서론

휠체어 장애인의 이동권 보장에 대한 사회적 관심이 높아지면서 관계기관을 중심으로 휠체어 장애인의 교통복지를 구현하기 위한 노력이 경주되고 있다. ‘이동권’(교통약자의이동편의증진법 제3조) 및 ‘이동 및 교통수단 등에서 차별금지’(장애인차별금지법 제19조)에 근거해 수립된 제3차 교통약자 이동편의증진계획은 교통약자 이동편의시설 설치, 저상버스 ‧ 특별교통수단 도입 등 휠체어 장애인을 비롯한 교통약자의 통행여건을 개선하기 위한 구체적인 방안을 실현하고 있다. 이러한 노력에도 불구하고 휠체어 장애인의 지역 간 이동을 위한 장거리 교통수단은 자가용이나 철도에 한정되어 있으며, 그마저도 자가용 운전이 어려운 경우나 철도 노선이 없는 지역에 대한 접근은 실질적인 어려움이 있다. 이에 정부는 휠체어 장애인의 장거리 통행수단을 확충하기 위해 휠체어 탑승이 가능한 고속/시외버스의 도입을 추진하고 있다.

이러한 배경에서 본 연구는 향후 휠체어 탑승이 가능한 고속/시외버스의 우선 도입 노선과 규모(휠체어 좌석수, 차량수, 배차간격 등)를 결정하는데 필요한 참고자료를 제공하기 위해서 통행전수화기법을 이용해 노선별(터미널－터미널) 수요를 파악하고자 한다. 이 논문은 다음과 같이 구성되어 있다. 우선 교통약자의 통행실태에 대한 선행연구를 고찰하고, 이어서 연구에 적용한 통행전수화 방법과 자료에 대해 간략히 소개한다. 전수화 결과를 토대로 휠체어 탑승 가능한 고속/시외버스의 우선 도입 노선 및 규모를 포함한 휠체어 장애인의 장거리 통행현황에 대해서 설명하고, 마지막으로 연구 결과에서 도출한 정책적 함의와 향후 연구에 대해 논의한다.

교통약자의 통행실태 조사에 대한 연구사례

본 연구의 목적은 통행전수화기법을 이용해 휠체어 장애인의 장거리 통행수요를 추정하는데 있는바, 휠체어 장애인을 포함한 교통약자의 통행실태 조사와 관련된 문헌을 고찰하여 이 분야의 연구현황과 이 연구의 차별성에 대해서 논의하고자 한다.>본 연구의 목적은 통행전수화기법을 이용해 휠체어 장애인의 장거리 통행수요를 추정하는데 있는바, 휠체어 장애인을 포함한 교통약자의 통행실태 조사와 관련된 문헌을 고찰하여 이 분야의 연구현황과 이 연구의 차별성에 대해서 논의하고자 한다.

Kim et al.(2008)은 순창군을 대상지역으로 현재 이용하고 있는 대중교통수단의 만족도에 영향을 미치는 요인들을 비장애인과 교통약자들로 구분하여 면접조사를 실시하였다. 조사 결과를 토대로 대중교통수단의 종합만족도에 대한 개인속성에 따라 차이가 있는지 알아보기 위하여 비장애인과 교통약자를 그룹화하여 대중교통수단의 종합만족도에 영향을 미치는 요인을 비교분석하였다. 연구를 통해 대중교통환경에 대한 비장애인과 교통약자의 만족도가 상이하며 개선시 우선 고려 요소에 대해 확인하였다.

Moon et al.(2008)은 지방교통약자이동편의증진계획 수립시 교통약자의 통행여건을 개선하는데 필요한 정책적 시사점을 도출하기 위해, 고령군에 거주하는 교통약자를 대상으로 개인속성 및 통행특성에 대해 설문조사를 실시하였다. 교통약자의 통행특성, 통행을 저해하는 교통 환경의 문제점, 교통개선의식, 교통수단선택에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다. 분석 결과, 장애인은 주로 도보 및 기타 수단을 이용해 병원 진료 목적으로 매일 외출하며, 전반적으로 교통시설에 대해 불만족 의사를 나타내었다. 수단선택모형에 의한 장애인의 통행특성은 일상적인 통행에서 자가용 이용을 선호하는 것으로 나타났다.

Kim et al.(2009)은 청주시의 신 ‧ 구시가지에 거주하는 휠체어장애인을 대상으로 설문조사를 실시하여 휠체어장애인의 현황 및 통행패턴을 비교분석하였다. 분석을 통해 휠체어장애인의 대상지별 주요 이동로를 산정하고, 통행욕구와 실제 통행패턴은 유사하지만 편의시설 설치에 따른 공간적 특성에 따라 외출 빈도가 상이함을 발견하였다.

Lee(2009)는 교통약자의 이동편의를 증진하기 위한 구체적인 정책을 제시할 목적으로, 2008년 4－6월 서울시 거주 교통약자(유효표본 1,388부)를 대상으로 교통수단 및 교통시설에 대한 만족도 조사를 실시했다. 조사 결과를 토대로, 교통약자 편의시설 설치율에 비해 만족도가 현저히 낮아 접근성 향상이 시급하며, 장애유형별 맞춤형 정보제공이 필요하고, 교통약자를 위한 버스운행효율화 정책을 제시하였다.

Kwon(2010)은 지리학적 관점에서 서울시에 거주하는 지체장애인의 통근통행특성을 분석하였다. 분석 결과로 비장애인에 비해 단거리, 단시간 통근특성을 나타냈으며, 회귀분석 결과 장애가 있을수록 직주거리가 짧고 정신장애를 가진 경우에 통근거리가 긴 것으로 나타났다. 따라서 비장애인에 비해 공간활용이 제한된 장애인들의 취업 지원이 더욱 절실함을 주장하였다.

Yun and Shin(2010)은 교통약자의 유형별 통행특성 및 통행수단 선택행태를 분석하기 위해 2008년 12월 경산시에 거주하는 교통약자를 대상(유효표본 467부)으로 응답자의 일반사항과 통행실태에 대한 설문조사를 실시했다. 조사 자료를 토대로 개인속성별, 통행목적별 통행특성을 파악하고, 통행수단선택에 영향을 미치는 설명변수를 이용한 로짓모형을 추정하였다. 연구 결과, 장애인의 통행목적으로 복지관이 가장 높게 나타났으며, 교통약자의 통행수단선택에 있어서 통행비용이 가장 중요하게 고려하며, 장애인은 매일 외출하는 것으로 나타났다. 교통약자의 수단선택 영향요인에 대한 분석은 전반적으로 여성, 고령, 읍 ‧ 면 지역 거주자일수록 버스를 선호하며, 장애인의 경우 거주지가 통행수단선택에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Kim et al.(2012)는 장애인을 포함한 교통약자의 시내버스 이용의 불편사항을 조사, 분석하여 시내버스 이용시 불편 요인을 파악하고자 하였다. 실제 2010년 7－8월 수도권에 거주하는 장애인(298명), 비장애인(891명)을 대상으로 시내버스, 버스정류장, 보도 등 교통시설 만족도에 대한 설문조사를 실시하였고, 교통약자 이용자 측면의 버스이용과 제도개선을 통한 버스이용의 활성화 방안을 각각 제시하였다.

Shin et al.(2014)는 경상남도 콜센터 자료(이용건수, 장애특성, 이용일시, 휠체어 여부, 목적 등)를 이용해 특수교통수단 이용자의 통행특성을 파악하였다. 분석 결과, 지체장애인의 이용률이 높고, 휠체어 이용자는 주로 비첨두 시간에 집중되는 것으로 나타났다. 이용자의 O/D 패턴을 분석한 결과 지자체 내부통행의 비율이 높지만 장애인 시설이 부족한 곳은 인접 도시간 광역통행이 많이 발생했다. 이러한 결과는 지자체 특별교통수단 정책수립과 운영을 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있다.

이상의 연구사례에서 보듯이 장애인을 포함한 교통약자의 통행실태에 대한 조사는 연구지역에 거주하는 교통약자를 대상으로 설문조사를 실시하여 조사결과를 토대로 교통 인프라에 대한 만족도나 통행특성(통행목적, 빈도, 통행수단 등)에 대해서 분석을 시도하였다. 대부분 휠체어장애인을 포함한 교통약자의 지역내부통행에 집중되어 있으며, 반면 일부 사례에서 설문조사자료를 기초로 인접 지역 간 통행에 대한 특성을 분석하였으나 휠체어장애인의 광역통행에 대한 연구는 거의 전무하다. 따라서 단거리 통행환경과 더불어 장애인의 광역통행환경을 개선하기 위한 관련된 연구의 필요성이 강조되며, 이러한 측면에서 휠체어장애인의 광역통행에 대한 본 연구는 기존 연구와의 차별성을 가지고 있다.

연구대상 및 자료

휠체어 장애인의 장거리 통행수요를 추정하기 위한 대상의 공간적 범위는 육로 이동이 불가능한 제주도와 울릉군을 제외한 전 지역으로 설정하였으며, 시간적 범위는 전수화 대상인 연간 통행량과 가용자료를 감안하여 2017년으로 설정하였다.

전수화 과정에서 표본자료로 활용할 목적으로 휠체어 장애인의 장거리 통행에 대한 설문조사를 실시하였다. 전국 휠체어 장애인(지체 및 뇌병변 1－2등급 중 지역별 층화표집방법에 의해 선정된 약 4,200명, 전체 2%)을 대상으로 장거리 통행실태에 대해 2017년 10월부터 2개월간 조사를 실시하였으며, 거주지, 연령, 성별, 장애유형 및 등급 등 기초적인 가구조사와 더불어, 통행 기종점, 통행시간, 통행목적, 통행수단 등(지역 간, 장거리) 통행 정보에 대해 조사하였다. 조사결과, 유효표본(3,932건) 중 성별(남성 65%, 여성35%), 연령대(60대 이상 38%, 50대 32%, 40대 이하 30%), 장애유형(지체 76%, 뇌병변 24%), 장애등급(1급 44%, 2급 31%, 3급 이하 25%)의 분포를 나타내었다.

연구방법

전수화(expansion)란 모집단의 특성과 최대한 유사하게 맞추기 위해서 표본자료에 전수화계수(expansion factor)를 적용하는 일련의 과정을 말한다. 따라서 전수화계수를 산출하는 일은 전수화 과정에서 가장 핵심적인 부분이다. 구체적으로, 전수화계수란 조사를 통해 수집한 하나의 표본(sample)이 모집단을 얼마만큼 대표하는지를 나타내는 지표로, 가령 전수화계수 10은 하나의 표본이 모집단 중 10개를 대표함을 의미한다. 일반적으로 다음 Equation 1을 이용해 전수화계수를 산출한다.

여기서, Exp_ij: i존에 해당하는 j항목의 전수화계수

Pop_ij: i존에 해당하는 j항목의 모집단 크기

Sam_ij: i존에 해당하는 j항목의 표본 크기

Figure 1에서 보듯이, 휠체어 장애인의 장거리 통행 현황을 파악하기 위한 전수화 절차는 전수화 존을 설정하는 단계부터 통행O/D를 생산하는 단계까지 여러 과정을 통해 실행된다.

Figure 1.

Flowchart of express/intercity bus demand forecasting of wheelchair users

1. 전수화 존 설정

전수화 존을 설정하는 단계는 전수화의 공간 단위를 정의하는 것으로 전수화 대상, 즉 휠체어 장애인의 장거리통행의 특성을 가장 잘 반영하면서 동시에 자료 가용성을 고려해야 한다. 본 연구에 적용한 전수화 존은 인구 ‧ 사회 ‧ 경제적 특성 및 지리적 인접성을 고려하여 전수화 존으로 결합되는 존들의 특성이 최대한 동질성을 가지도록 설정하였다. 구체적으로, 자료 여건과 전수화 목적에 따라 인구전수화와 통행전수화 단계별로 상이한 전수화 존을 적용하였다. 인구전수화를 위한 존은 광역시 ‧ 도 또는 시 ‧ 군 고속/시외버스 터미널의 지역적 분포를 고려하여 행정구의 경우 시 단위에 포함시킴 의 2가지 대안이 가능하지만, 후자의 경우 통계정규화를 고려한 최소 표본(30개 이하)인 지역이 전체 지역(192개) 중 178개로 적용이 어려워 통계 기준을 충족하는 광역시 ‧ 도(16개)를 채택하였다. 반면에 통행전수화 과정은 휠체어 장애인의 장거리통행 특성을 잘 반영함과 동시에 터미널 권역별 통행O/D의 구축이 용이하도록 시 ‧ 군 단위(165개)를 전수화 존으로 설정하였다.

2. 표본자료 전처리

설문조사나 전산입력 과정에서 포함되는 부정확한 데이터는 전수화 과정이나 결과에 오류를 발생시킬 수 있으므로 사전에 처리되어야 한다. 표본자료(설문조사)에 포함된 오류 및 처리결과는 다음과 같다.

- 전수화 대상이 아닌 장애유형(지체 및 뇌병변 이외)에 해당하는 자료 제외(전체 3,932건 중 59건)

- 지체와 뇌병변 모두 체크된 경우에 지체로 변경하며, 지체 및 뇌병변을 포함해 기타 유형이 포함된 경우에 지체, 뇌병변으로 수정

- 장거리 통해 여부에 대한 미응답 자료 제외(전체 3,893건 중 1,833건)

- 조사 자료에서 연간 12회(월평균 1회) 초과 장거리통행을 수행한 경우는 일반적인 것으로 판단하기 어려워 13회로 일괄 수정

- 피조사자가 입력한 광역시 ‧ 도와 시군구가 일치하지 않는 경우 수정(예, 전라남도 전주시 등)

- 행정구역명 부정확 수정(예, 강원도 봉평군→강원도 평창군 등)

- 기타 정보(성별, 연령대 등) 미입력 자료 제외

3. 전수화 지표 및 급간 설정

전수화 지표란 모집단을 추정하기 위해 전수화에 사용되는 변수로써 일반적으로 모집단과 표본에 공통적으로 존재하며 전수화 대상, 즉 장거리 통행량에 영향을 미치는 변수이어야 한다. 모집단(통계자료; 2017년 장애인 등록현황)과 표본(설문조사)에 공통으로 포함된 항목은 성별, 연령대, 장애유형, 장애등급으로, 각 계층별 통행특성을 잘 반영하는 대표 변수를 선정하기 위해 통행특성과 상관관계가 높은 지표를 검토한 후 선택한다.

각 지표별 급간은 전수화지표와 통행량 간의 일원분산분석(ANOVA)을 이용한 다중비교를 실시하여 급간 사이의 평균이 통계적으로 유의한 차이를 보이도록 급간을 구분하여 설정한다. 지표별 급간의 다중비교를 위해 사전에 설정한 기존 연령대 급간(6개) 중 30대 이하의 표본수가 비교적 적어 3개 급간(40대 이하, 50대, 60대 이상)으로 조정하고, 지역별 표본수를 고려하여 기존 장애등급의 급간(4개)을 2개 급간(1급, 2급 이하)로 수정했다. 최종 선별된 각 지표의 급간은 (장거리)통행 수를 종속 변수로, 각 전수화지표(성별, 연령대, 장애유형, 장애등급)를 독립변수로 하는 일원분산분석을 수행하고, 각 급간끼리 평균을 비교하는 다중비교를 통해 결정한다. 독립변수의 일원분산분석을 위한 정규성과 등분산성을 사전에 확인하였다. 장거리통행 실적과 인구특성 간 일원분산분석 결과, 장애유형을 제외하고 모두 집단 간 평균의 차이가 없는 것으로 나타났으며, 다원분산분석(MANOVA)의 결과로 성별과 장애유형에 의한 집단 간 유의미한 추이가 나타났다(Table 1). 결과적으로 장거리통행 특성에 유의미한 차이를 보이면서 동시에 전수화 존별 제로셀이 발생하지 않는 성별과 장애유형을 전수화 지표로 적용하였다.

Table 1. MANOVA of long-distance travel

a. R Squared=.014 (adjusted R squared=.002)

4. 인구전수화 단계

본 연구의 인구전수화 과정은 Ye et al.(2009)가 제안한 IPU (iterative proportional updating) 알고리즘에 기초해 파이썬 언어로 개발된 소프트웨어를 이용해 수행하였다. 인구전수화 소프트웨어는 1) 입력자료 전처리 및 로딩, 2) 전수화계수 산출, 3) 전수화계수 적용 후 출력의 세 과정으로 구성되어 있으며, 다음 컴퓨팅 환경에서 구현하였다.

- CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU 3.40GHz

- 메모리(RAM): 16.0GB

- 운영체제(OS): Windows 8.1 Enterprise K (64비트)

- 프로그래밍언어: Python (ver. 3.6), SQLite (ver. 3.22.0)

인구전수화를 위한 입력 자료는 시드자료(휠체어 장애인 장거리통행 조사), 마진자료(2017년 장애인 등록현황), 존 체계(행정구역 및 고속/시외버스터미널 존 정보)로 구성되며, 인구전수화 결과로 산출된 개인별 계수(exp)는 Table 2와 같다.

Table 2. Partial result of population expansion factor

5. 통행전수화 단계

통행전수화는 이전 단계에서 산출된 인구전수화계수를 적용한 결과를 참조자료의 통행량을 기준으로 보정하는 과정으로, 본 연구의 통행전수화 과정에 사용된 참조자료는 Table 3과 같다.

Table 3. Description of the reference of trip expansion process

참조자료 중 고속도로 이용실적은 장애유형의 구분이 없으므로 2017년 장애인 등록현황에서 나타난 휠체어 장애인(지체 및 뇌병변 1－3급)의 인구비율(42.8%)을 적용하였다. 철도이용실적은 장애유형 및 등급에 대한 제한된 정보를 제공하지만 자료에서 휠체어 장애인으로 분류되어 있으므로 본 연구에 적용함에 문제가 없다고 판단하였다. 통행전수화를 위한 계수는 Equation 2에 의해 산출된다.

여기서, T_exp: 통행전수화 계수

T_ons: 장거리 조사통행량

P_exp: 인구전수화 계수

$T_{sam(i,j)}^m$: 존에서 존으로 이동하는 수단 의 표본통행량

최종 장거리 통행량은 통행전수화 계수를 이용한 Equation 3에 의해 산출한다.

여기서, T_syn: (최종) 전수통행량

T_n: 표본조사 통행량

P_exp: 인구전수화 계수

T_exp: 통행전수화 계수

6. 제로셀 및 귀가통행 보정

통행전수화 대상 자료에 포함된 제로셀에 대한 개념과 보정방안은 다음과 같다. 제로셀(zero-cell)은 모집단에는 포함되지만 표본에는 포함되지 않는 샘플링 과정에서 배제된 통행특성을 가리키며, Table 4는 권역별로 제로셀의 현황을 나타낸 것이다.

Table 4. Zero-cells in a global O/D

※Private vehicle: no zero-cell.

※Train: 11 zero-cells of total 56 O/Ds (974 volumes of total 23,037 (4.2%)).

본 연구에 적용할 제로셀 보정 방법은 다음 세 방법으로 구분된다.

① 0과 1 사이의 작은 값인 seed trip 값 임의적용

② 인접 유사한 특성의 교통존 간 통행량 적용

③ 2중제약 엔트로피 모형: $T_{ij}=A_i{B}_j{O}_i{D}_{j}exp(-\theta C_{ij}^{-1})$

1번의 경우, 존간 통행총량은 보정할 수 있지만 각 통행(자)에 대한 상세 정보를 보정할 수 없다. 반면에 3번은 비교적 계산이 복잡하고, 모형 정산을 위한 파라미터를 산출하는데 필요한 정보가 요구된다. 따라서 보정 방법이 간소하고 추가 자료가 불필요한 2번을 이용해 제로셀을 보정하였다. 동일한 존간(출발지, 도착지) 자가용 통행자료(인구정보, 통행정보 등)를 이용하여 가능한 인구특성과 자가용 이용특성을 최대한 반영하여(기차통행의) 제로셀을 보정한다. 전수화 존을 대권역(광역시 ‧ 도)으로 설정한 후에 샘플자료 중 인접 셀에서 자료를 빌려와 제로셀을 보정(출발지, 목적지, 통행수단, 보정계수)하였다. 기차통행의 제로셀 보정결과, 참조자료 대비 100% 보정되었다.

제로셀 이외에도, 설문조사를 시행한 결과 응답자로 하여금 귀가통행이 잘 보고되지 않는 경향이 있다. 하지만 이 연구에서는 광역통행을 분석하는데 반드시 필요한 자료로 설문조사 자료 중 거주지 출발통행(2,797건)에 대해 다음과 같은 방법으로 귀가통행을 보완하였다.

- 통행위치: (출발통행의) 출발지→도착지, 목적지→출발지

- 통행시간: (출발시간) 참조자료 중 오후시간 통행출발시간대 분포,

(도착시간) 출발시간+통행시간(설문자료 상 통행시간)

- 체류시간: 참조자료(2010년 주말가구통행조사)의 목적별 체류시간 활용(Table 5 참조)

Table 5. Average stay time per purpose (minutes)

Figure 2와 3은 귀가통행을 보정한 이후에 시간대별 통행발생량에 대한 조사자료(survey), 참조자료(TCS, 코레일), 그리고 전수화결과(exp)를 각각 비교한 것이다.

Figure 2.

Temporal distribution of trip generation of private vehicle (%)

Figure 3.

Temporal distribution of trip generation of train (%)

7. 통행O/D 구축

고속터미널을 기준으로 시 ‧ 군별 통행량을 취합하며, 터미널이 존재하지 않는 시 ‧ 군의 통행량은 접근성을 기준으로 인접 시 ‧ 군 터미널로 배정하였다. 동일한 시 ‧ 군에 복수의 터미널이 존재하는 경우 시 ‧ 군 지명으로 통일하여 기재하였다(예, 서울경부, 서울센트럴, 동서울→“서울”로 기재). 시군명과 터미널 명칭이 다른 경우 시 ‧ 군 지명으로 변환하여 기재하였다(예, 능주→화순). 다만, 모든 터미널을 반영할 경우, 일부 지방 시 ‧ 군(서울 왕복 노선만 고속버스 노선, 나머지 노선은 시외버스 노선)에서 서울 외 나머지 노선 이용 시에도 고속버스를 이용할 수 있는 것으로 반영하였다. 본 연구는 우선적으로 고속터미널 O/D를 사용하고, 고속노선이 존재하지 않는 구간을 배제하는 방식을 적용하였다. 앞서 전수화결과를 토대로 고속터미널 기종점별로 다음 항목의 자료를 산출하였다.

－ “순위”, “출발지”, “도착지”

－ “통행_2018”: 2018년도 전체통행량(자가+기차)

－ “자가%”, “자가_2018”: 자가용통행 비중(%), 2018년 자가용 통행량

－ “기차%”, “기차_2018”: 기차통행 비중(%), 2018년 기차 통행량

휠체어 장애인의 장거리통행 전수화 결과

통행전수화 결과(prd)를 참조자료(obs)와 비교하여 정확도를 검증하기 위해 Equation 4를 이용해 RMSE (root mean square error)를 계산하였다. 자가용 통행량과 기차 통행량에 대한 전수화 결과(RMSE)는 각각 0.0295, 0.0으로 전반적으로 높은 정확도를 나타내었다.

Figure 4는 고속터미널별 기종점 간 통행량을 추정한 결과를 O/D 행렬로 나타낸 것으로, 가령 광주터미널에서 출발하여 고창터미널에 도착하는 광역통행량은 연간 570건으로 추정된다.

Figure 4.

Estimated demand of express/intercity bus per O/D

Table 6은 시 ‧ 군 단위의 기종점간 전수통행량을 추정한 것이다. 전수화 결과 휠체어장애인의 광역통행은 서울과 부산을 오가는 통행(연간 6,136건)이 가장 많은 것으로 나타났으며, 다음으로 서울↔대전(5,702건), 대전↔청주(4,783건), 서울↔대구(4,696건) 순으로 나타났다. 통행수단별로는 서울↔부산은 기차 통행의 비중(약 90%)이 높은 반면에, 대전↔청주는 승용차를 이용한 광역통행의 비중(약 99%)이 높은 것으로 추정되었다. 따라서 KTX, SRT 등 기차 노선이 잘 발달한 지역 간 광역통행은 기차 이용이 많으며, 반면에 기차 노선이 없거나 기차역으로의 접근이 어려운 지역은 자가용 이용률이 높은 것으로 나타났다.

Table 6. Rank of the estimated travel demands of wheelchair users per O/D at Si ‧ Gun level (from 1st to 10th)

Table 7은 인접 광역시 ‧ 도를 하나의 존으로 결합한 대권역간 전수통행량을 통행수단별로 살펴본 결과이다. 자가용 통행의 경우, 수도권(서울 ‧ 경기 ‧ 인천)에서 충남권(대전 ‧ 세종 ‧ 충남)으로 이동하는 휠체어 장애인의 광역통행량(연간 19,689건)이 가장 빈번한 것으로 나타났으며, 이어서 충남권→수도권(19,224건), 수도권→강원권(14,029건)순으로 나타났다.

Table 7. Estimated travel demands of wheelchair users using private vehicle per O/D at global zone

기차 통행의 경우, 경남권(부산 ‧ 울산 ‧ 경남)과 수도권을 오가는 휠체어 장애인의 광역통행량(연간 4,522건)이 가장 빈번한 것으로 나타났으며, 다음으로 수도권→경북권(대구 ‧ 경북) 지역 간 통행량(4,484건)이 높게 나타나 앞서 설명했듯이 기차 노선이 발달한 구간에 기차를 이용한 광역통행량이 집중되는 것으로 나타났다(Table 8 참조).

Table 8. Estimated travel demands of wheelchair users using train per O/D at global zone

Figure 5는 본 연구에서 분석한 전국단위 휠체어장애인의 광역통행수요를 지도로 표시한 것이다. 자가용을 이용한 휠체어장애인의 광역통행은 서울↔전북을 제외하고 강원→서울, 서울→경기, 충남→대전, 전남→광주, 경북→대구 등 인접 지역에서 주로 발생한다. 반면 서울→부산, 광주→서울, 전북→서울 등 상대적으로 장거리통행으로 철도 노선이 잘 발달된 지역 간에는 기차를 이용한 휠체어장애인의 장거리통행이 많은 것으로 나타났다.

Figure 5.

Spatial distribution of the express/intercity bus demand predicted in this study (left: private vehicle, right: train)

Table 9는 도착지별 통행목적 분포를 나타낸 것으로, 강원권으로 향하는 관광 목적(약 42%)의 통행을 제외하고 대부분의 휠체어장애인의 광역통행은 친지방문을 목적으로 하고 있다. 목적별로 살펴보면, 통근 및 통학 목적의 통행은 전무하며, 업무 통행의 경우 강원권(20%)과 경남권(18%)에서 비교적 많이 나타난다. 병원방문을 목적으로 하는 휠체어장애인들의 광역통행은 전북지역(20%)에서 높게 나타나는 반면에 충북지역(3%)에서 가장 낮게 나타난다. 친지방문은 충북지역(63%), 충남지역(55%)에 집중되어 충청도 지역에서 휠체어장애인의 광역통행량이 높은 비중을 차지하고 있다. 관광목적의 광역통행은 강원(42%), 충북(30%)로 나타났으며, 기타 목적(개인용무 등)은 강원(5%), 경남(5%)에서 높게 나타났다.

Table 9. Distribution of travel purpose by destination

시간대별 광역통행량 추정량(수단별 비율)을 살펴보면(Figure 6), 아침 출근시간대(오전 9－10시)와 퇴근시간대(오후 4－6시)에서 자가용을 이용한 광역통행량이 가장 높은 비중으로 나타난다. 반면에, 기차를 이용한 장거리통행은 오전 10시와 오후 5시에 가장 많은 통행이 발생하여 이 시간대에 휠체어장애인의 기차 이용률이 높을 것으로 추정된다.

Figure 6.

Temporal distribution of the express/intercity bus demands predicted by this study

마지막으로 본 연구를 통해 추정한 휠체어 장애인의 장거리 통행특성과 2010년 가구통행실태조사 자료에 나타난 비장애인의 통행특성을 수단분담률과 통행목적 차원에서 서로 비교해보았다(Table 10 참조). 장거리통행의 수단분담률은 비장애인의 경우 자가용, 기차, 각종 버스(관광버스, 고속/시외버스) 등 다양한 수단에 고루 분포된 반면에, 휠체어 이용자는 자가용 수단에 대한 의존도가 상당히 높고 일부 기차를 이용하는 것으로 나타나 현재 장거리 통행에서 있어서 휠체어 장애인의 버스 이용률이 상대적으로 저조한 것으로 보인다. 통행목적에 있어서는 비장애인은 출근 및 통학이 가장 큰 비중을 차지하고 있으나, 휠체어 장애인은 대부분 여가, 관광, 친지방문 등의 목적으로 장거리 통행을 하는 것으로 나타났다.

Table 10. Distribution of travel purpose by destination

결론

휠체어장애인의 장거리통행 서비스를 개선하기 위한 노력의 일환으로, 이 연구는 장거리 통행에 대한 휠체어장애인의 설문조사를 기초로 통행전수화기법을 이용해 고속터미널 간 통행수요(O/D)를 추정하고 휠체어장애인의 장거리통행 행태를 분석하였다. 분석 결과 시군 단위의 기종점간 통행은 서울－부산, 서울－대전, 대전－청주 순으로 나타났으며, 수단별로는 서울－부산 등 기차 노선이 잘 발달된 지역에서 기차 이용률이 높고, 나머지 지역에서는 자가용 이용률이 높게 나타났다. 대권역간 통행은 자가용을 이용하는 경우 수도권과 충청권을 왕래하는 통행 빈도가 가장 높고, 기차 통행은 수도권과 경남지역을 연결하는 노선에서 가장 빈번하게 나타났다. 통행목적을 살펴보면, 대부분 친지방문을 위한 장거리통행을 하는 경우가 다수이며, 특이하게 강원권으로의 통행은 주로 관광 목적으로 발생하는 경우가 많은 것으로 분석되었다. 시간대별 광역통행 발생비율을 살펴보면, 자가용을 이용하는 경우 출 ‧ 퇴근 시간대를 중심으로 나타나며, 기차 통행은 오전 10시와 오후 5시에 집중적으로 발생하는 것으로 나타난다. 터미널 간 통행량에 대한 연구 결과를 토대로 현 정부가 준비 중인 휠체어 탑승가능 버스의 우선도입노선에 대한 대안을 수립할 수 있으며, 또한 시간대별 장거리통행 발생량 자료는 해당 서비스의 노선 문제에 대한 참조자료로 활용할 수 있다.

본 연구에서 적용한 전수화 방법은 전수화 대상이 장애인의 장거리통행이라는 부분 이외에도 전수화 목적과 표본 및 참조자료의 가용성의 측면에서 기존 전수화 방법과 몇 가지 차별점을 보인다. 우선, 인구전수화 과정에서 성별, 연령 등 일반적인 인구속성 이외에 장애등급, 장애유형을 전수화지표로 활용하였다. 또한, 전수화 존 설정시 휠체어 장애인에 대한 참조자료의 한계로 인구전수화는 광역시도 단위를 설정하고, 통행전수화의 존은 휠체어 탑승 가능한 고속/시외버스 운영을 지원하기 위한 목적을 고려하여 시군단위를 적용하였다.

본 연구에서는 장거리통행에 대한 휠체어 장애인의 설문조사와 교통량자료만을 고려하여 전체 행태를 추정한 것으로, 휠체어 탑승가능 버스와 같은 새로운 수단 도입에 따른 수단전환 효과를 고려하지 못하였다. 향후 연구에서는 선호의식조사(SP조사)와 같은 조사방법을 이용하여 휠체어 탑승가능 버스 도입 시 휠체어 장애인의 수단 전환에 따른 통행행태의 변화를 함께 분석하고자 한다. 또한, 전수화 참조자료에 나타난 제로셀 문제와 장거리 귀가통행에 대한 보정은 향후 연구에서 대체자료의 확보와 함께 보다 정교한 보정방법으로 보완되어야 할 부분이다.