제주도교통사고패턴분석 이지영 1) 요 약 : 현재제주도는많은인구유입과관광객의증가로인해자동차 등록대수가지속적으로증가하고있다. 이에본연구는제주도교통사고통계자료와교통사고의공간적분포와연계하여제주도교통사고의패턴을분석하였다. 면형분석의방법으로 Getis-ord Gi를이용하여제주도의읍면동교통사고인명피해에대한공간적패턴을분석하였다. Ⅰ. 서론 해마다인구유입이증가한제주특별자치도의 2015년주민등록인구는전년대비약 2.8% 증가하여 62만명을초과하였다. 2016년내 외국인을모두합친제주도관광객입도현황또한전년대비 18.5% 증가하였다. 2015년제주특별자치도에서실시한방문관광객실태조사결과에따르면내국인여행형태와교통수단이용이다음과같이나타난다. 먼저, 내국인여행행태는개별여행 89%, 항공권과숙박이묶인형태등과같은일부패키지여행이 8.7%, 패키지여행 2.8% 로집계된다. 다음으로, 내국인교통수단은렌터카 58.6%, 대중교통 ( 버스 / 택시 ) 25.0%, 전세버스 6.3%, 자전거 / 오토바이 2.3% 등의순이다. 외국인의여행형태도개별여행이 46.7% 로높은비율을보였으며, 일부패키지여행이 50.2%, 패키지여행이 3.1% 으로나타났다. 교통수단이용의경우가이드동반한렌터카또는대절택시가 38% 로가장높은비율을보였고대중교통 ( 버스 / 택시 ), 전세버스, 렌터카등의순으로나타난다 ( 제주특별자치도, 2016). 이와같이제주특별자치도의주민등록인구증가, 높은비율로나타나는개별여행형태의내 외국인관광객으로제주도등록자동차대수가증가하게된다. 2016년도기준제주도의인구당자동차보유대수는 0.530대 / 명이며, 세대당자동차 1) 성신여자대학교지리학과학석사과정 jiyoungis0915@gmail.com - 1 -
보유대수는 1.316대 / 세대로두항목모두에서 1위이다. 늘어나는자동차보유대수에도불구하고그에맞는대응책의부재로교통사고사고에따른피해가증가하고있다. 특히제주도에서해마다수천건씩발생하고있는교통사고로인적, 경제적지속적으로손실이발생하고있다. 이러한문제점을해결하기위해교통사고데이터와관련한많은선행연구가진행되었다. 그렇지만제주도지역을대상으로한대부분의선행연구들은교통사고수치데이터를바탕으로한통계분석위주로진행되었으며, 교통사고의공간적분포에대한연구는미흡한실정이다. 이에본연구에서는수치적자료분석과더불어시공간적분석을통해제주특별자치도교통사고를분석해보고자한다. 연구범위는크게 3가지로구분할수있는데, 시간적범위는최근 3년간의교통사고자료를대상으로하며, 공간적범위는제주도로한정한다. 내용적으로는교통사고에대한통계적분석과공간적분포분석을연계하고자한다. Ⅱ. 기존연구및문헌고찰 제주도지역의교통사고특성을통계적측면과공간패턴분포를연결해본국내연구결과는찾아보기힘들다. 이에통계적측면의기존연구와공간패턴분포를연구한기존연구들을각각살펴보았다. 먼저, 교통사고데이터에대한통계적분석관련연구결과이다. 김기용 (2012) 은렌트카이용수요가많고, 공간적으로분리되어있는제주도를대상으로전체교통사고와렌터카교통사고특성간의차이에관심을갖고, 관광지역의교통사고특성요인분석을수행하였다. 연구는전체사고중외지인교통사고의발생현황과사고유형별발생현황을비교하였으며, 분석결과전체사고와외지인의교통사고유형별발생비율간에는차이가없으며, 교통법규위반별발생비율에도차이가없다고밝혔다. 교통사고심각도의영향요인분석도실시하여사고심각도는주행속도와밀접한관 - 2 -
련이있으며지방도와시도에서발생한교통사고와의심각도차이는통계적으로유의하지않다고밝혔다. 오재환 (2016) 은제주도산악관광도로중교통사고가잦은비자림, 지방도 1100도로, 516도로를중심으로교통사고유형별로구분하여사고의특성을분석하였다. 또한, 통행 AHP 분석을통해지점속도의분포와교통사고에미치는요인, 주요사고요인을분석하였다. 앞서언급된세도로의과속비율이 87~93% 로나타나기때문에교통사고예방을위해위험구간의평균속도로과속차량을단속하는무인구간속도위반단속시스템도입을제시한다. 다음으로, 제주도지역을대상으로한공간적패턴분포에관한기존연구는통행량분석에관한논문이주를이루고있다. 이에다른지역을대상으로한공간적패턴분석을살펴보았다. 성병준 (2014) 은진주시의지역적특성과교통사고데이터를데이터마이닝기법과 Arc GIS로연계시켜분석하였으며, 진주시는 3개의공간군집으로구분되었다. 차대차사고가가장많은교통사고분석으로집계되었다고밝혔다. 양종현 (2016) 은 3년간 ( 09~13) 보행자사고에대해 Getis-ord Gi와커널밀도분석을결합하여보행자사고개선구역을선정하는연구를진행하였다. 공간적군집을통해보행자사고개선구역의우선순위를설정하고커널밀도함수를통해핫스팟내부의미시적분포를제시하고있다. Ⅲ. 분석방법및데이터수집 교통사고데이터를얻을수있는곳은경찰청, 공공데이터포탈, 위험도로예보시스템의교통사고통계, TAAS 교통사고분석시스템의지역별검색등이었으며, 얻을수있는데이터포맷은각기다르다. 경찰청 DB는위치데이터없이수치자료만제공하고있다. 다른데이터들은위치정보를제공하지만, 공공데이터포탈은 2012년부터 2014년까지의사망자가발생한교통사고데이터자료만제공한다. 위험도로예보시스템의교통사고 - 3 -
통계의경우교통사고유형, 도로종류별교통사고, 기상상태등에관한내용을제공하지않는다. TAAS 교통사고분석시스템의지역별검색은위치정보, 교통사고유형, 도로종류별교통사고, 기상상태의정보를제공하지만, 사망자가발생한교통사고데이터만제공한다. 교통사고사망자는사고발생일로부터 30일이내에사망한경우를일컫는다. 본연구에서는통계적분석과공간적분포를동시에보기위해 TASS 교통사고분석시스템 - 지역별검색의 2013~2015년자료를이용하였다. 분석은두가지방향으로진행되었다. 먼저통계자료를바탕으로제주도의교통사고발생특성에대해파악하였다. 다음으로교통사고사망자수의공간적분포를파악하기위해 Arc GIS를이용하였다. Ⅳ. 분석결과 1. 제주도의교통사고발생특성 2013~2015년제주도에서발생한교통사고특성에대해통계이다. 통계의항목은경찰청의 교통사고통계 표를참고하였다. 먼저, 제주도교통사고발생현황은 < 표 1> 과같이연평균 4,477건이발생하여 42명의교통사고사망자가발생하였다. 분석기간동안사고건수는증가하지만, 사망자수는약간감소한다. 다음으로제시된 < 그림 1> 은 3년동안발생한제주도의월별 사고유형별사고건수로 2월에가장많은사망자수와경상자수를보였으며, 5월은사망자수, 경상자수, 부상자수모두다른월보다적게나타났다. 월별가장큰변동을보이는것은중상자수이며, 경상자수는비교적적은변동을보인다. - 4 -
< 표 1> 제주도교통사고발생현황 ( 단위 : 건, 명 ) 구분 사고건수 사망자수 2013 4,302 43 2014 4,484 43 2015 4,645 39 합계 13,431 125 연평균 4,477 42 < 그림 1> 제주도월별 사고유형별사고건수사고유형별 3년평균발생빈도및비율 < 표 2> 를살펴보면차대사람, 차대차, 차량단독중차대사람의비율이 45% 로가장높게나타난다. 사고유형 2차구분에서는횡단중교통사고사망률이 33% 로가장높고, 공작물충돌, 측면직각충돌순으로높은비율을보인다. < 그림 2> 는제주도요일별 시간대별사망사고건수이다. 출근시간보다퇴근시간인 18-21시까지사고건수가많이나타나며, 월요일 15시와금요일 21시에가장많은사망사고가발생하였다. 오전과오후로구분하여보았을때는주간 132건, 야간 143건으로큰차이를보이지않는다. - 5 -
< 표 2> 사고유형별발생현황 ( 단위 : 건, %) 차대사람 (45%) 차대차 (32%) 차량단독 (24%) 구분 3년교통사고 비율 기타 33 12 횡단중 90 33 기타 26 9 정면충돌 10 4 추돌 22 8 측면직각충돌 29 11 공작물충돌 35 13 기타 17 6 도로외이탈 3 1 전도전복 10 4 합계 275 100 사고유형별 3년평균발생빈도및비율 < 표 2> 를살펴보면차대사람, 차대차, 차량단독중차대사람의비율이 45% 로가장높게나타난다. 사고유형 2차구분에서는횡단중교통사고사망률이 33% 로가장높고, 공작물충돌, 측면직각충돌순으로높은비율을보인다. < 그림 2> 는제주도요일별 시간대별사망사고건수이다. 출근시간보다퇴근시간인 18-21시까지사고건수가많이나타나며, 월요일 15시와금요일 21시에가장많은사망사고가발생하였다. 오전과오후로구분하여보았을때는주간 132건, 야간 143건으로큰차이를보이지않는다. < 그림 2> 제주도요일별 시간별사망건수 ( 건 ) - 6 -
2.제주도의 교통사고 공간적 분포 특성 4 4 GiZScore GiZScore < -2.58 Std. Dev. < -2.58 Std. Dev. -2.58 - -1.96 Std. Dev. -2.58 - -1.96 Std. Dev. -1.96 - -1.65 Std. Dev. -1.96 - -1.65 Std. Dev. -1.65-1.65 Std. Dev. -1.65-1.65 Std. Dev. 1.65-1.96 Std. Dev. 1.65-1.96 Std. Dev. 0 10 20 0 1.96-2.58 Std. Dev. > 2.58 Std. Dev. Kilometers 10 20 <그림 4> 차대차 Hot spot <그림 3> 총 교통사고 Hot spot 4 4 GiZScore GiZScore < -2.58 Std. Dev. < -2.58 Std. Dev. -2.58 - -1.96 Std. Dev. -2.58 - -1.96 Std. Dev. -1.96 - -1.65 Std. Dev. -1.96 - -1.65 Std. Dev. -1.65-1.65 Std. Dev. -1.65-1.65 Std. Dev. 1.65-1.96 Std. Dev. 0 10 Kilometers 20 1.96-2.58 Std. Dev. > 2.58 Std. Dev. Kilometers 1.96-2.58 Std. Dev. > 2.58 Std. Dev. <그림 5> 차대사람 Hot spot 1.65-1.96 Std. Dev. 0 10 Kilometers 20 1.96-2.58 Std. Dev. > 2.58 Std. Dev. <그림 6> 차량단독 Hot spot 제주도의 교통사고 공간적 분포 특성을 분석하기 위해 교통사고 데이터 에 대해 면형 분석을 실시하였다. 면형 분석을 위해 행정구역의 읍면동을 분석의 기본단위로 설정하였다. 이 분석은 법정동 단위의 각종 통계자료 와 교통사고 발생자료를 연계시킨다. 점형 분석이나, 선형분석과는 달리 - 7 -
사고가편중되어있는지역에대한지역적특성분석을수행할수있어교통사고의발생빈도에따른공간적위험도평가가가능하다는장점이있다. 면형분석의방법으로 Getis-ord Gi를이용하여 Hot spot analysis 를이용하였다. Hot Spot 분석은연구지역내의각점개체들의 Getis-ord Gi를계산하여형성된클러스터들중높은값을갖는클러스터와낮은값을갖는클러스터를구분할수있다. Getis-ord Gi 분석을진행하기위해제주시와서귀포시를각각상업단지로구분하였으며, 구좌읍과성산읍을해안도로와자연경관지역으로, 한림읍과한경면을해안도로로통행량이많은지역으로구분하였다. < 그림 3~6> 은제주도읍면동데이터에교통사고사망자수, 부상자수, 경상자수를더한값으로 Hot spot 분석을실시한것이다. < 그림 3> 은전 체제주도교통사고사망자수에대한 Hot spot analysis 를실시한것으 로구좌읍, 성산읍, 한림읍, 한경면에서핫스팟이나타났으며, 제주공항에서한라산으로향하는서광로, 서귀포시에위치한제주보문관광단지에서한라산으로향하는신서귀로는콜드스팟이나타났다. < 그림 4> 는차대차 Hot spot으로 < 그림 3> 과비슷한 Hot spot을보이지만, 주로해안도로를따라잘구성되어있는드라이브코스에서더많은사고경향을보였다. 비지림이위치한구좌읍, 신창 ~ 용수해안도로가위치한한경면, 고산 ~ 일과해안도로가위치한대정읍등이핫스팟으로나타난다. < 그림 6> 은차대사람 Hot spot으로차대사람의경우보통횡단중에사망자혹은부상자가나타난경우가많았던통계자료로미루어보았을때, 콜드스팟이나타난서귀포시의경우제주중문관광단지와같이복잡한도로와상권이밀집되어있어유동인구도많을뿐만아니라좁은골목길이많이존재하고있어교통사고발생은많았지만, 사망혹은부상자수는적게나타나콜드스팟으로나타난것으로보인다. < 그림 7> 은차량단독 Hot spot으로다른 Hot spot analysis와마찬가지로한림읍, 구좌읍이핫스팟으로나타나고있다. 통계자료와연관시켜보았을때차량단독사고는공작물과충돌이 35건으로가장많았으며, 세 - 8 -
부적으로살펴보았을때농작물비닐하우스와충돌등을찾아볼수있다. Z-Score분포패턴과 LISA 분포패턴을비교해보았는데, 통계적으로유의미한핫스팟과콜드스팟지역이유사하게나타났다. 구좌읍과성산읍의경우발생한지점의수는적었지만, 그에비해교통사고사망, 부상자수가높게나타났다. 반면, 제주시와서귀포시의경우교통사고발생횟수는많지만상대적으로피해정도가적어콜드스팟이나타났다. Ⅴ. 결론 본연구는제주시교통사고데이터를바탕으로통계적분석과공간적분포패턴에대하여연구하였다. 제주도의교통사고는연평균 4,477건이발생하였으며평균 42명의교통사고사망자가발생했다. 일반적으로관광지를방문하는관광객들이많이활동하는오전 10시와 20시, 주말에교통사고가많이발생할것으로추측되었으나, 오전 10시보다는다른지역과마찬가지로교통량이많은출근시간대에많은교통사고가발생하였으며, 저녁퇴근시간인 18시-20시사이에많은교통사고가발생하였다. 제주도의교통사고공간적분포특성을분석하기위해교통사고데이터에대해면형분석을실시하여법정동단위의각종통계자료와교통사고발생자료를연계시켰다. Getis-ord Gi 분석을위해제주시와서귀포시를각각상업단지로구분하였으며, 구좌읍과성산읍을해안도로와자연경관지역으로, 한림읍과한경면을해안도로로통행량이많은지역으로구분하였다. 교통사고형태별 Hot spot 분석을실시하였는데, 차대사람보다차대차의교통사고발생의피해가더크다는것을확인할수있었다. 또한차대사람의교통사고에서는횡단중발생한교통사고가가장많았으며, 차량단독의경우공작물과충돌이가장많게나타났다. 본연구는최근 3년간제주도교통사고중사망자를포함한데이터를이용하여분석하였지만향후지속되는연구에서는사고발생건수별로모든데이터를받아분석할수있다면제주도교통사고에대한좀더정확한 - 9 -
패턴을파악할수있을것이다. 또한, 교통사고데이터에서제공되는자료의항목중관용, 자가용, 영업용과같이자동차용도에대한자료가제공된다면, 외부인과제주도민사이의교통사고패턴에대한분석이가능할것이다. Ⅵ. 참고문헌 1. 이건학 (2004), GIS와공간데이터마이닝을이용한교통사고의공간적패턴분석 : 서울시강남구를사례로, 대한지리학회지제 39권제3호, 457-472p 2. 유지연, 전재용, 전형섭, 조기성 (2004), 교통사고공간 DB관리및분석시스템개발에관한연구, 한국측량지리학회지, 제23권제 4호, 645-352p 3. 김기용, 김원철, 강동수 (2012), 관광지역의교통사고특성분석연구 : 제주도교통사고심각도에미치는영향요인을중심으로, 한국ITS학회,550-555p 4. 성병준, 유환희 (2014), 진주시교통사고공간적군집분석, 한국지형공간정보학회, 169-172p 5. 오재환, 황경수, 김경범 (2016), 산악관광도로위험구간의교통사고요인분석및감소방안 : 제주도의지방도를중심으로, 한국산학기술학회논문지제17권제1호, pp.374-388 6. 양종현, 김정옥, 유기윤 (2016), 교통사고데이터와 GIS를이용한보행자사고개선구역선정, 한국측량학회제34권제3호, 221-230p 7. 교통사고통계연보 (2014-2016), 경찰청 - 10 -