현재 전체 교통사고 건수는 감소하는 추세이지만 보행자 교통사고는 점점 증가하고 있다. 또한 보행자 교통사고 중 고령보행자 교통사고건수 비율이 높은데 이에 따른 원인분석과 예방 대책에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 고령보행자 다발지역을 분석하여 사고 원인을 비교분석 하는 것이다. 다발지역 분석결과 대부분 보행자가 횡단 중 일 때 사고가 발생하였고, 도로형태에서는 교차로, 신호기가 없는 일반도로에서 많이 발생했다. 이에 무단횡단을 방지하는 시설 확대 설치와, 무단횡단의 위험성을 알리는 안전교육의 필요성이 있다고 본다.
최근 우리나라의 경우 교통사고 예방활동으로 자동차 보유에 따른 교통사고 발생건수는 지속적으로 감소하고 있지만, 서울의 경우 다른 지역에 비해 자동차 1만대 대비 사고 건수는 전국에서 광주와 함께 가장 높게 나타나고 있다. 인적 재난인 교통사고를 예방하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 교통사고에 대한 공간적 분석을 연구한 초기 연구들은 교통사고 클러스터 지역을 확인하기 위해 행정구역 별 교통사고 건수를 집계하거나, 커널밀도 방법을 통해 밀도를 추정하여 분석하는 경우가 다수를 이루었다. 그러나 교통사고는 도로를 따라 발생하는 사건이기 때문에 도로상에서 교통사고 다발구간을 찾는 것이 더 의미가 있을 수 있다. 따라서 본 연구는 도로 네트워크를 따라 교통사고 집중 지역을 찾고자 하였다. 본 연구에서는 2가지 방법으로 교통사고를 가장 가까운 도로 네트워크에 할당한 뒤, Getis-Ord $Gi^*$에 의한 핫스팟 분석을 통해 교통사고 다발구간을 분석하였다. 하나는 10m 단위의 일정한 도로 링크를 중심으로 분석을 수행하였으며, 다른 하나는 도로구간별 단위 길이 당 평균 교통사고를 계산하여 교통사고 밀집구간을 분석하였다. 첫 번째 방법에 의한 분석 결과 교통사고가 집중되는 특정 도로 구간을 명확하게 확인할 수 있는 반면, 두 번째 방법에 의한 분석 결과 도로링크의 특성에 따라 교통사고 집중지역이 길게 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 두 방법에 의한 교통사고 다발구간이 다르게 나타나는 것을 알 수 있으며, 향후 해당 지역의 교통환경을 분석하고 개선하기 위해서는 보다 명확한 구간을 파악하는 것이 유의미할 수 있다.
교통약자인 노인 교통사고율을 줄이기 위하여 교통사고분석시스템과 통계청의 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요하다. 특히 노인 인구가 많이 거주하는 지역과 노인 교통사고가 자주 발생하는 지역에 해당하는 데이터 분석은 더욱 중요하다. 본 논문은 부여군 내의 노인이 많이 거주하는 지역에서 특정한 기간에 발생한 노인 교통사고 데이터를 빅데이터 분석기법으로 시각화 하고 분석하였다. 본 연구의 분석결과로 생성된 노인 교통사고 사고유형, 사고 다발지역, 노인 위치 자료 등은 노인 교통사고를 감소시키기 위한 개선책 및 관련 의사결정에 유용하게 활용될 수 있다.
교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.
본 연구는 자동차가 갑자기 고장이 나거나 사고가 났을 때 스마트폰 어플리케이션을 이용해 현 사고지점 위치정보를 사용자에 의해 서버에 전송하고, 휴대폰에 내장된 GPS 모듈 및 Bluetooth를 이용하여 삼각대에 부착된 Bluetooth와 연결하여 자동으로 서버에서 현 사고지점 위치정보를 받아들여 분석할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 서버에는 사용자에 의해 등록되어진 현 사고지점의 위치정보, 사고다발지역을 분석하고 관리하는 시스템을 구축한다. 이 시스템을 활용하면 운행 중 사고지점의 정보를 실시간으로 활용할 수 있어 2차 사고에 대한 예방 및 최적의 운행정보를 감지할 수 있다.
도로교통사고의 관리는 경찰서의 주요한 업무중의 하나이다. 이를 위해 각 관할경찰서는 교통사고발생 시 사고기록을 하며 기록된 자료는 통계적 분석의 근거로 사용되게 된다. 대부분의 사고통계분석 결과는 거시적인 수준에서의 효율적인 교통관리계획과 교통안전정책을 확립하는데 적용되어 왔다. 본 연구에서는 각 관할경찰서가 지역적 특성에 따른 구체적인 교통사고 예방정책을 시행할 수 있도록 품질기능전개(QFD)를 적용하였다. 사고다발지점을 찾기 위해 군집분석을 사용하였으며, QFD의 입력자료로 사용하기 위하여 각 관할지역별로 다양한 형태의 도로교통사고를 위한 포아손 회귀분석을 하였다. 본 연구의 결과는 지역마다 특징적으로 발생하는 다양한 형태의 도로교통사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.
교통사고를 조사하여 어떤 지역에 어떠한 문제가 있는지를 진단하고, 사고발생에 영향을 미치는 요인을 추출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 사고지점의 파악 및 영향인자파악을 목적으로 수원시 2001년 사고다발지점을 대상으로 각 사고유형 및 위치별 $P_i$(각 사고가 발생할 때 특정의 사고와 관련된 특징이 나타날 확률)을 이항분포로 모형화하여 지점 (도로구간 및 교차로)별로 특성적 사고가 발생한 것으로 판단되는 지점과 그렇지 않은 지점으로 진단하였고, 또한 지점별 안전성능함수(Safety Performance Function)를 구한 후 허용 임계치인 5%를 적용하여 임계치안에 드는 지점들을 진단하고 파악하였다. 이후 진단된 지점과 그렇지 않은 지점을 종속변수로 하고 주요 도로 환경적조건 및 교통조건을 독립변수로 하여 로지스틱 판별분석을 실시하여 분석 결과로 유의하다고 판단된 사고요인들을 도출하였으며 이를 기반으로 각 지점별 개선방안에 대한 대책수립가능성을 또한 검토하였다. 본 연구에서 제시된 진단방법과 로지스틱판별분석을 통한 요인추출 방법은 향후 유사연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
자동차의 증가에 따른 사고는 꾸준히 증가하고 있다. 교통사고로 인한 사망자수를 줄이기 위해 많은 안전정책이 추진되고 있으며 교통사고 사망자수를 제로로 만들기 위한 노력이 계속되고 있다. 2016년에 수립된 「제3차 교통안전기본계획」에 따르면 안전시설에 대한 개선사업은 누적사망자수가 가장 많은 지역을 우선으로 하도록 되어있다. 이는 시에서 관할하는 도로의 경우 어느 정도 합당한 방법이기는 하지만 구에서 관리하는 20m미만도로의 경우 사망자수가 기준치에 크게 미치지 못하는 현실에서 단순히 사망자수가 많은 지역을 위주로 개선방안을 내는 것은 합리적이지 않을 수 있다. 또한, 사망사고의 발생 원인이 특별한 안전시설이나 제도의 미비 때문인지 우연의 발생인지를 알아내기에는 사고건수가 상대적으로 미미하기 때문에 전체 사고를 기준으로 하는 것이 장래 더 많은 효과를 볼 수 있는 개연성이 있다. 본 연구는 사고비용을 토대로 사망사고 발생지역과 사고다발지역에 대한 비용분석을 통하여 이를 비교하였다. 3개의 산정방식을 이용한 사고비용 분석결과 모든 교통사고의 비용이 포함되었을 때에 사망자수가 없는 신촌네거리의 비용이 기존에 사고누적지역으로 채택된 시온보육원입구 삼거리의 비용보다 높게 나타나는 것으로 나타났다. 연구결과를 고려했을 때 교통사고 누적지점 선정 시 사고에 따른 비용, 사고 심각도에 대한 가중치 등을 고려하여 지점을 선정할 필요가 있다.
연구목적: 본 연구는 보행사고 감소를 위해 도입되고 있는 교통안전시스템의 적용 지역에 대하여 우선 순위를 선정하기 위한 분석 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 사고지점의 좌표 정보를 이용한 Kernel density Analysis를 통해 노인보행사고 및 노인무단횡단추정사고에 대한 밀도 분석과 두 가지 보행사고 형태에 대한 가중치 분석을 수행하였다. 연구결과: 노인무단횡단추정사고를 고려한 가중치 밀도 분석 결과, 노인보행사고 발생건수가 많은 전주시에 비해 군산시, 정읍시, 김제시에서 노인 보행 교통사고 밀도가 높은 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구의 분석 결과는 교통안전시스템 도입을 위한 대상지 선정시 지표 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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