서론
문헌 고찰
분석 방법론
1. 단속카메라 영향권 정의
2. 생존분석(Survival Analysis)
사례 연구
1. 연구 범위
2. 단속카메라 영향권 분석 결과
3. 교통 안전성 분석 결과
결론
서론
어린이 보호구역은 어린이 통학로 보행안전 증진을 목적으로 1995년 ｢도로교통법｣ 개정 및 ｢어린이보호구역 지정 및 관리에 관한 규칙｣ 제정을 통해 도입되었다. 현재 어린이 보호구역으로 지정되는 경우 ｢어린이·노인 및 장애인 보호구역의 지정 및 관리에 관한 규칙｣에 따라 구간·시간대별로 차량 주행속도를 시속 30kph 이내로 제한할 수 있다(Ministry of Public Safety and Security, 2015). 정부 및 지자체는 어린이 보호구역 지정 및 개선사업을 지속적으로 시행하였으며, 어린이 보호구역 내 주행차량들의 감속을 목적으로 교통안전시설들을 설치하여 운영하고 있다(Lim et al., 2020). 특히 2019년 어린이 보호구역 내 횡단보도에서 발생한 어린이 사망 사건을 계기로 도로교통법 개정을 통해 어린이 보호구역에 단속카메라, 과속방지턱, 신호등 등 교통안전시설 설치 기준을 더욱 강화하여 어린이 교통사고를 예방하고자 하였으나, 여전히 어린이 보호구역 내에서 어린이의 사망 및 부상 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 교통사고분석시스템 TAAS에 따르면, 국내에서 어린이 보호구역 내 어린이 교통사고로 2019년에는 6명의 사망자와 540명의 부상자, 2020년에는 3명의 사망자와 477명의 부상자, 2021년에는 2명의 사망자와 518명의 부상자가 발생하였다. 따라서 어린이 보호구역에서 교통 안전성을 증진하여 사고를 예방하기 위한 노력이 여전히 필요한 실정이다.
이에 따라 어린이 보호구역의 교통 안전성 증진을 위해 설치된 다양한 교통안전시설의 설치 효과를 분석하는 연구가 다수 수행되었다(Kim et al., 2018; Seo et al., 2019; Lim et al., 2020). 해당 연구들은 단일 어린이 보호구역에서 사전·사후 분석을 통해 교통안전시설의 설치 효과를 검증하거나, 여러 지역의 어린이 보호구역 자료를 수집하여 교통안전시설 설치 효과를 통계적으로 분석하였다. 그러나 교통안전시설들은 대부분 효과가 좁은 범위에서만 나타난다는 한계가 있음에도(Ziolkowski, 2014), 교통 안전성 개선 효과가 나타난 교통안전시설들의 영향권을 파악하고자 한 연구들은 제한적이다. 교통안전시설들의 영향권 파악은 현재 대부분 독립적으로 설치 및 운영되고 있는 교통안전시설들의 적정 위치 또는 적정 간격 등을 결정할 때 참고될 수 있을 것으로 기대된다.
또한 차량의 주행속도와 보행자 사고 심각도 간의 관계에 관한 많은 연구에서 차량의 주행속도 증가를 사고 심각도 증가의 주요 원인으로 제시함에 따라(Anderson et al., 1997; Cho et al., 2008; Seo et al., 2019), 어린이 보호구역 내 교통안전시설물이 차량 주행속도에 미치는 영향을 분석한 여러 연구가 수행되었다(Ellison et al., 2011; Lee et al., 2012; Baek et al., 2020). 특히 Baek et al.(2020)은 어린이 보호구역을 포함한 교통약자 보호구역에서 단속카메라 존재 여부가 운전자 감속 유도에 효과적임을 확인하였다. 이는 어린이 보호구역 내 단속카메라의 설치는 차량의 주행속도를 감소시키므로 보행자의 부상 심각도를 줄일 수 있음을 의미한다. 그러나 교통안전시설의 설치가 교통류에 부정적 효과를 야기할 수 있다는 시선도 존재한다(Ziolkowski, 2014). 구간별 주행속도 차이로 인한 속도 변동성의 증가는 차량 측면의 교통 안전성을 저하시킬 수 있음에도 불구하고, 어린이 보호구역 내 차량 측면의 교통 안전성 분석을 수행한 연구는 제한적이었다.
이에 따라 본 연구는 어린이 보호구역 내에서 주행하는 차량들의 제한속도 준수를 유도하는 단속카메라의 영향권을 설정하는 방안을 제시하고, 교통안전대체지표를 활용하여 단속카메라 영향권 및 영향권 인접구간에서 차량 측면의 교통 안전성을 비교·분석하여 단속카메라가 설치된 어린이 보호구역의 교통 안전성 개선방안에 대한 종합적인 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다.
문헌 고찰
어린이 보호구역을 대상으로 한 연구들은 주로 현장 조사를 통해 수집한 자료나 사고 통계자료를 기반으로 교통 안전성을 분석하였다. 일반적으로 차량 주행속도의 증가는 교통사고 발생 가능성과 심각도를 높이는 원인이 되므로(Christensen and Amundsen, 2005; Park and Kim, 2009), 선행연구들은 주로 어린이 보호구역에서의 주행속도 감소 효과를 분석하였다.
Ellison et al.(2011)은 시드니 지역에 거주하는 147명을 대상으로 어린이 보호구역 내 과속 행태를 분석하였다. 분석 결과 어린이 보호구역 중 23%의 구간에서 운전자들이 제한속도보다 높은 속도로 주행하고 있음을 지적하며, 차량 주행속도 감속을 위한 추가적 장치가 필요함을 주장하였다. Sun et al.(2018)은 어린이 보호구역 지정으로 인한 제한속도 하향이 차량 속도와 교통 안전성에 미치는 영향을 분석하고자, 캐나다에 위치한 총 216개의 제한속도 30kph인 어린이 보호구역을 대상으로 자료를 수집하였다. 어린이 보호구역으로의 지정 전후 자료 비교 결과 어린이 보호구역의 지정은 평균주행속도를 12.2kph 감소시키는 효과가 있었고, 속도 표준편차 또한 감소시켰다. 또한, 사고 통계자료를 통해 어린이 보호구역 지정 이후 사망자와 부상자가 감소하였음을 확인하였다. 분석 결과를 바탕으로 어린이 보호구역으로의 지정은 차량 속도를 낮추고 교통 안전성을 개선할 수 있음을 주장하였다. Lee et al. (2012)은 국내 33개 초등학교를 대상으로 어린이 보호구역에서 교통안전시설이 구간통행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 각 어린이 보호구역의 기하학적 특성과 구간통행속도를 조사하였으며, ANOVA를 활용한 통계분석 결과 과속방지턱, 고원식 횡단보도 등의 시설물이 차량을 감속시키는 데 유의한 것으로 나타났다. Baek et al.(2020)은 제주도 C-ITS 시범사업 데이터를 활용하여 어린이 보호구역과 노인 보호구역에서 차량 감속 유도에 영향을 끼칠 수 있는 요인을 분석하였다. 로지스틱 모형 정산 결과 단속카메라의 존재는 어린이 보호구역과 노인 보호구역 모두에서 차량 감속 유도에 효과적임을 확인하였다.
한편, 일부 선행연구에서는 교통 안전성 개선을 위해 설치된 시설물의 영향권을 파악하고자 하는 시도가 존재하였다. Kim(2003)은 서울에 설치된 8개소의 과속방지턱 효과를 이동식 검지기를 활용하여 확인하였다. 과속방지턱 통과 전 감속차량 비율 및 감속거리와 과속방지턱 통과 후 가속차량 비율 및 가속거리를 측정하였으며, 감속거리와 가속거리의 합을 과속방지턱의 영향범위로 정의하였다. 그러나 감속거리와 가속거리는 브레이크등 등화 여부와 가속페달 작동 여부를 육안으로 조사함에 따라 조사자의 주관이 포함되었을 수 있다는 한계가 있다. Ziolkowski (2014)도 Kim(2003)과 마찬가지로 감속거리와 가속거리의 합을 영향권 길이로 정의하였고, 단속카메라, 과속방지턱 등의 영향권 길이를 분석하기 위해 폴란드에서 GPS 장착 차량을 활용한 현장조사를 진행하였다. 분석 결과 제한속도 50kph 도로에서 측정된 단속카메라로 인한 평균 감속거리와 평균 가속거리는 각각 204m와 82m로 나타났다. Srinivas and Swamy(2018)는 단속카메라 영향권을 감속거리와 가속거리의 합으로 정의한 후, GPS 데이터와 가속도 데이터를 활용하여 영국 9개 지점에 대한 분석을 수행하였다. 단속카메라 전후 차량 속도 및 가속도 분석 결과 감속거리는 평균 187m, 가속거리는 평균 231m로 나타났으며 감속거리는 해당 도로의 제한속도에 영향을 받는 것으로 나타났다. Yoon et al.(2017)은 스피드건으로 수집된 차량 궤적자료를 활용하여 과속방지턱의 영향구간 길이를 설정하였다. 과속방지턱으로 인해 통과차량이 제한속도 이하로 주행하게 되는 구간을 영향구간이라 정의하였으며, 생존분석을 이용하여 과속방지턱 설치 유형, 차종, 시간대 등의 요인에 따른 영향구간 길이를 추정하였다. 그러나 현재까지도 어린이 보호구역 내 설치된 교통안전시설의 영향권 설정에 대한 정형화된 방법론은 없으며, 교통안전시설의 영향권이 시설물 설치 시 충분히 고려되지 못하고 있다는 한계가 있다.
선행연구 검토 결과, 단속카메라의 설치는 차량 감속과 직접적인 관련이 있으나 단속카메라의 영향권 설정에 대한 정형화된 방법론이 미비하며, 어린이 보호구역 내 단속카메라 설치가 차량 감속 이외에도 차대차 사고를 포함한 종합적인 교통 안전성에 미치는 영향에 관한 연구가 부재하다. 따라서, 본 연구는 레이더 검지기 자료를 활용하여 어린이 보호구역 내에 위치한 단속카메라 영향권을 단속카메라 설치지점을 기준으로 상류와 하류에 대해 각각 분석하였다. 이후, 단속카메라 상·하류 영향권, 단속카메라 영향권 상·하류 인접구간에서의 차량 측면 교통 안전성을 교통안전대체지표를 활용하여 정량화한 후 구간 간 통계적 비교를 수행하였다. 특히 어린이 보호구역 내 단속카메라의 영향권 길이 설정 방법론을 제시하였다는 점과 단속카메라의 설치로 인해 단속카메라 영향권 인접구간에서 차량 측면의 교통 안전성 개선 필요성을 확인하였다는 점에서 기존 연구와 차별성이 있다.
분석 방법론
1. 단속카메라 영향권 정의
본 연구는 과속방지턱의 영향구간을 설정한 선행연구(Yoon et al., 2017)를 참고하여 Figure 1과 같이 단속카메라 영향권을 단속카메라 설치지점 상·하류에서 제한속도 이하로 주행하는 구역으로 정의하였으며, 단속카메라 설치지점을 기준으로 단속카메라 상류 영향권과 단속카메라 하류 영향권으로 구분하였다.
본 연구에서 정의한 단속카메라 영향권을 설정하기 위해서는 해당 구역을 통과하는 차량들의 궤적자료가 요구된다. 선행연구들은 교통안전시설의 영향권 분석을 위해 주로 GPS 자료(Ziolkowski, 2014; Srinivas and Swamy, 2018), 스피드건 자료(Yoon et al., 2017) 등을 활용한 분석을 수행하였다. 그러나 해당 자료들은 분석구간을 통과하는 일부 차량의 궤적만 추출 가능하다는 한계가 있어 표본으로 수집된 적은 수의 차량이 분석구간을 통과하는 전체 차량을 대표한다는 가정이 필요하다.
한편 동시에 여러 차량을 검출할 수 있는 레이더 검지기는 비교적 많은 차량의 궤적자료 수집이 가능하다. 따라서, 단속카메라 설치지점 기준 상·하류부가 검지 범위 내에 포함되는 레이더 검지기 자료를 활용하면 더 합리적인 단속카메라 영향권 설정이 가능하다. 그러나 레이더 검지기의 검지 범위 내에서 특정 차량이 계속해서 제한속도를 준수하여 주행하는 경우 일반적인 통계분석으로는 영향권 길이 설정 시 해당 데이터를 고려하지 못한다는 한계가 존재한다.
2. 생존분석(Survival Analysis)
Chung et al.(2007)에 따르면 특정 사건(event)의 발생을 시간 경과에 따라 관찰 및 분석하는 기법을 생존분석이라 한다. 즉, 관찰 대상을 일정 시간 추적하여 관찰 대상에 특정 사건이 발생할 때까지 걸린 시간(survival time)을 측정 및 분석하는 통계 방법론이다. 생존분석은 주로 의학 및 산업 공학 분야에서 사용되어왔으며, 교통 분야에서도 교통사고 지속시간 분석(Jones et al., 1991; Chung et al., 2010; Chung and Kim, 2020), 항공기 지연시간 분석(Kim and Bae, 2021), 보행자 대기시간 분석(Tiwari et al., 2007) 등 다양하게 활용되고 있다.
생존분석은 중도 절단 자료(censored data)를 고려할 수 있다는 점에서 장점이 있다. 중도 절단 자료란 Figure 2와 같이 조사 대상들을 관찰하는 과정에서 분석기간 도중에 자료 수집이 종결되거나(B), 분석기간 동안 사건이 발생하지 않는 경우(D)에 해당하는 자료를 의미한다. 생존분석은 이러한 중도 절단 자료를 포함하여 분석함으로써 중도 절단 자료를 제외하여 분석하는 일반적인 회귀모형에서 발생하는 정보의 손실을 최소화한다(Jeong, 2015). 앞서 언급하였듯이 단속카메라 영향권 설정 시 레이더 검지기 자료를 활용하는 경우, 검지 된 범위 내에서 제한속도를 초과하여 주행하지 않은 차량에 대한 고려가 필요하다. 생존분석의 경우 해당 차량들을 중도 절단 자료로 볼 수 있으며, 이에 따라 해당 자료들을 포함하여 분석할 수 있으므로 생존분석을 활용한 단속카메라 영향권 설정이 바람직하다.
따라서 본 연구는 레이더 검지기에서 수집된 차량 궤적자료를 활용하여 단속카메라의 영향권을 설정하기 위해 생존분석을 활용하였으며, 단속카메라 설치지점을 기준으로 상류부와 하류부에 대해 각각 생존분석을 수행하였다. 어린이 보호구역의 제한속도인 30kph 이하로 주행 중인 차량을 생존 중인 차량으로 정의하였으며, 사건은 30kph를 초과하여 주행하는 것을 의미한다. 생존시간(survival time)은 단속카메라 설치지점 통과 시 제한속도 이하로 주행한 차량에 대해 주행속도가 제한속도를 초과하는 지점까지의 거리, 즉 단속카메라 상·하류 영향권 길이를 의미한다.
생존분석에는 모수적(parametric) 방법과 비모수적(non-parametric) 방법이 있으나, 생존시간에 대한 분포를 알 수 없는 경우가 많으므로 많은 연구들에서 비모수적 방법을 주로 사용하고 있다(Jeong, 2015). 따라서, 본 연구는 비모수적 방법론 중 차량들이 단속카메라 통과 이후 일정거리 생존할 확률을 계산하는 Kaplan-Meier(KM) 분석을 활용하였으며, 각 위치에서의 차량 생존확률 추정값인 는 Equation 1과 같다.
여기서, 거리 에서의 생존확률 추정치
단속카메라 설치지점으로부터의 거리
최소 한 건 이상의 사건이 발생한 지점에서의 거리
거리 직전까지 생존한 차량 수
거리 에서 발생한 사건(event) 수
KM 분석에서 생존시간에 대한 추정값으로는 평균과 중앙값이 활용된다(Therneau, 2023). 단속카메라 상·하류 영향권 길이에 대한 평균 추정값() 및 중앙값 추정값()은 Equations 2, 3과 같다.
여기서, 단속카메라 상·하류 영향권 길이 평균 추정값
단속카메라 설치지점으로부터의 거리
거리 에서의 생존확률 추정치
단속카메라 설치지점으로부터 레이더 검지기 최대 검지 거리
여기서, 단속카메라 상·하류 영향권 길이 중앙값 추정값
단속카메라 설치지점으로부터의 거리
거리 에서의 생존확률 추정치
본 연구는 단속카메라 설치지점을 기준으로 상·하류부에 대해 각각 생존분석을 진행하여, 설치지점으로부터의 단속카메라 영향권 길이를 각각 설정하였다. 추가적으로 단속카메라 상·하류 영향권 길이에 대한 차이를 검정하기 위해 두 집단의 생존함수 간 동질성을 검정할 수 있는 log-rank test를 수행하였다.
사례 연구
1. 연구 범위
본 연구는 Figure 3에 제시된 강원도 강릉시 영동초등학교 인근 어린이 보호구역에 설치된 3대의 레이더 검지기 자료를 활용하여 분석을 진행하였다. 해당 어린이 보호구역이 위치한 강원도 강릉시 화부산로에는 검지 거리가 약 200m인 레이더 검지기가 약 175m 간격으로 설치되었다. 각 검지기는 차량의 X, Y 좌표와 순간속도, 차량의 길이 등을 약 0.7초 간격으로 수집 및 저장한다. 영동초등학교 인근 어린이 보호구역의 길이는 360m로, 왕복 4차로 제한속도 30kph로 운영되고 있으며, 어린이 보호구역 진입 전·후 구간의 제한속도는 50kph로 운영되고 있다. 본 연구는 제한속도 30kph의 단속카메라 1기가 설치되어 있는 분석 대상 어린이 보호구역 북향(NB)에 대한 분석을 수행하였으며, 해당 구간에는 Figure 3과 같이 어린이 보호구역 안내 표지판과 단속 표지판이 설치되어 있다. 2022년 12월 12일 월요일부터 2022년 12월 16일 금요일까지 총 5일 동안 수집된 레이더 검지기 자료를 활용하였으며, 분석 시간대는 등하교 시간대를 포함하도록 오전 7시부터 오후 17시로 설정하였다.
분석 대상 어린이 보호구역에 설치된 3대의 레이더 검지기 자료를 활용하여 어린이 보호구역 내 전 구간에 대한 차량 통행속도를 파악할 수 있다. 먼저, 신호로 인해 정지하거나 감속하는 차량을 제거하기 위해 Seo et al.(2019)을 참고하여 속도가 15kph 미만으로 1회 이상 검출된 차량은 분석에서 제외하였다. 어린이 보호구역을 20m 간격으로 구분하여 분석한 각 구간의 차량 평균 통행속도 box-and-whisker 그림은 Figure 4와 같다. 이때, 본 연구에서 활용한 연속된 레이더 검지기는 특정 차량의 궤적을 연속하여 추출하지 못함에 따라, 각 구간에 대해 단일 레이더 검지기 자료를 활용하였다. 연속된 두 대의 레이더 검지기에서 모두 검출되는 중첩 영역의 경우 해당 구역에서 더 많은 차량을 검출한 단일 검지기 궤적자료를 활용하였다. Figure 4를 통해 단속카메라 통과 이전에 평균 주행속도가 제한속도인 30kph 이하로 감소하는 것을 확인할 수 있으며, 단속카메라 통과 이후에 제한속도를 초과하여 주행하는 행태를 확인할 수 있다. 다음 장에서는 단속카메라 설치지점을 기준으로 상류와 하류 각각 앞서 정의한 단속카메라 영향권을 파악하고자 하였다.
2. 단속카메라 영향권 분석 결과
본 연구는 단속카메라의 영향권을 설정하기 위한 방법론으로 생존분석을 적용하였다. 생존분석을 위해서는 연속적인 차량 궤적자료가 필요하므로 레이더 검지기의 검지 범위 내에 단속카메라가 있는 단일 레이더 검지기 자료를 활용하였다. 생존분석에 활용한 레이더 검지기는 Figure 3의 Radar 2이며, 단속카메라 설치지점 기준 상류부 90m 구간과 단속카메라 설치지점 기준 하류부 110m 구간으로 구성된 총 200m 구간에 대한 자료를 분석하였다.
분석에 앞서 생존분석을 위한 자료 전처리를 진행하였다. 마찬가지로, 신호로 인한 정지 및 감속 차량을 제거하기 위해 속도가 15kph 미만으로 1회 이상 검출된 차량은 분석에서 제외하였으며, 단속카메라 설치지점 통과 시 검지된 차량만 분석에 포함하였다. 앞서 언급하였듯이 본 연구에서 단속카메라의 영향권은 단속카메라 설치지점 상·하류에서 제한속도 이하로 주행하는 구역으로 정의하였다. Kleinbaum and Klein(2012)에 따르면 생존함수 을 만족하므로 단속카메라 설치지점 통과 시 통행속도가 제한속도보다 높은 차량 또한 분석에서 제외하였다.
Figure 5는 단속카메라 설치지점을 기준으로 상류부와 하류부에 대해 단속카메라 설치지점부터 레이더 검지기에 인식된 주행거리를 히스토그램으로 나타낸 결과이며, 상류부와 하류부 모두 인식된 주행거리가 차량별로 다양하게 분포함을 확인할 수 있다. 특히, 인식된 주행거리 내에서 사건(제한속도를 초과하여 주행)이 발생하지 않은 차량의 비율은 상류부와 하류부 각각 82.7%와 31.7%로 분석됨에 따라 중도 절단 자료를 고려할 수 있는 생존분석을 활용한 단속카메라 영향권 설정이 바람직하다.
단속카메라 상·하류 영향권 길이에 대해 각각 KM 분석을 수행하였으며, Figure 6을 통해 상류부와 하류부에 대한 생존함수 곡선 개형 차이를 확인할 수 있다. Table 1은 생존확률별로 추정된 단속카메라 영향권 길이를 정리하였다. 생존확률 %에 해당하는 단속카메라 영향권은 전체 차량 중 % 만큼의 차량이 해당 구간에서 제한속도를 준수하여 주행함을 의미한다. 즉, 생존확률을 높게 설정할수록 단속카메라의 영향권은 짧게 설정된다. 예를 들어, 생존확률 90%에 해당하는 단속카메라 영향권 길이는 상류부와 하류부 각각 59.1m와 12.0m이며, 상류부 기준 단속카메라 설치지점으로부터 59.1m 지점 내에서 90%의 차량이 제한속도를 준수하여 주행함을 의미한다. 생존확률 80%에 해당하는 단속카메라 영향권 길이는 상류부와 하류부 각각 76.8m와 16.7m로 분석되었다. 이는 단속카메라 상류부의 경우 단속카메라로부터의 거리가 17.7m 증가할 때 생존확률이 90%에서 10% 감소하는 반면, 단속카메라 하류부의 경우 단속카메라로부터의 거리가 4.7m 증가할 때 생존확률이 10% 감소하므로 생존확률이 더 빠르게 감소한다고 해석된다. 이는 단속카메라 상류부보다 하류부에서 차량들이 제한속도를 초과하여 주행하는 지점까지의 거리가 단속카메라와 가까운 거리에 많이 분포함을 의미하는 바이다.
Table 1.
Length of influence area corresponding to each survival probability
| Length of influence area (m) | |||||
| =0.95 | =0.90 | =0.85 | =0.80 | =0.75 | |
| Upstream | 45.9 | 59.1 | 68.9 | 76.8 | 83.9 |
| Downstream | 9.5 | 12.0 | 14.5 | 16.7 | 19.3 |
단속카메라 상·하류 영향권 길이에 대한 종합적인 분석 결과는 Table 2와 같다. 분석 결과 단속카메라 상류부와 하류부의 평균 영향권 길이는 각각 82.3m와 51.9m이며, 영향권 길이의 중앙값은 각각 88.4m와 45.0m로 나타났다. 단속카메라 상·하류 영향권 길이의 비대칭성을 통계적으로 확인하기 위해 log-rank test를 진행한 결과, p-value가 0.000으로 나타났다. 이는 단속카메라 상류 영향권 길이와 단속카메라 하류 영향권 길이가 유의수준 1%에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 의미하며, 제한속도 준수 측면에서 단속카메라는 단속카메라 설치지점 기준 상류부에 위치한 차량들에 대해 더 긴 구간에서 효과적이라고 해석될 수 있다.
Table 2.
Survival analysis results
| Count | Events | Censored | Mean* (m) | Median (m) | Log-Rank | |||||
| N | % | Estimate |
Standard error | Estimate |
Standard error | p-value | ||||
| Upstream | 5,281 | 912 | 4,369 | 82.7 | 82.3 | 0.39 | 88.4 | inf | 2,872.7 | 0.000 |
| Downstream | 5,281 | 3,606 | 1,675 | 31.7 | 51.9 | 0.49 | 45.0 | 1.18 | ||
본 연구는 단속카메라 상·하류 영향권과 인접구간들간에 차량의 교통 안전성 차이가 유의미한지를 추가적으로 확인하기 위해 단속카메라 영향권 길이에 대한 대푯값을 설정하였다. KM 분석에서 생존시간에 대한 대푯값으로는 주로 평균과 중앙값이 활용되며(Therneau, 2023), 본 연구에서는 선행연구(Yoon et al., 2017)를 참고하여 평균에 대한 추정값으로 단속카메라 영향권 길이를 제시하였다. 즉, 구간별 교통 안전성 분석을 수행하기 위해 평균 단속카메라 영향권 길이를 기준으로 360m 길이의 어린이 보호구역을 Table 3과 같이 단속카메라 영향권 상류 인접구간(Section 1), 단속카메라 상·하류 영향권(Section 2, 3), 그리고 단속카메라 영향권 하류 인접구간(Section 4)으로 구분하였다.
Table 3.
Description of the defined sections
3. 교통 안전성 분석 결과
차량의 주행행태를 기반으로 교통 안전성을 분석하기 위해 여러 선행연구에서 교통안전대체지표를 활용하였다(Ka et al., 2020; Lee et al., 2021; Rahman et al., 2019; Wang et al., 2021). 본 연구는 단속카메라 상·하류 영향권과 인접구간들의 교통 안전성을 정량화하기 위해 교통안전대체지표 중 Accumulated Speeding(AS), Speed Variation(SV), Acceleration Noise(AN)를 활용하였다. AS는 과속과 관련된 지표로 해당 구간의 제한속도와 이를 초과한 속도의 누적과 연관된 지표로 값이 클수록 위험한 주행행태임을 의미한다. 특히, 차량 주행속도의 증가는 보행자 사고 심각도 증가의 주요 원인이며(Seo et al., 2019), 교통사고 발생 가능성과 심각도를 높이는 원인이므로(Christensen and Amundsen, 2005; Park and Kim, 2009), AS는 차대사람 및 차대차 간의 사고 모두와 연관된 지표로 해석될 수 있다. SV와 AN은 각각 개별차량의 속도 표준편차와 가속도 표준편차 값으로 해당 구간의 제한속도와 무관하다는 점에서 AS와 차이가 있다. 두 지표는 값이 클수록 무분별한 속도 및 가속도 변화를 의미하여 위험한 주행행태임을 뜻하며, 주로 차대차 간의 사고 위험성 측정을 위한 지표로 활용된다. 본 연구에서 활용한 교통안전대체지표에 대한 설명은 Table 4에 요약하여 제시하였으며, 수식은 Equations 4, 5, 6과 같다.
Table 4.
Surrogate safety measures selected in this study
| SSM | Description | Unit |
| Accumulated Speeding (AS) |
The normalized relative area (per unit length) bounded between the speed profile values higher than the speed limit and the speed limit line (Moreno and Garcia, 2013) | kph |
| Speed Variation (SV) | The standard deviation of the speed | kph |
| Acceleration Noise (AN) | The standard deviation of the acceleration |
여기서, 시간간격 일 때 속도
= 시간간격 일 때 가속도
기준 속도
평균 속도
= 평균 가속도
시간간격 일 때 이동거리
첫 시간간격
마지막 시간간격
총이동거리 또는 구간길이
시간간격(자료) 수
교통안전대체지표 분석을 위해 각 구간에 대해 단일 레이더 검지기 자료를 활용하였으며, 레이더 검지기에 검지된 차량 중 속도가 15kph 미만으로 1회 이상 검출된 차량을 제외한 모든 차량을 분석에 활용하였다. Section 1의 경우 Figure 3의 Radar 3을 활용하여 분석하였고, Section 2부터 Section 4는 Radar 2를 활용하여 분석을 수행하였다. 이때 Section 4의 경우 Radar 2의 설치지점이 어린이 보호구역 종료 지점보다 40m 상류에 위치함에 따라 Section 3 종료 지점부터 Radar 2 설치지점까지 총 58.1m 구간의 차량 궤적 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 레이더 검지기에 검지된 개별차량의 궤적자료가 검지 거리 200m 모두에서 검지 되지는 않으며 구간 내 주행 시 15kph 미만으로 주행한 차량은 제외하여 분석함에 따라, Table 5에서 확인할 수 있듯이 각 구간 분석 시 활용된 차량 대수에 차이가 존재한다.
Table 5는 구간별 교통안전대체지표에 대한 통계와 각 지표가 각 구간에서 정규성을 보이는지 확인하기 위해 수행한 Kolmogorov-Smirnov test 결과를 나타내며, Figure 7은 구간별 교통안전대체지표에 대한 box-and-whisker 그림을 나타낸다. Table 5의 Kolmogorov-Smirnov test 결과를 통해 확인할 수 있듯이 검토된 3개의 지표 모두 전 구간에서 정규성을 만족하지 않았다. 따라서 본 연구는 정규성을 만족하지 않는 분포에 대한 비모수 검정 방법론인 Mann-Whitney test를 활용하여 인접구간 간 교통안전대체지표가 통계적으로 유의미한 차이를 보이는지 확인하였으며, 분석 결과는 Table 6에 제시하였다. 분석 결과 단속카메라 영향권과 인접구간들 간 차이(Comparison 1, Comparison 3)는 유의수준 5%에서 모든 지표가 유의미하게 나타났다. 또한, 단속카메라 상류 영향권과 단속카메라 하류 영향권의 교통 안전성 차이(Comparison 2)는 AS 측면에서 유의미하게 나타났으나, SV와 AN 측면에서는 유의미하게 나타나지 않았다. 이는 단속카메라 전후로 제한속도를 유지하기 위한 감속 수준과 가속 수준이 유사함으로 인한 결과로 해석될 수 있다.
Table 5를 보면 Section 2에서의 차량당 평균 AS는 0.706kph로 4개 구간 중 가장 작으며, 단속카메라 영향권 상류 인접구간(Section 1)에 비해 약 83% 작게 나타났다. 또한, 중앙값이 0.000kph로 절반 이상의 차량들이 단속카메라 상류 영향권(Section 2)에서 제한속도를 초과하지 않고 주행하는 것으로 나타났으며, 표준편차 또한 4개 구간 중 가장 작아 과속 측면에서 Section 2가 가장 교통 안전성이 높다고 해석될 수 있다. 이는 어린이 보호구역 내 단속카메라의 설치 목적에 부합한 결과이다. 이후 Section 3에서의 평균 AS는 3.501kph로 증가하며, 단속카메라 영향권 하류 인접구간(Section 4)에서의 평균 AS 값은 8.807kph로 단속카메라를 통과한 이후 AS는 점점 더 커지는 경향성을 보여주었다. 즉, 단속카메라 통과 이후에 운전자들이 과속하는 것을 의미한다.
속도 변동성 및 가속도 변동성과 관련된 지표인 SV와 AN 측면에서 구간별 교통 안전성 경향성은 유사하게 나타났다. 단속카메라 영향권 상류 인접구간(Section 1)에서의 SV 평균값은 3.158kph로 Section 2에 비해 약 27% 크게 나타났다. 또한, Section 1의 AN 평균값은 0.500으로 인접구간인 Section 2에 비해 약 7% 크게 나타났다. 이는 단속카메라 영향권에서 차량들이 제한속도를 준수하며 무분별한 속도 및 가속도 변동 행태가 개선되어 차대차 사고 위험 또한 감소하였음을 의미한다.
결과적으로 Section 1과 Section 2를 비교할 때, 3가지 교통안전대체지표 모두 단속카메라 상류 영향권(Section 2)에서의 교통 안전성이 단속카메라 영향권 상류 인접구간(Section 1)보다 유의미하게 높음을 의미하며, 단속카메라의 설치를 통해 단속카메라 설치지점 상류부 일정 구간의 교통 안전성을 개선할 수 있음을 시사하는 바이다. 또한, Section 3과 Section 4를 비교할 때, 과속 측면에서는 단속카메라 영향권 하류 인접구간(Section 4)의 교통 안전성이 유의미하게 낮으나, 나머지 지표들 측면에서는 교통 안전성이 유의수준 5%에서 높게 나타났다. 이는 단속카메라 하류 영향권(Section 3) 통과 이후 차량들이 가속하지만, 속도 및 가속도 변동성은 오히려 낮게 나타났음을 의미하므로 단속카메라 영향권 하류 인접구간(Section 4)에서는 과속 방지 대책이 요구되는 바이다.
Table 5.
Summary of statistics and Kolmogorov-Smirnov test results for surrogate safety measures
| SSM | Sections | Count | Statistics | Kolmogorov-Smirnov test | ||||
| Mean |
Standard deviation | Median |
Degree of freedom |
Kolmogorov- Smirnov D | p-value | |||
| AS (kph) | Section 1 | 4,586 | 4.221 | 4.539 | 2.849 | 4,586 | 0.176 | 0.000* |
| Section 2 | 6,744 | 0.706 | 2.130 | 0.000 | 6,744 | 0.370 | 0.000* | |
| Section 3 | 6,735 | 3.501 | 3.966 | 2.520 | 6,735 | 0.189 | 0.000* | |
| Section 4 | 6,487 | 8.807 | 7.166 | 8.204 | 6,487 | 0.110 | 0.000* | |
| SV (kph) | Section 1 | 4,586 | 3.159 | 1.837 | 2.748 | 4,586 | 0.096 | 0.000* |
| Section 2 | 6,744 | 2.307 | 1.540 | 1.976 | 6,744 | 0.107 | 0.000* | |
| Section 3 | 6,735 | 2.242 | 1.454 | 1.988 | 6,735 | 0.091 | 0.000* | |
| Section 4 | 6,487 | 1.254 | 1.208 | 1.449 | 6,487 | 0.196 | 0.000* | |
| AN () | Section 1 | 4,586 | 0.500 | 0.189 | 0.490 | 4,586 | 0.051 | 0.000* |
| Section 2 | 6,744 | 0.463 | 0.227 | 0.488 | 6,744 | 0.087 | 0.000* | |
| Section 3 | 6,735 | 0.457 | 0.220 | 0.503 | 6,735 | 0.149 | 0.000* | |
| Section 4 | 6,487 | 0.307 | 0.258 | 0.426 | 6,487 | 0.257 | 0.000* | |
Table 6.
Mann-Whitney test results
| Comparisons | Sections | Mann-Whitney test | |||||
| AS (kph) | SV (kph) | AN () | |||||
| Mann-Whitney U | p-value | Mann-Whitney U | p-value | Mann-Whitney U | p-value | ||
| Comparison 1 | Section 1 | 24,785,154.5 | 0.000* | 20113817.0 | 0.000* | 16,425,291.5 | 0.000* |
| Section 2 | |||||||
| Comparison 2 | Section 2 | 11,191,108.5 | 0.000* | 22787830.0 | 0.732 | 22,683,002.5 | 0.903 |
| Section 3 | |||||||
| Comparison 3 | Section 3 | 21,000,925.0 | 0.000* | 53853921.5 | 0.000* | 50,568,253.0 | 0.000* |
| Section 4 | |||||||
결론
본 연구는 단속카메라 영향권을 단속카메라 설치지점 상·하류에서 제한속도 이하로 주행하는 구역으로 정의하고, 레이더 검지기 자료를 활용하여 단속카메라 상·하류 영향권을 설정하는 방법론을 제안하였다. 이후 단속카메라 영향권을 기준으로 어린이 보호구역을 4개의 구간으로 세분화하여, 정의된 구간들에서 교통 안전성을 비교·분석하였다. 교통 안전성을 정량화하기 위해 차량의 주행행태 관련 교통안전대체지표인 AS, SV, AN을 분석에 활용하였다.
단속카메라 영향권 설정 시 레이더 검지 영역 전체에서 제한속도를 준수한 차량의 궤적자료도 포함하여 분석하기 위해, 중도 절단 자료를 고려할 수 있는 생존분석을 활용하였다. 사례분석 결과 단속카메라 설치지점을 기준으로 단속카메라 상·하류 영향권 길이의 차이에 대한 통계적 유의성을 확인하였으며, 평균 단속카메라 영향권 길이는 상류 82.3m, 하류 51.9m로 분석되었다. 즉, 제한속도 준수 측면에서 단속카메라의 설치는 단속카메라 설치지점 기준 상류부에 있는 차량들에게 더 긴 구간에서 효과적임을 의미한다.
｢어린이·노인 및 장애인 보호구역의 지정 및 관리에 관한 규칙｣에 따르면 현재 보호구역 지정대상 시설 또는 장소의 주 출입문을 기준으로 반경 300-500m 이내의 도로 중 일정 구간을 보호구역으로 지정하고 있다. 본 연구에서 분석된 평균 단속카메라 영향권 길이 140.3m는 어린이 보호구역으로 지정할 수 있는 최대 길이인 1,000m에 한참 미치지 못하며, 분석 대상 어린이 보호구역의 길이인 360m의 약 40% 수준에 불과하다. 따라서 어린이 보호구역 전체 구간에서 제한속도 준수를 위해서는 복수의 단속카메라 혹은 구간단속카메라 설치 등 추가적인 교통안전시설 도입에 대한 검토가 필요하다.
다음으로는 각 구간에서 차량 측면의 교통 안전성을 비교·분석하였다. 분석 결과 단속카메라 영향권과 인접구간들 간의 차이는 3개의 교통안전대체지표 모두에 대해 유의미하게 나타났다. 단속카메라의 설치 목적에 부합하게 단속카메라 상류 영향권(Section 2)에서의 교통 안전성은 단속카메라 영향권 상류 인접구간(Section 1)보다 모든 교통안전대체지표에 대해 높게 나타났다. 또한, 단속카메라 영향권 하류 인접구간(Section 4)의 교통 안전성은 과속과 관련된 지표인 AS 측면에서 단속카메라 하류 영향권(Section 3)보다 낮으나, SV와 AN 측면에서는 더 높게 나타났다. 마지막으로 단속카메라 상·하류 영향권에서의 교통 안전성 차이는 AS 측면에서는 단속카메라 상류 영향권(Section 2)의 교통 안전성이 유의미하게 크게 나타났으나, SV와 AN 측면에서는 유의미하지 않았다. 결과적으로 단속카메라 영향권 상류 인접구간(Section 1)에서 차대사람 및 차대차 간 교통사고 위험성을 낮추기 위한 전반적인 교통 안전성 개선 대책과 단속카메라 영향권 하류 인접구간(Section 4)에서의 과속 방지 대책이 필요함을 시사한다.
본 연구는 특정 지역의 어린이 보호구역에서 수집된 자료를 기반으로 분석을 진행함에 따라 개별 장소의 특수성이 반영되었을 수 있어 결과를 일반화하는 데에는 한계가 있다. 따라서 향후 여러 어린이 보호구역에서 수집된 궤적자료를 활용하여 분석 결과의 일반화를 검증해야 할 필요가 있으며, 지점 특성별 그룹화를 통해 단속카메라 설치 위치에 대한 가이드라인을 마련할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 본 연구에서 확인한 단속카메라 영향권 길이뿐만 아니라, 어린이 보호구역 내 과속방지턱 등 다양한 교통안전시설들의 영향권 길이 분석이 어린이 보호구역 내 교통 안전성 개선에 도움이 될 수 있을 것이다.
