서론
이론적 배경
1. 개인형 이동장치 및 전동 킥보드의 정의
2. 전동 킥보드 관련 법･제도 현황
3. 선행연구 검토와 연구의 차별성
연구방법
1. 자료 수집 및 코딩 절차
2. 변수의 정의
3. 자료분석 방법
연구결과
1. 전동 킥보드 사고의 기초 통계
2. 전동 킥보드 사고의 군집분석 결과
결론 및 정책 제언
1. 연구 결과의 요약
2. 정책적 제언
3. 연구의 한계
서론
개인형 이동장치(Personal Mobility, PM)는 개인의 이동성과 편의성을 증대시키는 장점을 바탕으로 빠르게 성장하는 산업이 되었다(Lee and Kim, 2021). 또한 이동 중 타인과의 접촉이 적다는 특성으로 인해 코로나19 이후 대중교통 이용에 따른 감염 우려가 증가하면서 비접촉 이동수단으로서 더욱 주목받게 되었다(Chae and Jin, 2022; Kim and Kim, 2023). 이러한 개인형 이동장치 중 전동 킥보드는 공유 서비스를 통한 높은 접근성을 바탕으로 이용이 빠르게 확산되어 왔다(Kang and Kwon, 2024).
전동 킥보드의 높은 이용률에 따라 관련 사고 역시 지속적으로 증가하였고, 이를 규제하기 위해 2021년 ｢도로교통법｣이 개정되었다. 개정된 주요 내용으로는 운전면허(제2종 원동기장치자전거 면허 이상) 의무화와 더불어 동승자 탑승 및 안전모 미착용에 대한 처벌 규정 신설을 들 수 있다. 하지만 처벌의 강화에도 불구하고 전동 킥보드 사고는 줄어들지 않았다. 실제로 2017년 대비 2023년 전동 킥보드 사고 발생 건수는 약 20배 증가하였으며, 사망사고 역시 3배 이상 증가하였다(Kim et al., 2025). 이는 개정된 ｢도로교통법｣이 전동 킥보드 사고 예방에 충분한 효과를 거두지 못했음을 시사한다.
이러한 상황에서 보행자는 보도, 횡단보도, 자전거･보행자 겸용도로, 이면도로 등 보행자 통행 공간 전반에서 전동 킥보드 사고의 위험에 노출되어 있다. ｢도로교통법｣제13조의2에 따르면 전동 킥보드는 명시적으로 보도 통행이 금지되어 있지만 실제로는 보도에서 빈번하게 운행되고 있다. 대학생 대상 설문조사에 따르면 응답자의 28%가 보도에서 주행한 경험이 있다고 응답하였으며, 이는 전체 도로 유형 중 두 번째로 높은 비율이었다(Jin et al., 2024). 전동 킥보드 운전자들이 보도를 이용하는 주된 이유는 출퇴근 시간대에 차도보다 상대적으로 안전하고 신호 대기 없이 이동할 수 있다는 판단에 기인한다(Cho et al., 2021). 문제는 이러한 보행자 통행 공간에서의 운행이 보행자와의 직접적인 충돌로 이어질 가능성이 높다는 점이다. 보행자는 별다른 안전장치를 갖추지 않은 상태에서 전동 킥보드와 충돌할 경우 심각한 부상이나 사망에 이를 가능성이 크다. 또한 전동 킥보드의 무분별한 주차 문제 역시 보행자의 통행을 방해하고 보행 약자의 이동 안전을 위협한다(Radavoi and Potter, 2022). 따라서 보행자의 안전과 통행권을 보장하기 위한 실효성 있는 정책적 대응이 요구된다.
새로운 정책을 수립하기 위해서는 전동 킥보드 사고의 원인과 발생 행태를 명확하게 규명할 필요가 있다. 특히 사고가 발생한 장소는 운전자의 행동을 구분하는 중요한 요인으로 작용하기 때문에(Lee and Oh, 2006), 전동 킥보드 사고 역시 발생 장소를 포함하여 어떤 요인들이 작용하는지 분석할 필요가 있다. 하지만 기존 선행연구는 주로 이용자의 인식이나 법･제도 개선 논의에 초점을 두고 있어 실제 발생한 사고에 대한 실증적 원인 분석은 부족하다(Kang and Kwon, 2024).
따라서 본 연구는 보행자 통행 공간에서 발생한 전동 킥보드 사고의 군집 유형별 특성을 규명하고, 이에 대한 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 분석 자료로는 법 개정일인 2021년 5월 13일부터 2024년 5월 12일까지 발생한 전동 킥보드 사고 관련 형사 1심 판결문 120건을 활용하였다. 교통사고 분석에 활용되는 교통사고분석시스템(TAAS)은 사고 내용이 구체적이지 않아 분석에 한계가 있는 반면(Moon, 2022), 판결문은 사고 발생 경위와 가해자･피해자의 행위 태양 등이 상세히 기재되어 있어 사고 분석에 적합한 자료이다. 다만, 판결문은 형사절차를 거쳐 법원의 판단이 이루어진 사건을 대상으로 하므로, 형사절차로 이어지지 않은 경미한 사고는 분석 대상에 포함되지 않았다. 분석 방법으로는 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis, 이하 MCA)과 K-평균 군집분석(K-means clustering)을 실시하여 사고를 유형화하고, 군집과 외생변수 간 교차분석을 통해 군집별 특성 차이를 검토하였다. 이를 통해 형사 사건화된 전동 킥보드 사고의 구조적 특성을 규명하고, 각 군집 유형의 특성에 부합하는 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
이론적 배경
1. 개인형 이동장치 및 전동 킥보드의 정의
개인형 이동장치(Personal Mobility, PM)는 단거리 이동에 적합한 전동화 소형 이동수단을 포괄하는 개념으로, 친환경성･휴대 용이성･이동 편의성 등의 특성을 지닌다(Yang, 2021). ｢도로교통법｣ 제2조 제19호의2는 개인형 이동장치를 원동기장치자전거 중 시속 25km 이상으로 운행할 경우 전동기가 작동하지 아니하고 차체 중량이 30kg 미만인 것으로 정의하고 있으며, 전동 킥보드, 전동 이륜평행차, 전동 외륜보드, 전기자전거 등이 이에 해당한다. 이 가운데 전동 킥보드는 공유 서비스를 통한 높은 접근성을 바탕으로 도시 내에서 널리 활용되는 유형으로, 개인형 이동장치 중에서도 높은 사회적 관심을 받고 있다(Kang and Kwon, 2024). 본 연구에서는 전동 킥보드를 ｢도로교통법｣상 최고속도 시속 25km 이하, 차체 중량 30kg 이하의 요건을 충족하는 전기 동력 기반의 1인용 원동기장치자전거로 정의하였다.
2. 전동 킥보드 관련 법･제도 현황
2020년 5월 ｢도로교통법｣ 개정 이전에는 개인형 이동장치에 대한 별도의 법적 규정이 존재하지 않았기 때문에, 전동 킥보드는 법적으로 원동기장치자전거로 분류되었다. 이에 따라 전동 킥보드는 일반 이륜자동차와 유사한 수준의 엄격한 규제를 적용받았으며, 운전자는 만 16세 이상이 취득 가능한 원동기장치자전거 면허 이상의 운전면허를 반드시 소지해야 했다. 또한 운행 구역은 차도로 한정되었고 자전거도로와 보도 주행은 금지되었으며, 안전모 착용 등 운전자에게 요구되는 안전 의무 역시 오토바이 운전자와 유사한 수준으로 부과되었다(Yoo, 2021).
이후 2020년 5월 20일 공포된 ｢도로교통법｣ 개정에서는 개인형 이동장치에 관한 규정이 신설되면서 규제가 완화되었다. 일정한 규격 요건을 충족하는 개인형 이동장치에 대해서는 자전거 수준의 규제가 적용되었고, 이에 따라 만 13세 이상이면 운전면허 없이도 전동 킥보드를 이용할 수 있게 되었다. 아울러 자전거도로 주행이 가능해졌고, 안전모 미착용에 대한 처벌 규정도 삭제되었다. 그러나 개인형 이동장치 이용 증가와 이에 따른 사고 확산이 새로운 사회문제로 대두되면서, 2021년 1월 ｢도로교통법｣ 재개정을 통해 규제가 다시 강화되었다.
2021년 1월 개정되어 동년 5월 13일부터 시행된 ｢도로교통법｣은 폐지되었던 면허 요건을 재도입하였고, 안전모 미착용에 대한 범칙금 부과 및 2인 이상 탑승 금지 등 처벌 규정을 재정비하였다(Yoo, 2021). 이로써 전동 킥보드는 다시금 원동기장치자전거에 준하는 책임과 의무가 요구되는 교통수단으로 관리되기 시작하였다.
전동 킥보드 관련 법 제도는 단기간 내 규제 완화와 강화가 반복되는 변화를 겪어 왔다. 이는 개인형 이동장치 산업의 급속한 성장에 따라 제도적 대응이 지속적으로 조정되어 왔음을 보여준다. 그러나 이러한 규제 변화에도 불구하고 개인형 이동장치 사고는 감소하지 않고 오히려 증가하는 경향을 보인다.
Table 1과 같이 개인형 이동장치 사고 건수는 2018년 225건에서 2023년 2,389건으로 크게 증가하였으며, 2024년에는 2,232건으로 다소 감소하였으나 여전히 높은 수준을 유지하고 있다. 사망자 수 역시 2018년 4명에서 2023년 24명으로 증가하였고, 부상자 수도 같은 기간 238명에서 2,622명으로 크게 늘어났다(Traffic Accident Analysis System, 2024). 다만, 도로교통공단 교통사고분석시스템(Traffic Accident Analysis System, TAAS)의 개인형 이동장치 사고 통계는 전동 킥보드･전기자전거 등을 포함한 모든 개인형 이동장치를 통합 집계한 수치로, 하위 유형별 분리 통계는 별도로 공개하고 있지 않다. 전동 킥보드가 개인형 이동장치 중 높은 이용률과 사회적 관심을 받고 있다는 점을 고려하면(Kang and Kwon, 2024) 전체 개인형 이동장치 사고 증가에는 전동 킥보드 사고가 상당 부분 포함되어 있을 가능성이 높다.
Table 1.
Annual statistics of personal mobility device accidents
| 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | |
| Accidents (n) | 225 | 447 | 897 | 1,735 | 2,386 | 2,389 | 2,232 |
| Fatalities (n) | 4 | 8 | 10 | 19 | 26 | 24 | 23 |
| Injuries (n) | 238 | 473 | 985 | 1,901 | 2,684 | 2,622 | 2,486 |
특히 주목할 점은 전동 킥보드에 대한 규제가 다시 강화된 2021년 이후에도 개인형 이동장치 사고가 지속적으로 증가하였다는 점이다. 이는 개정된｢도로교통법｣이 사고 예방에 일정한 제도적 기반을 마련하였음에도 실제 사고의 발생 양상과 행태적 특성을 충분히 반영하지 못하였을 가능성을 시사한다. 따라서 전동 킥보드 사고에 효과적으로 대응하기 위해서는 단순한 규제 강화에 그치기보다, 실제 사고가 어떠한 공간과 행태적 특성 속에서 발생하는지를 분석하고, 이에 기초한 맞춤형 정책 마련이 필요하다.
3. 선행연구 검토와 연구의 차별성
1) 이용자의 인식 및 이용 행태
Jin et al.(2024)은 2023년 11월 1일부터 8일까지 대학생들을 대상으로 전동 킥보드 이용자의 인식 및 행태에 대한 온라인 설문조사를 실시하였다. 해당 연구 결과, 총 응답자 180명 중 140명(77.8%)이 전동 킥보드를 이용한 경험이 있으며, 주로 대학가 이동을 목적으로 한 경우가 69명(49.4%)으로 높게 나타났다. 주행 도로는 차도가 56명(40.0%)으로 가장 많았지만, 보도로 주행한 경우도 38명(27.1%)으로 차도 다음으로 높게 나타났다. 특히 주차 시 보도를 이용한 경우가 84명(60.0%)으로 가장 많았다. 이는 전동 킥보드가 보행자에게 직접적인 위험 요소로 작용함을 시사한다.
Cho et al.(2021) 역시 설문조사를 통해 전동 킥보드 이용자들의 이용 행태 및 특성을 파악하였다. 해당 연구 결과, 이용 목적에 따라 이용자들의 직종, 빈도, 공간, 주행 속도에서 차이가 나타났으며 전동 킥보드의 보도 운행은 위법임에도 불구하고 보도를 통해 주행하는 이용자가 다수인 것으로 나타나 행태적 규제의 실효성 문제가 제기되었다.
이와 같이 인식 및 행태를 분석한 연구들은 전동 킥보드 운전자들이 보도를 빈번하게 이용하고 있으며, 이는 보행자에게 직접적인 위험 요인으로 작용할 수 있음을 보여준다. 그러나 해당 연구들은 이용자의 인식과 행태만을 파악하였으므로, 실제 사고 상황에서 어떠한 요인이 사고에 직접적으로 영향을 미치는지에 대한 실증적 분석은 이루어지지 않았다. 따라서 전동 킥보드 사고에 직접적인 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위해, 사고가 어떤 양상으로 발생하였는지를 실증적으로 분석할 필요가 있다.
2) 사고 원인 및 심각도 영향 요인
Kim et al.(2021)은 3년(2017~2019년)간 TAAS의 개인형 이동장치 사고를 위계적 로지스틱 모형을 적용하여 사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 연구 결과, 사고 원인이 신호 위반, 교차로 운행 방법 위반, 과속인 경우 사고 심각도가 높은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태가 사고 심각도의 주요 결정 요인임을 시사한다. Moon(2022)은 순서형 프로빗 모형을 적용하여 개인형 이동장치 사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 해당 연구 결과, 보행자와 충돌 시 사고 심각도가 높았으며, 개인형 이동장치 운전자의 불법유턴 또는 차량의 과속이 동반된 경우에도 심각도가 높게 나타났다. 이는 보행자가 개인형 이동장치의 위험에 직접 노출되어 있으며, 운전 행태가 사고 심각도의 주요 요인임을 보여준다.
이와 같이 사고 요인을 분석한 연구들은 주로 운전자 행태를 사고 발생 및 심각도의 핵심 요인으로 지적하였다. 그러나 해당 연구들은 다음과 같은 한계를 가진다. 첫째, 사고의 주요 요인이 운전자 개인의 행태적 요인으로 한정되어 있으며, 사고 발생 장소나 물리적 환경 등 공간적 맥락이 고려되지 않았다. 둘째, 2021년 ｢도로교통법｣ 개정 이전 데이터를 사용하여, 강화된 규제 이후의 변화된 교통 환경을 충분히 반영하지 못한다. 전동 킥보드 사고가 본격적으로 증가한 시기가 2021년 이후임을 고려하면, 최신 데이터를 활용한 실증 연구가 필요하다. 셋째, 분석 대상이 모든 개인형 이동장치로 설정되어 있어, 전동 킥보드와 운전 방식이 상이한 전동 이륜평행차 및 전기자전거가 혼재되어 있다(Choi, 2024). 이로 인해 전동 킥보드 사고의 특성을 구체적으로 반영하기에는 한계가 있다. 넷째, 기존 연구가 주로 활용한 교통사고분석시스템(TAAS)은 개인형 이동장치 세부 유형별 통계를 제공하지 않으며, 사고의 구체적인 상황을 기술하지 않아(Moon, 2022), 사고 요인을 심층적으로 분석하기 위해서는 새로운 자료와 방법론의 도입이 필요하다.
3) 사고의 공간적 특성
이용자의 행태적 요인에 집중한 초기 연구들과 달리, 최근에는 전동 킥보드 사고 발생의 공간적 특성과 입지 요인에 주목하는 연구들이 증가하고 있다. Oh and Kim(2021)은 2017년부터 2019년까지 한국 TAAS 데이터를 활용하여 개인형 이동장치 사고의 위험 요인을 공간적 관점에서 탐색하였다. 그 결과, 보도와 자전거도로가 넓을수록 보행자와 PM 간 갈등이 증가하여 보행자 충돌 사고가 많이 발생하는 경향이 있으며, 보도 운행 금지 규정만으로는 사고 예방에 한계가 있다는 점을 지적하였다. Heydari et al.(2022)은 런던의 근린 특성과 전동 킥보드 사고 발생 빈도 간의 관계를 분석한 결과, 보행량과 자전거 통행량이 높은 지역, 학교 밀집 지역에서 사고 발생 빈도가 유의미하게 높게 나타났다. 반면, 녹지 비율이 높은 지역에서는 사고 빈도가 낮아지는 경향이 확인되었다. 이는 토지이용 특성과 보행 인프라가 사고 분포에 영향을 미치는 중요한 공간 변수임을 시사한다. Jiao et al.(2021) 역시 GIS 기반의 Moran's I 분석을 적용하여 미국 텍사스 지역 전동 킥보드 사고가 공간적으로 군집되어 있으며, 신호 교차로 주변 및 간선도로에 집중되는 경향을 발견하였다.
이와 같은 국외 연구들은 전동 킥보드 사고가 무작위로 분산되지 않고 특정 공간적 맥락 속에서 집중적으로 발생함을 보여주며, 사고 예방 정책 수립 시 공간적 특성을 고려하는 접근이 필요하다는 점을 강조한다. 그러나 국내에서는 전동 킥보드 사고의 공간적 분포와 환경 요인을 결합하여 실증적으로 분석한 연구가 아직 부족한 실정이다. 이는 국내 교통 환경 및 법･제도의 특수성을 반영하지 못한다는 점에서, 국내 맥락에 적합한 공간 분석 기반의 실증 연구가 필요함을 시사한다.
이상의 선행연구를 종합하면, 전동 킥보드 사고에 관한 연구는 이용자의 인식･행태 분석, 사고 원인 및 심각도 요인 규명, 그리고 공간적 특성 분석의 세 가지 흐름으로 구분된다. 기존 국내 연구들은 운전자의 행태적 요인을 중심으로 사고를 분석하는 데 집중하였으나, 공간적 맥락과 물리적 환경을 통합하여 사고 발생 패턴을 분석한 연구는 상대적으로 미흡하다. 또한 대부분의 연구가 2021년 이전 데이터에 기반하고 있어, 규제 강화 이후 변화된 실태를 반영하는 최신 자료 기반의 실증 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 연구 공백을 보완하기 위해 2021년 이후의 전동 킥보드 사고 자료를 대상으로, 사고가 어떠한 공간적･행태적 특성 속에서 발생하는지를 실증적으로 분석하고자 한다.
연구방법
1. 자료 수집 및 코딩 절차
본 연구는 ｢도로교통법｣ 개정일인 2021년 5월 13일부터 2024년 5월 12일까지 3년간 발생한 전동 킥보드 관련 형사사건을 분석 대상으로 설정하였다. 연구자료는 법률 정보 데이터베이스인 엘박스(LBOX)에서 판결문을 수집하였다. 검색어는 전동 킥보드 관련 사고로 한정하기 위하여 ‘전동 킥보드’만을 검색어로 사용하였으며, ‘개인형 이동장치’, ‘PM’등의 용어는 전동 킥보드 외의 이동수단이 포함될 가능성이 있어 검색어에서 제외하였다. 사고 발생일과 형사 제1심판결 선고일 간 시차가 존재할 수 있음을 고려하여 검색 기간은 선고일 기준 2021년 5월 13일부터 2025년 5월 12일까지로 설정하였으며, 심급은 제1심 사건으로 한정하였다. 이는 사고의 구체적 행위 태양, 현장 상황, 피해 결과 등에 관한 사실관계 판단이 주로 제1심에서 이루어지기 때문이다. 이 기준에 따라 수집된 판결문은 총 669건이었다. 이 중 본 연구의 목적과 부합하지 않는 사례를 체계적으로 배제하기 위해 다음과 같은 기준을 적용하였다. 첫째, 연구 대상 기간(2021.5.13.~2024.5.12.)에 해당하지 않는 사건(104건)을 제외한 후 전동 킥보드를 이용한 절도나 사기 등 교통사고와 무관한 일반 범죄 사건(238건)을 순차적으로 배제하였다. 둘째, 사고 발생 장소가 보행자 통행 공간(보도, 이면도로, 횡단보도, 자전거･보행자 겸용도로)이 아닌 차도 등에서 발생한 사건(123건)을 제외하였다. 마지막으로, 사실관계에 대한 구체적 판단보다는 법리적 다툼이 주를 이루는 상급심 판결문(84건)을 제외하였다. 이러한 정제 과정을 거쳐 총 549건이 제외되었으며, 최종적으로 120건의 제1심 판결문을 분석 자료로 확정하였다. 분석 자료의 코딩은 연구의 객관성과 신뢰성을 확보하기 위해 수집된 120건의 판결문에 고유 일련번호를 부여한 후, 4인의 연구자가 독립적인 교차코딩(cross-coding)을 수행하는 방식으로 진행되었다. 각 연구자는 사전에 합의된 코딩 가이드라인에 따라 데이터를 분류하였으며, 독립 코딩 완료 후 양측의 결과를 대조하여 불일치(discrepancy) 항목을 식별하였다. 불일치가 발생한 사례에 대해서는 해당 판결문의 원문을 공동으로 재검토하고, 심층적인 토론을 거쳐 전원 합의(consensus)에 도달한 값만을 최종 데이터로 확정함으로써 코딩 과정의 주관적 편향을 최소화하였다. 이와 같은 절차를 거쳐 산출한 코더 간 신뢰도(Cohen’s Kappa)는 평균 κ=.82~.90으로 나타나 높은 수준의 일치도를 보였다(Landis and Koch, 1977). 분석에 사용된 모든 변수는 범주형으로 코딩하였으며, 최종 확정된 자료를 바탕으로 SPSS 31.0을 활용하여 기술통계분석 및 군집분석을 실시하였다.
2. 변수의 정의
본 연구에서는 전동 킥보드 사고의 양상을 파악하기 위해 사고 발생 장소, 사고의 대향자, 전동 킥보드 운전자의 피해 및 가해 여부, 피해자의 상해 수준, 음주운전 여부, 전방주시태만 여부, 사고 후 도주 여부를 설정하였다.
사고 발생 장소는 전동 킥보드가 보행자와 근접한 공간에서 운행된다는 특성을 반영하여(Radavoi and Potter, 2022) 보도, 횡단보도, 자전거･보행자 겸용도로, 이면도로의 4개 유형으로 구분하였다. 이면도로는 ｢도로교통법｣ 시행령 제11조상 보･차 미분리 구간으로 보행자와 차량이 혼재하는 공간이며(Lee and Kang, 2024), 판례상 보행자 보호 의무가 엄격히 적용된다는 점을 고려하여 분석 대상에 포함하였다. 사고의 대향자는 전동 킥보드 사고에서 전동 킥보드 운전자와 사고가 발생한 자로 보행자와 상대 차마 모두를 포함하는 개념으로 정의하였다. 피해 및 가해 여부는 전동 킥보드 운전자가 해당 사고에서 피해자 또는 가해자에 해당하는지를 판결문 기준으로 구분하여 코딩하였다. 피해자의 상해 수준은 TAAS 분류 기준에 따라 상해 없음, 경상(치료 기간 3주 미만), 중상 및 사망(치료 기간 3주 이상 또는 사망)의 3개 범주로 정의하였다. 음주 여부는 개인형 이동장치 사고에서 치명적 피해를 야기하는 주요 요인으로 보고된 선행연구를 반영하여(Das et al., 2023: 11; Sorenson et al., 2023: 37), 판결문에 기재된 음주 여부를 기준으로 이분 변수로 코딩하였다. 전방주시태만 여부는 ｢도로교통법｣ 제48조 제1항에 규정된 안전운전 의무 위반 인정 여부를 기준으로, 사고 후 도주 여부는 뺑소니 해당 여부를 기준으로 각각 이분 변수로 설정하였다(Jeong and Kwon, 2014). 자세한 변수의 정의는 Table 2와 같다.
Table 2.
Definition of variables
3. 자료분석 방법
본 연구에서 수집된 변수는 모두 범주형으로 구성되어 있어, 변수 간 구조적 관계를 파악하고 차원을 축소하기 위해 먼저 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis, MCA)을 실시하였다. 다중대응분석은 다수의 범주형 변수 간 관계를 저차원의 좌표 공간에 표현하는 기법으로, 고차원 범주형 자료의 구조적 패턴을 탐색하는 데 적합하다. 또한 각 변수의 차원 형성 기여도를 확인하기 위해 판별측도(discriminant measure)를 산출하였다. 이후 다중대응분석을 통해 산출된 차원 점수를 연속형 투입변수로 활용하여 K-평균 군집분석(K-means clustering)을 실시하였다. K-평균 군집분석은 사전에 설정된 군집 수(k)를 기준으로 군집 내 동질성과 군집 간 이질성을 극대화하는 방법으로, 사례 간 유사성에 근거하여 전동 킥보드 사고 유형을 분류하는 데 적합하다. 도출된 군집 간 차이를 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시하였으며, 군집과 외생변수 간 관련성을 확인하기 위해 교차분석을 추가로 수행하였다. 모든 통계 분석은 SPSS 31.0을 활용하였다.
연구결과
1. 전동 킥보드 사고의 기초 통계
전동 킥보드 사고 120건의 기초통계를 분석한 결과는 Table 3과 같다. 사고 발생 장소는 횡단보도 65건(54.2%), 보도 26건(21.7%), 자전거･보행자 겸용도로 16건(13.3%), 이면도로 13건(10.8%) 순으로 나타났다. 전동 킥보드 사고의 대향자는 보행자가 52건(43.3%)으로 가장 많았고, 자동차가 44건(36.6%), 오토바이 11건(9.1%), 자전거 8건(6.6%), 전동 킥보드 5건(4.1%) 순으로 나타났다. 전동 킥보드 운전자가 가해자인 사고는 65건(54.2%), 피해자인 사고는 55건(45.8%)으로 나타났다. 피해자의 상해 수준은 경상이 81건(67.5%)으로 가장 많았고, 중상 및 사망 35건(29.2%), 상해 없음 4건(3.3%)으로 나타났다. 또한 음주운전에 해당하는 사건은 10건(8.3%), 전방주시태만에 해당하는 사건은 61건(50.8%), 사고 후 도주에 해당하는 사건은 14건(11.7%)으로 나타났다.
Table 3.
Descriptive statistics of electric scooter accidents
2. 전동 킥보드 사고의 군집분석 결과
1) 다중대응분석(MCA) 결과
분석 대상 판결문 120건에 대해 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis, MCA)을 실시한 결과는 Table 4 및 Figure 1과 같다. 전체 관성을 설명하는 두 개의 차원이 추출되었으며, 두 차원의 누적 설명력은 77.485%로 나타났다. 제1차원은 전체 관성의 47.866%를 설명하였으며, 판별측도 분석 결과 전동 킥보드 운전자의 피해 및 가해 여부 변수가 0.733으로 가장 높은 기여도를 나타냈다. 제2차원은 전체 관성의 29.619%를 설명하였으며, 사고 발생 장소 변수가 0.718로 가장 높은 기여도를 나타냈다. 이는 제1차원이 전동 킥보드 운전자의 가･피해 지위를 주로 반영하고, 제2차원은 사고 발생 장소를 주로 반영함을 보여준다. 구체적으로 제1차원(가로축, 47.866%)에서는 피해자(-)와 가해자(+)가 뚜렷하게 대비되었고, 제2차원(세로축, 29.619%)에서는 이면도로(-)가 보도, 횡단보도, 자전거･보행자 겸용도로와 구분되는 방향으로 분포하는 구조가 나타났다.
Table 4.
Discrimination measures and explained variance for each dimension of the multiple correspondence analysis
2) k-평균 군집분석 결과
다중대응분석(MCA)을 통해 산출된 제1차원 및 제2차원 점수를 연속형 투입변수로 활용하여 K-평균 군집분석(K-means clustering)을 실시하였다. 분석 결과, 전체 120건의 사례는 3개의 군집으로 분류되었으며, 군집별 사례 수는 군집 1 49건(40.8%), 군집 2 13건(10.8%), 군집 3 58건(48.3%)으로 나타났다. 각 군집의 최종 군집중심 좌표는 Figure 2와 같으며, 세 군집의 중심점은 제1차원과 제2차원상에서 서로 구분되는 위치를 보였다. 한편 군집 구조의 타당성을 검토하기 위해 실루엣 계수(silhouette coefficient)를 산출한 결과, 전체 평균 실루엣 계수는 0.581로 나타났다. 또한 2개 군집 구조는 이면도로에서 나타난 음주운전 및 사고 후 도주 특성을 독립된 유형으로 충분히 분리하지 못하였고, 4개 군집 구조는 군집 규모의 불균형과 해석 가능성 저하가 나타나, 3개 군집 구조가 전반적으로 수용 가능한 수준의 분리도를 보이는 것으로 확인되었다.
군집 중심 간 분리 정도를 부가적으로 검토하기 위하여 제1차원 및 제2차원에 대한 분산분석(ANOVA) 결과를 Table 5에 제시하였다. 제1차원의 경우 F(2, 117)=135.735(p<.001), 제2차원의 경우 F(2, 117)=154.229(p<.001)로 나타났다. 다만 K-평균 군집분석에서의 분산분석 결과는 군집화 알고리즘의 최적화 과정에서 파생되는 기술통계적 참고치이므로, 군집 구조의 타당성은 앞서 산출한 실루엣 계수(0.581)를 중심으로 판단하였다.
Table 5.
ANOVA results for MCA dimensions
| Dimension | Cluster mean square | Cluster degrees of freedom | Error mean square | Error degrees of freedom | F |
| Dimension 1 | 41.929 | 2 | 0.309 | 117 | 135.735 |
| Dimension 2 | 43.500 | 2 | 0.282 | 117 | 154.229 |
3) 군집별 특성 및 명명
군집분석 결과, 도출된 3개 군집은 사고 발생 장소, 전동 킥보드 운전자의 피해･가해 여부 및 피해자 상해 정도에서 서로 다른 분포 특성을 보였으며, 각 군집의 세부 특성은 다음과 같다. 군집 1(n=49, 40.8%)은 보도(53.1%), 자전거･보행자 겸용도로(28.6%), 횡단보도(18.4%) 순으로 사고가 발생하였으며, 이면도로 사고는 포함되지 않았다. 전동 킥보드 운전자가 가해자인 사고가 46건(93.9%)으로 대부분을 차지하였으며, 피해자의 상해 정도는 중상 및 사망 23건(46.9%), 경상 22건(44.9%), 상해 없음 4건(8.2%)으로 나타났다. 이러한 특성에 근거하여 군집 1은 ‘보도 중심 보행자 충돌형’으로 명명하였다. 군집 2(n=13, 10.8%)는 전체 사고가 이면도로에서 발생하였으며, 전동 킥보드 운전자가 가해자인 사고 10건(76.9%)과 피해자인 사고 3건(23.1%)이 함께 나타났다. 피해자의 상해 정도는 경상 8건(61.5%), 중상 및 사망 5건(38.5%) 순으로 나타났으며, 음주 사고는 3건(23.1%)으로 확인되었다. 이러한 특성에 근거하여 군집 2는 ‘이면도로 중심 음주･도주형’으로 명명하였다. 군집 3(n=58, 48.3%)은 횡단보도(96.6%)와 자전거･보행자 겸용도로(3.4%)에서 발생한 사고로 구성되었으며, 전동 킥보드 운전자가 피해자인 사고가 49건(84.5%)으로 높은 비율을 차지하였다. 피해자의 상해 정도는 경상 51건(87.9%)이 대부분이었으며, 중상 및 사망은 7건(12.1%)으로 나타났다. 음주 사고는 7건(12.1%)으로 확인되었으며, 이러한 특성에 근거하여 군집 3은 ‘횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형’으로 명명하였다.
4) 외생변수와의 교차분석 결과
군집 구분의 타당성을 보조적으로 검토하기 위하여 군집분석에 투입되지 않은 외생변수인 전방주시태만 여부 및 사고 후 도주 여부에 대한 교차분석을 실시하였다. 먼저 군집별 전방주시태만 여부의 분포 차이를 분석한 결과는 Table 6과 같다. 보도 중심 보행자 충돌형(군집 1)의 전방주시태만 비율은 83.7%로 가장 높게 나타난 반면, 횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형(군집 3)은 19.0%로 가장 낮은 수준을 보였으며, 이면도로 중심 음주･도주형(군집 2)는 69.2%로 나타났다. 이러한 군집 간 분포 차이는 통계적으로 유의하였다(χ2=46.472, p<.001, Cramér's V=.62).
Table 6.
Cross-tabulation results of clusters × failure to keep a proper lookout
| Cluster | Not applicable | Failure to keep a proper lookout | Total | χ2 |
|
Cluster 1 (The sidewalk-centered pedestrian collision type) | 8(16.3) | 41(83.7) | 49(100.0) | = 46.472*** p<.001 |
|
Cluster 2 (The side-street-centered drunk driving and hit-and-run type) | 4(30.8) | 9(69.2) | 13(100.0) | |
|
Cluster 3 (The crosswalk-centered vehicle collision victim type) | 47(81.0) | 11(19.0) | 58(100.0) | |
| Total | 59(49.2) | 61(50.8) | 120(100.0) | 117 |
다음으로 군집별 사고 후 도주 여부의 분포 차이를 분석한 결과는 Table 7과 같다. 이면도로 중심 음주･도주형(군집 2)의 사고 후 도주 비율은 23.1%로 가장 높게 나타난 반면, 횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형(군집 3)은 1.7%로 가장 낮은 수준을 보였으며, 보도 중심 보행자 충돌형(군집 1)은 20.4%로 나타났다. 이러한 군집 간 분포 차이는 통계적으로 유의하였다(χ2=10.839, p=.004, Cramér's V=.30).
Table 7.
Cross-tabulation results of clusters × hit-and-run after the accident
| Not applicable | Hit-and-Run | Total | χ2 | |
|
Cluster 1 (The sidewalk-centered pedestrian collision type) | 39(79.6) | 10(20.4) | 49(100.0) | = 10.839** p=.004 |
|
Cluster 2 (The side-street-centered drunk driving and hit-and-run type) | 10(76.9) | 3(23.1) | 13(100.0) | |
|
Cluster 3 (The crosswalk-centered vehicle collision victim type) | 57(98.3) | 1(1.7) | 58(100.0) | |
| Total | 106(88.3) | 14(11.7) | 120(100.0) |
두 교차분석 결과를 종합하면, 군집별 외생변수의 분포 양상은 각 군집의 특성과 대체로 일관된 방향으로 나타났다. 특히 보도 중심 보행자 충돌형(군집 1)은 전방주시태만 비율이 83.7%로 가장 높게 나타났고, 사고 후 도주 비율도 20.4%로 비교적 높은 수준을 보였다. 반면 횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형(군집 3)은 전방주시태만과 사고 후 도주 비율이 각각 19.0%, 1.7%로 상대적으로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 외생변수의 분포가 군집별 특성과 차별적으로 나타남을 보여준다.
결론 및 정책 제언
1. 연구 결과의 요약
본 연구는 2021년 5월 13일부터 2024년 5월 12일까지 보행자 통행 공간에서 발생한 전동 킥보드 사고 관련 형사 제1심 판결문 120건을 분석하였다. 다중대응분석(MCA)과 K-평균 군집분석을 실시한 결과, 사고 유형은 세 가지 군집으로 유형화되었다. 분석 결과, 운전자의 가･피해 여부와 사고 발생 장소가 사고 구조의 핵심 변별 변수로 확인되었다. ‘보도 중심 보행자 충돌형’으로 명명한 군집 1은 전방주시태만 및 피해자 중상 및 사망 비율이 높아 사고의 심각성이 상대적으로 두드러졌다. ‘이면도로 중심 음주･도주형’으로 명명한 군집 2는 음주 사고와 사고 후 도주 비율이 다른 군집에 비해 상대적으로 높게 나타났다. ‘횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형’으로 명명한 군집 3은 전동 킥보드 운전자가 피해자인 사고가 주를 이루었다. 또한 교차분석 결과, 전방주시태만과 사고 후 도주 변수 모두에서 군집 간 유의한 차이가 확인되어, 도출된 군집이 현실의 사고 패턴을 일정 부분 반영하고 있음을 보여주었다.
이러한 결과는 관련 선행연구의 논의와 부합하는 동시에 실제 사고 판결문 기록을 통해 전동 킥보드 사고의 공간적 특성을 실증적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 첫째, 선행연구와의 유사성은 사고 발생 양상과 공간적 편중성에서 확인된다. 특히 ‘보도 중심 보행자 충돌형’이 확인된 점은 전동 킥보드 이용자의 보도 주행이 빈번하다는 선행연구(Jin et al., 2024; Cho et al., 2021)와 부합하는 결과이다. 또한, 전방주시태만과 높은 중상 및 사망 비율이 함께 나타난 군집의 특성은 운전자의 위험 운행이 사고 심각도와 밀접한 관련이 있다는 선행연구(Moon, 2022; Kim et al., 2021)와 부합한다. 아울러 사고 발생 장소가 군집 구조의 핵심 변별 변수로 작용한 점은 전동 킥보드 사고의 공간적 군집성을 분석한 해외 연구(Jiao et al., 2021; Heydari et al., 2022)의 결과를 국내 사고 판결문 자료를 통해 재확인하였다는 점에서 의미가 있다. 기초통계 결과에서도 기존 연구와 유사한 사고 양상이 확인되었다. Moon(2022)은 상대차종별 PM 교통사고를 분석한 결과, 단일로에서 전동 킥보드 운전자가 가해자인 사고에서는 보행자와의 충돌이 가장 많이 발생하였으며, 그 외 대부분의 사고에서는 승용차와의 충돌이 가장 높은 비율을 차지하였다고 보고하였다. 본 연구에서도 사고 대향자는 보행자가 43.3%로 가장 높은 비율을 차지하였고, 자동차가 36.7%로 그 뒤를 이어, 보행자와 자동차가 전동 킥보드 사고의 주요 대향자임을 확인하였다.
둘째, 분석 자료의 구체성과 사고 구조의 다차원적 특성을 확인하였다는 점에서 기존 연구와 차별화된다. 기존 연구가 주로 교통사고분석시스템(TAAS)의 통계자료나 설문조사에 의존하여 사고의 공간적 맥락과 운전자 행태를 개별적으로 다룬 반면, 본 연구는 구체적 사실관계가 기재된 형사 1심 판결문을 정량화하여 공간적 요인과 인적 요인(행위 태양, 음주, 후속 조치 등)을 통합적으로 고려한 군집분석을 통해 사고 유형을 제시하였다. 나아가 기존 연구들이 전동 킥보드 운전자를 주로 ‘위험을 유발하는 가해자'의 관점에서 접근한 것과 달리, 본 연구는‘횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형’을 통해 보행자 통행 공간에서 전동 킥보드 운전자 역시 사고의 피해자가 될 수 있는 구조적 취약성을 확인하였다. 종합하면, 본 연구는 형사 판결문이라는 구체적 사건 기록을 활용하여 전동 킥보드 사고를 공간적 특성과 행위 특성을 함께 고려한 유형으로 구조화하였으며, 사고의 공간적 맥락과 운전자의 행위 양상을 통합적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
2. 정책적 제언
1) ‘보도 중심 보행자 충돌형’에 대한 정책적 제언
‘보도 중심 보행자 충돌형’은 전동 킥보드의 보도 주행과 전방주시태만이 결합되어 보행자에게 중대한 인적 피해를 초래하는 사고 유형으로 볼 수 있다. 보도는 차량의 통행보다 보행자의 안전한 이동을 우선적으로 보장하기 위해 조성된 공간이라는 점에서, 차도에서 발생한 사고와는 다른 관점에서 접근할 필요가 있다. 특히 본 연구에서 해당 군집은 피해자의 중상 및 사망 비율이 높게 나타난 만큼, 보도에서의 전동 킥보드 운행에 대해서는 일반적인 교통안전 정책이 아닌 보행자 보호를 중심으로 한 관리방안을 마련할 필요가 있다. 이와 같은 사항을 반영한 정책적 제언은 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서 보도 사고의 주요 원인으로 확인된 전방주시태만의 감소를 위한 제도적 보완이 요구된다. 이를 위해 운전자의 주의력을 저해하는 행위에 대한 제도적 관리가 필요하며, 일부 국가에서는 이러한 위험요인을 줄이기 위해 관련 규제를 시행하고 있다. 대표적으로 프랑스는 ｢도로교통법｣에서 운행 중 휴대전화 사용뿐만 아니라 이어폰이나 헤드폰 등 귀에 착용하여 소리를 재생하는 모든 장치의 사용을 금지하고 있으며, 이를 위반할 경우, 벌금 부과에 그치지 않고 운전면허 정지 등 행정처분도 병과하고 있다Code de la route Article R412-6-1 . 반면 국내에서는 전동 킥보드 운행 중 휴대전화 사용을 제한하고 있으나 이어폰 및 헤드폰 착용에 대해서는 명시적인 제한 규정이 마련되어 있지 않다. 이어폰이나 헤드폰 착용은 교통 소리에 대한 청각적 정보를 제대로 인지하지 못하고 주변 위험요소의 탐지와 상황 인식을 어렵게 하므로(Stelling-Konczak et al., 2013) 국내에도 프랑스의 사례를 참고하여 관련 규정을 마련하는 등 제도적 보완이 요구된다.
둘째, 보도 주행에 대한 실효성 있는 관리가 이루어질 수 있도록 GPS 기반 지오펜싱(Geo-fencing) 기술을 활용한 운행관리 체계를 도입할 필요가 있다. 최근 공유 전동 킥보드에는 GPS 기반 지오펜싱(Geo-fencing) 기술을 적용하여 특정 구역에서의 주행을 제한하거나 최고속도를 자동으로 제어하는 방식이 활용되고 있다(Alexander and Bates, 2024). 이를 활용할 경우 보도에서 주행을 제한하거나 자동 감속 모드로 전환하도록 설정할 수 있으며, 보도 주행으로 사고가 발생한 경우에는 운행기록을 활용하여 법 집행 시 보도 주행 위반 여부를 객관적으로 확인할 수 있다.
셋째, 보도에서 발생하는 중대 사고를 예방하기 위해서는 최고속도 관리와 함께 불법 개조 전동 킥보드에 대한 관리체계도 강화할 필요가 있다. Brian(2013)은 주행속도가 증가할수록 보행자의 중상 위험이 높아진다고 보고하였다. 앞서 제안한 지오펜싱은 공유 전동 킥보드의 최고속도를 관리하는 데 효과적인 방안이 될 수 있으나, 개인 소유 전동 킥보드는 지오펜싱 적용이 어렵고, 불법 개조를 통해 최고속도 제한을 해제할 수 있어 속도 관리에 한계가 있다. 실제로 국내에서도 불법 개조 전동 킥보드의 위험성이 제기되어 왔다(Lim, 2021). 이에 대한 대안으로 스페인은 전동 킥보드에 개조 방지(anti-tampering) 장치의 적용을 의무화하여 최고속도 제한이 임의로 해제되는 것을 방지하고 있다(European Transport Safety Council, 2023). 국내에서도 이러한 제도를 도입하여 제조 단계에서부터 개조 방지 장치의 설치를 의무화할 필요가 있다. 아울러 불법 개조에 대한 체계적인 단속도 병행되어야 한다. 서울시는 2024년 불법 개조 전동 킥보드에 대한 집중단속을 실시하고, 불법 개조 방법을 안내하는 온라인 영상의 차단을 추진한 바 있다. 이러한 단속과 온라인 유통 차단 조치를 전국적으로 확대 시행한다면 불법 개조를 예방하고 안전성을 확보하는 데 효과적인 대안이 될 것으로 판단된다.
2) ‘이면도로 중심 음주･도주형’에 대한 정책적 제언
‘이면도로 중심 음주･도주형’에서 나타난 음주운전과 사고 후 도주의 특성에 대응하기 위해서는 처벌 강화에만 의존하기보다 이면도로의 공간적 특성을 고려한 환경 개선과 집중적인 관리가 병행될 필요가 있다. 본 연구에서 해당 군집은 음주운전과 사고 후 도주 비율이 다른 군집보다 높게 나타났으며, 이는 음주라는 위험행동이 이면도로의 물리적 환경과 결합하여 사고 위험을 증가시키고 있음을 시사한다. 따라서 음주운전 및 사고 후 도주 사건에 대한 예방 정책 역시 일반 도로가 아닌 발생 위험이 높은 이면도로를 중심으로 운영하는 것이 요구된다. 이와 같은 내용을 반영한 정책적 제언은 다음과 같다.
첫째, 이면도로를 단순한 통행 공간이 아닌 보행자의 안전을 우선하는 생활도로로 조성할 필요가 있다. 이러한 접근의 대표적인 사례로는 타이베이가 있다. 타이베이의 생활권 도로 교통환경 개선 프로그램(Neighborhood Traffic Environment Improvement Program)은 보도가 없는 이면도로에 녹색 보행공간을 조성하고, 정지 및 서행 노면표시를 확대하며, 주정차 공간을 재정비하여 보행자와 차량의 이동공간을 시각적으로 구분하였다. 그 결과 주간에 발생한 교통사고와 부상자가 감소하는 효과가 확인되었다(Huang et al., 2024). 이러한 연구 결과를 고려하면 이면도로를 중심으로 보행공간을 시각적으로 구분하고, 노면의 '정지'･'서행' 표시를 확대하며, 노면 도색과 조명시설을 개선하는 등 보행자 중심의 교통환경을 조성할 필요가 있다. 이와 같은 환경 개선은 사고 발생 위험을 낮출 수 있을 것으로 판단된다.
둘째, 음주운전에 대한 단속체계는 사고가 집중되는 공간을 중심으로 운영되어야 한다. 현재 음주단속은 주로 차량 통행량이 많은 간선도로를 중심으로 이루어지는 경우가 많으나, 본 연구 결과를 고려하면 이면도로는 전동 킥보드 음주운전의 고위험 구간으로 볼 수 있다. 따라서 경찰과 지방자치단체가 협력하여 전동 킥보드 이용이 많은 이면도로를 대상으로 음주단속과 안전계도를 집중적으로 실시하고, 사고 다발지역의 위험시간대와 주요 위반행위에 대하여 표적 단속과 예방 순찰을 강화하는 방안을 검토해야 한다. 이러한 공간 중심의 단속은 정책의 실효성을 높이는 동시에 이용자에게 음주운전에 대한 적발 가능성을 인식시켜 예방 효과를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
셋째, 사고 후 도주를 예방하기 위해서는 사고 발생 이후 운전자를 신속하게 특정할 수 있는 관리체계를 구축할 필요가 있다. 선행연구에서도 운전자의 식별 가능성을 높이는 제도는 사고 후 도주를 예방하고 사고 원인을 규명하는 데 중요한 요소로 제시되고 있으며(MacLeod et al., 2012), 이를 위해 일부 해외 국가에서는 등록제와 식별번호 부착 등의 제도를 운영하고 있다. 독일은 ｢Elektrokleinstfahrzeuge-Verordnung(eKFV)｣에 따라 전동 킥보드의 도로운행을 허용하는 대신 책임보험 가입을 의무화하고 있으며, 보험 가입 여부를 확인할 수 있도록 보험번호판을 차량 후면에 부착하도록 하고 있다. 또한 호주는 전동 킥보드를 등록 및 책임보험 체계 내에서 관리하여 운전자의 책임을 강화하고 있다(Greaves et al., 2025). 이러한 사례를 고려할 때, 보도에서 발생한 전동 킥보드 사고에 대한 책임을 강화하기 위해 개인 소유 전동 킥보드를 관리체계에 포함할 수 있도록 등록제, 식별번호 부착 및 책임보험 가입 등을 의무화할 필요가 있다. 또한 공유 전동 킥보드의 경우 운행기록을 사고 조사에 활용할 수 있는 제도적 기반을 마련한다면 이면도로에서 발생한 사고의 운전자 특정 및 사고 후 도주 대응 정책의 실효성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
3) ‘횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형’에 대한 정책적 제언
‘횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고형’에서는 전동 킥보드 운전자가 피해자인 사례(84.5%)가 대부분을 차지하였으며, 이는 보행자 통행 공간에서도 전동 킥보드 운전자가 차량과의 충돌에 취약한 교통약자가 될 수 있음을 보여준다. 따라서 전동 킥보드 운전자에 대한 안전의식 교육뿐만 아니라 공간적 안전성을 높이기 위한 정책이 요구된다. 이와 같은 사항을 반영한 정책적 제언은 다음과 같다.
첫째, 횡단보도에서의 올바른 전동 킥보드 통행방법에 대한 교육을 강화할 필요가 있다. 현행 도로교통법상 전동 킥보드가 횡단보도를 통행하는 경우 자전거와 동일하게 차량에서 내려 끌고 이동하여야 한다. 그러나 본 연구에서 분석한 횡단보도 중심 차량 충돌 피해 사고는 모두 전동 킥보드를 탑승한 상태에서 횡단하다가 발생한 것으로 확인되었다. 이는 전동 킥보드 이용자들의 횡단보도 통행방법에 대한 법규 이해와 준수 수준이 여전히 미흡함을 시사한다. 따라서 전동 킥보드 운전자를 대상으로 횡단보도 통행방법, 차량과의 충돌 상황에서의 안전수칙 등을 포함한 실효성 있는 안전교육이 요구된다. 이와 관련하여 호주에서는 전동 킥보드 이용자의 안전의식을 제고하기 위해 학교 기반 교육 프로그램인 Scootering Safety를 전국적으로 확대하여 학생들에게 안전한 주행방법과 잠재적 위험요인을 교육하고 있다(Education Today, 2026). 이러한 사례는 전동 킥보드 이용 초기부터 체계적인 안전교육을 제공하는 것이 안전의식 향상에 중요함을 보여준다. 따라서 국내에서도 전동 킥보드를 처음 이용하는 학생과 청소년을 대상으로 체계적인 안전교육을 실시하고, 올바른 통행방법과 법규를 조기에 습득할 수 있도록 하는 방안을 마련할 필요가 있다. 또한 공유 전동 킥보드의 경우 대여 애플리케이션을 활용하여 운행 전 안전교육과 법규 안내를 의무적으로 제공하고, 개인 소유 전동 킥보드에 대해서도 구매 단계 또는 운전자 교육 과정에서 관련 내용을 체계적으로 교육하는 방안을 검토할 필요가 있다.
둘째, 차량과 전동 킥보드의 충돌 가능성을 구조적으로 줄이기 위해서는 교차로 및 횡단보도의 설계 개선이 필요하다. 예를 들면 고원식 횡단보도(Raised Crosswalk)의 설치를 고려할 수 있다. 고원식 횡단보도는 횡단보도를 보도와 동일한 높이로 설치하여 차량이 횡단보도 진입 전에 자연스럽게 감속하도록 유도하는 시설로, 운전자의 전방주시를 강화하고 보행자 및 개인형 이동장치 이용자의 시인성을 높여 충돌을 방지한다(Shah et al., 2021). 또한 횡단보도를 교차로 곡선부가 끝나는 지점으로부터 약 3 m 후퇴하여 설치하고, 정지선을 횡단보도로부터 3~5m 전방에 설치하는 방안은 우회전 차량이 횡단보도 진입 전에 충분한 감속과 보행자 확인을 할 수 있는 공간을 확보함으로써 차량과 보행자의 충돌을 줄이는 데 효과적인 것으로 제안되었다(Lee et al., 2025). 이와 함께 자전거 횡단도를 확대하여 보행자와 자전거･개인형 이동장치의 횡단 공간을 명확하게 구분하는 방안도 검토할 필요가 있다. 자전거 횡단도는 차량 운전자가 자전거 및 전동 킥보드의 이동 경로를 보다 쉽게 예측할 수 있도록 하여 교차부에서의 충돌 가능성을 줄이는 데 기여할 수 있으며, 전용 신호체계를 함께 운영할 경우 안전한 횡단을 더욱 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다(Center for Urban Transportation Research, 2024).
셋째, 스마트 교통기술을 활용한 예방체계도 적극적으로 도입할 필요가 있다. 최근에는 AI 기반 영상분석과 딥러닝을 활용하여 교차로에서 보행자와 차량의 이동 궤적을 분석하고 잠재적인 상충을 사전에 예측하는 기술이 개발되고 있으며(Wang et al., 2020), 향후 이러한 시스템의 감지 대상을 전동 킥보드까지 확대한다면 차량 운전자에게 충돌 위험을 실시간으로 제공하여 차량과 전동 킥보드 간 사고를 예방하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 아울러 공유 전동 킥보드에는 GPS 기반 지오펜싱(Geo-fencing) 기술을 적용하여 횡단보도 및 교차부 접근 시 자동으로 속도를 낮추거나 이용자에게 주의 알림을 제공하는 기능을 도입하는 방안도 검토할 필요가 있다.
3. 연구의 한계
본 연구는 형사 제1심 판결문 120건을 분석 대상으로 한정하였다는 점에서 다음과 같은 방법론적 한계를 지닌다. 첫째, 형사 판결문이라는 자료의 속성에서 비롯된 표본 선택 편향(selection bias)의 가능성이 존재한다. 형사사법 절차상 이른바‘깔때기 효과(funnel effect)'로 인해 경찰 수사 단계에서 합의로 내사 종결되거나 검찰 단계에서 기소유예 처분을 받은 경미한 사고, 그리고 민사 분쟁이나 보험 처리로 종결된 사례들은 분석 대상에서 제외되어 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 사고 군집 유형은 전체 전동 킥보드 사고의 보편적 양상이 아닌 중상해 또는 중과실이 인정되어 정식 재판에 회부되어 형사 사건화된 중대 사고의 특성을 반영한 것으로 해석할 필요가 있다. 둘째, 제한된 표본 규모로 인한 일반화의 한계이다. 전체 분석 대상은 120건이며, 특히 이면도로 중심 음주･도주형(군집 2)의 경우 13건(10.8%)으로 사례의 수가 상대적으로 적다. 이로 인해 해당 군집의 특성은 탐색적 수준에서 해석해야 하며, 분석 결과를 일반화하는 데에는 한계가 있다. 셋째, 선행연구에서 중요하게 다루어진 일부 변수(노면 상태, 도로 구조, 연령, 성별, 헬멧 착용 여부, 탑승자 수 등)를 분석에 포함하지 못하였다. 판결문은 법적 책임 소재의 규명과 양형 판단을 목적으로 작성된 형사사법 문서의 특성상 해당 정보가 일관되게 기재되어 있지 않거나 결측치가 존재한다. 성별과 연령은 피해자만 기재되고 가해사건의 경우 기재되어 있지 않다. 안전모 착용 여부와 노면 상태가 기재된 판결문은 1건도 없었으며, 탑승자 수는 다인승으로 인해 발생한 사건이 1건밖에 되지 않아 분석에 포함하지 못하였다. 이에 따라 본 연구 결과는 제한된 변수에 기반한 분석이라는 점에서 한계가 있다. 넷째, 본 연구는 특정 기간(2021~2024년)의 자료를 활용한 횡단적 분석으로 변수 간 엄격한 인과관계를 규명하거나 사고 유형의 시계열적 변화를 추적하는 데에는 한계가 있다.
이러한 한계를 보완하기 위한 후속 연구 과제는 다음과 같다. 첫째, 민사 판결 자료, 보험 손해 데이터, 경찰청 교통사고 통계 등 다양한 자료원을 결합한 통합적 분석을 통해 전동 킥보드 사고 발생 구조에 대해 보다 종합적으로 파악할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서 도출된 군집 유형의 변화양상을 분석하는 종단 연구가 필요하다. 특히 군집별 형사처벌 수준과 재범률 간의 관련성을 분석함으로써 전동 킥보드 관련 형사정책적 개입의 실효성을 보다 정교하게 평가할 필요가 있다. 이를 통해 개별 사고 유형의 특성에 부합하는 교정 및 예방 정책 수립의 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
