도시교통은 통행목적을 달성하기 위해 도시 내의 각 지점을 연결해 주는 단거리 교통이며 대량 수송을 필요로 하고, 하루 중에는 오전과 오후 2회의 피크현상이 발생한다. 또한 도심지와 같은 특정 지역에 통행이 집중되고 통행로, 교통수단, 터미널 등에 의해 서비스를 제공한다.
도시에서 생활하는 사람들은 이러한 도시교통의 특성을 매일 경험하며 누구나 교통에 대해 많은 관심이 있고, 날마다 겪는 불편함에 불평하지만 교통 문제는 쉽게 해결하기 어렵다. 교통정체는 도시의 대표적인 문제로 정부에서는 교통정체에 대한 해결책으로 유류값 인상, 버스 우선 차로 확대, 새로운 도로 건설, 신도시 계획, 대중교통 활성화 등 다양한 측면에서 단기적, 장기적 계획과 예산을 투자한다.
또한 교통사고는 도시에서 누구나 경험하는 가장 위험하고, 불편한 대표적인 도시문제이며, 교통사고로 인해 발생하게 되는 정체 증가는 사고가 발생한 영향권 도로 네트워크를 이용하는 많은 사람에게 2차 피해를 주게 된다.
서울시는 해외 선진국의 대도시와 비교해 보아도 도시의 면적이 넓고 인구가 많으며, 경기도의 통행수요까지 포함하고 있어 차량 통행량이 도로의 용량을 초과하여 이로 인해 상시 교통정체가 발생하고 있다. 이러한 도시교통 여건에서 교통사고는 최소로 줄여야 하고, 교통사고가 발생하면 신속히 정체가 완화되도록 정부 · 경찰 · 지자체 · 연구기관 등 각 기관의 책임 있는 역할이 중요하며, 또한 도로를 이용하는 시민의 자발적인 양보는 더 중요하다.
교통사고는 크게 환경요소(도로 및 교통여건), 인적 요소(운전자 및 보행자) 그리고 차량요소로 구성되며, 이들 요소의 다양한 세부 요소 중 어느 한 가지 요소라도 불안정한 상태가 되었을 때, 그로 인해 파급되는 사고에 노출된 요소 간의 상호작용과 인적 요소의 행동 결정에 따라 사고 발생 유·무, 경한 사고와 중한 사고로 결과가 나타나게 된다. 이처럼 사고가 발생할 수 있는 요소가 다양하듯이 사고를 회피할 수 있는 요소도 다양하게 제시할 수 있다.
서울시는 경제, 문화, 주거, 환경, 교육 등 많은 역할을 감당해야 하는 도시로 그 수요에 맞게 교통·통신시설, 도시 생산시설, 도시 생활시설, 환경관리시설, 도시공공시설의 물리적 규모도 크며 교통시설은 시설 간의 기능을 제대로 유지하기 위해 필수적인 역할을 하는 만큼 복잡하고 작은 요인에도 민감한 파급효과가 나타난다.
이러한 기능을 하는 도심의 교통사고를 예측하고 요인을 설명할 수 있는 정밀한 모형을 만들고 제시하는 것은 명확한 논리적 근거와 그에 따른 결과물이 필요하지만, 오히려 정밀한 모형은 그만큼 불확실한 현장 여건을 반영하기 어렵다. 따라서, 최근에는 새로운 이론모형의 개발보다는 기존 이론을 바탕으로 현재 발생하고 있는 교통 시스템 운영의 문제점 해결에 관심이 커지고 있다.
본 연구는 최근 4차 산업혁명으로 도래된 빅데이터를 교통안전과 사고 예측에 활용하기 위해 서울시 25개 자치구를 커버하는 KT의 통신기지국에 존재하는 인구를 바탕으로 실제 시민의 교통이동을 추정한 활동인구 데이터를 교통사고 발생 요인분석 모형에 사용하였다.
모형개발은 서울시 도로교통 현황과 선행연구를 통해 교통사고 발생 요인과 관련된 변수를 수집하고, 자료의 수집 가능 여부와 교통사고의 상관성을 검토하여 4개 분야 총 20개의 변수를 최종 선정하였으며, 회귀분석의 가정을 만족시키는 기준을 KMO(kaiser-Meyer-olkin), 바틀렛(Bartlett) 검정, 공통성 분석, 다중공선성 분석의 절차를 통해 검토하였다. 또한, 개발된 모형을 평균예측편향(MPB, Mean Prediction Bias) 등 검증 방법을 이용하여 분석한 결과 포아송 회귀모형을 최적 모형으로 선정하였다.
포아송 회귀분석의 (우도비)는 0.91로 높은 적합도를 나타냈고, 도출된 14개의 변수 중 교통사고 발생과 유의수준이 매우 높은 변수는 인구, 주거지역면적, 중차량구성, 횡단보도, 잔여시간표시기, 안전표지, 어린이보호구역, 무인단속카메라, 자치구간이동인구 등 총 9개 변수로 분석되었다.
본 연구는 서울시를 대상으로 교통시스템 운영 상 발생하는 다양한 문제들에 대한 대안을 분석하고 해석하기 위한 도구로 회귀분석 모형을 사용하였고, 모형의 예측값과 실제값의 차이를 검증한 결과 설명력이 우수한 포아송회귀분석 모형을 최종 개발 모형으로 선택하였다.
사회경제 요소의 변수 중에는 인구의 회귀계수 값은 양(+)의 값이고, 주거지역면적은 음(-)의 값으로 나타났다. 경제활동 인구가 집중하는 서울시에 발생하는 통근 통학 목적 통행 집중으로 특히 출퇴근 시간대 교통사고 위험이 증가하고 있으므로, 직장과 학교 내 안전교육이나 통근 통학 시간대 교통수요 감소 정책의 시행이 병행돼야 함을 제안하였다.
교통사고 발생 통계를 보면 음식점과 상점이 많고 유동 인구가 많은 복합용도의 토지이용을 나타내는 강남구, 송파구, 영등포구 등 자치구의 교통사고 발생 빈도가 높은 것으로 볼 때, 주거지역 중심의 단일 토지이용 비중이 높은 자치구의 교통사고 발생 빈도가 낮은 것으로 판단된다.
도로환경 요소의 분석결과 중차량구성비와 자전거도로연장의 회귀계수값이 모두 양(+)의 값으로 나타났다. 최근 증가하는 자전거 교통사고를 예방하기 위해서는 자치구의 자전거도로 사업 시행 전에 안전시설을 충분히 확보해야 할 필요성을 제안하였다. 또한, 주간에 비하여 치사율이 1.3배에 달하는 야간 교통사고의 위험을 감소하기 위하여 야간 집중조명시설 형태인 투광등 설치, 보행자 보호등, 횡단보도 보행자를 보호하기 위한 횡단보도 LED 집중조명 설치가 필요하다.
교통시설 요소에서는 교통관련투자금액, 횡단보도, 무인단속카메라의 회귀계수값은 모두 양(+)의 값이며, 교차로, 잔여시간표시기, 안전표지, 어린이보호구역은 모두 음(-)의 값으로 분석되었다. 도심의 주거 밀집 지역에서 차량과 보행자 사고를 방지하기 위해 우선 고려할 시설물은 차량감속 유도시설, 무단횡단 방지시설, 주·정차 금지시설로 구분하고 있다. 구체적으로 차량감속 유도시설은 과속방지턱, 고원식횡단보도, 신호·과속 단속카메라, 교통안전표지 및 교통 노면표시가 있다. 무단횡단 방지시설로는 보행공간 확보(보도조성), 보행자용 방호울타리 및 무단횡단 방지용 펜스, 보행의 연속성이 확보될 수 있는 횡단보도 시설물이며, 주·정차 금지시설로는 차량의 보도침범 예방시설(볼라드) 및 주·정차 위반 단속카메라 등이 필요하다.
어린이보호구역을 포함한 교통약자의 활동이 많은 장소는 교통사고 방지를 위한 교통약자 보호 영역으로 포함해 교차로를 중심으로 보행자와 차량의 사고가 방지되도록 시설물을 보강하고 또한 보차분리, 일방통행 지정, 차량 속도제한을 통해 안전하게 관리하고, 방호울타리, 반사경 등 도로부속물을 정비하고 불법 주·정차 위반행위가 줄어들도록 단속과 홍보를 병행해야 한다.
무인단속카메라는 중요 교통사고 발생, 개선의 시급성, 설치의 적합성, 유지관리 여건 등을 종합 평가하여 설치하는 시설물로 무인단속카메라와 함께 교통시설의 종합적인 개선이 병행되어야 하며, 단속카메라 시설만으로는 근본적인 해결책으로 볼 수 없고 교통사고 감소에 한계가 있다.
사고 감소의 목적에 부합하는 무인단속카메라를 효과적으로 활용하기 위해서는 기하구조와 교통환경에 부합한 교통안전시설과 적절한 교통안전표지 보강, 야간 조도 관리, 적정한 교통신호체계 등 종합적인 안전대책을 함께 마련할 필요가 있음을 제시하였다.
활동인구 요소에서는 총 생활인구, 서울 외 유입인구, 자치구간 이동인구가 모형에 유의한 변수로 채택되었다.
도시에서 발생하는 사람들의 통행 유형과 생활인구 데이터를 시간대별, 통행목적별, 연령별, 사고 유형별 특성 등을 세부적으로 분석하여 의미 있는 정보를 얻고, 그 정보를 교통사고감소, 차량정체완화, 환경오염완화 등 유관 사업에 4차산업 빅데이터의 장점을 충분히 활용하는 방안을 제안하였다.
본 연구에서 개발된 교통사고 발생 요인분석모형은 서울시 자치구의 교통사고 감소 대책에 대한 의사결정자들의 정책 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 교통과 관련된 기반 시설 및 거주자 관리에 기여할 수 있다. 또한 본 요인분석모형을 타 도시에 적용하여 교통사고 관리에 필요한 요인 검토에 활용하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.