λ서 론

1.연구의 배경 및 목적

현재 국토교통부에서는 ‘국민안전’을 최우선 가 치로 삼아 ‘착한운전 마일리제’, ‘공익신고활성화’ 등 국민 참여를 바탕으로 교통법규 준수문화를 확 산 시키기 위해 노력하고 있으며, 관계 기관과 협업 하여 ‘국민과 함께하는 교통안전환경 정비’등 교통 안전 인프라 개선을 추진하고 있다. 그러나 교통안 전과 관련된 여러 지표에서 OECD 가입국 평균에 미치지 못하고 있는 것으로 나타났다.

현재까지 알려진 대다수의 교통사고는 인간의 행위에 기인하여 발생하였으며 시스템의 문제를 일 으키는 주요요인으로서 인간행위는 사고를 줄이고 자 노력해온 수많은 사람들에게 있어서 관심의 대 상이 되어 왔다.[1][2][3][4]

국내외 선행연구에서는 운전행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 활용한 교통 사고 발생요인인 운전자의 운전행동(Driving Behavior) 에 관한 많은 연구가 수행되고 있다. 현재까 지 진행된 국내외 연구방법은 상관분석, 회귀분석, 요인분석을 활용하여 진행되었으며 연구결과는 위 험운전행동(Dangerous Driving Behavior)에 미치는 영향요인이 국내 연구 Ch. S. Lee(2007)은 연구원 및 공무원 대상, S. D. Kim(2007)는 군 운전병을 대 상으로 진행하여 일반인을 대상으로 한 국외연구와 다른 것으로 나타났다.

이에 본 연구에서는 운전자의 운전행동이 위험 운전에 미치는 영향요인을 파악하고 이들의 영향관 계를 규명하는데 그 목적을 두고 있다.

2.연구의 내용 및 방법

먼저 선행연구 검토를 통해 사고원인 및 분석도 구를 다음과 같이 도출하였다. 사고는 인간의 행동 에 기인하므로 Ch. S. Lee(2007)이 제시한 한국형 운전행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire) 설문을 일반인을 대상으로 실시하였다. 분 석결과를 토대로 사고원인의 구성요인으로 Lapse, Mistake, Violation이라는 잠재변수 요인을 도출하였 으며 종속변수로는 과속단속, 위반단속, 사고경험을 선정하였다. 요인도출에 따른 가설 3가지는 ‘Lapse->위험운전’,‘Mistake->위험운전’,‘Violation->위 험운전’과 같이 설정하였다. 또한 운전행동 분석결 과를 잠재변수 요인을 분류기준으로 위험군과 비 위험군으로 군집하여 최종 구조방정식 모형 도출 이후 차이검증을 실시하고자 한다.

앞서 도출된 잠재변수 요인과 종속변수의 가설 검증을 위해 구조방정식 모형을 구축하였으며 구축 과정에서는 신뢰성 분석, 확인적 요인분석, 모형수 정을 걸쳐 최고의 적합도 모형을 도출하였다.

마지막으로 위험군과 비 위험군의 가설경로에 대 한 차이를 다중집단분석을 통해 살펴보고자 한다. <그림 1>

Ⅱ.선행연구 및 이론적 고찰

1.위험운전행동

위험운전은 안전운전의 상대적인 개념으로 난폭 운전, 음주운전, 피로운전, 운전미숙 등 교통사고를 유발할 수 있는 다양한 운전행태를 의미하는 포괄 적 개념으로 사용되고 있다고 하였다.

위험운전(dangerous driving)의 원인인 위험운전행 동(dangerous driving behavior)을 Reason(1990), Parker(1995), Lawton(1997), S. D. Kim(2005)은 크게 Human error와 violation으로 구분하였다.[3][5][6][7]

세부적으로 Norman(1981), Reason(1984)은 Human error를 행동상의 실수인 mistake와 무의식적인 실수 인 slip으로 구분하였으며 실수 중 순간적 착오인 lapse의 경우 ‘건망증’으로 표현될 수 있는 것으로 연계적으로 이루어져 있는 어떤 절차 중 일부를 기 억하지 못해 행위에 실패하는 경우를 의미한다는 뜻으로 slip의 범주 내에 포함하였다. 또한 의도성을 가진 실수인 violation은 운전행동에서 안전규정을 의도적으로 위반하는 운전행동으로 정의되었 다.[3][6]

2.위험운전에 관한 국내외 선행연구

위험운전에 관한 연구는 국외에서 시작하여 현 재 국내에서 활발히 이루어지고 있다.

Reason(1990)은 운전자의 불안전한 행동에 대한 자기보고식 평가로, 총 50문항인 DBQ설문을 도출 하였으며 DBQ를 Lapse, Mistake, Violation의 3가지 속성으로 구분하였다. Lapse는 의도하지 않았으나 계획에서 벗어난 행동으로 일상적인 부주의함에서 오는 실수, Mistake는 올바른 행위 위도와 구성이 실패한 경우로 도로규정을 모르거나 운전경력이 부 족한데서 오는 실수, Violation은 운전 중 발생할 수 있는 운전자의 동기에 의해 규정을 위반하려는 의 도적인 위반이라고 하였으며 사고의 중요 원인을 고의적인 안전규정을 무시하는 행위(Violation)라고 밝혔다.[3]

S. D. Kim(2004)는 교통사고에 대한 군 운전병의 영향을 분석하기 위해서 MDBQ를 제작 및 활용하 여 군 운전병의 Aberrant Behavior를 구분하고 Factor Analysis를 위주로 전반적인 운전병의 운전 성향과 사고를 예방하기 위한 교육훈련의 대안을 마련하고 자 요인분석, 다중회귀분석, 군집분석을 실시한 결 과 Aberrant Behavior의 주요요인은 Slip&Lapse, Violation, Mistake로 분류되었으며 Mistake가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다.[7]

Ch. S. Lee(2007)은 국내 운전자들을 대상으로 운 전 중 불안전한 행위에 관해 살펴보고자 DBQ설문 결과를 요인분석 및 다중회귀분석을 통해 분석하였 다. 운전 중 불안전한 행위에 dangerous error, violation, silly error순으로 영향을 미치는 것으로 분 석되었으며 국외에서 진행되었던 DBQ관련 연구결 과를 지지하여 DBQ의 국내 적용이 가능함을 제시 하였다.[8]

3.연구 착안점

국외 선행연구 결과 Violation이 운전행동에 많은 영향을 주는 결과와 달리 국내에서는 운전병, 공무 원 등 사회적 위치를 고려하여 일반인보다 위반행 동이 억제된 대상으로 실시하여 Lapse나 Mistake가 운전행동에 많은 영향을 주는 것으로 나타난 것으 로 나타났다.

이에 본 연구에서는 일반인들의 실제 운전행동 과 연결한 실증분석에 관한 연구로 DBQ를 활용하 여 실제 운전행동에 대한 자기보고식 결과를 통해 위험운전에 영향을 미치는 영향요인에 대해 분석하 고자 한다.

Ⅲ.연구설계 및 기초통계

1.연구설계

본 연구에서는 선행연구에서 논의된 내용을 토 대로 DBQ에서 도출된 Lapse, Mistake, Violation 속 성이 위험운전에 미치는 영향정도와 그들 간의 인 과관계를 실증분석 하고자 <그림 2>와 같이 연구모 형을 설계하였다.

연구방법은 운전자의 운전행동 분석을 위해서 50 문항으로 구성된 Manchester Driver Behavior Questionnaire를 한글화하고 현재의 문화적 정서에 맞게 보완한 Ch. S. Lee(2007)의 KDBQ(Korea Driver Behavior Questionnaire)를 설문 도구로 이용하였고 그에 따른 변수 선정은 다음과 같다.[8][9]

선행연구에서 도출된 Lapse, Mistake, Violation는 위험운전에 영향을 주는 변수라고 판단하였으며 유 의한 영향을 미치는 것으로 가설을 설정하였다.

2.설문조사 개요

본 연구의 대상은 운전면허 소지자로서 실제 운 전경력이 있는 남녀일반운전자를 연구의 모집단으 로 설정하였으며 조사방법은 조사원 면접 및 온라 인을 통한 직접 기입방식을 사용하였다.

설문조사의 내용으로는 명목형 질문과 DBQ 운 전행동에 관한 리커트 5점 척도로 구성하였다.

수집된 자료는 전체 313부중 응답이 불성실하다 고 판단되거나 설문 항목이 누락된 설문지를 제외 한 300부의 유효표본을 확보하였고, 수집된 자료의 통계처리는 IBM SPSS Statistics 21와 IBM SPSS AMOS 20을 이용하여 모형의 확인적 요인분석, 구 조방정식 모형분석등을 실시하였다. <표 1>

3.연구표본 특성분석 결과

연구표본의 일반적 특성을 살펴보면, 전체 조사 대상자는 총 300명으로서 남성이 179명(59.7%), 여 성이 121명(40.3%)로 조사되었으며, 연령대를 살펴 보면 20대 80명(26.7%), 30대 66명(22.0%), 40대 62 명(20.7%)순으로 나타났다.

운전경력별로는 6개월 미만 18명(6.0%), 6개월 ~ 1년 미만 57명(19.0%), 1년~5년 미만 60명(20.0%), 5 년~10년 미만 67명(22.3%), 10년 이상 98명(32.7%) 로 조사되었다.

4.운전자 그룹분류

본 연구에서는 연구표본의 운전행동에 기초하여 유사한 성향의 운전자를 동일한 집단으로 분류하고 그룹별 위험운전행동 영향요인을 도출하고자 그룹 분류를 실시하였다.

1)운전자그룹 분석방법과 분류기준

본 연구에서는 위험군과 비 위험군 2가지 군집으 로 분류할 예정이므로 군집개수가 정해진 경우 실 시하는 비 계층적 군집분석인 k-means 군집분석을 실시하였다.

군집분석에서 분류기준 변인으로는 위험운전 연 구모형 가설에서 직접적 영향을 주는 잠재변수로 설정한 Lapse, Mistake, Violation을 적용하였다.

2)운전자그룹 분류결과

운전자의 위험운전 행동 특성에 따라 위험군과 비 위험군을 k-means 군집분석을 통해 분류한 결과, 군집 1은 136명(45.3%) 군집 2는 164명(54.7%)으로 분류되었다. <표 2>

다음으로, 잠재변수들의 군집별 특성차이 분석결 과, ‘군집 2’가 ‘군집 1’보다 Lapse, Mistake, Violation 변인의 평균값이 더 높은 것으로 분석되 었다. 따라서 위험운전행동 모형에서 세 변인의 가 설방향을 고려하여 위험운전 행동 성향이 상대적으 로 높은 ‘군집 2’를 ‘위험군’으로 설정하고, 낮은 ‘군집 1’을 ‘비 위험군’으로 설정하였다.

또한, 두 집단의 차이검정을 위해 t-검정을 실시 한 결과 Lapse, Mistake, Violation요인 모두 신뢰수 준 95%에서 두 집단간 유의한 차이를 보이는 것으 로 분석되었다. <표 3>

Ⅳ.위험운전행동 모형 구축

1.측정도구의 신뢰성 및 타당성 검증

1)신뢰성 분석

본 연구에서 사용하고 있는 개념은 응답자들의 주관적인 평가에 의하여 측정되기 때문에 신뢰성 있게 측정되었는지 검증할 필요가 있으므로 신뢰성 분석을 실시하였다.

신뢰성(Reliability) 검증방법인 Cranbach’s α계수 는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 일반적인 사회과학 분야에서 0.6이상이면 신뢰성이 있다고 판단한 다.[10][11]

분석결과 Lapse, Mistake, Violation, 위험운전 항 목 모두 Cranbach’s α 값이 0.7이상으로 나타나 전 반적으로 신뢰도가 높은 것으로 확인되었다. 따라 서 이들 각 요인의 항목들은 비교적 강한 내적 일 관성을 지니고 있다고 볼 수 있으며, 분석에서 유용 한 결과를 나타낼 것으로 판단된다. <표 4> <표 5>

2)확인적 요인분석

확인적 요인분석(CFA)은 변수들 간의 인과관계 보다는 구성개념과 측정항목간 관계에 주안점을 두 어 측정모형의 적합도를 평가하고 검증하는 과정으 로 타당성 및 신뢰성, 구조방정식 모형에 대한 이론 검증과정에 가깝다고 할 수 있다.

본 연구에서는 측정도구의 구성타당성을 평가하 기 위해 다음 기준을 적용하였다. 집중타당성은 각 구성개념에 표준화된 요인적재치 λ값이 0.5이상이 며 통계적으로 유의하면 집중타당성이 있는 것으로 판단하였으며, 보다 정밀한 판단을 위해 (식4.1), (식 4.2)에서 제시된 평균분산추출(Average Variance Extracted, AVE)와 개념신뢰도(Composite Construct Reliability, CCR)를 산출하여 그 값이 AVE값이 0.5 이상, 개념신뢰도가 0.7이상이면 집중타당성을 갖는 것으로 판단하였다.[12]

여기서,

2.위험운전행동 모형 구축

1)연구가설 검증방법 및 기준

본 연구에서 설정한 연구가설을 토대로 기초모 형을 구축하고 이에 대한 적합도 평가와 경로계수 의 유의성을 파악하여 가설검증을 실시하였다.

또한, 최적의 모형을 구축하기 위하여 수정지수 M.I(Modification Index)를 고려하여 오차항간의 관 계를 설정하였다.

모형구축결과 모형의 전반적인 설명력을 의미하 는 X²=317.990(0.000), X²/df=1.432로 통계적으로 유의하게 검증되었다.

또한, GFI=0.917, RMR=0.065, RMSEA=0.038, CFI=0.984로 모형의 적합도가 모든 기준을 만족시 키므로 본 모형을 최종모형으로 결정하였다.

2)위험운전행동모형의 가설 검증

본 연구 가설의 검증은 유의수준 0.05에서 ±1.96 을 기준으로 연구가설의 기각여부를 판단하였다.

[그림 3], [표 6] 결과를 토대로 최종모형의 경로 계수를 살펴보면 Lapse가 위험운전에 미치는 영향 정도는 0.383, Mistake가 위험운전에 미치는 영향정 도는 0.158, Violation이 위험운전에 미치는 영향정 도는 0.464이며, 3개의 경로계수가 유의한 것으로 나타났다.

3.위험군 및 비 위험군의 다중집단분석

위험운전행동에 미치는 영향요인이 위험군과 비 위험군에 따라 다르게 나타나는지 검증하기 위해, 군집분석 결과 분류된 위험군과 비 위험군을 조절 변수로 다중집단분석(multiple group analysis)을 수행 하였다.

위험군과 비 위험군의 각각의 경로가 유의한지 C.R값을 통해 살펴본 결과 위험군의 경우 ‘Lapse→ 위험운전’, ‘Violation→위험운전’의 가설경로가 유 의한 영향을 미치는 것으로 비 위험군의 경우 ‘Violation→위험운전’의 가설경로가 위험운전행동 에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

각 군집별 분석결과 ‘Lapse→위험운전’의 경우 위험군에서 유의하나 비 위험군에서 유의하지 않으 므로 다중집단분석으로 유의한 차이가 있을 것으로 예상되었으며 다중집단분석결과 역시 ‘Lapse→위험 운전’ 가설경로에서 두 군집별 차이가 있다고 분석 되었다.

위험군의 경우 ‘Lapse→위험운전’의 경로계수가 0.511, ‘Violation→ 위험운전’의 경로계수 0.310으로 위험군의 위험운전은 부주의한 실수와 의도적인 위 반행동에서 발생하는 것으로 나타났다.

비 위험군의 경우 ‘Violation→ 위험운전’의 경로 계수 0.398으로 비 위험군의 위험운전은 의도적인 위반행동에 의해 발생하는 것으로 나타났다. <표 7>

Ⅴ.결론

본 연구에서는 운전자의 운전행동이 위험운전에 미치는 영향과 그 관련성을 분석하고자 행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 활용 하였으며 구조방정식 모형을 통하여 운전행동특성 과 위험행동간의 인과관계를 검증하고 위험군별 차 이를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, ‘Lapse, Mistake, Violation 요인은 위험운전 행동에 영향을 미칠 것이다’라는 가설검증 결과 모 든 요인의 통계적 유의성이 확인되었다. 이는 Lapse, Mistake, Violation의 성향이 운전자의 불안전 한 행동에 영향을 미치고 교통사고 및 운전관련 위 반과 상관성이 높다는 기존의 연구결과와도 일치하 였다. 위험운전행동에 미치는 영향정도는 Violation 0.464, Lapse 0.383, Mistake 0.158 순으로 나타났으 며 영향을 가장 많이 미치는 요인이 Violation으로 분석되었다.

둘째, ‘Lapse, Mistake, Violation 요인이 위험운전 행동에 미치는 영향은 위험군에 따라 다를 것이다’ 라는 가설검증 결과 Lapse 요인이 위험운전행동에 미치는 영향력이 차이가 있는 것으로 분석되었으며 Violation 요인과 Mistake 요인은 차이가 없는 것으 로 분석되었다.

이상의 결과를 종합하면, Lapse, Mistake, Violation 요인은 위험운전행동에 유의한 영향을 미 치며 Violation 0.464, Lapse 0.383, Mistake 0.158 순 으로 의도적인 위반행동인 Violation이 위험운전행 동에 영향을 가장 많이 미치는 것으로 나타났다.

또한, 다중집단분석결과 ‘Lapse, Mistake, Violation 요인이 위험운전행동에 미치는 영향은 위험군에 따 라 다를 것이다’라는 가설검증 결과 Lapse 요인이 위험운전행동에 미치는 영향력이 차이가 있는 것으 로 분석되었다. 위험군의 경우 부주의한 실수 위험 행동인 Lapse 요인, 의도적인 위험행동인 Violation 요인이 영향을 미쳤으며 비 위험군의 경우 Violation 요인이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

본 연구의 결과를 통해 교통사고를 줄이기 위해 서는 의도적인 위반행동과 운전자의 부주의한 실수 를 예방해야한다. 운전자의 의도적인 위반행동 Violation은 과속 및 추월, 도로규정을 따르지 않는 법규위반행위 이며, 이를 예방하기 위해서는 단속 및 사고경험자에 대한 강력한 법적제제와 정기적인 교통안전 관련 캠페인 참여 프로그램의 실시가 필 요할 것이다.