Journal of Korean Society of Transportation ISSN:1229-1366(Print) 2234-4217(Online) 대한교통학회지

본 연구에서는 서울시 고령자 운전면허 자진반납제도와 교통사고 감소 간의 통계적인 연관성을 분석하고, 정책적 기여 가능성에 대한 실증적 근거를 제시하였다. 고령자 운전면허 자진반납제도와의 연관성을 확인하기 위해 면허반납률 변화와 고령자 사고율과의 관계를 분석했으며, 이를 위해 처치집단 내부의 정책강도 차이를 비교할 수 있는 연속형 이중차분법(Continuous Difference-in-Differences)을 적용해 고령자 사고율 예측모형을 구축하였다. 2015년부터 2024년까지의 서울시 고령자 교통사고 및 면허반납 데이터를 이용하여 연도·권역·연령별 패널데이터를 구축하였고, 고령자 사고율을 종속변수로 면허반납률과 비고령자 사고율을 독립변수로 설정해 비고령자 사고율로 통제된 조건에서 면허반납률과 고령자 사고율의 상관성을 확인하였다. 분석 결과 고령자 사고율을 결정하는 면허반납률의 계수는 –0.02142를 나타내었으며, 면허반납률 1%p 증가 시 고령자 사고율은 0.02142%p 감소하는 통계적 경향성이 관찰되었다. 2024년 서울시 고령자 교통사고를 기준으로 면허반납률 1%p당 102건의 고령자 사고 감소와 연관될 수 있는 잠재적 규모로 풀이된다. 연령대별 서브그룹 분석 결과, 면허반납과 사고 감소 간의 연관성은 연령이 높아질수록 뚜렷해지는 점증적 경향을 보였다. 이러한 분석 결과는 고령자 면허반납정책이 복지성 지원에 머무르는 것이 아니라, 고령자 교통안전 정책으로서 기여할 수 있음을 시사하는 제한적 인과해석의 기초자료를 제공한다.

본 연구는 대형 건설현장에서 근로자 출퇴근 통행으로 인해 발생하는 교통혼잡이 현장 운영과 생산성에 영향을 미칠 수 있다는 문제의식에서 출발하여, 자가용 이용에서 통근버스로의 수단전환 의사에 영향을 미치는 요인을 탐색적으로 분석하였다. 울산 소재 건설현장의 근로자 123명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 거주지 기반 공간정보를 결합한 92건의 유효 표본을 분석에 활용하였다. 결측값의 통계적 특성은 Little’s MCAR Test를 통해 검토·보정하였고, 분석 방법으로는 소표본에 적합한 부분 최소제곱 구조방정식모델링(PLS-SEM)을 적용하였다. 분석 모형에는 기존 모빌리티 매니지먼트 연구에서 제시된 환경의식, 승용차 이용 인식, 사회·개인 규범, 통근버스 이용 환경과 함께 건설현장 특성 및 현장 교통·보행 환경을 잠재변수로 반영하였다. 분석 결과, 건설현장 관련 변수들은 행동의도에 대한 직접효과는 제한적이었으나, 객관적 환경(Built environment)으로써 다른 인지적·규범적 요인을 매개로 수단전환 행동변화 의사에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 사회·개인 규범과 통근버스 이용 환경이 행동의도에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 행동의도–실행의도–행동변화 의사로 이어지는 모빌리티 매니지먼트의 단계적 의사결정 구조 역시 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 이를 통해 건설현장 교통관리 관점에서 모빌리티 매니지먼트 기반 교통정책의 실증적 근거를 제시하고, 통근버스로의 수단전환을 촉진하기 위한 현장 차원의 정책적 시사점을 도출하였다.

본 연구는 항공교통관리(Air Traffic Management, ATM)에서 정책 대안의 효과를 사전에 예측·평가하기 위하여 시스템 전반의 상호작용을 반영한 정책 의사결정지원모형(Decision Support Management, DSM)을 구축하였다. DSM은 연립방정식체계 모형(FIML)을 기반으로 하여, 국가항행계획(NARAE 2.0)에서 제시한 성과목표 중 데이터 확보가 가능한 비행시간 효율성, 정시성, 처리교통량을 내생적으로 동시에 추정하였다. 분석은 인천·김포·김해·제주 4개 공항의 여객·화물기 출·도착 항공편 일별 자료(2019–2021)를 활용하였으며, 항공·공역·기상·운영 변수를 포함하여 총 44개의 행태방정식과 14개의 정의식으로 모형을 구성하였다. 공항 및 출도착 특성을 반영하여 회귀모형과 자기회귀모형을 적용하였고, Gauss–Seidel 반복법을 통해 시스템 수준의 예측치를 산출·수렴하였다. 정책효과 분석에서는 추가 TMA(Terminal Manoeuvring Area, 접근관제구역 ) 비행시간을 외생 변수로 설정하여 세 가지 시나리오를 모의실험하였다. 그 결과, 추가 TMA 비행시간 감소는 도착 정시성 개선과 더불어 출발 정시성 및 비행시간 효율성에도 긍정적 효과를 나타냈다. 특히 인천공항의 변화는 김포·김해·제주공항에 파급되었으나 역방향 영향은 제한적이었으며, 이를 통해 인천공항의 시스템 지배력이 확인되었다. 본 연구의 기여는 첫째, 개별 지표나 단일 공항에 국한되지 않고, 비행시간 효율성·정시성·처리교통량의 상호 의존 관계를 통합적으로 규명한 점이다. 둘째, 정책 변수 변화에 따른 다공항 간 동태적 반응을 정량적으로 시뮬레이션하여 ATM 정책결정자에게 실무적 의사결정 지원 도구를 제시한 점이다. 다만, 연료 효율·순항 고도·관제사 요인·세부 공역 운영 등은 데이터 한계로 제외되었다. 향후 데이터 확충과 모형 고도화를 통해 안전성과 환경영향까지 포함하는 확장형 DSM으로 발전시킬 필요가 있다.

본 연구는 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인들이 전국적으로 동일하게 작용한다는 기존 전역적(global) 모형의 공간적 정상성 가정을 극복하고, 해당 요인들의 공간적 비정상성(spatial non-stationarity)을 실증적으로 규명하기 위해 지리가중 순서형 로짓 모형을 적용하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2015년부터 2024년까지 발생한 40,698건의 국내 고속도로 교통사고 데이터를 구축하고 적응형 대역폭을 적용해 분석한 결과, 지리가중 모형이 기존 전역적 모형보다 통계적 적합도 측면에서 우수함이 확인되었다. 또한, 야간 시간대, 기상 조건(안개, 강우), 제한속도, 총통행거리, 고속도로 사용연수 등 주요 변수들의 국지적 계수 추정치가 지리적 위치에 따라 유의미하게 변동할 뿐만 아니라, 관측되지 않는 잠재적 사고심각도를 결정하는 구분 임계값 역시 공간적 이질성을 보인다는 점을 규명하였다. 본 연구는 추정된 계수의 공간적 분포를 시각화하여 제시함으로써, 전국 단위의 획일적인 하향식 정책에서 벗어나 지역별 고위험 구간 맞춤형 시설 개량 및 투자, 교통량 분산 유도, 도로 관리기관 간 유지관리 노하우 공유 등 지리적 맥락에 부합하는 세밀한 고속도로 안전 관리 및 운영 전략을 수립하는 데 필요한 실증적 기초 자료를 제공한다.

최근 서울시 주요 상업·문화 집적지(핫플레이스)는 여가·소비 활동이 집중되는 공간으로 기능하고 있으나, 동일한 핫플레이스 권역 내부에서도 통행 구조가 균질하게 나타나는지에 대한 실증적 검토는 충분히 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 서울시 주요 핫플레이스 내부에서 행정동별 통행 구조의 이질성이 존재하는지를 검토하고, 내부통행 자족성에 영향을 미치는 구조적 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 행정동별 내부통행 자족성에 logit을 취한 값을 종속변수로 설정하고 다중선형회귀분석을 수행하였을 때, 문화·여가시설 밀도와 log(인구)는 내부통행 자족성에 유의한 양의 영향을 미치는 반면, 평균 지가 수준과 지하철역 밀도, 상업시설 밀도는 내부통행 자족성에 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 회귀모형으로 설명되지 않는 내부통행 자족성의 잔차에 대해 Moran’s I 분석을 수행한 결과, 공간적 자기상관은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 내부통행 자족성의 공간적 분포가 인접 행정동 간의 확산이나 군집 효과보다는 각 행정동의 개별적인 구조적 특성에 의해 형성될 가능성이 높은 것으로 해석된다. 본 연구는 핫플레이스를 단일한 상권 단위가 아닌 행정동별 기능적 차이를 고려한 복합 공간으로 파악해야 함을 실증하였다는 점에서 의의가 있다. 향후 연구에서는 내부통행 자족성에 영향을 미치는 물리적 요인 외 가로 환경이나 공간의 브랜드이미지 등 비물리적 요인을 포함한 심층적 분석이 필요할 것으로 판단된다.

최근 기후변화로 인한 폭염 발생 빈도의 증가는 교통안전 측면에서 새로운 위험 요인으로 주목받고 있다. 그러나 폭염이 교통사고 발생에 미치는 영향이 도시 내 사고다발지점에서 어떠한 형태로 나타나는지에 대한 실증적 분석은 여전히 제한적이다. 특히 폭염의 영향은 단일 고온일의 효과로만 나타나기보다, 고온 조건이 여러 날 지속되면서 누적되는 열 스트레스와 피로를 통해 나타날 가능성이 있다. 이에 본 연구는 부산광역시 교차로 사고다발지점을 대상으로 폭염 지속 주간의 교통사고 발생률과 사고원인 특성을 탐색적으로 분석하였다. 이를 위해 2022년부터 2024년까지 6월부터 9월까지의 교통사고 자료와 기상 자료를 결합하여 단계적 분석을 수행하였다. 먼저 사고다발지점-주 단위 패널자료를 구축하고, 사고다발지점 고정효과를 포함한 포아송 회귀모형을 통해 폭염 지속 주간과 사고 발생률 간의 연관성을 분석하였다. 이어 SaTScan의 회고적 시공간 스캔 통계를 활용하여 사고 발생의 시공간적 집중 여부를 탐색하였다. 마지막으로 전체 사고자료를 폭염 지속 주간과 일반 주간으로 구분하고, 법규위반 유형을 네 개의 사고원인 그룹으로 재분류하여 사고원인 구성의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 폭염 지속 주간에는 일반 주간에 비해 관측일수로 보정한 사고 발생률이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 최종 포아송 고정효과 모형에서 폭염 지속 주간의 사고 발생률비는 1.2224로 추정되었으며, 이는 폭염 지속 주간의 사고 발생률이 일반 주간보다 약 22.2% 높다는 것을 의미한다. SaTScan 분석에서는 유의한 시공간 사고 클러스터가 1개 탐지되었으며, 이는 사고 발생이 특정 기간과 제한된 공간 범위에서 국지적으로 집중될 수 있음을 보여준다. 사고원인 분석에서는 전체 사고원인 구성의 차이가 통계적으로 유의하지 않았으며, 다중비교 보정을 적용하지 않은 탐색적 그룹별 비교에서는 복합적 주의 및 판단 관련 위반의 비중이 일반 주간보다 폭염 지속 주간에서 더 높게 관찰되었다. 이러한 결과는 폭염 지속 주간의 교통안전 위험을 사고 발생률 증가와의 통계적 관련성으로 해석할 필요가 있으며, 시공간 클러스터 분석 결과는 여름철 사고가 특정 공간과 기간에 집중될 수 있음을 보여주는 보완적 근거로 이해하는 것이 적절함을 시사한다. 본 연구는 폭염 대응 교통안전 정책이 도시 전역을 대상으로 한 일반적 안전 안내에 머무르기보다, 사고다발지점 기반의 공간 분석과 사고원인 특성 분석을 결합한 선별적 관리 전략으로 발전할 필요가 있음을 제시한다.

Dockless 방식의 전동킥보드는 대중교통의 First Mile·Last Mile 수단으로 활용되고 있으나, 반납 위치에 대한 물리적 제약이 없어 보도나 시설 출입부에 무단 방치되는 사례가 지속되고 있다. 서울시는 2021년 시민 신고 기반 견인제도를 시범 운영한 후 2022년 전면 시행하였으며, 지하철역 등 인구 밀집 구역에 주차구역을 배치하였다. 본 연구는 서울시 강남구를 대상으로 건축물 단위에서 주변 공간 환경이 전동킥보드 견인에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 2024년 7월부터 2025년 6월까지 강남구 21,644개 건축물의 견인 데이터를 활용하였으며, 건축물 특성, 인근 건축물 환경, 보행 및 도로 네트워크, 대중교통 접근성, PM 접근성 및 주차 인프라 범주의 변수를 구축하였다. 종속변수의 과산포 및 영과잉 특성을 고려하여 영과잉 음이항 회귀모형(Zero Inflated Negative Binomial)을 적용하였다. 분석 결과, Count Part에서 건축물 연면적이 1ha 증가 시 견인 발생 강도가 70.0% 증가하여 가장 큰 영향 요인으로 확인되었고, 지하철역 거리가 멀어질수록 발생 강도가 증가하여 역세권 인근 주차구역의 견인 억제 효과가 있는 경향을 확인하였다. Logit Part에서는 횡단보도 수가 견인 발생 여부에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전동킥보드 주차구역은 견인 발생 강도 억제에 효과가 있는 경향을 보였으나 견인 발생 자체를 완전히 차단하지는 못하는 경향을 보이는 것으로 나타났다.

본 연구는 수도권 지역을 대상으로 스마트카드 교통 데이터와 관심지점(Point of Interest, POI) 데이터를 결합하여 교통약자(어린이, 고령자, 장애인)의 통행 목적과 이동 패턴을 분석하는 것을 목적으로 한다. 기존의 스마트카드 기반 연구는 승·하차 시점의 시공간 정보에 의존함으로써 이동량 분석에는 유용하였으나, 구체적인 통행 목적을 해석하는 데에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 버스 정류장 주변의 POI 데이터를 활용하여 정류장 환경의 공간적 특성을 정량화하고, 이를 통행 분석에 반영하였다. 정류장 반경 내 POI 유형의 구성 비율에 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency) 알고리즘을 적용하여 시설 분포의 불균형을 보정하고, 정류장별 특성 벡터를 산출하였다. 이를 기반으로 K-means 군집 분석을 수행하여 수도권 버스 정류장을 13개의 기능적 유형으로 분류하였다. 도출된 정류장 유형은 교통카드 OD(Origin–Destination) 데이터와 결합되어 교통약자 유형별 방문 특성 분석에 활용되었으며, 카이제곱 검정을 통해 집단 간 방문 패턴의 통계적 유의성을 검증하였다. 분석 결과, 교통약자 유형에 따라 정류장 유형별 방문 분포에 유의미한 차이가 나타났다. 어린이는 교육 관련 시설이 밀집된 정류장 유형을 상대적으로 선호하였으며, 장애인은 상업 및 의료 시설이 복합된 유형을, 고령자는 문화·여가 시설 및 교통 결절점 기능을 포함한 유형을 주로 이용하는 경향을 보였다. 본 연구는 정류장 유형화를 통해 대중교통 이용 환경의 공간적 맥락을 체계적으로 반영하고, 이를 교통약자 통행 목적 분석에 연결하였다는 점에서 의의를 가지며, 교통약자 맞춤형 교통 정책 및 정류장 환경 개선을 위한 기초 자료를 제공한다.

본 연구는 기존 고정 노선 기반 대중교통의 경직성을 극복하고 효율적인 수요응답형 교통(DRT) 운영 전략을 수립하기 위해, 기종점(Origin-Destination, OD) 흐름 기반의 네트워크 중심성 분석을 활용한 운영 의사결정 프레임워크를 제안한다. 실제 버스정류장 승하차 데이터와 물리적 도로망을 결합하여 OD 가중치 기반 네트워크를 구축하였으며, 연결(Degree), 근접(Closeness), 매개(Betweenness), 고유벡터(Eigenvector) 중심성 지표를 산출하였다. 서울특별시 강남구를 대상으로 한 실증 분석 결과, 각 중심성 지표의 위상적 특성에 따라 차량 재배치 거점 및 탄력적 서비스 권역 설정 등 구체적인 운영 가이드라인을 도출하였다. 본 연구는 물리적 도로 구조에 국한되었던 기존 분석의 한계를 넘어 실제 통행 수요의 흐름을 분석에 반영함으로써, DRT 운영 전략 수립을 위한 구조적 의사결정 기준을 제시한다는 점에서 의의를 가진다. 향후 본 연구는 데이터 기반 스마트 모빌리티 설계 및 MaaS(Mobility as a Service) 체계 구축을 위한 실무적 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

도심 교통 혼잡 해소를 위한 대중교통 활성화 정책이 지속됨에 따라, 버스 서비스 수준을 결정짓는 핵심 가치로서 버스 통행시간 신뢰성의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이에 본 연구는 부산광역시 내 간선급행버스체계(BRT)와 중앙버스전용차로가 설치되지 않은 구간(Non-BRT)을 대상으로 실제 버스 통행시간 변동 특성을 정량적으로 비교 분석하였다. 분석을 위해 기하구조 및 운영 여건이 유사한 구간을 선정하고, 버스정보관리시스템(BIMS)과 버스 디지털운행기록계(DTG) 데이터를 융합하여 개별 차량 단위의 고해상도 분석 데이터를 구축하였다. 이를 바탕으로 변동계수(CV)를 평가지표로 산출하여 운영체계 간 버스 통행시간의 신뢰성 수준을 진단한 결과, BRT 구간은 높은 교통수요와 복잡한 기하구조 등 구조적 요인으로 인해 Non-BRT 대비 변동성 수치는 다소 높게 나타났다. 그러나 시간대별 상세 분석 결과, BRT 시스템은 첨두시와 비첨두시 간 버스 통행시간의 신뢰성 지표 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나, 외부 교통 혼잡이나 시간대 변화와 무관하게 일정한 주행 패턴을 유지하는 구조적 안정성을 확보하고 있음을 확인하였다. 반면, Non-BRT 구간은 교통 여건 변화에 따라 버스 통행시간의 변동 폭이 뚜렷하게 나타나 외생적 요인에 민감한 한계를 보였다. 본 연구는 실제 운행 데이터에 기반하여 BRT 시스템이 갖는 버스 통행시간 신뢰성의 구조적 특성을 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있으며, 향후 대중교통 운영 효율화 및 서비스 신뢰도 제고를 위한 정책적 기초자료로 활용될 수 있다.

사업용 차량 사고는 도로안전 부담에서 불균형적으로 큰 비중을 차지하지만, 위험운전 관리는 여전히 조직적, 인구통계학적, 시공간적 맥락을 충분히 반영하지 못하는 획일적인 이벤트 건수 기준에 의존하는 경우가 많다. 본 연구는 국가 표준 디지털 운행기록계(DTG) 지표를 사고, 운송업체, 운전자, 공간, 시간 정보와 연계하고, 단계적 다차원 분석과 시나리오별 검증 절차를 결합함으로써 사업용 차량의 차별화된 안전관리를 위한 근거 기반 프레임워크를 제안한다. 스타 스키마 기반 데이터 큐브는 11개 DTG 위험운전 이벤트 범주를 교통사고, 운송업체, 운전자 자료와 통합하며, 온라인 분석처리(OLAP)를 통해 두 가지 시나리오 분석을 수행하였다. 2019년 대전광역시 사례연구는 약 8천만 건의 DTG 이벤트, 247개 업체, 6,814명의 운전자를 포함한다. 시나리오 I은 급가속 이벤트 부담이 장기 경력 운전자 비중이 높은 대규모 시내·노선버스 업체에 집중됨을 보였으며, HC3-robust OLS는 이러한 패턴을 부분적으로 확인하였다(R² = 0.403). 반면 차량당 사고 건수는 통계적으로 유의하지 않았다. 시나리오 II는 버스·택시 이벤트가 도심부에, 화물 이벤트가 외곽 물류축에 집중되는 다층적 핫스팟 구조를 보였다. Trip exposure를 offset으로 포함한 NB GLM 결과, 사고 건수는 화물 이벤트 비중과 가장 뚜렷하게 연관되었으며, 급가속 EPV와 야간 시간대는 통계적으로 유의하지 않았다. 범주 간 반복 검증은 급가속, 급제동, 과속 간에 서로 다른 범주별 패턴이 존재함을 보였다. 본 프레임워크는 DTG 이벤트 부담 핫스팟과 노출 보정 사고건수 연관 요인을 구분함으로써 사업용 차량의 차별화된 안전관리를 지원한다.

본 연구는 비디오-언어 모델(Video-Language Models, VLMs)을 활용하여 주행 환경 및 위험 요인 이해 성능을 평가하기 위한 3단계 구조화 벤치마크를 제안하고 실증적으로 적용한다. 제안한 평가틀은 시공간 환경 인지(Q1), 에이전트 간 상호작용 이해(Q2), 핵심 위험 식별(Q3)로 이어지는 단계적 추론 과정으로 정의한다. 각 단계는 CoVLA(Comprehensive Vision-Language-Action) 데이터셋의 캡션에서 도출한 기준 라벨을 바탕으로 객관식 평가 문항으로 구현하였으며, 이를 통해 모델의 전체 성능뿐 아니라 위험 이해 과정에서 발생하는 단계별 취약성을 비교할 수 있도록 하였다. 본 연구는 주행 영상 약 500개와 1,500개 질문 항목을 활용하여 최근 7개 VLM을 단일/다중 턴 대화 모드에서 평가하였다. 정량 평가는 전체 정확도, 문항별 정확도, 대화 모드 간 변화량 등 을 중심으로 수행하였고, 정성 분석에서는 시각적 근거화, 맥락 활용, 출력 안정성을 검토하였다. 실험 결과, 대부분의 모델은 도로 구조와 주변 객체를 파악하는 환경 인지 단계에의 성능은 우수했으나, 이를 핵심 위험 요인 식별로 연결하는 Q3 단계에서는 한계를 보였다. 또한 다중 턴 조건은 일부 모델의 성능을 향상시켰지만, 동시에 초기 오류, 환각, 출력 형식 불안정성이 후속 응답으로 전파될 수 있음을 보였다. 이러한 결과는 제안한 벤치마크가 단순한 모델 순위 산출을 넘어, VLM의 주행 위험 이해가 어느 단계에서 취약해지는지를 진단하는 평가 도구로 활용될 수 있음을 보여 준다.