서론
2021년 4월 17일 「안전속도 5030」 정책이 전국적으로 시행되었다. 이는 도시에 위치한 일반도로의 디폴트 제한속도를 시속 60km에서 시속 50km로 낮추고 보행자가 많은 주거지역이나 상업지역 도로의 일부 구간에서 제한속도를 시속 30km로 낮추는 정책이다. 2021년 8월 정책 시행 후 100일간의 효과를 분석한 결과, 2020년 동기간과 비교해 안전속도 5030 정책이 시행된 도로의 사망자 수는 317명에서 277명으로 12.6% 감소하였다. 특히 보행 중 사망자 수는 167명에서 139명으로 16.7% 감소했다. 제한속도 하향이 이루어진 도로가 그렇지 않은 도로보다 교통사고 사망자는 2.7배, 보행 중 사망자 수는 4.5배 더 많이 감소한 만큼 안전 측면에서 큰 개선이 나타난 것으로 평가된다(Choi et al., 2022).
하지만 「안전속도 5030」 정책에 대한 반대의견도 많다. 도로 특성을 고려하지 않고 일괄적으로 제한속도를 하향했다는 문제 제기가 많다.1) 가령 신호등이 없는 도시 고속도로 혹은 긴 교량 구간처럼 보행자가 거의 없는 도로에 대한 제한속도 하향은 적절하지 않다는 주장이다. 이는 「안전속도 5030」 정책의 시행 요령을 설명한 「안전속도 5030 설계·운영 매뉴얼」의 내용과도 일맥상통한다. 동 매뉴얼에서 제한속도 하향의 대상은 “지방부 도로”를 제외한 “도시부 도로”로 제한하고 있기 때문이다. 여기서 도시부 도로란 ‘시가화 지역의 도로로 도로 주변에 건물이 자리하고 있고 교차로도 자주 나타나며 횡단보도도 많은 도로’를 의미한다. 보다 구체적으로 속도 하향 대상 도로를 도로교통법 시행규칙 제19조 제1항 가목에 따른 ‘주거·공업·상업지역(녹지지역 제외)’내 모든 일반도로 등으로 제한하고 있다(Korean National Police Agency, Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2019).
그럼에도 불구하고 부적합한 도로구간에 제한속도 하향이 이루어지는 이유는 도시부 도로의 개념이 아직 명확하지 않기 때문으로 보인다. 제한속도를 운영하는 해당 경찰청이 관할 구역내 모든 도로를 대상으로 ‘시가화 지역의 도로로 도로 주변에 건물이 자리하고 있고 교차로도 자주 나타나며 횡단보도도 많은 도로’를 일일이 특정하기 어려웠을 것이다. 따라서 안전속도 5030 대상 도로를 선정할 때 단순히 행정구역상 도시부에 속하는지만 검토했을 가능성이 크다. 하지만 이러한 구분은 보행자가 거의 없는 도로가 제한속도 하향 대상 도로에 포함될 가능성을 높인다. 반대로 보행자가 많지만 행정구역이 읍면에 속한다는 이유로 제한속도 하향 대상 도로에서 빠질 수 있다.
이런 차원에서 본 연구는 제한속도 하향의 대상이 되는 도시부 도로의 특성을 설명할 수 있는 정량적 분류기준을 제안하고 적용 방안을 제시한다(Figure 1). 이를 위해 우선 국내외 문헌에서 제시하고 있는 도시부 도로와 지방부 도로의 주요 특성을 정리한다. 이를 기반으로 정량적 분류 지표를 제시한 후 국토지리정보원에서 제공하는 전자지도를 이용하여 쉽게 추출할 수 있는 분류 지표만을 선별한다. 이후 서울, 울산 등의 주요 도로구간을 사례로 k-평균 군집분석을 수행하고 분류기준을 제시한다. 이러한 분류기준을 이용하면 도로의 제한속도 설정 등 도시부 도로에 한정하여 적용하는 교통규제의 적용 구간을 결정하거나, 새로운 접근로나 횡단보도 설치의 적절성을 판단하는데 도움이 될 것이다.
도시부 도로의 특성
도시부 도로의 특성을 파악하기 위해 우선 도시부 도로의 개념을 살펴본다. 미국의 도로설계지침인 AASHTO (2018)에서는 해당 도로가 도시부(urban areas) 혹은 지방부(rural areas)에 속하는지 구분하는 기준으로 도로가 속한 행정구역 인구가 5,000명 이상 인지 여부를 사용한다. 영국에서는 도시부 도로를 인구 1만 명 이상의 인구가 거주하는 도시지역에 위치한 모든 주도로 및 부도로로 정의하고 있다. 이에 반해 지방부 도로(rural roads)란 도시지역 이외에 속한 모든 도로로 정의된다(DfT, 2013). 경제협력개발기구(OECD, 2006)에서는 도시부 도로를 시가화 지역(built up area) 경계 내부에 속한 도로로 정의한다.
하지만 AASHTO(2018)에서는 도시부 도로(urban roads)와 지방부 도로(rural roads)를 단순히 행정구역 기준만으로 나누지 말 것을 강조한다. 행정구역보다 도로가 위치한 주변 토지이용 특성에 따라 도로가 이용되는 방식이 달라지기 때문이다. 이런 측면에서 AASHTO(2018)는 기존의 기능적 분류(functional classification)에 더해 맥락적 분류(context classification)을 추가하였다. 맥락적 분류는 도로 주변의 환경에 맞추어 도로를 농촌(rural), 농촌마을(rural town), 교외(suburban), 도시(urban), 중심상업지구(urban core) 등 5가지 유형으로 구분하고 유형별로 맥락에 맞게 도로 설계가 이루어져야 함을 강조한다. 하지만 맥락적 분류기준이 기존의 기능적 분류기준을 대체하는 것은 아니다. 그보다 도로 주변의 환경이 도로의 이용 특성에 큰 영향을 미치며 이를 감안한 도로설계 및 운영이 요구된다는 점을 강조한 것으로 이해해야 한다.
맥락적 분류는 도로 주변의 개발 밀도와 크게 연관된다. 가령 농촌은 도시개발이 거의 이루어지지 않은 자연녹지 혹은 경작지를 의미하며 개발 밀도가 가장 낮다. 도심은 고밀개발이 이루어진 중심상업지구를 의미한다. 맥락적 분류에서 특별한 유형으로 ‘농촌마을’이 있다. 농촌마을은 개발 밀도가 높지는 않지만 도로 주변으로 주거지역, 학교, 공업단지, 상가 등 다양한 토지이용이 나타나는 곳이다. 일반적으로 노상주차도 허용되고 보도도 있다. 이런 도로는 행정구역상 농촌부에 위치하지만 도시부 도로의 특징을 가지고 있는 곳이다. 따라서 통과 교통뿐만 아니라 지역 거주민의 요구도 만족시켜야 한다.
AASHTO(2018)의 내용을 요약하면 도시부 도로는 도로 주변으로 개발밀도가 높고 토지이용이 활발하다. 또한 제한속도가 낮고 보행자나 자전거 통행량이 많다. 보도가 연속적으로 설치되고 노상주차가 허용되기도 한다. 이런 차원에서 Gamaleldin et al.(2020)은 플로리다 교차로의 안전성과함수(Safety Performance Functions)를 개발할 때 맥락적 도로구분을 활용하였다. Figure 2는 플로리다 교통부에서 제시한 맥락적 도로구분의 사례이다. 이 기준은 큰 틀에서 AASHTO(2018)와 유사하지만 자연녹(Natural), 지방부(Rural), 지방부 마을(Rural Town), 교외 주거지역(Suburban Residential), 교외 상업지역(Suburban Commercial), 도시 일반(Urban General), 도심(Urban Center), 중심상업지구(Urban Core) 등으로 보다 세분화하였다.
한편 미국 매인 주 교통부는 도시부와 지방부 도로에 대한 정의를 별도로 제시한 바 있다2). 여기서도 도시부 도로는 낮은 수준의 제한속도, 잦은 건물 유출입로, 높은 주거 혹은 상업밀도, 짧은 교차로 간격, 보도 설치, 노상주차 등을 특성으로 제시하였다. Garrick and Wang(2005)은 도시부 도로에서 85분위 속도는 지방부 도로와 달리 종단 선형보다 횡단면 구성에 더 큰 영향을 받으며 그 중 건물 진출입로 밀도가 가장 큰 영향을 미친다고 제시한 바 있다.
우리나라에서도 지방지역 도로와 도시지역 도로의 설계기준이 다르다. 「도로의 구조·시설 기준에 관한 규칙 해설, 2020」 (Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2020)에서는 지방부 도로와 도시부 도로에서 우선 유출입 지점 간격이 다르다는 점을 명시한다. 가령 같은 국지도로라도 지방부에서는 유출입 지점 간격이 평균 100m인 반면 도시부에서는 교차로 간격을 30m-100m라고 규정한다. 설계속도는 같은 국지도로라 하더라도 지방부에서는 시속 50km를, 도시부에서는 시속 40km를 제시한다. 도시부 도로에서는 토지이용이 다양하기 때문에 교차로 설치 간격이 짧을 수 있고, 차량 이외 도로 이용자인 보행자, 자전거, 이륜차 등 다양한 교통약자가 이용한다는 측면에서 설계속도가 낮아질 수 있음을 분명히 하고 있다. 이에 더해 도시부 도로에서는 노상주차 여부, 접근도로 관리의 강도를 중요한 특성으로 정리한다. 도로용량편람(2013)에서는 도시 및 교외 간선도로 용량분석에서 진출입로 설치 밀도, km당 신호 교차로수, 보행자 밀도, 주변개발정도 등을 중요한 변수로 활용한다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2013).
기존 문헌을 종합하면 도시부 도로가 지방부 도로와 크게 다른 특징은 낮은 설계속도, 짧은 횡단보도 간격, 많은 접근도로, 많은 건물 진출입로, 많은 노상주차면, 많은 버스 정류장, 활발한 토지이용, 다양한 도로이용자 등으로 정리할 수 있다. 이러한 특징은 도시부 도로 주변에서 개발 밀도가 높기 때문에 나타난다. 도로 양쪽에 건물이 즐비한 도시부 도로에서는 차량뿐만 아니라 보행자, 자전거, 이륜차 등 다양한 도로 이용자가 생길 수밖에 없고 도로 건너편으로 이동하고자 하는 보행자의 횡단수요도 높다. 그만큼 횡단보도가 많이 설치된다. 건물이나 시설로의 접근성이 높기 때문에 접근도로와 건물 진출입로도 많다. 이를 요약하면 Table 1과 같다.
Table 1.
Characteristics of urban and rural roads
도시부 도로와 지방부 도로의 이런 차이는 도로가 속한 행정구역에 영향받지 않는다는 점을 이해할 필요가 있다. 국도나 지방도의 경우 행정구역상 도시가 아닌 군 지역을 관통하는 도로지만 도로 주변에 토지이용이 활발한 구간에서는 도시부 도로 특성을 갖는다. 소위 마을을 통과하는 동안에는 행정구역상 도시가 아니더라도 도시부 도로로 간주할 수 있다. 반대로 행정구역상 도시에 속하지만 농촌부 도로의 성격을 갖는 경우도 있다. 가령 서울시 헌릉로는 행정구역상 도시에 속하지만 긴 구간에 걸쳐 도로 주변에 녹지만 나타난다. 이런 도로는 성격상 지방부 도로로 분류하는 편이 타당하다.
도시부 도로와 지방부 도로 분류 지표
도시부 도로 혹은 지방부 도로로 분류하기 위해 Table 1에 제시된 설계속도, 교차로 간격, 진출입로 수, 횡단보도 간격, 대중교통시설, 노상주차, 도로 주변토지이용, 도로 이용자 등을 분류기준으로 사용할 수 있다. 하지만 이 중 설계속도는 도시부 도로와 지방부 도로에 따라 달라지지 않기 때문에 분류기준으로 적절하지 않다. 도시부 도로의 설계속도가 상대적으로 낮은 측면이 있지만 지방부 도로 중에서도 설계속도가 낮게 적용될 수 있다. 또한 설계속도는 긴 도로구간을 따라 일정하게 유지되기 때문에 길이가 짧은 도로구간의 고유 특성으로 활용하기 어렵다. 노상주차 면수는 우리나라 일반도로에서 그 수가 많지 않고, 전자지도에서 최신화(update)되지 않는 경우가 많아 제외한다. 도로 주변 토지이용은 도로에 접한 건물의 용적률을 평균하여 확인할 수 있다. 하지만 일일이 건물별로 용적률을 확인하는데 시간이 과다 소요되어 평가항목에서 제외하였다. 마지막으로 도로 이용자의 다양성은 보행자와 자전거 교통량의 양이나 비중을 통해 평가할 수 있지만 현장 조사에 상당한 시간과 비용이 소요되어 제외하였다. 따라서 본 연구에서는 Table 2에 나온 것처럼 교차로 간격, 진출입로 수, 횡단보도 간격, 버스 정류장 수만을 활용하여 도시부 도로와 지방부 도로를 분류하는 기준을 제시하고자 한다.
Table 2.
Attributes and criteria to classify roads
| Attributes | Criteria | Unit | Source | Selection |
| Design speed | Speed limit | km/h | NGII3) |
No. Speed limit is not variable within a short road section. |
| Crosswalks | Crosswalks per unit distance | Numbers /km | NGII | Yes |
| Access roads |
Access roads to properties per unit distance | Numbers/km | NGII | Yes |
| Vehicle entrances |
Vehicle entrances per unit distance | Numbers/km | NGII | Yes |
| Bus stops | Bus stops per unit distance | Numbers/km | NGII | Yes |
| On street parking |
Parking lots per unit distance |
Parking lots/km | NGII |
No. It is not common to provide on-street parking lots along arterial roads |
| Land use |
The sum of floor areas of buildings along the roads | NGII |
No. It is too challenging to calculate floor areas for all buildings along roads | |
| Road users |
Proportion of walking and bicycle trips | % | Observation | No. Observation needs higher costs. |
여기서 횡단보도는 대상 도로구간에 설치된 횡단보도 개수를 의미한다. 접근도로는 좌회전과 직진은 불가능하고 우회전만 가능한 접속도로를 의미한다. 건물의 진출입구는 보도의 연석을 낮추거나 보도를 끊어 건물 등으로 차량이 진입 혹은 진출할 수 있는 지점을 의미한다. 버스 정류장 수는 대상 도로구간에 속한 모든 버스 정류장 수를 의미한다. 또한 이러한 분류 지표 정리할 때는 도로를 진행 방향별로 구분하기보다 양방향을 모두 합산하여 분석하는 것이 바람직해 보인다.
군집분석
군집분석은 서로 유사한 특성을 가진 자료들을 군집으로 묶어 분류하는 비지도 학습 방법이다(Kaufman and Rousseeuw, 2009). 도로 구간별 특성을 나타낼 수 있는 도로 분류 지표를 군집분석에 적용하여 유사한 도로 구간을 동일한 군집으로 분류함으로써, 도시부 도로와 지방부 도로를 구분하고 그 기준을 제시할 수 있다. 다양한 군집분석 방법 중 k-평균 군집분석은 군집의 중심(centroid)으로부터 가장 가까운 자료들을 군집으로 묶는 방식이다. 분석 절차는 군집 수(k) 설정, 군집별 중심 초기화, 군집 할당, 할당된 군집의 중심 업데이트의 과정을 중심이 수렴할 때까지 반복한다. k-평균 군집분석은 응집도(cohesion)를 기반으로 군집을 형성하여 연속형 자료를 분류할 때 적합하며, 군집 중심을 기준으로 자료를 분류하기 때문에 이상치가 분석결과에 미치는 영향을 최소화할 수 있다(Macqueen, 1967; Hartigan and Wong, 1979).
k-평균 군집분석은 연구자가 설정한 군집의 개수만큼 분류하기 때문에 적정 군집 개수를 결정하는 것이 중요하다. 적정 군집 수는 엘보우 규칙(elbow method)을 이용하여 결정할 수 있다. 엘보우 규칙은 군집 내 응집도를 계산하고 추가 군집을 더할 때의 응집도의 변화를 그래프로 나타내어 변동이 급격히 줄어드는 지점을 찾아내어 적정 군집 수를 결정하는 방법으로 간단하면서도 직관적으로 분류할 수 있어 초기 군집분석에 적합하다(Thorndike, 1953; Syakur et al., 2018). 응집도를 나타낼 수 있는 다양한 지표 중 유클리드 거리(euclidean distance)가 직관적이며 계산이 단순하면서도 성능이 우수하여 일반적으로 사용된다(Singh et al., 2013). 유클리드 거리 중 응집도를 나타내는 대표적인 지표로 중심 거리와 최대 거리가 있다. 중심 거리는 군집 내 자료들이 중심에 얼마나 가까운지를 평가하는데 적합하고, 최대 거리는 군집 내 자료들의 경계를 평가하는데 적합하다. 본 연구는 도시부 도로와 지방부 도로를 구분하는 기준을 마련하는 것으로 경계를 평가하기 위해 최대 거리를 지표로 활용했다.
본 연구에서는 Table 2에 제안된 분류 지표를 이용하여 도시부 도로와 지방부 도로를 구분하는 기준을 개발하기 위해 서울시 강남대로, 양재대로와 울산광역시 삼산로와 화합로를 대상으로 군집분석을 수행하고 군집별 특성을 확인한다. 분석 대상 도로들은 행정적으로 도시지역인 서울과 울산에 위치한 도로 중 도시부 특성이 강할 것으로 예상되는 도로(강남대로, 삼산로)와 해당 행정구역에서 상대적으로 주변 토지이용이 활발하지 않은 도로(양재대로, 화합로)를 선정했다. 분석 대상구간의 특성은 Table 3에 정리되어 있다. 서울특별시 강남대로, 양재대로와 울산광역시 삼산로, 화합로 등 총 4개 간선도로 연장 34.3km이다. 각 도로는 주요 신호 교차로를 기준으로 78개 구간으로 나누었다.
Table 3.
Selected road sections to evaluate road characteristics
Table 4는 군집분석의 결과를 보여준다. 군집을 2개로 나눌 때는 횡단보도 수, 접근도로 수, 건물 진출입구 수, 버스 정류장 수 등 네 가지 평가지표 중에서 버스 정류장 수의 유의확률이 0.311로 나타나 통계적으로 유의하지 않았다. 하지만 3개, 4개로 나눌 때 4가지 지표가 모두 통계적으로 유의하게 설명력을 갖는 것으로 나타났다.
Table 4.
The results of cluster analysis
또한 Figure 3에서 보듯 군집수에 따른 군집내 자료간 최대거리(diameter)는 2개 군집으로 나눌 때 25.79, 3개 군집으로 나눌 때 16.8로 8.99 만큼 감소하였지만 4개 군집으로 나눌 때에는 15.8로 감소폭이 1.0에 그쳤다. 따라서 최적 군집 수는 엘보우 규칙에 따라 3개로 한다.
Table 5는 3개로 구분한 군집 별로 지표별 최소, 평균, 최대값을 보여준다. 우선 군집 1은 18개, 군집 2는 16개, 군집 3은 5개로 분류되었다. 군집 1은 km당 횡단보도 수는 0개에서 8개까지로 나타났고, 접근도로가 1.67에서 20까지, 건물 진출입지점은 0에서 8.75까지, 버스 정류장은 0에서 8까지 나타났다. 군집 2는 km당 횡단보도 수가 0에서 13.33까지, 접근도로가 10.0에서 23.33까지, 건물 진출입지점은 14.29에서 30까지, 버스 정류장 수는 2.0에서 12.50까지 분포한다. 군집 1은 최소값이 모든 지표에서 0을 포함하고 있고 모든 지표의 평균값이 군집 2에 비해 최소 2배에서 7배까지 작은 값을 가진다. 제시된 지표값이 클수록 도시부 도로 성격이 강하다는 점에서 군집 2는 도시부 도로의 성격이 강하고 군집 1은 지방부 도로의 성격이 강한 도로로 볼 수 있다. 군집 3은 km당 횡단보도 수, 접근도로 수, 건물 진출입지점 수가 군집 2보다는 확연히 작은 값을 지닌다는 측면에서 도시부 도로와 지방부 도로의 특성치의 중간값을 지니는 것으로 볼 수 있다. 다만 km당 버스 정류장 수가 군집 2보다도 훨씬 높다. 군집 2의 값이 2.00에서 12.50까지 분포하는데 비해 군집 3에서는 8.75에서 23.75까지 분포한다. 평균은 2배 이상 차이가 난다.
Table 5.
The ranges of criteria according to the clusters
Table 6은 강남대로를 구간별로 나누어 분석한 결과이다. 구체적으로 구간길이, 지표 값, 군집 유형이 제시되어있다. Figure 4는 각 구간의 구체적 위치를 보여준다. 군집 1에 해당하는 구간은 ①, ⑨, ⑪로 나타났다. 이들 구간은 우선 횡단보도가 없는 것이 특징적이다. 다른 지표의 값도 상대적으로 매우 작은 값을 가진다. 그만큼 지방부 도로의 특징이 강하다고 볼 수 있다. 대도시 서울의 간선도로에서도 구간에 따라 지방부 도로 성격이 강한 구간이 있을 수 있음을 잘 보여준다. 군집 2는 도로구간 ②, ③, ⑥, ⑦로 나타났다. 이들 구간은 km당 접근도로 수와 건물 진출입지점이 많은 것이 특징이다. 군집 3은 ④, ⑤, ⑧, ⑩으로 나타났다. 이 경우는 버스 정류장 수가 상대적으로 매우 높은 점이 특징이다. km당 접근도로와 건물 진출입지점 수는 군집 2에 비해 크게 작은 편이다. km당 횡단보도 수는 군집 3과 군집 2가 크게 차이나지 않는다. 결국 버스 정류장 수가 군집 3을 다른 군집과 구분하는 가장 중요한 변수로 볼 수 있다. 다만, 본 연구에서 군집 3이 강남대로에 집중된 것은 중앙버스전용차로가 운영되면서 중앙 버스정류장과 가로변 버스정류장이 동시에 위치해 버스 정류장 수가 지나치게 많았기 때문인 것으로 보인다. 향후 연구에서 중앙버스전용차로가 있는 경우는 별도로 고려하는 방안을 검토할 필요가 있다.
Table 6.
Classification of clusters for road sections in Gangnam-daero
Figure 4.
Locations of road sections and cluster types in Gangnam-daero (source: Naver maps, https://map.naver.com (24.05.28.))
Figure 5는 군집 1, 2, 3별로 대표적인 구간의 모습을 보여준다. 군집 1에 해당하는 구간 ①은 횡단보도가 없고 도로변에서 접근할 수 있는 진출입 지점이 거의 없다. 버스정류장도 없다. 지방부 도로의 특성이 강하다고 볼 수 있다. 군집 2에 해당하는 구간 ③은 횡단보도도 있고 건물 양쪽의 진출입이 잦은 도로이다. 군집 3에 해당하는 구간 ⑤는 구간 ③과 유사한 도로 모습이지만 버스 정류장 수가 중앙뿐만 아니라 가로변에도 많다는 점에서 큰 차이가 난다. 군집 2와 군집 3으로 분류된 도로는 모두 전형적인 도시부 도로로 분류할 수 있다. 다만 전체 39개 도로구간에서 군집 3으로 분류된 구간은 5개에 불과하고 그중 네 개가 모두 강남대로에 위치한 것으로 보아 군집 3은 보편적으로 나타날 수 있는 유형은 아닌 것으로 보인다. 또한 Figure 5를 살펴보면 군집 3은 군집 2와 외견상 크게 차이 나지 않는다. 이런 측면에서 만약 도시부 도로와 지방부 도로 두 개 유형으로만 도로를 구분한다면 군집 3은 도시부 도로로 구분하는 것이 타당하다.
Figure 5.
Typical image of roads by clusters (source: Kakao maps, https://map.kakao.com/ (24.05.28.))
따라서 도시부 도로를 분류하는 기준은 버스 정류장 지표를 제외하고 군집 1과, 군집 2, 군집 3의 지표값을 기준치(threshold)로 사용할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 군집 2의 경우 접근도로 수, 건물 진출입 지점수의 기준치가 높은 편이라 이를 활용할 경우 군집 3이 지방부 도로로 분류되는 오류가 발생할 수 있다. 따라서, 지방부 도로는 모든 지표에서 값이 낮을수록 그 특성이 강하다고 볼 수 있으므로 대체로 지표값이 작은 군집 1의 평균 그리고 군집 1보다 지표 값이 크고 군집 2보다는 작은 군집 3의 최소값 중 작은 것을 기준으로 분류기준(threshold)을 선정한다. 이렇게 하면 가장 지방부 도로 성격이 강한 도로를 분류할 수 있다. 가령 Table 7을 고려하여 km당 횡단보도 수가 1.56(군집 1의 평균) 미만이고, 접근도로가 5.0 미만(군집 3의 최소)이며 건물 진출입지점 수가 2.50(군집 3의 최소) 미만에 준하는 구간을 지방부 도로로 구분하고 그 이상이면 도시부 도로로 구분할 수 있을 것으로 보인다.
결론 및 토의
도로가 위치한 장소적 특성에 따라 도로를 도시부 도로와 지방부 도로로 분류하고 그 특징에 맞는 설계기준을 적용해 왔다. 하지만 이들 도로의 주요 특징이 어떻게 다른지, 이 둘을 구분 짓는 분류 지표나 기준에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 기존 문헌을 기반으로 도시부 도로와 지방부 도로를 구분하는 정량적 지표를 제시하고 이를 실제 도로구간에 적용하여 분류기준을 제시하였다. 정량적 지표로는 km당 횡단보도 수, km당 진입도로 수, km당 건물 진출입지점 수를 제시하였고 분류기준은 순서대로 1.56, 5.0, 2.50을 제시하였다.
이러한 기준은 도시부 도로만을 대상으로 시행되는 교통정책의 적용 대상을 분명히 하는데 도움이 될 것으로 보인다. 가령 도로의 디폴트 제한속도를 하향하는 정책인 안전속도 5030 정책의 대상은 도시부 도로로 한정된다. 제한속도를 하향하고자 하는 도로가 이런 기준을 만족시키는지 여부를 사전에 검토한다면 제한속도 하향의 적절성과 논란을 크게 줄일 수 있을 것으로 보인다. 또한 경찰서 단위로 운영되는 교통안전심의위원회에서 결정하는 횡단보도 신설, 접근도로 시설 등의 판단을 내리는 데도 큰 도움이 될 것이다.
하지만 본 연구에서 제시한 기준은 공식적 기준으로 현장에 바로 적용할 수는 없다. 공식적 기준을 개발하기 위해서는 추가적 연구가 필요하다. 본 연구는 제한적인 샘플 수를 사용하였고 중요한 기준이 사용되지 않았을 가능성이 있기 때문이다. 향후 추가적 연구에서는 우선 분석 대상 도로구간을 지금보다 대폭 늘려야 한다. 현재는 서울시와 울산시의 일부 도로 구간만을 대상으로 하였다. 이를 전국의 대도시와 중소도시로 넓혀야 한다. k-평균 군집분석을 더 많은 표본을 대상으로 수행한다면 본 연구에서 제안된 분류기준이 바뀔 가능성도 있다.
또한 도시부 도로를 구분 짓는 지표에 토지이용특성 변수가 추가될 필요가 있다. 도시부 도로를 지방부 도로와 구분짓는 가장 큰 특징은 도로 양쪽에서 이루어지는 토지이용의 강도이다. 이를 위해 도로 주변의 용적률 등의 지표를 사용할 수 있을 것이다. 마지막으로 도로구간의 분석단위의 적절성 평가도 필요하다. 지금처럼 신호교차로와 신호교차로 사이로 한정하기보다 1km 이상으로 구분할 때 지표별 값이 구간별로 뚜렷한 차이를 나타낼 가능성도 있기 때문이다.
