[논문]교통문화지수의 변화 패턴에 근거한 사고 요인 분석

김태양; 박병호

doi:10.14346/jkosos.2018.33.3.77

교통문화지수의 변화 패턴에 근거한 사고 요인 분석
Analysis of Accident Factors based on Changing Patterns of Traffic Culture Index 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.33 no.3, 2018년, pp.77 - 82

Abstract ▼ AI-Helper

This paper aims to analyze the accident based on changing patterns of traffic culture index. For this purpose, this paper particularly focuses on classifying the traffic culture patterns and developing the traffic accidents using panel count data model. The main results are as follows. First, the traffic culture patterns are divided into 'increasing', 'decreasing' and 'other' patterns. The null hypotheses that the number of accident are the same over patterns are rejected. Second, 4 fixed effect negative binomial models which are all statistically significant are developed. Third, the regions with 'increasing' pattern are analyzed to be mostly the counties, and to demand the traffic law enforcement. Fourth, the regions with 'decreasing' pattern are evaluated to be mainly the districts and to require such the traffic culture as turn signal usage. Finally, the regions with 'other' pattern are analyzed to be mostly the cities and to ask for enhancing the level of traffic culture.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

연구의 목적은 교통문화지수의 변화 패턴에 근거한 사고요인 분석이다. 이를 위해 이 연구에서는 교통문화지수의 연차별 변화 양상을 고려한 패턴 분류와 패널 자료 기반의 사고모형 개발에 중점을 둔다.
이 연구는 교통문화지수의 변화패턴별로 교통안전 정책의 방향이 달라야 한다는 시사점을 제시한 것으로 평가된다. 아울러 교통사고 분석에서 패널 가산자료모형의 필요성을 제시한 점에도 의의가 있는 것으로 판단된다.
이 연구에서는 교통문화지수의 변화 패턴을 고려한 사고 분석이 필요하다는 전제하에, 교통문화 패턴별 사고 모형이 개발된다. 주요 결과는 다음과 같다.
연구의 목적은 교통문화지수의 변화 패턴에 근거한 사고요인 분석이다. 이를 위해 이 연구에서는 교통문화지수의 연차별 변화 양상을 고려한 패턴 분류와 패널 자료 기반의 사고모형 개발에 중점을 둔다.

제안 방법

둘째, 패널 가산자료 모형을 이용한 지역 단위 교통사고 분석이 수행된다. 기존 연구에서 채택된 모형들은 교통사고의 특성 및 변수의 시간적 변화를 고려하는 데 적합하지 않은 것으로 판단된다.
Truong et al.은베트남의 63개 주의 패널 자료에 근거한 사고 모형을 개발하였다. 저자들은 임의효과 및 임의모수 음이항 모형 등을 이용한 결과, 병원 밀도 등이 사망률 감소에 영향을 미치는 것으로 평가하였다¹¹⁾.
등은 서울시 구별 자료를 이용한 선형 패널모형을 개발하였다. 저자들은 주거연상면적 등 총 6개 항목이 종속변수에 영향을 미치며, 고정효과를 고려한 일방오차(one-way error) 모형이 적합한 것으로 평가하였다. 김준용⁹⁾ 등은 청주시 50개 교차로의 패널 자료에 근거한 교통사고 모형을 개발하였으며, 분석 결과고정효과를 고려한 이방오차(two-way error) 모형의 설명력이 적합한 것으로 판단하였다.
등은 서울시 행정동별 자료를 이용하여 종속변수를 ln(교통사고건수)로 하는 사고 모형을 개발하였다. 저자들은 총 8개 요인 중 과속방지턱의 수 등이 사고 감소에 영향을 미치는 것으로 평가하였다. 박나영⁷⁾ 등은 단위면적당 발생한 교통사고 건수를 사고밀도로 정의하고, 지역의 다양한 특성을 반영한 사고밀도 모형을 개발하였다.
첫째, 교통문화지수의 변화 양상에 근거한 패턴 분류와 이에 근거한 사고 분석이 수행된다. 교통문화와 관련된 기존 연구들은 이 연구의 목적과는 차이가 있는 것으로 판단된다.

대상 데이터

교통문화 패턴 중 ‘증가’ 패턴은 제1사분면에 해당되며, 교통문화지수가 전․후반기에 걸쳐 꾸준히 상승된 총 31개 지역이 대상이다.
반면 ‘감소’ 패턴은 제3 사분면에 해당되며, 교통문화지수가 같은 시기에 꾸준히 감소된 총 53개 지역이 대상이다.
아울러 ‘기타’ 패턴은 제2사분면과 제4사분면에 해당되며, 교통문화지수의 상승과 하락이 시기별로 번갈아가며 발생되는 총 133개 지역이 대상이다.
이 연구에서는 국내 시·군·구 217개소에서 최근 9년(2007-2015년)간 발생한 교통사고 자료와 교통문화지표, 그리고 사회․경제적 여건을 나타내는 자료가 년(年) 단위로 수집된다.

데이터처리

아울러 가설 검정은 패턴 간 사고발생의 차이를 확인하기 위함이다. 이 연구에서는 일원분산분석(ANOVA) 및 Scheffe 사후 검증을 통해 그 차이가 확인된다. 여기서 귀무가설은 ‘교통문화 패턴별 사고 건수의 차이가 없다’이다.

성능/효과

넷째, 문화지수 ‘감소’ 패턴인 지역에서는 방향지시등 점등률이 높을수록 사고가 감소하는 것으로 분석된다.
넷째, 문화지수 ‘감소’ 패턴인 지역은 주로 구(區)이며, 이 패턴인 지역에서는 방향지시 점등률 단속이 필요할 것으로 판단된다.
둘째, 공통변수 중 전년대비 문화지수 변화율은 사고에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 분석된다. 이는 전년도와 당해년도 교통문화지수의 단순 전·후 변화는 사고 감소에 영향을 미치지 못하는 것으로 판단된다.
마지막으로 문화지수 ‘기타’ 패턴인 지역에서는 횡단보도 신호 준수율이 높을수록 사고가 감소하며, 자가용 등록대수가 많을수록 사고가 증가하는 것으로 판단된다.
셋째, 문화지수 ‘증가’ 패턴에서는 안전띠 착용률과횡단보도 신호 준수율이 높을수록 사고가 감소하는 것으로 평가된다.
셋째, 문화지수 ‘증가’ 패턴인 지역은 주로 군(郡)이며, 이 패턴인 지역에서는 안전띠 착용률, 횡단신호 준수율과 같은 운전자들의 법규 준수율 향상을 위한 다양한 방안이 요구된다.
이 연구에서는 고정효과를 고려한 음이항 모형(이하 고정효과 음이항 모형)이 적합한 것으로 판단된다. 모형 개발 결과는 종속변수에 대한 설명변수의 부호 관계(±)를 중심으로 논의된다
기존 연구에서 채택된 모형들은 교통사고의 특성 및 변수의 시간적 변화를 고려하는 데 적합하지 않은 것으로 판단된다. 이 연구에서의 종속변수는 사고건수이므로, 패널 가산자료 모형이 선형 모형에 비해 적합할 것으로 판단된다.
전체 모형(model 1)에서는 보행자 횡단보도 신호 준수율(X₃)과 방향지시등 점등률(X₅)이 높을수록 사고감소, 그리고 자동차등록대수(X₁₀)가 많을수록 사고가증가되는 것으로 판단된다. 증가 모형(model 2)에서는안전띠 착용률(X₂)과 보행자 횡단보도 신호 준수율(X₃)이 높을수록 사고 감소에 영향을 미치는 것으로 평가된다.
첫째, 교통문화 패턴이 ‘증가’와 ‘감소’, 그리고 ‘기타’의 3가지로 구분되며, ‘교통문화 패턴별 사고 건수의 차이가 없다’라는 귀무가설이 기각된다.
첫째, 분석 모형 선정을 위한 통계적 검정(Cameron& Trivedi, Hausman) 결과, 고정효과 음이항 모형이 적합한 것으로 평가된다.

후속연구

아울러 교통사고 분석에서 패널 가산자료모형의 필요성을 제시한 점에도 의의가 있는 것으로 판단된다. 다만 교통문화지수의 조사는 지자체별로 조사 지점수의 차이가 있음을 고려할 필요가 있으며, 향후 지역별 교통사고의 특성 및 심각도에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 평가된다.
즉 패널 자료 구축으로 일반적인 가산자료 모형의 시계열 상관관계 문제는 해결되나,관찰되지 않은 이질성은 고려하지 못하게 된다. 따라서 향후 추가적인 연구를 통해 시계열 상관과 이질성 문제를 보완해야 할 것으로 판단된다.
교통문화지수의 패턴 분류는 연도별 교통문화지수의 변화 양상을 유형화하는 것이며,사고 발생 또한 패턴별로 차이가 있을 것으로 판단된다. 아울러 향후 교통사고 감소를 위한 정책적 방향이 패턴별로 다르게 수립되어야 할 것으로 평가된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	교통문화지수란 무엇인가?	설재훈1)은 교통문화를 ‘사람과 화물의 이동과 관련해서 인간이 가지는 신념 및 행동 양식’로 정의하며, 운전자의 교통법규 준수 의식을 위해 노력하는 과정에서 교통문화가 형성된다고 평가한바 있다. 교통문화지수(traffic culture index)는 지역별 교통문화 수준이 계량화된 항목으로, 교통사고 발생과 직·간접적으로 관련 있는 요인들의 수준이 반영된다.
	교통문화와 관련된 기존 연구는 어떻게 평가되는가?	또한 지역 교통사고 분석을 다룬 연구에서는 다중선형회귀모형과 가산자료 모형이 사용된 바 있다. 그렇지만 전자는 무작위로 발생하며 이산적인 형태인 교통사고 발생을 제대로 설명하기 어렵고, 후자는 설명변수의 시간적 변화를 고려하지 못하는 것으로 평가된다.
	교통문화란 무엇인가?	국내에서 교통문화(traffic culture)라는 용어가 등장한 것은 1998년경이다. 설재훈1)은 교통문화를 ‘사람과 화물의 이동과 관련해서 인간이 가지는 신념 및 행동 양식’로 정의하며, 운전자의 교통법규 준수 의식을 위해 노력하는 과정에서 교통문화가 형성된다고 평가한바 있다. 교통문화지수(traffic culture index)는 지역별 교통문화 수준이 계량화된 항목으로, 교통사고 발생과 직·간접적으로 관련 있는 요인들의 수준이 반영된다.

참고문헌 (11)

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N. Y. Park, T. Y. Kim and B. H. Park, "Development of Accident Density Model in Korea", J. Korean Soc. Saf., Vol. 32, No. 3, pp.130-135, 2017.
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J. Y. Kim, H. Na, M. G. Park and B. H. Park, "Developing Traffic Accident Models Using Panel Data (Focused on the 50 intersections in Cheongju)", Journal of the Korean Society Transportation, Vol. 29, No. 4, pp.95-101, 2011.
G. H. Lee, M. H. Park and J. H. Roh, "Random Parameter Negative Binomial Models of Interstate Accident Frequencies on Interchange Segment by Interchange Type/Region", International Journal of Highway Engineering, Vol. 17, No. 6, pp.75-83, 2014.
L. T. Truong, L. M. Kieu and T. A. Vu, "Spatio-temporal and Random Parameter Panel Data Models of Traffic Crash Fatalities in Vietnam", Accident Analysis and Prevention, Vol. 94, pp.153-161, 2016.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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