서론
선행 연구 고찰
스마트스쿨존 시스템
1. 스마트스쿨존 시스템 개요
2. 스마트스쿨존 시스템 서비스
스마트 스쿨존 효과평가 방법
1. 평가 지점
2. 평가 지표
3. 현장자료 수집 및 분석
스마트 스쿨존 정량적 효과 분석 결과
결론
서론
어린이는 인지능력과 판단력의 미성숙, 시야 제약 등으로 인해 교통사고에 있어 가장 취약한 교통약자 중 하나이다. 특히 초등학교 저학년의 경우에는 돌발 행동, 위험 상황 인식 부족, 행동대체능력의 어려움 등으로 인해 사고 노출 가능성이 더욱 높다(Park et al., 1998). 이러한 문제를 인식한 정부는 1995년 어린이 보호구역 제도를 도입하고, 어린이 보행 안전을 확보하기 위한 다양한 정책을 추진해왔다. 초기에는 단순한 속도 제한과 기본적인 시설 설치에 중점을 두었으나, 시간이 지남에 따라 보다 체계적이고 종합적인 대책이 요구되었다. 2019년 ‘민식이 사건’은 어린이 보호구역의 실효성과 안전성에 대한 사회적 관심을 고조시켰다. 이 사건은 기존 보호구역 제도의 한계를 드러내며 보강력하고 실효성 있는 제도적 보완의 필요성을 확산시키는 계기가 되었다.
이러한 사회적 요구를 반영하여 정부는 2020년 도로교통법을 개정하였다. 개정안은 어린이 보호구역 내 사고 시 운전자에 대한 처벌을 강화하고 교통단속장비와 신호기 설치를 의무화하는 등 안전시설 확충을 주요 내용으로 담고 있다. 더불어 어린이 보호구역의 지정 및 관리 체계를 정비하고 지방자치단체의 점검과 책임을 명확히 하였다. 이러한 제도적 강화는 실제 사망사고의 감소로 이어졌다. 통계에 따르면 어린이 보호구역 내 교통사고로 인한 사망자 수는 5년간 33명(2015~2019년)에서 12명(2020~2024년)으로 약 36% 감소하였다(Korea Road Traffic Authority, 2025).
이러한 성과에도 불구하고 여전히 해결되지 않은 문제점들이 존재한다. 주목할 만한 점은 사망사고는 현저히 감소했으나 전체 사고 건수는 여전히 높은 수준을 유지하고 있다는 것이다. 어린이 보호구역 내에서는 연간 약 500건의 어린이 교통사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이는 도로교통법 개정에 따른 강력한 처벌 조치와 안전시설 확충에도 불구하고 교통사고 발생 자체를 예방하는 데에는 한계가 있음을 시사한다. 즉, 중대사고로의 발전은 억제되었으나 경미한 사고나 아차사고는 여전히 발생하고 있다.
이러한 현상의 주요 원인으로는 다음과 같은 요소들이 지적되고 있다. 첫째, 운전자들의 어린이 보호구역에 대한 인지 부족이다(Kim and Kwak, 2024). 상당 수 운전자들이 어린이 보호구역 진입 여부를 명확히 인식하지 못하고 있으며 특히 복잡한 도심 지역에서는 이러한 현상이 더욱 심각한 것으로 나타났다. 기존의 정적인 표지판만으로는 운전자의 주의를 충분히 환기시키기 어려우며 야간이나 악천후 상황에서는 가시성이 현저히 떨어진다는 문제가 있다. 둘째, 기존 안전시설의 정적 특성으로 인한 실효성 한계이다(Sung, 2025). 현재 설치된 대부분의 안전시설들은 고정된 형태의 표지판, 과속방지턱, 신호기 등으로 구성되어 있어, 실시간으로 변화하는 교통상황이나 보행자 밀도 등을 반영하지 못한다. 단순히 어린이 보호구역을 지정하고 필수 안전시설을 설치하는 기존의 접근방식만으로는 안전한 어린이 통학로를 완전히 담보하기 어렵다. 정형화된 물리적 시설 중심의 기존 어린이 보호구역 방식은 운전자의 인지 개선과 실제 사고 예방 효과 측면에서 명확한 한계를 보이고 있으며 이를 극복하기 위해서는 스마트 기술을 활용한 능동적이고 지능적인 안전관리 체계로의 전환이 필요성이 제기되고 있다(Korea Transport Institute, 2024).
최근 정보통신기술과 인공지능의 급속한 발전은 교통안전 및 어린이 보호 분야에서도 새로운 접근을 가능하게 하고 있다. 실시간 데이터 수집과 분석, 지능적 판단, 즉각적 대응이 가능한 스마트 교통시스템 구축을 현실화시키고 있다. 이러한 기술적 발전과 정책적 필요성이 결합되어 탄생한 것이 ‘스마트스쿨존’ 시스템이다. 스마트스쿨존 시스템은 기존의 정적인 안전시설에 첨단 ICT 기술을 접목하여 실시간으로 교통상황을 모니터링하고, 상황에 따른 맞춤형 안전 서비스를 제공하는 지능형 교통안전 시스템이다.
‘스마트 스쿨존’ 시스템은 보행자 검지, 차량 속도 검지, 디지털 표지판을 통한 경고, 음성 및 시각 알림, 실시간 관제 등 다양한 기능을 통하여 운전자 및 보행자에게 주의 정보를 제공하고 안전 운전을 유도하며 어린이 보호구역 내 사고를 예방하는데 목적을 두고 있다. 특히, 기존의 정형화된 정적인 시설 중심의 방식과 달리. 보행자와 차량의 정보를 AI 카메라를 통해 실시간으로 수집하고 실시간 데이터를 바탕으로 상황에 따른 안전 서비스를 제공함으로써, 스쿨존 내 가시성과 실효성을 강화하여 교통안전을 제고할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.
본 연구는 스마트스쿨존 시스템의 도입이 교통 안전에 미치는 효과를 실증적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 시스템 도입 전후의 차량 및 보행자 행태를 비교·분석하여 스마트스쿨존 시스템이 운전자와 보행자 행동에 미치는 영향을 평가하였다. 이러한 분석을 통해 스마트스쿨존 시스템의 정보 제공 효과와 실효성을 검토하고 향후 기술 기반 스쿨존 안전관리 방안으로서의 적용 가능성을 제시하고자 한다. 본 연구는 기존의 정적 시설 중심 스쿨존 관리 방식의 한계를 보완할 수 있는 대안으로서 스마트스쿨존 시스템의 활용 가능성을 제시하며 향후 스마트 교통안전 정책의 확대 적용을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
선행 연구 고찰
Lee et al.(2012)은 어린이 보호구역 내 과속방지턱, 고원식 횡단보도, 노면표시 등 9개 항목의 시설물 설치 여부에 따른 속도 변화를 비교하였다. 분석 결과, 과속방지턱과 고원식 횡단보도는 차량 속도를 유의미하게 감소시키는 것으로 나타났으며 특히 과속방지턱 3개가 설치된 구간에서는 평균속도가 21.94km/h로 제한속도 이하를 유지하였다. 반면, 단순 표지나 노면표시만으로는 감속 효과가 미비하거나 오히려 속도 증가를 유발하는 경향을 확인하였다. 어린이 보호구역 내 설치된 정적 안전시설의 효과분석을 위하여 Kang and Cho(2015)는 보호구역 진입 전·내부·진출 후의 구간속도에 대해 평가하였다. 그 결과, 단순 어린이 보호구역 표지만으로는 운전자 감속이 충분히 이루어지지 않았으며, 과속방지턱 등 물리적 속도저감시설이 설치된 구간에서만 평균주행 속도가 유의미하게 낮아졌다. 이러한 결과로 운전자들이 단순 인지보다는 실제 물리적 장치에 반응하여 감속 행동을 취한다는 점을 확인하였다. Lim et al.(2020)은 어린이 보호구역 내 관문형 교통안전표지(Gateway)가 차량 속도와 규정속도 준수율에 미치는 영향을 분석하였다. 비용적 측면에서 장점을 자는 관문형안전표지(Gateway)가 주행차량 속도에 미치는 영향을 분석한 결과, 주행차량 감속 및 규정속도 준수에 효과적으로 확인되었다. Park et al.(2022)은 아산시 어린이 보호구역에서 인공지능 학습용 영상 데이터를 활용하여 어린이 보행 경로와 차량 이동 패턴을 정량적으로 분석하고, 스마트 볼라드, 바닥형 보행신호, 고원식 횡단보도 등 맞춤형 교통안전시설을 제안하였다. 제안된 개선안은 디지털 트윈을 통해 정책 적용 전 효과를 검토하였다. Na et al.(2022)는 필수 안전시설을 도출하기 위하여 KANO 모델과 고객만족계수를 통하여 어린이 보호구역과 관련된 18개 시설을 분석하였다. 분석결과, 속도제한 표지판, 시점 알림 표지판, 단속카메라 등 시설이 있으면 당연하게 느껴지지만 없으면 불만이 커지는 “당연적” 요소로 분류되어 어린이 보호구역 내 필수시설로 도출되었다. 특히 속도제한 표지판은 가장 중요도가 높은 시설로 나타났다. Lee et al.(2023)은 대기 공간 바닥과 후방 벽면에 노란색 배경이 설치된 기존 옐로카펫과 대기공간 바닥에만 노란색 배경을 설치하는 변칙적 방식의 옐로카펫 간 성능을 평가하였다. 평가 결과, 주간상황에서는 두 형태의 옐로카펫 모두 운전자의 시인성 향상에 도움이 되는 것으로 분석되었지만, 야간상황에서는 대기 공간 바닥과 후방 벽면에 노란색 배경이 설치된 일반적인 옐로카펫만 운전자의 시인성이 향상되는 것으로 분석되었다. Ahn and Kim(2024)는 어린이 보호구역 내 옐로카펫의 실질적인 감속 효과에 대한 과학적인 검증이 부족하다는 지적이 제기됨에 따라 옐로카펫의 설치에 따른 시인성 개선과 운전자 감속 유도의 효과를 정량적으로 분석하였다. 옐로카펫이 설치된 경우 차량은 교차로 접근 시 속도를 일시적으로 감소시킨 뒤 이후 다시 속도를 회복하는 패턴이 뚜렷하게 나타났다. 반면, 국지도로 신호 교차로와 집산도로 신호 교차로에서는 교통신호의 영향으로 인해 옐로카펫의 설치 유무와 관계없이 차량의 속도 변화에 큰 차이가 나타나지 않아 옐로카펫의 차량 속도 감속 효과가 제한적으로 나타나는 것으로 확인하였다. 한편 Kim and Kwak(2024)은 운전자의 인지 부족이 스쿨존 사고의 주요 원인이라 보고, 유니버설디자인 관점에서 시각적 인식이 용이한 표지판 개선안을 제시하였다. 평택시 사례를 통해 기존 표지판의 야간 시인성 부족, 크기 미흡, 반복 자극 부재 등을 지적하고, 고보조명과 안전펜스를 결합한 시설을 통해 운전자 인지율 향상 및 감속 유도 방안을 제안하였다. Na(2025)는 어린이 보호구역 내 디지털 교통안전 표지판의 효과분석을 위하여 시간 및 차량 위치에 따라 나타나는 운전자의 주행특성 변화를 분석하였다. 분석결과, 디지털 표지판 설치 직후에는 최대 18.2%의 속도 감소 효과와 6.5%p의 순응률 증가가 나타났지만, 6개월 후인 사후 조사에서는 그 효과가 일부 감소하거는 양상을 확인하였다. 특히 야간상황에서 시인성 저하, 시각 피로 등으로 인해 감속 효과가 미비하거나 오히려 속도가 증가하는 것으로 분석되었다.
기존 연구들은 주로 어린이 보호구역 내 정적 교통안전시설(과속방지턱, 안전표지, 옐로카펫 등)의 설치 유·무에 따른 차량 속도 변화나 운전자 인지 향상 효과를 분석하는 데 중점을 두었다. 이러한 연구들은 시설의 물리적 특성과 운전자 반응 간의 상관관계를 규명했지만, 정적인 인프라 중심으로 구성되어 있어 실시간 대응의 한계가 있었다. 반면, 본 연구는 AI 기반의 스마트스쿨존 시스템을 통해 과속, 무단횡단, 불법주·정차, 정지선 위반 등 실시간 위험요소를 감지하고 그 효과를 통계적으로 분석하였으며 설치 전후의 행태 변화 데이터를 분석함으로써 시스템의 실질적인 교통안전 기여도를 정량적으로 평가하는 방법을 제시하였다. 이는 정적 시설 중심 접근의 한계를 넘어 데이터 기반 능동형 교통안전 체계로의 전환 가능성을 제시한 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다.
스마트스쿨존 시스템
1. 스마트스쿨존 시스템 개요
스마트스쿨존 시스템은 어린이 보호구역 내 교통사고 및 교통안전을 위하여 인공지능 기반의 영상인식 기술을 활용하여 구축된 지능형 교통안전 관리시스템이다. 스마트스쿨존 시스템은 AI 카메라를 통해 차량과 보행자의 움직임을 실시간으로 감지하고 감지·분석된 정보를 기반으로 어린이의 안전을 위협할 수 있는 위험요소를 사전에 식별한다. 해당 정보는 현장 전광판을 통해 시각적·청각적 정보를 운전자와 보행자에게 전달한다. 동시에 관제 시스템과 연계되어 실시간 모니터링이 가능하며 돌발상황 발생 시 경찰과 소방대에 정보 제공을 통하여 돌발상황에 대응할 수 있다. 본 연구에서 제시하는 스마트 스쿨존의 시스템 구성도는 Figure 1과 같다.
2. 스마트스쿨존 시스템 서비스
스마트스쿨존 시스템은 차량 번호판 인식, 속도 측정, 불법 주·정차 감시 등의 기능을 수행하며 교차로 및 횡단보도 인근에서 발생할 수 있는 위험 상황에 대해 시각적·청각적 경고 정보를 제공한다. 스마트 스쿨존에서 운전자와 보행자에게 제공하는 서비스는 Table 1과 같이 총 7개의 서비스로 구성되어 있다.
Table 1.
Smart School Zone Services
스마트스쿨존 시스템은 어린이 보호구역 내 위험 요소를 실시간으로 감지하고 운전자와 보행자에게 경고 및 안내를 제공함으로써 사고 예방을 지원한다. 각 서비스는 단순한 감시 기능을 넘어 위험 상황 발생 시 즉각적인 시각·청각 경고를 통해 대응하도록 설계되어 있으며 운전자의 주의력 향상 및 보행자의 안전을 강화하는 데 목적을 두고 있다. Figure 2는 각 서비스에 따른 현장 시스템의 정보표출 이미지를 제시한다.
스마트 스쿨존 효과평가 방법
스마틑 스쿨존 시스템의 효과를 정량적으로 분석하기 위하여 본 연구에서는 다양한 정량적 지표를 기반으로 평가를 수행하였다. 평가 대상은 앞서 언급한 서비스 중 정량적 평가가 가능한 4개 서비스인 (1) 과속 계도 서비스, (2) 무단횡단 검지 및 알림, (3) 정지선 위반 차량 계도, (4) 불법 주·정차 계도로 대상으로 한정하였다. 그 외 (5) 우회전 주의 알림, (6) 충돌 주의 알림, (7)긴급차량 접근 정보 알림 서비스에 대해서는 자료 수집 시 물리적 시간이 소요되거나 정량적 평가가 어려운 특성을 보이기 때문에 평가에서 제외하고 평가가 가능한 항목을 선정하여 분석을 수행하였다.
1. 평가 지점
평가는 스마트 스쿨존 시스템을 설치한 안양시 내 총 40개소의 스쿨존을 대상으로 수행되었으며 위치는 Figure 3와 같다. 지역은 관할구청에 따라 만안구 14개소와 동안구 26개소로 구분되며, 주요 어린이 보호구역 통학로 및 보행자 교통사고 상습 다발 지점을 대상으로 선정하였다.
어린이 보호구역 내 전체 서비스는 각 지점의 조사을 통한 현장여건을 분석하고 기존 시설(과속·단속카메라 및 불법 주·정차 단속카메라)과의 중복을 피하여 설치하였으며, 녹색어머니회와 초등학교 관계자의 의견 수렴을 통하여 필요 시 선택적으로 서비스를 구성하였다. 그 결과 불법 주·정차 계도 서비스와 제한속도 계도 서비스의 경우 40개 모든 어린이 보호구역에 설치하였으며, 무단횡단 보행자 비율 및 정지선 위반 차량 비율의 경우 무단횡단 보행자 수가 많거나 해당 이벤트로 인하여 사고 발생 가능성이 높은 지점을 선정하여 총 6개 학교(박달초, 연현초, 달안초, 민백초, 평촌초, 해오름초)에 해당 서비스를 설치하였다.
2. 평가 지표
스마트스쿨존 시스템을 정량적 효과를 평가하기 위해 본 연구에서는 각 서비스의 목적과 수집 가능한 항목을 고려하여 평가대상 서비스 4가지 항목에 대하여 각각 지표를 설정하였다. 각 지표는 차량과 보행자의 위험 행동 및 위반 행동을 실시간으로 감지하고 그 빈도를 계량화함으로써 스마트 스쿨존이 차량과 보행자의 행태에 미치는 영향을 분석하는 데 중점을 두었다. 또한, 시스템 설치 전후 비교를 통해 실질적 개선 여부를 확인할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 활용한 평가 서비스별 효과척도 및 산출방식은 Table 2와 같다.
Table 2.
Quantitative indicators for the smart school zone
스마트스쿨존 시스템의 각 서비스는 개별 효과척도를 통해 정량적 성과를 평가하였다. 과속 계도 서비스는 시간당 통과 교통량 대비 과속 차량의 비율을 평가하였으며, 불법 주·정차 계도 서비스는 시간당 감지된 불법 주·정차 차량 수를 평가하였다. 정지선 위반 차량 계도 서비스는 시간당 통과 교통량 대비 정지선 위반 차량 수를 평가하였으며, 무단횡단 검지 및 알림 서비스는 시간당 감지된 무단횡단 보행자 수를 측정하였다.
스마트 스쿨존 시스템의 서비스별 효과척도에 대한 통계 검증을 통한 효과 평가를 위하여 수집된 지표(제한속도 위반 비율, 불법주·정차 차량 수, 정지선 위반 차량 비율, 무단횡단 보행자 수)에 대한 정규성 검정을 실시하였다. 정규성 검정은 Shapiro–Wilk 검정을 적용각 지표가 정규분포를 따른다는 하에서 수행하였다. 정규성 검토를 바탕으로 정규분포를 따르는 지표에 대해서는 대응표본t-검정(Paired t-test)을 수행하여 평가하였으며, 정규분포를 따르지 않는 지표에 대해서는 Wilcoxon 부호-서열 검정(Wilcoxon signed rank test)을 수행하여 평가하였다. 분석에는 다음과 같은 가설이 적용되었다.
: 스마트스쿨존 시스템 설치 전·후의 서비스별 효과척도의 차이가 없다.
: 스마트스쿨존 시스템 설치 후의 서비스별 효과척도가 유의미하게 감소하였다.
3. 현장자료 수집 및 분석
평가 지점 대상에 대해 Table 3과 같이 스마트스쿨존 시스템 서비스 제공 전 5일(‘23.07.03~07.07) 간 사전 조사를 수행하였으며, 서비스 제공 후 5일(‘23.07.17~07.21) 간 동일한 시간대에 사후 조사를 수행하였다. 조사 일은 초등학교 등교·하교를 고려하여 평일에만 수행하였으며 정보수집 시간은 초등학생 통행이 집중되는 등하교 시간(어린이 보호구역 주요 운영 시간)인 08:00~20:00로 한정하여 정보수집을 수행하였다.
Table 3.
Overview of pre- and post-field observations for the smart school zone
스마트 스쿨존 정량적 효과 분석 결과
스마트스쿨존 시스템 설치가 차량 및 보행 행태에 미치는 영향을 분석하기 위하여 스마트스쿨존 시스템 제공 서비스에 따른 효과척도를 설정하였다. 이를 바탕으로 초등학교 등·하교 시간대인 08시부터 20시까지를 1시간 단위로 구분하여 효과를 분석하고 일평균 시간당 효과를 평가하였다. Table 4는 서비스별 효과지표에 대한 기초통계자료를 제시하고 분석 특성의 정규성 검정을 위해 Shapiro-wilk 검정을 수행한 결과를 제시한다.
Table 4.
Descriptive statistics and normality test results
과속 계도 서비스의 경우 전체 스마트스쿨존에서 사전 조사에서 약 42만대의 차량이 관측되었으며 6만 6천대의 차량이 과속한 것으로 확인되었다. 사후의 경우 약 40만대의 차량 중 약 5만 3천대의 차량이 과속한 것으로 확인되었다. 불법 주·정차 차량의 경우 사전 전체 614대의 불법 주·정차 차량이 확인되었으며, 사후 545대의 불법 주·정차 차량이 확인되었다. 정지선 위반 차량 계도 서비스의 경우 사전에 전체 8만 3천대의 차량 중 1,687대의 차량이 정지선을 위반한 것으로 확인되었으며, 사후에는 6만 6천대의 차량 중 1,304대의 차량이 정지선을 위반한 것으로 확인되었다. 무단횡단 보행자의 경우 사전에 전체 7,927명의 무단횡단 보행자가 검출되었으며, 사후에는 5,830명의 무단횡단 보행자가 검출되었다.
각 서비스 지표에 대한 정규성 검증 결과, 대부분의 서비스 지표에서 Shapiro-wilk 통계량의 p-value가 0.05미만으로 나타나 정규성이 기각되어 자료의 분포가 정규분포를 따르지 않는 것을 확인하였다. 정지선 위반 차량 계도 서비스의 사전 데이터에서는 정규분포를 따르는 것으로 확인되었지만, 사후 결과가 정규분포를 따르지 않는 것으로 분석되어 각 서비스의 사전·사후 분석을 비모수적 통계 기법인 Wilcoxon 부호-서열 검정으로 통계분석을 수행하였다. Table 5는 각 서비스 평가지표에 대한 Wilcoxon 부호-서열 검정 분석 결과를 나타낸다.
Table 5.
Statistical results by service: before and after smart school zone installation
분석 결과, 스마트스쿨존 시스템의 서비스는 차량과 보행자의 통행 패턴에 일부 긍정적인 변화를 유도한 것으로 나타났다. 특히 과속 계도 서비스와 무단횡단 계도 서비스, 정지선 위반 차량 계도 서비스에서 유의미한 감소효과가 확인되어 차량 속도 준수와 보행자의 안전 행태 개선에 기여함을 확인하였다. 반면, 불법 주·정차 계도 서비스의 경우 전체 평균 불법 주·정차 수는 감소하였지만, 통계적으로 유의한 수준에 미치지 못한 것으로 확인되었다.
과속 계도 서비스의 경우, 설치 이전 시간당 평균 과속 차량 비율이 10.1%였으나 설치 이후 7.4%로 감소하여 차량의 속도 행태가 일부 개선된 것으로 확인되었다. 통계분석 결과, Wilcoxon 부호-서열 검정에서 통계적으로 유의하게(p-value = 0.0029) 나타났다. 불법 주·정차 계도 서비스의 경우 설치 이전 평균 0.256대/시간의 불법 주·정차 차량이 확인되었으며 설치 이후 0.227대/시간으로 –0.03대의 감소한 것으로 분석되었다. 그러나 Wilcoxon 부호-서열 검정에서 p-value 0.2800으로 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 정지선 위반 차량 계도 서비스의 경우 설치 이전 시간당 평균 2.1%의 차량이 정지선을 위반하였고 설치 이후 1.6%의 차량이 정지선을 위반하여 –0.5%p 감소한 것으로 확인되었다. Wilcoxon 부호-서열 검정에서도 p-value 0.0330으로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 무단횡단 검지 및 계도 서비스의 경우, 설치 이전 평균 22.14명/시간의 무단횡단 보행자가 검출되었으며 설치 이후 16.19명/시간으로 –5.95명/시간이 감소한 것으로 분석되었으며 Wilcoxon 부호-서열 검정에서도 p-value 0.0054로 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다.
불법 주·정차 계도 서비스의 경우 일부 학교에서 불법 주·정차 수가 설치 전과 유사하거나 더 증가한 것으로 확인되엇으며 이러한 결과는 학교 인근에 다수의 상가 건물 및 주거지가 혼재하여 불법 주·정차 단속이 주차 소요가 집중되는 지역적 특성으로 인한 결과로 해석된다. 또한, 다수의 상가 건물 및 주거지가 혼재한 어린이 보호구역에서는 불법 주·정차 위반 건수가 상당 부분 단속이 이뤄지지 않는 저녁 시간(18시~20시)에 집중된 것으로 확인되었으며 이는 학교 주변의 상가 방문객과 주민들의 야간 불법 주·정차 행태가 주요 원인으로 판단된다. 이러한 특성으로 인해 단순 스마트스쿨존 시스템만으로는 불법 주·정차 문제를 근본적으로 해결하기 어렵다는 점을 보여주며, 향후 불법 주·정차 단속시스템과의 연계를 통해 실시간 단속 및 관리 기능을 강화할 필요성을 확인하였다.
스마트스쿨존 시스템의 효과가 특정 시간대별에 따라 차별적으로 나타는지를 확인하기 위하여 시간대별 분석을 수행하였다 Figure 4는 각 서비스별 시간에 따른 효과척도를 시각화한 결과이다.
스마트스쿨존 시스템의 시간대에 따른 특성 확인 결과, 과속 계도 서비스는 전체 시간대에 전반적으로 감소하는 양상을 보였으며, 특히 09시~10시에 가장 많은 완화효과를 확인할 수 있었다. 정지선 위반 역시 과속과 유사하게 전반적으로 감소하는 추세를 보였으며 등·하교 시간대의 위반 건수가 줄어든 것으로 나타났다.
불법 주·정차 계도 서비스의 경우 등·하교 시간대(08~10시, 16~18시)에 불법 주·정차가 상당 부분 감소하는 것을 확인하였다. 이는 기존 연구에서 주장하는 지각된 행동 통제(perceived behavioral control)가 불법 주·정차 행동의 의도(intention)에 중요한 영향을 미친다는 연구 결과(Song et al., 2022)와 일치하는 것으로 운전자들은 어린이 보호구역에서 보행자 통행이 집중되고 단속 가능성이 높다고 인식되는 시간대일수록 위반 행태를 줄이는 경향을 보이는 것으로 해석할 수 있다. 즉, 스마트스쿨존 시스템은 단순히 실시간 경고 제공에 그치지 않고 보행자 밀집과 사회적 감시(social surveillance)가 강화되는 시간대에 운전자들의 행동 변화를 촉진하는 매개 역할을 수행한다고 볼 수 있다.
무단횡단 보행자수는 전체적으로 감소하였으나, 등교 시간대(08시~09시)에는 일부 증가한 것으로 분석되었다. 이는 해당 시간대에 초등학생 보행자가 집중되면서 아동 보행자의 특성이 강하게 드러난 결과로 해석할 수 있다. 특히 아동은 성인에 비해 교통 규범 준수율이 낮고 또래 집단의 영향을 쉽게 받는 경향이 강하다는 기존 연구(Fu and Zou, 2020)와 부합한다. 즉, 스마트스쿨존 시스템이 전체적으로 무단횡단 감소에 기여했음에도 불구하고, 아동 보행자의 인지적·행동적 특성이 등교 시간대의 초등학생 무단횡단 발생을 높여 스마트스쿨존의 효과가 제약될 수 있다. 따라서 등교 시간대에의 보행 안전 확보를 위해서는 스마트 스쿨존 시스템뿐 아니라 교통지도 인력의 집중 배치, 보행자 교육 강화, 물리적 보행 유도 시설 확충 등 시스템 외적 수단이 병행되어야 하며, 이를 통해 실질적인 보행 안전 확보 효과를 극대화할 수 있을 것이다.
결론
본 연구는 어린이 보호구역 내 교통사고 예방과 안전한 보행환경 조성을 목적으로 도입된 스마트 스쿨존 시스템의 정량적 효과를 분석하여 그 실효성을 확인하고 정책적 활용 가능성을 검토하였다. 특히, 스마트스쿨존 시스템 설치 전·후의 차량 및 보행자 행태 데이터를 수집하고 통계적 분석을 통해 각 서비스 항목의 효과를 검증하였다.
설치 전후 데이터를 비교한 결과, 과속 계도 서비스는 제한속도 위반 차량의 비율을 통계적으로 유의미하게 감소시켰으며, 특히 초등학생 등·하교 시간대와 같은 혼잡 시간대에서 뚜렷한 개선 효과가 관찰되었다. 이는 단순 표지판이나 과속방지턱과는 다르게 실시간 속도 계도와 경고 메시지가 운전자의 행동 변화를 직접적으로 유도했음을 시사한다. 무단횡단 검지 및 알림 서비스 또한 무단횡단 보행자의 수를 실질적으로 줄이며 보행 행태 개선에 기여한 것으로 나타났는데, 이는 보행자 주의 환기뿐 아니라 운전자의 위험 인식 강화에도 기여했음을 의미한다. 정지선 위반 계도 서비스는 위반 차량 비율을 통계적으로 유의하게 감소시켜, 차량의 정지선 준수율 향상과 횡단보도 진입 안전 확보에 긍정적 영향을 미쳤다. 반면 불법 주·정차 계도 서비스는 평균적으로 감소 추세를 보였으나 통계적 유의성은 확보하지 못하였다. 이는 상가·주거 밀집 지역의 구조적 요인과 야간 주차 수요가 영향을 미친 결과로 해석된다.
이러한 결과는 단순히 물리적 시설에 의존하는 기존 스쿨존 관리 방식과 다르게 스마트스쿨존과 같은 실시간 데이터 기반 능동적 교통안전 관리 체계가 운전자와 보행자의 행동 변화를 유도할 수 있음을 실증적으로 보여준다는 점에서 의의가 있다. 특히 과속, 정지선 위반, 무단횡단과 같이 직접적인 사고 위험과 관련된 요소에서 긍정적인 변화가 나타났다는 점은 정적 시설 중심의 기존 교통안전 대책의 한계를 보완할 수 있는 능동적 교통관리 기술로서 스마트스쿨존 시스템의 가능성을 제시한다 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 스마트스쿨존 시스템의 향후 고도화 및 정책적 활용을 위한 시사점은 다음과 같다.
첫째, 불법 주·정차 문제의 실질적 해결을 위해 스마트스쿨존 시스템을 독립적으로 운영하기보다는 불법 주·정차 단속시스템과의 연계를 통하여 실시간 단속 기능을 강화할 필요성이 있다.
둘째, 등교 시간대와 같이 초등학생 보행자 밀집이 높은 시간에는 스마트스쿨존 시스템의 효과가 제한적으로 나타날 수 있으므로 교통지도 인력의 배치, 물리적 보행 유도 시설 확충 등 외적 관리 수단을 병행할 필요성이 있다. 이는 아동 보행자의 인지·행동적 특성으로 인한 무단횡단 위험을 보완하고 시스템 효과를 극대화하는데 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
스마트스쿨존 시스템은 어린이 보호구역에서 교통안전을 강화할 수 있는 실질적인 대안으로 평가된다. 다만 본 연구는 설치 전·후 단기간의 자료에 기초하였다는 점에서 장기 효과를 충분히 검증하지 못하였고, 설치 위치에 따른 효과 차이를 충분히 고려하지 못했다는 한계를 가진다. 따라서 향후 연구에서는 (1) 장기적 관측을 통한 지속 효과 검증, (2) 도로 주변 인프라 및 기하구조를 고려한 설치 위치에 따른 효과 분석, (3) 표본 지점의 확대와 장기간 자료 축적을 통한 일반화 가능성 검토가 필요하다. 추가적으로 향후 시스템 도입 효과가 단순한 행태 변화에 그치지 않고 어린이 보호구역 내 교통사고 자체의 실질적 감소로 이어지는지를 검토할 수 있는 장기적이고 종합적인 평가 연구가 요구된다. 이를 통해 스마트스쿨존 시스템의 정책적 실효성을 더욱 강화하고 어린이 보호구역의 교통안전을 근본적으로 개선하는 데 기여할 수 있을 것이다.
