연구보고서
도로환경 디자인 및 데이터 기반의 교통안전 정책 개발: 데이터 기반의 선제적 도로안전정책 연구
보고서명(영문)A Study on the Development of Traffic Safety Policy Based on Road Environmental Design and Data : A Study on the Preemptive Road Safety Policy Based on Data
국가정책연구포털(NKIS)이용에 항상 감사드립니다.
이용하시는 자료는 연구기관의 소중한 연구성과물로 저작권 및 이용조건 등을 준수하여 활용해 주시기 바랍니다.
자료 다운로드를 위해 하단의 자료이용 동의서 및 사용목적 등에 응답 부탁드립니다.
답변하신 내용은 NKIS 정보 활용 현황 및 서비스 분석을 위한 기초자료로 활용됩니다.
감사합니다.
자료 이용 시, 국가정책연구포털(NKIS)에서 제공하는 저작물을 이용하였음을 명시할 것을 동의합니다.
무단으로 연구성과물을 사용하였거나 NKIS에서 제시한 이용조건을 이행하지 않았을 경우,
저작권법에 따라 관련기관에 처벌을 받을 수 있으며, 즉시 저작물의 이용허락을 중지할 수 있습니다.
국가정책연구포털(NKIS)이용에 항상 감사드립니다.
이용하시는 자료는 연구기관의 소중한 연구성과물로 저작권 및 이용조건 등을 준수하여 활용해 주시기 바랍니다.
자료 다운로드를 위해 하단의 자료이용 동의서 및 사용목적 등에 응답 부탁드립니다.
답변하신 내용은 NKIS 정보 활용 현황 및 서비스 분석을 위한 기초자료로 활용됩니다.
감사합니다.
자료 이용 시, 국가정책연구포털(NKIS)에서 제공하는 저작물을 이용하였음을 명시할 것을 동의합니다.
무단으로 연구성과물을 사용하였거나 NKIS에서 제시한 이용조건을 이행하지 않았을 경우,
저작권법에 따라 관련기관에 처벌을 받을 수 있으며, 즉시 저작물의 이용허락을 중지할 수 있습니다.
국문초록
- 우리나라는 여러 지표에서 OECD 국가의 평균을 상회하며 선진국 반열에 올랐으나, 교통안전 지표에서는 여전히 OECD 국가들 중 최하위권에 있다. 지속적인 사고 저감 노력으로 교통사고 사망자는 감소 추세에 있지만, 2023년 기준으로 198,296건의 교통사고와 2,551명의 사망자가 발생하여 여전히 개선의 여지가 있다. 교통사고는 개인과 사회에 막대한 비용 손실을 초래하며, 교통체증, 응급 서비스 비용, 생산성 손실 등 직·간접적인 비용 손실도 야기한다. 2022년 도로 교통사고로 인한 사회적 비용은 약 26조 2,833억원에 달했다. 교통안전을 위한 정책적·제도적 대응책은 다양하지만, 사고와 관련된 여러 물리적·사회적 요인을 모두 고려하여 대응책을 마련하는 것은 매우 복잡하고 어려운 과제이다. 이를 해결하기 위해서는 교통사고 원인 분석에 필요한 다양한 데이터를 수집하고 체계적으로 분석하는 과정이 필요하다. 도로의 물리적 특성, 교통 흐름, 운전자 행동, 환경적 요인 등 교통사고에 영향을 미치는 주요 요소를 종합적으로 분석하여 교통사고 패턴을 파악하고, 고위험 요인을 사전에 제거하거나 완화하는 전략을 마련한다면 사고 예방을 위한 선제적 대응책을 제시할 수 있다. 데이터는 우선적으로 해결해야 할 문제를 판단하는 데 도움을 준다. 본 연구에 활용된 교통사고 관련 데이터는 몇 가지 시사점을 제공했다. 먼저 교통사고의 특정 유형 혹은 종별에 집중하여 개선안을 마련할 필요가 제시되었다. 2020년에서 2022년까지 보행사고 사망자의 59.8%를 차지한 노인 보행자 사고는 매우 높은 사고 심각도를 보인다. 현재 노인 인구 구성비는 약 18%인데 반해 교통사고 사망자의 노인 비율은 약 60%에 육박하며, 이는 OECD 평균보다 2배 이상 높은 수치이다. 또한 데이터는 어느 지점에서부터 도로 안전 관련 대책을 수립해야 하는지 알려준다. 즉, 과학적인 분석 방법론을 통해 우선적인 조치가 필요한 지점을 식별해내는 데 기여하며, 선제적 대응을 위한 기초 자료를 제공한다.
이러한 배경에서 본 연구는 데이터를 기반으로 선제적인 도로안전정책을 수립하기 위한 방법론을 제시하였다. 방대한 양의 데이터를 수집하여 사고 요인 및 인과관계를 분석하고, 사고 유형에 따른 맞춤형 대응 방안을 마련하고자 하였다. 특히, 노인 보행자 사고와 같이 선제적 사고 예방 대책 수립을 통해 사망사고 감소에 큰 효과를 기대할 수 있는 부문에 초점을 두었다. 본 연구에 사용된 데이터는 크게 세 가지로 구분되며, 유형별·연도별로 구분된 461개의 변수를 수집하여 정리하였다. 첫 번째 유형인 교통사고 데이터는 한국도로교통공단에서 수집한 경찰청 자료 기반의 전국 교통사고 데이터로, 사고 유형, 장소, 시간, 주변 도로 특성, 사고 특성, 인적 특성 등을 분류한다. 두 번째 유형인 차량운행 데이터는 디지털운행기록계를 통해 수집되는 차량 주행 특성 정보를 포함하며, 과속, 급가속, 급감속, 급회전 등의 위험운전행동 빈도를 파악하기 위해 사용된다. 세 번째 유형인 공간정보 데이터는 인구통계학적 자료, 사회경제적 특성 자료, 도로·교통 환경 자료를 포함한다. 공간에 분포하는 다양한 물리적·사회적 변수와 이로 인해 발생하는 차량운행 패턴 및 위험운전행동 발생과의 관계, 각각의 요인이 사고 발생에 미치는 영향을 분석하기 위해 변수를 정리하였다. 다음 단계에서는 데이터를 기반으로 도로 교통사고의 주요 요인을 도출하고 사고 유형 특성이 비슷한 지점(격자)을 식별하는 분석을 수행하였다. 전체 데이터를 요약하고 유의미한 변수를 추출하였으며, 차원축소를 통해 43개의 변수를 도출하고 주성분 분석을 통해 31개의 주성분 별 특징을 분석하였다. 서울시 내 100m × 100m 격자(총 60,600개)를 기준으로 57개 군집을 도출하는 군집분석을 수행하였고, 최종적으로 사고 위험 지역으로 판별 가능한 고위험 군집(군집 7 및 군집 9)을 도출하였다. 다음으로 구조방정식 모형을 통해 군집 7과 군집 9에 대해 교통사고 요인 간 인과관계를 분석하였다. 분석 결과, 토지이용, 노출, 인프라, 인구 특성 등 도시의 물리적·사회적 특성이 위험운전행동과 통계적으로 유의한 인과관계를 가지는 것을 확인하였다. 버스정류장 및 지하철역 주변 등 대중교통 시설 주변에서 운전자의 위험운전행동이 증가하는 반면, 병원과 전통시장 등 노인 유동인구가 많은 시설 근처에서는 위험운전행동이 다소 줄어드는 것으로 나타났다. 교차로 개수, 횡단보도 개수가 위험운전행동을 증가시키는 변수로 분석되었으며, 도로와 보행자가 공존하는 상황에서 운전자의 급가속·급감속 행동이 유발될 수 있음을 확인하였다. 한편, 토지이용, 인구 특성 등은 교통사고 수 및 사망자 수와 직접적인 인과관계를 보이지 않았으나, 위험운전행동은 특정 조건에서 교통사고 빈도와 통계적으로 유의한 인과관계를 가지는 것으로 나타났다. 현장조사에서는 사고 위험 군집 유형(군집 7 및 군집 9)에 해당하는 지역에 대한 상세 조사를 실시하였다. 청량리 전통시장 주변, 왕십리역 부근, 동대문역 부근에서 각각 교통사고 및 위험운전행동에 대한 기초 통계분석을 실시하고 위험운전행동 빈도를 높이는 주요 시설물에 대한 개선방안을 도출하였다. 각 지점별 개선안 도출 결과는 지역 특성과 사고 유형에 맞춘 맞춤형 교통안전 대책의 중요성을 강조한다. 특히 청량리 전통시장과 동대문역 부근에서는 최근 3년간 사망사고가 발생하지 않았지만, 도로·보행 환경과 위험운전행동 빈도를 고려할 때 앞으로 고령자 보행 사고의 발생 가능성이 높고 사고 발생 시 심각도가 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서 제시하는 지점별 개선안을 적극적으로 반영하여, 선제적 대응을 통해 사고 발생 확률을 줄이기 위한 노력이 필요하다.
키워드 : 교통사고, 선제적 대응, 데이터 기반 접근법, 군집분석, 구조방정식 모형