서론

1. 연구의 배경 및 목적

사업용 차량의 경우 비사업용 차량에 비해 주행거리와 운행시간이 길어 졸음운전 등의 운전자 부주의로 인한 교통사고 위험에 취약하다. 도로교통공단｢교통사고분석시스템(traffic accident analysis system, TAAS)｣에서 제공하는 2014－2016년 교통사고 통계에 따르면 우리나라 사업용 차량의 교통사고 발생건수가 2014년 48,037건, 2015년 48,625건, 2016년 49,041건으로 증가하고 있으며, 사망 및 부상자수 또한 2014년 76,513명, 2015년 76,896명, 2016년 77,171명으로 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 버스의 경우 다른 차량에 비해 많은 승객들을 수송하기 때문에 사고 발생 시 대규모 인명사고로 이어질 수 있어 보다 효율적인 교통사고 예방대책을 수립할 필요가 있다.

이에 국토교통부는 ‘사업용 차량 졸음운전 방지대책’의 후속조치 일환으로 졸음운전 등의 운전자 부주의로 인한 대형 교통사고예방을 위해 첨단 운전자 지원장치의 설치 의무대상을 확대하는 방안을 추진하고 있다. 또한 경기도에서는 2017년 경기도 광역버스(G버스) 2,188대에 차로이탈경고장치(LDWS) 및 전방충돌경고장치(FCWS)와 같은 첨단 운전자 지원장치 부착을 지원함으로써, 운전자 부주의로 인한 교통사고예방을 위한 노력을 하고 있다.

2018년 4월 기준 경기도 버스운전자 수는 총 20,342명이며, 그 중 남성 버스운전자가 19,750명(97.1%), 여성 버스운전자가 592명(2.9%)이다. 여성 버스운전자 수와 비율은 매년 증가하고 있지만, 여전히 남성운전자수와 비교할 때 현저히 낮은 수치를 나타내고 있다. 버스운전자의 경우 근무시간이 매우 길어 남성에 비해 상대적으로 체력이 약한 여성들에게 장시간운전은 불리한 측면이 있다. 따라서 이러한 여성운전자의 특성을 반영한 운전편의를 향상시킬 수 있는 장치가 필요하다. 또한 근로기준법 개정으로 주 52시간 근무제를 시행함에 따라, 버스 운전기사수도 크게 늘어날 것으로 판단된다. 이에 따라 많은 버스운전기사들의 운전 편의를 향상시키기 위해서는 버스사고심각도의 요인을 파악하고, 어떠한 첨단운전자지원시스템을 도입해야하는 지에 대한 연구가 반드시 필요하다.

본 연구는 이러한 배경 하에 경기도에서 발생한 시내 ‧ 시외버스(가해차량)사고를 대상으로 버스운전자의 성별 사고심각도 영향요인을 분석함으로써, 향후 첨단 운전자 지원 장치의 도입 방안을 논의하고자 한다.

2. 연구의 내용 및 방법

본 연구의 시간적 범위는 2014－2016년(3개년)을 기준으로 하며, 공간적 범위는 경기도 31개 시 ‧ 군에서 발생한 시내 ‧ 시외버스(가해차량)사고를 대상으로 한다. 연구방법은 다음과 같다. 첫째, 국내 ‧ 외 선행연구고찰을 통해 기존 연구와의 차별성을 검토하였다. 둘째, 사고자료를 수집하여 코딩 한 후, 다중공선성 검토를 실시함으로써 최종적으로 변수를 선정하였다. 셋째, 통계프로그램 SPSS 21.0을 이용해 의사결정나무(Decision Tree)모형으로 유형별 채택 변수를 1단계로 검토한 후, 종속변수가 사고심각도와 같이 순석척도일 경우 활용되는 순서형 로짓(Ordered Logit)모형을 2단계로 분석하였다. 넷째, 유형별로 채택된 변수를 비교분석함으로써 향후 첨단 운전자 지원 장치 도입 방안을 논의하였다.

기존문헌 고찰

버스교통사고 관련 문헌은 크게 버스 교통사고 요인분석, 버스운영 효과분석으로 구분할 수 있다. 먼저 버스 교통사고 요인분석 관련 연구로 Ann et al.(2014)은 버스 운전자들의 성격 특성과 안전 직무수행 및 교통사고와의 관계를 상관분석과 다중회귀분석을 사용해 분석하였다. 분석결과, 성실성과 정서성을 비롯한 성격 6요인의 대부분이 버스운전자의 안전준수행동에 유의한 상관관계를 보였으며, 교통사고와는 성실성만이 유의한 상관관계를 나타냈다. 따라서 이러한 결과는 버스운전자의 인사선발에 성격검사를 활용하면 버스운전자들의 안전행동을 향상시키는 효과를 얻을 수 있을 것 이라는 중요한 시사점을 가진다고 주장하였다. Park et al.(2016)은 업종별 버스 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인들의 특성을 의사결정나무를 사용해 연구하였다. 버스의 업종을 시내버스, 농어촌버스, 시외버스로 구분하였으며, 모든 업종에서 가장 중요한 변수는 탑승유형(보행, 자차탑승, 타차탑승, 기타)으로 나타났다. 또한 모든 업종에서 사망 및 중상사고는 탑승유형 중 보행이나 기타(자전거, 이륜차, 경운기)인 경우 많이 발생한 것으로 분석되었다. 업종별 특성으로는 시내버스의 경우엔 차내 승객이 다치는 중대한 법규위반 사고예방 대책이 필요하며, 농어촌 버스는 차내 승객이 다치는 차량단독 및 차대사람 사고유형을 줄여한다고 주장하였다. 마지막으로 시외버스는 차내 승객과 타차 탑승자가 모두 다치는 고속도로 사고유형의 사고예방대책이 필요하다고 제안하였다. Yoon et al.(2018)은 버스운송사업을 시내버스, 시외 및 고속버스, 전세버스로 나누어 순서형 프로빗 모형을 이용한 유형별 사고심각도 영향요인을 분석하였다. 시내버스의 경우 도로의 기하구조가 사고심각도에 유의미하게 영향을 보여, 입석승객을 포함한 많은 재차인원으로 인한 운행이 사고심각도에 영향을 미칠 수 있음을 운전자 교육을 통해 강조할 필요가 있다고 제시하였다. 시외 및 고속버스의 경우 주요 사고심각도 요인이 과속에 있음에 따라 주행속도 제한장치 도입 등의 제도적인 방안이 검토될 수 있다고 주장하였다. Proto and Kapaln(2014)은 덴마크 내 버스 사고심각도 영향요인 분석을 순서형 로짓 모형을 사용해 분석하였다. 버스 사고심각도는 과속, 야간, 고령운전자, 미끄러운 노면일수록 사고심각도가 증가한 것으로 나타났으며, 버스운전자의 부주의로 인한 사고를 예방하기 위한 인프라에 대한 필요성을 시사하였다. Feng et al.(2016)은 미국 내 버스운전자에 대한 버스 사고심각도 요인을 순서형 로짓모형을 이용해 분석하였다. 26세 미만의 젊은운전자 그리고 65세 이상의 고령운전자일수록 사고 발생위험도가 높았으며, 차선 수가 많을수록, 습윤한 노면일수록 그리고 교통사고 위반기록이 많을수록 사고심각도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Quang et al.(2017)은 하노이의 버스 관련 사고의 근본원인을 토론 및 심층 면접조사를 통해 조사하였다. 조사대상은 버스운전기사, 승객, 버스회사 관리자 및 교통경찰이며, 질문은 크게 도로환경, 사고관련정책, 인적요인, 차량요인으로 나뉜다. 조사결과, 버스운전자가 버스사고의 유일한 사고원인은 아니며, 급격한 인구증가 및 관련정책이 사고에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 버스관련 사고를 감소시키기 위한 장기적인 해결책으로는 도로환경 및 교통관리 인프라를 개선하는 것이 가장 중요할 것이라고 주장하였다. 버스 교통사고 요인분석 관련 연구는 프로빗 혹은 순서형 로짓모형을 이용한 사고심각도분석이 많은 부분을 차지하였으며, 버스운전자, 도로 기하구조, 사고발생 상황 등을 변수로 고려해 모형을 분석하였다. 하지만 버스 운전자 성별을 고려한 연구는 부족하게 나타났다.

버스운영 효과분석 관련 연구로 Choi et al.(2011)는 시내버스 준공영제 시행에 따라 시내버스 운전자의 운전태도가 어떻게 변화하고 교통사고에 어떠한 영향을 미치는지 제시하였다. 시계열 분석결과 시내버스 준공영제 시행 후 시간이 경과함에 따라 교통사고가 전반적으로 감소하는 것으로 나타났다. 또한 시행 후 운전태도의 변화 정도에 따른 교통법규 위반 행위의 저감 정도를 대응분석법으로 분석한 결과, 운전태도 변화정도에 따라 교통법규 위반 행위 감소도 함께 나타남을 파악하였으며, 교통법규 위반과 교통사고 감소에 가장 많은 영향을 끼친 요인으로는 안전운전 의무 불이행 위반 감소와 고용안정으로 분석되었다. Lim et al.(2012)은 서울시 버스전용차로 설치 ‧ 확대에 따른 버스사고 영향요인을 음이항 모형을 이용해 분석하였다. 분석결과, 중앙버스전용차로에서 일반차로로 이동하는 버스가 많고 그 유형이 많으면 버스사고건수가 증가하는 것으로 분석되었으며, 버스의 정지선과 횡단보도의 이격 거리가 길면 사고가 증가하는 것으로 나타났다. 또한 가로변버스전용차로에서는 상습 불법주정차 유무 및 토지이용형태가 사고에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 가장 우측차로에 전용차로가 있기 때문에 토지이용형태에 따라서 상권에 상습불법주정차 차량이 많아 버스의 주행공간이 확보되지 않아 사고가 증가한다고 주장하였다. 버스운영 효과분석 관련 연구는 준공영제 시행, 버스전용차로 설치에 따른 운전자의 태도 변화 혹은 사고영향요인 변화 등을 분석하였으나, 향후 버스운전자를 위해 어떠한 시스템을 지원해야하는 지에 대한 연구는 부족한 실정이다.

운전자 성별 교통사고 분석연구로 Kim(2012)은 한국 운전자의 성별집단별 교통사고 위험과 상관되는 인적요인을 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하여 그 결과를 비교하였다. 남성 및 여성운전자 모두 교통위반단속경험의 유무와 교통사고경험 유무가 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 남성운전자는 고령의 나이 여부, 여성운전자는 운전성향이 교통사고 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Choi and Kum(2018)은 상호지향성모델을 적용하여 위험운전 행동에 대한 남성 및 여성운전자 상호간 인식차이를 비교 분석하고, 그 요인을 파악하였다. 남성 및 여성운전자는 상대집단이 더 위험하다고 인식하고 있으며, 남성은 여성의 실수요인과 관련된 운전행동, 여성은 남성의 위반요인과 관련된 운전행동이 위험도에 대하여 더 높게 인지하고 있는 것으로 분석되었다. Sherrilene et al.(2013)은 고령운전자의 성별 사고요인을 로지스틱 회귀분석을 이용해 분석하였다. 남성 고령운전자가 여성 고령운전자에 비해 사고의 확률이 더 높게 나타났으며, 여성 고령운전자는 남성운전자에 비해 좌회전 회피 능력이 더 감소하는 것으로 분석되었다. Niranga and Sunanda(2014)는 로지스틱 회귀분석을 이용하여 젊은 운전자 성별 교통사고에 미치는 인적, 도로환경 및 차량요인을 분석하였다. 남성운전자의 사고심각도 모형에서는 도로의 등급, 젖은 노면에서의 주행 및 후방충돌여부가 영향요인으로 채택되었으며, 여성운전자의 사고심각도 모형에서는 주말, 충돌시 회피, 전복사고 및 보행자 충돌여부가 영향요인으로 선정되었다. 운전자 성별 교통사고 관련 연구는 대부분 일반운전자에 대한 연구이며 버스운전자에 대한 연구는 거의 없는 것으로 나타났다. 고찰한 기존문헌의 분석모형 및 모형유형을 정리한 표는 Table 1과 같다.

Table 1. Research review

따라서 본 연구는 첫째, 버스운전자의 성별로 유형을 구분해 사고심각도 분석을 실시하고 운전자 성별 첨단운전자 지원장치 도입방안을 제시하였으며, 둘째, 모형을 2단계로 나누어 의사결정나무분석을 통해 1단계로 변수를 검토하고 순서형 로짓모형을 이용해 2단계로 사고심각도를 분석함에 선행연구들과 차별성이 있다.

분석의 틀 설정

1. 자료수집

본 연구는 시내 ‧ 시외버스(가해차량)사고를 분석하기 위해 도로교통공단의 ｢교통사고분석시스템(TAAS)｣을 이용해 3개년도(2014-2016)의 사고 자료를 수집하였으며, 총 1,580건의 사고 자료가 수집되었다. 이 중 1502건은 남성운전자, 72건은 여성운전자가 발생시킨 사고이다. 사고심각도 수준은 부상신고, 경상, 중상, 사망의 4가지로 구분되며, 개별사고에 대한 내용은 사고 일시, 발생 시 ‧ 군, 기상상태, 운전자 나이 등의 항목을 포함하고 있다. 또한 발생 시 ‧ 군의 일 버스통행량 및 버스면허 대수 등을 파악하기 위해 경기도 버스운송관리시스템(BMS, Bus Management Systems) 자료를 활용하여 이를 수집하였다.

2. 변수 선정

본 연구의 종속변수는 버스운전자 성별 사고심각도이며, 독립변수는 기존문헌 고찰을 통해 버스운전자 사고심각도에 영향을 미칠 것으로 판단되는 가해자연령, 기상상태, 발생시간, 법규위반항목 등을 채택하였다. 또한 독립변수 간 강한 상관관계가 존재하는지를 평가하기 위해 다중공선성 분석을 실시하였다. 다중공선성을 검정하기 위한 방법으로는 분산팽창계수(VIF, variance inflation factor), 공차한계, 상태지수분석 등이 있으며, 본 연구에서는 분산팽창인자 분석법을 통해 다중공선성을 평가하였다. VIF 계수가 10보다 클 경우 다중공선성에 문제가 있다고 평가하는데(Seo et al., 2011), 다중공선성 분석결과 선정된 독립변수의 VIF 계수가 모두 10보다 작아 다중공선성 문제가 없다고 판단되며, 최종적으로 총 34개의 변수가 채택되었다. 선정된 변수들의 다중공선성 분석 및 요약통계분석은 Table 2와 같다.

Table 2. List of variables

*: Means of dummy variables indicate ratio of 'yes=1'.

사고심각도 분석 및 논의

사고심각도 분석 및 논의

1. 가설검정

모형을 개발하기에 앞서, ‘버스 운전자 성별이 사고심각도에 영향을 미치는지’에 대한 가설검정을 실시하였다. 가설검정은 두 집단의 평균을 비교할 수 있는 독립표본 t 검정을 이용해 분석하였다.

먼저 Table 3의 요약통계를 살펴보면, 남성 및 여성 버스운전자의 사고심각도 평균은 각각 2.41과 2.53으로 사고가 발생할 경우 여성운전자의 사고심각도가 더 높게 나타났다. 귀무가설은 ‘남성 버스운전자와 여성 버스운전자의 사고심각도는 차이가 없다.’ 라고 설정되며, 대립가설은 ‘남성 버스운전자와 여성 버스운전자의 사고심각도는 차이가 있다.’라고 설정된다. 가설검정 결과는 Table 4와 같다. 분석결과 유의확률이 0.10보다 작아 90% 신뢰수준에서 귀무가설을 기각하게 된다. 즉, ‘남성 버스운전자와 여성 버스운전자의 사고심각도는 차이가 없다’라고 할 수 없다.

Table 3. Summary statistic by type

Table 4. Independent sample t-test (near school or not)

2. 의사결정나무(Decision Tree)

본 연구에서는 사고심각도 분석을 수행하기 전, 각 유형의 사고 요인들을 1단계로 검토하기 위해 의사결정나무 분석을 실시하였다. 의사결정나무의 알고리즘은 크게 평가지수를 지니계수로 하는 CART 알고리즘과 카이제곱으로 하는 CHAID 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 CHAID 알고리즘을 이용한 분류 분석을 수행하였다. CHAID 알고리즘의 경우 카이제곱 통계량이 크고 이에 대한 유의확률(p-value)이 α=0.05보다 작은 경우 부모마디는 자식마디를 생성하게 된다(Park et al., 2016).

1) 전체운전자

전체 가해 시내 ‧ 시외버스 운전자 사고를 대상으로 한 의사결정나무 분석결과는 Figure 1과 같으며, 가장 중요한 변수는 신호위반으로 나타났다. 중상사고 및 사망사고의 경우 신호위반 사고가 발생했을 경우 중상 및 사망사고가 각각 기존 39.5%, 2.2%에서 50.1%, 3.1%의 비율로 증가하여 중상 및 사망사고의 위험이 더 높아지는 것으로 분석되었다.

Figure 1.

Decision tree - all driver

2) 성별운전자

남성운전자 사고를 대상으로 한 의사결정나무 분석결과는 Figure 2와 같으며, 가장 중요한 변수는 전체모형과 동일하게 신호위반과 차대차 순으로 나타났다. 또한 심각도 비율 또한 유사하게 분석되었다. 이는 전체 사고건수 1,580건 중 1,508건(95.4%)이 남성운전자 사고이기 때문에 그 영향요인이 유사하게 분석된 것으로 판단된다. 반면, 남성운전자 사고에서는 해당 시 ‧ 군 일 버스통행량이 추가적으로 채택되었다. 분석결과 일 버스통행량이 135,010명 초과인 시 ‧ 군에서 중상 및 사망사고의 비율 49.6% (48.8%+0.8%)이 이하인 시 ‧ 군에 비해 더 높은 것으로 분석되었다. 하지만 사망사고의 비율만을 보았을 땐 일 버스통행량이 135,010명 이하인 시 ‧ 군은 5.2%, 초과인 시 ‧ 군은 0.8%로 일 버스통행량이 135,010명 이하인 시 ‧ 군의 사망사고의 위험이 그렇지 않은 시 ‧ 군에 비해 6배 이상 높은 것으로 나타났다. 또한 여성운전자 의사결정나무 분석결과에서는 유의미한 변수가 채택되지 않았다.

Figure 2.

Decision tree - male driver

3. 순서형 로짓(Ordered Logit)

본 연구에서는 사고심각도 분석을 위해 종속변수가 순서척도일 경우 많이 사용되는 순서형 로짓모형을 이용해 버스운전자 전체, 성별 사고모형을 분석하였다. 또한 앞서 분석한 의사결정나무 분석으로 선정된 변수, 기존문헌고찰 및 연구자의 판단으로 성별 사고심각도에 영향을 미칠 것으로 판단되는 변수를 검토하여 분석을 수행하였다. 분석은 버스운전자 성별 사고심각도에 유의미한 영향을 미치는 변수의 p-value와 표준오차 값들을 종합적으로 고려하여 90% 신뢰수준에 유의미한 설명변수만 채택하여 사고심각도 모형을 구성하였으며, 채택된 변수의 계수 값을 통해 유형별 사고심각도에 미치는 영향 정도를 평가하였다. 분석결과는 Table 5와 같다.

Table 5. Ordered logit models

1) 전체운전자

전체 버스운전자의 심각도 분석결과, 사고유형 항목의 차대사람, 법규위반 항목의 과속, 신호위반, 중앙선침범이 설명변수로 채택되었으며, 채택된 변수 모두 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 또한 신뢰수준 90% 기준에 모두 유의하는 것으로 나타났으며, 모형의 우도비(ρ₂)는 0.560으로 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다.

2) 남성운전자

남성 버스운전자 심각도 분석결과, 전체 버스운전자의 사고심각도 분석결과와 동일하게 사고유형 항목의 차대사람, 법규위반 항목의 과속, 신호위반, 중앙선 침범이 설명변수로 채택되었으며, 도로형태 항목의 교차로 변수가 추가적으로 선정되었다. 전체 버스운전자와 변수가 유사하게 채택된 것은 앞서 설명한 바와 같이, 전체 사고건수 1,580건 중 1,508건(95.4%)이 남성운전자 사고이기 때문에 그 영향요인이 유사하게 분석된 것으로 판단된다. 채택된 변수는 모두 양(+)의 상관관계를 갖으며, 신뢰수준 90%에 모두 유의하는 것으로 나타났다. 또한 모형의 우도비(ρ₂)는 0.254로 모형이 적합한 것으로 나타났다.

3) 여성운전자

여성 버스운전자 심각도 분석결과, 가해차량용도 항목의 시외버스, 법규위반항목의 신호위반과 안전거리미확보가 채택되었다. 채택된 변수 모두 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 분석되었으며, 신뢰수준 90% 기준에 모두 유의하는 것으로 나타났다. 또한 모형의 우도비(ρ₂)는 0.513으로 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다.

4) 비교분석 및 논의

성별 버스운전자 사고심각도에 미치는 요인의 차이를 분석하기 위해 채택된 변수를 Table 6과 같이 비교해본 결과, 법규위반항목의 신호위반변수가 모든 유형에서 공통적으로 채택된 것으로 나타났다. 신호위반으로 인한 교통사고는 다른 교통사고유형보다 교통사고건수와 심각도의 비율이 높게 나타난다(Retting et al. 1999). 특히 차체가 큰 버스의 경우 일반 승용차에 비하여 그 심각도가 더 크다. 따라서 모든 버스운전자에게 신호 준수 여부가 사고심각도에 많은 영향을 줄 수 있음을 운전자교육을 통해 다시 한 번 강조할 필요가 있다.

Table 6. Comparison of Ordered Logit Models

전체 버스운전자 심각도 모형과 남성 버스운전자 심각도 모형의 채택변수는 교차로 변수를 제외하고는 동일하게 채택되었다. 이는 전체사고건수 1,580건 중 약 95% (1,508건)가 남성 버스운전자 사고이기 때문으로 판단된다. 두 유형에서 동일하게 채택된 변수를 살펴보면 먼저, 차대사람 사고일수록 사고심각도가 높아지는 것으로 분석되었다. 2017년 우리나라 전체 교통사고 사망자수 4,185명 중 차대사람 사고 사망자수는 1,617명으로 약40%에 달하며, 차대차 사고에 비해 사고건수 대비 사망자수도 높다. 특히나 차량의 크기 및 제동거리가 큰 버스의 경우 일반 차량에 비해 보행자사고 발생 시 사망사고로 이어질 가능성이 더 크다. 따라서 버스운전자는 보행자사고에 대한 경각심을 가지고 차량을 운행할 필요가 있으며, 국가적 차원에서 첨단운전자 지원시스템 중 하나인 보행자 자동긴급제동장치(Autonomous Emergency Breaking Pedestrian)의 설치 장려 등으로 보행자사고 예방을 위한 대책을 마련해야한다.

법규위반 항목 중 과속일수록, 신호위반 사고일수록 사고심각도가 높아지는 것으로 나타났다. 버스 운전자의 경우 보통 소속업체에서 제공하는 하루 운행스케줄에 맞추어 운행을 하게 되는데, 도로의 사정 등으로 운행시간이 길어지다 보면 휴식 및 식사 시간 없이 장시간동안 운행이 지속될 수 있다. 따라서 이는 버스운전자의 과속, 신호위반을 유도할 수 있으며 사고의 발생 또는 심각도를 높일 수 있는 영향 요인이 될 수 있다. 따라서 버스운전자의 근무환경을 개선하는 것이 우선적으로 필요하다고 판단된다. 2차적으로는 GPS 정보를 이용해 버스의 현재위치 및 제한속도를 파악하여 속도위반경고를 제공하는 시스템을 설치함으로써 버스운전자에게 제한속도위반을 인지시키는 것이 필요하다. 또한 향후 첨단운전자 지원시스템 중 지능형 속도제한장치(Intelligent Speed Assistance: 주행차로의 교통 환경을 인지한 후 운전자에게 알려주고 자동으로 제한속도 이상으로 주행 시 감속 주행하는 장치)의 설치를 장려하는 법 ‧ 제도 등을 마련할 필요가 있다.

마지막으로 중앙선침범일수록 사고심각도가 높아지는 것으로 나타났는데, 운전자의 중앙선침범의 요인으로는 크게 졸음운전, 불법 유턴, 앞지르기 등이 있을 수 있다. 따라서 버스에 차로이탈경보장치(Lane Departure Warning System: 자동차가 주행하는 차로를 운전자의 의도와는 무관하게 벗어나는 것을 운전자에게 경고하는 장치), 혹은 차로유지지원장치(Lane Keeping Assistance System: 자동차가 주행 중인 차로 내를 주행하도록 보조하는 장치)의 장착을 의무화해 중앙선침범으로 인한 사고를 예방해야 한다.

남성 버스운전자 사고심각도 모형에서 채택된 도로형태 항목의 교차로 변수를 살펴보면, 단일로 혹은 기타 일 때보다 교차로일수록 사고심각도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 교차로의 경우 단일로에 비해 상충점이 더 많아 상충의 기회가 더 많으며, 보행자의 통행가능성이 더 높아 차대사람 사고로 이어질 수 있어 사고심각도가 높아진 것으로 판단된다.

여성 버스운전자 사고심각도 모형에서 채택된 변수를 살펴보면, 먼저 가해차량용도가 시내버스일 때 보다 시외버스일수록 사고심각도가 높아지는 것으로 분석되었다. 시외버스의 경우 시내버스보다 고속도로나 단일로를 주로 이용하므로, 운전자가 고속주행을 할 가능성이 높아져 사고심각도에 영향을 준 것으로 평가된다. 또한 이는 함께 채택된 법규위반항목 중 안전거리 미확보 변수와 연계될 수 있는데. 버스의 경우 제동거리가 길어 사고에 대비하여 운행 시 다른 차량과의 안전거리를 충분히 확보해야한다. 특히나 고속주행 시에는 사고심각도가 높아질 수 있기 때문에 안전거리 확보가 매우 중요하다. 여성과 남성은 신체적 ‧ 심리적인 면에서 다른 특성을 가져, 다른 운전행동양식을 보여준다. 여성운전자는 남성운전자에 비해 꼼꼼하고 섬세한 성격을 가져 이러한 부분이 장점으로 작용하나, 때로는 운전 시 사물을 객관적으로 보는 판단 및 시각 능력이 상대적으로 약하다(도로교통공단, 2007). 따라서 여성운전자는 고속 주행 시 차간거리, 안전거리 확보 등에 미약할 수 있다. 따라서 첨단운전자 지원시스템 중 전방충돌경고장치(Forward Collision Warning System: 주행 중인 차로에서 앞차와의 충돌을 회피하거나 완화하기 위해 운전자에게 경보를 주기 위한 장치)의 부착을 통해 안전거리 미확보로 인한 사고를 예방할 필요가 있다.

결론

본 연구는 경기도에서 발생한 시내 ‧ 시외버스(가해차량)사고를 대상으로 버스운전자의 성별 사고심각도 영향요인을 분석함으로써, 향후 첨단 운전자 지원 장치의 도입 방안을 논의하기 위해 수행되었다.

우선 사고심각도 분석을 수행하기 전, 각 유형의 사고 요인들을 1단계로 검토하기 위해 의사결정나무 분석을 실시한 결과, 전체 및 남성운전자 분석에서 동일하게 신호위반변수와 차대차변수가 가장 중요한 영향요인으로 채택되었다. 운전자가 신호위반을 할수록 중상 및 사망사고의 위험이 더 높아지는 것으로 분석되었으며, 차대차 사고가 아닐수록(차대사람사고 일수록) 중상 및 사망의 비율이 더 높은 것으로 나타났다. 반면, 여성운전자 분석결과에서는 변수가 채택되지 않았다.

순서형 로짓모형을 이용하여 버스운전자 성별 사고심각도를 분석한 결과, 신호위반 변수가 세 유형에서 모두 유의한 변수로 채택되었다. 또한 전체운전자 모형과 남성운전자 모형 모두 설명변수로 차대사람, 과속, 중앙선침범이 동일하게 선정되었으며, 남성운전자 모형에서는 교차로변수가 추가적으로 채택되었다. 여성운전자 모형에서는 시외버스와 안전거리미확보변수가 채택된 것으로 나타났다.

이상의 분석 결과로부터 아래와 같은 정책적 시사점을 제안할 수 있다. 첫째, 의사결정나무 분석과 사고심각도 분석 모두에서 신호위반 변수가 가장 중요한 영향요인으로 채택됨에 따라 모든 버스운전자에게 신호 준수 여부가 사고심각도에 많은 영향을 줄 수 있음을 운전자교육을 통해 강조할 필요가 있다.

둘째, 전체 버스운전자 심각도모형과 남성 버스운전자 심각도모형에서 차대사람, 과속, 중앙선침범 변수가 동일하게 선정되었으며, 여성운전자 심각도모형에서는 안전거리 미확보가 변수로 채택되었다. 선정된 변수의 대부분이 법규위반 항목으로 나타났으며, 이는 운전자의 부주의가 사고심각도에 큰 영향요인이 될 수 있다고 해석할 수 있다. 따라서 이를 운전자에게 운전자 교육을 통해 다시 한 번 상기시키고, 국가적 차원으로는 첨단운전자 지원장치인 보행자 자동긴급제동장치, 지능형 속도제한장치, 차로이탈경보장치 및 차로유지지원장치의 설치 등을 의무화하고 지원해주는 법 ‧ 제도를 마련함으로써 운전자 부주의로 인한 사고를 예방하기 위한 노력이 필요하다.

셋째, 이미 국토교통부에서 운전자 부주의로 인한 교통사고 예방을 위해 차로이탈경보장치, 전방충돌경고장치 등의 첨단운전자지원장치 의무대상을 확대하는 등의 노력을 하고 있지만, 사고심각도를 개선하기 위해서는 어떠한 장치를 우선적으로 지원해야하고 성별에 따라서는 어떠한 차이가 있는지에 대해서는 아직 정책적인 마련이 부족하다. 따라서 본 연구의 결과는 그러한 노력에 도움이 될 것으로 기대된다.

마지막으로 본 연구에서 활용된 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS)에서는 경찰청, 공제조합 및 보험회사 등 각각 분산 ‧ 관리되고 있는 교통사고자료를 수집하고 통합DB를 구축 ‧ 분석한 결과를 제공하고 있다. 그 자료에는 각 사고의 법규위반정보가 포함되어 있는데, 법규위반 항목 중 안전운전 의무불이행, 기타(운전법규위반) 등과 같은 항목은 구체적인 사고원인을 파악할 수 없어 정책적인 시사점을 제공하기에 어렵다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 해당 항목을 제외하고, 구체적인 원인을 파악할 수 있는 사고만 선정해 분석을 수행하였다. 따라서 법규위반의 세부화 등의 개선이 필요하다고 판단된다.