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  1. 전남대학교 공업기술연구소 선임연구원 (Cheonnam National University)
  2. 전남대학교 공업기술연구소 연구원 (Cheonnam National University)
  3. 전남도청 건절방재국 지역계획과 주무관 (Jeollanamdo Provincial Government)
  4. 전남대학교 토목공학과 교수 (Cheonnam National University)


교통안전, 자전거, 사고예측모형, 중회귀분석
Traffic safety, Bicycle, Accident prediction model, Multiple regression analysis

  • 1. 서 론

  •   1.1 연구의 배경 및 목적

  •   1.2 연구의 내용 및 방법

  •   1.3 연구의 범위

  •   1.3.1 설문조사 및 현장조사

  •   1.3.2 사고자료

  • 2. 기존 연구문헌 고찰

  •   2.1 자전거도로 이론적 고찰

  •   2.1.1 자전거도로 정의

  •   2.1.2 자전거도로 분리기준

  •   2.2 자전거도로 설치효과에 관한 연구

  •   2.2.1 Shin et al. (2010)

  •   2.2.2 Kim et al. (2009)

  •   2.3 자전거 사고분석에 관한 연구

  •   2.3.1 Oh et al. (2007)

  •   2.3.2 Kim et al. (2008)

  •   2.3.3 Shin et al. (2012)

  • 3. 자전거도로의 현황 및 사고자료 수집

  •   3.1 자전거도로의 현황

  •   3.2 자전거 교통사고 자료수집

  •   3.2.1 자전거 교통사고 현황

  •   3.2.2 자전거 교통사고 현황 분석

  • 4. 자전거 사고예측모형 개발

  •   4.1 자전거 사고예측모형 변수 선정

  •   4.2 자전거 사고예측모형식 도출

  •   4.3 자전거 사고예측모형 검증

  • 5. 자전거교통 문제점 분석 및 개선대책 제시

  •   5.1 자전거도로 문제점 분석

  •   5.1.1 자전거도로의 연계성 부족

  •   5.1.2 자전거도로의 시인성 저하

  •   5.1.3 자전거도로의 설치 및 시설기준 미달

  •   5.1.4 자전거도로의 유지관리 미흡

  •   5.1.5 자전거도로의 기타 문제점

  •   5.2 자전거교통 개선대책 제시

  •   5.2.1 자전거도로의 연계성 향상

  •   5.2.2 자전거도로의 시인성 향상

  •   5.2.3 자전거도로의 설치 및 시설기준의 만족

  •   5.2.4 자전거도로의 유지관리

  • 6. 결론 및 향후 연구과제

  •   6.1 결론

  •   6.2 향후 연구과제

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

기후변화, 에너지 고갈 등 전 세계적인 위기에 대응하여 가장 이슈화 되고 있는 것은 친환경 녹색성장이며, 지속가능한 교통체계를 구현하기 위해 자동차 등의 동력교통수단에서 녹색교통수단으로의 패러다임 전환이 필요한 실정이다. 특히 자전거는 대표적인 무동력·비탄소 교통수단으로 지속가능한 교통체계 구현에 매우 중요한 역할을 할 수 있다.

현재 우리나라의 총 자전거 보유대수(2012년 03월 기준)는 약 620만대인 것으로 추정되며, 2010년 조사된 가구통행실태조사에서 제시된 우리나라 자전거 교통이 차지하는 수단분담률은 평일 하루 통행 기준 2.16%로 나타났다. 각 시도별로는 경북이 3.36%로 가장 높았으며, 부산은 1.07%로 가장 낮은 것으로 분석되었다.

도로교통공단에서 발표한 지난 2011년 자전거 사고 발생건수는 총 12,121건으로 2010년(11,259건)에 비해 1.9배 증가하였다. 자전거의 수단분담률이 2.2%인데 반하여 전체 교통사고에서 자전거 교통사고가 5%의 비율을 차지하고 있는 것으로 보아 자전거이용자의 안전성이 매우 낮은 것으로 판단된다. 또한, 자전거 1당사자 사고 중 자동차와의 사고가 차지하는 비율은 약 70%이며 자전거 2당사자인 사고에서는 약 95%로 대부분의 자전거 사고는 자동차와의 충돌로 인한 사고가 다수를 차지하고 있다.

자전거 이용을 활성화시키기 위해서는 무엇보다 자전거 이용자의 안전 확보가 가장 중요하다. 자전거 이용자의 안전성 확보를 위한 가장 좋은 방법은 자동차 차로 폭이나 차로 수 축소를 통해 자전거 전용도로를 확보하는 것이다. 도로의 양쪽 차로를 하나씩 감소시킬 경우 3m 정도의 전용도로 설치가 가능하다. 하지만 차로 수 감소로 인해 차량의 지체도가 높아지며 경제성도 낮을 것으로 판단된다.

이에 본 연구는 자전거 교통사고 특성 분석을 통해 교통사고에 영향을 주는 인자를 독립변수로 선정하여 종속변수인 자전거사고건수(건/년)에 대한 사고예측모형을 개발하였다. 또한 자전거 이용자 만족도 설문조사와 실제 자전거도로 현장조사를 통해 자전거도로 문제점을 분석하였으며 자전거교통 안전성 향상을 위한 자전거 도로 개선대책을 제시하고자 한다.

1.2 연구의 내용 및 방법

다음은 자전거교통 안전성 향상을 위해 본 연구에서 제시한 자전거 관련 다양한 문제점 분석, 자전거 사고예측모형 개발, 자전거교통 안전성 향상을 위한 개선대책 제시 등에 대한 연구수행 절차를 나타내었다.

KSCE_35_5_12_F1.jpg

Fig. 1. Flowchart of Research

첫째, 국내 자전거도로의 현황과 최근 3년(2009년~2011년)동안 전국에서 발생한 자전거 교통사고 자료를 수집하여 자전거 교통사고 특성을 분석한다.

둘째, 자전거 사고예측모형 개발을 위하여 연구를 진행한 2013년도 시점에서 확보할 수 있는 경찰청 자전거 사고자료중 최근 3년(2009년, 2010년, 2011년)동안 전라남도에서 발생한 자전거 사고자료를 수집하여 사고 특성 분석을 실시하였다. 이를 토대로 자전거 사고건수에 영향을 미치는 변수를 선정하여 자전거 사고예측모형을 개발한다.

셋째, 사고예측모형 개발 시 실시한 사고 특성 분석을 통해 도출된 자전거도로 문제점을 바탕으로 자전거 현장조사 실시하였으며 현장조사 결과와 기존 안전행정부의 자전거 활성화 자료를 토대로 자전거도로의 문제점을 분석하고 개선방안 제시한다.

1.3 연구의 범위

본 연구의 설문조사 및 현장조사, 사고 자료의 시․공간적 범위는 다음과 같다.

1.3.1 설문조사 및 현장조사

- 시간적 범위 : 2013년 4월~5월

- 공간적 범위 : 전라남도 부근 자전거 도로

- 설문조사 대상 : 전라남도 자전거 동호회 및 일반인

1.3.2 사고자료

- 시간적 범위 : 2009년~2011년

- 공간적 범위 : 전라남도 및 광주광역시

2. 기존 연구문헌 고찰

2.1 자전거도로 이론적 고찰

2.1.1 자전거도로 정의

「자전거이용 활성화에 관한 법률」에서 “자전거”이라 함은 사람의 힘으로 페달 또는 손페달을 사용하여 움직이는 구동장치와 조형장치, 제동장치가 있는 두 바퀴 이상의 차로써 안전행정부령으로 정하는 크기와 구조를 갖춘 것을 말한다고 규정하고 있다.

2.1.2 자전거도로 분리기준

자전거 도로의 분리는 일반적으로 자전거 교통량, 보행자 교통량, 자동차 교통량의 규모를 기준으로 하여 자전거와 자동차 또는 자전거와 보행자로 분리할 수 있다. 단, 자전거와 자동차의 분리는 주행속도를 추가로 고려하여야 한다. 「도로의 구조․시설기준에 관한 규칙」에 따라 편측 1시간당 자전거 교통량(N)은 다음과 같이 산출할 수 있다.

N = 1000V/L = 1000×20/500 = 40대/시       (1)

여기서, V : 자전거 주행속도 = 20km/h

     L : 자전거 평균 차두간격 = 500m

산출된 교통량은 편측 자전거 교통량이므로 양측 자전거 교통량은 80대/시(500대/일)가 되며 이를 자전거와 자동차의 분리기준으로 설정하고, 이 이상 자전거가 통행하게 되면 자동차 주행과 자전거 교통이 위험한 상태로 판단한다.

2.2 자전거도로 설치효과에 관한 연구

2.2.1 Shin et al. (2010)

Shin et al. (2010)은 도로다이어트에 의한 자전거전용차로 설치 시 자전거 수단분담률 변화에 따른 각 수단의 전환율을 산정하고 이로 인해 얻어지는 편익을 추정하였다. 그 결과 도로다이어트로 공로의 용량이 저하되면 차량의 속도도 함께 저하되지만 크게 악화되는 수준은 아닌 것으로 분석되었으며, 자전거로의 전환이 늘어남에 따라 통행시간의 절감 효과가 있는 것으로 분석되었다.

2.2.2 Kim et al. (2009)

Kim et al. (2009)은 지역특성을 고려한 차별화된 자전거이용 활성화 방안을 수립하기 위하여 GIS를 이용하여 수집한 구․동별 평균경사 및 자전거도로 연장자료와 통계자료에서 근린공원수를 파악하여 구․동별 군집분석을 실시하였다. 또한, 검토된 결과에 기초하여 부산시 자전거이용 활성화 방안을 단계별로 정리하였다.

2.3 자전거 사고분석에 관한 연구

2.3.1 Oh et al. (2007)

Oh et al. (2007)은 도시부 평면교차로에서 자전거사고를 유발시키는 요인들을 면밀히 조사하여 교차로에서 자전거 이용자의 안전성에 영향을 미치는 안전 시설물들의 영향력을 정량적으로 분석하고, 교차로에서 자전거 이용자의 안전성을 높일 수 있는 도로설계의 방향성을 제시하였다. 이를 위해 2005년도 인천광역시 교차로에서 발생한 56건의 자전거 사고 자료에 대한 분석과 사고발생 교차로에 대한 현장조사를 실시하였으며, 사고자료의 특성을 고려하여 순서형 프로빗 모형을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 교차로에서 자전거 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들은 주도로 교통량, 부도로 교통섬 유무, 주도로 자전거 전용도로 유무, 주도로 횡간부도 유무, 부도로의 차로폭, 가해자 사고당시 속도 등으로 분석되었다.

2.3.2 Kim et al. (2008)

Kim et al. (2008)은 최근 자전거 이용자수가 급격히 증가하고 있으나, 차대 자전거사고 감소와 자전거 이용자의 안전성에 대한 노력이 미비함을 지적하였다. 이에 자전거 안전성 향상을 위해 인천광역시 사지교차로에서 발생한 56건의 자전거 사고자료 분석을 통해 최적의 교차로 설계지침 제공 및 자전거 사고유형에 영향을 미치는 요인을 제시하였다. 다항로짓모형을 이용한 분석 결과, 사망사고의 유무, 부도로 교통섬 유무, 도로위계, 사고당시 날씨, 주도로 버스정류장 유무, 주도로 차로혼, 인적유발요인이 자전거 사고유형에 중요한 변수로 나타났다.

2.3.3 Shin et al. (2012)

Shin et al. (2012)은 서울시에서 발생한 자전거 대 차 사고 자료를 통하여 자전거 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 찾고, 이항 로지스틱 회귀모형을 통해 모형을 정립하였다.

log(p/1-p) = 0.969 – 0.128x1 + 0.018x2 + 0.275x3+

0.141x4 + 0.189x5 – 0.297x6 - 0.159x(2)

모형 구축결과 성별, 연령, 자전거 및 차량 이용자의 법규위반, 도로 종류, 직선/곡선 및 경사 유/무가 자전거 사고 심각도에 영향을 미치는 유의 변수로 도출되었다. 이 중 자전거 및 차량 이용자의 법규위반, 도로종류 및 연령은 양의 영향력을 가지고 직선/곡선 및 경사 유/무는 음의 영향력을 갖는 것으로 나타났다.

3. 자전거도로의 현황 및 사고자료 수집

3.1 자전거도로의 현황

자전거도로의 현재 노선수는 5,792 개소이며 총 연장 15,308km이며, 총 연장은 2009년 대비 각각 34.43% 증가하였으며, 개설 노선수는 24.64% 증가하는 등 매년 증가되고 있는 추세이다.

Table 1. The Number of Line and Length of Bicycle Road

Classification

The Number of Line

Length (km)

2009

4,647

11,387

2010

5,392

13,036

2011

5,792

15,308

3.2 자전거 교통사고 자료수집

3.2.1 자전거 교통사고 현황

2001년도 이후 지속적인 증가추세이며, 2010년도에 낮아졌다가 다시 증가되었다. 전체 교통사고 발생건수 중 자전거가 차지하고 있는 점유율은 5.5%이며, 이는 2010년도에 비해 7.6% 증가한 수치이다.

KSCE_35_5_12_F2.jpg

Fig. 2. The Number of Injured Person about Bicycle Accident

대부분은 자동차와의 사고로 나타났으며, 직각충돌이 대부분을 차지고 있음을 알 수 있다. 또한, 보행자와의 사고 중 횡단중에 일어난 사고가 높은 비율을 차지하고 있다.

KSCE_35_5_12_F3.jpg

Fig. 3. The Number of Injured Person

3.2.2 자전거 교통사고 현황 분석

자전거 사고예측모형을 개발하기 위하여 연구를 진행한 2013년도 시점에서 확보할 수 있는 최근 3년간의 경찰청 자전거 사고자료 인 2009년, 2010년, 2011년의 자전거 사고 자료를 수집하였다. 지난 3년간 발생한 자전거 사고는 총 35,912건이며, 수집된 전국의 자전거사고 자료는 다음 Fig. 4와 같다.

KSCE_35_5_12_F4.jpg

Fig. 4. Data of Bicycle Accident

전체의 자전거 교통사고중 사고는 주간 65%, 야간 35%로 주간에 많이 발생하였으며, 이는 대부분의 자전거 이용시간이 주간이기 때문인 것으로 판단된다. 사고는 도로의 단일로에서 발생한 자전거 사고 건수가 높았으며 교차로 내에서 발생한 사고도 많은 비중을 차지하였다. 자전거 사고의 발생 위치는 대부분 직선구간, 평지에서 발생하였으며 오르막 보다는 내리막에서 발생한 사고가 더 많았다. 이는 직선 평지에서 내리막 구간으로 바뀔 때 속도가 증가하게 됨에 따라 사고가 발생되는 것으로 판단된다.

KSCE_35_5_12_F5.jpg

Fig. 5. Analysis of Accident Data

4. 자전거 사고예측모형 개발

4.1 자전거 사고예측모형 변수 선정

자전거 사고예측모형을 개발하기 위하여 선정된 변수는 다음과 같다. 종속변수인 1년당 자전거사고건수에 영향을 주는 독립변수로는 총 4개의 변수로 선정하였으며, SPSS 21 통계분석 프로그램을 통해 자전거 사고예측모형을 개발하였다.

본 연구의 사고예측모형 변수 선정 근거로는, 경찰청에서 조사한 자전거 사고자료를 토대로 사고심각도 산정에 적용되는 사망자수, 사고내용, 제1당사자, 제2당사자 등의 변수를 제외한 11개의 변수를 우선 도출하였다. 11개의 변수와 그 자료 형태는 다음과 같다.

① 발생시간 : 00시, 01시, 02시, …, 24시

② 요일 : 월, 화, 수, 목, 금, 토, 일

③ 주야 : 주간, 야간

④ 도로종류 : 교차로, 단일로

⑤ 차도폭 : 3m, 6m, 9m, 13m, 20m미만, 20m이상

⑥ 도로선형 : 직선, 오른쪽커브, 왼쪽커브

⑦ 도로선형 : 오르막, 내리막, 평지

⑧ 기상상태 : 맑음, 눈, 비, 안개

⑨ 노면상태 : 건조, 결빙, 습기

⑩ 분리시설유무 : 유, 무

⑪ 제한속도 : 30, 40. 50. 60. 70. 80, 100km/h 이하

위 11개 변수를 대상으로 자전거 사고건수에 영향을 미치는 변수를 도출하기 위해 상관분석을 실시하였다. 그 결과 주야, 도로종류, 종단선형, 횡단선형, 기상상태가 자전거 사고건수에 상관관계가 높은 것으로 나타났다.

상관관계가 높은 것으로 나타난 5가지 변수 중 기상상태의 경우 자전거 특성상 맑은 날 자전거를 이용하는 경우가 많기 때문에 자료수의 분배가 맞지 않은 것으로 사료되어 기상상태를 제외한 4개 변수(주야, 도로종류, 종단선형, 횡단선형)를 토대로 자전거 사고예측모형을 개발하였다.

Table 2. Correlation Analysis

Classification

Bicycle Acciden

Pearson

Correlation Coefficient

p-value

N

Time

-0.088

0.104

35,912

Week

0.016

0.022

35,912

Day/Night

0.847**

0.000

35,912

Road Type

-0.234**

0.000

35,912

Width of Road

0.119*

0.027

35,912

Horizontal Alignment

0.632**

0.000

35,912

Vertical Alignmen

-0.234**

0.000

35,912

Weather

0.483**

0.000

35,912

Road Condition

0.119*

0.027

35,912

Separate Facilities

-0.134*

0.013

35,912

Speed Limit

0.0590.278

0.278

35,912

*and **represents that correlation is significant at p<0.05 and 0.01 level, respectively

KSCE_35_5_12_F6.jpg

Fig. 6. Selected Variables

자전거사고건수는 3년간의 사고건수를 년도 수로 나누었다. 본 논문은 3년간의 사고자료를 수집하였으므로, 각 독립변수 조건에 해당하는 사고건수를 3으로 나누었다. 또한 종속변수가 사고건수인 만큼 소수점은 올림을 하였다.

자전거사고의 현황분석을 통해 자전거사고의 대부분이 기타 단일로에서 발생하고 있는 것으로 나타났다. 이는 도로가 교차로와 횡단보도의 연장 보다는 기타 단일로에 속하는 도로 연장이 길기 때문인 것으로 판단된다. 이로 인해 자전거 교통사고를 발생시키는 위험요소에 대하여 잘못된 판단을 내릴 수 있기 때문에 실제 사고건수에서 도로형태별 연장에 따른 사고건수를 산출하였다. 이에 대한 방법은 다음과 같다.

우선 도로형태별 연장을 산출한다. 전라남도의 총 연장은 통계청에 제시되어 있지만 횡단보도와 교차로의 수는 제시되어 있지 않았다. 하지만 광주광역시의 경우, 도로교통공단을 통해 교차로와 횡단보도에 대한 자료를 얻었으며, 이를 통해 광주광역시 전체 연장에 대한 교차로와 횡단보도의 비율을 산출할 수 있다.

도로교통공단의 사고자료 수집시 교차로 영향권이라고 판단되는 범위는 교차로의 중심에서 반경 30m로 규정하고 있다. 또한 횡단보도의 길이의 경우 25m로 가정하여 다음과 같은 교차로와 횡단보도의 길이를 산출하였다.

각 년도에 따른 교차로와 횡단보도, 기타단일로의 비율을 평균값을 내어 산출한 결과 교차로는 전체 연장의 36.6%를 차지하고 있었으며, 횡단보도의 경우 4.3%, 기타단일로의 경우 59.1%를 차지하고 있었다. 이는 앞서 제시한 전라남도 자전거 사고 발생 현황 분석 중 도로유형에 따른 자전거 교통사고 발생 현황과 일치하는 결과를 나타내고 있다.

자전거 사고예측모형 개발시 사용된 자료는 전라남도에서 발생한 사고자료이므로 전라남도의 도로유형별 비율을 적용하여야 하나, 전라남도의 교차로 및 횡단보도에 대한 자료는 구축되어 있지 않으며, 본 장에서 제시된 전라남도 자전거 교통사고 자료는 전라남도의 도시부 도로에서 발생한 자전거사고이므로 광주광역시 총 연장에 대한 각 도로유형의 비율과 동일하다고 가정하여 적용하였다.

기타 단일로에서 발생한 교통사고 건수를 기준으로 하여 교차로와 횡단보도에서 발생한 자전거 교통사고 건수를 환산하여 도로형태별 연장에 따른 자전거 교통사고 건수를 산출하였다(Table 7).

Table 3. Length of Road in Gwangju (Unit : m)

Year

Length

2009

1,474,916 

2010

1,491,494 

2011

1,496,912 

Table 4. The Number of Intersection and Crosswalk in Gwangju 

Intersection

Crosswalk

3-Way

4-Way

5-Way

6-Way

334

473

11

2

2,537

Table 5. Length of  Intersection and Crosswalk in Gwangju (Unit : m)

Intersection

Crosswalk

3-Way

4-Way

5-Way

6-Way

30,060

56,760

1,650

456,660

63,425

545,130

Table 6. Length of Road Types in Gwangju (Unit : m)

Classification

Length

Intersection

Crosswalk

Vtc

2009

1,474,916 

545,130

63,425

929,786 

2010

1,491,494 

946,364 

2011

1,496,912 

951,782 

Table 7. Bicycle Accident according to Road Type(2009~2011)

Day/

Night

Horizontal

Alignment

Vertical Alignment

Road Types

 Accident

(Cases/Year)

Day

Tangent

Flatland

Intersection

137

Night

Tangent

Flatland

Intersection

68

Day

Tangent

Uphill

Intersection

5

Night

Tangent

Uphill

Intersection

5

Day

Curve

Downhill

Intersection

12

Day

Tangent

Downhill

Intersection

14

Night

Tangent

Downhill

Intersection

9

Day

Curve

Uphill

Intersection

3

Night

Curve

Downhill

Intersection

4

Day

Tangent

Flatland

Crosswalk

143

Night

Curve

Downhill

Crosswalk

5

Night

Tangent

Flatland

Crosswalk

65

Night

Tangent

Downhill

Crosswalk

5

Day

Curve

Downhill

Crosswalk

5

Day

Tangent

Downhill

Crosswalk

10

Day

Tangent

Uphill

Crosswalk

10

Day

Tangent

Flatland

etc(Single Route)

81

Night

Tangent

Flatland

Etc(Single Route)

38

Day

Curve

Downhill

Etc(Single Route)

10

Day

Tangent

Downhill

Etc(Single Route)

10

Night

Tangent

Uphill

Etc(Single Route)

2

Day

Tangent

Uphill

Etc(Single Route)

4

Night

Curve

Uphill

Etc(Single Route)

1

Day

Curve

Uphill

Etc(Single Route)

3

Night

Curve

Downhill

Etc(Single Route)

5

Night

Tangent

Downhill

Etc(Single Route)

4

4.2 자전거 사고예측모형식 도출

선택된 변수에 대하여 변수선택방법을 ‘입력’, ‘단계선택’하였을 경우 모형식은 총 5가지로 도출되었다. 모형1은 모두 독립변수가 모두 입력된 경우이며, 모형2, 3, 4, 5는 사고건수와 가장 영향력이 적은 변수를 차례로 제거한 모형이다. 첫 번째로 제거된 변수는 평면선형에서 직선구간이며, 두 번째로는 종단선형 중 오르막이, 세 번째와 네 번째는 각각 도로유형 중 횡단보도와 교차로가 차례로 제거되었다.

Table 8. Entry and Remove of Variable

Model

Entry Variable

Remove Variable

1

Day/Night, Horizontal Alignment, Vertical Alignment, Road Types

-

2

-

Tangent

3

-

Uphill

4

-

Crosswalk

5

-

Intersection

a. Dependent Variable: Accident

Table 9. Summary of Model

Model

R

R2

Modified R2

Standard Deviation

1

0.916a

0.840

0.789

18.46200

2

0.916b

0.840

0.800

18.01372

3

0.915c

0.838

0.807

17.68465

4

0.909d

0.826

0.803

17.87618

5

0.906e

0.822

0.806

17.71162

a. Predictive Value: (Const), Day, Straight, Flatland, Uphill, Intersection, Crosswalk

b.Predictive Value: (Const), Day, Flatland, Uphill Intersection, Crosswalk

c.Predictive Value: (Const), Day, Straight, Flatland, Intersection, Crosswalk

d. Predictive Value: (Const), Day, Straight, Flatland, Uphill, Intersection,

e. Predictive Value: (Const), Day, Straight, Flatland, Uphill, Crosswalk

f. Dependent Variable: Accident

앞에 제시된 모형 중 모형1과 2의 신뢰도 R값이 0.916이며, R2은 0.840으로 다섯가지 모형 중 종속변수에 대한 설명력이 가장 높다고 판단할 수 있으며, 독립변수를 되도록 여러 가지를 고려하여 추정값에 근사시키기 위해 독립변수의 수가 더 많은 모형 1을 택하였다.

Table 10. Analysis of Variance

Classification

Sum of Squares

Degree of Freedom

Mean Sqaure

F

p-value

1

Regression Model

33985.475

6

5664.246

16.618

0.000b

Residual

6476.063

19

340.845

 -

-

Sum

40461.538

25

 -

- 

-

a. Dependent Variable: Accident

b.Predictive Value: (Const), Day, Straight, Flatland, Uphill Intersection, Crosswalk

Table 11. Accident Prediction Model Coefficient

Model

Regression Coefficient

Z

t

p-

value

95% Confidence Interval

Collinearity Statistic

B

S.E

β

Upper

Lower

Tolerance

VIF

(Const)

-8.043

8.890

 -

-0.905

0.377

-26.651

10.564

 -

- 

Day/Night

17.148

7.344

0.217

2.335

0.031

1.778

32.519

0.978

1.022

Straight

1.693

8.408

0.020

.201

0.843

-15.905

19.291

0.819

1.221

Flatland

80.070

10.143

0.855

7.894

0.000

58.840

101.300

0.718

1.393

Uphill

-4.402

8.775

-0.051

-0.502

0.622

-22.768

13.965

0.799

1.251

Intersection

9.617

8.532

0.116

1.127

0.274

-8.240

27.474

0.796

1.257

Crosswalk

9.501

9.412

0.107

1.009

0.325

-10.198

29.200

0.752

1.329

a. Dependent Variable: Accident

공선성 여부를 알기위해 공선성 통계량을 살펴보면, 공선성의 문제가 존재하지 않는다고 할 수 있다(Table 11).

비표준화 회귀계수를 통해 추정된 회귀모형식은 다음과 같다.

Y=-8.043+17.148×(주간)+1.693×(직선구간)+80.070×(평지) 

-4.402×(오르막)+9.617×(교차로)+9.501×(횡단보도)  (3)

4.3 자전거 사고예측모형 검증

위와 같은 과정에 의해 도출된 사고예측모형에 대하여 정확도를 판정하기 위한 검증을 실시하였다. 검증은 2011년도 자전거 사고자료 중 광주광역시를 대상으로 하였다. 2011년도 자전거와 관련된 사고는 총 324건으로 변수에 대한 내용이 불분명하거나 결측된 자료 43건을 제외하고 282건의 사고데이터를 이용하여 검증을 실시하였다.

Table 12. Bicycle accident in Gwangju at 2011

Day/

Night

Horizontal

Alignment

Vertical Alignment

Road Types

 Accident

(Cases/Year)

Night

Tangent

Flatland

Intersection

84

Day

Tangent

Flatland

Intersection

123

Night

Curve

Downhill

Intersection

2

Night

Tangent

Downhill

Intersection

5

Day

Curve

Downhill

Crosswalk

28

Day

Tangent

Flatland

Etc

74

Night

Tangent

Flatland

Etc

59

Day

Tangent

Uphill

Etc

4

Day

Tangent

Downhill

Etc

11

위에 제시된 광주광역시 자전거 교통사고 자료를 회귀모형을 통해 도출된 사고예측모형에 대입하여 사고건수를 예측하였다.

Table 13. Comparing the Predictive Value and the Actual Value

Classification

 Accident

(Cases/Year)

(A)

Accident Prediction Model (Y)

Accident Prediction

(B)

Error

(|A-B|)

Error Rate

(|A-B|/A) 

1

84

83.34

83

1

1 %

2

123

100.49

100

23

19 %

3

2

1.57

2

0

0 %

4

5

3.27

3

2

40 %

5

28

18.61

19

9

32 %

6

74

90.87

91

17

23 %

7

59

73.72

74

15

25 %

8

4

6.40

6

2

50 %

9

11

10.80

11

0

0 %

비교 결과, 각각의 변수 조건에 따라 일부는 오차율 0%로 정확히 예측되었으며, 대부분은 근소한 오차를 보이고 있음을 통해 본 연구에서 제시한 사고예측모형이 어느 정도 검증되고 있음을 알 수 있다.

다만, 일부 자료에서 2배 가까이 되는 오차를 보이고 있는데 이는 자전거사고 특성상 각각의 변수에 따른 사고건수의 최대값과 최저값의 차이가 큼에 따라 값에 대한 편차가 크기 때문인 것으로 사료된다.

5. 자전거교통 문제점 분석 및 개선대책 제시

5.1 자전거도로 문제점 분석

사고예측모형 개발 전 전라남도에서 발생한 자전거사고 자료의 사고 특성 분석을 통해 자전거사고의 발생에 영향을 미치는 내용을 토대로 실제 자전거도로 현장조사를 실시하여 다양한 문제점을 도출하였다.

5.1.1 자전거도로의 연계성 부족

갑작스런 도로의 단절로 인하여 자전거이용자는 급정지를 하게 되고 이로 인해 뒤따라오던 자전거와의 상충이 유발시킬 뿐만 아니라, 자전거전용차로를 이용하던 자전거이용객들은 차도를 이용하거나 보도를 이용하게 되는데 이때 차량이나 보행자와의 상충이 예상되므로 안전성이 저하된다.

KSCE_35_5_12_F7.jpg

Fig. 7. Lack of Connectivity 1

자전거횡단도가 자전거도로와 엇갈려 있거나 미설치되어 있어 자전거 이용자들이 교차로를 지날 때 안전에 위협을 받을 것으로 판단된다. 또한 각종 시설물이 자전거도로상에 설치 운영되면서 자전거도로가 단절되고 이로 인해 도로의 연계성이 저하되고 있다.

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Fig. 8. Lack of Connectivity 2

5.1.2 자전거도로의 시인성 저하

가로등이 미설치된 구간은 야간시 시인성확보에 어려움이 있으며, 자전거도로에 자전거 이용자들의 눈높이를 고려하지 않은 시설물 설치로 인해 정면 시거확보가 어려워 시인성이 저하되고 있는 실정이다.

KSCE_35_5_12_F9.jpg

Fig. 9. Lack of Visiblility 1

자전거도로는 눈에 띄기 쉽도록 도색 포장을 하고, 노면표시, 시설물 등을 통해 자전거도로와 차도를 구분하기 쉽도록 제시하여야 한다.

KSCE_35_5_12_F10.jpg

Fig. 10. Lack of Visiblility 2

5.1.3 자전거도로의 설치 및 시설기준 미달

폭이 좁은 자전거도로는 자전거가 통행하기에 불편함이 있다. 또한, 자전거도로의 곡선반경을 기준에 적합하지 않게 설계함으로써, 회전시 자전거이용자의 위험이 예상된다. 또한, 경사가 심하고 시인성이 나쁜 합류부의 경우 표지판 설치 및 노면표시를 통해 사전에 미리 도로이용자에게 도로정보를 제공하여 안전에 유의할 수 있게끔 하여야 한다.

KSCE_35_5_12_F11.jpg

Fig. 11. Lack of Installations and Facilities Standards 1

자전거도로의 접속부가 평탄하지 않아 자전거의 주행성이 떨어지고 이에 따라 안전성도 하락한다. 또한, 접속부분에 각종 하수시설의 설치는 자전거가 주행하는데 위험요소로 작용한다.

KSCE_35_5_12_F12.jpg

Fig. 12. Lack of Installations and Facilities Standards 2

자전거도로의 포장재를 선정하고 포장형식을 결정할 때에는 자전거의 주행성을 고려하여야 한다. 폭신한 포장재 사용은 주행성이 저하되며, 별도의 포장이 되어 있지 않은 자전거도로는 사고의 위험성을 가중시킨다.

KSCE_35_5_12_F13.jpg

Fig. 13. Lack of Installations and Facilities Standards 3

다음과 같이 너무 많은 표지판의 설치와 정돈되지 않은 노면표시는 오히려 정보제공을 방해하는 요소로 작용한다. 또한, 도로의 상황과 일치하지 않은 표지판은 잘못된 정보를 제공함으로써 도로이용자에게 위험을 초래한다.

KSCE_35_5_12_F14.jpg

Fig. 14. Lack of Installations and Facilities Standards 4

5.1.4 자전거도로의 유지관리 미흡

기존에 설치된 자전거도로의 포장재가 시간이 지나며 파손되거나, 균열이 발생하여 도로가 제 기능을 다하지 못하고 있는 실정이다.

KSCE_35_5_12_F15.jpg

Fig. 15. Insufficient of Maintenance Control 1

기존 자전거도로의 유지관리 소홀로 인해 포장재에 균열이 발생하고 균열이 발생한 틈 사이로 물고임이 발생하고 있는 실정이다.

KSCE_35_5_12_F16.jpg

Fig. 16. Insufficient of Maintenance Control 2

5.1.5 자전거도로의 기타 문제점

자전거도로상 부적절한 볼라드의 설치는 자전거의 원활한 통행을 방해하는 장애물로 작용한다. Fig. 16은 자전거도로 중간에 볼라드가 설치되어 있는 모습이다. 자전거도로 중간에 설치된 볼라드로 인해 자전거의 주행성이 떨어질 뿐만 아니라 자전거와의 상충으로 자전거 이용자의 위험이 가중된다.

KSCE_35_5_12_F17.jpg

Fig. 17. Problem for the Rest 1

Fig. 18은 자전거도로를 점유한 노점상의 모습이다. 자전거도로를 점유한 노점상으로 인해 자전거도로의 주체인 자전거의 주행성이 낮아지고 있다.

KSCE_35_5_12_F18.jpg

Fig. 18. Problem for the Rest 2

Fig. 19는 자전거도로위에 위치한 각종 장애물과 불법주정차의 모습이다. 이로 인해 자전거 이용자는 차도나 인도로 우회하여 갈 수 밖에 없는 실정이다.

KSCE_35_5_12_F19.jpg

Fig. 19. Problem for the Rest 3

각종 전력시설물 및 교통통제 시설물의 설치로 인해 시야확보가 어려울 뿐만 아니라, 주행성이 낮아지고 위험이 가중되고 있다. 또한, 자전거도로에 가로등의 설치로 인하여 자전거도로의 폭이 좁아질 뿐만 아니라 가로등과의 상충의 위험이 예상된다.

KSCE_35_5_12_F20.jpg

Fig. 20. Problem for the Rest 4

다음은 자전거도로 위에 맨홀이 노출되어 있거나, 진출입구에 위치한 장애물의 모습이다. 이는 시인성이 낮은 심야 주행시 위험요소로 작용하며 자전거도로의 평탄성 및 주행성을 저하시키는 요인이다.

KSCE_35_5_12_F21.jpg

Fig. 21. Problem for the Rest 5

가파르고 좁은 계단과 보도 가운데 설치된 자전거도로는 자전거 활성화를 저해하는 요소로 작용하며 가운데로 지나가는 자전거와의 상충 가능성도 높을 것으로 판단된다.

KSCE_35_5_12_F22.jpg

Fig. 22. Problem for the Rest 6

자전거도로 위에 버스정류장이 설치되어 있거나 택시의 승하차장이 설치되어 있어 대중교통을 이용하는 보행자와 자전거이용자의 상충의 위험이 매우 높은 실정이다.

KSCE_35_5_12_F23.jpg

Fig. 23. Problem for the Rest 7

5.2 자전거교통 개선대책 제시

5.2.1 자전거도로의 연계성 향상

자전거도로의 경우 되도록 보행자와 차량 등과 분리하여 전용도로를 설치 운영해야 하며, 자전거의 접근성이 편리하도록 계획하여야 한다.

KSCE_35_5_12_F24.jpg

Fig. 24. Improvement of Connectivity

자전거도로의 연계성을 향상시키기 위해서는 단절된 자전거도로를 연결하는 것이 우선 실시되어야 하며, 자전거도로와 횡단도와의 연결 역시 시급하다. 아래 그림은 교차로에서 자전거 신호를 대기하는 동안 정차할 수 있는 공간인 Bike Box와 자전거 신호등의 모습이다.

KSCE_35_5_12_F25.jpg

Fig. 25. Bike Box and Bicycle Traffic Light

이와 같은 교통안전 시설물로 자전거도로 뿐만 아니라 교차로에서 자전거 이용자가 안전하게 횡단할 수 있도록 안전성을 확보해야 한다. 또한 기타 시설물 등으로 인한 단절이 없도록 시설물 설치 계획시 이러한 사항들을 숙지하고 계획해야할 것으로 사료된다.

5.2.2 자전거도로의 시인성 향상

자전거도로가 보차도와 분리되어 설치되어 있더라도 제대로 된 시설물 등으로 정확히 구분해주지 않으면 무의미하게 된다. 자전거도로의 경계를 명확히 구분하기 위하여 반사표지의 부착, 가로등의 설치을 통하여 야간 시인성을 향상시켜야 한다. 또한 자전거 이용자의 눈높이를 고려하여 장애물로 인해 시야를 방해하지 않도록 하며, 자전거도로를 명확히 구분할 수 있도록 경계석 또는 노면 유색포장을 통해서 시인성을 향상시켜야 한다.

KSCE_35_5_12_F26.jpg

Fig. 26. Improvement of Visiblility

5.2.3 자전거도로의 설치 및 시설기준의 만족

자전거도로 설계시 안전성과 주행성을 향상시키기 위하여 자전거도로 설치 및 시설기준에 적합하게 설계하여야 한다. 무엇보다 자전거도로 폭을 충분히 확보하여 자전거가 통행하는데 불편함이 없도록 해야 하며 자전거의 회전반경 및 자전거 이용자의 시거를 고려하여 곡선부를 설계하여 안전성을 높여야 한다.

시거가 확보되지 않는 급커브 및 급경사와 같은 위험구간에 대해서는 충분한 안전표지 및 안전시설물 설치로 인하여 안전성을 향상시키고, 안전표지를 설치시 단시간에 정확한 정보를 획득할 수 있도록 픽토그램의 사용으로 간결성 및 정확성을 높여야 할 것으로 판단된다.

Table 14. Sign about Bicycle

Cycle Lane

Combine Road Bike Pedestrian

Bicycle Parking

Bicycle Crossing

PIC22CB.gif

PIC230B.gif

PIC232B.gif

PIC235B.gif

Bicycle Crossing

Road Marking

Cycle Lane

Road Marking

Closed to Bicycles

Bicycles

PIC237B.gif

PIC238C.gif

PIC23AC.gif

PIC23CC.gif

다른 도로와 접속될 경우 접속되는 도로와의 단차를 최소화하여 도로의 평탄성을 확보해야 한다. 또한 자전거의 주행성을 결정하는 가장 중요한 요인인 포장재 선정은 내구성, 주행성, 경제성, 미관 등을 고려하여 용도에 적합한 포장형식 및 포장재를 선정해야 할 것으로 사료된다.

5.2.4 자전거도로의 유지관리

현재 새로운 자전거도로를 신설하는 것도 필요하지만, 기존에 설치되어 있는 자전거도로 및 자전거도로 시설물의 정기적인 유지관리도 중요하다. 이에 따라 자전거도로의 포장상태가 불량하고 노면이 파손된 부분에 대해 재정비가 필요하며, 노후화된 도로는 재포장을 통해 주행성과 안전성을 향상시켜야 할 것으로 판단된다.

6. 결론 및 향후 연구과제

6.1 결론

본 연구는 자전거 교통의 안전성 향상을 통해 자전거가 도시교통수단으로서 자리매김하기 위하여 사고예측모형을 개발하고 기존 자전거도로에 대한 개선대책을 제시하였으며, 그 결과는 다음과 같다.

첫째, 최근 3년(2009년~2011년)간 전라남도에서 발생된 자전거 교통사고 자료를 이용하여 자전거 사고예측모형을 개발을 위해 주/야간, 도로유형, 평면선형, 종단선형의 변수를 독립변수로 설정하였으며 ‘SPSS Statistics 21’의 중회귀분석을 통해 자전거 사고건수(건/년)를 통해 자전거 사고예측모형식을 개발하였다.

둘째, 산출된 사고예측모형을 검증하기 위하여 2011년 광주광역시에서 발생한 자전거 교통사고 자료를 사용하였으며 사고예측모형을 통해 예측된 사고건수와 실제 사고건수를 비교하였다. 그 결과, 일부 자료를 제외하고는 대부분 실제사고건수와 일치하는 것을 통해 사고예측모형의 신뢰성을 확보되고 있음을 알 수 있었다.

셋째, 자전거 교통의 문제점 분석을 위하여 현장조사를 통해 도출된 문제점을 크게 연계성의 부족, 시인성의 저하, 설치 및 시설기준의 미달, 유지관리 미흡, 그리고 기타 문제점으로 분류하였으며, 문제점에 대한 개선대책을 제시하였다.

본 연구를 통해 기존 설치 운영되고 있는 자전거 도로에 대한 안전성 확보를 위한 개선안을 제시함으로써, 향후 자전거도로 계획시 자전거 교통의 주행성 및 안전성을 향상시킴으로써 교통수단으로서의 자전거 이용의 활성화를 도모할 수 있을 것으로 판단된다.

6.2 향후 연구과제

본 연구는 시간적․공간적 한계 등으로 인하여 연구의 범위가 제한된 바, 이를 보완하기 위하여 다음과 같이 제안한다.

첫째, 본 논문에서 자전거 사고예측모형을 개발시, 변수를 도로조건(도로유형, 평면선형, 종단선형) 환경조건(주/야간)로 분리하였다. 또한, 교통조건(교통량, 제한속도)등을 고려한 사고예측모형을 개발해야 할 것으로 판단된다.

둘째, 현재 자전거 교통량의 조사가 어려워 본 사고예측모형 개발에 자전거 교통량이 고려되지 않았지만, 향후 자전거 교통의 증가로 인해 자전거 사고건수에 영향을 미칠 것으로 사료된다. 추후 자전거 도로망의 체계적인 구축을 통해 자전거 교통량을 고려하여 자전거 통행량 대비 사고 건수를 도출하는 사고예측모형을 개발해야 할 것으로 판단된다.

셋째, 본 연구에서는 자전거 사고예측모형을 개발하였으나, 자전거 사고심각도에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

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