Article

Journal of Korean Society of Transportation. October 2020. 390-403
https://doi.org/10.7470/jkst.2020.38.5.390


ABSTRACT


MAIN

  • 서론

  •   1. 연구배경 및 목적

  •   2. 연구내용 및 방법

  • 선행연구 및 제도 검토

  • 교통안전표지 설치현황조사 및 진단

  •   1. 대상구간 설명 및 자료수집 방법

  •   2. 교통안전표지 설치현황

  • 교통사고 발생특성과 교통안전표지 설치 상관성

  •   1. 교통사고 발생특성

  •   2. 교통사고와 교통안전표지의 상관관계

  • 교통사고 심각도 분석

  •   1. 가설검정

  •   2. 변수설명

  •   3. 분석 결과

  •   4. 비교분석 및 논의

  • 결론

서론

1. 연구배경 및 목적

교통사고가 발생하는 원인은 인적, 도로환경, 차량 요인으로 구분할 수 있다. 그 중 도로환경 요인으로 발생한 사고를 감소시키기 위해서는 해당 도로에 적합한 교통안전시설을 설치하는 것이 중요하며, 교통안전시설은 교통사고가 많이 발생하는 등 교통안전에 문제가 되는 현장을 진단하여 운전자에게 도로통행의 규칙을 알려주고 안전한 통행을 안내할 수 있어야 한다. 이와 관련한 개선사업으로 교통사고 잦은 곳 개선사업이 있다(Yoon et al., 2016). 교통안전시설은 도로교통법과 시행규칙에서 정의하고 있는데 신호기, 신호등, 안전표지로 구분되며, 안전표지는 다시 주의, 규제, 지시, 보조, 노면으로 구분된다. 운전자는 교통안전표지를 보고 운전행위(속도 등)를 결정하기 때문에 설치 및 관리주체는 근거에 적합한 교통안전시설을 제공하고 지속가능한 시설의 유지관리를 할 수 있어야 한다. 그러나 우리나라 교통안전시설 관리체계 검토결과, 교통안전시설의 설치는 경찰청, 유지관리는 지자체에서 주관해 관리주체가 이원화되고 있으며, 교통안전표지 유지관리에 대한 표준화된 데이터 및 시스템이 부재한 실정이다. 본 연구는 도심부 도로의 교통안전표지의 분포를 현장조사를 통해 파악하고 교통사고의 심각도와 관련성을 나타낼 수 있는지 도로유형별로 구분하여 분석하고 개선방안을 도출하고자 한다.

2. 연구내용 및 방법

시간적 범위는 2015-2019년(5개년)이며, 공간적 범위는 경기도 성남시 판교테크노밸리로 한정하였다. 연구방법은 첫째, 교통안전표지와 교통사고를 연계분석한 국내외 연구동향을 파악하고 본 연구의 차별성을 검토한다. 둘째, 도심부도로에 교통안전시설의 유형별 설치현황을 조사한다. 셋째, 교통사고 발생현황과 교통안전시설의 관계를 살펴보기위하여 활용할 수 있는 교통안전표지 DB가 있는지 조사하고 교통안전시설의 설치분포와 유형별로 교통사고와 관련성을 탐색하여 본다. 넷째, 도로구간의 교통심각도에 미치는 영향요인을 분석한다. 수집자료는 구간별 사고자료, 도로환경요인자료, 교통안전표지자료이다. 분석은 통계프로그램 SPSS 21.0을 이용해 종속변수가 순서척도일 경우 활용되는 순서형 로짓(Ordered Logit)모형을 이용해 도로형태별 교통사고 심각도모형을 구축한다. 마지막으로, 채택된 변수를 비교분석함으로써 교통안전표지가 교통사고심각도와 어떠한 연관성을 맺고있는지를 논의하고 시사점을 제시하였다.

선행연구 및 제도 검토

교통사고 발생원인은 크게 인적, 도로환경적 요인으로 구분할 수 있으며, 도로환경적 요인 중 교통안전표지가 사고에 미치는 영향을 분석한 연구로 Joo(2018)는 교차분석을 통해 교통안전표지와 교통사고발생분석을 실시하였다. 분석결과 주의, 규제, 지시표지의 설치는 교통안전표지 설치 1년 이내 교통사고발생을 감소시키는 것으로 나타났으며, 보조표지의 설치는 교통사고발생에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. Seo et al.(2019)은 점멸형 속도제한표지가 어린이 보호구역에서 차량속도에 미치는 효과분석을 실시하였다. 분석결과 점멸형 속도제한표지의 효과는 도로기하구조 및 주변교통환경에 따라 상이하게 나타났다. 차량의 고속주행이 상대적으로 어려워 운전자가 인지하기 좋은 환경에서는 비교적 좋은 효과를 나타냈으나, 간선도로상의 어린이보호구역에서는 차량이 조정된 제한속도를 상회하여 운행하는 것으로 분석되었다. Kerrie et al.(2015)은 좌회전 점멸 황색 신호 안내 교통표지의 안전효과 분석을 수행하였다. 충돌효과 분석결과, 좌회전 점멸 황색 신호 안내 교통표지가 있을 경우 그렇지 않은 경우에 비해 더 큰 충돌감소효과를 보이는 것으로 나타나, 좌회전 차량의 안전성을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다고 평가하였다. Xianglin et al.(2019)은 교통안전표지의 효과 및 성능은 유형, 운전자의 행동속성, 도로의 기하구조적 특징 등과 같은 많은 요인에 크게 영향을 받으며, 교통안전표지 설치시 해당 표지가 필요한지에 대해 명확하게 해야한다고 주장하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 교통안전표지의 효과를 조사하고 평가하기 위한 방법론을 제시하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 교차로에서 교통안전표지 효과를 평가하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구는 기존연구에서 다루지 않았던 현장의 교통안전표지의 분포와 준수정도를 법기준으로 조사하고 대상도로구간에 교통사고 심각도를 나타내는 요인으로 적용할 수 있는지 살펴보고자한다.

우리나라에서 교통안전시설을 설치할 때 그 기준은 「도로교통법(4조, 교통안전시설의 종류 및 설치 ‧ 관리기준)」, 「도로교통법 시행규칙(8조, 안전표지)」을 근거로 하며 「도로교통법 시행규칙(별표 6)」, ‘안전표지의 종류 만드는 방식 및 설치 ‧ 관리기준’(Ministry of Government Legislation, 2020)을 따른다. 설치의 판단은 교통사고가 빈번하게 발생하거나 그러한 위험을 가지고 있는 구간으로 판단하며 지역 주민의 교통편의를 위해 지역교통안전심의에서 교통안전시설 설치여부를 판단한다. 「도로교통법 시행규칙(별표 6)」, ‘안전표지의 종류 만드는 방식 및 설치 ‧ 관리기준’에서는 교통안전표지를 주의표지, 규제표지, 지시표지, 보조표지로 분류해 교통안전표지별 설치기준 및 장소 등을 제시하고 있다. 규제표지는 도로이용과 관련된 제한, 금지 등의 사항을 해당지점 또는 구간에 설치하여 도로이용자에게 알리는 표지로, 규제표지 위반시에는 도로이용자에게 벌칙을 부과하게 된다. 지시표지는 도로이용자에게 필요한 지시와 정보를 제공하고 이에 따라 적절한 행동을 취하도록 유도하기 위함이며, 도로의 지정, 통행방법의 지시, 기타지시로 구분된다. 주의표지는 도로이용과 관련된 위험요소에 대해 주의를 환기하기 위해 설치되는 시설로, 도로이용자가 신속하고 적절한 행동을 취할 수 있도록 정확하고 간단명료한 형태여야 한다. 보조표지는 주의, 규제, 지시표지의 주기능을 보충해 도로이용자에게 알리는 표지로 본 표지의 보조적인 기능을 수행하는 표지이다(「도로교통법 시행규칙(8조, 안전표지)」).

교통안전표지 설치현황조사 및 진단

1. 대상구간 설명 및 자료수집 방법

분석대상구간은 경기도 성남시 판교테크노밸리를 대상으로 하였는데 최근 경기도에서 자율주행실증단지로 선정하여 제로셔틀(자율주행 미니버스)이 운행되고 있다. 경기도 첨단산업단지로 업무 ‧ 상업 ‧ 주거 ‧ 공공시설이 공존하고 도심부 통행특성을 가지고 있으며 11개 교차로를 중심으로 15개 구간으로 구성되어 있다. 본 연구는 Figure 1과 같이 교통사고에 미치는 영향으로 도로시설 및 교통안전표지를 항공촬영기반의 정사사진과 현장 영상촬영기법을 활용하였다. 분석대상구간은 Figure 2와 같다. 항공촬영기반의 정사사진을 활용해 도로구간의 교통시설 및 교통안전표지의 위치정보를 수정 ‧ 보완하였다. 이를 기반으로 구간별 현장을 영상촬영 조사하였으며, 영상자료를 활용한 이미지추출을 통해 교통안전표지 현황을 파악하였다. 조사는 2019년 9월부터 11월까지 3개월에 걸쳐 수행하였다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2020-038-05/N0210380505/images/kst_38_05_05_F1.jpg
Figure 1.

Investing method (orthophoto map (left), video survey (right))

data: Cheil Engineering (2019), Diagnosing the Installation Status of Traffic Safety Facilities in Demonstration Areas. 68.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2020-038-05/N0210380505/images/kst_38_05_05_F2.jpg
Figure 2.

Target section of analysis

대상구간의 교통 및 기하구조는 Table 1과 같이 9개 항목의 데이터를 수집 및 조사하였고 결과는 Table 2, 3과 같다. 구간별 교통현황자료는 오전첨두(08:00-09:00), 오후첨두(18:00-19:00), 비첨두(12:00-13:00)로 나누어 시간대별 교통량, 통행속도, 중차량비를 조사하였다. 교통량은 102구간(판교테크노중앙사거리-판교테크노 14사거리)이 가장 많고 통행속도는 304구간(봇들사거리-삼평사거리)이 가장 낮았으며, 중차량비는 1011구간(판교테크노3사거리-삼성화재앞교차로)이 가장 높았다.

기하구조는 Table 3과 같은데 분석대상 구간 중 809-901구간(화랑공원삼거리-판교테크노중앙사거리), 304-506구간(봇들사거리-판교역사거리)에 지하차도가 설치되어 있으며, 구간 왕복차로수는 평균 6차선 이상이었다. 분석대상구간 내 25개의 버스정류소가 위치해 있으며, 203구간(판교테크노 14사거리-봇들사거리), 405구간(삼평사거리-봇들교사거리)에 각각 1대의 과속단속카메라가 설치되어 있다.

Table 1.

Survey of traffic condition and geometric design

No. Collection content No. Collection content
1 Traffic volume (veh/h) 6 Number of pedestrian overpass (no.)
2 Speed (km/h) 7 Number of lane (no.)
3 Heavy vehicle ratio (%) 8 Number of driveway (no.)
4 Number of underpass (no.) 9 Number of bus stop (no.)
5 Number of bridge (no.) 10 Number of speed enforcement (no.)
Table 2.

Traffic condition at each section

Section
No.
Traffic volume (veh/h) Speed (km/h) Heavy vehicle ratio (%)
AM peak PM peak Non peak AM peak PM peak Non peak AM peak PM peak Non peak
102 1,362 916 1,363 32 49 27 9.7% 10.4% 9.2%
203 1,291 835 1,243 22 49 26 8.2% 8.8% 6.1%
304 486 276 629 9 15 9 4.3% 4.1% 3.8%
405 529 206 427 11 33 11 4.0% 5.9% 5.5%
506 160 97 184 18 37 18 3.5% 2.4% 0.8%
607 779 477 799 16 29 21 7.3% 5.7% 3.8%
708 585 371 719 20 16 23 13.4% 11.9% 7.1%
809 1,193 688 939 34 36 31 5.5% 5.4% 4.5%
901 1,420 721 780 34 36 40 6.4% 4.7% 5.9%
210 547 370 712 20 24 20 16.9% 15.3% 10.6%
1011 653 419 819 32 23 32 17.5% 18.5% 12.4%
1107 679 424 803 32 23 32 16.5% 16.4% 11.9%
910 803 496 728 66 57 43 5.0% 6.0% 3.7%
1004 797 541 880 64 54 45 6.2% 5.8% 4.7%
511 754 536 910 64 54 45 5.0% 4.6% 3.3%
Table 3.

Geometric design at each section

Section No. Number of
underpass
Number of
bridge
Number of
pedestrian
overpass
Number of
lane
Number of
driveway
Number of
bus stop
Number of
speed
enforcement
102 0 0 1 6 2 2 0
203 0 0 1 6 0 3 1
304 1 0 1 6 0 2 0
405 1 1 0 6 0 0 1
506 1 0 0 7 1 2 0
607 0 0 0 7 3 2 0
708 0 0 0 7 2 0 0
809 1 1 0 8 0 2 0
901 1 0 1 8 0 2 0
210 0 0 1 8 4 2 0
1011 0 1 0 7 0 2 0
1107 0 0 0 8 0 2 0
910 0 0 0 6 2 2 0
1004 0 0 0 6 1 2 0
511 0 0 0 4 2 0 0
Total/Mean 5 3 5 6.7 17 25 2

2. 교통안전표지 설치현황

교통안전표지 설치현황을 대상구간별로 확인한 결과는 Table 4, 5와 같다. 항공촬영 등으로 수집된 데이터를 GIS의 버퍼분석으로 구간별 교통안전표지 현황을 분류하였다. 15개 구간에 교통안전표지는 총 291개가 설치되었으며, 이 중에 지시표지가 34.7%인 101개로 가장 많고, 다음으로는 규제표지가 27.8%로 81개로 조사되었다. 도로구간별로는 102구간(판교테크노중앙사거리-판교테크노 14사거리)이 46개로 교통안전표지가 가장 많이 설치된 것으로 나타났으며, 405구간(삼평사거리-봇들교사거리)이 6개로 교통안전표지가 가장 적다. 표지유형별로 살펴보면 주의표지는 횡단보도(21개), 규제표지는 정차 ‧ 주차금지(53개), 지시표지는 유턴표지(36개), 보조표지는 견인지역 표지(52개)가 가장 많은 것으로 조사되었다. 교통안전표지와 여러 유형 중 규제표지 분포는 Figure 3에 제시하였다.

Table 4.

Number of traffic safety sign at each section

Section
No.
Length
(km)
Traffic safety sign
Total Warning sign Prohibitory sign Indicatory sign Auxiliary sign Non-standard sign
102 0.42 46 3 10 22 9 2
203 0.29 24 3 10 6 5 0
304 0.37 28 3 9 7 6 3
405 0.17 6 1 1 2 1 1
506 0.23 11 1 3 5 2 0
607 0.76 15 0 3 8 4 0
708 0.23 22 1 2 15 4 0
809 0.40 17 2 6 6 3 0
901 0.40 22 1 8 8 3 2
210 0.37 27 4 8 7 6 2
1011 0.23 15 1 4 6 3 1
1107 0.17 9 0 2 4 3 0
910 0.28 17 5 5 2 5 0
1004 0.29 20 5 6 3 6 0
511 0.30 12 4 4 0 4 0
Mean 0.3 19.4 2.3 5.4 6.7 4.3 0.7
Total 4.92 291 34 81 101 64 11
(100) (11.7) (27.8) (34.7) (22.0) (3.8)
Table 5.

Type of traffic safety sign

Type of traffic safety sign Content No. Ratio (%)
Standard sign Warning sign Crosswalk 21 7.2%
Right lane disappear 10 3.4%
Riverside road 3 1.0%
Sub total 34 11.7%
Prohibitory sign No parking 53 18.2%
High speed limit 12 4.1%
Slow 10 3.4%
Overhead clearance 6 2.1%
Sub total 81 27.8%
Indicatory sign U-turn 36 12.4%
Bicycle lane 18 6.2%
Keep right 16 5.5%
Bicycle and pedestrian lane 14 4.8%
Straight & right 7 2.4%
Straight & left 7 2.4%
Bicycle and pedestrian classification 2 0.7%
Direction classification 1 0.3%
Sub total 101 34.7%
Auxiliary sign Towaway zone 52 17.9%
Traffic signal status 12 4.1%
Sub total 64 22.0%
Non-standard sign 11 3.8%
Total 291 100.0%
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2020-038-05/N0210380505/images/kst_38_05_05_F3.jpg
Figure 3.

Type of traffic safety sign installation distribution

교통안전표지 유형별 설치현황을 도로형태별로 나타내면 Table 6과 같다. 교차로에는 총 114개의 교통안전표지가 설치 되어있으며, 이 중에 지시표지가 59.6%인 68개로 가장 많고 다음으로는 보조표지가 14.9%로 17개이다. 단일로 ‧ 기타에는 총 177개의 교통안전표지가 설치되어 있으며, 규제표지가 40.1%인 71개로 가장 많고 다음으로는 보조표지가 26.6%로 47개이다.

Table 6.

Traffic safety sign by type of road

Classification Intersection Roadway ‧ etc Total
No. Ratio (%) No. Ratio (%) No. Ratio (%)
Warning sign 8 7.0% 26 14.7% 34 11.7%
Prohibitory sign 10 8.8% 71 40.1% 81 27.8%
Indicatory sign 68 59.6% 33 18.6% 101 34.7%
Auxiliary sign 17 14.9% 47 26.6% 64 22.0%
Non-standard sign 11 9.6% 0 0.0% 11 3.8%
Total 114 100.0% 177 100.0% 291 100.0%

교통사고 발생특성과 교통안전표지 설치 상관성

1. 교통사고 발생특성

교통사고자료는 도로교통공단 교통사고분석시스템(Traffic Accident Analysis System, TAAS)으로부터 2015-2019년(5년간) 분석대상구간에서 발생한 교통사고자료를 수집하였다. Table 7에서 제시한 바와 같이 사고자료에는 사고별 사고발생일시, 요일, 사고유형, 상해인원, 노면상태, 도로형태, 법규위반, 가해운전자 차종 등의 사고내역을 제공하고 있다.

Table 7.

Traffic accident collection content

No. Collection content No. Collection content
1 Date of accident (year, month, day, time) 6 Type of road
2 Date of the week 7 Violation of the traffic rules
3 Type of accident 8 Weather
4 Number of injured person 9 Assailant driver car, gender, age
5 Road condition 10 Victim driver car, gender, age

2015-2019년(5년간) 분석대상구간에서 발생한 총 교통사고건수는 250건이며, 연평균 50건 정도의 사고가 발생하는 것으로 분석되었다. 사고내용별 교통사고발생건수 검토결과(Table 8), 경상사고 165건(66.0%), 중상사고 67건(26.8%) 순으로 사고건수가 높은 것으로 나타났다. 구간별로는 102구간(판교테크노중앙사거리-판교테크노14사거리) 42건, 203구간(판교테크노14사거리-봇들사거리) 순으로 사고건수가 높다. 사고유형별로는 차대차 사고가 211건(84.4%)으로 가장 많이 발생하였으며, 도로형태별로는 교차로사고가 171건(68.4%)으로 많이 발생한 것으로 나타났다. 구간별로 살펴보면, 607구간(판교역사거리-동안사거리)이 차대사람사고건수가 가장 많으며, 901구간(판교테크노2사거리-판교테크노중앙사거리)이 단일로사고건수가 가장 많은 것으로 분석되었다.

Table 8.

Traffic accident characteristics at each section

Section
No.
Total Type of accident content Type of accident Type of road
Fatal
injury
Serious
injury
Slight
injury
Possible
injury
Vehicle to
vehicle
Vehicle to
pedestrian
Vehicle
only
Inter-
section
Roadway ‧
etc
102 42 1 10 29 2 38 4 0 29 13
203 35 0 14 19 2 32 1 2 24 11
304 14 0 5 8 1 12 1 1 12 2
405 8 0 1 7 0 7 1 0 8 0
506 14 0 6 8 0 11 2 1 11 3
607 26 0 7 17 2 20 6 0 21 5
708 11 0 2 8 1 8 2 1 7 4
809 16 0 7 7 2 15 0 1 8 8
901 24 0 4 18 2 19 4 1 13 11
210 18 0 4 11 3 15 3 0 13 5
1011 5 0 0 5 0 4 1 0 4 1
1107 5 0 1 4 0 5 0 0 3 2
910 16 0 2 14 0 16 0 0 10 6
1004 7 0 1 6 0 5 2 0 5 2
511 9 0 3 4 2 4 5 0 3 6
Total 250 1 67 165 17 211 32 7 171 79

도로형태별 법규위반 특성을 Table 9처럼 검토한 결과, 교차로에서는 신호위반(39.8%), 안전운전 불이행(33.9%)으로 인한 사고가 가장 많이 발생하였으며, 단일로 ‧ 기타에서는 안전운전 불이행(55.7%), 안전거리미확보(22.8%)로 인한 사고가 가장 많이 발생한 것으로 분석되었다.

Table 9.

Violation of the traffic rules characteristics at each section

Violation of the traffic rules Total Intersection Roadway ‧ etc
No. Ratio No. Ratio No. Ratio
Negligence of safe driving 102 40.8% 58 33.9% 44 55.7%
Signal violation 71 28.4% 68 39.8% 3 3.8%
Safety distance violation 34 13.6% 16 9.4% 18 22.8%
Intersection operation method violation 19 7.6% 18 10.5% 1 1.3%
Pedestrian protection violation 9 3.6% 5 2.9% 4 5.1%
Etc. Violation 6 2.4% 1 0.6% 5 6.3%
Centerlane violation 3 1.2% 1 0.6% 2 2.5%
U-trun violation 2 0.8% 2 1.2% 0 0.0%
Lane violation 2 0.8% 1 0.6% 1 1.3%
Speed violation 1 0.4% 0 0.0% 1 1.3%
Straight & right progress disturbance violation 1 0.4% 1 0.6% 0 0.0%
Total 250 100.0% 171 100.0% 79 100.0%

2. 교통사고와 교통안전표지의 상관관계

교통사고 발생 후 대책으로 교통안전표지를 설치한다면 교통사고 발생건수와 교통안전표지 설치개수는 높은 상관성을 나타낼 것이다. Table 10에 상관 분석결과 전체 교통사고건수, 도로형태별 교통사고건수는 모두 신뢰수준 90%내에서 교통안전표지개수와 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 분석되어, 교통사고가 많이 발생한 구간에 교통안전표지가 상대적으로 많이 설치되어 있음을 알 수 있다. Pearson 상관계수가 1에 가까울수록 상관관계가 높은 것으로 평가되는데, 교차로 교통사고건수와 교통안전표지의개수의 상관계수가 0.817로 가장 높게 나타났다.

Table 10.

Number of traffic safety sign and traffic accident at each section

Section no. Number of
traffic safety sign
Number of
traffic accident
Number of traffic accident by road type
Intersection Roadway ‧ etc
102 46 42 29 13
203 24 35 24 11
304 28 14 12 2
405 6 8 8 0
506 11 14 11 3
607 15 26 21 5
708 22 11 7 4
809 17 16 8 8
901 22 24 13 11
210 27 18 13 5
1011 15 5 4 1
1107 9 5 3 2
910 17 16 10 6
1004 20 7 5 2
511 12 9 3 6
Total 291 250 171 79
Pearson correlation - 0.719 0.817 0.444
Sig. (2-tailed) - 0.003 0.000 0.097

교통사고 심각도 분석

본 연구는 종속변수가 순서척도일 경우 활용되는 순서형 로짓모형(Ordered Logit Model)을 이용해 교통사고 심각도를 분석하였다. 영향변수의 선정은 교차분석 및 분산분석, 기존연구를 통해 교통사고 심각도에 영향을 미칠 것으로 판단되는 변수를 검토하여 분석을 수행하였다. 분석은 교통사고 심각도에 유의미한 영향을 미치는 변수의 p-value와 표준오차 값들을 종합적으로 고려하여 90% 신뢰수준에 유의미한 설명변수만 채택하여 교통사고 심각도 모형을 구성하였으며, 채택된 변수의 계수 값을 통해 유형별 교통사고 심각도에 미치는 영향 정도를 평가하였다.

분석대상지는 도심부 특성을 대표하는 다양한 규격의 도심부 도로가 혼재되어있으며, 업무 ‧ 상업 ‧ 주거 ‧ 공공시설이 혼재되어 다양한 도심부 통행특성을 나타내는 지역이다. 따라서 본 연구는 도심부 도로에서 발생한 교통사고를 도로형태에 따라 교차로와 단일로 ‧ 기타로 구분하였으며, 교차로는 둘 이상의 도로가 만나 교차하는 구간, 단일로 ‧ 기타는 그 외의 구간으로 정의하였다. 모형을 분석하기에 앞서 독립표본 t-검정을 이용해 도로형태별로 교통사고심각도에 차이가 있는지를 검정하였으며, 순서형 로짓모형을 이용해 교통사고 심각도에 미치는 영향요인을 분석하였다.

1. 가설검정

모형을 분석하기에 앞서, ‘도로형태별 교통사고심각도가 차이가 있다’에 대한 가설을 검정한다. 도로형태는 교차로와 단일로 ‧ 기타로 구분하였으며, 가설은 두 집단의 차이를 비교하는 독립표본 t-검정을 이용해 검정하였다. 먼저 Table 11의 요약통계를 살펴보면, 교차로 및 단일로 ‧ 기타의 교통사고 심각도 평균은 각각 0.234, 0.354로 단일로 ‧ 기타일수록 교통사고 심각도가 높은 것을 확인할 수 있다. 단일로 ‧ 기타의 경우 교차로보다 차량의 통행속도가 높아 사고의 심각도가 높게 나타난 것으로 판단된다. 귀무가설은 ‘도로형태별 교통사고심각도가 차이가 없다’고 설정하였으며, 대립가설은 ‘도로형태별 교통사고심각도가 차이가 있다’고 설정하였다. 독립표본 t-검정결과는 Table 12와 같다. 분석결과, 유의확률이 0.047로 귀무가설을 기각해, ‘도로형태별 교통사고심각도가 차이가 있다’라고 할 수 있다.

Table 11.

Summary statistic by type

Classification Type N Mean Standard deviation Standard error of the means
Traffic accident severity Intersection 171 0.234 0.425 0.032
Roadway ‧ etc 79 0.354 0.481 0.054
Table 12.

Independent sample t-test

Classification Levene's teat for
equality of variances
t-test for equality of means
F p-value t df p-value
(2-tailed)
Mean
difference
Std.
error
95% confidence
interval
Lower Upper
Traffic
accident
severity
Equal variances
assumed
12.920 0.000 -1.999 248 0.047 -0.121 0.060 -0.239 -0.002
Equal variances
not assumed
-1.908 136 0.058 -0.121 0.063 -0.245 0.004

2. 변수설명

도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서는 교통사고를 인명피해 정도에 따라 부상신고사고, 경상사고, 중상사고, 사망사고로 구분하며, 부상신고사고는 사망자, 중상자, 경상자 없이 부상신고자가 1명 이상 발생한 사고, 경상사고는 사망자, 중상자 없이 경상자가 1명 이상 발생한 사고로 정의한다. 또한 중상사고는 사망자 없이 중상자가 1명 이상 발생한 사고, 사망사고는 사망자가 1명 이상 발생한 사고로 정의한다. 본 연구의 종속변수는 교통사고심각도이며, 인명피해 정도에 따라 부상신고사고 ‧ 경상사고, 중상사고 ‧ 사망사고로 구분하였다. 선택지는 2개항으로 이항로짓모델을 적용할 수 있으나, 사고심각도가 순서적인 선택대안이라는 점을 고려하여 순서형로짓모형을 적용하였다. 독립변수는 교통사고심각도에 영향을 미칠것으로 판단되는 사고내용 관련 변수, 구간별 도로환경요인 관련 변수, 구간별 교통안전표지 관련 변수 등을 선정하였다. 구간별 교통안전표지와 관련한 변수는 구간길이가 미치는 영향요인을 최소화하기 위해, 500m당 설치개수 및 준수개수로 변수를 표준화하여 활용하였다. 선정된 변수는 Table 13과 같다.

Table 13.

Variable

Classification Variable N Mean or
ratio
Dependent variable y1 Total traffic accident severity
(possible/slight=0, serious/fatal=1)
250 0.27
y2 Intersection traffic accident severity
(possible/slight=0, serious/fatal=1)
171 0.23
y3 Roadway ‧ etc traffic accident severity
(possible/slight=0, serious/fatal=1)
79 0.43
Traffic
accident
content
Time of day x1 Am peak (07:00-09:00)(yes=1, no=0) 18 0.07
x2 Pm peak (18:00-20:00)(yes=1, no=0) 48 0.19
x3 Non-peak (else)(reference gruop) 184 0.74
Date of the week x4 Date of the week (weekday=1, weekend=0) 213 0.85
Type of accident x5 Vehicle to vehicle (yes=1, no=0) 211 0.84
x6 Vehicle to pedestrian (yes=1, no=0) 32 0.13
x7 Vehicle only (reference group) 7 0.03
Traffic
accident
content
Violation of the
traffic rules
x8 Speed violation (yes=1, no=0) 1 0.00
x9 Intersection operation method violation (yes=1, no=0) 19 0.08
x10 Pedestrian protection violation (yes=1, no=0) 9 0.04
x11 U-trun violation (yes=1, no=0) 2 0.01
x12 Signal violation (yes=1, no=0) 71 0.28
x13 Safety distance violation (yes=1, no=0) 34 0.14
x14 Negligence of safe driving (yes=1, no=0) 102 0.41
x15 Centerlane violation (yes=1, no=0) 3 0.01
x16 Straight & right progress disturbance violation (yes=1, no=0) 1 0.00
x17 Lane violation (yes=1, no=0) 2 0.01
x18 Etc. Violation (reference group) 6 0.02
Road condition x19 Dry (yes=1, no=0) 215 0.86
x20 Wet (yes=1, no=0) 27 0.11
x21 Road condition etc. (reference group) 8 0.03
Weather x22 Sun (yes=1, no=0) 219 0.88
x23 Snow (yes=1, no=0) 2 0.01
x24 Rain (yes=1, no=0) 17 0.07
x25 Cloudy (yes=1, no=0) 10 0.04
x6 Weather etc. (reference group) 2 0.01
Type of road x27 Intersection (intersection=1, Roadway ‧ etc=0) 171 0.68
Assailant driver
Type of car
x28 Car (yes=1, no=0) 188 0.75
x29 Van (yes=1, no=0) 28 0.11
x30 Two-wheeled vehicle (yes=1, no=0) 12 0.05
x31 Bicycle (yes=1, no=0) 5 0.02
x32 Truck (yes=1, no=0) 11 0.04
x33 Assailant driver car etc (reference group) 6 0.02
Assailant
driver
x34 Gender (man=1, woman=0) 204 0.82
x35 Age (age) 250 46.38
Traffic condition x36 Traffic volume (veh/h) 250 844.76
x37 Speed (km/h) 250 26.78
x38 Heavy vehicle ratio (%) 250 0.07
Geometric structure x39 Number of underpass (no.) 250 0.34
x40 Number of bridge (no.) 250 0.12
x41 Number of pedestrian overpass (no.) 250 0.62
x42 Number of lane (no.) 250 6.72
x43 Number of driveway (no.) 250 1.24
x44 Number of bus stop (no.) 250 2.02
x45 Number of speed enforcement (no.) 250 0.24
x46 Length (km) 250 0.38
Traffic safety sign x47 500m per number of traffic safety sign (no./500m) 250 34.44
x48 500m per number of warning sign (no./500m) 250 3.54
x49 500m per number of prohibitory sign (no./500m) 250 10.19
x50 500m per number of indicatory sign (no./500m) 250 13.05
x51 500m per number of auxiliary sign (no./500m) 250 6.85
x52 500m per number of non-standard sign (no./500m) 250 1.25

3. 분석 결과

1) 전체모형

전체 사고에 대한 심각도 분석결과, 사고유형 항목의 차대사람, 법규위반 항목의 불법유턴, 신호위반, 안전운전불이행, 가해차종이 승합차 또는 화물차인 경우, 교통안전표지 항목의 500m당 구간규제표지설치개수가 정(+)의 상관관계를 갖는 설명변수로 채택되었으며, 도로형태 항목의 교차로, 도로환경요인 항목의 육교설치개수 항목이 부(-)의 상관관계를 갖는 설명변수로 채택되었다. 모형적합정보를 나타내는 모형적합(MF Test)검정 결과 카이제곱이 41.331, 유의확률이 0.000 이하이므로 적합한 것으로 분석되었다. 모형의 설명력을 나타내는 ρ2(Nagelkerke)값이 0.221로 나타났는데, 일반적으로 로지스틱 회귀분석에는 ρ2값이 0.2-0.4일 경우 모형이 적합한 것으로 판단하므로 본 모형의 설명력을 확보했다고 할 수 있다.

2) 교차로구간

교차로 사고에 대한 심각도 분석결과, 사고유형 항목의 차대사람, 법규위반 항목의 불법유턴, 신호위반, 안전운전불이행, 가해차종 항목의 승합차, 화물차, 교통안전표지 항목의 500m당 보조표지설치개수가 정(+)의 상관관계를 갖는 설명변수로 채택되었다. 모형적합정보를 나타내는 모형적합(MF Test)검정 결과 카이제곱이 30.240, 유의확률이 0.000 이하이므로 적합한 것으로 분석되었다. 모형의 설명력을 나타내는 ρ2(Nagelkerke)값이 0.244로 나타났으므로, 모형의 설명력을 확보했다고 할 수 있다.

3) 단일로 ‧ 기타구간

단일로 ‧ 기타 사고에 대한 심각도 분석결과, 사고발생시간 항목의 오전첨두, 교통현황항목의 통행속도, 도로환경요인항목의 지하차도설치개수, 교량설치개수, 진출입구수, 과속단속카메라 개수, 교통안전표지 항목의 500m당 구간교통안전표시표지설치개수가 정(+)의 상관관계를 갖는 설명변수로 채택되었으며, 도로환경요인항목의 왕복차로수, 버스정류장개수가 부(-)의 상관관계를 같은 설명변수로 채택되었다. 모형적합정보를 나타내는 모형적합(MF Test)검정 결과 카이제곱이 18.604, 유의확률이 0.029로 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 또한 모형의 설명력을 나타내는 ρ2(Nagelkerke)값이 0.288로 나타났으므로, 모형의 설명력을 확보했다고 할 수 있다.

4. 비교분석 및 논의

교통사고 심각도에 미치는 영향요인의 차이를 Table 14에 비교 ‧ 분석한 결과, 전체모형과 교차로모형의 설명변수가 비교적 유사하게 채택된 것으로 나타났다. 이는 전체 사고건수 250건 중 171건(68.4%)의 사고가 교차로에서 발생한 사고이기 때문으로 판단된다.

Table 14.

Results of ordered logit models

Classification Total Intersection Roadway ‧ etc
B
estimate
sig. B
estimate
sig. B
estimate
sig.
Threshold Severity : 0 2.394 0.000 4.557 0.000 12.986 0.049
Time of day Am peak - - - - 11.649 0.009
Type of accident Vehicle to pedestrian 1.310 0.004 1.785 0.006 - -
Violation of the
traffic rules
U-trun violation 3.108 0.041 3.685 0.022 - -
Signal violation 2.175 0.000 2.515 0.001 - -
Negligence of safe driving 1.227 0.005 1.546 0.043 - -
Type of road Intersection -1.244 0.002 - - - -
Assailant driver
Type of car
Van 1.036 0.027 0.966 0.087 - -
Truck 1.369 0.055 1.682 0.045 - -
Traffic condition Speed - - - - 0.098 0.033
Geometric
structure
Number of underpass - - - - 16.273 0.005
Number of bridge - - - - 4.412 0.011
Number of pedestrian overpass -1.185 0.039 - - - -
Number of lane - - - - -1.338 0.010
Number of driveway - - - - 4.328 0.005
Number of bus stop - - - - -2.834 0.011
Number of speed enforcement - - - - 15.556 0.007
Traffic safety sign 500m per number of traffic safety sign - - - - 0.252 0.012
500m per number of prohibitory sign 0.126 0.025 - - - -
500m per number of auxiliary sign - - 0.141 0.096 - -
MF Test Chi-squared 41.331 30.240 18.604
df 9 7 9
p 0.000 0.000 0.029
-2 Log likelihood
(early -2 Log likelihood)
155.784
(197.115)
93.024
(123.264)
6.037
(7.987)
ρ2 (Nagelkerke) 0.221 0.244 0.288

먼저 교차로 사고 심각도모형에서 채택된 설명변수를 살펴보면, 사고유형항목의 차대사람일수록 교차로 교통사고 심각도가 높게 나타났는데, 이는 교차로의 경우 단일로에 비해 교차로를 횡단하는 보행자가 많기 때문에 설명변수로 채택된 것으로 판단된다. 도심부의 면적이 넓은 교차로의 경우 보행자를 위한 보행섬이 많이 설치되어 있으며, 보행섬으로 가기 위해 보행자는 신호등이 없는 횡단보도를 횡단해야 한다. 또한 우회전하는 차량은 교통신호 없이 비보호 우회전으로 교차로를 통과해야하기 때문에 교통섬으로 횡단하는 보행자와 우회전하는 차량이 충돌할 위험이 크다. 따라서 교차로 진입전 차량이 횡단보도가 있음을 인지할 수 있도록 도로우측에 횡단보도 표지(주의표지, 132)를 설치하는 것이 중요함을 재확인 할 수 있었다. 법규위반항목의 불법유턴을 할수록, 신호위반을 할수록, 안전운전불이행을 할수록 교차로 교통사고 심각도가 높게 나타났다. 따라서 교차로의 교통사고 심각도를 줄이기 위해서는 차량의 불법유턴과 신호위반을 방지 할 수 있는 단속카메라를 설치하는 것이 필요하다. 가해차종이 승합차, 화물차일수록 사고심각도가 높게 나타났는데 이는 일반 승용차에 비해 승합차와 화물차가 차체가 커 사고의 심각도가 높게 나타난 것으로 판단된다. 또한 사고의 심각도가 높을수록 500m당 구간 보조표지개수가 많은 것으로 나타났는데, 이는 사후적조치로써 사고가 심각한 곳에 그 대안으로 보조표지를 많이 설치한 결과로 볼 수 있다.

단일로 사고 심각도모형에서 채택된 설명변수를 살펴보면, 교통현황항목의 통행속도가 높을수록 사고의 심각도가 높은 것으로 나타났다. 이는 교차로에 비해 단일로가 통행속도가 높기 때문으로 판단된다. 따라서 차량이 단일로에서 최고속도제한을 준수할 수 있도록 최고속도 제한표지(규제표지, 224)를 운전자 시야에 잘 보이는 곳에 설치하는 것이 필요하다. 단일로 사고 심각도모형은 교차로 사고 심각도 모형에 비해 버스정류장개수, 지하차도설치개수 등의 도로환경요인 관련 변수가 설명변수로 많이 채택되었으며, 사고심각도가 높은 구간일수록 500m당 구간 교통안전표지 설치개수가 많이 있으며, 그에 대한 해석은 교차로의 경우와 같다.

결론

본 연구는 「도로교통법 시행규칙」에서 규정하고 있는 교통안전표지의 설치현황을 살펴보고 교통사고심각도의 관계를 규명하고자 하였다. 도심부도로 분석구간 내 교통안전표지 표지유형별 설치현황 검토결과 주의표지 64개, 규제표지 81개, 지시표지 101개, 보조표지 64개, 비정형표지 11개, 총 291개의 교통안전표지가 설치되어 있다.

교통안전표지와 교통사고심각도와의 연관성을 분석하기 위하여 도로형태별 교통사고심각도 영향요인을 분석하였다. 모형의 종속변수는 교통사고 심각도이며, 독립변수는 교통사고 심각도에 영향을 미칠 것으로 판단되는 사고 관련 변수, 구간별 교통환경 및 기하구조 관련 변수, 구간별 교통안전표지 관련 변수 등을 선정하였다. 모형을 분석하기에 앞서 도로형태별(교차로, 단일로/기타) 교통사고심각도가 차이가 있는지에 대한 가설검정을 독립표본 t-검정을 활용해 수행하였으며, 그 결과 도로형태별 교통사고심각도가 차이가 있는 것으로 분석되었다. 순서형 로짓모형을 활용해 도로형태별 교통사고 심각도 영향요인을 분석한 결과, 전체모형과 교차로모형은 사고유형, 가해차종, 법규위반 관련변수가 설명변수로 채택되었으며, 단일로/기타모형은 도로환경요인변수가 설명변수로 채택되었다. 또한 개발된 모형 모두에서 교통안전표지설치개수와 관련한 변수들이 설명변수로 채택되었으며, 사고심각도가 높은 구간에 교통안전표지 설치개수가 많은 것으로 나타났다.

본 연구의 분석결과 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 교통안전표지를 설치하고 지속적으로 유지관리할 수 있는 DB시스템이 필요하다. 본 연구를 위해 교통안전표지 관리체계를 조사하였으나 표준화된 데이터와 시스템이 부재하였다. 교통안전표지의 설치는 현재 경찰청에서 주관하고 유지관리는 지자체에서 하는데 교통안전표지의 이력관리가 어려운 실정이다. 경찰청에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 연구개발사업으로 「 IoT 기반 교통안전시설 정보제공 및 운영관리 기술 개발 」을 수행하고 있으며, 이는 향후 자율주행환경을 위한 중요한 인프라 구축사업이 될 것으로 전망되고 있다. 둘째, 교통사고원인과 연계된 교통안전표지의 효율적 설치이다. 그러기 위해서는 교통안전표지의 효과를 분석할 수 있어야 하는데 교통사고와 교통안전표지의 심층적인 연구가 지속되어야 할 것이다. 본 연구에서도 교통사고와 교통안전표지의 사후적 관계는 상관성이 높음을 확인하였으나, 교통안전시설의 설치 및 유지관리에 대한 시점파악이 어려워 교통사고와의 명확한 인과관계 파악과 교통안전표지의 설치효과를 평가하기 어렵다는 한계가 있었다. 따라서 교통안전시설의 설치 및 유지관리에 대한 이력관리와 설치전후에 대한 효과성 분석이 필요하다고 판단된다. 이 부분은 향후과제로 남겨둔다.

Funding

The work was supported by the Korea National Police Agency research fund of 2020 (POLICE-L-00003-02-2020).

References

1
Cheil Engineering (2019), Diagnosing the Installation Status of Traffic Safety Facilities in Demonstration Areas, 68.
2
Joo I. Y. (2018), Precedence Analysis of Traffic Safety Facilities Installation for Traffic Accidents, Korea Security Science Association, 55, 31-55.
10.36623/kssa.2018.55.2
3
Kerrie L. S., Cody J. G., Travis J. W., Beau A. B., Jessica A. L. (2015), Safety Effects of Traffic Signing for Left Turn Flashing Yellow Arrow Signals, Accident Analysis & Prevention, 75, 252-263.
10.1016/j.aap.2014.11.01025528438
4
Ministry of Government Legislation (2020), Road Traffic laws.
5
Seo Y. H., Hong K. S., Kho S. Y., Yoon S. W. (2019), Effectiveness of Flashing Speed Limit Sign on the Driving Speed in School Zones, J. Korean Soc. Transp., 37(3), 254-265.
10.7470/jkst.2019.37.3.254
6
Xianglin Y., Xiaohua Z., Hao L., Lihua H., Jianming M., Jizhou Y. (2019), An Approach for Evaluating the Effectiveness of Traffic Guide Signs at Intersections, Accident Analysis and Prevention, 129, 7-20.
10.1016/j.aap.2019.05.00331100686
7
Yoon Y. I., Lee S. B., Lim J. B., Park K. S., Moon J. S. (2016), Estimating Traffic Accident Reduction Effect of Road Safety Facilities in Intersesctions, J. Korean Soc. Transp., 35(2), 129-142.
10.7470/jkst.2017.35.2.129
페이지 상단으로 이동하기