Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

최근 전체 교통사고 중 보행자 교통사고 비율이 감소하지 않는 상황에 대응하기 위해서 국가의 교통안전 정책이 보행자 안전을 중심으로 전환될 필요성이 있다는 주장이 제기되고 있다. 특히, 보행자 교통사고가 빈 번한 신호교차로 내 보행자 안전 강화를 위한 개선 방안으로는 바닥형 신호등, 대기쉼터, 중앙보행섬, 무단 횡단 방지 휀스 등과 같은 물리적 시설물 설치가 주로 권장되고 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021). 또한, 경찰청은 신호교차로 횡단보도에서 발생하는 보행자 교통사고의 심각성을 인식하고, 2022년 보행속도 연구를 통해 보호구역 내 보행속도 기준을 0.8m/s에서 0.7m/s로 하향 조정한 바 있다(Han et al., 2020). 그리고, 횡단보도 내 보행자 보호 의무 강화를 위해 우회전 시 일시정지 의무를 명시한 ^｢도로교통 법_｣을 개정하고, ^｢도로교통법 시행규칙_｣을 통해 녹색신호 시 우회전이 가능한 우회전 신호등 설치 조항을 신설하였다.

하지만, 신호교차로 횡단보도에서 보행자 안전 강화를 위해서는 보행신호시간 길이 산정에 대한 고려와 함께 보행신호시간 조정도 필요하다. 현재 보행신호시간의 길이는 횡단보도 길이와 보호구역 유무에 따라 결정되며 24시간 동일하게 운영된다. 이에 따른 문제점은 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 보행 수요의 변화가 고려되지 않은 보행신호시간 계획 결정으로 인하여, 보행자의 수요가 증가하는 시간대에는 적색신호 시 잔류하는 보행자가 발생한다. 특히 최근 3년간(2019~2022년) 보행자 사망자 수인 3,413명 중 540명(15.8%) 은 18시~20시에 발생하였고, 332명(9.7%)은 06시~08시에 발생하여 시간대별 보행자 교통사고가 다른 특성을 보이고 있음을 확인하였다(Korean National Police Agency, 2022). 둘째, 하향된 보행속도 기준인 0.7m/s는 학교 정문 반경 300~500m 이내 보호구역(Ministry of the Interior and Safety, 2023)에 포함되는 횡단보도에서만 적용 하고 있어, 통학로 상 보행속도 기준인 1.0m/s를 적용하는 횡단보도의 경우 교통약자의 특성을 고려한 보행 신호시간 계획이 이루어지지 못하고 있다. 셋째, 우회전 신호등 설치를 권고하고 있지만, 보행신호시간 부족 으로 횡단보도 내 잔류보행자가 발생할 경우 우회전 신호등은 오히려 보행자의 안전성을 저하시킬 수 있다.

이러한 문제는 신호교차로 횡단보도 내 보행신호시간의 시간대별 운영 대책과 전략이 부족하다는 점에서 비롯된다. 이에 따라 보행 수요가 증가하는 시간대에는 적색신호 시 횡단을 마치지 못한 보행자가 잔류하는 현상이 발생한다. 따라서, 보행신호가 적색으로 바뀌었을 때 잔류보행자를 보호할 수 있는 구체적인 방안이 필요한 실정이다.

이에 본 연구는 보행자의 수요와 특성이 반영되지 않은 단순한 보행신호시간 계획으로 인해 잔류보행자 가 발생하는 교차로 횡단보도를 대상으로, 보행자 중심의 시간대별 보행신호시간 계획을 제시하고 보행자의 안전성과 편의성을 증진하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 스마트교차로 등에서 수집이 용이한 자료를 활용 하여 적색신호 시 횡단보도 내 잔류하는 보행자의 수(잔류보행량)와 잔류보행자의 위치를 예측하는 모형을 개발하고자 한다. 또한, 예측된 결과를 기반으로 안전성 분석과 통계적 검정을 통해 설정한 기준값을 초과하 는 시간대에 한하여 보행신호시간을 초 단위로 변경하고, 그 효과를 분석 및 검증함으로써 실무 적용 가능한 보행 시차제 운영 전략을 제시한다.

보행신호시간 최적화는 ^｢교통신호기 설치·운영 업무편람_｣(Korean National Police Agency, 2022)을 근거로 하며, 신호 연동 및 시스템 안정성을 고려하여 과학적으로 조정하고, 통계적 분석을 통해 적정 시간을 도출 하고자 한다. 본 연구를 통해 우회전 신호를 받은 차량과 잔류보행자 간의 상충 위험을 최소화하고, 이를 기 반으로 보행자 중심의 교통운영 체계 정착에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

2. 연구의 범위 및 절차

본 연구의 자료수집은 2022년 9~10월 평일에 조사 및 분석하였으며, 2023년 현장 적용까지 총 2년치를 분 석하였다. 신호교차로의 보행신호시간 변경 전·후에 대한 보행량, 잔류보행량, 잔류보행자 위치, 우회전 현황 (교통량, 정지, 대기차량) 등의 자료를 24시간 수집하여 활용하였다.

공간적 범위는 경기도 오산시 내에서 보행신호시간 부족으로 인해 보행자 안전성이 저하되고 보행 불편 민원이 지속적으로 제기되는 세 개의 신호교차로와 아홉 개의 횡단보도를 대상으로 한다.

본 연구의 주요 내용은 다음과 같다. 이론적 배경 및 선행연구 고찰, 잔류보행량 및 잔류보행자 위치 예측모형 개발을 위한 자료수집, 예측모형 개발 및 검증, 적정 시간대 및 최적화시간 결정, 보행신호시간 최적화의 효과 평가 및 검증, 결론, 활용 방안 및 향후 연구 과제이다. 연구 항목별 세부 내용은 <Fig. 1>에 제시되어 있다.

<Fig. 1>

Research promotion Process

Ⅱ. 관련 이론 및 선행 연구 고찰

1. 보행자 신호체계 운영기법 및 관련 연구

보행자 중심의 신호체계 운영기법은 선행 보행시간(Leading pedestrian interval), 후행 보행시간(Lagging pedestrian interval), 1주기 2회 부여(Pedetrain twice crossing), 보행시간 연장(Pedestrian signal time extension system) 등이 있으며 개요는 <Fig. 2>와 같다(Korean National Police Agency, 2022).

<Fig. 2>

Concept of Pedestrian signal operating method

1) 보행신호시간 연장

경찰청에서 제시한 보행신호시간은 보호구역 여부와 횡단보도 길이에 따라 산정되며, 보행속도는 일반구 간 1.0m/s, 보호구역은 0.7m/s를 기준으로 녹색신호와 점멸신호로 구성되어 적용된다. 자동 연장 시스템은 횡 단 중인 보행자를 검지 센서를 통해 인식하고 신호시간을 5~10초 범위 내에서 연장하는 방식으로 운영된다. 연장 시에는 보행 점멸신호를 유지하는 것이 원칙으로 한다. 횡단길이에 따른 연장 식은 Eq. (1)과 같다 (Korean National Police Agency, 2022). Kang et al.(2019)은 보행자 중심의 교통신호 시범 운영 연구에서, 차량 보다 보행자 통행량이 많은 지점에서는 최대 녹색시간이 기존 대비 140%까지 증가할 수 있으며, 이에 따라 보행자 대기행렬의 길이가 평균 2.4m(약 25%) 감소하고, 보행자 1인당 점유 공간은 0.265m²(약 31%) 증가하 는 결과를 도출하였다. 이를 통해 탄력적인 보행신호 운영의 필요성을 시사하였다.

where, L = crossing distance(m)

2) 선행, 후행 보행시간

선행 보행시간(Leading Pedestrian Interval, LPI)은 차량신호보다 3~7초 먼저 보행신호를 점등하여 보행자가 교차로를 선점함으로써 접근 차량 운전자의 인지율을 높이는 보행신호 운영방식이다. Korean National Police Agency(2022)에 따르면, LPI 운영은 보행자 사망 및 중상 사고를 유의미하게 감소시키는 효과가 있으며, Kim et al.(2019a)의 시뮬레이션 분석에서는 5초 이상의 LPI 적용 시 차량-보행자 상충이 크게 감소하고 LPI는 7초 가 적정한 것으로 나타났다. Kim et al.(2019b)은 LPI가 동시 또는 후행 방식보다 보행자 안전성 확보에 유리 하며, 차량과 보행신호 간 시간차는 5초 이내가 적정하다고 제시하였다. Kim et al.(2020)의 연구에서도 비보 호 좌회전 및 우회전 공용차로에서 LPI 적용 시 위반율이 접근로별 50% 이상 감소하여 보행자 안전 개선 효 과가 확인되었다.

후행 보행시간(Lagging Pedestrian Interval)은 직진신호가 점등된 후 보행신호가 지연되어 점등되기까지의 시간차를 의미하며, 지나치게 긴 간격은 운전자의 신호 오판에 따른 교차로 진입 위험을 초래할 수 있다 (Korean National Police Agency, 2022). Bang et al.(2011)은 후행 보행시간을 3초~7초로 조정한 결과, 보행량이 많은 경우(300명/시)에는 5초 이상부터 차량 지체가 감소하고, 7초 시 최저 지체값을 보였다고 분석하였다. 다만, 후행 시간이 길수록 보행자의 전체 횡단시간은 증가하는 한계가 존재함을 지적하였다.

3) 보행신호 주기 및 시차제

Chae et al.(2020)은 무단횡단이 빈번한 폭이 좁은 횡단보도를 대상으로 보행신호 1주기 2회 부여를 적용한 결과, 보행자 평균 대기시간이 약 30초 단축되고, 무단횡단율은 평균 19% 이상 감소한 것으로 나타났다. 특 히 보행신호 간격을 짧게 설정할수록 무단횡단 감소 효과가 뚜렷했으며, 대기시간 단축이 보행자 편의 및 안 전 향상에 효과적임을 확인하였다.

보행 시차제는 차량 신호시간의 Time of Day(TOD) 개념을 보행신호에 적용한 것으로, 시간대나 요일별로 횡단보도의 보행신호 시간을 탄력적으로 조정하는 방식이다. 이는 보행자 안전과 편의를 고려하여, 학교 앞 이나 업무 밀집 지역 등 보행자가 집중되는 장소에서 특정 시간대에 보행신호 시간을 연장하여 운영하는 것 을 의미한다(Korean National Police Agency, 2022).

2. 보행속도, 잔류보행자 관련 연구

Kim et al.(2002)는 횡단보도 기하구조, 보행자 수, 보행 특성 등을 종합적으로 반영한 보행신호시간 산정 모델을 개발하였으며, 보호구역 인접 시 인지반응시간이 추가로 요구되고, 보행속도는 일부 구간에서 1.0m/s 이하로 나타나며, 소로의 경우 밀집도 0.475인/m²부터 혼잡지체시간이 급격히 증가하는 것으로 나타났다.

Park and Kwon(2003)은 보행량 및 보행밀도와 보행속도 간 상관관계를 분석하여, 보행속도는 보행밀도에 반비례함을 제시하였다. 보행 특성과 차량 흐름 개념의 차이를 강조하며, 보행속도 예측을 위한 회귀모형의 타당성을 검증하였다.

Shin et al.(2006)은 고령자를 대상으로 횡단보도 길이에 따른 보행속도 차이를 분석하였으며, 10m 이하 구 간에서는 0.88m/s, 10~20m 구간은 0.95m/s, 20m 초과 구간은 1.03m/s로 확인되어, 횡단 거리 증가에 따라 보 행속도가 상승하는 경향을 제시하였다.

Lee(2008)은 신호기가 설치된 횡단보도에서 양방향 보행 흐름의 속도 변화를 시뮬레이션을 통해 분석하였 으며, 보행 밀도 증가 시 자유보행 흐름이 제한되고 횡단 기회가 감소함을 확인하였다.

Jang et al.(2013)은 GPS 기반으로 보행자의 횡단보도 내 종방향 속도(longitudinal speed)를 측정하였고, 보 행 밀도 증가 시 보행속도가 감소하다 일정 수준 이하에서 정체된다는 특성을 제시하였다. 또한 횡단시간 증 가는 횡단보도 길이의 영향을 크게 받는다고 분석하였다.

Shim et al.(2008)은 보행신호 점멸 시작 시점을 기준으로 3,658명을 대상으로 잔류보행자 실태조사를 실시 한 결과, 적색신호 시 잔류율은 1.5%~20.7%, 평균 10%로 나타났으며, 8차로 횡단보도에서 가장 높은 잔류율 363명 중 75명(20.7%)이 관측되었다. 이는 횡단보도별 보행신호운영의 다양화 필요성을 시사한다.

3. 선행연구와의 차별성

횡단보도를 이용하는 보행자와 관련된 이론, 지침 및 선행연구를 종합해 보면, 보행자 중심의 교통안전 패 러다임 변화에 부응하기 위해 보행자의 안전과 편의 증진을 목적으로 횡단 보행속도 관련 연구가 지속적으 로 이루어지고 있다. 특히 경찰청은 교통약자 보행속도 개선연구를 통해 보행속도를 0.8m/s에서 0.1m/s 하향 하여 0.7m/s를 적용하고 있다. 그러나 개선된 보행속도(0.7m/s)는 보호구역 내에서만 적용되며, 일반적인 횡단 보도에서는 적용되지 않고 있다.

국내외에서 보행자 중심의 보행 신호시간 운영 방법에 대한 다양한 제시가 이루어지고 있다. 그 중 선행, 후행 보행 신호시간은 보행 신호시간의 시작 시점을 변경하여 운영하는 방식으로, 보행수요가 증가하는 특 정 시간대에 횡단보도 보행자의 안전성을 확보하기에는 한계가 있다. 선행연구 결과, 보행수요 증가에 대한 별도의 보행 신호운영 필요성이 제기되고 있으며, 이에 따라 보행 시차제와 같은 지침은 존재하지만, 준거와 기준이 명확하지 않아 현장에서 보행 시차제 운영에 한계가 발생한다.

보행신호 자동 연장시스템이 도입되어 잔류보행자에 대한 신호 연장 임계시간을 5~10초로 제시하고 있으 나, 이는 독립교차로와 단일로를 대상으로 설치된다. 연동교차로에서는 진행대 폭, 연동체계, 지·정체 등의 문제로 연장시스템 확대까지는 시간이 많이 소요될 것으로 예상된다.

따라서, 본 연구는 최근 전국적으로 설치된 ITS, C-ITS, 스마트교차로 등에서 수집한 자료를 활용하여 잔 류보행량과 잔류보행자 위치에 대한 예측모형을 각각 개발하고, 통계적으로 유의미한 값이 발생하는 시간대 에 한해 보행 신호시간을 초 단위별로 최적화 후, 그 결과를 통계적 분석을 통해 보행수요별 적정 보행신호 운영 기준을 제시하고자 한다. 최종적으로 본 연구 결과가 일반적인 교차로 내 횡단보도 운영에 적합한지를 검증하고, 한계점을 지적하여 현장에서 실무자가 겪고 있는 보행 시차제 운영 문제에 대한 해결방안을 제시 하고자 한다.

Ⅲ. 잔류보행량 및 잔류보행자 위치 예측모형 개발

1. 데이터수집 및 변수설정

본 연구는 보행속도 기준 1.0m/s가 적용되는 일반 교차로 중, 초등학교 및 중학교의 등·하교 시간대 통학 로 경로에 포함되거나, 상가 및 학원가가 밀집되어 보행신호시간 부족에 따른 보행자 안전성 저하와 보행 불 편 민원이 지속적으로 발생하는 3개 교차로의 9개 횡단보도를 대상으로 하였다. 기하구조와 신호 운영현황 은 <Fig. 3>과 같다. 각 교차로에는 고정형 영상 수집 장치를 설치하여 평일 24시간 연속 촬영 데이터를 확 보하였고 이를 바탕으로 보행신호 종료 후 적색신호 시 횡단보도 내에 잔류하는 보행자를 정량적으로 분석 하였다. 수집된 영상은 신호 종료 후 초 단위로 프레임을 분할하여 잔류 보행자 수(TRPV) 및 잔류보행자의 위치(MRPL)를 방향별로 계측하였다. 보행자의 위치는 현장 조사를 통해 확보한 미터 단위의 횡단보도 길이 (CL)를 기준으로 하였다. 변수는 총 보행량(TCPV), 총 교통량(TTV), 무단횡단(JW) 등의 정보를 수집하였다. 여기서 제1횡단보도는 조사대상 횡단보도를 기준으로 우회전 차량이 첫 번째 마주하는 횡단보도를 의미하 며, 2횡단보도는 우회전 차량이 두 번째로 마주하는 횡단보도로 구분하여 교통량(RTV), 정지(RVS), 대기차량 대수(RQ)로 정의하였다. 본 연구에서는 자료를 교통 신호 주기(cycle)별로 수집하고, 이후 해당 데이터를 시 간 단위로 합산, 변환하여 분석을 수행하였다. 분석 전에 이상치 제거 및 결측값 보정 등 전처리를 위해 검 증 및 기초 통계분석 하였으며 그 값은 <Table 1>와 같다.

<Fig. 3>

Study Site Geometry and Signal Timing Plan

2. 데이터 검증 및 예측모형 개발

변수 간의 상관분석(Correlation Analysis) 및 다중공선성 분석(Multicollinearity Analysis)을 통해 설명력과 변 수 간 독립성 확보 여부를 <Table 2>와 같이 검증한 결과, 보행량(TCPV)과 잔류보행량(TRPV)의 상관관계는 r=0.895(유의확률 0.000) 보행량과 잔류보행자 위치(MRPL)의 상관관계는 r=0.900(유의확률 0.000)로 강한 양 적 선형관계를 보였으며, 제2횡단보도의 우회전 대기차량(RVS2)과 정지차량(RQ2)의 상관관계가 r=0.923(유 의확률 0.000), 제1횡단보도의 우회전대기차량(RQ1)과 정지차량(RVS1)이 상관관계가 r=0.899(유의확률 0.000) 로 강한 양적 선형관계를 나타냈다. 다중공선성 분석에서는 공차(Tolerance) 0.1이상, 분산팽창요인(Variance Inflation Factor, VIF) 10 이하로 모든변수에서 다중공선성 문제가 없는 것으로 판단하여, 독립변수를 이용하 여 잔류보행량, 잔류보행자 위치에 대한 예측모형을 개발하였다.

본 연구의 종속변수인 잔류보행량(TRPV), 잔류보행자 위치(MRPL)는 음의 값을 가질 수 없는 가산자료이 다. 이러한 데이터를 분석할 때 제곱근 변환, 로짓 변환을 해도, 예측에 이분산성과 비선형문제가 발생하는 한계를 가진다. 따라서, 최소자승법(ordinary least squares)에 기초한 선형회귀모형은 적절하지 않고 가산자료 데이터 분석에 적절한 분포함수를 가지고 있는 포아송 회귀모형(Poisson Regression), 음이항 회귀분석 (Negative Binomial Regression)을 통해 종속변수에 대한 독립변수의 영향력을 분석하였다. 종속변수(TRPV, MRPL)에 대한 두 모형의 설명력 비교, 과분산 여부를 우도비 검정통계량(Likelihood Ratio Test)으로 판단하 고, 총이탈도(Deviance) 및 정보기준지수(AIC, BIC)를 활용하여 최적 모형을 선정하였다. 최종적으로 유의확 률(p-value)이 낮은 변수를 순차적으로 제거하는 후진 제거법(Backward Elimination)을 적용하여 <Table 3>와 같이 예측모형을 확정하였다. 잔류보행량의 경우 음이항 회귀모형의 설명력이 높게 나타났으며, 독립변수로 는 보행량의 계수값이 0.011(유의확률, 0.000), 제1횡단보도 접근 우회전 교통량이 0.006(유의확률, 0.012), 제2 횡단보도 접근 우회전 교통량이 0.004(유의확률, 0.016)으로 Eq. (2)와 같다. 잔류보행자 위치의 경우 포아송 회귀모형의 설명력이 높게 나타났으며, 독립변수로는 보행량의 계수값이 0.009(유의확률, 0.000), 제2횡단보 도 접근 우회전교통량이 0.007(유의확률, 0.037)로 Eq. (3)과 같다.

where,

3. 잔류보행량 및 잔류보행자 위치 예측모형 정확도 검증

잔류보행량 및 잔류보행자의 위치 예측모형 개발에 따른 정확도 분석은 실제값과 각각의 모형의 예측값 간의 오차를 이용하여 수행하였다. 분석에는 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)와 평균절대편차 (mean absolute deviation, MAD)를 사용하였으며, <Table 4>에 나타난 바와 같이 전체 평균 RMSE는 4.326, MAD는 2.654로 나타났다. 잔류보행량(TRPV)의 경우, RMSE는 3.228, MAD는 1.764로 음이항 회귀모형이 우 수한 성과를 보였다. 잔류보행자 위치(MRPL)의 경우, RMSE는 0.676, MAD는 0.306으로 포아송 회귀모형의 정확도가 높게 나타났다.

Ⅳ. 보행신호 최적화 시간 기준과 평가

선행연구 및 ^｢보행사고 예방을 위한 안전시설 설치 가이드북_｣(Korean National Police Agency, 2022) 에서도 시간대별 보행신호시간 운영의 필요성과 보행시차제에 대한 지침상 정성적 언급은 있으나, 정확한 준거와 기준 및 평가방법이 마련되지 않아 현장에서는 시간대별로 보행신호시간을 운영하는 것에 한계가 발생한다. 따라서 시간대별 보행신호시간 최적화 계획을 수립하기 위해서는 보행신호 최적화 시간대 결정과 시간 길이 및 평가방법에 대한 세 가지 결정이 필요하다.

1. 보행신호 최적화 시간대 결정

잔류보행량 및 잔류보행자 위치 예측모형 개발결과 보행량과 잔류보행량, 보행량과 잔류보행자 위치의 연 관성은 높게 나타나고 보행량 일정 수준 이상에서 잔류보행자가 발생함에 따라 잔류보행자와 잔류보행자 위 치를 고려한 세분화 된 시간대별 보행신호시간 계획이 필요하다는 시사점을 도출하였다.

하지만, 잔류보행량과 잔류보행자 위치 예측모형에서 산출되는 기준에 따라 보행신호시간을 모두 세분화 하여 운영할 경우 시간대별 신호 주기의 전이(transition)구간에서 교차로 신호체계의 일관성이 저하되면, 잔 여시간표시기 오작동, 보행신호시간 중 점멸신호 소멸 등 횡단보도 내 보행자의 안전문제가 발생한다.

따라서, 횡단보도 내 보행자의 안전을 최대한 확보하기 위해 보행량, 잔류보행량, 잔류보행자 위치 데이터를 통계적으로 분석하여 잔류보행량, 잔류보행자 위치를 그룹으로 구분하고, 횡단보도 내 잔류보행자 위치에 따른 차량과의 상충 위험성을 고려한 보행신호 최적화 시간대에 대한 기준값을 합리적으로 결정하고자 한다.

일원배치 분산분석은 하나의 요인이 두 개 이상의 집단에서 종속변수에 미치는 평균적 차이를 검정하기 위한 방법으로, 본 연구에서는 보행량 수준별로 잔류보행량(TRPV) 및 잔류보행자의 위치(MRPL)에 유의한 차이가 존재하는지를 확인하기 위하여 적용하였다. 분석 결과, 보행량에 따른 집단 간 평균 차이가 유의확률 0.05 이하로 나타나 통계적으로 유의함을 확인하였다. 분석결과는 <Table 5>와 같다.

보행량 구간 간의 유의미한 차이를 파악하기 위해 <Table 6>의 Duncan 사후검정을 실시한 결과, 보행량과 잔류보행량(trpv, V)는 6개, 보행량과 잔류보행자의 위치(mrpl, L)는 8개의 통계적 그룹으로 분류되었으며, 보 행량 증가에 따라 두 변수 모두 점진적으로 증가하다가 11구간(500~600명/시) 이상에서는 평균값이 일정하게 유지되는 정체구간이 형성되었다. 총 유의확률(Total p-value)은 TRPV 0.05, MRPL 0.04로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

잔류보행자와 차량 간 상충 가능성을 정량적으로 평가하기 위해, 보행신호 종료 시점의 잔류보행자 행동 특성 및 위치 변화에 대한 현장 분석을 수행하였다. 그 결과, 보행량이 시간당 400~500명 이하인 구간에서는 평균 잔류보행자 위치가 5.0m 미만으로 나타났고, 잔여시간 표시기가 설치되어 있어 보행자들이 신호 종료 시점에 행동 변화로 인해 원활하게 통행을 마무리하는 경향을 보였다. 이로 인해 우회전 차량 및 다음 신호 현시 차량과의 실질적인 상충 위험은 미미한 수준으로 확인되었다.

반면, 횡단보도 내 평균 잔류보행자 위치가 5.0m 이상으로 관측되는 구간에서는 신호 종료 이후 보행자들 이 횡단 중간에 잔류하게 되며, 적색신호 진입 차량과의 충돌 위험이 뚜렷하게 나타났다.

이에 본 연구에서는 개발된 예측모형을 활용하여 각 시간대별 잔류보행량(TRPV) 및 잔류보행자 최대 위 치(MRPL)를 재산정하였으며, 그 결과를 바탕으로 통계적으로 유의한 수준 이상의 잔류 현상이 발생하고 차 량과 상충 가능성이 있는 구간을 도출하였다. 통계적 타당성과 현장 안전성 확보를 모두 고려하여 <Table 7> 과 같이 기준값(잔류보행자 80명/시, 잔류보행자 위치 5.0m)이상 발생하는 3개 교차로 5개 횡단보도 14개 시 간대 보행신호시간을 최적화하는 것으로 결정하였다.

<Table 7>

Determination of Target Areas and Appropriate Time Periods

Intersection		Cross walk		Signal time				Reference value		Re-estimated value
		type	length	cycle	phase	vehicle/pedestrian	time	TRPV	MRPL	TRPV	MRPL
A	3	└	20	160		(93/27)	08-09	√	√	84	4.37
						(88/27)	15-16	√	√	80	4.87
			24	160		(31/31)	08-09	√	-	89	5.21
						(36/31)	15-16	-	√	90	5.14
···	···	···	···	···	···	···	···	···	···	···	···
C	4	□	15	160		22/22	08-09	√	√	86	5.00

2. 보행신호 최적화 시간결정

적색신호시 횡단보도 내 잔류하는 잔류보행자가 완전히 소거될 때까지 보행 시간을 부여하는 것이 바람 직하나, 일반적으로 연동교차로에서는 진행대 폭, 인접교차로 연동체계로 인해 보행 적정시간 결정에 제약이 발생한다. 따라서, 보행신호시간 최적화 시 고려사항을 결정하기 위해 ^｢교통신호기 설치·운영 업무편람_｣등 지침 내용을 요약하면, 보행신호 최적화 시간결정을 위해서는 세 가지 사항에 대한 고려가 필요하다. 첫 번 째, 보행자의 안전을 위해 2~3초의 전적색시간을 부여하도록 해야한다. 두 번째, 연동구간 내 보행신호시간 연장 시 구간 내 진행대폭(band width)에 영향이 없는 것을 기본원칙으로 한다. 세 번째, 차량 녹색신호시간 범위 내 보행신호시간을 연장할 수 있다. 마지막으로 보행신호시간 최적화 시 보행점멸 신호시간을 변경하 여야 한다(Korean National Police Agency, 2022). 교통신호 전문가 자문의견을 수렴한 결과, 횡단보도 내 보행 자 안전을 확보하기 위해 보행신호시간 최적화 시 두 가지 사항에 대한 추가적인 고려가 필요하다 자문하였 다. 첫 번째, 옵셋(offset)변화로 인해 주변 교차로와의 연동 및 신호제어의 문제가 발생하지 않아야 한다. 두 번째, 보행신호시간 최적화 시 보행자 안전을 최대한 확보하기 위해 보행신호시간에 황색시간은 포함되지 않아야 한다. 지침과 전문가 자문을 종합한 결과, 보행신호시간 최적화 시 고려사항은 <Table 8>과 같이 5개 항목으로 정의하고, 경찰청에서 제시하고 있는 교통약자를 고려한 보행속도 0.7m/s에서 일반인 보행속도 1.0m/s 구간 내 0.1m/s 단위별 대안과 보행신호시간 자동연장시스템 지침에서 제시하는 연장임계시간 등 총 5개의 대안을 선정 후 보행신호시간 최적화 시 고려사항을 기준으로 대안을 비교하였고, 현장에서 적용할 수 있는 연동교차로 횡단보도의 보행신호 최적화를 위한 적정 최대시간은 5초로 결정하였다.

잔류보행량과 잔류보행자의 위치가 기준값 이상 발생하는 시간대에 보행신호시간을 1초에서 5초까지 초 단위별로 조정하기 위해 신호 데이터베이스(data base, DB)는 <Table 9>과 같이 구축하였다.

<Table 9>

Pedestrian Signal Time Extension Database

intersection A	Cycle(s)	Offset	Phase 1	Phase 2	Phase 3	Phase 4
05:00~09:00	160	140	93/3	12/3	12/3	31/3
	-	-	3(12/15)			13/18
08:00~09:00	Scenario #1 for Extending Pedestrian Signal Time
(extention, 1 second)	160	140	92/3	12/3	12/3	32/3
	-	-	3(12/16)			13/19
···	···	···	···	···	···	···
(extention, 5 second)	160	140	88/3	12/3	12/3	36/3
	-	-	3(12/20)			13/23

3. 보행신호시간 최적화 평가 및 검증

본 연구에서 개발된 예측모형을 합리적으로 비교하기 위해 두 가지 기준으로 평가지표를 선정하였다. 첫 째, 모형의 주요 독립변수인 보행량과 종속변수인 잔류보행량 및 잔류보행자의 위치의 연관성을 분석하기 위한 평가지표로 보행량, 잔류보행량, 잔류보행자의 위치를 선정하였다. 둘째, 초 단위별 보행시간 조정에 따 른 변화를 비교하기 위해 도로용량편람(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2013)에서 제시하고 있는 보행자 대기시간과 본 연구에서 추가로 선정한 무단횡단을 평가지표로 선정하였다. 최종 선정된 평가 지표는 <Table 10>과 같다.

1~5초까지 초 단위별로 보행신호시간을 조정하여 현장에 적용한 후, 수집된 주기별 데이터에 대한 정규성 검정(kolmogorov-smirnov, KS검정)을 실시하였다. 검정 결과, 비정규분포를 보이고 있어 비모수 통계분석방법 중 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed rank test)을 통해 두 집단을 비교하였고, 보행신호시간 최적화에 따른 통계적 차이를 <Table 11>과 같이 분석하였다. 보행량, 무단횡단, 대기시간의 차이는 유의확률 0.05 이 상으로 보행신호시간 적용 3차(3초 증가)까지 통계적으로 차이가 발생하지 않는 반면, 적용 4차(4초 증가)부 터 잔류보행량 및 잔류보행자의 위치가 유의확률 0.000으로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

본 연구는 개발된 잔류보행량 및 잔류보행자의 위치 예측모형을 기반으로 안전성 분석과 통계적 검정을 통해 설정한 기준값(잔류보행량 80명/시 또는 잔류보행자 위치 5.0m)이상 발생하는 시간대에 한정하여 보행 신호시간을 초 단위로 조정하고, 그 효과를 통계적으로 평가 및 검증하였다. 그 결과는 <Table 12>과 같다. 횡단길이 15m에서 24m 횡단보도를 대상으로, 보행량이 500명/시에서 700명/시 사이이고, 잔류보행량이 80명/ 시 또는 잔류보행자 위치가 5.0m 이상인 시간대에서 보행신호시간을 4초 조정했을 때, 잔류보행량은 평균 41.36명/시(49.9%) 감소하고, 잔류보행자 위치는 2.86m(56.3%) 감소하였다. 또한, 보행신호시간을 5초 조정했 을 경우, 잔류보행량은 평균 58.71명/시(70.8%) 감소하며, 잔류보행자 위치는 3.81m(75.0%) 감소하였다. 통계 적으로, 보행신호시간을 4초 이상 조정한 경우에 잔류보행량과 잔류보행자 위치의 감소가 유의미한 변화를 보였다.

잔류보행량 및 잔류보행자의 위치 예측모형을 기반으로 한 보행신호시간 최적화 절차는 <Fig. 4>과 같다. 다만, 모형에서 산출되는 기준에 따라 모든 시간대에 보행신호시간을 세분화하여 신호시간을 계획하면, 전이 시간 발생에 따른 잔여시간 표시기 오작동, 보행신호시간 중 점멸신호 소멸 등 횡단보도 내 보행자의 안전 문제가 발생할 수 있다. 따라서 잔류보행량과 잔류보행자 위치가 기준값 이상 발생하는 시간의 적정 간격을 고려하여 시차제 맵으로 분리 운영하는 것이 적절할 것으로 판단된다.

<Fig. 4>

Procedure for Optimization Pedestrian Signal Time Based on Prediction Model

Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

본 연구는 적색신호 시 횡단보도 내 잔류 보행자의 수와 위치를 직접 관측하기 어려운 현실을 고려하여, 최근 도입이 확대되고 있는 스마트교차로 및 보행신호 연장 시스템을 통해 수집이 용이한 데이터를 기반으 로 독립변수를 설정하고, 이를 활용한 잔류 보행자 예측모형을 개발하였다. 이를 바탕으로, 잔류보행량(80명/ 시)과 잔류보행자 위치(5.0m) 이상이 발생하는 시간대에만 초 단위별 보행신호시간 조정에 대해 통계적으로 검증하였다. 그 결과, 보행신호시간을 4초 이상 조정했을 때 잔류보행량과 잔류보행자의 위치의 감소가 통계 적으로 유의미하게 나타났다. 교차로 횡단보도의 보행신호시간을 더욱 정교하게 운영하기 위해서는 보행량 과 우회전 교통량 등을 고려할 필요가 있다. 이러한 데이터를 활용하면 보행수요에 맞춰 시간대별 보행신호 시간 최적화 계획을 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있어 일반적인 교차로 횡단보도를 대상으로 적용하는 것은 제약이 발생한다. 첫 번째, 보행신호시간 산정에 있어 횡단보도를 이용하는 보행량과 교통약자의 비율, 횡단보도 진 입 시점 등 다양한 변수를 고려하여 횡단보도 길이에 따른 보행자의 횡단시간을 보행속도로 산정하여 보행 신호시간을 최적화하는 것이 바람직하나, 일반적으로 인접교차로와의 진행대 폭, 연동체계, 주기 등의 제약 으로 지침에서 제시하고 있는 교통약자의 보행속도 0.7m/s와 일반인 보행속도 1.0m/s의 구간 내 0.1m/s 단위 별로 대안을 비교하여 최대 최적화 시간을 결정하였다. 따라서 횡단보도 내 잔류보행자가 통계적으로 감소 하고 있으나 완전히 소거하지 못한 한계가 있다. 향후 빅데이터를 활용하여 다양한 횡단보도 유형을 조사하 고, 적정 보행속도에 대한 기준을 제시할 필요성이 있다.

두 번째, 잔류보행자가 발생하는 모든 시간대의 보행신호시간을 조정하고 적정 보행신호시간을 평가하는 것이 바람직하나, 보행신호시간을 세분화하여 운영할 경우 전이시간 발생에 따른 잔여시간 표시기 오작동, 보행신호시간 중 점멸신호 소멸 등 횡단보도 내 안전상 문제가 발생하여, 안전성 분석과 통계적 검정을 통해 설정한 기준값(잔류보행량 80명/시, 잔류보행자위치 5.0m) 이상 발생하는 시간대에 한해 보행신호시간을 조 정한 부분이 연구의 한계이다. 향후 보행신호기 운영 안정성이 확보 될 경우, 잔류보행자가 발생하는 모든 시간대에 보행신호시간을 최적화하여 적정 기준을 마련할 필요성이 있다.

세 번째, 독립변수 선정에 있어 다양한 횡단보도 유형(횡단보도 길이, 횡단보도 폭, 잔여표시기 설치유무, 우회전신호기 설치 유무 등), 신호운영 유형(신호주기, 연동 및 비연동구간, 기준과 다른 보행 녹색과 점멸 등), 기하구조 유형(우회전 전용차로, 직진 및 우회전 공용차로 등)에 대한 독립변수를 고려하지 못하여 예측 모형의 한계가 발생하였다. 따라서 향후에는 횡단보도 내 보행자에게 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 적 용하여 모형을 개선하고 고도화 할 필요성이 있다.

마지막으로, 본 연구에서 제시한 보행신호 최적화 모형은 어린이보호구역 인접지, 학원가 밀집지역 대상 지이며, 잔여시간 표시기가 설치된 일반 횡단보도, 보행량 200~700명/시, 횡단거리 15~24m의 범위에서 검토 되었으며, 이 조건은 분석 과정에서 사용된 데이터 특성과 통계적 유의성을 기반으로 하여 일반화하기에는 한계가 있다. 향후 스마트교차로 등 정보통신기술(ICT)을 접목한 기반시설의 확충과 함께 다양한 교차로 유 형에서의 데이터 수집을 통해, 유형별 기준 및 적용 가능 범위를 정립할 필요가 있다.