Ⅰ. 서 론

1. 연구 배경 및 목적

교통사고 감소를 위해 중앙부처 및 교통관계 기관에서는 도로 환경 개선, 교통안전 정책 연구 및 개발 등 다양한 교통안전 활동을 펼친 결과, 국내 교통사고 사망자 수는 감소세를 보이며 2023년 기준 2,551명으로 역대 최저치를 기록했다. 그러나 2차 사고로 인한 교통사망자는 여전히 증가하고 있으며, 이에 따른 국가적 재산 피해도 지속적으로 늘어나고 있다. 특히 고속도로에서 발생하는 2차 사고는 그 심각성이 매우 높다. 2023년 기준 한국도로공사 관할 고속도로에서 발생한 2차 사고는 50건으로, 1차 사고 1,466건에 비해 약 3.4%에 불과하지만, 치사율은 1차 사고가 9.6%인 반면 2차 사고는 56.3%로 약 6배 높은 것으로 나타났다. 이 는 일반사고나 차량 고장으로 인해 에어백이나 안전장치가 이미 소모된 상태에서 발생하는 2차 사고의 충격 을 방어하지 못하는 상황이 주요 원인으로 작용하고 있기 때문이다.

고속도로에서의 2차 사고는 교통사고 또는 차량 고장으로 인해 정차한 차량 주변에서 발생한다. 2023년 2 차 한국도로공사의 2차 사고 데이터를 분석한 결과, 발생 원인 중 대부분이 졸음운전 및 주시태만(93%)으로 확인되었다. 또한 동절기인 1월과 11월에 발생 비율이 높고, 시인성이 떨어지는 야간 시간대에 주로 발생하 고 있어 사고의 위험성을 더욱 증대시키고 있다. 2차 사고는 운전자 및 탑승자가 차량 내에 머무르거나(25%) 차량 주변에서 대기하는 중 후속 차량과의 충돌로 발생하는 경우가 많으며(45%), 이러한 상황은 치명적인 결과를 초래할 수 있다.

이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 심각도를 분석하여 그 원인과 특성 을 규명하고, 이를 통해 향후 2차 사고를 줄이기 위한 방안을 모색하고자 한다.

2. 연구 범위 및 방법

본 연구는 고속도로 2차 사고 심각도에 영향을 주는 변수를 도출하여, 2차 사고의 원인과 특성을 분석하 고 향후 2차 사고 감소 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다.

현재 2차 사고에 대한 명확한 정의가 없는 바, 선행 연구를 통하여 2차 사고 정의 및 특징에 대하여 검토 하고 다양한 분석방법론을 고찰하여 본 연구의 차별성을 제시하였다. 2차 사고 데이터는 한국도로공사에서 수집한 최근 10년간(‘14~’23) 고속도로 2차 사고 자료를 사용하였다. 해당 자료들은 분석을 위해 가공하였으 며, 분석은 통계 패키지 SPSS 27.0을 사용하였다.

Ⅱ. 관련 이론 고찰

1. 2차 사고 정의

현재까지 2차 사고에 대한 명확한 정의가 없으며, 각 기관이나 연구에서 다양한 기준으로 정의하고 있다. 주요 연구의 정의는 다음과 같다. 충격파 이론에 의해 2차 사고의 시간적, 공간적 범위를 분석한 연구들은 2 차 사고의 정의를 정량적인 시공간 범위로 정의하였다. Raub(1997)는 2차 사고를 1차 사고 발생 후 15분 이 내, 1mile 이내 발생한 사고라고 정의하였으며, Worapong and Mattingly(2006)는 1차 사고 후 60분 이내, 2miles 이내의 같은 방향에서 일어난 사고라 정의했다. 그 외에 대다수의 연구는 1차 사고 또는 이전 사고의 영향으로 발생된 사고상황에 대하여 정의하였다. Pigman et al.(2011)은 다른 사고에 의해 부분적으로 발생한 사고라 정의하였으며, Eo(2012)은 전방에 최초 교통사고 발생 후 후속차량이 전방사고와 관련된 차량 및 사 람, 전방사고를 회피하기 위해 교통안전시설물 등을 추돌, 충돌하는 경우라고 정의했다.

본 연구에서는 활용데이터의 제약으로 인해 2차 사고의 시·공간적 범위를 새롭게 분석하는데 한계가 있 다. 따라서 시간과 공간적인 제한을 설정하지 않고, 사고상황과 관련하여 사고의 연관성에 초점을 맞춘 정의 를 내렸다. 본 연구에서 2차 사고는 “선행 사고(1차 사고)에 의해 교통환경이나 흐름이 변화된 상황에서 추 가 충돌이나 추돌이 발생하는 사고”로 정의하였다.

2. 선행 연구 고찰

2차 사고에 대한 명확한 구분이 어렵고 전체 교통사고 대비 발생빈도가 적기 때문에 2차 사고 분석에 관 한 연구는 제한적이다. 특히 국내에서는 일반사고에 비해 2차 사고에 대한 연구가 더욱 부족한 실정이 다.Worapong and Mattingly(2006)은 캘리포니아 주 고속도로(1999-2000) HSIS 데이터 기반으로 분석하였다. 도 로 종류, 사고유형, 사고원인, 심각도 수준 기준으로 1차 사고와 2차 사고 특성을 비교하였으며 로지스틱 기 법을 활용하여 시공간과 트래픽 흐름 방향을 분석하였다. 이를 통해 2차 사고는 60분 이내, 2miles 이내 같은 방향 일어난 사고를 의미하며, 사고 빈도는 트래픽 흐름의 양에 따라 변화하며 대기열 제거 시간 감소와 상 관관계가 있다는 결과를 도출했다.

Zhang and Khattak(2011)은 1차 사고와 2차 사고 간의 시간 간격 및 거리 계산을 통해 2차 사고의 범위를 분석하고 분포를 시각화하였다. 이를 통해 2차 사고 범위는 2시간 이내, 2마일이라는 시공간적 경계 기준(양 방향 발생)있으며, 1차 및 2차 사고간에 공간적으로 1.2마일, 시간적으로 34분의 차이가 있음을 도출하였다.

Eo(2012)은 한국도로공사 35개 노선 고속도로 데이터(2008-2010)를 기반으로 기초통계분석과 다차원적 사 고 특성 분석을 통해 1차사고와 2차 사고를 분석하였다. 또한 2차 사고 중 사망사고에 영향을 미치는 사고요 인에 대하여 상관관계 분석을 실시하였다. 이를 통해 2차 사고는 차-사람 사고유형이 가장 심각하다는 것을 확인하였고, 2차 사고 중 사망사고와 상관관계가 높은 사고유형, 사고원인, 사고 시간대, 노면의 상태, 차량 피해 정도 등 5가지 요인을 도출하였다.

Saker et al.(2017)은 포아송 및 음이항 회귀분석을 통해 2차 충돌사고 발생빈도 예측 모형을 개발하였으며, AADT, 교통 구성, 차로 수, 속도 제한 등 여러 변수가 2차 충돌사고에 주요한 영향을 미치는 것으로 분석하 였다.

3. 연구의 차별성

본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 심각성을 중점적으로 분석한 점에서 기존 연구와 차별화된 다. 기존 선행 연구들은 1차 사고와 2차 사고의 차이, 2차 사고 발생의 주요 요인, 그리고 시공간적 범위에 대한 분석에 주력하였다. 이러한 연구들은 주로 2차 사고의 발생 조건, 사고빈도, 그리고 시간적·공간적 범위 를 규명하는 데 집중하여 2차 사고 발생 메커니즘을 이해하는 데 기여하였다.

본 연구는 이러한 선행 연구의 결과를 바탕으로, 2차 사고의 '심각도'에 초점을 맞춘 영향 요인 분석을 수 행한 점에서 차별성을 갖는다. 특히, 2차 사고는 1차 사고에 비해 치사율이 훨씬 높고, 사고 발생 후 피해가 더 심각하다는 점을 고려하여, 단순히 발생 원인을 분석하는 데 그치지 않고 사고의 심각도에 영향을 미치는 구체적인 요인들을 다루었다.

이러한 심각도 분석을 통해 사고가 발생했을 때 얼마나 심각한 결과를 초래하는지, 어떤 요인들이 사고를 더 치명적으로 만드는지를 규명하였으며, 이를 기반으로 고속도로에서의 2차 사고 예방 및 피해 최소화를 위한 보다 실질적인 대책을 제시하고자 한다.

Ⅲ. 2차 사고 심각도 영향요인 분석

1. 데이터 검토 및 전처리

데이터는 최근 10년간(2014~2023년) 한국도로공사 관할 고속도로에서 발생한 교통사고 가운데 2차 사고 자료를 사용하였다. 통계분석을 실시하기 위해 데이터 전처리 과정을 실시하였다. 우선 결측치 및 이상치를 식별하여 제거하고 날씨 또는 노면상태 등 검색을 통하여 확인 또는 추정이 가능한 결측치는 대체하였다. 이 상치는 표준편차가 평균 ±3 이상인 값을 기준으로 식별 후 제거하였다. 통계학적으로 ±3 표준편차 범위를 벗어나는 데이터는 일반적인 분포에서 극히 드물게 나타나며, 이는 평균과 분산 등 통계값에 왜곡을 줄 수 있기 때문에 모집단의 일반적인 경향과 상당히 벗어난 극단적 값으로 간주하고 제거하였다.

분석에 적합한 형태로 데이터를 정규화 및 스케일링하여 모형 구축을 위한 사전 준비를 완료하였다. 10년 간 수집된 한국도로공사 관할 고속도로 전체 2차 사고 데이터를 기준으로 검토 및 전처리 과정을 거쳐 총 509건의 데이터를 이용하여 분석하였다.

2차 사고 심각도에 영향을 미치는 변수를 분석하기 위한 변수로 EPDO(Equivalent Property Damage Only, 대물피해환산법)를 사용하였다. EPDO는 교통사고의 심각도를 객관적으로 평가하기 위해 사용되는 지표로, 본 연구에서는 행정안전부가 산정한 EPDO 방식을 준용하였다. 이 방식은 국내 교통사고 심각도 평가의 표 준화된 지표로서 신뢰성이 높아, 본 연구 결과의 객관성 및 다른 연구와의 비교 가능성을 확보할 수 있다. 또한 정책 수립 및 안전 대책 마련 시 행정안전부의 실무적 활용성을 높이는 기반이 될 수 있을 것으로 판 단하였다. 산정 방식은 <식 1>과 같이 사망 사고 건수를 12배, 부상 사고 건수를 3배, 대물 피해 건수를 1배 로 가중치를 부여하여 합산한 것이다.

2. 기초통계분석을 통한 2차 사고 특성

2차 사고를 주야간, 사고유형, 날씨, 노면상태, 발생지점, 사고차량수, 사고차종 등 7가지 요인에 대하여 기 초통계분석을 실시하고 그에 따른 특징을 분석하고자 하였다.

1) 사고시간(주야, 시간대)별 2차 사고

사고시간 데이터를 먼저 주야로 구분하여 분석하고 시간대를 오전, 오후, 저녁, 새벽으로 세분화하여 자세 히 비교 및 분석하였다. 06시부터 18시까지를 주간, 18시부터 06까지를 야간이라고 정의하였다. <Table 4>와 같이 2차 사고의 38.9%(198건)가 주간에 발생하였으며, 야간에는 61.1%(311건)로 야간이 약 1.6배 많이 발생 한 것으로 나타났다. 치사율 역시 야간이 55.3%로 주간 38.9%보다 약 16% 높아, 야간에 2차 사고의 발생비 율이 높으며, 치사율 또한 높은 것으로 나타났다.

이는 야간에 교통량이 상대적으로 적어 교통사고의 발생건수가 적으나, 어두운 환경에서 운전자의 주의가 저하되고 반응시간이 길어져 전방의 사고에 대하여 빠르게 인지하고 대처하지 못하기 때문에 2차 사고의 발 생건수가 더 많고 치사율이 높은 것으로 판단할 수 있다.

<Fig. 1>

Accident rate and fatality rate by day and night

2) 날씨별 2차 사고

날씨는 맑음, 눈, 흐림, 비, 짙은 안개 등 5가지로 분류하였다. 2차 사고는 날씨에 따라 발생 빈도에 큰 차 이를 보였다. 맑음일 때 66.6%(339건)로 가장 많이 발생하였으며 흐림, 비, 눈 순으로 사고 비율이 높게 나타 났다. 맑은 날씨에서 사고 발생건수가 많은 것은 교통량이 많은 낮시간대가 맑은 날씨와 겹치는 경우가 많아 서일 확률이 높다. 다만, 날씨가 맑을 때 운전자들이 상대적으로 안도감을 느껴 속도를 더 높이거나 주의를 덜 기울이는 경향이 있어 전방사고에 대한 주의력이 낮을 가능성이 커질 수 있다.

치사율은 흐림이 56.6%로 가장 높았다. 이는 맑음보다 높은 비율로, 흐린 날씨에서는 가시거리가 짧아 운 전자의 시야가 제한되고 주행환경이 불안정한 상태에서 전방의 상황에 대한 인지능력이 저하되어 사고가 발 생할 경우 더 치명적인 결과로 이어질 가능성이 높다는 점을 시사한다.

<Fig. 2>

Accident rate and fatality rate by weather

3) 노면상태

노면상태는 건조, 습기, 적설 및 기타 4가지 항목으로 분류하여 분석하였다. 2차 사고는 건조한 노면일 때 400(78.6%)건의 사고가 발생하였고 그 다음으로는 습기가 있는 노면일 때 100건의 사고(19.6%)가 발생하였 다. 노면상태에 따른 2차 사고 치사율은 1건 발생한 기타를 제외하고 건조상태가 52.3%로 가장 높게 나타났 다. 건조한 날씨와 노면상태에서 사고 발생 시 고속 주행이나 과속으로 인해 전방사고 인지 후 대처를 위한 제동거리가 부족하기 때문으로 판단된다. 습기나 적설 상태에서는 노면이 미끄러워 운전자가 더욱 신중하게 운전하고, 속도를 낮추어 제동 거리를 더 길게 잡는 경향이 있기 때문에 2차 사고 발생건수가 적고 치사율이 낮은 것으로 볼 수 있다.

<Fig. 3>

Accident rate and fatality rate by road condition

4) 사고유형

사고유형은 차대차, 차대인, 차대시설, 기타 4가지로 구분하여 분석하였다. 2차 사고는 차-차 사고가 354건 (69.5%)이 발생하였고 다음으로는 차-사람의 경우 91건(17.9%)이 발생하였다. 차대차 사고의 치사율은 46.0% 로 일반 교통사고 대비 매우 높은 편이다. 이는 1차 사고 시 에어백 등 차량 내부의 안전장치가 이미 작동하 여, 2차 사고가 난 경우 보호장치가 없기 때문에 1차 사고보다 더욱 큰 충격을 받을 수 있다. 또한 차대인 사 고의 치사율은 90.1%로 상당히 높은데, 1차 사고 후 차량을 빠져나온 운전자가 후속차량과 충돌하는 경우가 대다수이다. 어떠한 보호장치 없이 고속의 주행차량과 직접 충돌하기 때문에 치명적인 결과를 초래한다. 2차 사고의 심각도가 매우 높다는 점에서 1차 사고에 의해 도로에 노출된 운전자의 안전을 위한 적절한 대응이 필요하다.

<Fig. 4>

Accident rate and fatality rate by accident type

5) 발생지점

사고발생지점은 본선, 터널, 램프, 졸음쉼터 등 4가지로 구분하여 분석하였다. 2차 사고 발생건수는 본선 이 90%로 가장 많았으며, 치사율은 49.8%로 전체 평균과 유사하게 나타났다. 반면 램프는 9건으로 매우 적 게 발생하였으나 치사율이 55.6%로 높게 나타났다. 램프의 기하구조가 대부분 급경사 및 곡선 등으로 시야 가 제한되어 전방의 상황을 파악하기 어렵다. 또한 1개 차로이거나 갓길의 부재로 1차 사고차량이 이동하거 나 운전자가 대피할 공간이 없다는 점 또한 치사율이 높은 원인으로 볼 수 있다.

<Fig. 5>

Accident rate and fatality rate by accident location

6) 사고차량수

사고차량수는 2차 사고 시 피해차량의 수를 의미한다. 예로 1차 사고에서 유출된 적재물 또는 차에서 이 탈한 운전자와 후방차량이 충돌한 2차 사고의 경우 사고차량수는 1대인 단독사고이다. 1차 사고 차량이 정 차하고 있는 상황에서 후방차량이 전방의 차량을 추돌한 경우에는 2대이다.

사고차량수는 2대가 50.3%로 가장 많았고 3~4대가 연속으로 충돌한 사고가 41.3%로 뒤를 이었다. 5대 이 상의 차량이 충돌한 대형사고는 30건으로 5.9%였으며, 최대 22대가 추돌한 사고가 1건 포함되었다. 치사율은 단독사고를 제외하고 대부분의 사고가 50% 내외 수준으로 높게 나타났다. 2대 이상의 차량이 연루된 경우 충격의 충격이 커지고, 특히 다중추돌사고는 구조 작업이 복잡하고 소요시간이 크기 때문에 인명피해가 큰 것으로 판단된다. 반면 단독사고는 주로 1차 사고의 이탈물에 의한 후방차량의 충돌이나, 전방사고를 회피하 다가 가드레일 등에 최초 충돌하는 경우로 충격에 의한 피해가 낮으며, 사망사고는 주로 1차 사고 차량의 운 전자와 충돌한 경우이다. 다중추돌사고는 치사율이 높으므로 교통안전 대책이 매우 시급하며, 단독사고의 경 우도 충분한 주의와 조치가 필요할 것으로 보인다.

<Fig. 6>

Accident rate and fatality rate by number of vehicles

7) 사고차종

사고차종은 2차 사고 차량으로 승용차, 승합차, 화물차, 트레일러, 기타(특수차량) 등 5가지로 구분하였다. 2차 사고 차종은 승용차가 44.0%로 가장 많았고, 다음으로 화물차가 38.9%로 나타났다. 치사율 또한 승용차 가 54.0%로 가장 높게 나타났는데 이는 승용차가 대형 차량에 비해 충격에 대한 저항력이 낮아, 충돌 시 탑 승자가 큰 피해를 입을 가능성이 높기 때문인 것으로 판단된다. 다만 사망자가 1차 사고 차량의 탑승자인지, 2차 사고 차량의 탑승자인지에 따라 분석의 방향이 다를 수 있다. 화물차의 경우 상대적으로 충격을 흡수할 수 있는 차체가 있어 2차 사고 차량인 경우 치명적인 피해를 입지 않을 수도 있으나, 전방차량은 화물차에 의해 큰 피해를 받을 수 있기 때문이다.

<Fig. 7>

Accident rate and fatality rate by vehicle type

기초통계 분석 결과에 따라 2차 사고의 특징을 분석한 결과, 2차 사고의 발생빈도가 높은 영향요인들과 치사율간의 차이가 있음을 발견하였다. 야간, 흐림, 다중추돌, 램프, 승용차 등의 요인의 치사율이 상대적으 로 높게 나타났다. 특히 2차 사고는 운전자가 전방의 위험을 제대로 인식하지 못하는, 시인성이 낮은 상황에 서 치사율이 높다. 따라서 2차 사고에 대한 분석은 단순히 사고 발생 요인만을 파악하는 것이 아니라, 사고 의 심각도에 미치는 요인을 분석하는 것이 더욱 중요하다. 2차 사고는 1차 사고와 시간적, 공간적 차이가 존 재하므로 그 시간과 공간 내에서 후발 사고를 예방하기 위한, 특히 치사율을 줄이기 위한 대응책이 모색되어 야 할 것이다.

3. 상관관계 분석

본 연구는 2차 사고의 심각도에 영향을 미치는 유의미한 요인을 도출하기 위해 상관관계 분석을 실시하였 다. 상관관계 분석은 Pearson 상관계수를 사용하였다. -1부터 +1사이의 값을 갖는 상관계수는 두 변수간의 상 호 관계를 나타냄으로써 음의 상관계수는 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소하는 경향, 양의 상관계수는 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가하는 경향이 있다는 것을 의미한다. 즉, 절대값 기준으로 0에 근접할수 록 상관관계는 작으며 절대값이 1에 근접할수록 상관관계가 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서의 상관계수에 관한 가설은 다음과 같다.

고속도로에서 발생한 2차 사고 데이터를 기반으로 EPDO를 종속변수로 설정하고 그 외 12가지 요인을 독 립변수로 설정하였다. 상관관계 분석에 활용한 변수별 카테고리는 <Table 11>과 같다.

유의확률이 0.01미만이거나 근접한 변수들을 분석한 결과, EPDO(종속변수)와 상관관계가 있는 요인으로 는 주야, 사고유형, 사고차량수, 사고차종으로 나타났다. <Table 12>는 2차 사고 심각도(EPDO)와 요인간의 상관관계를 분석한 결과이다. 주야는 상관계수가 0.113으로 야간에 사고가 발생할수록 그 심각도가 증가하는 것으로 나타났다. 사고유형(차대차, 차대인, 차대시설, 기타)은 상관계수가 -0.112으로 차대시설이나 기타 유 형의 사고일수록 사고 심각도가 감소하는 것으로 나타났다. 사고차량수는 상관계수가 0.200으로 사고차량수 가 많아질수록 사고 심각도가 증가하는 것으로 나타났다. 사고차종은 상관계수가 –0.130으로 화물차, 특수 차량 등 사고차종의 크기가 클수록 사고 심각도가 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 2차 사고의 심 각도와 요인들 간의 중요한 연관성을 보여주며, 유의미한 상관관계가 있는 것으로 도출된 요인들이 실제로 사고 대응 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

4. 2차 사고 예방을 위한 개선방안

전방 1차 사고의 시인성 확보는 2차 사고를 예방하는 데 중요한 요소이다. 특히 곡선 구간, 오르막이나 내 리막, 터널과 같이 시야가 제한된 구간에서 전방사고를 인지하기 어려워 2차 사고의 심각도가 증가할 수 있 다. 상관관계 분석 결과에서도 나타난 바와 같이 야간, 사고 차량 수, 사고유형, 그리고 사고 차종은 2차 사 고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 또한 2차 사고 데이터의 한계로 인하여 2차 사고에 대 한 시·공간적 범위를 설정하지 못하였다. 이와 같은 점을 고려하여 2차 사고의 원천적인 예방을 위하여 다음 과 같은 개선방안을 제시할 수 있다.

1) 전방사고에 대한 신속한 알림 시스템 도입

분석 결과, 야간이나 시야 제한이 있는 환경에서 2차 사고의 발생 위험이 높은 것으로 나타났다. 따라서 차량 간 통신 시스템(V2V, Vehicle-to-Vehicle Communication)을 통해 고속도로에서 1차 사고 발생 시 사고 차 량이 후속 차량들에게 사고 위치와 상황을 실시간으로 전송할 수 있는 시스템이 필요하다. 이 시스템은 특히 곡선 구간이나 터널 구간처럼 시야가 제한된 구역에서 유용하며, 전방 사고 발생 시 도로변 전광판이나 디지 털 경고 시스템이 자동으로 작동하여 운전자에게 경고 메시지를 전달함으로써 후속 사고의 위험을 줄일 수 있다. 승용차 및 차량에서 이탈한 운전자가 고속 주행 상황에서 잘 보이지 않는 문제가 있으므로 후속 차량 에게 전방 상황을 빠르게 전달하여 사전에 대응할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 야간에는 사고 인지 시간 이 더욱 길어질 수 있어 이 시스템의 필요성이 특히 강조된다.

2) 야간 시인성 향상을 위한 방안

분석 결과에 따르면 야간에 발생한 사고가 주간에 비해 높은 치사율을 보였으며, 이는 시야 제한으로 인 해 사고 발생지점을 늦게 인지하는 것이 주요 원인으로 분석되었다. 현재 비상등이나 삼각대는 야간 및 악천 후 환경에서 충분한 시인성을 제공하지 못하므로 고광도 LED 경고등을 활용하여 후방에서 접근하는 차량이 멀리서도 사고 지점을 인지할 수 있도록 개선이 필요하다. 이를 위해 고속도로 구간에 설치된 디지털 전광판 이나 가변 교통 안내 표지판을 활용하여 사고 발생 즉시 후속 차량에게 위험 상황을 실시간으로 전달하는 시스템이 구축되어야 할 것이다. 또한 반사율이 높은 마커를 설치하여 후속 차량들이 야간에도 사고 지점을 사전에 인지하고 속도를 줄이도록 유도함으로써 2차 사고 위험을 감소시킬 수 있다.

3) 사고 유형별 맞춤형 대응 시스템 구축

차대차 사고 및 차대인 사고 유형이 2차 사고 중에서도 특히 높은 치사율을 보였으며, 이는 1차 사고로 정 차한 차량이나 이탈한 운전자가 후속 차량에 의한 충돌을 피하기 어려운 상황에서 발생하는 경우가 많다. 이 를 예방하기 위해 구조대와의 실시간 연계 시스템을 강화하여 사고 발생 직후 구조대가 신속히 도착해 현장 을 통제할 수 있는 체계를 마련하는 것이 필요하다. 사고 정보가 구조대에 실시간으로 전달되어 즉각적인 출 동이 가능하도록 하며, 전방 사고 지점에 경고등이나 디지털 경고판을 설치하여 후속 차량들이 사고를 인지 하고 속도를 줄일 수 있도록 지원해야 한다. 특히 차량에서 이탈한 운전자나 승객의 안전을 보장하기 위한 구조 대책을 마련함으로써 다중 추돌사고 발생 가능성을 줄이고 인명 피해를 최소화할 수 있을 것이다.

4) 차량 유형별 예방 조치 강화

사고 차종에 대한 분석 결과, 화물차나 특수차량과 같은 대형 차량일수록 2차 사고 시 사고의 심각도가 상대적으로 낮은 경향을 보였다. 이는 대형 차량이 사고 시 더 튼튼한 구조를 갖추고 있어 탑승자에 대한 직 접적인 피해는 상대적으로 적을 수 있지만 후속 차량과의 추가 충돌 위험을 높일 수 있다는 점에서 별도의 예방 조치가 필요하다. 대형 차량이나 화물차는 사고 시 후속 충돌의 위험을 더욱 높일 수 있기 때문에 대형 차량 운전자를 대상으로 사고 발생 시 갓길에 정차 후 신속히 안전 구역으로 대피하도록 하는 안전 교육을 강화할 필요가 있다. 또한 화물차나 대형 트럭에는 사고 발생 시 자동으로 후속 차량에 경고를 전달할 수 있 는 사고 감지 및 경고 시스템을 장착하는 방안을 검토할 수 있다.

상대적으로 크기가 작은 승용차의 경우, 사고 시 구조적 보호가 제한적이기 때문에 2차 사고 발생 시 사 고 심각도가 높게 나타나는 경향이 있다. 이를 개선하기 위해 승용차 운전자를 대상으로 한 안전 조치와 기 술적 지원 방안을 추가로 제안할 수 있다. 승용차의 경우 사고 발생 시 주변 차량이 사고를 빠르게 인지할 수 있도록 고광도 비상등 또는 LED 경고 시스템을 승용차에 장착하는 방안을 검토할 수 있다. 이 시스템은 사고 직후 자동으로 활성화되어 후속 차량이 사고 상황을 조기에 인지하고 속도를 줄일 수 있도록 도울 수 있다.

5) 2차 사고 데이터 기록 체계 개선

본 연구에서는 데이터의 한계로 인해 2차 사고에 대한 시간적·공간적 제약을 설정하지 않았다. 한국도로 공사의 2차 사고 데이터에는 1차 사고와의 시간적·공간적 간격을 구체적으로 기록한 자료가 포함되어 있지 않으며, 고속도로 외의 교통사고 데이터는 대부분 2차 사고에 대해 분류하거나 관리·기록하지 않고 있다. 현 재 국내에서는 2차 사고 발생에 대한 명확한 기준이 마련되지 않았으며, 사고 기록 체계가 주로 1차 사고 중 심으로 이루어져 있어 2차 사고의 발생 특성과 연관성을 체계적으로 분석하는 데 한계가 존재한다. 이러한 데이터 제약으로 인해 2차 사고가 1차 사고와 직접적 연관을 가진 후속 사고인지, 독립적 사고인지를 명확히 구분하기 어려운 경우가 발생할 수 있다. 따라서 향후 2차 사고 데이터 구축 시 1차 사고 발생 후 2차 사고 발생 시점과 발생 위치에 대한 시간적·공간적 데이터를 포함하는 개선이 이루어진다면 2차 사고에 대한 명 확한 정의와 정교한 분석이 가능해질 것이다. 이러한 데이터 구축 개선을 통해 2차 사고의 특성을 보다 정확 하게 파악하고 이를 기반으로 세부적이고 실질적인 예방 대책을 수립하는 데 기여할 수 있을 것이다.

Ⅳ. 결론 및 향후 연구과제

본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 심각성을 분석하고, 그에 따른 개선 방안을 제시하고자 하 였다. 2차 사고는 1차 사고에 비해 치사율과 심각도가 매우 높아 이에 영향을 미치는 요인에 대한 구체적인 분석이 필요하다. 지난 10년간 국내 고속도로에서 발생한 2차 사고 데이터를 기반으로 2차 사고의 요인별 사 고빈도 및 치사율을 검토하고, 상관관계 분석을 통해 2차 사고 심각도(EPDO)에 영향을 미치는 요인을 도출 하였다. 그 결과 주야, 사고차량수, 사고유형, 사고차종 등이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러 한 요인들에 대한 개선이 2차 사고의 위험을 줄이는 데 기여할 수 있음을 확인하였다.

2차 사고 심각도 감소를 위한 방안으로 전방사고에 대한 사고 알림시스템 도입, 야간 시인성 향상, 신속한 사고대응체계를 제시하였다. 전방사고 알림 시스템 도입은 후속 차량들이 사고를 미리 인지하여 다중 추돌 사고를 방지하고, 사고 심각도를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 또한 야간 시인성 향상 방안은 야간이나 시 야가 제한된 환경에서 발생하는 사고 위험을 낮추기 위한 효과적인 방법이다. 고광도 LED 경고등과 반사율 이 높은 도로 마커는 후속 차량들이 사고 지점을 사전에 인지하고 속도를 줄일 수 있도록 도와준다. 더불어, 신속한 사고대응체계 구축은 사고 발생 후 구조대가 빠르게 현장에 도착하여 추가적인 인명 피해를 최소화 할 수 있도록 한다. 이 세 가지 방안을 통합적으로 적용하면 2차 사고의 치명적인 위험성을 크게 줄일 수 있 을 것이다.

본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 심각도에 초점을 맞추어, 이에 영향을 미치는 요인을 분석 하고, 그와 관련된 방안을 모색한 것에 의의가 있다. 기존의 연구들은 주로 2차 사고의 발생 요인이나 시공 간적 범위에 대해 집중하였으나, 본 연구는 사고의 심각도를 객관적으로 분석하고 그와 관련된 개선책을 제 시함으로써 2차 사고 예방의 구체적인 방향을 제시하였다. 이는 고속도로에서 빈번하게 발생하는 치명적인 사고를 줄이기 위한 실질적인 대안을 모색했다는 점에서 차별성을 갖는다.

다만 본 연구는 국내 고속도로를 중심으로 2차 사고 데이터를 분석하였기 때문에 국도나 도시고속도로 등 다른 도로 환경에서 발생하는 2차 사고의 특성을 충분히 고려하지 못했다는 한계가 있다. 또한 시간적·공간 적 분석이 제한적이었으며, 데이터의 제약으로 인해 사고 발생 조건에 대한 정밀한 구분이 이루어지지 않았 을 수 있다. 본 연구에서 사용된 상관관계 분석은 2차 사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 유 의미한 결과를 제공했지만, 이를 보다 고도화된 예측 모델로 발전시키기 위해 예측 모형을 개발할 필요가 있 다. 이를 통해 사고 심각도를 예측하고, 이에 따른 예방 조치를 실시간으로 제공할 수 있을 것이다.

향후 2차 사고 심각도에 대한 예측 모형을 개발하고, 전방사고 알림 시스템에 대한 개선방안을 구체와 하 여 기술적·제도적 방안을 모색하는 연구를 수행할 계획이다. 이를 통해 2차 사고 발생 가능성을 줄이고, 사 고로 인한 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있는 체계적인 교통안전 대책을 마련하고자 한다.