GIS를 이용한 전국 교통사고 공간분석 - 상황적 범죄예방 시각에서 바라본 교통사고 예방방안-

조정윤; 서한별; 심수진; 황의갑

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조정윤 (경찰대학교 치안대학원 공공안전학과) 서한별 (법원도서관) 심수진 (경기대학교 일반대학원) 황의갑 (경기대학교)

저널정보: 한국셉테드학회 한국셉테드학회지 한국셉테드학회지 제10권 제1호

발행연도: 2019.1

수록면: 33 - 70 (38page)

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안전한 사회를 구축하는데 있어서 교통상의 안전은 가장 중요한 부분으로, 교통상의 안전에 위해를 가하는 교통사고는 단순히 사고로 인한 재물적인 손해 뿐 만 아니라 이를 복구하기 위한 2차, 3차적 비용과 생명에 있어서도 큰 손실을 입힐 수 있다. 본 연구는 이러한 교통사고와 관련하여 전국에서 발생하는 도로상의 교통사고의 분포를 분석해 교통사고 핫스팟을 제시하고, 공간회귀분석을 통해 교통사고에 영향을 미치는 거시환경요인들을 진단하고자하였다. 독립변수로는 거시환경적 요인, 교통학적 요인에 해당하는 변인들을 사용하였으며 종속변수로는 교통사고 발생건수와 교통사고 사상자수로 설정하였다. 사고 장소의 포인트 데이터를 지도에 매핑하는 포인트 매핑 분석결과, 전국에서 발생하는 교통사고가 밀집되어 발생하고 있는 지역이 존재하고 있음을 지도상에서 확인 할 수 있었다. 또한 핫스팟 지역을 구체적으로 확인하기 위하여 KDE 분석을 실시한 결과 서울특별시 및 광역시를 중심으로 교통사고 핫스팟이 분포하고 있었으며, 해당 지역에서 높은 밀도의 핫스팟 그리드 군집을 확인할 수 있었다. 마지막으로 공간회귀분석을 진행하기 전에 공간적 자기상관분석을 진행하였다. 전국구에서 발생한 교통사고 발생건수를 대상으로 전역적(globla) 통계량을 분석한 결과, Moran’s I 계수가 유의하게 나타나 교통사고 발생건수가 공간적 자기 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 국지적(local) 통계량 분석을 위한 LISA 분석을 실시한 결과, HH(high-high)유형에 속하는 지역으로 서울시 인근 경기도 지역이 제시되었다. 또 다른 종속변인인 전국구에서 발생한 교통사고 사상자수를 기준으로 한 공간적 자기상관성을 분석한 결과 또한 서울시 인근의 경기도 도시지역 중심으로 HH(high-high)유형을 발견하였다. 전국구 교통사고의 유의미한 공간적 자기 상관성을 확인한 후에 공간회귀분석을 실시한 결과, 사회환경적 요소 중에서는 인구밀도, 운수사업체 수가 교통사고 발생건수에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 교통학적 요소 중에서는 대로, 중로가 유의미한 정적인 영향을 미치는 것을 발견하였다. 교통사고 사상자수를 대상으로 한 모형의 공간회귀 분석결과, 교통사고 사상자수에 공간자기종속성이 있음에도 불구하고 공간회귀모델이 유의미하지 않게 나타나 해당 모형은 분석에 적합하지 않은 것을 확인하였다. 본 연구는 2015년 발생한 교통사고 건수와 사상자 수를 경찰이 기록한 공식적 통계에 의존하여 센서스자료와 통합하여 접근하였는데, 교통사고를 중심으로 핫스팟을 진단하고 거시적인 측면에서 영향요인을 다루었다는 데에 의의가 있는 연구라 할 수 있다.

Traffic safety is the most important part of building a safe society. Traffic accidents, which pose a risk to traffic safety, can not only be a property damage caused by an accident, but also a secondary and tertiary cost for recovering it, and a great loss in life. The purpose of this study is to present the traffic accident hotspots by analyzing the distribution of traffic accidents on the roads related to these traffic accidents, and to diagnose the macro environment factors influencing the traffic accidents through spatial regression analysis. The dependent variable was the number of traffic accidents and the number of traffic accidents. As a result of the point mapping analysis which maps the point data of the accident place to the map, it was confirmed that there is an area where the traffic accidents occurred in the whole country are occurred. In addition, KDE analysis was conducted to confirm the hotspot area. As a result, hotspots of traffic accidents were distributed around Seoul and Metropolitan City, and hotspot grid clusters with high density were identified in the area. Finally, spatial autocorrelation analysis was performed before spatial regression analysis. As a result of analyzing the global statistic for the number of traffic accidents occurred in the whole country, Moran 's I coefficient was significant and the number of traffic accidents was found to have spatial autocorrelation. As a result of LISA analysis for local statistical analysis, the Gyeonggi province of Seoul was suggested as a region belonging to the HH (high-high) type. As a result of analyzing the spatial autocorrelation based on the number of traffic accidents occurred in the nationwide district, another subordinate variable, HH (high-high) type was also found around Gyeonggi city area near Seoul city. As a result of the spatial regression analysis after confirming the significant spatial autocorrelation of the traffic accidents in the national district, the population density and the number of the transportation enterprises were found to have a statistically significant effect on the number of traffic accidents among the social environmental factors. , And middle school students had significant positive effects. As a result of the spatial regression analysis of the model for the traffic accidents, it was found that the spatial regression model was not significant even though there was spatial dependence on the number of traffic accidents. This study implies that the number of traffic accidents and the number of casualties incurred in 2015 were integrated with the census data based on the official statistics recorded by the police.

#CPTED #교통사고 #핫스팟 분석 #공간회귀분석 #KDE #GIS

참고문헌 (30)

참고문헌 신청

강영옥 / 2017 / 의사결정나무와 시공간 시각화를 통한 서울시 교통사고 심각도 요인 분석 / 지적과 국토정보 47(2):233~254

김상구 / 2011 / 고속도로 터널 내 교통사고특성 분석 / 대한교통학회 학술대회 자료집 64:467~472

김석근 / 2001 / 우리나라 비신호 교차로의 교통사고 특성 분석 / 대한교통학회 학술대회 자료집 40:91~96

박기범 / 2009 / 범죄학의 새로운 지향점에 관한 연구 / 한국치안행정논집 6(2):125~144

박나영 / 2017 / 도시쇠퇴 지표와 교통특성에 근거한 지역별 사고모형 개발 / 한국지역개발학회 세미나 논문집 :1~11

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