서론
기존 문헌 고찰
1. 여객부문 사업용 차량 운전자 인적요인과 교통사고와의 관계에 대한 연구
2. 고령운전자 교통사고 관련 연구
3. 교통사고 심각도 예측모형 관련 연구
4. 기존 연구와의 차별성
분석방법론
1. 순서형 프로빗 모형
2. 독립변수 설정
3. 종속변수 설정
분석자료
1. 법인택시 및 시내버스 운전자 Wellness 자료 수집
분석결과
1. 고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 도출
2. 비고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 도출
3. 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자 교통안전 증진을 위한 정책적 시사점 제시
결론 및 향후연구계획
서론
택시, 버스, 화물차를 일컫는 사업용 차량의 교통사고는 비사업용 차량 교통사고와 비교하여 중대 교통사고가 발생할 가능성이 높고 치사율도 높은 것으로 알려져 있다. KOSIS 국가통계포털과 도로교통공단 TAAS의 통계에 따르면 최근 5년간 사업용 차량 1만 대당 평균 교통사고 건수는 약 292건, 비사업용 차량 1만 대당 평균 교통사고 건수는 약 67건으로 나타났다. 평균 교통사고 사망자수는 사업용 차량 1만 대당 약4명, 비사업용 차량 1만 대당 약 1명으로 나타났다. 따라서 사업용 차량을 대상으로 교통사고예방 및 사고심각도 감소를 위한 심층적인 원인을 분석하여 개선방안을 수립할 필요가 있다.
또한 최근 택시, 버스, 화물차 등 사업용 차량 운수종사자의 고령화가 가속화되는 가운데 이로 인한 교통안전성 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 한국교통안전공단 운수종사자 관리시스템 통계에 따르면 2020년의 65세 이상 고령운전자 비율이 택시(35.2%), 버스(10.7%)로 나타났으며, 특히 택시의 경우 5년 전 수치(19.5%)와 비교하여 급격히 증가한 것으로 나타났다. 따라서 사업용 차량 교통사고에 대한 다각적인 분석을 통하여 교통사고 심각도 영향요인을 파악하고 이를 관리할 수 있는 방안을 마련할 필요성이 있다.
교통사고의 원인은 일반적으로 자동차 요인, 도로 요인, 운전자 요인으로 구분할 수 있으며, 그중에서도 운전자 요인과 관련된 영향이 90% 이상을 차지한다(Weller et al., 2006). 특히, 긴 주행거리와 주행시간을 가진 사업용 자동차의 경우 직업 운전자라는 특성으로 인해 운전자요인이 교통사고 발생에 중요한 요인이 될 수 있다. 사업용 자동차 교통사고의 원인으로 고려되는 졸음운전, 법규위반, 난폭운전 등은 높은 사고발생 위험과 심각도를 가지고 있으며, 운수종사자의 근로환경, 생활환경, 건강, 인적특성 등과 밀접한 관련성을 가진다(Machin and De Souza, 2003; Chen et al., 2005; Li et al., 2019b; Lee et al., 2020a). 예를 들어, 졸음운전의 근본적인 원인이 운수종사자의 무리한 근무 일정일 수도 있으나 개인이 가진 만성질환 또는 불규칙적인 생활습관이 될 수도 있다. 따라서 사업용 자동차 교통사고의 중요한 요인인 운수종사자에 대한 충분한 정보를 교통사고 분석에 반영하지 못한다면 교통사고에 대한 근본적인 원인을 파악하는 데에 어려움이 있고, 운수종사자를 대상으로 한 교통안전 대책을 수립하는 데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 교통사고의 원인 중 운전자 요인에 초점을 두고, 자동차 및 도로요인은 고려하지 않았다. 설문조사를 통하여 운전자 요인 중에서도 운전자의 성향, 성격 등을 나타낼 수 있는 내면적인 자료를 수집하여 고령 및 비고령 여객부문 사업용 차량 운전자의 교통사고 심각도 영향요인을 분석하였다.
Wellness란 Well-being, Happiness와 Fitness의 합성어로 육체적, 정신적 건강의 조화와 함께 주변의 환경적 요소까지 관리하여 최종적으로 삶의 만족도를 높이는 건강한 삶을 의미한다(Dunn, 1977). 본 연구에서는 기존문헌들을 통하여 제시된 운전자의 연령, 운전경력을 포함한 기본적인 인적특성부터 대인관계 및 가족관계에 대한 만족도, 근무환경에 대한 만족도, 보유질환 및 정신적 건강상태 등에 대한 자료와 운수업체의 복지특성, 배차제도 등을 Wellness 요인으로 정의하고 교통사고 심각도에 대한 Wellness 요인들의 영향을 평가하고자 한다. 사업용 차량 운전자의 긴 하루 운행시간과 신체 및 정신적 건강, 직무 스트레스, 질병 등은 졸음운전, 전방 미주시, 위험운전행동 등의 운전특성으로 이어지며 결국 사고로 이어질 가능성이 높다. 따라서 교통사고와 Wellness 요인 간 관계를 명확히 규명하여 교통사고 저감과 사고심각도 감소를 위한 방안을 수립할 필요성이 있다. 본 연구에서는 시내버스 및 법인택시 운전자를 대상으로 수행된 심층 인터뷰와 한국교통 안전공단에서 운영 중인 운수종사자관리시스템을 통하여 사업용 차량 운전자의 Wellness 자료를 수집하고 고령 및 비고령운전자의 교통사고 심각도에 영향을 주는 Wellness 요인을 추출하였다. 또한 추출된 Wellness 요인을 기반으로 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통안전을 위한 정책적 시사점을 제시하여 Wellness 요인에 대한 법 ‧ 제도적 관리의 필요성을 제안하였다.
본 연구에서 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통사고 심각도 영향요인 추출, 교통안전 증진을 위한 정책 시사점 도출의 두 가지로 나누어진다. 통계기법 중 순서형 프로빗 모형을 활용하여 운전자 교통사고 심각도 모형을 구축하였다. 통계적으로 유의한 변수로 도출된 영향요인들을 활용하여 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통안전 증진을 위한 정책적 시사점을 도출하여 정책 개발 방향 및 사업용 차량 운전자 제도적 관리의 필요성을 제시하였다.
기존 문헌 고찰
본 연구의 문헌 검토는 여객부문 사업용 차량 운전자 인적요인과 교통사고와의 관계에 대한 연구와 고령운전자 교통사고 관련연구, 교통사고 심각도 분석을 위한 통계적 모형 관련 연구를 대상으로 실시하였다. 문헌 조사를 통해 고령 및 비고령운전자의 Wellness 요인과 사업용 차량 교통사고와의 관계에 대한 연구의 필요성을 확인하였다. 또한 교통사고 심각도 분석을 위한 순서형 프로빗 모형의 활용성을 파악하였다.
1. 여객부문 사업용 차량 운전자 인적요인과 교통사고와의 관계에 대한 연구
운수종사자 및 운수회사에 관련된 요인들과 사업용 자동차 교통사고의 관계성을 규명하고, 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인들을 도출하고자 하는 다수의 연구가 수행되어 왔다. 그중 대부분의 연구는 운수종사자의 건강 및 위험운전행동에 영향을 미치는 요인들을 중점으로 분석하였다. 여객부문 사업용 차량 운전자 인적요인과 교통사고와의 관계에 대한 기존문헌 검토내용을 Table 1에 제시하였다.
Table 1.
Intrinsic factors affecting the traffic safety of commercial vehicles
| Author or organization | Year | Method | Factors |
| Lee et al. | 2020b |
Random forest Artificial neural network |
∙ Working hours per week ∙ Degree of health management ∙ Amount of sleeping time ∙ Usual fatigue level |
| Park et al. | 2021 | Random forest |
∙ Degree of mental health ∙ Satisfaction of work ∙ Stress level at work |
| Li et al. | 2019a | Logistic ridge regression |
∙ Drive-rest habits ∙ Experience ∙ Intention for fatigue driving |
| Meng et al. | 2019 | Random effect model |
∙ Fatigue ∙ Brake control ∙ Lane control ∙ Steering control |
| Kwon et al. | 2019 | ANOVA test & chi-squared test | ∙ Working type |
| Chun | 2018 | Structural equation modeling |
∙ Turnover rate ∙ Fatigue ∙ Driving experience ∙ Number of years of working ∙ Working type |
| Gómez-Ortiz et al. | 2018 | Cross-sectional research design |
∙ Social support from supervisors ∙ Perceived potential for risk |
| Meng et al. | 2015 | Logistic regression |
∙ Mileage ∙ Working hours ∙ Optimistic personality ∙ Training |
| La et al. | 2013 | Logistic regression |
∙ Transportation system ∙ Type of driving license ∙ Seat belt wearing ∙ Traffic infringement history |
| Burgel et al. | 2012 | Thematic content analysis |
∙ Stress ∙ Body pain |
| The Australian Federal Office of Road Safety | 1998 | Descriptive statistics |
∙ Vehicle type ∙ Fatigue ∙ Working hours |
Li et al.(2019a)은 피로와 관련된 사고 위험요인 중 실제 택시 운수종사자의 내재적 요인을 규명하고자 하였다. 피로 관련 사고모형을 구축한 결과 사고위험이 상대적으로 높은 운전자는 하루 운행시간이 길고, 휴식비율이 낮으며, 운전경험이 적고, 스스로 피로 운행을 인지하는 것으로 나타났다. Meng et al.(2015)은 택시 운수종사자의 주행거리, 근무시간, 낙관적 성격 유무, 교육 여부 등이 운수종사자의 피로도에 영향을 미친다고 판단하였으며, 운전자 본인의 피로도 수준 자가 평가에 대한 교육이 필요함을 강조하였다. Meng et al.(2019)은 택시 운수종사자의 피로도와 주행능력의 관련성에 대하여 분석하였으며, 주행능력 중에서도 브레이크 제어, 차선 제어, 조향 제어에 영향을 미친다는 결론을 도출하였다. Lee et al.(2020b)은 택시 운전자의 인적요소를 기반으로 인공신경망을 활용하여 고위험 운전자를 예측하였으며, Park et al.(2021)은 랜덤포레스트 기법을 활용하여 택시 운전자 유형 및 교통사고 심각도를 효과적으로 분류하는 운전자의 내면적인 특성을 추출하였다.
이처럼 운수종사자의 피로도를 포함한 건강특성에 외에도 운수종사자의 근무환경과 교통안전의 관계에 대한 연구 또한 다수 수행되어 왔다. Chun(2018)은 택시 운수회사의 근무환경이 교통사고에 미치는 영향을 분석한 결과 위험운전행동과 운수회사의 특성, 운수종사자의 피로도, 스트레스 간의 유의한 상관관계가 도출하였다. La et al.(2013)은 베트남 하노이의 시내버스 관련 교통사고 관련 요인을 조사하였다. 그 결과 교통체계, 사회문화의식, 음주운전, 버스 운수회사의 운수종사자 감독 및 처벌정책이 버스 교통사고의 주요한 요인으로 확인되었다. Gómez-Ortiz et al.(2018)은 직장에서의 사회심리적 요소를 기반으로 BRT(Bus Rapid Transit) 운수종사자의 사고위험과 정신 건강을 추정하여 버스 교통사고를 예방하기 위해서는 회사의 지원이 중요함을 확인하였다. Kwon et al.(2019)은 노선버스의 경우 근로형태에 따라 교통사고 위험성이 크게 달라질 수 있음을 확인하였다.
다수의 연구들이 운수종사자의 위험운전행동과 교통사고와의 관계를 중점으로 분석하였다. 기존 연구보고서에서 도출된 택시 교통사고 발생의 주요 요인으로는 근무형태, 차량유형, 운수종사자의 성격 및 피로도가 있는 것으로 나타났다(The Australian Federal Office of Road Safety, 1998). 운수종사자의 피로도 및 건강요인과 관련된 연구가 주로 수행되었으며 택시 운수종사자들을 대상으로 진행한 설문조사 결과, 건강에 관련된 조건에 대한 응답 중 스트레스, 신체적 통증에 대한 응답비율이 높은 것으로 도출되었다(Burgel et al., 2012).
2. 고령운전자 교통사고 관련 연구
운전자의 연령이 증가할수록 만성질환 및 신체적 능력 저하로 인하여 주행능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 사고 발생 가능성이 높으며 부상 사고 발생 가능성이 증가한다(Evans, 1988; Zhang et al., 2000). 고령운전자의 경우 심각도 등급이 높은 사고의 발생 비율이 높아 고령운전자의 주행안전성 개선은 사고 심각도를 감소시키는 데에 영향을 미칠 것이므로 고령운전자의 주행안전성에 대한 연구의 필요성이 있다(Koppel et al., 2011). 기존 연구에서 고령운전자는 타 연령대와 비교하여 사고율이 높고 사망 및 부상사고 발생률이 높은 것으로 제시되었다(Khattak et al., 2002; Rakotonirainy et al., 2012). 고령운전자는 시야 축소, 시력 저하 등과 같은 신체적 노화로 인해 비고령운전자와 비교하여 제동거리가 증가하고 인지 및 판단 동작의 정확성이 감소하는 등 신체적, 정신적 능력이 저조하다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2014). 인지 및 판단 능력의 저하는 사고 발생 가능성 및 사고 심각도에 영향을 미치는 주요 변수이며 안전운전을 수행하기 위한 자율규제에 어려움이 존재할 수 있다(Gaines et al., 2011; Wong et al., 2012). Jung et al.(2021)은 고속도로의 평면선형에 따른 고령운전자의 주행안전성을 평가하여 고령운전자 주행안전성 취약구간을 도출하였다. Bélanger et al.(2010)은 주행 시뮬레이터를 이용한 실험을 통하여 고령운전자의 회피행동을 관찰하였으며, 고령운전자에게 동시다발적인 정보 처리 및 회피행동 수행에 어려움이 있는 것을 확인하였다.
3. 교통사고 심각도 예측모형 관련 연구
순서형 프로빗 모형을 활용한 교통사고 심각도 분석은 국내외에서 다양하게 연구되어왔다. 순서형 프로빗 모형을 활용하여 교통사고 심각도 영향요인을 분석한 기존문헌의 검토 내용을 Table 2에 제시하였다. Ha et al.(2005)은 순서형 프로빗 모형을 이용한 교차고 교통사고심각도 분석 모형을 제안하였다. Choi and Kum(2014)과 Kim and Chung(2018)은 순서형 프로빗 모형을 이용하여 이륜차의 사고심각도에 미치는 영향요인을 파악하였고, Kang et al.(2019)은 고속도로 화물차 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. Choi et al.(2013)은 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고의 영향요인을 평가하였으며, Yoon et al.(2016)은 고속도로 공사구간의 교통사고자료와 공사구간 이력자료에 순서형 프로빗 모형을 적용하여 사고심각도 영향요인을 도출하였다.
Table 2.
Variables affecting traffic accident severity
| Author | Year | Method | Factors |
| Kang et al. | 2019 | Ordered probit model |
∙ Age ∙ Drowsy driving ∙ Weather conditions |
| Kim and Chung | 2018 | Ordered probit model |
∙ Collision speed ∙ Vehicle damaged |
| Yoon et al. | 2016 | Ordered probit model |
∙ Location of crash in caution section ∙ Capacity reduction due to road closure ∙ Construction type |
| Choi and Kum | 2014 | Ordered probit model |
∙ Crash occurrence time ∙ Road alignments ∙ Displacement of two-wheeled vehicle |
| Choi et al. | 2013 |
Ordered probit model Binary logistic regression Support vector machine Decision tree |
∙ Weather conditions ∙ Nighttime driving |
| Gray et al. | 2008 | Ordered probit model |
∙ Day of the week ∙ Speed |
| Abdel-aty and Pemmanaboina | 2006 | Ordered probit model | ∙ Weather conditions |
| Ha et al. | 2005 | Ordered probit model |
∙ Traffic volume on minor road ∙ Percentage of heavy vehicles on major road ∙ Lighting facilities on major road |
| Kockelman and Kweon | 2002 | Ordered probit model |
∙ Vehicle type ∙ Number of passengers |
국외 연구에서는 Gray et al.(2008)이 사고 심각도를 단순 타박상, 중경상, 치명적 부상 등으로 분류하여 순서형 프로빗 모형을 개발하였다. Abdel-aty and Pemmanaboina(2006)는 순서형 프로빗 모형을 활용하여 교통사고와 기상상태의 관계를 규명하였다. Kockelman and Kweon(2002)은 미국의 GES(General Estimates System)데이터를 활용하여 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 순서형 프로빗 모형을 적용하였다.
4. 기존 연구와의 차별성
많은 연구자들이 사업용 차량 운전자의 특성과 교통사고 간 관련성에 관한 연구를 수행하였지만 운전자의 사고이력과 더불어 운전자의 건강, 생활특성과 운수업체의 근로, 복지 특성을 함께 다루는 연구는 미흡하다. 또한 고령 및 비고령운전자의 교통사고 특성에 관한 연구는 다수 수행되어 왔으나, Wellness 요인을 고려한 사업용 차량 운전자의 연령별 교통사고 특성에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 시내버스와 법인택시 운전자 및 운수업체를 대상으로 한 교통사고 원인조사를 통해 수집된 Wellness 자료를 이용하여 운전자의 내면적 특성을 계량화하고 고령 및 비고령운전자에 따른 교통안전 분석에 활용하였다.
또한 교통사고 원인조사 자료와 한국교통안전공단의 운수종사자 관리시스템을 통해 수집된 운전자 입퇴사이력, 노성정보, 운전자 및 면허대수, 사고이력 자료를 통하여 비교적 수집이 용이한 시스템 데이터와 법인택시 및 시내버스 운전자의 내면적특성이 통합된 새로운 데이터를 구축하였다. 사고이력자료를 활용하여 개개인별 사고심각도를 3가지로 분류하고, 구축된 사업용 차량운전자 특성 데이터를 활용하여 고령과 비고령운전자로 집단을 분류하여 각각 교통사고 심각도 모형을 구축하였다. 순서형 프로빗 모형을 기반으로 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통사고심각도 영향요인을 도출하였고, 운전자 및 운수업체를 지원하는 교통안전 정책적 시사점을 도출하여 사업용 차량 교통사고 예방 및 심각도 저감을 위한 운전자 Wellness요인의 법제도적 관리 필요성을 제시하였다는 점에서 기존연구와 차별성을 가진다.
분석방법론
본 연구에서는 Figure 1에 제시한 바와 같이 순서형 프로빗 모형을 활용한 교통사고심각도 모형을 구축하고 분석결과를 기반으로 하여 사업용 차량 운전자를 대상으로 한 교통안전 정책적 시사점을 도출하였다. 우선 순서형 프로빗 모형의 독립변수 후보군을 설정하기 위하여 데이터 유형에 따라 통계적인 방법과 이론적인 방법을 활용한 데이터 처리 및 가공 과정을 수행하였다. 연속형 데이터의 경우 T검정, 상관분석, 요인분석 과정을 거쳤으며 명목형 데이터의 경우 카이제곱 검정 과정을 수행하였다. 이후 교통사고와의 관계에 대한 이론적 유의성을 판단하여 최종적인 독립변수 후보군을 선정하였다. 구축된 데이터를 활용하여 순서형 프로빗 모형을 통해 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통사고 영향요인을 파악하였다. 분석결과를 바탕으로 사업용 차량 운전자를 대상으로 한 법제도적 관리의 필요성을 제시하고, 교통안전 증진을 위한 정책적 시사점을 도출하였다.
1. 순서형 프로빗 모형
일반적으로 교통사고 발생 가능성 모형은 전통적으로 포아송모형(Poisson Model), 로짓모형(Logit Model), 프로빗 모형(Probit Model), 음이항 모형(Negative Binomial Model) 등 다양한 모형이 적용되어왔다. 교통사고 심각도, 이용자 만족도 등과 같이 종속변수가 순서를 갖는 경우에는 일반적인 프로빗 또는 로짓모형을 활용할 시 오류를 범할 수 있다. 또한 회귀분석의 경우 종속변수가 , 간의 차이와 , 간의 차이를 동일한 것으로 인식하는 한계점이 존재한다(Ju, 2000). 독립변수로 인한 종속변수의 어떠한 성향과 선택의 유무를 추정하는 순서형 프로빗 모형은 순서화된 이산변수를 처리하기 위한 방법으로 교통사고 심각도 영향요인 분석에 주로 활용된다. 순서형 프로빗 모형에서는 오차항의 확률분포가 분산이 동일하고 공분산이 0인 정규분포(Normal Distribution)를 따른다고 가정한다(Bonneson and McCoy, 1993).
본 연구에서는 사업용 차량 운전자의 과거 3년간 교통사고 자료를 활용하여 개개인별 사고심각도를 상, 중, 하로 정의하고 순서형 프로빗 모형을 적용하여 교통사고 심각도 모형을 개발하고자 한다. 순서형 프로빗 모형은 Equation 1과 같이 표현된다.
여기에서, 는 잠재효용으로 측정 가능한 효용과 측정이 불가능한 효용으로 나타낼 수 있다. 는 각 독립변수의 추정계수 와 함께 추정하는 한계값으로, 과 함께 개의 값을 갖는다. 이를 통하여 대안에 대한 선택확률을 계산하는데 이용할 수 있으며, 각 대안별 선택확률은 Equation 2와 같이 표현된다.
최종적으로 도출된 추정 모형의 적합성을 검증하기 위해서는 모형 전체의 적합도를 나타내는 (likelihood ratio index)를 사용한다. 는 회귀분석에서의 와 마찬가지로 0과 1사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 좋은 적합도를 나타낸다.
순서형 프로빗 모형을 통해 도출된 모형은 각 독립변수에 대해 편미분을 적용하여 독립변수가 종속변수에 미치는 한계효과(Marginal Effect)를 활용하여 해석한다. 한계효과는 독립변수의 한 단위 증가, 더미변수의 경우 0에서 1로 변하는 것에 따른 종속변수의 변화량을 추정한 것이다. 예를 들어 더미변수인 경우, 한계효과는 다른 독립변수를 고정한 상태에서 해당 더미변수가 1인 경우의 확률과 0인 경우의 확률 차이를 의미한다. 따라서 각 독립변수에 대한 한계효과의 합은 0이 된다.
본 연구에서는 시내버스 및 법인택시 운수종사자를 대상으로 한 설문조사를 통하여 수집된 운전자 wellness데이터를 독립변수로, 운전자가 과거 3년에 경험한 교통사고 자료를 기반으로 정의한 사고심각도 상, 중, 하를 종속변수로 설정하여 순서형 프로빗 모형을 구축하였다. 순서형 프로빗 모형을 통하여 고령운전자와 비고령운전자의 사고심각도 영향요인을 도출하고, 요인별 한계효과를 산출하였다.
2. 독립변수 설정
법인택시 및 시내버스 운수종사자 교통사고 원인조사 데이터와 운수종사자관리시스템 데이터를 수집하여 구축된 독립변수 후보군에 대하여 데이터 처리 및 가공 단계를 수행한 후 순서형 프로빗 모형 구축을 위한 독립변수 셋을 구축하였다. 법인택시 및 시내버스 운수종사자 교통사고 원인조사와 운수종사자 관리시스템을 통하여 수집된 Wellness 관련 독립변수 후보군은 총 56개이며 이들을 대상으로 데이터 처리 및 가공 단계를 수행하였다. 데이터 처리 및 가공 단계에 대한 내용을 Figure 2에 제시하였다.
먼저 Stage 1에서 56개의 독립변수 후보군에 대하여 -test 및 t-test를 통한 가설 적합도 판단과정을 수행하였다. 본 연구에서는 ‘해당 변수는 사고유무에 따른 통계적으로 유의한 차이가 존재하며, 이는 교통사고와의 관계에 있어서 이론적인 해석에도 어긋남이 없다.’를 가설로 설정하였다. 명목형 변수의 경우 운전자의 사고경험 유무와 고령 및 비고령운전자 그룹에 따라 -test를 수행한 후 집단별 응답비율을 산출하였다. 또한 연속형 변수의 경우 운전자의 최근 3년간 교통사고경험 유무와 고령 및 비고령운전자 그룹에 따라 t-test를 수행한 후 집단 간 평균차이를 도출하였다. t-test와 -test 결과를 90% 신뢰수준에서 통계적 유의성을 검토하였으며 검토결과를 해당변수와 교통사고 간 이론적 해석에 비추어 가설과 동일한지 판단하였다. 가설적합도 평가를 통하여 변수별로 적합, 부적합, 적합성 판단불가로 변수를 분류하였다.
가설에 적합한 것으로 판단된 변수는 사고유무에 따른 통계적 차이가 존재하며, 교통사고와의 관계에 대한 이론적 인과관계 성립이 타당한 것으로 판단된 변수를 의미한다. 예를 들어 평균수면시간이라는 변수의 경우 사고 경험유무와 고령 및 비고령운전자 그룹에 따른 통계적 차이가 유의한 것으로 도출되었으며, 사고를 경험한 운전자 및 고령운전자의 평균수면시간이 비교적 낮은 것으로 분석되었다.
가설에 부적합한 것으로 판단된 변수는 사고유무에 따른 통계적 차이가 존재하지 않으며, 교통사고와의 관계에 대해 이론적으로 적합하지 않은 변수를 의미한다. ‘운수업체의 운전자 안전교육 수행정도’ 변수의 경우 운수업체 입장에서 운전자를 대상으로 한 안전교육을 얼마나 잘 수행하고 있는 지에 대하여 5점 척도로 설문된 항목이다. 해당 변수의 경우 사고 경험유무와 고령 및 비고령운전자 그룹에 따른 통계적 차이가 유의하지 않은 것으로 분석되었다.
가설적합도 판단이 불가한 변수는 사고경험 유무와 고령 및 비고령운전자 그룹에 따른 통계적 해석 중 어느 하나가 유의하지 않는 것으로 판단된 변수를 의미한다. 가설적합도 판단 불가 변수는 주로 무응답 비율이 높거나 응답이 편중되어 있는 경우 또는 단순히 수치만으로 적합성 판단이 불가한 변수가 다수 존재하였다. ‘업무의 육체적 부담정도’ 변수의 경우 택시 및 버스 운행 업무가 육체적으로 얼마나 부담이 되는가에 대하여 5점 척도로 설문된 항목이다. 해당 변수는 사고경험 유무에 따른 통계적 차이는 존재하였으나, 고령 및 비고령운전자 그룹에 따른 통계적 차이가 존재하지 않는 것으로 분석되었다. 그러나 기존문헌 고찰을 통하여 사업용 차량 운행의 육체적 부담정도는 교통사고에 영향을 미칠 수 있는 것으로 판단하여 해당 변수를 제거하지 않고 다음 단계를 수행하였다.
Stage 1의 가설적합도 평가 결과를 기반으로 가설에 적합한 것으로 판단된 변수와 적합성 판단불가 변수 중 기존문헌을 참고하여 분석 활용성이 존재하는 변수들 총 49개를 채택하였다. 가설적합도 평가를 통하여 추출된 49개의 변수를 대상으로 Step 2에서 변수 간 관련성 검토를 수행하였다. 명목형 변수의 경우 독립변수 간 교차분석 통하여 카이제곱 통계량을 산출하고, 90% 신뢰수준에서 통계적 유의성을 검토하였다. 연속형 변수의 경우 독립변수들 간 상관분석을 통하여 90% 신뢰수준에서 통계적 유의성을 검토하였다.
‘운전자 수면 피로도 관리 여부’ 변수는 운수업체에서 운전자를 대상으로 수면 피로도를 관리하고 있는지에 대하여 설문된 항목이다. 해당 변수와 다른 독립변수들 간 교차분석을 수행한 결과 5개 미만의 변수와 상관성이 존재하였으며 변수를 채택하여 다음 단계에서 활용하였다. ‘승객으로부터 느끼는 정신적 스트레스 정도’ 변수의 경우 다른 독립변수들과 상관분석을 수행한 결과 8개 이상의 독립변수과 상관성이 짙은 것으로 분석되었으며 독립변수 후보군에서 제외하였다.
연속형 변수의 상관분석 결과를 통해 채택된 변수들을 대상으로 요인분석을 수행하여 변수를 축소하였다. 요인분석은 많은 변수들을 유사한 차원들끼리 묶어 적은 수의 요인으로 축소시키는 분석방법이다. 요인분석을 통하여 생성된 새로운 변수를 Table 3에 제시하였다. 질환 및 약물 복용의 주행영향도와 업무 만족도 요인을 새롭게 생성하여 이론적 유의성 평가 단계를 수행하였다.
마지막으로 Step 3에서 교통사고와의 이론적 인과관계에 대한 적합성평가를 수행하였다. 해당 단계에서는 변수가 운전자의 Wellness 요인을 대표할 수 있는지와 기존문헌을 참고하여 교통사고와의 관계에 있어 이론적으로 타당한 지에 대하여 고려하였다. 예를 들어, ‘직무스트레스 정도’ 변수의 경우 John et al.(2006)의 연구를 참고하여 직무스트레스가 높은 사업용 차량 운전자일수록 폭력성이 높고 교통사고 발생률이 높을 것이라 고려하여 이론적 인과관계 높은 것으로 판단하였다. 한편, ‘배우자와 동거 여부’의 경우 교통사고 발생에 있어 배우자와 함께 생활하는 것과 생활하지 않는 것의 차이가 모호할 것이라고 판단하여 교통사고와 배우자와 동거 여부 간 이론적 인과관계가 낮은 것으로 판단하였다. 이론적 인과관계가 낮은 변수들을 독립변수 후보군에서 제외하여 총 30개의 법인택시 및 시내버스 운전자 특성변수를 활용하여 분석을 수행하였다.
Table 3.
Result of independent variable factor analysis
3. 종속변수 설정
앞서 제시한 변수 처리 및 가공 단계를 거쳐 도출된 30개의 사업용 차량 운전자 Wellness 요인을 최종적인 독립변수 데이터 셋으로 구성하였다. 운수종사자관리시스템을 통하여 법인택시 및 시내버스 운전자의 3년간 사고건수, 사고 당 사상자수 자료를 수집하여 운전자 개개인의 사고심각도를 정의하여 종속변수를 구성하였다. 사고심각도 ‘상’에 해당하는 운전자는 최근 3년간 중상사고 이상 교통사고를 1번 이상 경험한 자이며, 사고심각도 ‘중’에 해당하는 운전자는 최근 3년간 경상 및 부상 교통사고를 1번 이상 경험한 자로 정의하였다. 사고심각도 ‘하’에 해당하는 운전자는 퇴근 3년간 사고를 경험한 적이 없는 자로 정의하였다.
분석자료
1. 법인택시 및 시내버스 운전자 Wellness 자료 수집
본 연구에서는 한국교통안전공단에서 운영 중인 운수종사자 관리 시스템에서 수집된 데이터와 법인택시 및 시내버스 운수종사자를 대상으로 수행된 설문조사인 2019년과 2020년 교통사고 원인조사 데이터를 활용하여 분석을 위한 기초자료를 구성하였다.
법인택시 운수종사자 교통사고 원인조사는 2019년 9월부터 10월까지 진행되었으며 법인택시 운수종사자 781명과 운수업체 교통안전담당자 89명을 대상으로 설문을 완료하였다. 설문조사 대상은 2018년 3분기-2019년 2분기 교통수단안전점검 대상 법인택시 업체이며 운전자 및 운수업체 교통안전담당자를 대상으로 한 대면 설문조사를 수행하였다. 시내버스 운수종사자 교통사고 원인조사는 2020년 9월부터 10월까지 진행되었으며 시내버스 운수종사자 1,005명과 운수업체 교통안전담당자 116명을 대상으로 설문을 완료하였다. 설문조사 대상은 2019년 3분기-2020년 2분기 교통수단안전점검 대상 시내버스 업체이며 운전자 및 운수업체 교통안전담당자를 대상으로 한 대면 설문조사를 수행하였다. 1인당 평균 약 20분 동안 설문이 진행되었으며, 전문 조사원을 통한 대면 심층 인터뷰를 통해 진행되었다.
설문조사지는 운전자의 주행특성 및 교통사고에 영향을 미치는 요인들에 대한 기존문헌 고찰을 통하여 운전자의 건강 특성, 작업환경 특성, 생활환경 특성, 인적 특성 등 총 4개의 영역으로 구성되었다. 건강특성은 주로 운전자의 신체적, 정신적 건강상태와 현재 건강관리 상태를 파악하는 문항으로 구성되었다. 작업환경 특성의 경우 직무 스트레스 정도 및 유발요인, 운수업체의 운전자 관리 상태를 파악하는 문항으로 구성되었다. 설문조사를 통하여 운전자의 혼인여부, 가족관계 만족도, 여가활동 여부 등 업무 외 운전자의 실생활에 대한 정보를 수집하였다. 운전자의 기본적인 정보를 파악하기 위하여 소득, 연령, 성별 등의 인적특성 자료를 수집하여 운전자 개개인의 특성을 파악할 수 있도록 하였다.
운수종사자 대상 설문문항은 총 49문항이며, 운전자의 개인정보와 질환, 정신 및 신체적 건강상태, 근무환경, 대인관계 및 가족관계, 여가활동 등 운전자의 특성을 최대한 파악하기 용이한 문항으로 구성되었다. 운수업체 교통안전담당자 대상 설문문항은 총 44문항이며, 운수업체의 운수종사자 관리 및 교육 현황, 근로환경 등을 중점으로 구성되었다. 객관식 문항, 복수응답 문항 등 설문문항 특성에 따라 설문조사 결과를 가공하여 독립변수 후보군을 추출하였다. 운수업체 교통안전담당자 설문문항 중 고령운전자 안전교육 실시 여부, 휴게시설 보유 여부 등 운수업체의 운전자 복지와 관련된 문항을 활용하여 독립변수 후보군을 추출하였다.
또한 한국교통안전공단에서 운영 중인 시스템 중 운수종사자관리시스템을 선정하여 법인택시와 시내버스 운수업체 특성 자료를 수집하여 운수종사자의 Wellness 자료로 활용하였다. 시스템을 통하여 수집된 자료에는 운전자의 입퇴사이력, 운수업체의 운전자수 및 면허대수 등의 자료가 포함된다.
분석결과
1. 고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 도출
순서형 프로빗 모형을 활용하여 고령 사업용 차량 운전자의 교통사고 영향요인을 평가하였다. 선정된 독립변수로 전체 자료의 설명력을 얼마나 높이는 지를 의미하는 우도비(Likelihood)는 0.0770으로 도출되었다. 고령 사업용 차량 운전자의 Wellness 요인을 독립변수로, 운전자의 사고심각도를 종속변수로 설정하여 구축한 고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 도출 결과를 Table 4에 제시하였다.
Table 4.
Factors affecting accident severity for elderly commercial drivers
신뢰수준 90%를 기준으로 통계적으로 유의한 변수를 추출하였다. 추출된 변수에는 교통안전담당자의 업무수행능력, 평균 수면시간, 연령이 포함되었다. 이 중 교통안전담당자의 업무수행능력 변수의 경우 운수업체 교통안전담당자가 스스로 판단하는 본인의 교통사고 사전인지 및 예방 능력을 의미하며 미흡함(1점)부터 우수함(5점)의 5점 척도로 설문된 변수이다. 운수업체 교통안전담당자의 업무수행능력이 높을수록 교통사고 심각도가 감소하는 것으로 나타났으며, 평균 수면시간이 증가할수록 교통사고 심각도가 감소하는 것으로 나타났다. 또한 연령이 증가할수록 교통사고 심각도가 증가하는 것으로 나타났다.
순서형 프로빗 모형을 활용하여 도출된 고령 사업용 차량 운전자 교통사고 심각도 모형의 한계효과 분석결과를 Table 5에 제시하였다. 운수업체 교통안전담당자의 업무수행능력이 한 단계 증가할수록 사고를 경험하지 않을 확률(사고심각도 하)이 0.144배 증가하는 것으로 나타났으며, 평균 수면시간이 한 단계 증가할수록 사고를 경험하지 않을 확률(사고심각도 하)이 0.057배 증가하는 것으로 나타났다. 또한 연령이 한 단계 증가할수록 중상 이상의 사고를 경험할 확률(사고심각도 상)이 0.009배 증가하는 것으로 분석되었다.
Table 5.
Marginal effects of factors affecting accident severity for elderly commercial drivers
| Independent variable | Data source | High | Medium | Low |
| Work performance of traffic safety manager | Company | -0.058 | -0.086 | 0.144 |
| Average sleeping time | Driver | -0.023 | -0.034 | 0.057 |
| Age | Driver | 0.009 | 0.013 | -0.022 |
2. 비고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 도출
순서형 프로빗 모형을 활용하여 비고령 사업용 차량 운전자의 교통사고 영향요인을 평가하였다. 선정된 독립변수로 전체 자료의 설명력을 얼마나 높이는 지를 의미하는 우도비(Likelihood)는 0.0389로 도출되었다. 비고령 사업용 차량 운전자의 Wellness 요인을 독립변수로, 운전자의 사고심각도를 종속변수로 설정하여 구축한 비고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 도출 결과를 Table 6에 제시하였다.
Table 6.
Factors affecting accident severity for non-elderly commercial drivers
신뢰수준 90%를 기준으로 통계적으로 유의한 변수를 추출하였다. 추출된 변수에는 운전자 피로도를 고려한 배차시간 조정여부, 효율적인 여가사용 여부, 사고에 노출된 업무환경으로 인한 스트레스 발생여부, 일주일 평균 운행시간, 현 회사 근속년수가 포함되었다. 이 중 운전자 피로도를 고려한 배차시간 조정여부 변수의 경우 운수업체 차원에서 운전자를 대상으로 개개인의 피로도를 고려하여 배차시간을 조정하는지(1), 피로도를 고려하지 않고 배차시간을 지정하는지(0)에 대한 변수이다. 효율적인 여가사용 여부 변수는 업무 외 개인시간에 취미생활, 등산, 친목 등의 이유로 여가활동을 하는지(1), 하지 않는지(0)에 대한 변수이다.
운전자 피로관리를 고려하여 배차시간을 조정할 경우 교통사고 심각도가 감소하는 것으로 나타났으며, 여가시간을 효율적으로 사용하는 운전자일 경우 교통사고 심각도가 감소하는 것으로 나타났다. 사고에 노출된 업무환경으로 인해 스트레스가 발생하고, 일주일 평균 운행시간이 증가할수록 교통사고 심각도가 증가하는 것으로 나타났다. 또한 현 회사 근속년수가 증가할수록 교통사고 심각도가 감소하는 것으로 분석되었다.
순서형 프로빗 모형을 활용하여 도출된 비고령 사업용 차량 운전자 교통사고 심각도 모형의 한계효과 분석결과를 Table 7에 제시하였다. 운수업체에서 운전자 피로관리를 고려하여 배차시간을 조정하는 경우 사고를 경험하지 않을 확률(사고심각도 하)이 0.050배 증가하는 것으로 나타났으며, 여가시간을 효율적으로 사용하는 운전자일수록 사고를 경험하지 않을 확률(사고심각도 하)이 0.049배 증가하는 것으로 나타났다. 사고에 노출된 업무환경으로 인해 스트레스가 발생할 경우 중상 이상의 사고를 경험할 확률(사고심각도 상)이 0.024배 증가하는 것으로 나타났으며, 일주일 평균 운행시간이 한 단계 증가할수록 증상 이상의 사고를 경험할 확률(사고심각도 상)이 0.002배 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 현 회사 근속년수가 한 단계 증가할수록 사고를 경험하지 않을 확률(사고심각도 하)이 0.006배 증가하는 것으로 분석되었다.
Table 7.
Marginal effects of factors affecting accident severity for non-elderly commercial drivers
3. 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자 교통안전 증진을 위한 정책적 시사점 제시
순서형 프로빗 모형을 통해 도출된 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자 교통사고 영향요인 변수들을 활용하여 교통안전 증진을 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 순서형 프로빗 모형을 통하여 산출된 고령 및 비고령자의 교통사고 심각도 영향요인들의 관계를 연결 짓고, wellness 요인과 교통안전에 대한 기존문헌 고찰을 통하여 운전자의 Wellness를 향상시킬 수 있는 정책을 제안하였다.
대부분의 직업운전자들은 주어진 시간 내에 업무를 완수하기 위하여 운전 중 졸음을 감내하고 있으며(Lee and Oh, 2014), Kwon(2018)에 따르면 직업운전자의 자각피로도가 높을수록 교통사고 위험지수가 높아진다. Kim and Kim(2017)은 버스운전자의 수면의 질과 근로시간이 작업능력에 영향을 줌에 따라 작업능력 향상을 위한 수면의 질을 고려한 근로시간 개선의 필요성을 제시하였다. 기존 연구를 통하여 사업용 차량 운전자의 피로관리 필요성을 확인하고, 본 연구에서 교통사고 심각도 영향요인으로 도출된 운전자 피로도 관련 변수들을 함께 고려하여 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자 대상 교통안전 정책을 제안하였다.
본 연구에서 도출된 교통사고 심각도 영향요인인 교통안전담당자의 업무수행능력, 효율적인 여가사용 여부, 사고에 노출된 업무환경으로 인한 스트레스 발생 여부, 일주일 평균 운행시간, 현 회사 근속년수 변수를 통하여 운전자의 근무환경을 개선할 필요성이 있는 것으로 사료된다. Suh et al.(2017)은 택시운전자의 자기효능감 증대를 위한 우울감 및 감정노동 감소의 필요성을 제시하였다. 또한 Ko(2009)는 승객으로부터의 피해, 운수업체의 안전문화, 임금제도와 운수종사자의 신체 및 정서적 건강상태 간 유의한 상관관계를 도출하였다. 사업용 차량 운전자의 교통안전을 증진시키기 위해서 운수업체의 안전문화, 근로여건 등을 개선하여 운전자의 삶의 질을 높이는 것이 중요한 역할을 할 수 있을 것이라 판단된다.
기존 연구 논문 및 보고서를 검토하여 사업용 차량 운전자 wellness 특성에 대한 관리의 필요성을 확인하였으며 본 연구에서 도출된 고령 및 비고령운전자의 교통사고 심각도 영향요인과 연결지어 교통안전 정책을 제안하였다. 고령 및 비고령운전자 각각의 교통안전 증진을 위한 정책을 제시하였으며 자료수집 주체에 따라 운수업체 지원 정책 및 운전자 지원 정책으로 분류하여 정책적 시사점을 도출하였다.
고령 사업용 차량 운전자의 경우 ‘고령운전자 피로도 관리시스템 개발’, ‘고령운전자 세부 연령층을 고려한 주행능력 진단체계 구축’, ‘교통안전담당자 교육제도 및 면허제도 도입’의 총 3가지 정책적 시사점을 도출하였다. 비고령 사업용 차량 운전자의 경우 ‘운수업체-지자체 문화시설 연계를 통한 여가활동 장려’, ‘정밀건강검진을 통한 신체 및 정신상태 진단 및 관리’, ‘일주일 및 일일 운행시간 제한’, ‘업체 내 운전자 Wellness 통합 관리시스템을 통한 근속 장려’, ‘운전자 관리시스템 내 Wellness 모니터링 방안 마련’의 총 5가지 정책적 시사점을 도출하였다(Figure 3).
‘고령운전자 피로도 관리시스템 개발’은 고령운전자를 대상으로 평소 수면시간, 업무 중 피로도 등을 파악하는 시스템을 구축하여 고령 사업용 차량 운전자의 피로상태를 지속적으로 모니터링 하는 개선방안을 제시하기 위한 정책을 의미한다. 예를 들어 피로도 관리시스템을 통하여 개인별 피로도 데이터를 수집하고 피로도가 많은 운전자의 경우 배차시간 조정, 업무 중 휴식 권고 등의 세부적인 제도를 수립할 수 있을 것이라 판단된다.
‘고령운전자 세부연령층을 고려한 주행능력 진단체계 구축’은 65세 이상의 고령운전자를 대상으로 70대 및 80대 등 세부적인 연령을 고려하여 주행능력을 진단하는 체계를 구축하기 위한 정책을 의미한다. 초고령화 사회에 접어들면서 65세 이상 인구가 현저히 증가하고 있으며 특히 사업용 차량 운수종사자로서 취업하는 고령인구가 증가하고 있다. 따라서 고령운전자의 세부적인 연령층을 대상으로 주행능력을 평가하여 버스 및 택시 업무의 적정성을 평가하고, 적절한 배차제도를 적용하는 등의 세부적인 운전자 관리체계가 필요하다.
‘교통안전담당자 교육제도 및 면허제도 도입’은 운수업체에 필수적으로 배치되는 교통안전담당자의 자격요건을 정립하여 운수업체의 운전자 Wellness 관심도와 교통사고 예방 및 처리를 위한 능력을 확보하기 위한 정책이다. 예를 들어 시스템을 통한 운전자 Wellness 모니터링, 운전자 Wellness상태에 따른 적절한 업무 지시, 교통사고 발생 시 담당자 행동요령 등을 교육하고 면허제도를 도입하여 일정 수준 이상의 인력을 교통안전담당자로 배치할 수 있을 것이라 판단된다.
‘운수업체-지자체 문화시설 연계를 통한 여가활동 장려’는 비고령 사업용 차량 운전자를 대상으로 여가시간을 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 방안이다. 문화 활동, 스포츠 활동 등으로 스트레스를 해소하고 체력이 확보되면 사업용 차량 운전에 부정적인 영향을 미치는 Wellness 요인을 제거할 수 있을 것으로 판단된다. 사업용 차량 운전자의 여가활동을 장려하기 위해서는 단순한 지침이 아닌 세부적인 방안이 필요하며 지자체 문화시설과의 연계를 통하여 이를 수행할 수 있을 것이라 판단된다. 예를 들어 지자체 커뮤니티센터 이용권 할인, 도서관 이용 시 도서 대출기간 연장, 지자체 스포츠시설 내 사업용 차량 운전자 사용 시간 확보 등 세부적인 제도를 실행하여 사업용 차량 운전자의 여가활동을 지원할 수 있을 것이라 판단된다.
‘정밀건강검진을 통한 신체 및 정신상태 진단 및 관리’는 신체적 건강 뿐 아니라 정신적 건강상태도 정기적으로 검진하여 사업용 차량 운전자의 Wellness를 향상시키기 위한 방안이다. 특히 버스의 경우 고정된 배차시스템, 택시의 경우 목적지까지 신속하고 안전하게 가는 것이 운전자에게 큰 스트레스로 다가올 수 있으며 위험운전을 할 확률도 높다. 사업용 차량 운전자를 대상으로 신체건강검진과 함께 스트레스, 우울, 불안 등 정신적 건강상태를 검진할 필요성이 있다.
‘일주일 및 일일 운행시간 제한’은 운수사업법상 특례업종에 속하는 사업용 차량 운전자의 근무시간을 축소하는 것을 제안하는 방안이다. 사업용 차량 운전자를 근로자로 인정하고, 다른 직업군과 동일하게 대우하는 정책이 필요하다. 근무시간을 축소하기 위해서는 임금제도 개선, 이용자 사용료 인상, 인력 확대 등의 세부적인 제도가 뒷받침되어야 할 것으로 판단된다.
‘업체 내 운전자 Wellness 통합 관리시스템을 통한 근속 장려’는 운수업체 차원에서 운전자의 Wellness를 모니터링 하여 근속을 장려하기 위한 방안이다. 운수업체 자체적으로 운수업체 복지제도, 사고관리제도 등을 개선하고 운전자의 Wellness 패턴을 파악하여 개개인에 맞춘 배차제도, 근무시간 관리제도, 스트레스 해소 방안을 마련할 필요성이 있다. 이를 통하여 운전자의 근속을 장려하여 근무인력을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
‘운전자 관리시스템 내 Wellness 모니터링 방안 마련’은 현재 교통안전공단에서 운영 중인 운수종사자 관리시스템 상에서 Wellness 데이터를 모니터링 하여 Wellness 정보와 주행정보, 근무정보과 연계하여 활용하는 것을 제안하는 방안이다. 추후 사업용 차량 운전자의 Wellness 자료를 지속적으로 수집하여 사업용 차량의 DTG 자료와 운전자의 Wellness자료를 연계한 주행특성 분석을 통하여 운전자 개개인의 교통안전을 향상시키는 세부적인 방안을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.
결론 및 향후연구계획
사업용 차량의 교통사고는 비사업용 차량 교통사고와 비교하여 감소율이 낮고, 사고심각도가 높은 특성을 갖는다. 따라서 사업용 차량의 교통사고 예방과 위험운전 지양을 위하여 교통사고에 대한 영향요인 평가를 수행하는 것이 필수적이다. 기존에 실시된 교통사고 관련 연구는 운전자 요인과 교통사고 발생의 관련성을 판단하는 것과, 교통사고의 물적 및 인적피해량을 활용하여 사고심각도를 추정하는 것을 중심으로 수행되었다. 그러나 사업용 차량 운전자의 근무특성 상 고령 및 비고령운전자 개개인의 Wellness 자료와 교통사고 자료를 활용한 교통사고 영향요인 분석을 통해 사고심각도를 감소시킬 수 있는 요인을 찾고 이를 어떻게 제도적으로 관리해야 하는 지에 대한 세부적인 해결방안을 모색하는 것이 요구된다.
본 연구의 목적은 통계기법 중의 하나인 순서형 프로빗 모형을 활용하여 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통사고 심각도에 주로 영향을 미치는 요인을 파악하고, 영향요인과 교통안전 정책과 연결지어 시사점을 제시하는 것이다. 먼저 순서형 프로빗 모형을 통하여 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자의 교통사고 영향요인을 추출하였다. 추출된 영향요인을 기반으로 고령 및 비고령운전자에 따른 교통안전 증진을 위한 정책적 시사점을 도출하고 법제도 개선방향을 제시하였다.
고령 사업용 차량 운전자 교통사고 심각도 영향요인 분석결과 운수업체의 교통안전담당자 업무수행능력, 운전자의 평균수면시간 및 연령이 사고심각도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비고령 사업용 차량 운전자의 경우 운수업체의 운전자 피로관리를 고려한 배차시간 조정 여부, 운전자의 효율적인 여가시간 사용여부, 사고에 노출된 업무환경으로 인한 스트레스 발생여부, 일주일 평균 운행시간, 현 회사 근속년수가 사고심각도에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 분석결과를 활용하여 도출된 고령 사업용 차량 운전자 교통안전 증진 방안은 ‘고령운전자 피로도 관리시스템 개발’, ‘고령운전자 세부 연령층을 고려한 주행능력 진단체계 구축’, ‘교통안전담당자 교육제도 및 면허제도 도입’의 총 3가지이다. 비고령 사업용 차량 운전자의 경우 ‘운수업체-지자체 문화시설 연계를 통한 여가활동 장려’, ‘정밀건강검진을 통한 신체 및 정신상태 진단 및 관리’, ‘일주일 및 일일 운행시간 제한’, ‘업체 내 운전자 Wellness 통합 관리시스템을 통한 근속 장려’, ‘운전자 관리시스템 내 Wellness 모니터링 방안 마련’의 총 5가지 교통안전 증진방안을 도출하였다. 분석결과로 도출된 교통안전 증진방안을 기반으로 고령 사업용 차량 운전자의 피로도, 세부 연령 고려, 운수업체 교통안전담당자 능력 확보를 통한 교통안전 및 삶의 질 증진이 필요함을 제시하였다. 비고령 사업용 차량 운전자의 경우 운전자 피로관리, 여가활동 및 근속 장려, 업무 중 스트레스 저감, 운행시간 관리를 통한 운전자 Wellness 개선 및 교통사고 예방이 필요함을 제시하였다.
본 연구에서는 다양한 Wellness 자료를 활용하여 분석을 수행하였으나, 기존문헌에서 교통사고 영향요인으로 언급된 직무만족도, 생활만족도, 건강특성 등의 운전자 특징이 통계적으로 유의한 변수로 도출되지 않았다. 향후 운전자 Wellness 자료 수집 시 성격, 운전성향, 건강 등의 자료를 체계적으로 수집하고 관리하여 교통사고 분석에 최대한 활용이 가능하도록 하는 것이 중요한 것으로 판단된다.
또한 시내버스와 법인택시 각각 전체 표본 수에 비하여 고령운전자의 표본 수가 적어 사고심각도 모형 구축에 어려움이 있었다. 시내버스와 법인택시는 동일한 사업용 차량이라는 범주에 속하지만 서로 다른 특성을 지니고 있으므로 업종별 운전자의 Wellness 자료를 활용하여 교통사고의 영향요인을 파악하고, 차별화된 정책방향을 제시할 필요성이 있다. 운전자의 Wellness 관리를 통한 교통사고 예방 및 교통안전 증진에 대한 인식이 높아지고 Wellenss 자료의 수집에 대한 체계적인 시스템이 구축된다면 정책 방향의 제시에 대한 학술적으로 명확한 배경이 마련될 수 있을 것으로 사료된다.
향후 사업용 차량 운전자의 교통안전 위험요인을 활용한 교통안전 개선 정책 도출 과정에 대한 계량화된 분석 방법론 개발을 통하여 사업용 차량을 대상으로 한 객관적인 정책적 시사점을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서 제시한 고령 및 비고령 사업용 차량 운전자 관련 교통안전 제도의 실질적인 수행을 위해서는 충분한 선행연구의 수행을 통한 체계적인 법제도적 근거가 마련될 필요성이 있다.
