도시 기능구역별 운전자의 가시적 경관이 자동차 교통사고에 미치는 영향 분석 : 해석가능한 기계학습과 음이항 회귀모형의 혼합적 접근을 중심으로

Abstract

본 연구는 도시 기능구역의 밀도, 용도, 배치 등 공간적특성과 가시적 경관 요소 간 상호작용이 교통사고 발생에 미치는영향 차이를 야기할 수 있다는 가능성에 주목하여 다음 두 가지핵심 연구질문을 설정하였다. 첫째, “실제 도시 활동 특성을 반영한 기능구역은 어떠한 유형으로 구분되는가?” 둘째, “유형화된도시 기능구역별 가시적 경관 요소가 교통사고 발생 빈도에 어떠한 차별적 영향을 미치는가?”이다. 이러한 질문에 답하기 위해, 본 연구는 서울시를 대상으로 기능구역을 실증적으로 유형화하고, 각 구역별 가시적 경관 요소가 자동차 교통사고 발생에 미치는 차별적 효과를 계량적으로 검증하는 것을 목적으로 한다.

Urban functional zones exhibit distinct patterns of traffic accidents, reflecting variations in spatial configuration and visual landscapes. This study investigates how drivers’ visual landscape elements influence automobile traffic accidents in Seoul. Based on 551,804 Point of Interest (POI) records obtained from Kakao Maps, the city was categorized into four functional zones using Word2Vec embeddings and K-means clustering: high-density residential and educational areas; urban mixed-use activity areas; transit and leisure mixed-use areas; and low-density residential and local living areas. Visual landscape indices, including the Green View Index (GVI), Color Entropy Index (CEI), and Visual Obstruction Index (VOI), were derived from 95,842 Naver Street View images through semantic segmentation and color analysis. XGBoost with SHAP values was used to identify influential variables, followed by negative binomial regression for statistical validation. The results indicate that CEI reduces accidents in high-density residential and educational areas; GVI reduces accidents in urban mixed-use activity areas; VOI increases accidents in transit and leisure mixed-use areas; and GVI increases accidents in low-density residential and local living areas. These findings suggest that the effects of visual landscape elements differ across functional zones, underscoring the need for tailored urban design and traffic safety strategies.