근린의 도로 네트워크 구조와 보행자 교통사고의 연관성분석: 서울시 TAAS (2012~2014) 자료를 중심으로An Analysis of Associations between Neighborhood Road Networks and Pedestrian Traffic Accidents: Focused on the TAAS (2012-2014) in Seoul, Korea
- Other Titles
- An Analysis of Associations between Neighborhood Road Networks and Pedestrian Traffic Accidents: Focused on the TAAS (2012-2014) in Seoul, Korea
- Authors
- 이호준; 이수기
- Issue Date
- Feb-2017
- Publisher
- 대한국토·도시계획학회
- Keywords
- Pedestrian; Traffic Accident; Traffic Safety; Road Network Structure; TAAS; 보행자; 교통사고; 교통안전; 도로 네트워크; TAAS
- Citation
- 국토계획, v.52, no.1, pp 141 - 161
- Pages
- 21
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 국토계획
- Volume
- 52
- Number
- 1
- Start Page
- 141
- End Page
- 161
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/152915
- DOI
- 10.17208/jkpa.2017.02.52.1.141
- ISSN
- 1226-7147
2383-9171
- Abstract
- 최근 보행자 안전에 대한연구가 다수 이루어져 왔지만 연구의 방법론, 변수설정, 자료 등에서 한계를 보이고 있다. 특히 근린지역에서 도로 네트워크의 전체적인 구조와 보행자교통안전에 대한 연구가 부족하다. 도로 네트워크의연결성, 연속성, 복잡성은 도로 차량속도와 운전자의 운전 행태 등에 직접적인 영향을 주며 최종적으로 보행자의 안전과 직결되는 요소이기 때문에 이에 대한 더욱 심도 있는 연구가 필요하다.
이에 따라, 본 연구는 도로공단 교통사고분석시스템(TAAS)의 2012~2014년 서울시 교통사고 자료를 이용하여 근린생활권에 해당하는 행정동 단위로도로 네트워크 구조 지표를 포함해 보행자 교통사고에 영향을 미치는 근린환경 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 근린지역의 도로네트워크 구조에대한 지표로는 평균 경로거리(average geodesic distance), 네트워크 매개중심성(network betweenness centrality), 평균 군집화계수(average clustering coefficient)를 사용하였다. 도로 구조 변수 외에도 보행자 교통사고 연구에서 중요한 변수인 보행자 교통사고 노출변수, 도로 및 교차로 요인, 토지이용 요인 대중교통시설 요인 등의 변수를함께 고려하여 분석하였다.
The complexity, connectivity, and continuity of road network structure affect the speed of vehicle and drivers‘ vision and driving behavior, which strongly determines pedestrian safety.
Thus more objective and in-depth research is required to identify the association between road network and pedestrian safety. In this context, this study examines the relationship between neighborhood environment including road network structure and pedestrian safety using the TAAS (2012-2014) data. We utilize negative binominal regression model. Unlike previous studies, this study includes exposure variables such as pedestrian volume, population, and road congestion level and objective measures of road network structure such as average geodesic distance, network betweenness centrality, average clustering coefficient. Key finding and implications can be organized as follows. First, pedestrian traffic accidents on community living zone road is strongly associated to road network structure of neighborhood-level.
Second, we confirm that pedestrian volume and traffic condition are important variables for pedestrian accidents. Third, pedestrian traffic accidents are strongly associated with commercial land use and public transportation systems including median exclusive bus station. This study suggests policy implications for neighborhood road network design in urban planning and design projects and for pedestrian safety.
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