DOI QR코드

DOI QR Code

A Validation Study on the Drive Ability Cognitive Assessment Tool of Elderly Drivers

고령자 운전능력 인지 검사 도구의 타당화 연구

  • Received : 2019.09.18
  • Accepted : 2019.12.17
  • Published : 2020.03.28

Abstract

This study was designed to verify reliability and feasibility by analyzing elderly drivers' ability test tools for older drivers aged 65 or older, which were improved in 2018 and are currently being conducted by the Korea Highway Traffic Authority. Only those aged 65 or older who voluntarily applied to the elderly driving ability evaluation system implemented by the Seoul branch of the Korea Highway Traffic Authority. The research was conducted for about 50 days until Aug. 31, 2018, starting with the registration and inspection of the first study subjects. The analysis performed a correlation analysis with existing tools and cognitive testing tools (MMSE_K) to determine their feasibility and reliability as an improved tool in 2018. As a result, the first, the speed distance, time-space memory, and dispersionism of each sub-component of the old version showed statistically significant static correlation with the sub-factor of the current version. Persistence, on the other hand, was not statistically significant to the current version. The limitations of this study were as follows. Most of the people in the study were highly educated and residents in the metropolitan area. Therefore, it is likely that the results of MSE_K, which checks cognitive and judgment skills, have been upgraded. Also, cognitive tools that are measured by computers are likely to have real measurement errors for generations who are not familiar with computers. Therefore, it is expected that improvement and development of tools for improving the limit points at the site and assessing actual operation capability will be required.

본 연구는 2018년 개선되어 현재 도로교통공단에서 실시하고 있는 65세 이상의 고령 운전자를 대상으로 하는 고령 운전자 운전능력 검사 도구를 분석하여 신뢰도와 타당도를 확인하고자 했다. 연구 대상자는 만 65세 이상의 고령 운전자 중 도로교통공단 서울지부에서 실시하고 있는 고령자 운전능력 평가 시스템에 자발적으로 응시한 사람에 한했다. 연구는 2018년 7월 19일을 첫 연구대상자의 등록 및 검사를 시작으로 2018년 8월 31일까지 약 50일간 시행했다. 분석은 2018년 기존 도구를 개선한 도구로서 타당성 및 신뢰도를 알아보기 위해 기존 도구 및 인지검사 도구 (MMSE_K)와의 상관성 분석을 실시하였다. 그 결과 첫 번째, 구 버전의 각 하위요인 속도거리, 시공간기억, 분산주의는 현 버전의 하위요인과 통계적으로 유의미한 정적상관을 보였다. 반면에 지속주의는 현 버전과 통계적으로 유의하지 않았다. 본 연구의 한계점은 다음과 같았다. 본 연구 대상자들은 소득이 상위계층이며 고학력자, 수도권 내에 거주자가 대부분이었다. 이에 인지능력, 판단능력 등을 확인하는 MMSE_K의 결과의 점수가 상향조정되었을 가능성이 높다. 또한, 컴퓨터에 익숙하지 않은 세대에게 컴퓨터로 측정하는 인지 도구는 실제 측정 오류가 존재할 가능성이 높다. 따라서 현장에서의 한계점을 개선하고 실제 운전능력을 평가할 수 있는 도구의 개선 및 개발이 필요할 것으로 보인다.

Keywords

I. 서론

1. 연구목적 및 필요성

한국은 2017년 고령인구가 전체 인구의 14.2%를 차지하는 고령사회로 진입했다[1]. 전 세계에서 고령화 속도가 가장 빠른 것으로 알려졌던 일본은 고령사회로 진입할 때까지 24년이 걸렸다[2]. 이에 비해 우리나라는 2000년 고령화 사회에 들어선 지 17년 만에 진입한 것이다. 통계청에서 발표한 자료에 따르면 이러한 속도라면 우리나라가 인구의 20%가 고령자가 되는 초고령 사회 진입은 2026년쯤일 것으로 예상하고 있다[3]. 그리고 이런 빠른 고령화 사회로의 진입은 이전과는 다른 사회문제를 만들어 내고 있다. 그 일례로 고령자 운전 사고의 급증으로 인한 사회문제를 들 수 있다[4]. 이는 도로교통공단이 발표한 자료에서도 확인할 수 있다. 지난 10년간 국내 교통사고는 지속적으로 감소했다. 그러나 65세 이상 고령 운전자가 낸 교통사고는 해마다 증가하여 전체 교통사고에서 고령 운전자의 가해 사고 점유율이 2014년 9%에서 2018년 14.3%로 나타났다[5]. 이는 갑자기 고령자의 운전 사고가 급증한 거라 단정하기는 어렵다. 우리나라가 고령사회로 진입하면서 전체 운전면허를 소지한 사람 중 고령자의 비율도 증가했을 것이고 증가한 고령자 비율만큼 전체 교통사고 중 고령자 교통사고의 비율이 증가한 것으로 예측할 수 있다.

이에, 정부는 빠르게 고령화되는 사회에서 고령 운전자의 사고 예방과 도로 위 안전을 위하여 [6-8] 2019년 1월 1일부터 법적(도로교통법 제73조 제5항)으로 만 75세 이상의 운전자는 면허증 갱신 적성검사를 3년마다 실시하게 하였다. 그러나 현재 우리나라의 고령자 운전면허 정책은 일정 연령이 되면 면허를 박탈하여 고령자를 운전에서 완전 배제(survival of fittest)하는 정책은 아니다. Dickerson, 등[9]이 제안한 보정적 방법(fitting for survival)으로서 [10] 자가 진단하여 면허 소유, 운전 여부를 스스로 결정하게 하는 역할만을 할 뿐이다. 즉, 국내 검사는 만 75세 이상에게만 3년마다 검사를 실시하도록 하고 65세 이상 75세 미만의 운전자는 검사 없이 본인 선택 시 운전 능력을 객관적으로 검증해보고, 운전의 지속 여부를 스스로 판단하도록 하는 정보를 제공할 뿐이다. 이는 일본이나 미국, 호주 등과 같이 검사 결과가 법적으로 운전면허 갱신 여부를 결정하는 것과는 그 성격이 다르다. 더불어 해외의 경우는 이와 같은 법적인 규제 외에도 고령자들을 대상으로 스스로 운전 면허증을 반납할 수 있도록 다양한 상담적 개입 및 교육을 실시하고 있다[11]. 특히 고령자 운전 여부에 대한 상담적 개입은 다양한 이유로 ‘운전대를 놓치 못하는 고령자’에 대한 이해를 바탕으로 오래전부터 전문 상담자가 진행하고 있으며 이에 대한 고령자들의 만족도도 높게 보고되고 있다[12][13].

따라서 초고령 사회로 진입을 앞둔 우리나라도 고령 운전자의 교통사고 감소와 자율적인 이동성 확보라는 목적을 충족시키기 위해서 기존의 자가 판단을 위한 정보 제공도 중요하지만 법적으로 체계적인 면허관리도 필요하다. 그러나 무조건적인 ‘면허 박탈’과 같은 완전 배제(survival of fittest) 정책만이 아니라 고령자 운전 관련 다양한 교육 프로그램 등을 활용하는 고령자 중심의 보정 정책도(fitting for survival) 필요하다. 이는 고령 운전자들 중 운전이 생산 활동과 관련되어 있는 경우, 혹은 운전이 필수인 도·농 지역에서 법적으로 이동권을 제약하게 되면 그들의 생존의 문제에 영향을 미치게 되기 때문이다[14]. 따라서 고령 운전자들의 운전 능력을 검사한다는 것은 단순히 고령자의 단순 이동에 대한 이야기가 아니다. 어떤 고령자에게는 생존의 문제와 직결한다. 더불어 고령자 삶에 있어서 ‘자유로운 이동’ 이란 선택적 권리가 아니라 필수적 권리이다. 더불어 고령자의 이동권 중 하나인 ‘운전 자체’를 박탈한다는 것은 언제, 어디서나 이동할 수 있는 권리인 이동의 자유를 제한하는 것이다[6]. 물론, 대중교통을 이용해 움직일 수 있지만 위에서 언급한 바와 같이 대중교통 시설이 미비하거나 운행하지 않는 시간대에는 고령자의 자유로운 움직임을 제한하는 것이다[8]. 이런 정책의 기본은 도로교통 위의 모든 사람들의 안전을 보장하고자 하는 취지일 것이다[15]. 그럼에도 불구하고 우리는 고령자의 운전을 제한하고 이는 나아가 고령자의 이동권을 제한하는 것임을 인지해야 한다[12]. 따라서 고령자의 안전 운전과 도로 위 안전을 위해서는 객관적이고 신뢰로운 고령자의 운전능력을 측정할 수 있는 평가도구가 존재해야 한다. 그러나 현재 도로교통공단에서 사용하고 있는 고령 운전자 운전 능력 진단 검사 도구는 2016년 개발된 도구를 개선했음에도 불구하고 타당성과 신뢰성을 확보하는 데 있어서는 미흡하다. 물론, 국내에서 사용하는 운전 인지지각 평가도구의 경우는 MMSE, TMT A&B, 그리고 MVPT, OFOV가 존재한다. 하지만 이러한 도구들은 실제 운전을 실행하여 측정하는 것이 아니라 인지 지각 도구일 뿐이다[11-13]. 이에 운전을 실제 하는 것처럼 해보는 도구는 운정 능력을 검사할 때 반드시 필요한 부분이다. 그럼에도 불구하고 현재 국내에서는 국립재활원과 대구대에 연구 목적으로 사용 가능한 도구가 있을 뿐이지 병원에서 활용하지는 않는다[13]. 반면에 국외의 경우는 실제 STISM simulator(Systems Technology, Inc(SIT))에서 개발하고 사용하는 운전 시뮬레이터가 있으며 광범위하게 사용되고 있다. 더불어 호주 캐나다의 대학에서 연구용으로 사용되고 있는 CarSim도 존재한다[11].

이에 본 연구는 현재 국내에서 사용하고 있는 도구가 고령자 운전 능력의 정도를 신뢰롭게 예측할 수 있는지 알아보고자 한다. 이를 위해 현재 도로교통공단에서 사용하는 고령자 운전 능력 진단검사 도구와 2016년 초창기 개발된 운전능력 진단검사도구 및 인지능력 검사인 MMSE_K의 각 하위요인별 상관을 분석하고자 했다. 그리고 그 결과를 활용하여 현재 사용하고 있는 고령운전자 운전능력 평가 도구의 문제점과 개선사항을 논의하고, 고령 운전자의 이동권과 관련한 사회문제를 해결할 수 있는 기초정보를 제공하여 정책결정에 도움이 되고자 한다. 더불어 고령 운전자 교통사고를 감소시킬 수 있는 교육 및 상담적 접근의 활용성에 대한 제안을 하고자 한다.

2. 연구 문제

연구문제 1. 현(現)고령자 운전 능력 평가 시스템은 고령자 운전 능력을 신뢰롭고 타당하게 예측할 수 있는가?

II. 연구방법

1. 연구대상

본 연구의 대상은 도로교통공단 서울지부에서 홍보를 통해 모집한 만 65세 이상의 고령자로서 2018년 6월 1일부터 고령자 운전 능력 평가 시스템에 자발적으로 응시한 만 65세 이상 82세 이하의 성인 남녀 60명이었다. 연구대상자들의 평균 연령은 만 69세이며, 연구 참여자의 성별은 남성이 44명(73.3%), 여성이 15명(25%)로 남성의 비율이 약 3배 정도로 높았다. 연구 대상자의 학력 수준은 대학교 졸업 이상이 36명으로 60%로 비교적 높은 수준이었으며, 가구 월 평균 소득 수준은 100만 원∼300만 원 미만이 26명(43.3%)으로 가장 높았다. 그러나 이들의 소득 수준은 정년 이후 소득 수준이다. 사고 경험으로는 가해 교통사고 경험은 연구대상자 전체의 71.7%가 전무하며, 1회 14명(23.3%), 3회 이상이 2명(3.3%)이었다. 피해사고 경험의 경우는 0회가 43명(71.7%)으로 가장 높았으며, 1회 13명(21.7%), 2회 2명(3.3%), 3회가 1명(1.7%)이었다. 법규위반은 연구대상자의 36명(60%)이 0회, 1회 18명(30%), 2회 2명(3.3%), 3회 1명(1.7%), 5회 2명(3.3%)이었다. 다음의 [표 1]은 연구 대상자의 특성을 구체적으로 나타낸 것이다.

표 1. 인구통계학적기술

CCTHCV_2020_v20n3_298_t0001.png 이미지

2. 측정도구

MMSE_K(Korean Mini-Mental state Examination) 연구 참여 대상자에게 실시된 검사로는 노인들의 인지기능과 치매 선별에 1차 검사로 Folstein 등[16]이 개발하고 강연욱[17]이 한국 노인들에게 사용할 수 있도록 수정 보완한 한국형 간이 인지기능 검사(MMSE_K)를 사용했다. 신뢰도와 타당도를 인정받아 널리 사용되고 있는 도구이며, 본 연구에서 신뢰도(Cronbach' s ɑ)는. 86으로 나타났다.

2.1 고령자 운전능력평가 시스템

고령자 운전능력평가 시스템은 PC 기반으로 운영되는 인지기능검사와 지필 검사로 운영되는 간이치매검사(MMSE-DS)를 고령자 운전능력평가 시스템으로 일원화한 검사이다.

구_고령자 운전 인지기능검사(2016년버전)

구_ 고령 운전자 인지기능 검사 2016년 버전은 도로교통공사 자료에 의하면 고령 운전자의 운전행동과 관련하여 중요한 상황 인식, 기억, 시공간 지각, 기억, 지속 주의, 분산 주의, 가용 시각장(useful field of view: UFOV), 그리고 기초적 실행능력을 반영하는 반응시간 등을 모두 포괄할 수 있는 검사들로 구성된 PC 기반의 프로그램이다. 원활한 검사를 목적으로 특수 제작된 전용 검사기기를 이용하여 짧은 시간 내에 복합적인 측정이 가능하도록 제작되었다. 시간은 15분 안에 이루어진다. 합격과 불합격 기준은 전체 표준점수가 42점 미만(하위 3.3% 이하)이면 불합격 처리한다.

표 2. 2016년 버전 구 고령자 운전 능력 검사 예시

CCTHCV_2020_v20n3_298_t0002.png 이미지

현_고령자 운전능력평가 시스템(2018년버전)

PC 기반으로 운영되는 인지기능 검사와 지필 검사로 운영되는 간이치매검사(MMSE-DS)를 고령자 운전능력평가 시스템으로 일원화했다. 이전 검사와는 다르게 먼저 선 잇기 검사(TMT : Trail Making Test)로 기초 인기 기능(치매) 검사와 운전능력 검사를 할 대상자를 분류한 후 검사를 실행한다[18]. 기초인지기능 검사(15분 소요)는 컴퓨터화된 간이치매검사와 시계기억검사 2가지 검사로 구성되어 있고 운전능력 검사(20분 소요)는 교통표지판 변별 검사, 방향표지판 기억 검사, 횡방향 동체 추적검사, 공간 기억 검사, 주의 탐색 검사 5가지 검사로 구성되어 있다. 등급별 기준으로는 위험등급(5가지 검사 중 5등급(하위 2.27% 이하)이 1개 검사 이상 있는 경우)으로 판정되면 불합격 처리한다. 이는 2016년 버전은 합격 여부를 평균점수로 처리하였으나 부족한 1가지 인지기능으로 인해서 사고가 발생할 수 있기 때문에 2018년 버전에서는 평균점수가 아닌 등급으로 판정한다. 1등급은 2.27%로서 70점 초과로 매우 우수, 2등급은 13.59% 이내로서 61~70점으로 우수, 3등급은 68.26% 이내 41~60점으로 정상, 4등급은 13.59% 31~40점으로 주의, 5등급은 하위 2.27%로서 30점 이하로 위험군으로 나타낸다. 다음 표는 운전 능력 검사 등급 산출 기준표이다.

표 3. 운전능력검사 검사 등급 산출기준

CCTHCV_2020_v20n3_298_t0003.png 이미지

다음 [그림 1]은 선잇기 검사 및 인지기능검사의 예시이다.

CCTHCV_2020_v20n3_298_f0001.png 이미지

그림 1. 현_고령자 운전 능력 검사 예시

3. 현(現)고령자 운전 능력 선별 진단검사 순서

본 연구에서 타당화를 확인하기 위한 고령자 운전 능력 평가 시스템은 현재 고령자 운전 능력 선별 진단 검사 순서에 포함되어 있다. 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 처음 도로교통공단에서 도착하면 대상자는 선별 진단인 선 잇기 검사(TMT : Trail Making Test)를 시행한다. 이를 성공하면 운전 능력 평가 시스템을 통한 운전 능력 진단을 실시하고 직후에 교통안전 교육을 받는다. 그러나 만약 선별 진단인 선 잇기 검사에서 실패하게 되면 기초인지기능(치매:15분 소요) 검사를 실시하고 이에 성공하면 운전 능력 진단 검사를 실시할 수 있다. 그러나 만약 실패하게 되면 인지기능 검사(MMSE-DS)를 다시 실시하고 여기서도 실패하게 되면 수시 적성검사로 편입하게 된다. 이 모든 도구는 컴퓨터 화 된 도구이며 다음의 5가지의 ①교통표지판 변별 검사 ②방향 표지판 기억 검사 ③횡방향 동체 추적검사 ④공간 기억 검사⑤주의 탐색 검사로 구성되어 있다. 그림 2는 고령자 운전 능력 선별 진단 순서를 도식으로 나타낸 것이다.

CCTHCV_2020_v20n3_298_f0002.png 이미지

그림 2. 고령자 운전 능력 선별 진단 순서

4. 연구절차 및 분석방법

본 연구는 도로교통공단에서 실시하는 고령자 운전 능력 평가 시스템을 통한 구(舊) 검사와 현(現) 검사도구, MMSE_K를 연구 참여자를 대상으로 동일한 날 3가지 검사를 순차적으로 진행했다. 검사 기간은 첫 연구 대상자 등록 2018년 7월 19일을 시작으로 마지막 연구 참여자 검사 실시 2018년 8월 31일까지 약 50일간 진행했으며 총 60명의 자료를 수집하였다. 모든 연구 대상자들은 서면으로 연구에 동의하였으며 안전에 관한 정보를 제공받았다. 서면 동의받아 수집한 자료는 현 도구의 타당화 및 신뢰도를 확인하기 위해 기존 도구와의 상관성을 분석하는 공인타당도 분석을 실시하였다. 기존 도구는 인지능력을 측정하는 MMSE-K를 사용하였으며, 기존 고령자 운전 능력을 측정하던 도구를 병행하여 측정하였다.

5. 자료 분석

수집된 자료는 통계프로그램 IBM SPSS 23.0과 Excel 2016을 이용하여 분석하였으며 분석 절차는 다음과 같았다. 첫 번째, 연구 대상자의 인구 통계학적 기술 분석을 실시하였다. 두 번째, 대상자의 MMSE_K 소검사 점수, 구 인지평가를 기본으로 하는 운전능력 검사도구와 현 고령자 운전 능력 평가 시스템의 검사의 하위 요인에 대하여 기술통계 분석 및 빈도 분석을 실시하였다. 세 번째 전체 표집수가 N <80으로 표집의 정규성을 알아보기 위해 Kolmogorov-Smirnov와 Sapiro-Wilks [19] 검증을 실시하였다. 그 결과 정규성을 만족하지 않아 고령자 운전 능력 평가 시스템 구 검사 점수와 현 검사 점수, 그리고 MMSE_K의 점수는 각각 비모수 Spearman 상관관계 분석을 실시하였다.

III. 연구결과

1. 기술통계분석

다음은 고령 운전자 운전 능력 검사 및 MMSE_K 기술통계 분석 결과이다. 구_고령운전자 운전 능력 검사는 표준화한 총합의 평균 점수를 기준으로 합격 여부를 판단하였다. 최저 42점 미만의 경우 불합격이다. 본 연구의 분석 결과 구_도구의 경우 총합의 평균은 61.90점이었으며 최소는 43.49점, 최대값은 76.67점이었다. 각 하위요인별 속도 거리는 평균이 52.91점이었으며 최소 29.82점, 최대 67.58점, 시공간 기억의 경우 평균 86.18점 최소값 38.51, 최대값 121.42점, 주의검사는 평균 108.50점, 최소값 79.58점, 최대값 126.82점이었다. 속도 거리의 경우 최소값이 29.82로 기준 42점 미만이었으나 구_고령운전자 운전 능력 검사의 경우는 한 요인이 아닌 전체 총합의 평균을 기준으로 합격여부가 판단하기 때문에 본 연구 대상자는 모두 합격 대상으로 나타났다. 다음은 2018년부터 시행한 현_고령 운전자 운전 능력 검사 결과이다. 2016년 구_도구는 전체 평균을 기준으로 합격 여부를 판단했으나 부족한 1가지 인지 기능으로 인해서도 사고가 발생할 수 있기 때문에 현_도구의 경우는 각 하위요인의 등급으로 결과를 나타낸다. 따라서 각 요인별 점수에 따라 5등급(우수, 양호, 보통, 주의, 위험)으로 처리된다. 본 연구 대상자의 고령 운전자 운전 능력 검사 결과는 다음과 같았다. 현_교통표지판의 평균은 68.49로 양호, 최소값은 20.0 최대값은 100점이었으며, 현_표지판 기억 평균은 75.33로 우수, 최소값은 20.00 최대는 90.50점이었다. 현_횡방향의 경우 평균은 70.42점로 양호, 최소값 20점 최대 93.16이었으며, 현 공간 기억의 경우 전체 평균 81.40로 우수, 최소값 48.41점, 최대값 94.02점이며, 현_주의 탐색의 경우 전체 평균 74.17점로 우수, 최소값 20점, 최대값 91.97점으로 나타났다. 따라서 모든 연구 대상자는 구 검사도구의 결과와 동일하게 합격 대상이었다. 마지막으로 MMSE_K의 경우는 정상군 24점 이상, 위험군 19~23점, 18점 이하는 경도 인지장애 고위험군이다. 본 연구 대상자는 한 명(23점)을 제외하고 모두 인지검사 정상군으로 나타났다. 다음 [표 4]는 이를 구체적으로 나타낸 것이다.

표 4. 고령운전자 운전 능력 검사 및 MMSE_K 기술통계분석결과

CCTHCV_2020_v20n3_298_t0004.png 이미지

※ 주의 검사는 지속주의 분산주의의 합으로 계산한다.

2. 상관관계분석

2.1. 구 고령자 운전 능력 평가 시스템과 현 평가 시스템 비 모수 상관관계

구 버전의 고령자 운전 능력 평가 시스템과 현 버전의 고령자 운전능력 평가 시스템과 상관관계 분석은 다음과 같았다. 구 버전의 속도 거리는 교통표지판(r=. 29, p <. 05), 표지판 기억(r=. 26, p <. 05)과 시공간 기억은 교통표지판(r=. 47, p <. 01), 표지판 기억(r=. 38, p <. 01), 종합 2(r=. 37, p <. 01)와 주의 검사는 표지판 기억(r=. 29, p <. 05), 종합 2(r=. 39, p <. 01)였으며 전체 종합평균은 교통표지판(r=. 47, p <. 01), 표지판 기억(r=. 38, p <. 01), 종합 2(r=. 39, p <. 01)로 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 반면에 구_버전의 속도 거리 및 시공간 기억 및 전체 종합 평균은 현 버전의 횡방향, 공간 기억, 주의 탐색, 종합 전체 평균과는 통계적으로 유의하지 않은 상관관계를 나타냈다. 또한, 구_버전의 주의검사의 경우는 현_버전의 표지판 기억을 제외한 교통표지판, 횡방향, 공간 기억, 주의 탐색, 전체 종합 평균과 통계적으로 유의하지 않은 상관관계를 나타냈다.

2.2. 구 버전의 고령자 운전 능력 평가 시스템과 MMSE_K의 하위 검사의 비모수 상관관계

구 버전의 고령자 운전 능력 평가 시스템과 MMSE_K의 하위 검사의 상관관계 분석은 다음과 같았다. 구 버전의 속도 거리는 MMSE_K 총합(r=. 29, p <. 05)과 시공간 기억은 MMSE_K의 기억회상(r=. 28, p <. 05), 이해 판단(r=. 58, p <. 05), 총합(r=. 27, p <. 05)과 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 다음으로 구_버전의 시공간 기억은 MMSE_K의 기억등록(r=. 58, p <. 01), 총합(r=. 28, p <. 05)과 구_버전 종합평균은 MMSE_K의 총합 평균과 (r=. 27, p <. 05) 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 반면에 구_버전의 주의검사와 전체 종합평균은 MMSE_K의 하위요인과 통계적으로 유의하지 않았다.

2.3. 현 버전의 고령자 운전 능력 평가 시스템과 MMSE_K의 하위 검사의 비모수 상관관계

현 버전의 교통표지판은 시간 지남 전체(r=. 30, p <. 05)와 표지판 기억은 주의집중(r=. 26, p <. 01), 기억회상(r=. 26, p <. 05), MMSE_K 총합(r=. 30, p <. 01)과 횡방 향은 주의집중(r=. 41, p <. 01), MMSE_K 총합(r=. 38, p <. 01)과 현_버전의 종합평균은 주의집중과(r=. 30, p <. 05), MMSE_K전체 종합평균(r=. 29, p< .05)와는 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 다음의 [표 5][표 6]는 이를 구체적으로 나타낸 것이다.

표 5. 고령자 운전 능력 검사도구(구_버전, 현_버전_ MMSE_K)의 통계적으로 유효한 상관관계 정리표

CCTHCV_2020_v20n3_298_t0005.png 이미지

표 6.  전체 MMSE_K 운전능력평가도구 상관관계 (N= 60)

CCTHCV_2020_v20n3_298_t0006.png 이미지

구버전: (1)속도거리 (2)시공간기억 (3)주의검사

현버전 :(4)교통표지판 (5)표지판기억 (6) 횡방향 (7)공간기억 (8)주의탐색MMSE_K: (9)시간지남전체 (10)장소지남 (11)기억등록 (12)주의집중(13)기억회상 (14)언어공간 (15)이해판단 *p<.05, **p<.01,

IV. 논의 및 결론

본 연구는 고령사회로 진입하면서 고령 운전자의 증가와 함께 떠오르는 고령자 교통사고 문제의 원인과 대책을 찾고자 도로교통공단에서 실시하고 있는 65세 이상의 고령 운전자를 대상으로 하는 고령 운전자 운전 능력 검사 도구를 분석하였다. 2016년 1차로 도로교통 공단에서는 고령 운전자 능력 검사도구를 개발하였으며 2018년 이를 개선하여 사용하기 시작했다[18]. 또한, 도로교통공단 보고에 의하면 2016년 버전 대비 개선된 점은 다음과 같았다[5]. 첫 번째, 고령자의 육체적 노화 특성을 감안하여 안내 멘트를 기계음에서 육성으로 녹음하여 검사의 이해도를 향상시켰다. 두 번째, 변별력이 낮은 검사 및 항목을 삭제하고 피검자의 오 반응을 유발하는 요소들을 제거하여 검사의 타당성을 높였다. 세 번째, 속도 및 거리 추정 검사를 삭제하였다. 이는 시공간 기억 검사에서 “땡”소리 이후 반응해야 하는데 고령자의 신체적 노화로 인하여 소리를 듣지 못하거나 실수로 일찍 반응 측정이 되지 않아서 “땡”소리를 제거한 것이다. 또한, 시공간 기억 검사에서 좌·우회전을 버튼이 아닌 조이스틱으로 조작하도록 하여 좌우회전 혼란을 제거하고 직관적으로 반응하도록 하여 검사의 변별력을 향상시켰다. 세 번째, 검사 진행 과정을 개선했다. 검사에 대해서 충분히 이해했을 경우에는 연습 문제 중간이라도 바로 본 검사로 넘어가는 버튼(흰색) 기능 추가하였다. 이는 실제 고령자들의 경우 장기간 검사의 피로도를 호소했기 때문에 개인 능력에 따라 검사 시간을 단축할 수 있게 본 검사 선택을 추가한 것이다. 마지막으로 검사 항목을 확대하여 좀 더 다양한 인지기능을 측정하도록 하였다. 이에 판단 능력의 시간을 평가하기 위해 “교통표지판 변별 검사” 추가하였으며 이동경로에 대한 기억을 측정하기 위해 “방향표지판 기억 검사” 추가, 주변의 위험을 탐지하는 능력과 동체 추적 능력을 측정하기 위해 “횡 방향 동체 추적 검사” 추가하였다.

더불어 결과 기준 역시 기존 검사도구는 전체 종합점수의 평균값으로 표시했지만, 현 2018년부터 시행한 검사도구는 5가지 운전 능력에 대한 각각의 결과 등급이 표시된다. 이는 실제 도로 교통상에서 사고 발생 가능성을 높이는 요인을 운전자 스스로 인지하는 것을 돕기 위함이다. 그러나 여전히 본 도구의 실제 고령 운전자의 능력을 정확하게 판단할 수 있는지에 대한 근거는 미흡하다. 이는 기존 연구에서 본 도구의 활용성과 자료 확보를 통하여 연구를 진행한 것이 전문했기 때문이다. 이에 본 연구는 도로교통 공단 교육부의 협조를 얻고, 연구 대상자들에게 연구 취지를 설명한 이후 연구에 서면으로 동의한 고령자에 한해 자료를 수집하였다. 이후 수집 자료에 대한 통계분석을 통해 現 고령운전자 운전 능력 검사도구를 신뢰도와 타당도를 확인하였다. 그 결과는 다음과 같았다. 첫 번째, 2018년부터 사용한 현_버전을 기준으로 새롭게 개선하고 교통표지판은 구 버전의 속도 거리, 시공간 기억 및 전체 구버전과 상관관계가 통계적으로 유의했으며, MMSE_K와는 시간 지남 영역에서만 통계적으로 유의한 상관을 나타냈다.

이는 교통표지판의 경우는 표지판을 인지하고 판단하며 이를 기억해야 하는 능력이다. 때문에 구 버전의 상황인식 및 거리 추정, 위치 기억 등을 측정하는 요인과의 높은 상관성은 결과적으로 본 척도가 인지에 기반한 운전 능력을 예측할 수 있는 도구일 가능성이 높인다.

두 번째, 새롭게 개선한 영역 중 하나인 표지판 기억은 구 버전의 속도 거리, 시공간 기억, 주의검사 및 전체 평균과 상관관계가 통계적으로 유의하였으며, MMSE_K의 경우 하위요인에 있어 주의집중, 기억회상 및 전체 MMSE_K와의 상관이 통계적으로 유의하였다. 이는 표지판 기억은 도로 위 운전자의 이동경로에 대한 기억을 주로 측정하며 판단능력 및 기억능력 전반을 확인할 수 있는 영역이다. 이에 기존 척도와의 상관성이 높은 것으로 보아 향후 고령자의 인지기능에 근거한 운전 능력을 예측해 볼 수 있는 척도로서의 신뢰성을 확보했다고 볼 수 있다. 세 번째 횡방향과 공간 기억 영역은 구버전과 상관관계가 통계적으로 유의하지 않았다. 단지 MMSE_K의 하위요인 중 주의 집중과 전체 인지기능과의 상관성만이 통계적으로 유의하였다. 이는 횡방향 동체 검사는 이동하는 차량에서 다른 자동차 또는 도로 주변의 위험을 탐지하거나 상대 차량의 속도를 예측하는 영역인데, 본 도구의 한계점인 실제 도로 주행에서 나타나는 능력과 컴퓨터상의 감각을 활용하는 측면에 있어서 차이가 존재했을 것으로 보인다. 이에 본 영역을 실제 도로주행상에서 측정할 수 있는 측면에 대한 연구가 필요할 것이다. 다음의 영역인 공간 기억 검사 역시, 목적지까지 경로를 기억한 후 스스로 경로를 찾아가는 과제이다. 그러나 최근 목적지까지의 경로 기억은 차량 내 내비게이션과 같은 보조도구를 활용할 수 있다. 때문에 기억능력을 측정하는 것에는 필요하지만 실제 도로상에 있어서는 운전 능력을 측정하고 예측하는데 있어서는 도구 개선이 필요할 것으로 사료된다.

더불어 주의 탐색은 중심 시야에서 주변 시야로 주시점을 이동해가면서 시야 범위 내의 물체에 대한 변화를 탐지하는 능력을 평가하는 검사이다. 그러나 구 버전의 하위 영역은 이와 유사한 영역의 요인이 존재하지 않았다. 이에 상관성 및 예측성을 고려할 수 있는 정보는 제공하지 못하였다. 그러나 MMSE_K의 주의집중과 상관성이 높은 것으로 보아 시야 범위 내 물체에 집중 정도를 예측하는 요인으로는 타당하며 신뢰롭다고 볼 수 있을 것이다. 마지막으로 현_버전의 전체 종합 평균은 구버전에 있어 시공간 기억, 주의검사 및 전체 종합평균과도 통계적으로 유의하였다. MMSE_K의 경우는 주의집중과 전체 점수의 평균과 상관관계가 통계적으로 유의하였다. 결과적으로 현_버전의 각 요인은 구_버전에서 측정 불가능한 요인을 제외하고는 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈으며, MMSE_K와는 주의 집중과 상관이 높은 것으로 나타났다. 이에 본 척도는 기본적으로 인지기능 특히, 주의 집중 및 판단이나 기억력을 예측하는 준거 도구로서 신뢰롭다고 볼 수 있다. 하지만 횡방향과 같은 동체 추적 능력을 검사하는 영역은 인지능력을 확인하고 측정하는 것과는 다르게 실제 도로상에서 필요한 영역이다. 그러나 이 영역의 타당성을 확보하는 데는 기존 척도와의 상관성 확보만으로는 무리가 있다. 즉, 본 도구만을 활용하여 고령자 운전능력의 정도 및 수준을 예측하는 데는 한계가 존재한다. 이에 따라 향후 고령자 운전 능력 검사의 타당성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 컴퓨터 화면상으로만 측정하는 도구가 아니라 실제 운전 능력을 측정할 수 있는 검사 혹은 시험이 필요할 것이다. 이는 김정란[15]과 한상우, 이재신, 김수경, 차태현, 유두한, 김희[20]도 제안한 내용으로 고령 운전자 운전제도 관련 개선 방향은 기술 발달과 도구 발달이 선행되지 않으면 그 예측성이 감소할 것이라 보고한 것과 그 맥락을 같이한다. 다음은 본 연구의 한계점 및 제안 점이다.

첫 번째 본 연구는 검사 시행이 의무화되기 이전 자발적 응시자를 대상으로 하였기 때문에 연구 대상자는 모두 인구통계학적으로 경제적으로 여유가 있는 고학력자이며 수도권 내에 거주자가 대부분이었다. 이에 인지능력, 판단 능력 등을 확인하는 MMSE-K 및 고령자 운전 능력 검사 구버전 및 현 버전의 결과가 상향 조정되었을 가능성이 높다. 따라서 이후 연구에서는 검사 결과의 일반화를 위해서라도 다양한 지역과 계층을 대상으로 양적 자료를 증가하여 분석할 것을 제안하는 바이다.

두 번째, 인지능력 검사 도구는 실제 도로 주행을 확인하지 않고 실내에서 컴퓨터로 검사했다는 한계점이 존재한다. 이에 따라서 향후 검사도구와 실제 운전 능력 즉, 실제 도로 주행능력을 예측할 수 있는 변인들을 측정할 수 있는 방법을 논의하고 고안하는 연구를 제안하는 바이다.

세 번째, 현재 고령자의 운전 능력을 검사하는 도구는 컴퓨터를 사용하여 측정한다. 그러나 고령자의 경우 컴퓨터에 익숙하지 않은 세대이기 때문에 측정 오류가 존재할 가능성이 높다. 이에 지속적인 수정사항을 접수하고 개선하여 현재 검사 도구는 마우스나 조이스틱 대신 터치스크린으로 손쉽게 측정 가능하도록 개선되었다[18]. 그러나 여전히 터치스크린 방식에 익숙하지 않은 세대, 한글을 모르는 세대 등에 대한 문제가 존재한다. 따라서 가능한 측정 오류를 줄일 수 있는 도구의 개선이 필요하며 이를 측정하여 정보를 확보할 수 있는 연구를 제안하는 바이다. 네 번째, 본 연구는 실제 운전을 하고 있는 고령자들을 대상으로 하였지만 본 검사에 실패하더라도 운전면허증 박탈과 같은 제제는 없다. 물론, 무조건적인 운전면허증 박탈은 운전이 생계수단인 경우 생계를 위협하고 생활 유지를 어렵게 하여 복지 사각 지대로 고령층을 내몰 가능성도 존재한다. 따라서 본 도구를 사용하여 운전 능력 평가를 실시하고 난 이후 실제, 운전이 불가능한 문제를 가지고 있는 고령자들을 위한 정책적 함의와 제도 개선이 필요할 것으로 보인다. 특히 지방의 경우 운전이라는 것이 자동차에만 한정되어 있는 것이 아니라 사륜자동차, 원동기장치 자전거도 모두 운전능력 검사에 해당되는 자격증이기 때문에 이들에게 운전면허는 곧 경제적 수단이다. 이에 운전 면허증이 곧 생존과 연결되어 있는 고령자들에게 이를 해결할 수 있는 좀 더 구체적인 방안에 대한 연구를 제안하는 바이다. 더불어, 생존이 연결되어 있다고 해서 고령자들에게 합격 여부를 떠나 단순 권고 조치만을 제안하게 되면, 타인의 생명뿐 아니라 자신의 생명까지 잃게 될 가능성을 높인다는 것을 고려해야 한다. 동시에 본 척도의 결과가 무조건적인 면허 박탈이나 단순 정보 제공에 머문다면 검사도구를 만드는데 들어간 다양한 경제적 사회적 비용은 매몰비용이 될 것이다. 이에 본 도구를 좀 더 신뢰롭고 타당하게 만들어 고령자 운전능력의 수준 및 정도의 예측 가능성을 타당하고 신뢰롭게 향상할 수 있는 방안에 대한 고민을 함께 해야할 것이다.

마지막으로 현재 척도의 결과는 고령자들에게 단순 정보 제공만을 한다. 그러나 단편적인 정보만을 제공하지 않고 위 결과를 활용하여 고령 운전자들의 운전에 대한 인식 및 태도와 같은 상담적 개입을 적용한다면 도로 위 안전 및 고령 운전자 안전을 확보하는데도 도움이 될 것으로 보인다. 이는 위에서 언급한 바와 같이 무조건적인 면허 박탈이 도로 위 안전을 보호할 수 있는 유일한 대안은 아니다. 그렇다고 단순 정보제공만으로 끝나는 것은 도구의 제대로 된 활용도 아닐 것이다. 이에 합격 여부와 관련 없이 운전면허 유지 및 운전 행위 자체에 대해 스스로 선택할 수 있도록 고령자들을 위한 운전교실 혹은 도로교통안전에 대한 교육과 상담을 적용하여 그 효과성을 확인할 수 있는 연구를 제안하는 바이다. 즉, 고령자들이 운전을 한다는 것은 자신의 생존과 관련되어 있기도 하기도 하지만 심리적으로 다양한 이유가 존재하기 때문에 운전대를 놓치 못하기도 한다. 즉, 아무리 연령 대비 ‘무임승차권’, ‘할인권’을 제공한다고 해도 ‘운전을 할 수 있는 연령’이라는 인식과 그 마음과는 바꿀 수 없다. 따라서 이 부분은 고령자들 뿐만 아니라 일반 대중들 역시 고령 운전자에 대한 이해가 선행되어야 할 것이다. 나아가 운전 능력에 문제가 발생하는 고령자들에게 이동의 자유를 제공하고 도로교통 위 안전을 보장할 수 있는 정책적 함의가 필요할 것이다. 이는 향후 초고령 사회로 진입하면서 인구의 20% 이상이 65세 이상 인구일 것이고, 이들 중 운전을 지속적으로 하고자 하는 인구 역시 늘어날 것이기 때문이다. 나아가 우리 모두는 잠재적 고령자이며 곧 우리 스스로의 문제가 되는 것이다. 이에 현시점에서 고령자들을 위한 운전 능력 시험 및 대책안에 대한 구체적 인강 구가 시작되어야 할 것이다. 또한, 본 연구는 현 도구를 개발하는 과정에서의 타당도를 분석하는 것이 아니었다. 이미 개발되어 사용하고 있는 척도에 대한 신뢰도와 타당도를 확인하고자 하였다. 이에 따라 본 연구의 타당성 분석은 기존 척도와의 상관관계를 파악하는 공인 타당도분석을 시행하였다. 향후 본 척도를 다시 개선하여 도로주행 검사 등을 실시할 수 있게 되면 예측 타당도 분석이 가능할 것이다. 그러나 현 시점에서는 과거 사용하던 척도에서 몇 가지 개선한 측정 도구만을 사용했기 때문에 다양한 타당성 분석이 불가능하다. 그럼에도 불구하고 연구는 현재 사용하고 있는 도구가 고령자 운전 능력을 예측할 수 있는지에 대한 기초 정보를 제한적이나마 제공하였으며, 구체적으로 도구 개선의 방향을 제시했다는데 그 의의가 있을 것이다.

References

  1. 이수정, "저출산.고령사회 대비 이러닝 (e-learning) 기반 인구교육 강좌 효과 분석 연구," 학습자중심교과교육연구, Vol.18, pp.179-197, 2018.
  2. D. Drabe, S. Hauff, and N. F. Richter, "Job satisfaction in aging workforces: an analysis of the USA, Japan and Germany," The International Journal of Human Resource Management, Vol.26, No.6, pp.783-805, 2015. https://doi.org/10.1080/09585192.2014.939101
  3. http://www.koroad.or.kr/
  4. 이유나, 유은영, "지역사회 노인 운전자를 대상으로 한 운전중재 프로그램 효과에 관한 메타분석," 대한작업치료학회지, Vol.24, No.3, pp.55-65, 2016.
  5. http://www.kotsa.or.kr/tsk/rck/InqListPTRTrafficSafety
  6. 김주영, [기고] 도로주행 시뮬레이터를 활용한 고령 버스운전자 운전적성 정밀검사 강화 방안, 월간교통, pp.56-65, 2018.
  7. 박정수, 사람이 우선이 되는 '교통안전 종합대책', 월간교통, pp.22-26, 2018.
  8. 김태양, 박병호, "고령화 수준별 교통사고 심각성 분석," 한국안전학회지 (구 산업안전학회지), Vol.33, No.4, pp.105-11, 2018. https://doi.org/10.14346/JKOSOS.2018.33.4.105
  9. Anne E. Dickerson, Lisa J. Molnar, David W. Eby, Geri Adler, Michel Bedard, Marla Berg-Weger, Sherrilene Classen, Daniel Foley, Amy Horowitz, Helen Kerschner, Oliver Page, Nina M. Silverstein, Loren Staplin, and Leonard Trujillo, "Transportation and aging: A research agenda for advancing safe mobility," The Gerontologist, Vol.47, No.5, pp.578-590, 2007. https://doi.org/10.1093/geront/47.5.578
  10. A. Siren and S. Haustein, "Driving licences and medical screening in old age: Review of literature and European licensing policies," Journal of Transport & Health, Vol.2, No.1, pp.68-78, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jth.2014.09.003
  11. R. Kenntner-Mabiala, Y. Kaussner, S. Hoffmann, and M. Volk, "Driving performance of elderly drivers in comparison to middle-aged drivers during a representative, standardized driving test," Zeitschrift fuer Verkehrssicherheit, No.3, pp.73-76, 2016.
  12. D. Persson, "The elderly driver: deciding when to stop," The Gerontologist, Vol.33, No.1, pp.88-91, 1993. https://doi.org/10.1093/geront/33.1.88
  13. B. W. Stephens, D. P. McCarthy, M. Marsiske, O. Shechtman, S. Classen, M. Justiss, and W. C. Mann, "International older driver consensus conference on assessment, remediation and counseling for transportation alternatives: Summary and recommendations," Physical & occupational therapy in geriatrics, Vol.23, No.2-3, pp.103-121, 2005. https://doi.org/10.1080/J148v23n02_07
  14. 이혜진, 양영애, "노인 택시운송업 종사자에 운전정보와 인지능력, 안전운전행동에 관한 상관성 연구," 한국재활복지공학회 학술대회 논문집, pp.105-109, 2015.
  15. 김정란, "고령운전자 운전제도 개선방안에 대한 전문가 의견조사," 한국운전재활.사회참여학회지, Vol.1, No.1, pp.19-29, 2018.
  16. F. Folstein, E. Folstein, and R. McHugh, ""Mini-mental state": a practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician," Journal of psychiatric research, Vol.12, No.3, pp.189-198, 1975. https://doi.org/10.1016/0022-3956(75)90026-6
  17. 강연욱, "MMSE_K (Korean-mini mental state examination) 의노인 규준 연구," 한국심리학회지: 일반, Vol.25, No.2, pp.1-12, 2006.
  18. 홍민경, 김현정, 이지선, 정민예, "고령자의 운전능력 검사를 위한 수정된 선잇기 검사 (Trail Making Test) 의 기준점 제시," 한국운전재활.사회참여학회지, Vol.1, No.1, pp.31-45, 2018.
  19. S. S. Shapiro and M. B. Wilk, "An analysis of variance test for normality (complete samples)," Biometrika, Vol.52, No.3/4, pp.591-611, 1965. https://doi.org/10.1093/biomet/52.3-4.591
  20. 한상우, 이재신, 김수경, 차태현, 유두한, 김희, "한국형 노인 자가 운전 평가도구 (K-Drivers 65 plus) 의 표준화 연구," 대한작업치료학회지, Vol.26, No.1, pp.15-29, 2018. https://doi.org/10.14519/jksot.2018.26.1.02