서론
관련문헌 고찰
1. 사고감소 효과분석 방법론
2. 교통안전 개선방안들의 효과분석 연구 동향
3. 본 연구의 차별성
방법론
1. 교통사고 잦은 곳 개선사업
2. 분석방법 설계
분석결과
논의
1. 안전개선 사업의 도로 종류 및 교차로 형태별 효과
2. 교차로 안전 개선방안의 교통사고 감소효과 및 정책제언
결론
서론
정부의 「제8차 국가교통안전기본계획(2017-2021)」 및 「교통안전 종합대책(2018-2022)」등 관계기관의 노력으로 2022년 교통사고 사망자수가 2,735명까지 감소하는 상당한 성과를 거두었다. 그럼에도 불구하고 사고건수와 부상자수는 상대적으로 저조한 성과를 기록하고 있다. 지난 10년(2013-2022년)간 교통사고 사망자수가 연평균 6.7% 감소한 반면, 사고건수와 부상자수는 각각 1.0% 감소와 1.7% 감소에 그쳤다.1) 도로교통 사고에 따른 연간 26조원의 사회적 비용을 줄이고 OECD 가입국 수준의 안전 확보를 위해서는 사고건수와 부상자수 감소 노력이 반드시 필요하다.2)
교통사고 감소를 위해서는 교통사고의 세 가지 직접적 요인인 인적 요인, 도로 환경적 요인, 차량적 요인에 대한 결함 제거가 필요하다. 이 중 도로 환경적 결함 제거를 위해서는 현장에 적절한 안전시설 설치 및 도로구조 개선 등이 필요하며 국내의 대표적인 도로환경 개선사업으로는 교통사고 잦은 곳 개선사업이 있다(Yoon, 2016). 교통사고 잦은 곳 개선사업은 1987년 국무총리실 주관 「교통안전 종합대책」의 중점과제 선정후 현재까지 매년 5-600억원의 예산이 투입되고 있는 사업으로 현재까지 발생된 사업시행 효과는 사고건수 28.8% 감소 등 효과가 큰 것으로 나타났다(Korea Road Traffic Authority, 2022).
교통사고 잦은 곳 개선사업을 포함한 정부 교통안전 예산의 효율성 제고를 위해서는 현장에서 시행되는 수많은 개선방안들의 효과를 계량화하는 것이 중요하다. 하지만 대부분의 교통안전 사업들은 사업시행 전후에 대한 전체적 효과만을 단순 요약하여 제시하고 있고(Korea Road Traffic Authority, 2022), 효과분석 관련 연구들은 도로 유형이나 교차로 형태까지 세분화하여 진행된 바가 없었다(Lee et al., 2011; Im et al., 2007; Yoon, 2016; Gi et all., 2023 etc). 뿐만 아니라, 연구 대상유형이 한정적이고 비교적 소표본을 다루고 있어 동일 대상임에도 분석결과가 매우 다르게 나타나는 경우도 있었다(Im et al., 2007; Yoon, 2016 etc).
이에 본 연구에서는 국내 교차로를 대상으로 교통사고 잦은 곳 개선사업에서 적용되었던 다양한 교통안전 개선방안들의 사고 감소효과를 분석하였다. 교차로는 도로간 교차 또는 접속으로 인해 횡단, 회전 등이 발생하여 단일로 대비 사고 및 교통정체가 일어나기 쉽다.3) 본 연구에서는 이렇게 안전과 운영상 특별한 주의가 요구되는 교차로에서 다년간 시행되었던 수많은 교통안전 개선방안 자료를 수집후 도로 종류와 교차로 형태별로 세분화하여 효과를 분석하였다. 이를 통해 정부가 추진하는 각종 교통안전 사업의 효율성 제고와 이 분야 관련 연구에 기여함을 목적으로 수행되었다.
본 연구는 다음과 같은 구성을 따른다. 2장에서는 사고 감소에 대한 효과분석 방법론과 그간 연구된 교통안전 개선방안들의 효과분석 사례를 문헌 고찰한다. 3장에서는 본 연구의 분석자료인 교통사고 잦은 곳 개선사업과 분석 방법을 설명한다. 이어지는 4장과 5장에서는 본 연구에서 도출된 분석 결과와 논의사항들을 정리하며 마지막 6장에서는 향후 발전방안을 제시한다.
관련문헌 고찰
사고감소 효과분석 방법론에 대한 기존 연구를 통해 이론별 특성과 한계점을 고찰한다. 그리고 교통안전을 위한 개선방안들의 효과분석 연구 결과를 살펴보며 시사점 도출과 연구의 차별성을 제시한다.
1. 사고감소 효과분석 방법론
교통안전 개선사업의 시행에 대한 사고감소 효과 추정 방법은 크게 횡단면자료 분석방법(Cross Sectional Analysis)과 사전·사후 분석방법(Before & After Study)으로 구분된다(AASHTO, 2010; Hauer, 1997; Persaud, 2001).
횡단면자료 분석방법은 개선사업 시행 그룹과 미시행 그룹간 교통사고 경험을 비교하는 방법으로 보통 회귀분석을 통해 개선방안 적용 전·후의 도로 특성별 사고건수를 비교한다(Davis, 2000). 분석방법은 적용 모형에 따라 선형회귀 모형, 로그선형 모형, 영과잉 모형, 베이지안 방법 등이 존재한다. 횡단면자료 분석방법의 예는 매우 방대하며 초기의 사고감소 효과분석에서 많이 사용되었으나(Park et al., 2006), 모형 설명력에 따라 결과의 신뢰성 확보가 어려우며 사례의 특성에 따라 모형이 적합하지 않을 문제가 발생할 수 있다(Persaud, 2001).
사전·사후 비교방법은 개선사업 미시행시에 대한 예측 사고건수와 관측 사고건수의 비교로 효과를 추정하는 방법으로 대표적으로 단순 BAS(Simple Before & After Study), 비교그룹 BAS(Comparison Group Before & After Study), 경험적 베이즈 BAS(Empirical Bayes Before & After Study)가 존재한다. 단순 BAS는 개선사업 미시행시 기존 사고건수의 변화가 없다는 가정하에 기존 사고건수와 개선사업 시행시 사고건수를 비교하며 비교그룹 BAS는 개선지점과 유사한 특성을 지닌 그룹의 사고건수 변화로 효과를 추정하는 방법이다. 경험적 베이즈 BAS는 개선사업 미시행시의 사고건수를 유사지역의 사고예측 모형에서 산출된 값과 실제값의 가중평균으로 분석하는 방법이다(Hauer, 1997; Hauer et al., 2002). 이 들 방법의 한계로는 단순 BAS의 경우 교통사고 전이 현상, 도로여건 변화의 반영 불가, 평균 회귀 편의 등이 있으며 비교그룹 BAS는 외부요인 배제는 가능하나 유사한 특성을 가진 그룹 선정이 어렵다. 경험적 베이즈 BAS는 비교그룹 탐색의 어려움과 평균 회귀 문제에 대한 단점을 해결할 수 있으나 이론의 직관적 이해가 어렵고 정확한 사고 예측모형 구축이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다.
2. 교통안전 개선방안들의 효과분석 연구 동향
교통사고 감소 사업 추진시 현장에서는 안전시설 설치, 교통운영체계 개선 등 다양한 개선방안들이 시행되고 있는데 국내에서는 대표적으로 미끄럼방지포장, 교통섬 설치, 단속카메라 설치, 신호기 위치 조정, 무단횡단 금지시설 설치 등이 있다. 본 절에서는 선행연구에서 밝혀진 개선방안들의 효과를 살펴본다.
도로 포장면의 미끄럼 저항을 높여 차량주행의 안정성 향상을 위해 설치하는 미끄럼방지포장은 사고건수를 27-90% 감소시키는 것으로 나타났으며(Lee et al., 2011; Lee et al., 2000; Im et al., 2007; Park et al., 2006; Yoon, 2016) 분석방법은 단순 BAS, 비교그룹 BAS, 경험적 베이즈 BAS가 사용되었다.
대표적인 도류시설물에 해당하는 교통섬은 사고건수를 5-28% 감소시키는 것으로 나타났으며(Gi et al., 2023; Gang et al., 2010; Yoon, 2016) 분석방법은 단순 BAS, 비교그룹 BAS, 음이항 회귀모형이 사용되었다.
야간 및 악천후시 운전자의 시선유도를 돕기 위해 도로표면에 설치하는 표지병은 사고건수를 10-28% 감소시키고 특히 야간 및 악천후시의 효과는 5-32%로 나타났으며(Das et al., 2013; Persaud et al., 2004; Yoon, 2016) 분석방법은 단순 BAS, 비교그룹 BAS, 경험적 베이즈 BAS가 사용되었다.
교차로에서의 신호 및 속도위반, 단일로에서의 속도위반을 자동으로 단속하며 관련법에 따라 최근 설치가 급증한 단속카메라는 사고건수를 12-26% 감소시키는 것으로 나타났으며(Gorell et al., 2004; Kim, 2020; Kim et al., 2011; Kim et al., 2015; Walden et al., 2011) 분석방법은 단순 BAS, 비교그룹 BAS, 음이항 회귀모형이 사용되었다.
주로 도시부 중앙선 측에 보행자의 무단횡단과 차량의 불법유턴을 예방하기 위해 설치하는 무단횡단 금지시설은 차대사람 사고건수를 63-77% 감소시키는 것으로 나타났으며(Korea Road Traffic Authority, 2016; Yoon, 2016; Yoon et al., 2017) 분석방법은 단순 BAS, 비교그룹 BAS가 사용되었다.
상기 5가지 유형의 교통안전 개선방안들에 대한 효과분석 결과 및 분석방법은 Table 1과 같다.
Table 1.
Summary on the related studies on the effectiveness analysis of traffic safety countermeasures
| Countermeasures | Authors (year) | Reduction effect (%) | Method | Study site (span) |
|
Skid-Proof facilities | Lee et al. (2011) |
Radius curve -89% (exist), -28% (no) | Comparison group BAS |
17 route in Jeonbuk (2003-2008) |
| Lee et al. (2000) | -42.1% | Simple BAS |
17 route in Jeonbuk (1997) | |
| Im et al. (2007) | -40 - -77% | Empirical bayes BAS |
6 black spots (2002-2003) | |
| Park et al. (2006) | -60 - -90% (rear-end crash) | Empirical bayes BAS |
17 route in Jeonbuk (2004) | |
| Yoon (2016) | -26.6% | Comparison group BAS |
3 black spots (2004-2013) | |
|
Traffic island | Gi et al. (2023) | -7.8% |
Negative binomial regression model |
70 spots in incheon (2022) |
| Gang et al. (2010) |
-27.7% (overall), -31.4% (if car to pedestrian) | Simple BAS |
54 black spots (1999-2004) | |
| Yoon (2016) | -4.5% | Comparison group BAS |
6 black spots (2004-2013) | |
| Cat’s eye | Das et al. (2013) | -5.3% (night) | Simple BAS |
114 road segments on Louisiana |
| Persaud et al. (2004) |
-10.0% (overall), -5.3% (night), -23.9% (night & adverse weather) | Empirical bayes BAS |
226 road segments on New York | |
| Yoon (2016) |
-27.7% (overall), -31.4% (night & adverse weather) | Comparison group BAS |
6 black spots (2004-2013) | |
|
Automated enforcement camera | Gorell et al. (2004) |
-12.4% (overall), -5.3% (wet road surface) | Comparison group BAS | 77 spots in London |
| Kim (2020) | -21.9% | Simple BAS |
2,651 spots (2012-2016) | |
|
Automated enforcement camera | Kim et al. (2011) | -20.0% |
Negative binomial regression model |
30 spots in Seoul & Gyeonggi (2010) |
| Kim et al. (2015) | -15.9% | Simple BAS |
1,882 spots (2015) | |
| Walden et al. (2011) | -26.4% | Comparison group BAS | 39 spots in Texas | |
|
Jaywalking prohibit facilities | Korea Road Traffic Authority (2016) | -64.6% (if injuries) | Simple BAS |
3 road segments on Seoul (2015) |
| Yoon (2016) | -62.8% (if car to pedestrian) | Comparison group BAS |
3 black spots (2004-2013) | |
| Yoon et al. (2017) | -76.9% (if car to pedestrian) | Simple BAS |
17 road segments on Seoul (2016) |
3. 본 연구의 차별성
문헌 고찰을 통한 시사점과 본 연구의 차별성은 다음과 같다. 첫째, 기존 연구는 대부분 교통안전 개선방안 효과분석시 도로 종류나 교차로 형태에 대한 구분 없이 수행되어졌다. 하지만 현장에서는 동일 개선방안이라도 도시 규모를 반영한 도로 종류나 교차로 형태에 따라 효과가 달리 나타날 수 있기 때문에 본 연구에서는 이를 고려하여 전체 대상을 포함한 뿐 아니라, 도로 종류와 교차로 형태로 구분하여 개선방안의 효과를 분석하였다.
둘째, 기존 연구에서 다루어진 개선방안은 대체로 5가지 유형에 한정4) 되어 실제 국내 현장에서 빈번하게 적용되고 있는 과속방지턱이나 보행자 펜스 설치, 신호운영체계 변경 등 보다 많은 개선방안들에 대한 효과까지는 알 수가 없는 실정이다. 본 연구에서는 기존 연구의 개선방안 5개 유형에 11개 유형을 추가하여 총 16개 유형의 교통안전 개선방안에 대한 효과분석을 수행하였다.
셋째, 기존 연구의 분석 대상은 특정 장소와 시기에 국한되었으며 비교그룹 BAS와 경험적 베이즈 BAS를 통한 연구들은 현실에서 유사특성을 가진 그룹 선정이 매우 어려운 한계로 많은 표본을 확보하지 못했다. 본 연구는 전국적으로 실시한 7년간의 사업결과를 총합하여 분석함으로써 신뢰성 있는 결과 도출이 가능하다.
넷째, 기존 연구들의 효과분석은 사고건수(frequency) 위주로 이루어졌지만 본 연구에서는 이와 더불어 사고심각도(severity)와 사상자수(casualty)까지를 대상으로 한다는 점에서 차별성을 확보하였다.
방법론
본 장에서는 분석자료로 활용한 교통사고 잦은 곳 개선사업의 개요 및 연구의 분석방법 설계를 설명한다.
1. 교통사고 잦은 곳 개선사업
“교통사고 잦은 곳 개선사업”은 특정 지점에서 빈발하는 사고감소를 위해 도로 기하구조 및 안전시설 등 도로교통 환경을 개선하는 사업이다. 1987년 국무총리실 주관 「교통안전 종합대책」의 중점과제 선정 후 현재까지 추진중인 가장 오래된 사후대책 사업5)으로 현재 「제7차 교통사고 잦은 곳 개선사업 계획(2022-2026, 국무조정실)」에 따라 Figure 1과 같은 체계로 추진되고 있다.
사업수행 기관 중, 도로교통공단은 사업대상지에 대한 문제점 분석과 기본개선 방안 수립, 개선사업 수행에 따른 효과분석을 수행한다. 기본개선 방안은 경찰의 개별사고 자료(충돌 유형 포함)와 교차로별 현장조사 자료( 도로 및 교통특성)를 종합 분석하여 사고감소를 위한 3개 내외의 맞춤형 개선방안을 도출한다. 이러한 개선방안은 통상 그 다음해에 해당 도로관리기관의 실시설계를 통해 현장에서 개선공사가 진행되며 공사기간은 1년 내 마무리 된다. Figure 2는 교통사고 잦은 곳 개선사업의 기본개선 방안이 적용된 설계 사례이다.
매년 개선공사 완료 지점을 대상으로 수행되는 효과분석은 공사 시행전 3년과 시행후 1년의 사고통계를 비교하며6), 효과분석이 시작된 1991년부터 2022년까지 전국의 교통사고 잦은 곳 개선사업 시행지점 15,480개소에서 분석된 교통사고 감소효과는 사고건수 28.8%감소(210,552→149,985건), 사망자수 45.1%감소(4,080→2,238명), 부상자수 28.9%감소(205,284→145,966명)으로 나타나 사업의 효과가 뛰어난 것으로 입증되었다.
2. 분석방법 설계
본 연구의 분석절차는 Figure 3과 같다. 1단계는 분석을 위한 자료의 수집 및 전처리를 수행한다. 2단계는 자료의 기초통계량을 산출하고 도로 종류 및 교차로 형태를 유형별로 구분하여 사고감소 효과의 차이를 통계 검정한다. 3단계는 구분된 유형에 대해 ANOVA를 통한 인자들(교호작용 포함)의 유의성을 평가한다. 4단계는 유의한 인자들을 대상으로 다중회귀분석을 통해 회귀계수를 산출하고 유의성 검토와 회귀진단을 수행한다.
분석대상은 교차로에서의 안전개선 방안별 효과를 분석하기 위해 교통사고 잦은 곳 개선사업 효과분석 지점 중 단일로 등을 제외한 3지교차로와 4지교차로만을 추출하였다. 또한, 자료의 신뢰성 확보와 유형별 다양한 분석을 위해 최근 7년(2016-2022년)간 수집된 전국 1,199개 교차로를 대상으로 하였다. 시도별 분석대상 교차로수는 Figure 4와 같다.
분석자료는 교통사고 잦은 곳 개선사업에 따른 효과분석 자료를 대상으로 하였다. 도로교통공단에서는 매년 「교통사고 잦은 곳 기본개선계획 및 효과분석」 보고서를 발행하는데 효과분석은 한 해 동안 개선공사가 완료된 전국의 지점별 안전개선 내역과 교통사고에 대한 전·후 통계자료가 기록되며 이와 함께 지점별 도로 종류와 도로 형태에 대한 정보도 조사되어 있다. 안전개선 내역은 교통안전시설물, 도로부대시설물, 교통운영체계, 도로구조개선 등 분야별로 실제 현장에 적용된 100여개의 내역들이 정리되어 있으며 본 연구에서는 유사한 내역을 통합하여 Figure 5와 같이 총 16개의 유형으로 분류하였다.
분석방법은 본 연구의 목적과 자료의 특성을 고려하여 ANOVA와 다중회귀분석을 사용하였다. 2장에서 살펴본 기존 연구의 사전·사후 분석법들은 나름대로의 한계를 가지고 있는데 이 중 보유된 표본의 분석이 용이하고 널리 사용하는 단순 BAS를 본 연구에 적용하기는 쉽지가 않다. 왜냐하면 교통사고 잦은 곳 개선사업에서는 통상 지점별 단일 개선방안이 아닌 복수(3개 내외)의 개선방안이 적용되고 있기 때문이다. 이는 변수의 처리와 변수들이 발생시키는 교호작용(interaction)을 찾아내야 하는 문제를 안고 있다.
본 연구에서는 이 문제를 가변수(dummy variable)의 사용과 ANOVA로 해결하였다. 독립변수들은 개선방안의 시행유무에 따라 1과 0으로 코딩후 분석된 회귀계수로부터 종속변수에 미치는 영향력을 해석하였으며 독립변수인 16개의 교통안전 개선방안들에 대해 2-3개의 조합이 발생시키는 유의한 교호작용 변수들을 다중회귀모형에 포함시키기 위해 실험계획법에서 주로 사용되는 ANOVA를 통한 풀링(Pooling)7)을 수행하였다.
본 연구의 변수는 Table 2와 같이 총 22개로 구성되었다. 독립변수는 16개의 교통안전 개선방안들로 구성되었으며 종속변수는 교통사고 잦은 곳 개선사업의 시행에 따른 사고건수 감소율, 사고심각도 감소율, 사상자수 감소율의 3개로 구성되었다. 종속변수 중 사고심각도는 도로교통공단에서 적용하고 있는 사고건수 대물피해환산법(EPDO; Equivalent Property Damage Only)8)을 따른다. 그 외 3개의 기타변수로 도로특성 변수에 해당하는 도로 종류와 교차로 형태, 그리고 교통안전 개선방안 시행전 사고건수가 추가되었다. 도로 종류는 국내의 도로 관리주체를 바탕으로 도시 규모를 고려하여 3개로 범주화(특별·광역시도, 시도, 일반국도·지방도·군도) 하였으며 교차로 형태는 2개로 범주화(3지교차로, 4지교차로) 하였다. 교통안전 개선방안 시행전 사고건수는 도로 종류별 및 교차로 형태별 사고감소 효과의 차이를 분석함에 있어 공변량(covariate) 역할을 수행한다.
Table 2.
The selected variables
한편, 본 연구의 다중회귀분석은 절편이 없는 원점회귀모형을 적용한다. 절편 유무는 분석자료로부터 독립변수와 종속변수간 현실적 성질을 고려해야 하는데, 무절편의 경우는 독립변수가 0인 경우에도 종속변수와의 인과관계가 성립하는 등 원점을 지나는 것이 더 자연스러운 경우를 뜻한다. 교통 분야에서는 Guo et al.(2009)의 혼잡상태에서 검지기를 이용한 속도추정 연구나 Jin et al.(2012)의 고속도로에서 반복적 병목현상 식별 연구를 비롯하여 원점회귀모형을 적용하는 사례가 종종 있다.
교통사고 잦은 곳 개선사업의 대상지 선정기준은 전년 한해 동일 지점에서 발생한 사고건수가 특별·광역시는 5건 이상, 나머지 지역은 3건 이상을 적용한다. 이러한 선정기준에 충족하는 지점들은 전국적으로 매년 약 7-8,000개소에 이르며 이들 대부분은 반복적으로 사고가 빈번히 발생하고 있다. Table 3은 최근 5년간 교통사고 잦은 곳 개선사업의 선정기준을 충족하는 지점들의 시도별 사고건수 자료로 Table 3에서 알 수 있듯이 모든 지역에서의 연도별 평균 사고건수는 대체로 유사한 경향을 띄고 있다. 이는 교통사고 다발지에서의 도로교통 환경개선이 없는 경우 사고가 꾸준히 발생됨을 유추할 수 있으며 본 연구는 이를 고려하였다.
Table 3.
Crash frequency at study black spot sites by region and year (recent 5 years)
이상과 같은 방법으로 구축된 자료의 구조는 Table 4와 같다. before와 after는 개선공사 시행에 따른 사고건수를 나타내는데 2022년 자료인 1번 교차로(서울 용산구 보광동4)는 2020년 개선공사가 시행된 곳으로 before는 2017-2019년 평균 사고건수, after는 2021년 사고건수를 나타낸다. 동일한 기준으로 2016년 자료인 1199번 교차로(제주 서귀포시 서홍동3)의 before는 2011-2013년 평균 사고건수, after는 2015년 사고건수를 나타낸다. effect는 before와 after간 감소율로 사고가 감소한 경우는 양(+)으로, 사고가 증가한 경우는 음(-)으로 표현되었다. 사고심각도와 사상자수 또한 동일한 형태로 정리되었다.
Table 4.
An example of data set for the analysis (n=1,199)
분석결과
16개 유형의 교통안전 개선방안에 대한 효과분석을 위해 구축된 자료에 대한 기초통계량을 우선적으로 산출하였다. Table 5는 분석대상 교차로 1,199개소에 적용된 유형별 개선방안 갯수를 나타내는데 총 갯수는 3,276개로 지점당 평균 2.7개의 개선방안이 적용되었음을 알 수 있다.9) Table 5와 같이 실제 현장에서는 교통신호기 설치 및 위치조정(x8) 58.6%(703개소), 교통섬 설치 등 도류화(x2) 40.0%(480개소), 교통안전표지 설치(x6) 28.6%(343개소) 순으로 개선이 많이 이루어지고 있다.
Table 5.
Number of countermeasures for analysis data
Table 6은 분석자료에 대한 사고건수, 사고심각도, 사상자수 감소효과를 도로 종류별 및 교차로 형태별로 세분화하여 비교한 결과이다. 분석대상 전체의 사고건수 감소효과는 38.1%로 나타났지만 도로종류별 효과에서는 대도시 그룹인 특별·광역시도의 효과가 28.3%로 가장 작고 지방지역 그룹인 일반국도·지방도·군도의 효과는 38.9%로 가장 높게 나타나 그룹별 차이가 존재함을 알 수 있다. 교차로 형태 또한 3지 교차로가 45.5%로 4지교차로 35.6% 대비 높게 나타났다. 사고심각도와 사상자수 감소효과 또한 유사한 경향을 보이고 있다.
Table 6.
Reduction effect in crash frequency
Table 7은 Table 6에서 확인된 도로 종류별 및 교차로 형태별 사고 감소효과의 차이를 ANCOVA 검정을 하기 위해 표본으로부터 산출한 그룹별 개선방안 시행전 평균 사고건수이다. 전체 지점에서의 평균 사고건수는 8.6건으로 나타났으나 도로 종류별로는 도시 규모에 비례한 차이가 나타났으며 교차로 형태별로는 4지 교차로의 평균 사고건수가 높게 나타났다.
Table 7.
Crash frequency before implementing countermeasures by road and intersection types
Table 7을 바탕으로 개선방안 시행전 사고건수를 공변량으로 투입하여 ANCOVA를 실시하였으며 분석결과에 따른 사후검정(Post-Hoc)은 Dunnett기법10)을 적용하였다. Table 8의 ANCOVA 결과를 통해 개선방안 시행전 사고건수가 통제됬음에도 불구하고 Table 6의 도로 종류별 및 교차로 형태별 사고 감소효과의 차이는 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의함이 확인되었다. 사후검정 결과 또한, 도로 종류별 모든 그룹과 교차로 형태별 그룹의 감소효과 차이가 통계적으로 유의하게 나타났다.
Table 8.
The result of ANCOVA analysis
풀링을 통해 유의하게 도출된 인자와 교호작용 발생 인자들을 다중회귀모형에 변수로 투입하여 사고건수, 사고심각도, 사상자수에 대해 각각 전체 지점, 도로 종류별, 교차로 형태별 케이스에 대한 회귀분석을 실시하였다. 이렇게 총 18개 케이스별 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 회귀계수들이 산출되었다.
Table 9의 ‘○’와 ‘△’는 유의한 회귀계수가 산출된 변수들이며 이 중 ‘△’는 교호작용이 발생된 변수이다. 총 16개의 독립변수 중 회귀계수가 산출된 변수는 케이스별 6-15개로 나타났으며 교호작용은 종속변수가 사고심각도인 전체지점 분석에서 6개의 독립변수가 유의하게 나타나 가장 많은 교호작용이 발생한 것으로 나타났다.
Table 9.
Classified factors in the final selected multiple regression models (significant at p-value=0.05)
Table 10은 분석된 18개의 케이스 중 하나로 종속변수가 사고건수인 전체 지점 케이스의 분석결과이다. Table 9에서 확인된 바와 같이 독립변수 중 통계적 유의성이 없는 x13(가로 조명)은 모형에서 제외되었다.
Table 10의 회귀계수는 회귀식의 기울기로서 종속변수에 미치는 영향력을 의미하여 교호작용항에서는 음수(-)값이 도출되었다. 이는 x1(미끄럼방지포장)과 x2(도류화 시설)가 종속변수에 각각 0.1581과 0.1571만큼의 영향력을 미치지만 이들 두 변수가 조합될 경우의 영향력은 개별적인 영향력보다는 완화됨(기울기 완만)을 의미한다. 마찬가지로 x7(횡단보도 설치)과 x15(노면재포장)가 조합될 경우 역시 개별적으로 나타난 0.1314와 0.2720의 영향력이 작아진다는 것을 알 수 있다.
나머지 17개 케이스에 대해서도 동일한 분석으로 Table 10과 같은 결과를 도출하였다.
Table 10.
Coefficient values in the final selected multiple regression model on whole study sites
Table 11은 상기 과정으로 분석된 종합 결과로 행별 사고건수, 사고심각도, 사상자수에 대한 전체 지점, 도로 종류별, 교차로 형태별로 구분된 교통안전 개선방안별 감소율(%)을 의미한다. Table 11의 x13(가로 조명)은 3지교차로에서의 사고건수 감소 효과만이 도출되었음을 알 수 있다. x13(가로 조명)을 제외한 나머지 개선방안들은 사고건수, 사고심각도, 사상자수별 감소효과가 다양한 유형에서 나타났다. Table 11을 통해 Table 9의 ‘○’와 ‘△’로 표시된 항목들이 모두 수치화되었으며 본 연구에서는 부문별로 교호작용이 나타난 개선방안(‘△’)은 제외하고 나머지 개선방안들에 대한 효과만을 해석하였다.
Table 11.
Crash reduction effects by classified factors in final selected multiple regression models (significant at p-value=0.05)
구축된 회귀 모형의 기본 가정 충족여부를 위한 회귀진단이 필요하며 잔차의 독립성과 등분산성은 각각 Durbin-Watson test와 Bresch-Pagan test를 통해 확인하였다. 잔차의 독립성 확인결과, 사고심각도 감소효과에 대한 Durbin-Watson 통계량이 2.38로 나타났으나 사고건수 및 사상자수는 각각 1.70 및 1.94로 2에 가깝게 나타났다. Bresch-Pagan test를 통한 잔차의 등분산성은 90% 신뢰수준에서는 이를 충족한 것으로 나타났다.
또한, 정규성 충족여부는 여러 방법 중 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 통해 판단하였다. 본 연구의 종속변수가 사고감소율(%)인 점을 감안시 정규분포 가정이 다소 무리일 수 있으나, 교통사고 잦은 곳 개선사업의 역대 효과분석 결과(총 32년, 1991-2022년)를 보면 매년 사고건수 감소율이 평균인 약 29%에 수렴하고 있다. 따라서 정규성 검정은 Shapiro test와 같은 엄격한 기준보다는 왜도와 첨도를 적용하였으며 기준값에 대해서는 대다수 연구들이 West at al.(1995)의 기준(왜도 = 절대값 3이하, 첨도 = 절대값 8이하) 및 Kline at al.(2005)의 기준(왜도 = 절대값 3이하, 첨도 = 절대값 8-10이하)을 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서도 이를 감안하여 종속변수 유형별 왜도와 첨도를 계산한 결과, 사고건수는 왜도 –0.37, 첨도 0.14, 사고심각도는 왜도 –0.83, 첨도 3.07, 사상자수는 왜도 –1.58, 첨도 6.02로 산출되어 정규분포로의 가정이 가능할 것으로 판단되었다.
마지막으로 독립변수의 다중공선성 여부를 확인한 결과, 모든 독립변수의 VIF(Variance Inflation Factor)는 1.0-1.6 수준으로 나타났다.
논의
1. 안전개선 사업의 도로 종류 및 교차로 형태별 효과
본 연구를 통해 안전개선 사업의 효과는 도로 종류 및 교차로 형태에 따라 차이가 있음이 확인되었다. Table 6과 같이 도로 종류별 사고건수 감소효과는 특별·광역시도(28.3%) 기준으로 시도는 1.4배(38.9%) 높고 일반국도·지방도·군도는 1.7배(47.7%) 높은 효과가 나타났으며 교차로 형태별로는 4지 교차로(35.6%) 대비 3지교차로에서 1.3배(45.5%) 높은 효과가 나타났으며 이러한 차이의 통계적 유의성은 Table 8에서 확인되었다.
통행량이 많은 대도시 지역의 안전개선 사업 효과가 지방 지역 대비 낮은 이유로는 해당 지역의 운행환경과 연관된 이해가 필요하다. 일반적으로 대도시의 운행환경은 운전자가 지방 지역 대비 높은 주의력과 집중도를 발휘하기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에 정부는 교통안전정책 수립시 지역별 사고감소 목표를 동일하게 설정하는 것 보다는 도시 규모를 반영한 목표 설정이 바람직할 것으로 보인다.
한편, 교차로 형태에서 나타난 4지 교차로의 낮은 효과는 교차로 특성을 통해 논의될 수 있다. 통상 교차로 현장에 적용되는 교통안전 개선방안이 모든 접근로에 설치되지 않는 반면, 본 연구를 포함한 대부분의 연구에서는 교차로 전체를 대상으로 사고감소 효과를 분석하고 있다. 따라서, 다지교차로일수록 보다 적극적인 개선방안과 많은 재원이 투입되어야만 높은 사고감소 효과를 기대할 수 있을 것이다.
2. 교차로 안전 개선방안의 교통사고 감소효과 및 정책제언
본 절에서는 앞서 분석된 다양한 교통안전 개선방안들의 효과와 정책제언을 도로 종류 중심으로 설명하며 총 16개 유형의 교통안전 개선방안 중 5개 유형은 문헌고찰된 기존 연구결과와 비교한다.
미끄럼방지포장, 표지병, 무단횡단금지시설은 기존 연구 대비 효과가 낮게 나타났다. 미끄럼방지포장의 사고건수 감소효과는 기존연구에서 27-90%로 나타났지만 본 연구에서는 사고건수 13%, 사고심각도 14%, 사상자수 13-22%로 나타났으며 일반국도·지방도·군도의 사상자수 감소효과가 높게 나타났다. 시선유도시설(표지병 포함)의 사고건수 감소효과는 기존연구에서 10-28%로 나타났지만 본 연구에서는 사고건수 7-21%, 사고심각도 5-20%, 사상자수 15-23%로 나타났으며 시도의 감소효과가 높게 나타났다. 무단횡단금지시설의 사고건수 감소효과는 기존연구에서 63-77%(차대사람 사고)로 나타났지만 본 연구에서는 사고건수 13-27%, 사고심각도 13-29%, 사상자수 16-33%로 나타났으며 시도의 사고건수, 사고심각도, 사상자수 감소효과가 전체 지점 효과 대비 두 배 이상 높게 나타났다.
반면 교통섬과 단속카메라의 효과는 기존 연구와 비슷하게 나타났다. 도류시설물(교통섬 포함)의 사고건수 감소효과는 기존연구에서 5-28%로 나타났으며 본 연구에서는 사고건수 7-21%, 사고심각도 5-20%, 사상자수 15-23%로 나타났으며 시도의 사고건수, 사고심각도, 사상자수 감소효과가 모두 20% 이상 나타났다. 단속카메라의 사고건수 감소효과는 기존연구에서 12-26%로 나타났으며 본 연구에서는 사고건수 13-21%, 사고심각도 15-20%, 사상자수 19-30%로 나타났으며 시도에서 효과가 높게 나타났다.
이하는 본 연구를 통해 도출된 나머지 11개 개선방안들의 교통사고 감소효과이다.
국내 교통안전시설 중 가장 많은 교통안전표지의 효과는 사고건수 11-19%, 사고심각도 15-17%, 사상자수 11-15%로 나타났다. 교통안전표지는 도로 사용자에게 일관된 방법으로 교통안전과 원활한 소통을 도모하고 도로시설을 보호하기 위한 각종 정보를 제공하는데 본 연구에서는 시도의 사고건수 감소효과가 높게 나타났다.
최근의 사람 중심 교통안전정책 기조에 따라 보행자 편의를 위한 횡단보도의 효과는 사고건수 10%, 사고심각도 9-13%, 사상자수 22%로 나타났다. 보행 동선과 주변 교통환경을 고려하여 신중한 설치가 필요한 횡단보도는 본 연구에서 특별·광역시도에서의 사고심각도 감소효과가 높게 나타났다.
근래 국내 교통운영체계상의 큰 변화가 있었던 정부의 교통운영체계 선진화11) 정책 시행 이후 본 연구에서 처음으로 효과분석이 이루어진 전방 교통신호기 설치의 효과는 사고건수 14-23%, 사고심각도 13-20%, 사상자수 12-22%로 나타났으며 본 연구에서는 전반적으로 시도와 특별·광역시도의 효과가 높게 나타났다.
차로신설 및 재조정의 효과는 사고건수 9-21%, 사고심각도 15%, 사상자수 11%로 나타났으며 일반국도·지방도·군도에서의 사고건수 감소효과가 높게 나타났다.
대표적인 감속시설인 과속방지턱의 효과는 사고건수 19-29%, 사고심각도 19-31%, 사상자수 19-24%로 나타났다. 과속방지턱은 최근 고원식횡단보도 뿐만 아니라 우회전 차량의 감속을 위해 교차로 도류로에도 많이 적용하고 있으며 본 연구에서는 일반국도·지방도·군도에서의 효과가 높게 나타났다.
보도에 설치하는 보행자용 방호울타리의 효과는 사고건수 8-11%, 사고심각도 10-14%, 사상자수 11%로 나타났다. 보행자 무단횡단 예방을 목적으로 주로 시가지에 설치되며 본 연구에서는 보행 통행량이 많은 특별·광역시도와 시도의 효과가 높게 나타났다.
차량방호안전시설(가드레일을 포함)의 효과는 사고건수 18-25%, 사고심각도 17-29%, 사상자수 17-35%로 나타났다. 이는 주행 중 진행 방향을 잘못 잡은 차량의 도로이탈 방지, 또는 구조물의 직접 충격을 방지하기 위한 시설로 자동차의 속도가 높은 지방 지역에서의 효과가 클 것으로 예상되었는데 본 연구에서는 특별·광역시도에서의 효과가 가장 높게 나타났다. 이는 교통사고 잦은 곳 개선사업에서 설치된 차량방호안전시설이 시가지내 기존 중앙분리대의 연장과 교통섬 주변에 충격흡수시설 설치 위주로 이루어졌기 때문인 것으로 판단된다.
가로조명시설의 효과는 사고건수 28%로 나타났으며 사고심각도와 사상자수 효과는 도출되지 않았다.
신호운영체계 개선의 효과는 사고건수 17-35%, 사고심각도 16-35%, 사상자수 22-37%로 높은 효과가 나타났다. 대부분 신호현시 및 시간 조정, 비보호좌회전, 감응신호 도입 등이 이루어지며 다른 개선방안과 달리 큰 예산투입과 공사기간이 소요되지 않는 방안으로 일반국도·지방도·군도에서의 효과가 높게 나타났다.
보도설치의 효과는 사고건수 26%, 사고심각도 20-28%, 사상자수 30%로 높게 나타났다. 보도가 없는 곳을 신설하거나 보행환경이 열악한 곳의 정비를 통한 안전한 보행여건의 조성으로도 교통사고 감소효과가 충분히 발생되었으며 본 연구에서는 일반국도·지방도·군도에서의 사상자수 감소 효과가 높게 나타났다.
도로재포장의 효과는 사고건수 13-38%, 사고심각도 14-35%, 사상자수 12-35%로 나타났다. 포트홀 등 도로 포장상태 또한 교통안전에 중요한 부분이라는 점을 알 수 있는데 도로재포장은 노면의 미끄럼저항을 높이기 위해 설치하는 미끄럼방지포장의 단점(높은 설치비와 까다로운 유지관리)을 보완하며 노면 마찰력까지 향상시키는 좋은 대안으로 본 연구에서는 일반국도·지방도·군도에서의 효과가 높게 나타났다.
Figure 6은 종합 결과이며 부문별 가장 높은 효과가 나타난 도로종류는 괄호( )내 약어 표기되었다.
이상의 결과를 바탕으로 교차로 안전성 향상을 위한 정책제언은 다음과 같다.
도시지역(특별·광역시도, 시도) 교차로의 안전 강화를 위해서는 단속카메라, 무단횡단금지시설, 과속방지턱 설치가 큰 효과를 낼 수 있을 것으로 판단된다. 도시지역 특성상 많은 통행량에 따른 신호위반, 무단횡단, 불법유턴, 우회전 도류로에서의 과속 등으로 인한 사고가 많이 일어나기 때문에 사고 예방차원에서 이러한 개선방안이 적극 고려될 필요가 있다. 반면에 지방지역(일반국도·지방도·군도)에서는 부도로 과속방지턱, 신호운영체계 개선, 보도설치가 효과적일 것으로 판단된다. 도시지역 대비 자동차의 주행속도가 높고 불합리한 신호운영과 열악한 보행환경으로 인한 사고 감소를 기대할 수 있기 때문이다.
결론
본 연구에서는 정부에서 추진 중인 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 최근 7년(2016-2022년)간 전국 1,199개 교차로에서 시행된 다양한 안전 개선방안들에 대한 효과분석으로 풍부한 논의사항을 도출하였다.
본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 대도시에서의 안전개선 사업효과는 중소도시나 지방 지역 대비 상대적으로 낮기 때문에 교통안전정책의 사고감소 목표설정시 이 부분을 고려할 필요가 있다. 둘째, 사고건수, 사고심각도, 사상자수 측면에서 총 16개 유형의 교통안전 개선방안은 대체로 20-30%의 교통사고 감소효과를 갖는 것으로 나타나 다양한 개선방안을 조합하여 시행하는 것이 중요하다. 셋째, 도시지역과 지방지역에 대한 효과적인 개선방안들을 제시하였으며 이는 교통안전 관련 사업 추진시 충분한 도움을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구의 한계 및 발전방안은 다음과 같다. 첫째, 분석 자료의 특성을 감안하여 기존 분석 방법들과는 다른 방법의 적용으로 인해 상당수의 변수들에서 교호작용이 나타났다. Lee(1994)의 연구에서는 교호작용의 해결수단으로 평균중심화법(mean centering)을 제안했지만 이는 교호작용의 일관성 효과(consistency effect)에 대한 해석만 가능하다. 결과적으로 본 연구의 목적인 독립변수의 주효과 크기에 대한 계량화는 통계학 분야에서도 여전히 연구대상으로 남아 있다. 다행히 본 연구에서는 비교적 많은 표본을 확보하여 대부분의 안전개선 방안에 대한 교통사고 감소효과가 도출되었다. 둘째, 본 연구의 교통사고 감소효과는 거시적 측면으로 도출되었기 때문에 향후에는 현장별 도로 및 교통특성, 사고특성 자료를 바탕으로 한 미시적 분석이 필요하다. 이를 통해 교통안전 개선방안의 시행 효과로부터 해당 교차로에서 감소가 가능한 사고유형 도출과 해결방안이 연구된다면 큰 의미가 있을 것이다. 셋째, 본 연구를 포함한 대부분의 교차로 사고 감소효과 연구들이 교차로 전체 사고 감소효과를 분석하고 있기 때문에 지점별 개선방안이 적용된 접근로와 이와 연관된 운전자의 행태 자료를 연계시킨 개별 사고자료 기반의 연구 또한 필요할 것이다.
우리나라의 한해 교통사고 사망자수는 1991년 최고치인 13,429명을 기록한 후, 2차례의 반감기(2004년 사망자수 6,563명, 2020년 사망자수 3,081명)를 통해 OECD 가입국 중 최단기간인 29년만에 사망자수를 25% 수준까지 감소시켰다.12) 이렇게 괄목할 만한 성과에도 불구하고 사고건수와 부상자수는 20년째 횡보수준으로13) 향후 교통안전 선진국 도약을 위해서는 사고건수와 부상자수 감소를 위한 노력이 필요하다(Yang et al., 2022).
도로환경 결함 제거를 위해서는 효과적인 개선방안이 필요하며 국내 현장에 적용되는 다양한 개선방안들의 효과가 정량적으로 파악된다면 한정된 자원의 효율성이 향상될 수 있다. 미국 교통부에서는 CMF(Crash Modification Factors)14)라는 플랫폼으로 다양한 교통안전 개선방안들에 대한 사고건수와 사고심각도 효과를 제공하고 있으며 HSM(Highway Safety Manual) 등을 통해 실무자들의 합리적 의사결정을 도모하고 있다. 본 연구에서 종합적으로 분석된 교통안전 개선방안들의 거시적 효과는 향후 개별 개선방안들에 대한 연구로 보다 구체화 될 수 있을 것으로 판단되며 이런 측면에서 본 연구는 한국판 CMF 구축의 토대가 될 수 있을 것이다.
