Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
2010년 기준 터널은 수도권을 포함한 전국 고속 도로 연장 3,859km 중 510.7km로 전체 연장의 13.23%를 차지하고 있으며, 2009년과 대비하여 전 국 고속도로 연장이 2.20% 증가한 반면 터널은 5.82% 증가로 약 2배 정도로 높은 수치이다. 이러 한 터널증가는 높은 설계수준 유지와 통행시간 단 축 효과 등 운전자들의 원활한 주행을 위한 방안으 로 터널건설을 선호하기 때문이라 생각된다.
하지만 우리나라는 산지가 전국토의 70%를 차지 하고 지형적 불리함으로 인해 고속도로 확장 및 신 설공사에서 터널건설은 어려움을 겪을 수밖에 없 다. 그리고 터널은 본선에 비해 심리적, 공간적으로 제한적임에 따라 인명사고를 동반한 대형사고를 유 발할 가능성이 높으며, 2차, 3차 사고를 유발할 가 능성도 높다. 그 중 화재로 인한 사고는 본선에 비 해 환기 및 방재처리가 어려워 사고위험도가 매우 높다고 할 수 있다. 또한 터널구간 교통사고로 인한 사고처리시간 역시 다른 고속도로 구간에 비해 상 대적으로 길게 나타날 가능성이 높다. 이로 인해 터 널구간 교통사고는 심각한 교통혼잡을 야기하고 사 회적 큰 손실비용을 초래하게 된다.
그동안 고속도로 터널에 대한 연구들은 용량을 포함한 주로 교통류특성과 운전자 심리에 관한 주 제들로 국한하여 수행된 것이 대부분이고 터널과 관련된 교통사고에 관한 연구들은 본선에 비해 극 히 제한적으로 연구되어져 왔다. 최근 터널의 증가 와 중요성에 비추어 고속도로 터널에 관한 교통사 고 특성분석과 교통사고 예측모형의 개발 필요성이 있음에도 불구하고 터널구간에서 교통사고관련 자 료수집이 용이하지 않고 자료의 양도 충분하지 않 아 거의 수행되지 못하였던 것도 사실이다.
본 연구는 고속도로 터널구간 교통사고자료를 최대한 수집하여 터널구간에 대한 교통사고 특성분 석과 신뢰성 있는 교통사고 예측모형을 개발하는데 목적이 있다.
2. 연구방법
본 연구는 고속도로 터널구간의 교통사고특성을 분석하고, 주요 교통 및 도로조건, 그리고 환경조건 등을 고려하여 교통사고예측모형을 개발하는데 초 점을 두었다.
본 연구의 분석범위는 전국 고속도로 상에 위치 하는 터널구간을 대상으로 자료를 수집하고 분석하 였다. 자료를 수집한 공간적 범위로서는 행정구역 상으로 경기 50개소, 강원 158개소, 경남 65개소, 경 북 77개소 등 총 557개소에 이른다.
본 연구의 수행과정을 단계별로 살펴보면 5단계 로서 관련 선행연구의 고찰, 자료수집 및 가공, 교 통사고 기초분석, 교통사고 예측모형 개발과 마지 막으로 모형의 평가고 구성되고 자세한 내용은 <그 림 1>과 같다.
Ⅱ. 선행연구 고찰
1. 교통사고예측모형
교통사고예측모형에 대한 기존연구는 크게 본선 과 유출입시설을 대상으로 이루어져왔으며 먼저, 본선에 관한 연구는 다음과 같다.
진교남(1983), 강정규(1985), 백승걸 등(2005)은 사고율을 종속변수로 하는 교통사고모형을 개발하 였다[1-3]. 이주환(1997), 강민욱(2002)과 강정규 등 (2002)은 사고건수를 종속변수로 하는 교통사고모 형을 개발하였으며 특히, 강정규 등(2002)은 호남고 속도로를 중심으로 곡선반경, 곡선길이 등을 이용 해 선형조건별 모형을 구축하였다[4-6]. 그리고 이 수범 등(2003)은 도로등급별 도로의 물리적 특성과 교통특성을 회귀분석을 통하여 개발하였고 개발한 모형은 실제 사고자료와의 상관성이 높은 것으로 나타났고 특히, 고속도로의 경우 교통량이 증가할 수록 사고건수도 증가함을 알 수 있었다[7].
C.V. Zegeer 등(1986)은 독립변수들에 대한 단계 별 선형회귀분석을 통하여 변수를 선정하였다. 그 리고 비선형회귀분석을 통해 지방부 2차로도로에 대한 사고예측모형을 개발하였고 분석결과, 도로폭 과 길어깨폭이 1m씩 확장될 경우 사고율은 각각 30%, 10%씩 감소함을 도출하였다[8].
두 번째로 유출입시설에 관한 연구는 다음과 같 다. 박효신(2006), 김희경(2009), 하태준 등(2002)은 사고건수를 종속변수로 하여 교통사고예측모형을 개발하였다[9-11]. 특히, 김희경(2009)은 고속도로 분기점 연결로 선형조건 및 교통조건에 따른 교통 사고특성분석 및 연결로 교통사고예측모형을 개발 하였다. 윤병조(2007)와 노창균(2008)은 사고율을 종 속변수로 하여 교통사고예측모형을 개발하였다. 특 히, 윤병조(2007)는 트럼펫IC 유출연결로를 대상으 로 모형을 개발하였으나 설명변수의 수가 적어 모 든 설명변수를 적용하는 All possible regression 방식 을 이용하였다[12, 13].
기존연구 검토결과, 대부분의 연구에서 종속변수 가 사고건수(건)일 경우, 사용빈도가 가장 높은 교 통량의 계수부호는 양(+)으로 결정되는 것으로 보 아 교통량이 증가할수록 사고건수(건)가 증가함을 알 수 있었다. 또한 종속변수가 건/백만대km의 경 우, 교통량의 계수부호는 대부분 음(-)으로서 사고 건수(건)와 상반된 부호로 결정됨을 알 수 있었다.
교통사고 모형 관련하여 살펴본 국내 12개, 국외 2개 총 14개 선행연구에서 개발된 교통사고예측모 형에 사용된 변수들을 각각 항목별로 분류하여 빈 도수를 분석하였다. 이 중 교통량 변수가 25%로 가 장 높았으며, 곡선반경과 구간길이의 적용빈도가 각각 13%로 분석되었고 사용빈도가 높은 독립변수 는 교통사고와 상관관계가 높다고 판단할 수 있다.
또한, 기존 연구에서 개발된 교통사고 예측모형 의 종류는 선형모형 10개(단순 3, 다중 7), 비선형모 형 6개, 가산모형(음이항) 3개로 조사되어 본 연구 에서는 가장 많이 사용되었던 선형회귀모형을 중심 으로 개발하고자 한다.
2. 기존연구의 미비점 및 한계점
첫째, 기존 연구들은 대부분의 교통사고예측모형 에서 고속도로 본선 및 유출입시설을 대상으로 개 발되어져 왔으며 고속도로 터널에 대한 연구는 거 의 전무한 실정이다.
둘째, 호남고속도로, 중부내륙고속도로 등 일부 고속도로 노선만을 대상으로 설정하여 전국적인 대 표성에 한계점이 있다고 판단된다.
셋째, 일반적으로 도로 및 기하조건, 교통조건 등 정량화가 가능한 설명변수를 교통사고영향요인으 로 이용하였다. 반면 운전자 심리 및 생리적 조건 등의 인적영향요인들은 반영하지 못하고 있다.
넷째, 이주환(1997), 강민욱(2002)은 다중공선성, 잔차분석 등 개발된 모형에 대한 통계적 검증방법 에 대한 내용이 없다. 이는 개발된 모형이 교통조건 및 도로조건과 교통사고간의 복합적인 상호관계를 설명하는데 무리가 있을 것이라 판단된다.
이와 같이, 기존연구에서 설명변수는 도로설계 및 계획시 모두 고려할 수 있는 교통사고영향인자 를 적용하고 있다. 이는 정량적인 설명변수를 이용 함으로써 도로설계시 교통사고분석을 수행함과 더 불어 교통사고 감소효과를 분석할 수 있는 점을 고 려한 것이라 할 수 있겠다. 하지만 대부분 고속도로 본선 및 유출입시설에 대해 연구되어져 왔다는 점, 일부 모형들은 모형적용에 있어 전국적인 대표성 결여, 개발된 모형에 대한 명확한 검증내용이 제시 되지 않는다는 점 등의 한계점을 가지고 있다.
Ⅲ. 자료수집 및 기초분석
1. 자료수집
본 연구에서는 2004년부터 2009년까지 6년간의 고속도로 전 노선에 대하여 한국도로공사의 교통사 고 발생 현황자료를 수집하였다[14]. 수집된 자료는 사고건수, 사고위치, 사고차종 등 고속도로 터널에 서 발생한 교통사고에 대한 자세한 내용을 포함하 고 있으며 교통사고자료는 고속도로 노선별 시점부 터 100m 단위로 수집된 자료들이다. 또한 교통조건 인 연평균일교통량(AADT: Annual Average Daily Traffic)과 도로조건인 터널연장, 종단구배, 평면선 형, 터널높이 등을 포함하는 터널 기하구조 자료들 이 포함되어 있다[15]. 이 중 터널구간에서는 총 367건의 교통사고가 발생하였으나 본 연구에서는 해당터널구간의 교통량 수집가능여부, 기하구조 수 집여부 등을 거쳐 총 170건 터널구간의 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다.
터널구간 교통사고 발생은 고속도로에서 최초사 고발생지점이 터널이며, 터널주변부(입구부 및 출 구부)와 터널구간내에서 운전자의 과실(졸음, 핸들 과대조작, 주시태만 등), 차량결함 등으로 인해 발 생한 모든 유형의 교통사고를 고속도로 터널구간의 교통사고로 정의하여 분석을 수행하였다.
2. 터널 교통사고 특성
터널구간 사고원인은 2009년 기준으로 운전자 과실이 약 80%이상으로 가장 높았으며, 이 중 졸음 이 29.7%, 주시태만 15.6%로 나타났다.
또한, 본선구간과 비교분석한 결과, 터널구간이 운 전자과실의 안전거리미확보와 차량결함 항목에서 본 선구간에 비해 발생빈도순위가 높다는 것을 알 수 있 다. 이에 따라 현재 수집한 자료항목과 사고원인항목 과의 상관관계를 비교해본 결과, 터널연장은 졸음과 주시태만, 종단구배와 평면선형은 과속, 교통량은 졸 음과 주시태만 그리고 과속과 관련 있다고 판단되어 진다. 이와 관련한 기존연구로 O'Hanlon과 Kelly(1977)는 주행시간이 길수록 졸음운전 유발할 가 능성이 있다는 것을 규명하였다[16]. 따라서, 고속도 로에서 장시간 운전행위는 정신적․신체적 피로감을 야기하게 되고 상대적으로 변화가 적은 환경요소들 을 가진 터널은 졸음, 주시태만 등 운전부주의로 인 한 사고발생확률과 관련이 있다고 판단된다. 하지만 이러한 사고원인항목들은 정량화가 어려운 인적요인 이 대부분임에 따라 본 연구에서 교통사고예측모형 의 변수로 사용하는 데는 한계가 있었다.
터널구간의 사고유형은 2009년 기준으로 차대시 설물 사고가 42.19%로 가장 높게 나타났다. 이는 터널구간의 시설물 안전관리 및 시설에 대한 신중 한 고려가 필요할 것으로 판단된다. 그리고 본선과 비교분석한 결과, 터널과 발생빈도순위에서 큰 차 이가 없음을 알 수 있었다.
사고유형별 사고처리시간은 터널, 본선 모두 피 해정도에 따라 다양하게 나타났고 특히 터널은 화 재로 인한 사고건수가 다른 사고유형에 비해 적으 나 사고처리시간은 가장 길게 나타났다.
Ⅳ. 교통사고예측모형 개발 및 검증
1. 모형선정 및 분석과정
본 연구에서는 터널의 교통사고와 관련된 다양 한 독립변수(도로 및 교통조건)들을 사용하여 교통 사고 예측모형을 개발하는 것으로써 여러 독립변수 를 사용하고자 다중회귀모형을 적용하였다. 그리고 모형개발에 앞서, 기술통계와 히스토그램분석을 통 해 종속변수의 분포를 살펴보고, 종속변수를 이차, 삼차 등 차수함수, 지수함수, 로그함수 등으로 변환 한 분포 중 표준정규분포와 가장 유사한 연결함수 로 구성된 종속변수를 이용하여 가장 합리적인 모 형을 개발하였다.
먼저, 회귀분석을 통한 교통사고예측모형을 개발 하기 위해 앞서 선정된 교통사고영향요인들과 종속 변수의 기술통계로 요약통계량(최소, 최대, 평균, 표 준편차 등)을 검토하였고 산점도를 통해 종속변수 에 대한 설명변수들의 유의성 및 다중공선성 예상, 이상치 존재여부를 1차적으로 검토하였다. 그리고 회귀모형의 활용성 및 기존연구와의 차별성을 위해 기술통계 및 상관분석 결과를 토대로 군집화 여부 를 판단하고 그에 따라 모형을 추정하였다. 그리고 추정된 회귀모형은 유의성 검증, 다중공성선 진단, 이상치 및 영향치 진단, 잔차분석 등을 통해 모형의 적용성과 신뢰성을 확보하였다.
2. 모형의 변수선정
교통사고는 교통조건, 도로 및 환경조건 등이 사 고발생 원인이 될 수 있지만 대부분이 이러한 요인 들 간의 복합적인 상호작용으로 발생하게 된다. 그 러나 교통사고 발생시, 이러한 영향요인들과의 상 호작용의 정도를 정확히 파악하고 계량화하기는 현 실적으로 어렵다. 따라서 독립변수는 교통량, 종단 경사, 곡선반경 등 계량화가 가능한 변수를 중심으 로 영향요인을 선정하였다. 종속변수는 건, 건/km, 건/백만대km로 다양화하여 결과를 비교하였다.
대표적으로 터널연장의 최대값은 4.6km이고 최 소값은 0.135km으로서 범위는 약 4.5km이었다. 평 균은 0.98km이고 표준편차는 786.869이었다. 분포의 왜도는 2.095로서 비교적 꼬리가 긴 비대칭 분포이 고 첨도는 5.421로서 표준정규분포에 비해 비교적 뾰족한 분포임을 알 수 있다.
또한 종속변수가 로그함수일 때 표준정규곡선과 가장 비슷한 분포를 이루는 것으로 분석됨에 따라 본 연구에서는 연결함수로 로그를 사용하는 로그선 형모형을 개발하고자 한다.
일반적인 로그선형모형의 형태는 다음과 같다.
이변량 상관분석결과, 차도폭원과 터널폭원 0.875, 터널높이와 터널폭원 0.742, 터널높이와 차도 폭원 0.760, 차로수와 터널폭원 0.918, 차로수와 차 도폭원 0.922, 차로수와 터널높이 0.750 등 4가지 변 수들 간에 높은 양의 상관관계를 보였다. 그리고 유 의확률은 모두 0.00으로서 독립변수간의 다중공선 성이 존재한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 <표 8>와 같이 총 8개의 독립변수들을 선정하였다.
또한 모형의 활용성 및 효율적인 모형개발을 위 해 군집화 가능여부를 분석하였다. 각 종속변수별 상관분석 결과를 토대로 유의확률을 만족하며 터널 특성을 반영할 수 있을 것으로 판단되는 터널연장 과 설계속도를 군집화하고자 하는 대상변수로 설정 하였다. 터널연장은 상관분석결과 유의확률을 만족 하는 측방여유폭, 종단구배 항목별로 사고율(건/백 만대)와 터널연장간의 산점도 분석결과를 이용하였 다. 이에 따라 측방여유폭은 2.5m, 종단구배는 2% 를 기준으로 각각 나누어 산점도 분석을 수행하였 다. 분석결과, 측방여유폭 2.5m미만과 종단구배 2% 이상에서 사고율(건/백만대)이 터널연장 1km를 기 준으로 차이를 보였다. 설계속도는 터널연장과 같 이 자료의 성격이 연속형이 아니므로 어떤 특정 값 을 기준으로 설정하는 것이 어렵다. 그러므로 설계 속도는 현재 수집된 자료형태인 현행 고속도로 설 계기준 100kph와 120kph를 기준으로 설정하였다.
본 연구에서 터널연장은 장대터널의 기준인 1km 이상과 1km미만, 설계속도는 100kph와 120kph로 각 각 군집화하여 교통사고예측모형을 개발하였다. 또 한, 독립변수의 추가와 제거를 적절히 조합하여 최 적의 회귀모형을 도출하는 단계별 회귀방법을 이용 하여 변수를 선택하였다.
터널연장의 경우, 종속변수가 건인 경우는 분석 이 불가능하였으며, ln(건/km)와 ln(건/백만대km)의 R2는 모두 0.6이하로 분석되었다. 특히, ln(건/km)의 R2는 0.035로 도출됨에 따라 모형의 적합도가 가장 떨어졌다. 회귀계수 분석결과, ln(건/백만대km) 경우 1km미만은 1km이상과 달리 터널높이가 독립변수로 채택되었다. 이는 터널연장 1km미만인 경우, 운전 자가 심리적·공간적 압박감으로 인해 교통사고에 영향을 받지만 1km이상인 경우 운전자가 터널환경 에 적응하여 1km미만과 달리 교통사고 영향요인으 로 터널높이가 채택되지 않는 것으로 판단된다.
설계속도의 경우, 종속변수가 건인 경우는 분석 이 불가능하였으며, R2는 설계속도 120kph일 경우 ln(건/백만대km)가 0.712로 가장 높게 분석되었으며 그 외 다른 모형들은 0.6이하로 모형의 적합도가 떨 어지는 것으로 분석되었다.
3. 교통사고예측모형 개발
다중선형 회귀분석을 통해 개발된 교통사고예측 모형은 총 8개로 <표 13>에 제시되어 있다.
터널연장으로 군집화된 모형은 연평균일교통량 과 종단구배 그리고 터널높이를 독립변수로 채택되 었으며, 설계속도로 군집화된 모형은 연평균일교통 량(AADT)과 터널연장을 독립변수로 채택되었다.
모형 적합도는 터널연장에 의한 군집모형에서 1km미만일 때 ln(건/백만대km)와 설계속도에 의한 군집모형에서 120kph일 때 ln(건/백만대km)일 경우 각각 0.600, 0.712로 같은 성격의 군집모형들 중에 서 가장 설명력이 높은 것으로 분석되었다.
특히, 터널연장으로 군집화된 모형은 터널연장이 1km미만 즉, 터널구간이 짧을 경우 운전자는 터널 주행과 동시에 터널높이가 낮을수록 심리적․공간 적 압박감으로 인해 교통사고발생확률이 높아지지 만 터널연장이 1km이상 즉 터널구간이 길어질수록 운전자는 터널구간 주위환경에 익숙해지면서 터널 높이에 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다. 그리 고 종속변수가 ln(건/백만대km)인 경우, 독립변수인 연평균일교통량의 계수부호가 음(-)으로 기존연구 결과와 동일하게 도출되는 것으로 분석되었다.
<표 14>는 터널연장이 1km미만과 ln(건/km)의 모 형을 제외하고 개발된 모형들이 정규성을 따르는 것을 보여주고 있다.
본 연구에서는 터널구간의 교통사고와 교통사고 영향요인과의 상관분석을 통해 터널연장과 설계속 도별 교통사고예측모형을 개발하였다. 하지만 모형 의 활용성과 신뢰성을 고려하여 해당군집별 하나의 모형을 선정하여 대표성을 부여하고자 한다.
선정방법은 모형의 R2, F값 등 검정통계량 수준 과 다중공선성, 잔차분석 등 모형검증 및 예측을 통 한 신뢰성 확보여부, 터널만의 기하구조 성격과 교 통사고특성 반영여부 등 종합적으로 검토하였다.
종합적으로 검토한 결과, 군집항목은 터널연장으 로 선정하였으며 종속변수는 ln(건/백만대km)로 선 정하였다. 이들 모형은 R2가 각각 0.440, 0.326이며 F값은 28.271, 22.254로 모형의 검정통계량 수준이 비교적 높지는 않지만 모형검증결과 신뢰성이 확보 된 모형일 뿐만 아니라 모형예측결과에서 설계속도 모형보다 우수하였다. 또한 터널연장은 설계속도에 비해 터널성격을 대표적으로 보여줄 수 있는 군집 항목이다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 전국 고속도로 터널구간을 대상으로 교통사고자료를 수집, 분석하여 교통사고 예측모형 을 개발하였고 개발된 모형에 대한 통계적 검증을 수행하여 모형의 신뢰성 및 정확성을 높이고자 하 였다.
교통사고 발생현황을 토대로 터널구간과 본선구 간의 상호비교를 통한 사고원인별, 사고유형별 교 통사고특성을 분석하였다.
교통사고예측모형은 터널구간 교통사고에 영향 을 미치는 교통 및 도로조건 등 교통사고영향요인 을 토대로 로그회귀분석을 수행하여 개발하였다.
교통사고예측모형의 독립변수는 연평균일교통량, 종단구배, 평면선형, 터널연장, 측방여유폭, 터널높 이, 설계속도, 교통사고발생시 터널 진입전(진출후) 주야간 상태 총 8가지 변수를 선정하였다. 또한 모 형의 종속변수는 건, ln(건/km), ln(건/백만대km)로 다양하게 적용하였으며 추정된 모형을 비교 검토하 여 활용성과 신뢰성을 확보하는 가장 합리적인 모 형을 최종 교통사고예측모형으로 선정하였다.
최종적으로 선정된 교통사고예측모형은 터널연 장으로 군집화하여 추정된 모형이며, 종속변수가 ln(건/백만대km)로 결정되었다.
본 연구에서는 다년간 고속도로 터널구간의 교 통사고자료를 이용하여 교통사고특성을 분석하고 통계적 유의성을 확보한 터널구간 교통사고예측모 형을 개발하였다는 점에 큰 의의가 있다.
하지만 교통사고는 교통조건, 도로 및 환경조건, 운전자 조건 등 복합적인 상호작용으로 발생하는데 본 연구에서 개발한 모형은 자료수집의 어려움으로 인하여 운전자 행태 및 심리 등 운전자의 특성 고 려에 대한 부분과 교통사고가 발생한 터널구간의 조명수준, 터널구간에 설치된 교통안전시설물의 영 향 등을 반영하지 못하였고 교통사고 심각도에 따 른 가중치를 고려하지 못한 한계를 가진다.
또한, 본 연구에서 개발한 다중선형회귀모형외에 비선형회귀모형, 가산자료모형 등 다양한 모형을 추 정하여 다중선형회귀모형과 비교분석함으로써 좀 더 신뢰성있고 유의성이 높은 모형개발을 위한 노력이 향후에도 지속적으로 필요할 것으로 생각된다.
