서론

지난 5년간(2020-2024년) 국내 터널에서 발생한 교통사고 치사율은 평균 3.3%로 일반 도로구간 교통사고 치사율(1.4%)에 비해 2.4배 높게 나타났다(TAAS, 2025). 터널의 경우 갑작스러운 조명의 변화로 인한 시야 확보의 어려움, 터널 내부의 단조로움으로 인한 집중력 저하 및 주의 산만 등 터널의 구조적 환경으로 교통사고 발생 시 부상 심각도가 높고, 이러한 환경은 2차 사고를 조성하는 등 일반 구간에서 발생한 교통사고에 비해 매우 위험하다(Chung and Kim, 2023). 이와 같은 문제를 예방하고자 한국도로공사에서는 터널 방재시스템, 터널교통관리시스템(Tunnel Traffic Management System, TTMS), 스마트 교통관리시스템과 같은 첨단 기술을 활용하여 도로를 운영 중이다(KEC, 2023). 첨단 기술 도입·운영으로 인해 고속도로 터널 교통사고 발생 건수는 2014년 379건에서 2023년 326건으로 연평균 1.7%의 감소율을 보였으나, 같은 기간 사망자 수는 5건에서 9건으로 연평균 6.2% 증가한 것으로 나타났다. 더욱이 최근 신설 터널의 증가 및 터널의 장대화, 지하고속도로 건설 등이 계획되어 보다 안전한 교통환경 조성의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서 정의하는 ‘교통안전시설’은 지능형교통체계(Intelligent Transport System, ITS)의 개념을 응용한 것으로 첨단 정보통신 기술을 활용하여 교통체계를 효율적으로 운영·관리하는 시스템이며, 차량검지기(Vehicle Detection System, VDS), 교통안전표지판(Variable Message Sign, VMS), 차로제어시스템(Lane Control System, LCS), 구간과속단속시스템(Average Speed Enforcement System, ASE), 그루빙(Grooving), 음성안내시스템(Voice Guidance System, VGS), 시선유도등(Tunnel Guidance Light, TGL), LED면조명(Light Emitting Diode Lighting System, LEDLS) 등이 있다. 이러한 시설은 시설 개별 특성에 따라 교통안전에 기여하는 정도가 다르게 나타날 것이므로 시설별 특성에 따른 교통안전 기여도를 파악하는 것은 기존 구축된 시설의 효율적인 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대된다. 그러나 기존 선행 연구에서는 VMS를 대상으로 한 교통안전 효과 분석 연구가 대부분이었으며, 주로 시뮬레이터를 활용한 운전자 행동 분석 연구(Cooper et al., 2002; Yan and Wu, 2014; Harms et al., 2019; Jing et al., 2023)가 이루어졌다. 이 외 연구에서는 교통안전에 긍정적인 효과를 미치는 시설을 파악(Vaitkus et al., 2016)하거나, 안전성 평가를 위한 프레임워크 구축(Kulmala, 2010; Ehlers et al., 2017) 또는 기술 개발 동향 파악(Creß et al., 2023)과 같은 연구만이 수행되었으며, 시설 특성을 고려한 운전자 인식조사 기반 교통안전 기여도 분석 연구는 제한적으로 이루어진 것으로 파악된다.

본 연구에서는 기존 연구의 한계를 보완하기 위해, 운전자 인식조사 데이터를 활용하여 교통안전 기여도를 분석함으로써 개별 시설의 효율적 활용을 위한 기반을 마련하고자 한다. 이를 위해 고속도로 터널에 구축된 주요 교통안전시설을 경험한 운전자를 대상으로 대면 설문조사를 수행하여 운전자 인식 데이터를 수집하였다. 연구 방법론으로는 시설별 특성에 따른 교통안전 기여도와 잠재변수 간 복잡한 인과관계를 동시에 파악하고, 측정 오차를 반영할 수 있는 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling, SEM)을 적용하였다.

가설 설정 및 자료수집

1. 가설 설정

교통안전시설과 같은 첨단 기술은 도입만으로도 교통안전 효과가 나타나지만, Garg and Kaur(2023)에 의하면 기술의 성공적 구현을 위해서는 사람들의 ‘인식’ 제고가 필수적이다. 또한 Korkmaz et al.(2022)은 시스템의 유용성에 대한 ‘인식’이 ‘수용’을 결정하지만, 단순 ‘인식’은 ‘수용’에 직접적인 영향력이 약하다고 주장하였으며, Kalankesh et al.(2020)은 시스템 및 정보에 대한 ‘이해’가 높을수록 ‘만족도’에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다. Davis(1989)는 특정 기술의 사용자가 해당 기술의 ‘필요성’을 강하게 느낄수록 ‘수용도’가 높아진다고 하였으며, Chung and Kim(2015)과 Chung et al.(2011)은 새로운 공공 인프라의 성공적인 도입을 위해서는 대중의 ‘수용도’가 고려되어야 한다고 주장하였다.

이처럼 시스템이나 기술의 성공적인 도입을 위해서 ‘인지도’와 ‘수용도’는 필수적이며, ‘인지도’는 직접적으로 결과에 영향을 미치지 않고, ‘필요성’에 의해 간접적으로 영향을 미치게 될 것이다. 또한 필요성이 증가할수록 수용도가 높아지며, 수용도가 높아질수록 교통안전 기여도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 이러한 가설 관계를 바탕으로 Figure 1과 같은 가설 모형을 설정하였으며, 연구 가설은 다음과 같다.

Figure 1.

The conceptual model

가설1. 교통안전시설에 대한 인지도(Awareness)는 필요성(Need)에 직접적인 영향을 미칠 것이다.

가설2. 교통안전시설에 대한 인지도(Awareness)는 필요성(Need)을 매개하여 수용도(Acceptance)와 교통안전 기여도(Safety Effectiveness)에 간접적인 영향을 미칠 것이다.

가설3. 교통안전시설에 대한 필요성(Need)은 수용도(Acceptance)의 매개를 통해서 뿐만 아니라, 직접적으로도 교통안전 기여도(Safety Effectiveness)에 영향을 미칠 것이다.

가설4. 교통안전시설에 대한 수용도(Acceptance)는 교통안전 기여도(Safety Effectiveness)에 직접적인 영향을 미칠 것이다.

2. 설문지 설계 및 데이터 수집

본 연구에서는 터널 교통안전시설의 교통안전 기여도를 파악하기 위해 2023년 하계 휴가 기간(3일), 2024년 5월 연휴 기간(2일) 총 5일간, 교통안전시설이 설치된 고속도로 터널 이용 운전자를 대상으로 시설별 반복 측정 방식 대면 설문조사를 실시하였으며, 총 150명의 유효표본이 수집되었다. 한편, SEM 분석 시 측정 변수 1개에 최소 10명 이상의 표본이 필요하다는 일반적인 규칙이 존재한다. 본 연구에서는 측정변수가 10개, 즉, 100명 이상을 최소 표본으로 판단할 수 있으며, 각 시설별 동일한 설문을 진행하였다. 결과적으로 시설별 150명의 유효표본이 연구에 활용되었다. 설문조사를 위한 대상 터널은 교통안전시설이 설치된 터널 5개소(안진터널, 진남터널, 창원2터널, 영동1터널, 적성터널)이며, 설문 장소는 해당 터널을 지나 가장 먼저 위치한 휴게소(함안휴게소, 문경휴게소, 옥천휴게소, 단양팔경휴게소, 안성맞춤휴게소)에서 수행하였다. 설문 대상자 수가 적은 휴게소의 경우(옥천휴게소, 단양팔경휴게소, 안성맞춤휴게소) 해당 휴게소를 지나 다음에 위치한 휴게소(금강휴게소, 안동휴게소, 평택휴게소)에서 설문조사를 수행하였다. 설문 대상 시설은 위 터널 5개소에 가장 많이 설치된 시설인 ‘VMS, LCS, VGS, LEDLS’이며, 시설에 대한 설명과 시설 이미지는 Table 1과 Figure 2에 제시하였다.

Figure 2.

Example image of the target traffic safety facility

Table 2는 앞서 제시한 가설을 기반으로 구성된 설문 항목을 요약한 것이다: (1) 시설에 대한 인지도, (2) 시설에 대한 필요성(필요도, 만족도), (3) 시설에 대한 수용도(실시간 수용도, 속도 수용도), (4) 시설의 교통안전 기여도(과속 방지, 주행속도 유지, 운전 집중력 향상, 졸음운전 방지, 교통사고 예방). 설문조사 결과에 대한 요인별 내적 일관성을 평가하기 위해 Cronbach’s α를 계산하였다. 일반적으로 이 값이 0.6~0.7의 값일 경우 허용 가능한 값으로 평가된다(Hair et al., 2010). 최종 모형의 각 시설별 필요성 및 수용도, 교통안전 기여도의 Cronbach’s α는 모두 0.6이상(0.619~0.945)으로 나타나 일관적인 것으로 파악되었다.

3. 설문조사 결과

본 연구의 표본 특성은 다음과 같으며, Table 3에 제시하였다. 성별은 남성이 96명(64%), 여성이 54명(36%)로 나타났으며, 연령대는 30대가 42명(28%)으로 가장 큰 비중을 차지하였다. 다음으로는 40대, 50대가 31명(21%), 20대가 30명(20%), 60대 이상은 16명(11%) 순으로 나타났다. 운전 경력의 경우 1~5년이 31명(21%), 6~10년이 38명(25%), 11~15년이 22명(15%), 16~20년이 19명(13%), 21년 이상이 40명(27%)로 나타나 비교적 운전 경력이 긴 응답자가 다수를 차지하였다. 고속도로 운전 빈도의 경우, 주 1~2회가 76명(51%)으로 가장 많이 나타났으며, 다음으로는 주 3~4회가 24명(16%), 거의 없음이 19명(13%), 주 5~6회가 17명(11%), 주 7회 이상이 14명(9%)로 조사되었다. 차종은 대부분 승용차(93%)로 나타났다.

본 연구 대상인 4가지 교통안전시설에 대해 운전자가 인지하고 있는 교통안전 기여도 결과는 Figure 3과 같다. (a) 과속 방지에 도움이 된다고 응답한 시설은 VMS(72.7%)가 가장 높게 나타났으며, 다음으로는 VGS(60%), LEDLS(55.3%), LCS(54.7%) 순으로 나타났다. (b) 주행속도 유지에 도움이 된다고 응답한 시설 역시 VMS(77.3%)가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 LCS(54.7%), VGS(54%), LEDLS(52%) 순으로 나타났다. 과속 방지와 주행속도 유지에 가장 도움이 된다고 응답한 시설인 VMS는 동적인 시각적 요소 제공으로 운전자들의 주목도가 높으며, 다른 단속 방식에 비해 운전자의 심리적 부담감이 적어 긍정적인 결과가 나타난 것으로 판단된다. (c) 졸음운전 방지에 도움이 된다고 응답한 시설은 VGS(77.3%)가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 LEDLS(54%), VMS(41.3%), LCS(36.7%) 순으로 나타났다. VGS와 LEDLS를 제외한 나머지 시설에 대해서는 절반 이상이 보통 또는 졸음운전 방지에 도움 되지 않는다고 답하였다. (d) 운전 집중력 향상에 도움이 된다고 응답한 시설 역시 VGS(69.3%)가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 LEDLS(68%), VMS(60%), LCS(58%) 순으로 나타났다. VGS는 단조로운 터널 구간에서 청각적으로 운전자의 주의를 환기시키고, 사고 발생 시 정보를 제공하여 교통사고를 예방하기 때문에 졸음운전 방지와 운전 집중력 향상에 가장 도움이 된다고 응답한 것으로 판단된다. 마지막으로 (e) 교통사고 예방에 도움이 된다고 응답한 시설은 VMS(88.7%)가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 LCS(80%), LEDLS(70.7%), VGS(66.7%) 순으로 나타났다.

Figure 3.

Result on safety effectiveness

교통안전 기여도 분석

1. 모형 구축 및 적합도 평가

SEM은 (1) 여러 독립변수와 종속변수 간의 관계를 모형화하고, (2) 관측 불가능한 잠재변수를 구성하며, (3) 관측변수의 측정오차를 모형화하고, (4) 경험적 자료에 대하여 사전 실질적/이론적 가정과 측정 가정을 통계적으로 검정하는 유연성을 제공한다(Chin, 1998). 따라서 본 연구에서는 SEM을 이용하여 교통안전시설의 교통안전 기여도와 잠재변수 간 인과관계를 규명하였다. 시설별 특성에 따른 차이를 고려하여 (1) 교통흐름 효율화를 위한 ‘교통상황 정보 전달 시설’과 (2) 운전 집중력 향상을 위한 ‘운전자 주의 환기 시설’로 구분하여 개별 시설에 대한 모형을 구축하였다. 여기서 ‘교통상황 정보 전달 시설’은 VMS와 LCS가 해당되며, ‘운전자 주의 환기 시설’은 VGS와 LEDLS가 해당된다.

본 연구에서는 측정변수들이 이론적 요인구조를 충실히 반영하는지 확인하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory factor analysis, CFA)를 실시하였으며, 측정 모형의 판별 타당도와 수렴 타당도를 평가하였다. 판별 타당도 평가를 위해 Fornell-Lacker 기준을, 수렴 타당도 평가를 위해 CR(Composite reliability)과 AVE(Average variance extracted)를 산출하였다. 판별 타당도 검토 결과, VMS를 제외한 LCS, VGS, LEDLS는 시설의 필요성과 안전 기여도 간 상관이 높아 Fornell-Lacker 기준을 충족하지 못하였다. 그러나 해당 잠재변수들은 이론적으로 상이한 구성요소이며, 모형 제거 또는 통합 시 적합도가 저하되는 경향을 보여, 기존 모형을 유지한 상태에서 분석을 수행하였다. 수렴 타당도 검토 결과, 모든 시설의 구성 개념의 CR값은 0.7이상, AVE 값은 0.5 이상으로 나타나 수렴 타당도가 확보되었음을 확인하였다(Hair et al., 2010). 또한 SEM의 적합도 평가를 위해 χ2/df, CFI, GFI, AGFI, NFI, SRMR, RMSEA 등 적합도 지표를 활용하였으며, Table 4에 모형의 적합도를 나타냈다. 결과적으로 구축된 4가지 모형 모두 수용 가능(Acceptable)한 결과가 도출되었다.

2. 분석 결과

1) 교통상황 정보 전달 시설(VMS, LCS)

VMS는 도로 이용자에게 교통 및 기상 상황, 공사로 인한 통제 등에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 교통 흐름의 효율화 및 통행의 안전성 향상이 목적이며, LCS는 차로제어 신호기를 설치하여 기존 차로의 가변 활용 또는 갓길의 일반차로 활용 등으로 단기적인 도로용량 증대를 통해 지·정체를 완화 시키는 것이 목적이다. 두 시설 모두 도로 안전성 향상을 위해 운전자에게 정보를 제공하거나 행동을 유도하여 교통의 흐름을 원활하게 하는 특성을 가진다.

Figure 4는 VMS와 LCS에 대한 교통안전 기여도 분석 결과이며, 두 모형 모두 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 구축된 SEM은 세 개의 측정관계와 두 개의 구조적 관계를 포함하고 있다. (1) 잠재변수 ‘필요성(Need)’은 관측변수 ‘필요도(Degree of need)’, ‘만족도(User satisfaction)’를 포함한다. (2) 잠재변수 ‘수용도(Acceptance)’는 관측변수 ‘실시간 수용도(Real-time)’, ‘통행속도 수용도(Traffic speed)’를 포함한다. (3) 잠재변수인 ‘교통안전 기여도(Safety effectiveness)’는 관측변수 ‘과속운전 방지(Speed control)’, ‘주행속도 유지(Maintain speed)’, ‘집중력 향상(Attention)’, ‘교통사고 예방(Crash prevention)’을 포함한다. 여기서 잠재변수 ‘교통안전 기여도’의 경우 5가지 변수 모두에 대해 분석을 시도하였으나, 유의한 3가지만 결과로 제시하였으며, VMS에는 관측변수 ‘주행속도 유지, 과속운전 방지, 교통사고 예방’이, LCS에는 관측변수 ‘주행속도 유지, 집중력 향상, 교통사고 예방’이 포함된다. 구조적 관계는 ‘필요성’, ‘수용도’, ‘교통안전 기여도’라는 세 가지 잠재변수를 중심으로 구성된다. 여기서 관측변수 ‘교통사고 예방’은 잠재변수 ‘교통안전 기여도’의 지표로 활용되는 동시에 잠재변수 ‘필요성’의 영향을 받는 것으로 설정되었다.

Figure 4.

Final SEMs for the safety contribution of traffic safety facility (VMS and LCS)
*note: The values shown for each factor are standardized coefficients.
Asterisks indicate statistical significance: *p < 0.001, **p < 0.05

VMS와 LCS의 SEM 분석 결과, 두 시설 모두 ‘인지도’가 ‘필요성’에 직접적으로 긍정적인 영향(0.476, 0.402)을 미치는 것으로 나타났다. VMS의 경우 VMS에 대한 인지도가 증가할수록 필요도와 만족도가 증가한다는 기존 연구 결과(Diop et al., 2019)와 일치한다. LCS의 경우 운전자를 대상으로 한 인지도 관련 연구가 수행되지는 않았으나, LCS는 직관적인 정보 제공으로 정보에 대한 별도의 해석 없이 운전자 행동(driver behavior)으로 이어질 수 있어 인지도가 증가할수록 필요도와 만족도가 높게 나타나는 것으로 판단된다. 또한 시설에 대한 ‘필요성’은 ‘수용도’에 직접적으로 긍정적인 영향(0.719, 0.765)을 미치는 것으로 나타났으며, 인지도는 필요성을 매개하여 ‘수용도’에 긍정적인 간접효과(0.342, 0.308)를 미치는 것으로 나타났다. 여기서 VMS의 인지도가 수용도에 미치는 간접효과(0.342)는 인지도가 필요성에 미치는 직접효과(0.479)와 필요성이 수용도에 미치는 직접효과(0.719)의 곱으로 계산된다.

필요성은 수용도를 매개하여 ‘교통안전 기여도’에 간접적으로 긍정적인 영향(0.439, 0.402)을 미치는 것으로 나타났다. 이는 시설에 대한 필요성이 증가할수록 전방의 위험 상황이나 통행 상황을 인지하고 통행속도 조절과 같은 행동으로 이어져 나타난 결과로 볼 수 있다. VMS와 LCS에 대한 ‘수용도’는 ‘교통안전 기여도’에 긍정적인 직접효과(0.611, 0.526)를 미치는 것으로 나타났다. 여기서 VMS의 경우 수용도가 증가할수록 ‘주행속도 유지’, ‘과속운전 방지’, ‘교통사고 예방’에 도움 되는 것으로 나타났으며, LCS의 경우 수용도가 증가할수록 ‘주행속도 유지’, ‘운전 집중력 향상’, ‘교통사고 예방’에 도움 되는 것으로 나타났다. 두 시설 모두 운전자가 시설을 통해 전달받은 정보를 수용할수록 교통안전에 기여한다는 것을 알 수 있었다. 또한 필요성은 교통안전 기여도의 측정변수 중 하나인 ‘교통사고 예방’에 유의미한 직접효과(0.442, 0.426)를 가지는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 기존의 필요성과 교통안전 기여도의 구조경로를 통한 간접효과를 넘어서 필요성이 운전자의 교통사고 예방에 독립적인 영향을 행사할 수 있음을 시사한다.

‘인지도’가 ‘필요성’에, ‘필요성’이 ‘교통사고 예방’에, ‘수용도’가 ‘교통안전 기여도’에 미치는 영향의 크기는 LCS에 비해 VMS가 크게 나타났으나, ‘필요성’이 ‘수용도’에 기여하는 영향의 크기는 VMS에 비해 LCS가 크게 나타났다. VMS는 단순 정보 제공으로 수용에 대한 법적 제재가 적은 반면, LCS는 차로 이용 제한 위반 시 법적 제재를 받기 때문에 시설에 대한 규제를 따라야 하므로 나타난 결과로 판단된다.

2) 운전자 주의 환기 시설(VGS, LEDLS)

VGS는 터널 내부에 설치되어 터널 내부의 소통 상황 정보 제공 및 청각적으로 운전자 주의를 환기함으로써 추돌사고를 예방하는 것이 목적이며, LEDLS는 터널 진입 운전자에게 터널 입구부의 형상 및 터널 내부의 소통 상황을 알려주어 안전한 터널 진입을 유도하는 것이 목적이다. 두 시설 모두 운전자의 주의를 끌고, 사고나 재난 발생 시 청각 또는 시각적 경고를 통해 위험 상황에 대한 인식에 도움을 준다.

Figure 5는 VGS와 LEDLS에 대한 교통안전 기여도 분석 결과이며, 두 모형 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 구축된 SEM은 세 개의 측정관계와 두 개의 구조적 관계를 포함하고 있다. (1) 잠재변수 ‘필요성(Need)'은 관측변수 ‘필요도(Degree of need)’, ‘만족도(User satisfaction)’를 포함한다. (2) 잠재변수 ‘수용도(Acceptance)’는 관측변수 ‘실시간 수용도(Real-time)’, ‘통행속도 수용도(Traffic speed)’를 포함한다. (3) 잠재변수인 ‘교통안전 기여도(Safety effectiveness)’는 관측변수 ‘과속운전 방지(Speed control)’, ‘졸음운전 방지(Drowsy driving)’, ‘운전 집중력 향상(Attention)’, ‘교통사고 예방(Crash prevention)’을 포함한다. 교통상황 정보 전달 시설과 마찬가지로 잠재변수 ‘교통안전 기여도’의 경우 5가지 변수 모두에 대해 분석을 시도하였으나, 유의한 3가지만 결과로 제시하였다. 그 결과 VGS는 관측변수 ‘졸음운전 방지, 집중력 향상, 교통사고 예방’이, LCS에는 관측변수 ‘과속운전 방지, 집중력 향상, 교통사고 예방’이 포함된다. 구조적 관계는 ‘필요성’, ‘수용도’, ‘교통안전 기여도’라는 세 가지 잠재변수를 중심으로 구성된다.

Figure 5.

Final SEMs for the safety contribution of traffic safety facility (VGS and LEDLS)
*note: The values shown for each factor are standardized coefficients.
Asterisks indicate statistical significance: *p < 0.001

VGS와 LEDLS의 SEM 분석 결과, ‘인지도’는 ‘필요성’에 직접적으로 긍정적인 영향(0.512, 0.371)을 미치는 것으로 나타났다. 또한 인지도는 필요성을 매개하여 ‘수용도’에 긍정적인 간접효과를 미치는 것으로 나타났으나, 효과의 크기(0.262, 0.224)가 작아 실질적인 영향력은 제한적인 것으로 보인다.

시설에 대한 ‘필요성’은 ‘수용도(0.511, 0.603)’에 직접적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. VGS와 LEDLS는 VMS와 LCS와 같이, 실시간으로 교통상황을 전달받고 교통상황에 따라 속도를 조절하기 때문에 필요성이 수용도에 긍정적인 영향을 미친 것으로 판단된다. 또한 ‘필요성’의 경우 ‘교통안전 기여도’에는 직접적으로 긍정적인 영향(0.974, 0.966)을 미치는 것으로 나타났으며, VGS에서는 ‘졸음운전 방지’, ‘운전 집중력 향상’, ‘교통사고 예방’에, LEDLS에서는 ‘과속운전 방지’, ‘운전 집중력 향상’, ‘교통사고 예방’에 도움 되는 것으로 나타났다.

‘수용도’가 ‘교통안전 기여도’에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타난 VMS, LCS와는 달리, VGS, LEDLS는 수용도가 교통안전 기여도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 VGS와 LEDLS는 운전자에게 단순 정보를 제공하거나 주의를 환기시키는 등 운전자 행동 변화에 강제적 개입은 없지만, 교통안전에는 영향을 미치기 때문에 나타난 것으로 판단된다. 다시 말해, VMS와 LCS는 차량의 이동 경로나 속도 조절에 개입하는 등 운전자의 행동 변화를 직접적으로 제어함으로써 교통안전에 영향을 미치는 반면, VGS와 LEDLS는 ‘위험 상황에 대한 인지 향상’ 및 ‘행동 변화를 유도’하여 간접적으로 교통안전에 기여하기 때문인 것으로 판단된다.

‘인지도’가 ‘필요성’에, ‘필요성’이 ‘교통안전 기여도’에 미치는 영향의 크기는 LEDLS 보다 VGS가 크게 나타났으나, ‘필요성’이 ‘수용도’에 기여하는 영향의 크기는 VGS 보다 LEDLS가 큰 것으로 나타났다. 이는 터널 입구부에서 일시적으로 정보를 전달하는 LEDLS와는 달리, VGS는 터널 주행 시 주기적으로 정보를 전달해 주기 때문에 교통안전 기여도에 미치는 영향의 크기가 LEDLS보다 크게 나타난 것으로 판단된다.

결론

본 연구에서는 국내 고속도로 터널에 설치된 주요 교통안전시설(VMS, LCS, VGS, LEDLS)의 특성을 고려한 시설별 교통안전 기여도를 파악하였다. 교통안전시설은 시설의 특성 차이를 고려하여 ‘교통상황 정보 전달 시설(VMS, LCS)’과 ‘운전자 주의 환기 시설(VGS, LEDLS)’으로 구분하여 분석하였다. 그 결과 4가지 교통안전시설 모두 ‘인지도’는 ‘필요성’에, ‘필요성’은 ‘수용도’에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 시설별 ‘영향의 크기’ 및 ‘교통안전 기여도’는 조금씩 차이가 있는 것으로 나타났다.

‘VMS’와 ‘LCS’의 경우 교통상황 정보 제공을 통한 운전자 행동 유도로 안전한 교통 환경을 조성하는 것이 주요 설치 목적이므로 운전자의 ‘수용도’가 ‘교통안전 기여도’에 긍정적인 영향(0.611, 0.526)을 미치는 것으로 나타났다. VMS와 LCS에 대한 ‘인지도’는 ‘필요성’을 매개하여 교통안전 기여도의 관측변수인 ‘교통사고 예방’에 긍정적인 간접효과(0.442, 0.426)를 주는 것으로 나타났다. 또한 ‘필요성’은 ‘수용도’를 매개하여 ‘교통안전 기여도’에 긍정적인 간접효과(0.439, 0.402)를 주는 것으로 나타났다. 또한 ‘인지도’가 ‘필요성’에, ‘필요성’이 ‘교통사고 예방’에, ‘수용도’가 ‘교통안전 기여도’에 미치는 영향의 크기는 LCS에 비해 VMS가 높게 나타났으며, ‘필요성’이 ‘수용도’에 기여하는 영향의 크기는 VMS에 비해 LCS가 높게 나타났다. 이러한 결과는 VMS의 경우 단순 정보 제공으로 수용에 대한 법적 제재가 적은 반면, LCS의 경우 차로 이용 제한 위반 시 법적 제재를 받기 때문에 시설에 대한 규제를 따라야 하므로 나타난 것으로 판단된다.

‘VGS’와 ‘LEDLS’의 경우 운전자의 주의 환기를 통해 안전한 교통 환경 조성이 주요 설치 목적이므로 시설에 대한 ‘필요성’이 ‘교통안전 기여도’에 긍정적인 직접효과(0.974, 0.966)를 미치는 것으로 나타났다. 또한 VGS와 LEDLS에 대한 ‘인지도’는 ‘필요성’을 매개하여 ‘교통안전 기여도’에 긍정적인 간접효과(0.262, 0.224)가 미치는 것으로 나타났으나, 효과의 크기가 작아 실질적인 영향력은 제한적인 것으로 판단된다. VGS의 경우 LEDLS에 비해 ‘필요성’이 ‘수용도’에 미치는 영향은 더 적게 나타났으나, ‘인지도’가 ‘필요성’에 미치는 영향과 ‘필요성’이 ‘교통안전 기여도’에 미치는 영향은 더 크게 나타났다. 이는 터널 입구부에서 일시적으로 정보를 전달하는 LEDLS와는 달리, VGS는 터널 주행 시 주기적으로 정보를 전달해 주기 때문에 나타난 결과로 보인다.

이러한 연구 결과는 교통안전시설의 특성에 따라 교통안전에 기여하는 정도나 효과가 달라진다는 것을 알 수 있었다. 또한 하나의 특정 시설이 아닌 여러 개별 시설의 교통안전 기여도를 파악함으로써 시설마다 교통안전 기여도에 미치는 영향의 크기가 다르다는 것을 알 수 있었다. 현재 국내 터널에 구축된 교통안전시설의 효율적 활용 가능성을 증대시키기 위해서는 시설별 특성에 따라 다르게 나타나는 교통안전 기여도를 고려하여, 터널의 교통사고 특성에 맞는 시설을 연계 및 복합적으로 운영·관리해야 할 것이다.

향후 연구에서는 설문 유형의 재구성을 통한 잠재변수의 신뢰성 향상 및 실제 주행 패턴과의 비교를 통한 교통안전시설별 안전 기여도의 추가 검증이 필요할 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서는 각각의 개별 시설에 대한 교통안전 기여도를 파악하였으나, 추후에는 하나의 터널 내 설치된 모든 교통안전시설의 복합적인 시너지효과를 고려한 연구가 요구된다.