BMC Geriatrics, 15(1), 176.
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