물류학석사학위청구논문 화물자동차관련교통사고의사고심각도요인분석 A StudyOnDeterminantsOfTruckTraficAccidentSeverity 2012 년 2 월 지도교수박민영 이논문을석사학위논문으로제출함 인하대학교물류전문대학원 학술석사과정 유재욱

Transcription

1 물류학석사학위청구논문 화물자동차관련교통사고의사고심각도요인분석 A StudyOnDeterminantsOfTruckTraficAccidentSeverity 2012 년 2 월 인하대학교물류전문대학원 학술석사과정 유재욱

2 물류학석사학위청구논문 화물자동차관련교통사고의사고심각도요인분석 A StudyOnDeterminantsOfTruckTraficAccidentSeverity 2012 년 2 월 지도교수박민영 이논문을석사학위논문으로제출함 인하대학교물류전문대학원 학술석사과정 유재욱

3 A StudyOnDeterminantsOfTruckTraficAccidentSeverity by JaewookRyu A THESIS Submitedtothefacultyof thegraduateschooloflogisticsof theinha University inpartialfulfilmentoftherequirements forthedegreeof MASTER ofscience inlogistics GraduateSchoolofLogistics,INHA University 2012

4 2011 學年度碩士學位請求論文 화물자동차관련교통사고의사고심각도요인분석 指導敎授朴珉永 이論文을碩士學位論文으로提出함 柳在旭의碩士學位論文을認准함 년 2 월 主審閔正雄印 副審金珉成印 副審朴珉永印 인하대학교물류전문대학원

5 목 차 제 1 장서론 1 제 1 절연구의배경및목적 1 제 2 절연구의방법및범위 3 제 2장국내화물자동차교통사고발생현황 5 제 1절교통사고관련개요 5 제 2절화물자동차운행실태 11 제 3절화물자동차와여객차량의교통사고비교분석 14 제 3 장선행연구고찰 23 제 1 절교통사고발생요인에관한연구 23 제 2 절교통사고심각도에관한연구 31 제 4 장실증분석 33 제 1 절연구방법론 33 제 2 절자료의분석 40 제 5 장결론 50 제 1 절연구결과의요약및의의 52 제 2 절연구의한계점및향후과제 53 - i -

6 < 표차례 > < 표 1-1> 교통사고현황추이 1 < 표 1-2> 차종별교통사고현황 2 < 표 1-3> 요인별관측변수의설정 3 < 표 2-4> 교통사고의인적피해구분 9 < 표 2-5> 인명피해에따른교통사고구분 9 < 표 2-6> 교통사고의유형 10 < 표 2-7> 기상조건에따른상태구분 10 < 표 2-8> 화물수송량및분담률추이 11 < 표 2-9> 화물자동차및여객차량의등록대수비교 14 < 표 2-10> 화물자동차및여객차량의교통사고발생건수비교 15 < 표 2-11> 화물차량및여객차량의교통사고사망자수비교 15 < 표 2-12> 차종에따른교통사고구성비및치사율비교 16 < 표 2-13> 차종별대형교통사고발생건수추세 17 < 표 2-14> 차종별사고유형별교통사고발생건수 18 < 표 2-15> 차종별도로종류별교통사고발생건수 21 < 표 2-16> 차종별법규위반별교통사고발생건수 21 < 표 3-17> 교통사고발생요인에관한선행연구 30 < 표 3-18> 교통사고심각도에관한선행연구 32 < 표 4-19> 구조방정식의구성요소 36 < 표 4-20> 관측변수들의기초통계분석결과 41 < 표 4-21> 관측변수들의상관행렬분석 43 < 표 4-22> 사고심각도관측변수의총효과및 t-value 45 < 표 4-23> 사고심각도와외생변수사이의총효과및 t-value 46 < 표 4-24> 각요인별관측변수의총효과및 t-value 46 < 표 4-25> 적합도지수의검증 48 - ii -

7 < 그림차례 > < 그림 1-1> 연구흐름도 4 < 그림 2-2> 국내교통관련지표의추세 6 < 그림 2-3> 도로길이에따른관련지표의추세 7 < 그림 2-4> 영업용화물자동차운송시장규모 12 < 그림 2-5> 화물자동차월평균운행일수조사 12 < 그림 2-6> 화물자동차일평균주행거리조사 13 < 그림 2-7> 차종별교통사고발생건수구성비비교 ( 92~ 10년합계 ) 17 < 그림 2-8> 사고유형별차종별교통사고발생건수구성비 18 < 그림 2-9> 차종별사고유형별교통사고발생건수구성비 19 < 그림 2-10> 차종별주요사고유형별교통사고발생건수구성비 20 < 그림 4-11> 구조방정식모델의접근 34 < 그림 4-12> 구조방정식개념적틀의예시 35 < 그림 4-13> 구조방정식모델의구성 36 < 그림 4-14> 구조방정식모형의추정 44 < 그림 4-15> 구조방정식모형의분석결과 45 - iii -

8 국문초록 현재국민경제에물류산업이중요한산업으로자리를잡아가고있는과정에서, 그근간이되는화물수송부분의비용은 150 조원대로 GDP 의 16% 수준에이르며, 지난 10 년간년평균 10% 의성장세를보이고있다. 이중화물자동차운송은국내수송의약 80% 를차지하며화물운송업을거의점유하고있으며, 다른선진국들에비해그비중이상대적으로매우높은실정이다. 급격하게규모가증가하고있는물류시장에서화물자동차수송의중요성을고려해볼때, 화물자동차관련교통사고에의한피해는사회적 경제적측면에서심대한손실이아닐수없다. 실제로교통사고발생시사고 100 건당사망자수인치사율을살펴보면, 일반승용차교통사고의경우 1.8 명인데비해, 대형자동차로분류되는화물자동차관련교통사고의경우 4.2 명으로 2배이상의피해를나타내고있으며, 심각한인명피해외에도화물자동차의경우적재물에따른재물의손실과, 소 중형차에비해사고처리시간과비용이늘어나게되므로피해심각도를절감하기위한노력이시급한실정이다. 본연구에서는화물자동차관련교통사고의사고심각도를줄이기위해서, 그심각도에영향을미칠것으로고려되는도로요인 운전자요인 사고상황요인 시간요인등여러변수들을설정하고, 각변수들간의작용관계를파악하기위하여구조방정식 (StructuralEquationsModel) 을통해분석하였다. 도로교통공단안전본부교통사고종합분석센터에서제공되어진 2010 년인천지역화물자동차관련교통사고정보 Data 총 1132 개의표본을이용하였으며, 구조방정식모형의추정을위하여 SPSS 15.0 프로그램을통해기초통계분석을실시하고, 상관행렬 (corelation matrix) 분석을진행하였다. 추정된모형은 AMOS 7 프로그램을이용하여분석하였으며, 구조방정식모형에서각요인들이사고발생시심각도에미치는영향관계를살펴볼수있었다. 분석결과를토대로선정된요인들이교통사고심각도에영향을미치게되는원인을추정하고시사점을찾아보았으며, 연구의한계점과향후연구과제에대해살펴보았다. - iv -

9 abstract IntheprocessofLogisticsisbecomingestablishedasanimportantindustry inthecurrentnationaleconomic,theunderlying costoffreightas150trilion won range in 16% ofgdp and have seen an average of10% growth per year over the past decade.the domestic transport of truck accounts for approximately 80%,and this share is relatively high compared to other developed countries.a situation where a rapid increase in logistics market, consideringtheimportanceoftrucktransportation,thedamageoftrucktrafic accidentsisahugelossinsocialandeconomicaspects. In fact,looking atthe mortality(deaths per 100 trafic accidents) in the eventofan trafic accidents,1.8 people died in passengercaraccidents,in contrast,4.2 people died in truck trafic accidents.in addition to serious personal injury, truck trafic accidents also causes loss of cargo and significantcostandtimefordealing withtheaccidents.soitrequiresurgent efortstoreducethetrucktraficaccidentsseveritydamage. In this study,for reducing the truck trafic accidents severity,seting multiple variables such as road factors,driverfactors,the accidentfactors and time factors considered to afectthe severity.and then,for grasping efectconnectionbetweenfactors,usingsem(structuralequationsmodel)for analyzinghypothesis. The Comprehensive analysis of Trafic accidents center of Road Trafic Authority providedatawhicharetotal1132sampleoftrucktraficaccidents from Inchon,Koreain 2010.toestimateSEM,SPSS 15.0program wasused for based statistical analysis and corelation matrix analysis. and the estimatedsem wereanalyzedusingamos 7program. Based on the results ofanalysis,itwas examined the efectconnection between factors impacting to the severity in the event of accidents and finding implications.andthen,alsolooking atlimitationsofstudy and future research. - v -

10 제 1 장서론 제 1 절연구의배경및목적 우리나라는 1983 년 1차 교통안전기본계획 을시작으로교통안전에대한정부의지속적인노력으로인하여교통사고발생건수, 사망자수및부상자수는현저하게감소하고있는추세이다.2000 년대비 2010 년의도로교통사고를살펴보면, 발생건수는 22%, 사망자수는 46%, 부상자수는 17% 가량이감소하였다. < 표 1-1> 교통사고현황추이 연도 비고 발생건수 290, , ,878 22% 사망자수 10,236 6,376 5,505 46% 부상자수 426, , ,458 17% 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 이런추세에도불구하고우리나라는자동차보급률과소득수준이선진국대열에있으나, 도로교통사고율만은 OECD 회원국중최하위그룹에속해있으며이로인한사회적비용도매우높은실정이다. 교통사고발생건수중화물차량의사고발생건수는 2010 년현재약 13.3% 를차지하고있으며, 이에따른사망자수는약 23% 를차지하고있다. 사망자수측면에서 49.5% 로가장높은비율을차지하고있는승용차사고에비해화물자동차에의한교통사고사망자수는절반정도의수준이지만, 교통사고피해의심각도를나타내는중요한지표인치사율 1) 을살펴보면, 승용차사고가 1.8 명인데비해화물차사고는 4.2 명으로 2배이상의피해를나타내어, 상대적으로교통사고피해심각도가높음을알수있다. 1) 사고 100 건당사망자수 - 1 -

11 < 표 1-2> 차종별교통사고현황 구분 발생건수 사망자수 차종 구성비 구성비 치사율 계 226, , 승용 153,396 67,6 2, 승합 16, 화물 30,281 13,3 1, 이륜 10, 기타 15, 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 이와같이심각한인명피해외에도화물자동차사고의경우, 적재물에따른재물의손실과다른사고에비해더큰사고처리시간과비용이고려될수있으므로심대한사회적, 경제적손실을유발할수있다. 또한현재국민경제에서물류산업이중요한산업으로자리를잡아가고있는과정에서, 근간이되는화물수송관련비용이그중 75% 이상을차지하며이는 GDP의 16% 수준에이르고있다. 이중화물자동차운송은국내수송의약 80% 를차지하고있고, 운송비는약 75% 를차지하여화물운송업을거의점유하고있다. 이러한상황에서글로벌화, 세계화로인하여급격하게증가하고있는물류시장규모를고려할때, 향후화물자동차부문의교통사고에따른사회적손실규모는기하급수적으로증가할것으로판단되며, 이를절감하기위한노력이시급한실정이다. 화물자동차교통사고의피해감소는안정적물류수급구조마련에도움이될것이고, 사회적, 경제적손실을절감하는동시에기업및국가경쟁력제고에도기여할것이라고생각된다. 이러한배경하에본연구는화물자동차관련교통사고발생에심각한영향을미치는요인을분석하고, 이를통해사고의피해를줄일수있는교통안전정책수립방향을도출하고자한다

12 제 2 절연구의방법및범위 본연구는화물자동차관련교통사고발생시그피해심각도에영향을미치는요인을크게 운전자요인, 도로요인, 사고상황요인 및 시간요인 등으로구분하고각요인들을대표할수있는변수들을선정하여각각의변수들이사고심각도에미치는영향을분석하였다. 각요인들에포함된변수들을정리하면다음과같다. < 표 1-3> 요인별관측변수의설정 구분관측변수비고 내생변수 외생변수 사고심각도 도로요인 운전자요인 사고상황요인 사망자수 부상자수 사고차량수 도로종류 도로형태 성별 연령 운전경력 발생형태 기상상황 사고로인한사망자명수 사고로인한 5 일이상의치료가필요한부상자명수 사고에연관된차량대수 고속국도, 특별광역시도, 기타등 교량위, 터널안, 교차로상, 횡단보도상등 남, 여등 20 대미만, 20 대, 30 대, 40 대, 50 대등 5 년미만, 10 년미만, 15 년미만, 15 년이상등 차대차, 차대사람, 차량단독등 맑음, 흐림, 비, 안개, 눈등 시간요인 계절 시간대 각계절시기 24 시간중주 야 - 3 -

13 요인과변수들은구조방정식모형을적용하여추정하였으며,SPSS 15.0 및 AMOS 7프로그램을이용하여분석하였다. 모형 추정에 이용한 자료는 도로교통공단 안전본부 교통사고종합분석센터의 2010 년인천지역화물자동차관련 교통사고정보 Data 로, 총 1132 개의사고 Data 가분석에이용되었다. 본연구의흐름은다음과같다. < 그림 1-1> 연구흐름도 - 4 -

14 제 2 장국내화물자동차교통사고발생현황 제 1 절교통사고관련개요 1. 교통여건현황 국민소득의증가로인하여삶의질이향상됨에따라편리하고안전한교통수단으로서자동차의보유가보편화된지오래되었다 년우리나라국내총생산 (GDP) 은 1,100 조를넘어서 3조원에불과하던 1970 년에비해외형적으로는거의 430 배가까이증가하였다. 단기간의경제성장에힘입어자동차수요역시폭발적으로증가한것으로나타났다 년도우리나라의총자동차등록대수는 12 만 8천여대에불과하였으나, 1980 년대후반부터급격한증가로 2010 년말현재 1,794 만대를초과하였다. 자동차, 도로연장, 운전면허소지자수, 인구수, 국민경제등의교통여건은상호간에밀접한연관성을가지고있다. 국민경제의성장은보다편리한교통수단으로서자동차의증가를가져왔고, 자동차의증가는도로의신설및확장, 운전면허취득인구의증가, 교통사고의증가등을유발시키게된다. 그리고인구의증가, 운전면허소지자의증가등은다시교통수요증가의요인이되어국민들의자동차보유대수를증가시키게되는상호순환적인성격을보인다고할것이다. 편리하고쾌적한수송수단으로서우리가자동차로부터얻게되는편익이증가할수록자동차의증가로야기되는대기오염과이로인한환경파괴, 교통사고등과같은각종교통문제를심각하게고려해야된다. 자동차역사가비교적오래된선진국일수록이러한자동차의역기능적폐해로야기되는교통문제에대하여이미오래전부터각종교통정책을수립 시행해오고있다. 선진국은이러한교통문제의해결에대해많은노하우를가지고있는반면, 자동차역사가일천한우리나라의경우선진국에비해교통관련정책, 특히교통안 - 5 -

15 전과관련한정책에있어서는아직까지미흡한점이많다고할것이다. 늦게나마우리나라는교통안전에대해체계적인정책과계획을수립하고시행하여약 10 년전부터교통사고사망자가감소추세를보이고있다. 다음 < 그림 2-2> 는우리나라의교통관련지표의추세를나타낸것으로 1970 년이후교통관련각요소간의증감을나타내고있다.1970 년을지수 100 으로기준할때 2010 년에는인구는 152, 자동차는 13,984, 운전면허소지자는 6,546, 도로연장거리는 262, 국내총생산 (GDP) 은 43,039 등으로나타났다. 교통사고지수의증가와비교해볼때자동차와국내총생산, 그리고운전면허소지자의급격한증가를알수있다. 동기간중국내총생산 (GDP) 의증가폭이가장컸고, 다음으로자동차, 운전면허소지자, 교통사고부상자, 교통사고발생건수, 도로연장, 교통사고사망자, 인구등의순으로나타났다. GDP 의경우 1970 년대중반이후부터급격히증가하였으며, 자동차와운전면허소지자수는 1980 년대초반이후부터증가세를보인것으로나타났다 년대중반이후 IMF 경제위기로인해 GDP 및자동차, 운전면허소지자수가잠시주춤한곡선을보이고있으나,2000 년대이후다시증가하는추세를보이고있는것으로나타났다. 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 < 그림 2-2> 국내교통관련지표의추세 - 6 -

16 도로종류별로연평균증가율을살펴보면고속국도의증가율이 5.0% 로가장높았으며, 다음으로특별 광역시도와시 군도가각각 3.1% 등의순으로나타났다. 도로포장률을살펴보면도로특성상 100% 의포장률을보이는고속국도를제외하고는 70 년이후현재까지대부분의도로의포장률이꾸준히증가하고있는것으로나타났다. 특히특별 광역시도와시 군도의포장률이큰폭의증가율을보였다. 차로별현황은 2차로도로가가장많은것으로나타났으며, 다음으로 4차로도로,6 차로도로등의순으로나타나아직까지전국도로의대부분이 2차로도로인것으로나타났다. 차로별도로의연평균증가율을보면 4차로도로가 7.3% 로가장높았으며,8 차로도로가 6.0%,6 차로도로 4.8%,10 차로이상의도로가 3.5%, 그리고 2차로도로가 2.6% 등의순으로나타났다. < 그림 2-3> 에서보는것과같이 km 당인구수의경우 90 년대초반까지는비교적완만한감소추세를보이고, 이후부터는감소폭이컸던것으로나타났다. 이와반대로 km 당자동차대수는 80 년대중반까지는비교적완만한증가추세를보이다가 80 년대후반이후부터는증가폭이커졌다. 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 < 그림 2-3> 도로길이에따른관련지표의추세 - 7 -

17 2. 교통사고의정의 일반적으로교통사고의개념은광의와협의의두가지로구분할수가있다. 먼저광의의개념을보면, 차량이나철도, 비행기, 전차등의교통기관이그본래의사용방법에따라운행중에타차량이나철도, 전차, 사람또는물건등에접촉하거나혹은단독으로전복, 충돌, 접촉의위험을야기케함으로써, 사람을사상하거나, 물건을손괴하여재산상의손실을가져오게하거나또는교통상의위험을발생케하는모든경우를말한다. 이와대조적으로협의의개념으로는도로교통법제54 조와교통사고처리특례법제2조에규정된 차의교통으로인하여사람을사상하거나물건을손괴하였을때 를말하는것으로, 사망, 중상, 경상, 부상, 충돌, 추돌, 접촉, 전도, 전복, 추락등의 10 가지유형으로다시구분되고있다. 이를보다구체적으로살펴보면, 다음과같은특징들이나타나고있음을알수있다. 첫번째특징으로는차의교통으로인하여야기된경우가아니면안된다는것이다. 특히도로상에서발생한상황이라할지라도보행자와보행자가충돌하여부상을당하였다든가, 도로상에서놀고있던유아가배수구에떨어져부상하였거나사망한경우와같은차의교통으로인하여야기되지않은사고는교통사고라할수없다. 두번째특징으로는차의교통이라함은도로상의것을의미한다. 즉, 개인주택의정원내, 자동차교습소, 경기장내, 역구내등도로이외의장소에서발생한교통사고는비록차등으로인한것이라할지라도교통사고의개념에는포함되지않는다. 세번째특징으로는교통사고의구성요건으로 사람을사상하거나물건을손괴한 결과가발생되지않으면안된다. 즉, 어떠한이유에기인하여극단의교통침체를가져왔다하더라도인적, 물적피해가발생치않은경우처럼단순한위험발생의가능성이있는상태는교통사고라고할수없다는것이다. 네번째특징으로는차의의한교통사고라하더라도확정적고의로타인을사상하거나타인의물건을손괴한경우는교통사고로분류되지않는다. 따라서교통사고는과실에의한법규위반으로자신과타인의정상적인교통활동이장애를받고인적 물적피해를야기시킨결과상태라고정의해야한다.( 정철우,2006) - 8 -

18 3. 교통사고의구분 교통사고의인적피해의구분은다음 < 표 2-4> 와같이나눌수있다. 2) < 표 2-4> 교통사고의인적피해구분 구분 기준 사망 사고로인하여 30일이내에사망한경우 ( 99년까지는 72시간 ) 중상 사고로인하여 3주이상의치료를요하는부상을입은경우 경상 사고로인하여 5일이상 3주미만의치료를요하는부상을입은경우 부상신고 교통사고로인하여 5일미만의치료를요하는부상을입은경우 인명피해에따른교통사고구분은아래 < 표 2-5> 와같다. < 표 2-5> 인명피해에따른교통사고구분 구분 기준 대형사고 사망자가 3명이상이거나부상자 ( 사망자포함 ) 가 20명이상인사고 사망사고 사망자가 1명이상인사고 중상사고 사망자없이중상자가 1명이상인사고 경상사고 사망자, 중상자없이경상자가 1명이상인사고 부상신고사고 사망자, 중상자, 경상자없이부상신고자가 1명이상인사고 중사고 사망또는중상자가 1명이상인사고 ( 사망사고 + 중상사고 ) 경사고 경상또는부상신고자가 1명이상인사고 ( 경상사고 + 부상신고사고 ) 2) 도로교통공단, 교통사고통계분석,

19 사고당사자의구분은당해교통사고에관계한사람가운데과실이가장많은사람을 제 1당사자 라칭하고, 사고관련자중제 1당사자순위이후의당사자순위는당해사고와의관령성의정도를기준으로구분하게된다. 교통사고의유형은충돌유형과대상에따라차대사람, 차대차, 차량단독, 차대열차로구분하게되는데그내용은아래 < 표 2-6> 과같다. < 표 2-6> 교통사고의유형 구분차대사람사고차대차사고차량단독사고 기준보행자가제 1당사자또는제 2당사자가된사고를말함당해사고의제 1당사자와제 2당사자가모두차량인사고를말함상대방없이제 1당사자만있는경우 ( 추락, 전도, 도로외이탈등 ) 와제 2당사자가주차차량, 물건및기타도로시설물등인경우를말함 교통사고가발생하게되는도로의구분은도로법제11 조 ( 도로의종류와등급 ) 에의한분류에따르며, 그종류는고속국도, 일반국도, 특별시도 광역시도, 지방도, 시도, 군도, 구도등으로구분된다. 또한주야의구별은일출에서일몰까지의기간을주간이라하며, 야간은일몰에서일출까지를일컫는다. 도로교통상기상조건에따른상태구분은아래 < 표 2-7> 과같다. < 표 2-7> 기상조건에따른상태구분 구분맑음흐림비안개눈 기준구름이대략 80% 미만인경우그름이대략 80% 이상인경우비고오고있는상태물방울, 연기등으로인해시야가대략 200m이내인경우눈, 진눈깨비, 우박이오고있는경우

20 제 2 절화물자동차운행실태 우리나라물류시장규모는 150 조원이상으로 GDP 대비 16% 수준으로 10 년전에비해두배가까이성장하였으며그비율은꾸준히증가하고있다. 물류비구성요소를살펴보면전체물류비중수송비가 76.2 로압도적으로가장큰비율을차지하고있으며, 특히우리나라의경우전체화물수송량중 79.2% 가도로를통해수송되고있어화물자동차의비중이다른나라들에비하여상대적으로매우높은편이며그비율도점차증가하고있는추세이다. < 표 2-8> 화물수송량및분담률추이 철도 수송량 ( 천톤 ) 42,081 44,512 38,898 분담율 (%) 공로 수송량 ( 천톤 ) 401, , ,480 분담율 (%) 해운 수송량 ( 천톤 ) 123, , ,031 분담율 (%) 항공 수송량 ( 천톤 ) 분담율 (%) 자료 : 국가통계포털, 화물수송실적,htp:/kosis.kr/ 영업용화물자동차운송시장규모는 2009 년을기준으로 20.5 조원으로 GDP 의 2.1% 를차지하고있다. 화물자동차운송업체는 154,167 개이며, 주선업체는 9,756 개, 영업용화물자동차는 34.3 만대, 자가용화물자동차는 285 만대로 90.2% 의화물자동차가자가용화물형태로운영되고있다

21 < 그림 2-4> 영업용화물자동차운송시장규모 2004 년 5 톤이상의영업용화물자동차운전자 1,203 명을대상으로한국교통연 구원에서수행한설문조사에따르면화물자동차의월평균운행일수는 22.4 일이 며 26 일이상운행비율이 16% 를차지하고있는실정이다. 6 0 % 5 0 % 4 0 % 3 0 % 2 0 % 자료 : 한국교통연구원, 영업용화물자동차운행조사, % % < 그림 2-5> 화물자동차월평균운행일수조사 0 % 일이하

22 또한화물자동차는 1일평균 487.2km 를주행하고, 평균 10 시간을운행하는것으로조사되었으며, 평균휴식횟수는 2.8 회로약 3시간주행후 1회휴식을취하는것으로나타났다.1일평균 400km 이상주행하는비율도 69.4% 를차지하여업무부담이상당한것으로조사되었다. 3 0 % 2 5 % 2 0 % 1 5 % 1 0 % 5 % 6.0 % 자료 : 한국교통연구원, 영업용화물자동차운행조사, 2004 < 그림 2-6> 화물자동차일평균주행거리조사 9.2 % 0 % 이러한화물자동차운행실태검토를토대로화물자동차운전자의근무환경이 k m 미만 k m 3 0 매우열악함을확인할수있고, 특히대부분의장거리화물은오후 10 시이후 야간시간대통행이집중되며 1일평균수면시간이 6시간이내로졸음운전경험자가 88% 나조사되고있어교통안전에심각한영향을초래하고있다는것을알수있다. 이러한화물자동차운전자의열악한근무환경은기업및국제경쟁력제고에잠재적위협요인으로작용할수있다. 열악한근무환경으로인한화물운송업종사에대한기피현상이번질수도있고, 화물자동차운전자부족및고령화현상과운전자임금상승현상을초래해물류산업의경쟁력을약화시킬수있는것이다

23 제 3 절화물자동차와여객차량의교통사고비교분석 1. 화물및여객차량의등록대수비교 2010 년차량등록대수를살펴보면화물자동차는 33,166,512 대, 여객차량은 14,104,506 대로, 화물자동차가전체의 18.28% 를차지하고있는데, 이는 2000 년 2,298,116 대에서 2010 년 3,166,512 대로증가하여 10 년간연평균 3.78% 의증가율을나타내고있다. < 표 2-9> 화물자동차및여객차량의등록대수비교 화물여객기타 등록대수구성비등록대수구성비등록대수구성비 계 ,298, % 8,830, % 35, % 11,163, ,062, % 11,824, % 46, % 14,934, ,166, % 14,104, % 54, % 17,325,210 연평균증가율 3.78% 5.97% 5.38% 5.52% 자료 : 국토해양부,htp:// 2. 교통사고발생건수및사망자수비교 화물자동차의교통사고발생건수는 2000 년 53,596 건에서 2010 년 30,281 건으로지속적으로감소하고있으며연평균약 14% 의감소추세를나타내고있다 년을기준으로화물자동차의교통사고는전체교통사고의 13.3% 를차지하고있는실정으로가장높은비율을차지하고있는승용차사고 67.6% 의다음순위이다

24 < 표 2-10> 화물자동차및여객차량의교통사고발생건수비교 발생건수 화물여객기타총계 구성비 발생건수 구성비 발생건수 구성비 발생건수 구성비 , % 198, % 23, % 275, % , % 162, % 19, % 220, % , % 170, % 26, % 226, % 연평균증가율 -4.16% -1.29% 1.64% -1.59% 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석,2011 화물자동차의교통사고사망자수및부상자수역시감소추세에있긴하지만 사망자수의경우높은비율을차지하고있는데그구성을보면아래와같다. < 표 2-11> 화물차량및여객차량의교통사고사망자수비교 사망자수 화물여객기타총계 구성비 사망자수 구성비 사망자수 구성비 사망자수 구성비 , % 5, % 1, % 9, % , % 3, % 1, % 6, % , % 3, % 1, % 5, % 연평균증가율 -4.87% -3.75% -1.98% -3.76% 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석,2011 화물자동차교통사고의사망자수는 2000 년대비연평균 4.87% 의감소추세를 나타내며 2010 년화물자동차의교통사고사망자수는 1,224 명으로전체사망자수 의 23% 를차지하고있다

25 전체교통사고발생건수와사망자수그리고사고 100 건당사망자수를나타내는 피해심각도의지표인치사율을차종에따라정리해보면아래표와같다. < 표 2-12> 차종에따른교통사고구성비및치사율비교 구분 발생건수 사망자수 차종 구성비 구성비 치사율 계 226, , 승용 153,396 67,6 2, 승합 16, 화물 30, , 이륜 10, 기타 15, 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 화물자동차교통사고의경우사망자수의구성비를보면 49.5% 로가장높은비율을차지하고있는승용차사고에비해절반정도의수준이지만, 교통사고피해의심각도를나타내는치사율을살펴보면, 승용차사고의경우 100 건당 1.8 명의치사율을보이지만화물자동차교통사고의경우에는 4.2 명으로 2배이상의높은피해를나타내며최고수치를기록하고있다. 실제적인사망자수는감소하고있는추세이긴하지만, 다른일반여객차량보다현저히높은치사율을보이고있는만큼교통안전의확보가시급히이루어져야하는상황이다. 3. 대형교통사고 3) 발생비교 차종별대형교통사고는아래표와같이 1992 년이후발생한총 3,108 건중승 용이 41.8% 인 1,299 건으로가장많았으며, 승합이 1,041 건으로 33.5% 이고, 화물 이 642 건으로 20.7% 이며, 이륜이 21 건으로 0.7% 의순으로나타났다. 3) 사망자가 3 명이상이거나, 부상자 ( 사망자포함 ) 가 20 명이상인사고

26 < 표 2-13> 차종별대형교통사고발생건수추세 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 경찰전체사고와비교하여승용차와이륜차의대형사고구성비는낮은반면승합차와화물차의대형사고구성비가높게나타났다. 이것은승차인원이많은승합차량과중량이큰대형화물차량들이과속시대형사고가될가능성이높기때문인것으로판단된다. 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 < 그림 2-7> 차종별교통사고발생건수구성비비교 ( 92~ 10 년합계 )

27 4. 사고유형별교통사고발생건수비교 아래표와그림과같이사고유형별교통사고발생건수는모든사고유형에서승용차사고가가장많았다. 승합차와이륜차는차량단독사고에서상대적으로많았던것으로나타났으며, 화물자동차는차대차사고에서다른차종에비해상대적으로많은교통사고가발생하는것을찾아볼수있다. < 표 2-14> 차종별사고유형별교통사고발생건수 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 < 그림 2-8> 사고유형별차종별교통사고발생건수구성비

28 또한아래그림과같이사고유형별교통사고발생건수구성비는모든차종이차대차사고가가장많고, 다음으로차대사람, 차량단독사고의순으로많이발생하였다. 승합차의경우에는차대사람사고와차량단독사고의발생건수구성비가상대적으로높게나타났으며, 화물차의경우에는차대사람사고의구성비는낮은반면차대차사고의교통사고발생건수의구성비가가장높게조사되었다. 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 < 그림 2-9> 차종별사고유형별교통사고발생건수구성비 주요사고유형별교통사고발생건수의구성비는아래그림과같이승합차의경 우차량단독사고의구성비가다른차종에비해상대적으로높았고, 화물차의 경우에는측면 ( 직각 ) 충돌사고발생구성비가가장높게나타났다

29 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 < 그림 2-10> 차종별주요사고유형별교통사고발생건수구성비 5. 도로종류별 법규위반별교통사고발생건수비교 아래표와같이모든도로에서승용차에의한사고가가장많이발생하였으며, 특별 광역시도에서는승용차와이륜차사고가상대적으로많았고, 화물차사고는상대적으로적었다. 군도에서는승용차사고의발생건수구성비가상대적으로낮았고, 화물차사고의구성비는높았다. 화물차사고의경우고속국도에서발생하는교통사고의구성비가타도로에비해상대적으로높게나타나고있다

30 < 표 2-15> 차종별도로종류별교통사고발생건수 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석, 2011 또한법규위반별로교통사고발생건수를살펴보면아래표에서알수있듯이, 모든차종이안전운전불이행에의한사고가가장많았다. 특히화물차의경우에는중앙선침범으로인한사고가다른차종에비해상대적으로많아서이에대한안전교육이필요한상황임을알수있다. < 표 2-16> 차종별법규위반별교통사고발생건수 자료 : 도로교통공단, 교통사고통계분석,

31 6. 교통사고현황비교분석의시사점 앞선화물및여객차량의교통사고비교분석내용을살펴보게되면, 교통사고사망자수의경우, 승용차사고에의한사망자수구성비가 49.5%, 화물자동차사고에의한사망자수구성비가 23.0% 로절반수준에도못이르지만, 치사율은오히려승용차사고의경우 100 건당 1.8 명인데반해화물자동차사고의경우 100 건당 4.2 명으로 2배이상의수치를나타내그사고의심각도가크다는것을알수있다. 대형교통사고발생비교에서도전체교통사고발생비율중에서화물자동차사고의경우일반승용차사고에비해대형교통사고발생구성비가상대적으로높게나타나고있어, 화물자동차사고는일반사고에비해심대한피해가발생할가능성이잠재적으로높음을알수있었다. 위와같이화물자동차관련교통사고의경우, 발생시심대한인명피해와사회적비용이발생할확률이상대적으로높으므로이에본연구에서는그피해심각도가높아지는데영향을주는요인들을분석하여인명측면이나, 사회적경제적측면에서사고의피해를줄일수있도록연구를통하여분석하고자한다

32 제 3 장선행연구고찰 교통사고와관련된기존선행연구들을살펴보게되면, 주로일반교통사고즉, 총체적인교통사고의발생과관련된요인을찾아내기위한연구들이주를이루고있다. 해당사건에서교통사고가발생하게작용되는사고요인들을탐색하고, 그요인들이사고가발생할확률에어떻게적용되는지를현황분석이나회귀식분석등을통해연구하여교통사고감소대책방법을도출하고있다. 본연구에서는기존선행연구에더하여, 서론에서언급했듯이심각한사회적손실로자리할수있는화물자동차관련교통사고라는특정부분에대하여진행되고, 기존연구들이주로인적요인 도로요인과교통사고발생간의관계를분석해온것에비해좀더다양한분석을위하여새로운요인들을찾아보고, 이요인들이피해정도를가늠할수있는사고심각도와이루는영향관계를파악하는데기존선행연구와다른의의가있다고볼수있다. 이처럼교통사고발생을줄이기위해진행되어온선행연구들을나눠본다면, 크게교통사고발생원인에관한연구와, 교통사고심각도에미치는영향연구두가지로나눠볼수있는데그내용은다음과같다. 제 1 절교통사고발생요인에관한연구 도로교통지 ( 이기영, 이용택, 확률회귀모형을이용한고속도로의사고요인분석, 2004) 는확률회귀모형을이용한고속도로의사고요인분석에서는첫번째, 인적 ( 운전자 ) 요인으로차종, 운전자, 나이, 운전경력, 자가차량여부 ( 직업운전또는자가운전 ), 두번째, 기하구조및환경요인으로노면건조여부, 날씨여부, 사고시간대, 종단경사별, 평면선형별통행제한상태여부, 그리고작업 ( 확장공사등 ) 구간여부와포장종류를, 세번째, 기타요인으로는사고형태 ( 차-시설충돌유무 ) 와관

33 련차량수등을사고모형의독립변수로설정하여화물차사고관련모델구축하였다 년도신창선 ( 교통사고감소방안에관한연구 ( 강원도지역을중심으로 ),2001) 은교통사고의원인분석보다는현황분석에초점을맞추고사고관련데이터를첫째, 사고유형별 ( 차대사람, 차대차, 차량단독등 ) 로분류해보고, 두번째, 도로별 ( 국도, 고속도로, 지방도, 시군도, 기타 ) 로분류하고세번째, 차종별로, 네번째, 용도별로 ( 사업용, 비사업용등 ), 다섯번째, 법규위반별, 여섯번째, 음주ㆍ무면허사고에따른분류, 일곱번째는어린이사고만을분류하고, 여덟번째, 월별ㆍ요일별분류, 아홉번째, 시간대및계절별분류, 열번째로대형교통사고의분류, 마지막으로운전면허취득년수별분류를통해사고의발생건수를세분화하였다. 국무조정실안전관리개선기획단 ( 대형교통사고방지를위한버스 화물차운영시스템등개선방안,2001) 자료를살펴보면대형교통사고에대한다양한시각을엿볼수있다. 즉대형교통사고발생원인및문제점으로는첫번째, 운수업체의경영관리측면에서노후ㆍ불량차량의증가로인한안전운행의구조적취약점을지적하였으며, 두번째, 안전관리추진체계측면에서는 99 년교통안전관리자의무고용제도폐지에따른운수업체의교통안전관리기능취약과교통안전관리지원및협조체제미흡을지적하고운수업체안전관리활성화노력부족을지적하였다. 세번째운전관리자측면에서는운전자의과다근무및과로운행과운전자취업및채용관리상의문제점, 그리고운전자교육체제의미흡을선진외국의사업용운전자교육실태와견주어비교하였다. 네번째로는자동차관리측면에서화물자동차의높은검사불합격률 ( 전체사업용자동차의검사평균부적합률은 17.1% 이며이중화물자동차는 27.1% 나됨 ) 과차량결함시에도운행을감행하는운영행태에대한지적이있었으며, 화물자동차의타이어안전기준이미비하여개별차주에대한자동차관리가취약함을드러냈고, 적재불량및과적운행에대한문제점을제시하였다. 다섯번째로운행관리측면에서는불량운행기록계와불량속도제한장치의장착운행을지적하였고교통사고관리측면에서는화물자동차의사고관리및보고기능의부재와대형교통사고의정밀분석및재발방지를위한권고제도가미흡함을제시하였다. 마지막으로운수업체지도ㆍ감독측면에서는해당관리청이운수업체의교통안전계획및이행실태에대한

34 확인미흡과화물업체의교통안전계획작성의무의면제에대한문제점그리고운수업체를지도, 감독할수있는해당관리청의전문성부족을지적하였다. 이처럼사고의원인분석에있어서사고현장에직접드러나지않는운영시스템상의문제점또한간과할수없으므로사고에대한다각적인시각이필요하다고할수있다. 김태원 ( 도로의기하요소가교통사고에미치는영향,1996) 은일반선형회귀식과포아손회귀식을이용하여도로의기하요소가교통사고에미치는영향을분석하고이들모형간의통계학적특성을알아보았다. 동연구에서김태원은도로의기하요소중에서평면곡률, 종단경사, 차선수, 입체교차시설, 그리고교통량과관계되는요소로차선당 AADT(AnnualAverage Daily Trafic, 연평균일교통량 ) 등을기준으로이러한요소들이교통사고발생에어떠한영향을미치는가를연구하였다. 이상용 ( 도로설계특성이교통사고에미치는영향,1993) 은도로의평면선형에있어서곡선부는직선부에비해일반적으로 1.5 배에서 4배까지사고율이높으며, 교통량, 도로유형, 기하구조의복합적요인이교통사고와관련이깊다고보고세부내용을다음과같이열거하였다. 즉교통사고관련요인으로곡선부에서의교통량과차량구성, 곡선부의특성 ( 각도, 곡선반경, 편경사등 ), 곡선부의횡단구조, 곡선부도로변의위험도, 곡선부에서의정지가시거리, 곡선부에서의종단구조, 인접곡선부와의거리, 인접교차로ㆍ진입로ㆍ교량의존재여부및거리, 도로면의마찰도, 교통통제장치의존재와유형등이여기에해당된다. 고상선, 오석기 ( 교통사고발생지점의유형화와원인인지 감소대책선호모델구축에관한연구,1995) 는대한교통학회지제13 권제1호편에서부산시의 70 개사고다발지점을대상으로인적요인, 차량요인, 도로환경요인에대한 12 개독립변수에대하여주성분분석을실시하여사고요인의주성분을다섯가지로분류하였는데제 1성분은운전경력연수, 운전자연령, 사고차량연수, 기상상태, 노면상태등주로인적요인과차량요인, 자연환경요인으로구성하였고제 2주성분은도로폭, 차선수, 도로구조, 일방통행유무등주로도로구조관련요인들로, 제 3주성분은운전자학력으로인적요인중에서도교통사고를감소시키는데긍정적으로작용할수있다고예상되는요인으로구성하였으며, 제 4주성분은도로구조중에서도곡선기하구조관련요인이며, 제 5주성분은안전시설의수로구성

35 하였다. 임윤택 ( 도로특성이교통사고에미치는영향분석,1993) 은서울시내 147 개의사고다발지점에대하여조사하여, 교통량, 진행방향수, 최대차선수, 횡단보도수, 입체보도수, 접속도로수등이사고건수와어느정도의상관관계가있는지를밝히고그와관련되어교차로와단일로의경우각각의회귀식을제안하였다. 심관보 ( 도시간선도로의관련변인에따른교통사고분석,1994) 는교통안전연구논총제13 권편에서서울시의 14 개간선도로축을대상으로지역 ( 위치 ) 구분, 차선, 차선폭, 도로폭, 교통량등 5개변인과보행자사고밀도, 차대차사고밀도, 진행중추돌, 주정차중추돌, 전 측면추돌, 진로변경, 좌우회전, 차량단독사고등 8개의사고변인에대하여요인분석을실시하였다. 박완용 ( 자동차전용도로교통사고특성분석에관한연구,1987) 은서울시강변북로의 12 개사고다발지점에대하여선형회귀분석을실시하여연평균사고건수를구하는관계식을제안하였는데제1변수로곡선반경 (m) 과제2변수로사고지점의속도와규제속도의차를설정하였다. 국토개발연구원김경석, 진광성 ( 도로의기하구조와안전성의상호관계분석연구, 1996) 은도로교통사고요인을인적요인, 차량요인, 도로환경요인등 3가지로분류하였다. 인적요인으로는운전자의심리적인요소와신체적인요소로서사고발생에가장중요한영향을미치고있다고판단하였다. 심리적요소로업무, 사회적활동, 여가등다양한교통목적에따른사고동기와자동차의조작기술및교통상황의판단능력으로설정하였다. 또한신체적인요인으로교통환경을파악하는신체적인상태를보여주는시각, 청각, 응급상황반응대처능력등으로구분하였다. 차량요인으로는주로제동장치고장, 조명장치고장, 타이어펑크, 주행장치고장, 조향장치고장등을들었다. 교통사고에영향을미치는도로환경요인은도로환경요소와교통환경요소로구분하였으며, 이는주로도로기하구조와교통량과관련된것으로서, 차선폭, 곡선반경, 선형의연속성, 종단경사, 시거, 노견폭, 중앙분리대를선정하였다. 김성용, 정국삼 ( 고속도로상의화물차량사고의상관성,2001) 은고속도로화물수송차량사고와관련하여,1996 년에경부선, 호남선, 영동선에서발생한 564 건의사고일지를분석하여사고발생과관련된 22 개의항목요인을분류하고이를코드화시킨후각항목간의사고발생상관성을빈도분포비로계산하는비교

36 분석을시행하였다. 즉,22 개의항목요인중두개를설정하여각항목이동시에일어나는사고건수를추출해내고서로간의상관관계가높은항목요인을도출해내었다. 여기에적용된 22 개의항목요인은요일, 기상 ( 날씨 ), 사고형태 ( 단독, 차-사람, 차-차등 ), 피해차량수, 운전자의성 ( 性 ), 운전자연령, 사고지점의지역별위치 ( 서울, 대전, 경기도등 ), 종단경사, 사고의직접적원인 ( 졸음, 전방주시태만, 안전거리미확보등 15 개요인 ), 차량의문제점 ( 타이어파손, 제동장치불량, 조향장치불량등 11 개요인 ), 중사상자수, 피해차량상태 ( 완파, 반파등 ), 발생월, 발생시간, 도로상태 ( 건조, 결빙등 ), 사고후차량상태 ( 정차, 전도등 ), 평면선형, 교통제한시간, 사고후교통제한차로 ( 주행선차단, 추월선차단등 ), 시설물피해, 사고발생후접수시간, 사고현장도착시간등이다. 이환승 안병준 (2006) 은교통사고의파급효과를설명하면서개인적측면에서는가정을파괴하는범죄행위이며, 국가적측면에서는노동력의손실및사고로인한물류운송체계흐름의지장등사회, 경제적파급효과는계산하기어려울정도라고하였다. 한편으로교통사고의유발요인을세부적으로분류하며인적요인으로운전자의지능, 성격, 기질, 태도, 의욕, 기분, 피로, 질병, 약물, 시각, 청각, 연령, 성별, 근육운동기능등과같은심리적및정신적조건, 생리적및감각적조건, 육체적및근육적조건등을열거하고차량요인으로는차량의성능, 결함, 그차량에대한운전자의숙달정도를열거하고환경적요인으로도로, 교통조건, 명암, 일기, 온도등의자연조건과직장, 가정과같은사회환경조건으로분류하였다. 이와함께교통사고를유발하는위와같은요인들도단일요인에의해교통사고를발생시키는경우는드물며, 대부분둘이상의요인이결합되거나상승작용을함으로써사고가발생한다고하였다. 교통행동관련연구를한김종회 오주석 이순철 (2006) 에서는교통행동에영향을미치는운전행동결정요인을크게위험감수성부족, 준법정신결여, 상황적응성부족으로구분하였다. 이순열 이순철 김인석 (2006) 은고령운전자의교통사고와관련하여신체적기능약화뿐만이아닌복잡한상황에대한판단력과정보처리능력이떨어져발생하는부적합한행동에기인한다고하여일정연령층의교통사고와관련된연구결과를제시하고있다

37 이순철 (2000) 에서는영국과미국에서인간, 자동차, 도로요인이교통사고에미치는영향을분석한결과인적요인이주요사고원인으로작용하는비율을영국의경우전체사고의미국의 95%, 경우전체사고의 94% 를차지하고있는것으로나타났다고하며, 교통사고의원인을규명할때교통사고의직접적인원인은인간의교통행동에의해결정된다고하였다. 교통사고의발생가능성의연구와관련하여행태적요인에관한연구를한 Laapotia& Keskinen& Rajalin(2003) 은교통법규를부정적으로평가할수록교통사고관여율도더큰모습을보일뿐만아니라부정적인태도가높은운전자들은음주운전경험도많다고하였다. 운전자의연령, 성별적요인, 행태적요인과관련하여 Quimby & Maycock & Carter& Dixon & Wal(1984) 은위험을탐지하고여기에반응하는데걸리는시간이길수록교통사고율이높다고밝혔다. 그러나위험지각능력이낮다고해서반드시꼭다른상황에서의반응시간이느리다는것을의미하지는않는다고하였다. Iversen& Rundmo(2002) 는성격, 위험한운전행동이교통사고와어떠한관계를갖고있는지를파악하고자위험한운전행동에영향을주는성격요인을추출하여이들과과속, 신호위반과같은운전행동, 그리고교통사고와의관계를살펴보았다. 자극추구경향, 법규무시, 운전분노수준이높은운전자가위험한운전행동을더자주하고특히, 과속과신호위반경험이많았다고하여운전과관련한행태적요인, 교통사고발생가능성, 교통사고경험과관련된연구를하였다. 고상선 배기목 이원규 정헌영 (2002) 에서는설문조사를통해교통사고의발생원인에대해연구해본결과잘못된의식때문에사고가발생한다고하는의견이 63.5%, 교통사고의감소대책에대해서는운전행태등에관한의식개혁이필요하다는의견이 42.8% 로의식적인측면이차지하는비율이상당히높게나타났다고하여운전의행태적요인, 운전지식적요인등인지적요인에대한연구를하였다. 정철우 (2007) 는음주운전교통사고에영향을미치는준법성향을연구하였다. 그는국가가자동차손해배상보장법에서규정하고있는보험의가입정도에따른준법성향, 도로교통법상의혈중알코올농도의정도에따른준법성향및교통사

38 고의경험에따른준법성향등을준법성향으로규정하여이분형로지스틱회귀분석모형에따른음주운전교통사고발생확률모형을개발하였다. 연구결과, 자동차손해배상보장법상의보험가입의무를이행한운전자일수록 ( 준법성향이높을수록 ), 그리고도로교통법상의준법성향중혈중알코올농도가높아질수록음주운전교통사고를발생시킬확률은낮아졌다. 그러나도로교통법상의준법성향중교통사고의경험이많을수록음주운전교통사고를발생시킬확률은낮아진다고보고하였다. 우리나라에서고속도로사고를대상으로한연구의경우대부분트럼펫인터체인지에서의사고를분석하였는데, 이는우리나라고속도로 IC 의대부분이트럼펫형식으로구성되어있어자료의구등이쉽고연구결과의활용도가높기때문인것으로판단된다. 박효신 (2007) 은고속도로의트럼펫인터체인지상에서일어나는교통사고와도로기하구조및교통량등의교통사고요인들과의관계를분석하였으며, 음이항분포를적용하여연결로의형식별 ( 직격, 준직결, 루프연결로 ) 음이항회귀모형을개발하였다. 모형에이용된변수는교통량과중차량비율, 도로의곡률및곡선장, 유출입여부등이며이러한변수들은사고를설명하는데유의한변수들임을보였다. 김태영 (2007) 은트럼펫인터체인지램프에서의사고자료를분석하여회전방향및도로기하구조요소와교통사고와의관계를분석하였다. 분석결과우측으로회전하는램프가좌측으로회전하는램프에비해사고건수가높은것으로나타났으며, 회전방향에종단경사와곡선반경을조합하여사고건수를비교한결과우회전-상향램프와좌회전-곡선반경 200 이상의램프가다른조건의램프에비해사고잠재력이더높은것으로분석되었다. 박정순 (2007) 은 4지신호교차로를대상으로도로환경요인과교통사고와의상관관계를분석하고사고추정모형을개발하였다. 다중회귀모형의추정결과 ADT, 주도로의평균차로폭원, 횡단보도수, 종단경사, 제한속도차이등이교통사고건수에많은영향을미치는것으로나타났으며, 교통사고의 98% 이상이어느한가지요인에의해발생하는것이아니라인적요인, 차량요인, 도로 환경요인중두가지이상요인들의복합적인작용에의해서발생하는것으로나타났다

39 < 표 3-17> 교통사고발생요인에관한선행연구 저자 주제 내용 이순철 (2000) 영국, 미국의교통사고요인분석 교통사고의직접적인원인을인간의교통행태로꼽음 이환승 안병준인적요인 차량요인 환경적요인등교통사고유발요인분류 (2006) 사회환경조건으로분류 김종회 오주석 이순철 (2006) 교통행동에영향을미치는요인관련연구 교통행동에영향을미치는운동행동결정요인을인성면에서구분 이순열 이순철 김인석 (2006) 고령운전자의교통사고요인분석 신체적기능및상황판단력을중심으로분류 Laapottia Keskinen 운전자의행태적요인에따른사고교통사고발생가능성연구 Rajlin(2003) 발생가능성을연구 Litman Bordoff Noel(2008) 운행행태에따른교통사고요인분석 운전자의주행거리에따른교통사고발생률의상관관계분석 계절에따른주행거리변화와 Balkin Ord 환경요인에따른교통사고차량상태변화에따른교통사고 (2001) 요인분석발생빈도분석 고상선 배기목 이원규 정헌영 (2002) 설문조사를통한교통사고의발생원인조사 인적요인 운전행태요인을중심으로교통사고발생요인분석 Hakkanen(2000) 운행행태에따른교통사고운전자의운행시간에따른교통사고요인분석발생률의상관관계분석

40 제 2 절교통사고심각도에관한연구 하오근 (2005) 은사고자료의특성을분석, 순서형프로빗모형을적용하여교차로교통사고에있어사고심각도에영향을미치는요인들을분석하였다. 심각도모형을분석한결과부도로교통량, 주도로중차량비율, 주도로우회전비율이증가할수록, 주도로조명시설, 주도로제약시설, 부도로좌회전유도선등이감소할수록교차로교통사고의심각도는증가하는것으로나타났다. 심관보 (1998) 는성별, 차종, 연령등운전자특성및교통사고발생유형에따른사고심각도를분석하였다. 로짓모형을적용하여자료를분석한결과 20 세미만의이륜차운전자, 41 세 ~50 세의택시운전자 가가장위험한집단으로, 남성보다는여성이승용차와택시, 이륜차등에관계되었을때사고심각도가높아지는것으로나타났다. 사고유형의경우정면충돌과앞지르기시, 우회전시의사고가심각도에대한기여위험도가높은것으로분석되었다. KelvinK.W.Yau(2004) 는홍콩에서의사고자료를분석하여사고발생시부상에대한심각도에영향을미치는요인 (riskfactor) 을분석하였다. 로지스틱회귀모형을적용하여분석한결과승용차와도로폭, 운전자의성별, 차량의연식, 사고발생시간대등이부상에대한심각도결정에중요한요인으로나타났다. 장영채 김만배 김호중 (2005) 의연구에서는총생산손실계산법을통하여피해비용을산출하는분석이진행되었는데, 피해비용을물적, 인적, 그리고사회적비용으로구분하여교통사고발생시도래되는피해비용을조사하였다. 정철우 (2006) 는다중회귀분석을이용하여교통사고의피해비용을추정하는연구를진행하였는데, 과거사고경력등운전자과거의지난인적행태를조사하여이후교통사고가재발하게되는발생빈도를예측하여피해비용을분석하였다. Jiannming Kockelman(2006) 은다변량포아송분류방식을이용하여교통사고피해액을산출하기위한분석을진행하였다. 교통사고자료를분석하여사고피해의심각성이사고피해비용에미치는관계를모형화화는연구를진행하였다. 도로교통안전관리공단 (2007) 에서는교통사고의피해비용을산출하기위한연구를진행하기위하여총생산손실계산법, 순생산손실법, 개인선호성산출법을이용

41 하여교통사고피해액을산출해사고심각도를파악하였다. 이와같이교통사고를분석하고예측하기위한연구들은오래전부터지속적으로진행되어왔으며, 다양한관점에서사고에영향을미치는요인들을분석해왔다. 하지만교통사고발생시상대적으로심각한피해가발생하게되는중량이크고, 고속주행이잦으며, 운행시간이긴화물자동차관련교통사고에대한연구가많이이루어지고있지않아안타까운실정이다. 따라서본연구는기존에이루어졌던선행연구들을토대로, 물류산업의발전에커다란사회적경제적손실이될수있는화물자동차관련교통사고라는특정차종에대한교통사고분석을통해그피해를줄이기위한연구를진행하고자한다. 화물자동차관련교통사고발생시영향을미칠수있는요인들을문헌고찰을통해운전자요인, 도로요인, 환경적요인등으로분류해보고, 기존선행연구에서차량이대형화될수록그심각도가커지게된다는연구가있었는데, 대형차로분류되는화물자동차의교통사고가발생했을시그심각도를줄이기위해각요인들이미치는영향관계의크기를파악하여향후화물자동차교통사고의심각도를줄이고화물자동차운송업의발전방안수립에도입이되고자한다. < 표 3-18> 교통사고심각도에관한선행연구 저자주제내용 도로교통안전관리공단 (2 007) 장영채 김만배 김호중 (2005) 정철우 (2006) Jiannming Kockelman (2006) 심관보 (1998) Kelvin K Yau (2004) 하오근 (2006) 피해비용산출에대한연구 총생산손실계산법을통한 피해비용산출 다중회귀분석을통한 피해비용연구 다변량포아송분류방식을 통한피해액산출 상관관계분석을통한 사고심각도연구 로지스틱회귀분석을통한 부상심각도연구 다중회귀분석을통한 사고심각도연구 총생산손실계산법 순생산손실법 개인 선호성산출법을통한피해산출 물적 인적 사회적교통사고 피해비용을연구 과거사고경력등운전시 인적행태에따른사고발생빈도분석 사고자료를통한심각성에의한 상해피해모형화 성별 차종 연령등운전자특성및 사고유형에따른사고심각도분석 사고자료를통한부상심각도에 영향을미치는요인분석 교차로상황교통사고에있어 심각도에영향을미치는요인분석

42 제 4 장실증분석 제 1 절연구방법론 앞장에서살펴보았듯이, 교통사고와관련된기존선행연구들을살펴보게되면, 주로특정차종에상관없이전체교통사고에대해인적요인이나상황요인이사고발생에미치는영향을찾아내기위하여현황조사를통한빈도분석이나상관관계분석또는사고data 를이용한다양한회귀분석을진행하여시사점을찾는연구가주를이루고있다. 본연구에서는대형차로분류되는화물자동차관련교통사고발생시, 사고에대한심각도에영향을미치는요인들을분석하고, 각변수들간의인과관계와영향정도가어떻게작용하는가를파악하기위하여, 연구를진행하기위한분석방법으로구조방정식모델 (StructuralEquationsModel) 을채택하였다. 구조방정식모델이갖는기법과장점, 그리고관련선행연구들은다음과같다. 1. 구조방정식모형의기법 본연구에서방법론으로쓰이게될구조방정식모델은측정모델과구조모델로이루어져있다. 확인적요인분석의성격이반영된측정모델 (measurementmodel) 과다중회귀분석및경로분석의성격이반영된구조모델 (structuralmodel) 을통해잠재변수와관측변수간의관계, 잠재변수와잠재변수간의관계및방향등을연구자가사전에가설로수립한모델을기초로분석해내는형태이다

43 < 그림 4-11> 구조방정식모델의접근 구조방정식모델은확인적접근법과탐색적접근법이혼합된분석법으로서, 시초모델 ( 제안모델 ) 을설정한후수집자료를대상으로연속적으로모델을수정 ( 모델재설정, 설정탐색, 모델수정 ) 해가는접근법으로 < 그림 4-11> 과같이모델을생성해갈수있다. 모델에사용되는변수는잠재변수 (latent variable) 와관측변수 (observed variable) 로구분되는데, 잠재변수는가설적인개념으로원형으로표현되고, 관측변수는잠재변수를측정하기위해사용되는변수로서사각형형태로표현된다. 구조방정식모델이갖는의의는관측변수는측정오차에의해오염되어있지만, 잠재변수는순수한성격을갖고있으므로, 잠재변수간의관계를분석함으로서올바른계수를추정할수있고, 실험자료및비실험자료에모두적용이가능하며공분산행렬 ( 상관행렬 ) 이분석대상이된다는것에있다. 즉구조방정식모델은공분산행렬이분석의대상이되며, 일련의변수사이의공분산행렬을토대로연구자가수립한모델이가능한한많은분산을설명해줄

44 수있는가를확인하고자한다. 실제로구조방정식모델은사회학및심리학에서개발된측정이론에토대를둔확인적요인분석과계량경제학에서개발된연립방정식모델에토대를둔다중회귀분석및경로분석등이결합된성격을갖는방법론이라고할수있는데이는, 개별사례에초점을맞출통계기법이아니라, 자료에서얻어진표본공분산행렬과모델예측행렬간의차이를가능한한적게하고자하는분석법이라볼수있는것이다. 4) < 그림 4-12> 구조방정식개념적틀의예시 또한구조방정식모델의특성은 < 그림 4-12> 와같이다중및상호종속관계를동시에추정할수있고, 관측변수에의해개략적으로측정될수있는가설적개념인잠재변수가포함되어있다는데있다. 이잠재변수를통해관측변수의오차로인한통계적추정을개선할수있고, 직무만족, 동기부여등추상적개념측정시측정오차를제거해이론적개념을표현할수도있다. 더불어기존의다변량분석법과달리측정오차를고려해이를추정할수있다는장점이있다. 따라서구조방정식모델은순수한구조계수의파악과인과관계의추론, 측정과예측의동시성을지니고있으며, 모델에포함된잠재변수의직접효과와간접효 4) 배병렬,

45 과의크기를파악하여, 총효과 ( 총효과 = 직접효과 + 간접효과 ) 를간접효과와직접효과로효과분해 (efectdecomposition) 를통해확인하거나, 확인적요인분석을통해척도의신뢰도및타당도, 측정모델의적합도평가를통해측정도구의신뢰성을파악할수있어선호되고있는모델이다. < 표 4-19> 구조방정식의구성요소 < 그림 4-13> 구조방정식모델의구성 이처럼구조방정식모델은연구자가설정한인과관계에대한모델을검증하기에가장적합한분석기법으로기존의회귀분석, 분산분석또는경로분석과달리모델내에내제되어있는측정오차를알수있으며, 이론변수와측정변수사이의관계를검증가능하게한것이가장큰장점이라고할수있다. 일반적인구조방정식모델은다음의세가지방정식으로구성할수있으며 < 그림 4-13> 와같은형태로나타낼수있고, 이어서 < 표 4-19> 는구조방정식의구성요소를설명한것이다

46 측정모델은관측변수와잠재변수들간의관계를나타내는것으로각각의관측변수가특정잠재변수에대해어떻게적재되어있는가를설정한것이며, 구조모델은잠재변수들간의관계를설정한것으로잠재변수들간의직 간접적인영향을설명한다. 측정모델은잠재변수및측정오차의평균은 0이고,ε 은 η,ξ 및δ 와상관이없으며 δ는 ξ,η 및 ε과상관이없다는통계적가정을하고있다. 또한구조방정식모델은잠재변수및잔차의평균은 0이며 ζ는 ξ와상관이없고 Β행렬은대각에 0의값을가지며 (Ι-Β) 는정칙 (non-singular) 행렬이라는통계적가정을하고있다. 5) 5) 이주연대한교통학회지

47 2. 구조방정식모델을이용한선행연구 이러한구조방정식모형을이용하여수행된본연구와연관이있는기존선행연구들을살펴본다면다음과같다. 추상호 (2007) 는통행수요, 교통시설공급, 통행비용, 통신수요, 통신시설공급, 통신비용, 토지이용, 경제활동등의 8개내생변수와사회인구를 1개외생변수로설정하여통신이통행에미치는영향을분석하였고, 신동호 (2002) 는통행행태 ( 통행수 / 연계통행 ) 와통행시간수요, 가전애활동및가정외활동을내생변수로, 사회 경제적특성을외생변수로설정하여구조모형을수립하였다. Hamdar,Mahmassani(2007) 는신호교차로에서의운전자들의공격적인성향에영향을미치는요인들을구조방정식을이용하여분석하였다. 모형에이용된외생관측변수는중차량비율과보행자수, 교통량, 차로수, 대기행렬길이등이며, 공격적운전성향을나타내는내생잠재변수로는 Start-up delay time,gap acceptance, 차로변경건수등을설정하여이들변수간의관계를설명하는구조방정식모형을구축하였다. 분석결과전체차로수와좌회전차로수는공격적운전성향에음 (-) 의영향을, 중차량비율과보행자수, 교통량, 보행자수, 대기행렬의길이등은공격적운전성향에양 (+) 의영향을미치는것으로나타났다. Milton,Shankar,Mannering(2007) 은고속도로에서의상해자료 (highway-injury data) 를이용하여 mixed-logit 모형을추정하였다. 종속변인을대물피해 (Property damage only), 상해가능 (Possible injury), 상해 (Injury) 로구분하였으며, 각각의종속변수에따라통계적으로유의한독립변수들을산정하고모형을추정하였다. 이주연 정진혁 손봉수 (2008) 는고속도로에서일어나는교통사고의사고심각도를구조방정식을통해분석하였는데사고심각도요인을사고처리시간 차량파손대수 사망자수 부상자수 사고차량수등내생변수로설정하고, 평면선형 종단구배 노면상태 날씨 주야 원인차차종 운전자연령대등외생변수를이용하여도로요인, 환경요인, 운전자요인이사고심각도에미치는구조방정식모형을구축하였다.2005 년의고속도로사고데이터 2,880 개를표본으로이용하여분

48 석한결과도로요인과환경요인은사고심각도와음 (-) 의관계에있는것으로나타났으며, 운전자요인은사고심각도와양 (+) 의관계에있는것으로나타났다. 추정된영향력을살펴보면평면선형과종단구배, 노면상태및날씨는그값이증가할수록사고심각도에음 (-) 의영향을미치며, 주야와원인차차종, 운전자연령대는값이증가할수록사고심각도에양 (+) 의영향을미치는것으로나타났다. 이처럼기존의선행연구들은다음과같은분석방법의장점때문에구조방정식모형을통해연구를진행하였다고볼수있다. 구조방정식모델을통한분석은순수한구조계수의파악과인과관계의추론, 측정과예측의동시성을지니고있으며, 모델에포함된잠재변수간의총효과크기를파악할수있다는장점이있다. 또한측정모델의적합도평가를통해측정도구의신뢰성을파악할수있어연구자가설정한인과관계에대한모델을검증하기에가장적합한분석기법으로기존의회귀분석, 분산분석또는경로분석과달리모델내에내제되어있는측정오차를알수있으며, 이론변수와측정변수사이의관계를검증가능하게한것이가장큰장점이라고할수있다. 위에서언급된장점들은구조방정식모형을이용한선행연구들과마찬가지로본연구에서화물자동차관련교통사고발생시, 그심각도에미치는요인들을분석하고, 그인과관계와영향정도가어떻게작용하는가를파악하는데유용한부분이므로, 구조방정식모델을연구분석방법론으로채택하게된이유라할수있겠다. 아울러구조방정식모형을추정하고분석하는프로그램에는 AMOS,LISREL, EQS 등이있으나본연구에서는 AMOS 7을이용하여모형을추정하고분석을진행하였다

49 제 2 절자료의분석 1. 기초통계분석의실시 본연구에서는도로교통공단에서제공된 2010 년인천지역화물자동차관련교통사고정보 Data 로, 총 1132 개의표본 Data 분석을통해이루어졌다. 구조방정식모형의추정을위하여주어진관측변수들의기초통계분석을실시하였다. 내생변수인사고의심각도를나타내는세개의관측변수인사망자수, 부상자수, 사고차량수와외생변수인운전자, 도로, 사고상황, 시간요인을나타내는 9 개의관측변수들간의상관관계를살펴보기위하여각변수들의발생빈도와발생비율을분석해보았는데, 그결과는다음의 < 표 4-20> 과같다

50 < 표 4-20> 관측변수들의기초통계분석결과 운전자요인 도로요인 사고상황요인 시간요인 성별 연령대 운전경력 도로 도로형태 발생형태 기상상황 계절 시간대 사고 1건당평균 사고빈도 ( 비율 ) 사망자수부상자수사고차량수 남 1,079 (0.95) 여 53 (0.05) 세 141 (0.10) 세 250 (0.22) 세 388 (0.34) 세 246 (0.22) 세이상 68 (0.06) 년미만 185 (0.16) 년미만 181 (0.16) 년미만 186 (0.16) 년이상 512 (0.45) 고속국도 40 (0.04) 특별광역시도 1,070 (0.95) 교차로상 498 (0.44) 기타단일로 502 (0.44) 횡단보도상 72 (0.06) 차대사람 272 (0.24) 차대차 844 (0.75) 맑음 957 (0.85) 비 92 (0.08) 흐림 55 (0.05) 봄 272 (0.24) 여름 283 (0.25) 가을 312 (0.28) 겨울 265 (0.23) 야간 509 (0.45) 주간 623 (0.55)

51 운전자요인의관측변수인성별과사고심각도를나타내는사망자수, 부상자수, 사고차량수의관계를살펴보면, 화물차운송특성상남성운전자가압도적인비율로개체수비율이높았으며, 사고심각도를나타내는변수들의사고 1건당평균비율도높게나타났다. 이밖에도연령대와운전경력과의관계를살펴보면, 대체적으로연령이높아질수록, 경력이길수록사고심각도를나타내는사망자수, 부상자수, 사고차량수의사고 1건당평균비율이높아지는것을알수있다. 다만두경우전부제일어린연령대와제일짧은경력에서다소높은사고 1건당평균비율을나타내었다. 도로요인의관측변수인도로형태변수의사고 1건당평균수치들을살펴보면, 교차로상지역에서가장높은비율로기초통계분석값이나타내나고있고, 개체수가가장많은기타단일로상의사고에서는상대적으로낮은비율로사고 1건당평균값을살펴볼수있다. 차대사람의사고가일어날확률이높은횡단보도상의교통사고는의외로낮은사망자수비율을나타내고있음을알수있다. 사고상황요인을살펴보면기상상황이좋지않은흐림, 비상황에서의사고가맑은날에비해사고 1건당사망자수, 부상자수, 사고차량수의비율이올라가는것을알수있고, 사고발생형태에따른심각도를살펴보면차대사람의경우가차대차경우에비해사망자비율은두배가량높은반면, 나머지부상자수, 사고차량수수치에서는절반가량의비율을보여주고있다. 시간요인의경우, 계절변수의사고 1건당평균값을살펴보면여름인 6월,7 월, 8월에가장높은평균값을나타내었으며이어서가을, 봄, 겨울순으로계절별로비슷한사고 1건당평균비율이조사되었다. 시간변수를살펴보면, 자정전 23 시경이다른시간대에비해월등히높은사망자수, 부상자수, 사고차량수비율을나타내었고, 전체적으로야간이주간보다높은사고 1건당평균값을보여주었다. 2. 구조방정식모형의추정 기초통계분석결과를바탕으로구조방정식모형의추정을위해운전자요인의 경우성별이남자이고, 연령대가높아질수록, 운전경력이길수록사고의심각도

52 가증가할것이라고가정하였다. 도로요인의경우고속국도상에서, 교차로부근위치에서사고의심각도가증가할것이라가정하였다. 사고상황요인의경우에는차대차상황에서또한기상상황이좋지않을수록심각도가커질것이라고예상하였고, 시간요인의경우 6월,7 월,8 월인여름에, 주간보다야간에그심각도가커질것이라고추정하였다. 또한모형의추정을위해 SPSS 15.0 프로그램을통해각각의관측변수들의상관행렬 (corelation matrix) 를통한요인분석을실시하여상관관계를알아보았고그결과는아래와같다. < 표 4-21> 관측변수들의상관행렬분석 도로종류도로형태성별연령운전경력발생형태기상상황월별시간대 요인 사고심각도를나타내는사망자수, 부상자수, 사고차량수등 3가지변수와운전자요인, 도로요인, 사고상황요인, 시간요인을나타내는 9개의변수사이의모형을추정하기위하여이상위에서실시된기초통계분석과상관행렬분석을통해추정된모형은다음과같다

53 < 그림 4-14> 구조방정식모형의추정 3. 구조방정식모형의분석 본연구에서는최종적으로운전자요인, 도로요인, 사고상황요인, 시간요인을외생변수로하고, 사망자수, 부상자수, 사고차량수등을내생변수로설정하여사고심각도에대한관계를구조방정식모형으로구축하였다. 구축된모형과총 1132 개의인천지역화물자동차관련교통사고 Data 를이용하여 AMOS 7프로그램을통해분석을진행하였다. 모형의분석결과에의하면도로요인이사고심각도에미치는총효과가 로가장크게나타났으며, 양의부호로이는도로요인이증가할수록사고의심각도는커지는것을의미한다. 이어서사고상황요인이사고심각도에미치는총효과는 으로상대적인영향력이두번째로조사되었다. 역시양의부호로사고상황요인이증가할수록그심각도가커지는것을의미하고있다. 시간요인이 으로세번째영향력을가지고있는것으로분석되었는데역시양의부호로시간요인이증가할수록사고의심각도가커지는것으로나타났다. 마지막으

54 로운전자요인은가장작은영향력을나타내었는데 으로음의부호로서 운전자요인이증가할수록사고심각도가낮아지는것으로파악되었다. 분석을통해파악된영향력을모형에정리해보면아래그림과같다. < 그림 4-15> 구조방정식모형의분석결과 모형에의해추정된요인들에따라분석된변수들의모수및 t-value 를정리해 보면다음표와같다. < 표 4-22> 사고심각도관측변수의총효과및 t-value 사고심각도 총효과 t-value 사망자수 부상자수 사고차량수

55 < 표 4-23> 사고심각도와외생변수사이의총효과및 t-value 사고 심각도 도로요인사고상황요인시간요인운전자요인 총효과 t-value < 표 4-24> 각요인별관측변수의총효과및 t-value 요인 관측변수 도로요인 사고상황요인 시간요인 운전자요인 도로종류 모수 t-value 도로형태 모수 t-value 발생형태 모수 t-value 기상상황 모수 t-value 계절 모수 t-value 시간대 모수 t-value 성별 모수 t-value 연령대 모수 t-value 운전경력 모수 t-value

56 4. 분석의검증 본연구분석이주어진자료를이용해전반적으로설명력을가지고, 유효한모형추정을통해분석되었는지를판단하기위한적합도지수를검증해보았다. chi-square 통계량은표본공분산행렬과모형에의해표현되는추정공분산행렬과의불일치정도를평가하기위한지표로, 본모형에서는 chi-square 수치가 으로,P-value 수치가 으로나타나두행렬간의차이가없다는귀무가설이채택되었다. 따라서추정된모형이적합하다는결론을얻을수있다. 보다면밀한검증을위하여 chi-squre 통계량이외의적합지수 (GFI), 조정적합지수 (AGFI), 비교적합지수 (CFI), 잔차평균자승이중근 (RMR), 근사오차평균자승 (RMSEA) 등의적합도지수를고려하여구조방정식모형의적합여부를판단해보았다. 적합지수 (GFI) 는일반적으로 0~1 사이의값을가지며모형이표본공분산행렬을설명하는비율을나타내는지표로회귀분석에서의 R 2 값과비슷하게해석된다. 본연구모형의적합지수는 로나타나, 표본의대부분이개발된모형에의해설명될수있는것으로판단된다. 자유도에의해적합지수를수정한조정적합지수 AGFI 는권장수용수준인 0.90 이상을충족하는 로조사되었으며, 귀무가설이반드시진실하다는가정을보완하기위해비중심 chi-square 분포를적용하여산출하는비교적합지수 CFI 값도권장수용수준인 0.90 이상을만족하는 으로나타났다. 또한표본공분산행렬과추정공분산행렬사이의차이를이용하여산출하는 RMR 값은 로 0.05 이하를충족하였으며, 표본의크기가상당히큰제안모델을기각시키는 chi-square 통계량의한계를극복하기위한적합지수인 RMSEA 또한 으로 0.05 이하를만족시켰다

57 < 표 4-25> 적합도지수의검증 적합도지수 값 비고 chi-square 통계량 p-value=0.190 적합지수 (GFI) 이상만족 조정적합지수 (AGFI) 이상만족 비교적합지수 (CFI) 이상만족 잔차평균자승이중근 (RMR) 이하만족 근사오차평균자승의이중근 (RMSEA) 이하만족 위와같은적합도지수의검증을통해본연구의연구모형이가지는적합도가 충분히합당하다는결론을얻을수있었다. 5. 분석의시사점 모형에의해추정된요인들에따라분석된변수들의모수를살펴보면각변수들간에작용하는효과의크기를알수있으며, 부호에따라양 (+) 의효과를미치는지음 (-) 의효과가작용하는지를파악할수있다. 추정된모수들의값에의해외생변수들의하위관측변수들을살펴보게되면사고상황요인의기상상황변수와시간요인의계절변수의경우그계수가음 (-) 으로조사되었으며, 이는해당된각요인에음 (-) 의영향을미치는것을의미한다, 이외의나머지변수들은계수가양 (+) 으로분석되었으며이는해당요인에양 (+) 의영향을미치는것으로해석될수있다. 분석된값들은모두 AMOS 7프로그램을통해측정된표준화해 (standardized solution) 값이며, 이를통해외생변수들이내생변수, 즉사고심각도에미치는상대적인영향력을파악할수있다. 외생변수와내생변수간의관계를알아보기위해추정된계수들의크기를비교해보면도로요인이내생변수인사고심각도에가장큰영향을미치고있으며, 사고상황요인, 시간요인, 운전자요인이비슷한정도로사고심각도에영향을미치

58 는것으로나타났다. 그계수들의부호는모두양 (+) 으로서, 이는앞서언급했듯이외생변수요인들이증가할수록사고심각도가동반해상승한다는것을의미한다. 또한운전자요인은효과의크기가가장미비했으며, 그계수가음 (-) 으로서, 이는앞선요인들과는반대로요인이증가할수록사고심각도는오히려감소한다는것을의미하고있다

59 제 5 장결론 제 1 절연구결과의요약및의의 본연구는일반적인교통사고에비해심각한인명피해와재물의손실, 사고처리시간과비용이낭비되는화물자동차관련교통사고발생에심각한영향을미치는요인을분석하고자진행되었다. 사고심각도에영향을미치는요인을분석함으로서, 사고를미연에방지하고, 그피해를줄일수있는대책마련을통해사회적 경제적손실을줄이는데도움이되고자한다. 본연구는화물자동차관련교통사고의심각도에영향을미치는요인들을분석하고자사고심각도를구조방정식모형의내생변수로정하고, 운전자요인 도로요인 사고상황요인 시간요인을외생변수로설정하여모형을추정하였다. 각요인들을설명하기위한관측변수에는사망자수 부상자수 사고차량수 성별 연령대 운전경력 도로종류 도로형태 발생형태 가시상황 월별 시간대등총 12 개변수가포함되었으며, 도로교통공사에서제공된 2010 년인천지역화물자동차관련교통사고 Data1132 개의표본을이용하여분석하였다. 구조방정식을통한추정모형의분석결과도로요인과사고상황요인, 시간요인은사고심각도와양 (+) 의관계에있는것으로나타났으며, 운전자요인은사고심각도와음 (-) 의관계에있는것으로나타났다. 이는도로요인과사고상황요인, 시간요인은추정된연구모형에서그변수가증가할수록사고심각도가커진다는것을의미하고, 반대로운전자요인은그변수가증가할수록사고심각도가오히려작아진다는것을의미한다고볼수있다. 각요인을구성하고있는관측변수들의값을자세히살펴보면, 도로요인을구성하고있는도로종류변수의경우는고속국도상에서나머지종류의도로에비해사고의심각도가증가하였고, 도로형태변수의경우에는교차로상위치에서다른형태의위치보다사고의심각도가증가한다는경향을알수있었다. 사고상황요인을구성하고있는발생형태변수의경우차대차상황에서다른발생상황에비해사고의심각도가증가하였고, 기상상황변수의경우, 기상상황이나쁠수록상대적으로맑은날에비해사고심각도가증가하는경향을알수있었

60 다. 시간요인을구성하고있는계절변수의경우기온이올라가는 6월,7 월,8 월인여름이다른계절보다사고의심각도가커진다는것을알수있고, 시간대변수의경우주간보다야간에사고심각도가커지는경향을나타내었다. 반대로운전자요인의관측변수들의경우성별변수는남자일때가여자일때보다사고심각도가낮아진다는것을알수있었고, 연령대변수의경우, 연령대가높아질수록, 오히려사고의심각도가낮아지는것으로조사되었다. 운전경력변수의경우에는운전경력기간이길어질수록운전경력이낮은구간보다사고심각도가낮아지는경향을나타내었다. 이와같은분석결과는가장낮은총효과값으로영향력이제일작은것으로나타난운전자요인을제외하고는대체적으로관측변수들간의기초통계분석결과와일치하는결과이다. 위분석을정리해본다면, 화물자동차관련교통사고의경우, 화물운송특성상고속주행이잦은도로에서사고심각도가증가하고, 법규준수및안전운행이중요한교차로부근에서역시사고심각도가상승한다는것을파악할수있다. 또한, 일반적인경량차에비해대형차인화물자동차의경우, 차량단독이나차대사람사고보다는 2차량이상이사고에관계되는차대차사고발생시상대적으로사고심각도가증가하고, 기상상황이좋지않은경우역시, 일반승용차에비해대형차인화물자동차가제동거리가길어지고제어가쉽지않아사고심각도가증가한다는것으로파악할수있다. 기온상승으로인한전체적인피로도가증가하고도로상에차량운행량이증가하는여름계절에도사고의심각도가증가하는경향을나타내는것으로파악되었으며, 화물운송특성상화물자동차운행이잦은야간시간대에도마찬가지로사고심각도가증가하는것으로조사되었다. 기존구조방정식을통한일반교통사고심각도를분석한선행연구와비교해보면, 기존연구의경우, 날씨가좋을수록, 운전자연령대가높을수록사고심각도가커진것으로조사되었는데, 본화물자동차관련교통사고심각도에관한연구와는두관측변수에대해서반대되는결과를나타내었다고볼수있다. 이는선행연구에서는일반교통사고의경우, 운행상황에서위험이감지되면, 예를들어눈이나비가내리는악천후속같은기상환경의경우, 운전자가일반적인맑은날

61 씨에비해오히려운행에주의하여안전운전을통해사고심각도가낮아지는것으로해석하고있다. 반면화물자동차관련교통사고의경우에는기상환경이나쁜경우가시거리가줄어들게되고, 도로의노면상태가맑은날에비해상대적으로좋지않아지므로대형차특성상주의력의문제보다는물리적으로제동거리확보가어려워지고차량운행을제어하기가힘들어지기때문에사고발생시사고심각도가일반교통사고보다증가하는경향을보인다고해석할수있다. 제 2 절연구의한계점및향후과제 화물자동차관련교통사고의사고심각도에영향을미치는여러요인들을분석해보았다. 교통사고는사실발생하기까지매우다양한요인들이복합적으로작용하여일어나기때문에단편적인요인들을분석하여그원인을예측하고해결책을제시하기까지에는많은어려움이있다. 특히화물자동차교통사고의경우에는일반교통사고에비해추가적으로고려되어야할부문이있을것이다. 본연구에서적용한도로요인, 운전자요인, 사고상황요인, 시간요인의아홉가지관측변수들과사고심각도를나타내는사망자수, 부상자수, 사고차량수등세가지변수들은세밀한사고발생요인을분석하고그피해심각도를정량화하기에는상당히개략적인추정변수들이라고볼수있다. 각요인별로관측변수들을더욱다양화하고세분화하게된다면좀더면밀한영향관계의규명이가능해질것이다. 또한요인선정에있어서도본연구의경우에는제공되어진화물자동차관련교통사고 data 내용의한계때문에불가했지만, 운전자의법규위반사항이나사고발생시점까지운행시간등의외생변수나사고심각도를좀더정량화할수있는총사고피해액과사고처리시간등의내생변수를새롭게선정하여구조방정식모형의구조를발전시킬수있다면화물자동차관련교통사고의사고심각도에영향을미치는여러요인들의인과관계를다양한측면에서명확히분석할수있을것이라생각된다. 더불어이러한발전된연구가진행되어진다면, 분석을통해커다란사회적손실이될수있는화물자동차관련교통사고문제를예측하고그피해를줄일수있는정책방향의선정에도움이될것이라생각된다

62 < 참고문헌 > 1. 도로교통공단, 교통사고통계분석, 박완용, 자동차전용도로교통사고특성분석에관한연구, 임윤택, 도로특성이교통사고에미치는영향분석, 이상용, 도로설계특성이교통사고에미치는영향, 심관보, 도시간선도로의관련변인에따른교통사고분석, 오상선, 고석기, 교통사고발생지점의유형화와원인인지ㆍ감소대책선호모델구축에관한연구, 김태원, 도로의기하요소가교통사고에미치는영향, 김경석, 진광성, 도로의기하구조와안전성의상호관계분석연구, 심관보, 김의식, 김진현, 대형차량의졸음운전방지대책에관한연구, 유완, 교통정책론, 신창선, 교통사고감소방안에관한연구 ( 강원도지역을중심으로 ), 김성용, 정국삼, 고속도로상의화물차량사고의상관성, 홍려균, 교통사고예방과대책에관한연구 ( 대형 음주 뺑소니사고를중심으로 ), 이기영, 이용택, 확률회귀모형을이용한고속도로의사고요인분석, 김효종, 교통사고유형에영향을미치는영향요인분석에관한연구, 박정순 김태영 유두선, 도로환경요인과교통사고의상관분석및사고추정모형개발, 대한교통학회지, 송지준,SPSS/AMOS 통계분석방법,21 세기사, Rex B.Kline,Principlesandpracticeofstructuralequationmodeling2nded, 학지사, 배병렬,LISREL 구조방정식모델, 신도오, 구조방정식모형을이용한활동및통행패턴분석에관한연구, 한국지역개발학회지, 추상호, 구조방정식모형을이용한통신이통행에미치는영향분석, 대한교통학회지, KelvinK W Yau,Riskfactorsafectingtheseverityofsinglevehicletrafic accidentsinhong Kong, Iversen.H Rundmo.T,Personality,RiskyDrivingandAccidentInvolvement, PersonalityandIndividualDiferences, Lee.H.C Cameron,D Lee.A.H,AssessingtheDrivingPerformanceof AdultDrivers:On-roadVersusSimulatedDriving.AccidentAnalysisand Prevention, Ma.Jianming Kockelman KaraM,BayesianMultivariatePoisson RegressionforModelsofInjuryCount,bySeverity,TransportationResearch Record,JournaloftheTransportationResearchBoard,

63 1. Introduction In the process of Logistics is becoming established as an important industry in the current national economic, the underlying cost of freight as 150 trillion won range in 16% of GDP and have seen an average of 10% growth per year over the past decade. the domestic transport of truck accounts for approximately 80%, and this share is relatively high compared to other developed countries. A situation where a rapid increase in logistics market, considering the importance of truck transportation, the damage of truck traffic accidents is a huge loss in social and economic aspects. In fact, looking at the mortality(deaths per 100 traffic accidents) in the event of an traffic accidents, 1.8 people died in passenger car accidents, in contrast, 4.2 people died in truck traffic accidents. In addition to serious personal injury, truck traffic accidents also causes loss of cargo and significant cost and time for dealing with the accidents. so it requires urgent efforts to reduce the truck traffic accidents severity damage. In this study, for reducing the truck traffic accidents severity, setting multiple variables such as road factors, driver factors, the accident factors and time factors considered to affect the severity. and then, for grasping effect connection between factors, using SEM(Structural Equations Model) for analyzing hypothesis. The Comprehensive analysis of Traffic accidents center of Road Traffic Authority provide Data which are total 1132 sample of truck traffic accidents from Inchon, Korea in to estimate SEM, SPSS 15.0 program was used for based statistical analysis and correlation matrix analysis. and the estimated SEM were analyzed using AMOS 7 program. Based on the results of analysis, it was examined the effect connection between factors impacting to the severity in the event of accidents and finding implications. and then, also looking at limitations of study and future research

64 2. previous work Extensive effort has been made by many researchers in various transportation fields to explain traffic accident occurrence and factors affecting accidents. They attempted to develop different types of model, which can explain severity of accidents and eventually understand and predict accidents. Several selected studies related to ours are summarized among numerous studies, which are accident analysis and SEM. The description of SEM will be presented in next section. For Hong Kong, the effects of factors influencing on the severity of injury from an accident was examined for factors such as human, vehicle, safety, environment and site. Risk factors associated with each of the vehicle types were identified by means of stepwise logistic regression models. For private vehicles, district board, gender of driver, age of vehicle, time of the accident and street light conditions were significant factors determining the severity of injury (Kelvin and Yau, 2004). Milton et al. (2008) proposed a mixed logit model using highway-injury data from Washington State. Findings in the study indicated that volume-related variables such as average daily traffic per lane, average daily truck traffic percentage, number of interchanges per mile and weather effects such as snowfall are best modelled as random-parameters, while roadway characteristics such as the number of horizontal curves, number of grade breaks per mile and pavement friction are best modelled as fixed parameters. Kim et al. (2007) conducted research for the factors contributing to the injury severity of bicyclists in bicycle.motor vehicle accidents using a multinomial logit model. The model predicted the probability of four injury severity outcomes: fatal, incapacitation, non-incapacitation, and possible or no injury. The results showed several factors, which more than double the probability of bicyclist suffering a fatal injury in an accident, all other things being kept constant. Notably, inclement weather, darkness with no streetlights, a.m. peak (06:00 a.m. to 09:59 a.m.), head-on collision, speeding-involved, vehicle speeds above 48.3 km/h, truck involved, intoxicated driver, bicyclist age 55 or over, and intoxicated bicyclist. Many researches applying the SEMs can be found in transportation fields. These researches try to understand the complex relationships among the variable using SEM. Hamdar et al. (2008) developed a quantitative intersection aggressiveness propensity index (API). The index was intended to capture the overall propensity for aggressive driving to be experienced at a given signalized intersection. The index was a latent quantity that could be estimated from observed environmental,

65 situational and driving behavior variables using SEM techniques. The exogenous variables were number of heavy vehicles, number of pedestrians, traffic volume, average queue length, percent grade, number of lanes, number of left turn lanes and so forth. Choo (2007) analyzed telecommunications impacts on travel in a comprehensive system considering demand, supply, costs, and land use, using SEM. The model results suggested that as telecommunications demand increases, travel demand increases, and vice versa. Additionally, transportation infrastructure and land use significantly affect travel demands. In addition, SEM is frequently adopted in travel value and behavior field. Chung and Ahn (2002) developed SEM that presented relationships among socio-demographics, activity participation (i.e., time use), and travel behavior for each day during a week in a developing country. It was tentatively concluded that there were similar relationships between socio-demographics and travel behaviors in developing and developed countries. It was also confirmed that activity patterns were significantly different on weekdays and weekends. Furthermore, during weekdays there were day-to-day variations in the patterns of activity participation and travel behavior. Choi and Chung (2003) adopted multivariate SEM to handle the hierarchical nature of the data and explain complex relationship among socioeconomic factors of individuals and household, activity participation, and travel behavior using Puget Sound Transportation Panel data. Chung and Lee (2002) constructed an SEM to estimate aggregated automobile demand with data from Korea. The results indicated that both the number of driver s license holders and total road length had a statistically significant effect on automobile demands. In addition, several other determinants of the endogenous variables were found such as average household size, economically active population, personal transportation expenditure, urbanized area, and population density. Lu and Pas (1999) described the development, estimation and interpretation of a model relating socio-demographics, activity participation (time use) and travel behavior. Activity participation (time allocated to a number of activity types) and travel behavior were endogenous to the model. They reported the relationships between in-home and out-of-home activity participation and travel behavior

66 3. Statistical Methodology SEM is a technique that can handle a large number of endogenous and exogenous observed variables simultaneously. Since SEM consists of a set of equations that are specified by direct links between variables, it can be called the simultaneous equations from the perspective. However, in SEM, we can introduce latent variables which are the unobserved variables and represent unidimensional concepts in their purest form. Other terms for these are unobserved or unmeasured variables and factors. The observed variables of a latent variable contain random or systematic measurement errors, but the latent variable is free of these. Since all latent variables corresponding to concepts, they are hypothetical variables. Latent variables specified as linear combinations of the observed variables. The linear combinations are weighted averages. Hence, regression, path analysis, factor analysis and canonical correlation analysis are all special cases of SEM. In SEM we can separate errors in measurement from errors in equations. A SEM with latent variables has at most three components as shown in Fig. 1: (a) a measurement model for the endogenous variables(y measurement model), (b) a measurement model for the exogenous variable (X measurement model), and (c) a structural model. The structural parameters are the elements of the three matrices. B is the matrix (m m) of direct effects among endogenous latent variables and is the matrix

67 (m n) of regression effects for exogenous latent variables to endogenous latent variables. is linking matrix between the latent and observed variables. The elements of SEM are explained in Table 1. Table 1 Elements of structural equation model Measurement model Structural model Covariance matrix x y ξ η δ ε q 1 column vector of observed exogenous variables p 1 column vector of observed endogenous variables n 1 column vector of latent exogenous variables m 1 column vector of latent endogenous variables q 1 column vector of measurement error terms for observed variables x p 1 column vector of measurement error terms for observed variables y Λ x The matrix (q n) of structural coefficients for latent exogenous variables to their observed indicator variables Λ y The matrix (p m) of structural coefficients for latent endogenous variables to their observed indicator variables Γ B ζ Θε Θδ Φ ψ The matrix (m n) of regression effects for exogenous latent variables to endogenous latent variables The coefficient matrix (m m) of direct effects between endogenous latent variables m 1 column vector of the error term The covariance matrix (p p) of ε The covariance matrix (q q) of δ The covariance matrix (n n) of ξ The covariance matrix (m m) of ζ The β coefficients (components of B matrix) and the γ coefficients (components of matrix) are magnitudes of expected changes after a unit increases in η or ξ. Similarly, γ coefficients (components of Λ matrix) are expected changes of observed variables with respect to a unit change in the latent variable

68 4. Conceptual Framework of Model and Variables 4.1 Descriptive statistics of data The data used in this study are 1132 complete accident records during the year 2010, which are collected by Traffic accidents center of Road Traffic Authority. Each accident record has various and rich information such as the accident location (where the accident took place), driver s gender, driver s age, weather condition, day or nighttime, the number of deaths, the number of injured persons, and the number of involved vehicles. In Table 3, mean values of three variables such as the number of deaths, the number of injured, and the number of involved vehicles is summarized by 11 variables, which may affect on accident size defined in this study. Comparisons of the mean values give meaningful indications to relationships between accident size and several factors. For example, accidents on crossroad have significantly higher mean values of accident size related variables rather than those on others (single route, crosswalk, etc.). Similarly, the comparison shows that the accident size increases as age is older, weather condition is bad, drive licence term is longer, time zone is nighttime, and driver is man