교통안전 확보를 위해 도시 구조 및 공간적 요인을 고려한 교통계획과 교통안전의 통합적 분석 모형 개발의 필요성 doc_id PCY_201504030125269491_2

교통사고에 미치는 공간적 영향 요인을 분석하기 위해 선행연구 검토를 통해 총 57개의 후보변수를 설정하였고 이에 대한 기반데이터 구득 가능성을 검토하여 총 17개 분석변수를 정립하고 데이터를 구축하였다. 이를 인구통계학적 특성변수 11개, 사회경제적 특성변수 13개, 교통특성변수 9개, 도로환경 특성변수 24개로 세분화하여 후보변수를 설정하였다. 공간분석모형의 기준모형으로 일반회귀모형(OLS)을, 대안모형으로 공간오차모형(SEM)과 공간시차모형(SLM), 지리적가중회귀모형(GWR)을 적용하였다. 다만 모형 적용 시 통계적 검증을 거쳐 모형의 종속변수를 총 사고건수, 사망 및 심각한 부상 사고건수, 경미한 부상 사고건수로 구분하여 분석을 수행하였다. 모형분석의 주요 결과를 살펴보면, 모든 모형에서 중앙버스전용차로 연장이 높은 TAZ일수록 교통사고가 증가하고, 제한속도가 30kph 이하인 도로연장이 증가할수록 교통사고는 감소하며, 지하철역/정류장 등 대중교통결절점과 제한속도 차이가 30kph 이상인 도로와의 결절점 등 도시공간내 이동객체간 상충지점이 증가할수록 교통사고는 증가하는 것으로 나타났다. 중앙버스전용차로는 도로의 중앙에 설치되어 서울시의 중추적 대중교통의 하나인 버스의 이동성 개선에 크게 기여하였다. 그러나 최근 중앙버스전용차로에서 빈발하고 있는 교통사고로 인해 중앙버스전용차로를 개선, 심지어 일부지역에서는 폐지를 주장하는 목소리가 높아지고 있다. 서울시에서 2011년에 발생한 교통사고 발생 건수와 사망자 수는 각각 4만451건, 435명이었으며, 2012년에는 발생 건수와 사망자 수가 각각 4만829건, 424명으로 다소 감소하였다. 그러나 중앙버스전용차로의 교통사고 발생 건수는 2011년 179건(사망자 3명)에서 2012년 398건(사망자 14명)으로 급증했다. 중앙버스전용차로의 치사율은 2012년 기준 3.52%로 서울시 전체 교통사고 치사율(1.04%) 보다 크게 높았다41). 이에 대한 원인으로 버스와 좌회전 일반차량과 상충이 잦고 보행자 무단횡단 때문인 것으로 분석하고 중앙버스전용차로 주변의 전반적인 교통체계 개선을 요구하고 있다. 미국에서는 최근 교통사고분석에 최적화된 공간 집계단위를 탐색하는 연구가 시도되고 있는데, 궁극적으로 거시적 수준에서 수립되는 장기 교통계획과의 연계를 염두에 두고 있다. Mohamed et al.(2013)은 통계적 집계단위의 크기와 교통사고 심각도 수준에 따라 각각 3가지의 모형을 분석하고 결과를 제시하였다. 주요 결과는 공간적 집계단위가 달라질 경우에도 종속변수인 사고심각도가 동일하다면 변수의 방향은 그대로 유지되며, 통계적으로 유의한 설명변수의 개수는 사고심각도와 집계단위의 크기에 영향을 받는다는 것이다. TAZ 수준에서의 교통사고 분석결과가 이보다 더 작은 집계단위 (Block group, census track 등)를 기반으로 했을 때의 결과와 유사하다는 것은 장기 교통계획 수립시 TAZ가 교통안전을 접목시킬 수 있는 공간적 집계단위로서의 역할을 할 수 있다는 의미로 해석이 가능하다. 또 다른 주요 결과로는 Block group 수준의 교통사고 분석모형에는 통근 특성 변수가 더 많이 포함된 반면, TAZ 수준의 모형에는 도로 및 교통특성 관련 변수가 더 많이 포함된다는 점이다. 따라서 교통사고 분석 연구는 결과의 활용 목적에 따라 집계단위의 크기를 고려하는 것이 매우 중요할 것으로 예상된다. 공간회귀모형은 공간데이터가 갖는 공간효과를 통제함으로써 모형의 추정결과에 신뢰성을 높이기 위한 모형으로, 서울시에서 발생한 교통사고의 공간적 자기상관 정도를 추정하기 위해서는 행정동간에 비관측된 공간적 근린관계에 대한 정의가 필요하다. 이러한 공간상에서의 이웃관계는 공간가중행렬(SWM, Spatial Weight Matrix)을 통해 정량화된다. 행정동 단위로 집계된 교통사고의 공간인접성을 어떻게 정의하고 측정하느냐에 따라서 공간가중행렬의 값이 달라지며, 변수의 유의성에 영향을 미치게 된다. 공간가중치를 정의하는 방법에는 일반적으로 인접성(Contiguity), 거리(Distance), 가장 이웃하는 지점 수(k nearest neighbor)에 의한 방법이 있다. 인접성 기반 가중치는 Rook, Bishop, Queen방식으로 설정되는데, Rook의 경우 두 지역이 경계선을 공유할 때, Bishop은 두 지역이 모서리를 공유할 때, Queen은 두 지역이 변 또는 모서리를 공유할 때 가중치를 부여하는 방법으로, 이때 가중치는 0과 1로 나타나며, 이는 각 지역마다 공간적으로 이웃하는 지역의 유무를 나타낸다. 도시 또는 토지이용과 교통모형과의 통합 노력은 현재까지도 여전히 진행 중이다. 최근에는 저탄소 녹색성장을 위해 탄소배출량, 오존량 등 환경영향까지 고려한 모형을 개발하려는 연구가 시도되고 있다(양충헌, 2014). 이러한 통합모형의 기본 구조는 단순한데, 우선 도시공간에 존재하는 객체를 정의하고 이들간 영향관계를 정립한 후, 영향의 크기를 정량화하고 이를 다시 피드백하는 과정을 반복하여 최적의 도시구조를 결정하는 것이다. 궁극적인 목적은 교통혼잡에 의한 사회적 비용이 최소화되고 환경적으로 쾌적한 도시를 구현하는 것이다. 교통사고는 시·공간상에 이미 야기된 결과적 상황이나 본 연구에서 분석한 바와 같이 교통사고는 도시 구조(도로망) 및 도시내 활동에 의해 영향을 받는다. 따라서 도시구조 및 활동이 달라지면 교통안전이 영향을 받게 되며, 교통사고를 가장 적게 발현시키는 안전한 도시구조가 존재할 것이다. 따라서 교통안전분석은 환경분석과 마찬가지로 도시교통 통합 모형에 개별적 객체로 수용할 수 있다. 본 연구에서 제시하는 공간분석을 기반으로 한 교통안전-교통계획 통합분석 모형이란 장기 교통계획시 교통안전에 미치는 다양한 공간 요인을 고려할 수 있는 모형을 의미한다. 교통계획과 교통안전은 이론적으로 상호 의존적이고 순환적 관계에 있으나, 이제까지의 교통안전계획은 기 수립된 교통계획 하에서 혹은 교통사고(특히, 사망사고)가 이미 발생한 이후에 사후대처식의 처방으로 수립되어 왔다. 그러나 토지이용을 감안한 교통계획단계에서 교통안전을 고려하지 않을 경우 사후적인 교통안전 개선대책은 제한적일 수밖에 없고 또 이러한 제약 하에서는 실질적인 교통안전 개선효과를 담보하기 어렵다. 따라서 사전 예방적 차원에서 교통안전과 교통계획을 통합한 분석모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다. 또한 도시 및 교통분야에서도 공간데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있고, 정부에서도 데이터 공개의 허용범위를 높이고 있기 때문에 이러한 변화를 반영하여 교통계획과정에 교통안전 분석을 추가하고 그 결과를 반영하는 것은 기술적 차원의 문제가 아닌 정책 결정자의 의지 여부에 달린 문제이다. 교통안전교육을 학교 교과과정에 의무적으로 도입하고 있는 국가로는 스코틀랜드, 프랑스, 스페인, 북유럽, 말레이시아 등이 있다. 이 중, 부모로부터의 교육을 중시하고 있는 국가가 많으며(미국, 영국, 네덜란드, 독일 등) 특히, 영국은 1960년대부터 1970년대 이후 실시되고 있는 Tufty Club(1960년대에 노르웨이에서 개시, Dragutinovic & Twisk, 2006)이라 불리는 어린이 교통안전교육단체부터, 부모자식 공동 활동인 Traffic Club으로 이행된 사례가 있다(Zeedyk, Wallace, Carcary, Jones & Larter, 2001). 또한 학교 교원에 대해 지도방법을 훈련하는 국가가 있으며(말레이시아 등), 실제로 교육을 담당하는 봉사자(부모 등)에게 교육과 조정을 하는 인원(코디네이터와 모더레이터)을 배치하고, 지속적인 교육 체제가 정비된 나라가 있다. 한편, 체크리스트 등을 만들어 시행 중인 교육의 추진상황과 효과를 검증하는 나라도 있다.