도로교통 특성을 반영한 지자체 교통안전 유형 분류

Abstract

제8차 국가교통안전기본계획의 도로부문 목표달성을 위해서는 사고에 취약한 지역에 대한 집중 관리와 사고유형별 교통안전 대책시행 등 전략적 정책추진이 필요하다. 이를 위해서는 지자체별로 정확하게 교통안전성을 진단해야하며, 이 때 기존의 교통안전평가지표와 같이 교통사고만을 고려하는 것이 아닌 지자체의 교통특성, 도로 인프라와 경제적 여건, 교통 문화 수준 등 다양한 각도에서 교통사고 특성을 반영할 필요성이 있다. 본 연구에서는 도로교통안전 특성을 고려한 지자체 교통안전성 평가 방법론을 개발하였다. 혼합 클러스터링 기법을 활용하여 지자체의 교통안전성 및 사회적 여건에 따라 4개의 그룹으로 유형을 분류하였으며, 각 그룹 특성 분석을 통해 교통안전 우수형 선진 지자체, 교통안전 취약형 선진 지자체, 교통안전 우수형 발전 지자체, 교통안전 취약형 발전 지자체로 정의하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 활용하여 지자체의 연도별 교통안전성 모니터링, 지자체 간 교통안전성에 대한 보다 객관적 상대비교가 가능하며, 향후 지자체 교통안전 진단을 통한 정책결정 지원 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

To achieve an ambitious goal to reduce fatalities to 2,796 by 2021 as described in the 8th National Road Safety Master Plan, we need to focus on implementing appropriate traffic safety strategies for hazardous areas in the field. Because budget, time and staff are limited, decision makers of local governments are required to set up ‘target accidents’, such as an accident type that had the highest traffic fatalities last year, to reduce traffic fatalities dramatically. However, when decision makers review traffic safety levels of their local governments, it is necessary to consider not only the number of traffic fatalities but also socio-economic characteristics and traffic conditions affecting probability of traffic accidents. This paper suggests a methodology to quantify traffic safety levels of local government in a variety of views such as traffic conditions, road environments, economic levels and traffic culture in each local government. Using a mixed clustering method, the paper classifies local governments as four groups that are defined as Robust-developED Local governments (R-ED), Vulnerable-devlopED Local governments (V-ED), Robust-developING Local governments (R-ING), and Vulnerable-developING Local governments (V-ING) considering traffic safety and socio-economic characteristics. As discussed in the results in the paper, it is expected that the methodology of the paper could be used to compare and monitor traffic safety levels of local governments for decision makers.