Ⅰ. 서 론

1. 개요

최근 5년간(2019~2023) 국내 교통사고 사망자 수 연평균 감소율은 6.8%로 OECD 회원국 중 높은 감소 성 과를 보였으나, 2023년 2,551명에서 2024년 2,521명으로 소폭 감소하는 등 최근 감소 폭은 둔화되는 경향을 보인다. 따라서 이러한 상황에 정부 및 지자체는 효과적인 교통사고 사망자 수 관리를 위해 교통사고 잦은 곳 개선 사업, 시설물 정비‧확충 등 다양한 안전시설 개선 및 설치 사업 등을 적극 추진하고 있으나, 시설별 ‧지역별 설치 효과에 대한 정량적 근거가 충분하지 않아 사업의 효율성 평가 및 예산 우선순위 결정 등을 경험적 판단에 의존하는 한계가 있다. 특히 최근 전국 단위의 도로 기하구조, 안전시설 등 도로교통 관련 데 이터가 안정적으로 축적되고 있음에도 불구하고, 이를 활용하여 안전시설의 효과를 정량적으로 산출할 수 있는 한국형 전국단위 사고보정계수(Crash Modification Factor, CMF) 관련 연구는 제한적으로 이루어져, 시설 개선사업의 정책적 활용도를 높이기 위해서는 보다 체계적인 정량 분석이 필요한 실정이다.

우리나라의 도로교통 환경은 도시 및 지방 등 지역 유형에 따라 교통량, 속도, 보행환경 등이 크게 상이하 여 동일한 안전시설이라도 적용 환경에 따라 개선 효과가 달라질 가능성이 크다. 이러한 지역 간 이실성을 고려하지 않을 경우, 전국단위를 기반으로 산출된 단일 CMF는 지역별 사고 특성을 반영하기 어려울 수 있 다. 따라서 본 연구는 지역 특성을 고려한 CMF 산출을 위해 도시부‧지방부 및 마을통과부로 지역 유형을 구분지어 적용하였다.

또한, 단일로와 교차로는 사고 발생 메커니즘이 다르기 때문에, 단일 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF) 또는 단일 CMF로 사고감소 효과를 분석하기 어렵다. 단일로는 곡선반경, 종단경사, 중앙분리 대 등 기하구조적 요인이 주요 영향을 미치는 반면, 교차로는 차량 흐름이 교차‧합류‧분리되는 구간으로, 교 통량, 회전 비율, 신호 운영 등의 요인이 사고 발생에 직접적으로 작용한다. 따라서 사고감소 효과 분석에서 는 구조적 접근이 요구된다고 사료 된다. 이에 본 연구는 단일로와 교차로를 독립적으로 구분하여 사고감소 효과를 분석하는 방식을 채택하였다.

그러나 지역 유형 및 단일로‧교차로를 세분화하여 분석할 경우, 개별 그룹에서 충분한 샘플을 확보하지 못하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 보완하기 위해 전국 국도를 대상으로 분석 대상 범위를 넓힘으로써, 지역별‧도로유형별 사고감소 효과를 안정적으로 분석할 수 있는 기반을 확보하였으며, 이에 본 연구는 전국 국도 단일로 및 교차로를 시부‧지방부‧마을통과부로 지역 유형을 구분한 후, 주요 도로 안전시설물의 설치 유무에 따른 CMF를 SPF 기반으로 산출하고, 이를 기반으로 각 안전시설이 교통사고 감 소에 미치는 실질적 효과를 정량적으로 평가하여 사고감소 효과가 높은 핵심 시설을 도출하고자 한다.

Ⅱ. 문헌 고찰

1. 국외 문헌 고찰

미국 연방고속도로관리국(Federal Highway Administration, FHWA)은 사고보정계수를 체계적으로 수집하고, 이를 제공하기 위해 웹 기반 데이터베이스인 CMF clearinghouse(Crash Modification Factors Clearinghouse)를 운 영하고 있다. CMF clearinghouse는 미국 도로안전편람(Highway Safety Manual) 1판에 수록된 사고보정계수를 모두 포함하며, 카테고리별 개선대책(countermeasure)에 따른 CMF를 지역‧사고유형‧도로 유형 및 별점등급 (Star Quality Rating)을 구분하여 제공하며, 전 세계에서 새롭게 발표되는 연구 기반 CMF를 정기적으로 업데이 트한다. 이에 Clearinghouse는 교통안전 분야 연구자들이 특정 개선대책에 따른 CMF를 비교‧검증할 수 있는 핵심 참고자료로 활용된다. Montella(2009)는 이탈리아 A16 고속도로의 15개의 곡선부를 대상으로 급커브 경고 표지, 점멸등 등 곡선 시인성 향상 시설의 사고감소 효과를 분석하였다. 개선 전‧후 교통량, 도로 기하구조 및 특성 자료를 수집하고, 음이항 회귀모형 기반의 사고 예측 모형을 구축하였다, 이를 기반으로 연도별 사고 수준 변화 및 교통량 증가를 반영하여 경험적 베이즈 사전‧사후 분석(Before-After Study with Empirical Bayes) 을 적용해 CMF를 산출하였다. Elvik(2013)은 평면곡선 반경과 교통사고의 관계를 분석하기 위해, 미국, ,캐나 다, 독일, 노르웨이, 뉴질랜드 등 10개 국가에서 개발된 사고 예측 모형 및 사고보정계수를 수집하여 서로 다른 형태의 사고율, 사고 건수, 사고보정계수 등을 공통된 사고율 지표로 표준화하였다. 또한, marginal garidient 기 법을 이용하여 요약 사고보정계수를 도출하였다. Al-Marafi et al.(2021)는 호주 투움바 교차로 106개를 대상으 로 교차로 기하구조 및 운영 특성에 따른 사고 감소효과를 분석하였다. 교통사고, 교통량, 기하 자료를 수립하 여 음이항 회귀모형 기반 사고예측모형을 구축하고, 경험적 베이즈 보정기법을 적용하여 예측 사고 건수를 산정한 후, 이를 기반으로 제한속도, 중앙분리대 설치 등에 따른 CMF를 산출하였다.

2. 국내 문헌 고찰

미국 HSM 절차를 국내 도로환경에 적용하기 위한 초기 연구에서는 국도 구간을 대상으로 도로 기하구조, 시설물, 교통량 등의 변수를 수집하고 음이항 회귀모형을 이용해 SPF를 구축한 뒤, 이를 기반으로 사고 영향 요인 평가 및 CMF 산정을 시도하였다. 이와 함께 실제 사고 건수와 예측 사고 건수를 결합하는 경험적 베이 즈 보정기법을 적용함으로써, 국내 여건에서도 HSM 기반 분석체계가 활용 가능함을 확인하였다 (Lim et al., 2014). 다만 위 연구는 분석 대상이 특정 노선·구간에 한정된다는 한계가 있어, 이후 연구에서는 실제 정책 사업 단위에서의 효과 검증으로 분석 범위를 확장하였다. 교통사고 잦은 곳 개선사업을 대상으로 유사 조건 의 비교지점을 구성하고 비교그룹방법을 적용함으로써, 시설물 설치 전·후의 상대적 사고 변화에 기반한 실 증적 CMF 산정이 이루어졌다 (Yoon, 2016).

한편, 시설물 중심 분석에서 나아가 도로 자체의 구조적 특성이 사고에 미치는 영향을 정량화하기 위해, 고속도로를 대상으로 교통사고·교통량·도로 기하구조 자료를 동질 구간 단위로 통합하고 음이항 회귀 기반 SPF를 구축한 후, 횡단면 분석기법을 적용해 종단경사 및 곡선반경에 따른 사고 증감률과 CMF를 도출한 연 구도 수행되었다 (Seo et al., 2015). 이러한 연구 흐름을 바탕으로 최근에는 단순 사전·사후 분석이 내포하는 평균으로의 회귀(RTM) 문제를 보완하기 위해 경험적 베이즈 기법을 적극 도입하고, 교차로를 중심으로 SPF –EB 기반의 CMF를 산정하는 한편, 사고건수 중심의 지표에서 벗어나 사고율 및 별점평가 등을 함께 활용 하여 효과 분석의 해석력을 고도화하고자 하였다 (Maeng, 2024).

Ⅲ. 방법론

1. 안전성능함수(Safety Performance Function, SPF)

도로 구간의 사고 건수를 예측할 때는 일반적으로 SPF가 활용된다. SPF는 교통량 및 도로 기하구조 등 사 고 발생 관련 변수들을 바탕으로 교통사고 건수를 추정하는 사고 건수 예측 모형이다. SPF 개발에는 과분산 을 설명할 수 있는 음이항 모형(Negative Binomial, NB; Poisson-Gamma)이 주로 활용된다(Son, 2019). 안전성 능함수는 Full SPF와 Simple SPF로 구분할 수 있으며, Full SPF는 분석 구간의 길이 등 도로 기하구조 및 연 평균일교통량, 도로 운영 정보 등 다양한 요소를 변수로 설정하여 사고를 예측하는 반면, Simple SPF는 연평 균일교통량(AADT)과 같은 기초 요소를 설명변수로 설정하여 예측한다. 미국 도로안전편람에서는 연평균일 교통량을 설명변수로 설정하는 Simple SPF를 활용하고 있으며, Full SPF 및 Simple SPF의 일반적인 형태는 다음 식(1), (2)와 같다.

2. 사고보정계수(Crash Modification Factor, CMF)

사고보정계수는 도로상 안전시설 설치, 기하구조 개선 등 도로안전을 위한 개선사업 시행 시 예상되는 사 고 변화를 정량적으로 설명하는 지표로, CMF로도 알려져 있으며 개선사업 시행에 따른 사고감소 또는 증가 효과를 수치로 나타낸다. 사고보정계수 산출을 위한 주요 방법론은 크게 단순 사전‧사후 분석(Naive Before- After Study), 비교그룹 사전‧사후 분석(Before-After Study with Comparison Group), 경험적 베이즈 사전‧사후 분석(Before-After Study with Empirical Bayes) 및 횡단면 분석(Cross-sectional)이 있다.

단순 사전‧사후 분석은 안전시설 설치 및 개선사업 시행 전‧후 기간에 발생한 교통사고 건수를 단순 비 교하여 사고보정계수를 추정하는 기법으로, 모든 교란 요인들을 제외한 순수 개선 효과를 추정할 수 있으나, 평균으로의 회귀(RTM) 문제를 가지고 있으며 형태는 다음 식 (3)과 같다.

비교그룹 사전‧사후 분석은 개선지점과 유사 특성을 가지는 그룹의 사고 변화율을 활용하여 미개선 시 기 대 사고 건수를 산정하고 이를 실제 교통사고 건수와 비교하여 사고감소 효과를 추정하며, 단순 사전‧사후 분석과 같이 모든 교란 요인을 제외한 순수 개선 효과를 추정할 수 있으나, 평균으로의 회귀(RTM) 문제를 가지고 있고 유사도로 특성의 비교그룹을 찾기 매우 어렵다는 한계를 가지고 있다. 형태는 다음 식 (4), (5)와 같다.

경험적 베이즈 사전‧사후 분석(EB)은 산출 방식이 비교그룹 사전‧사후 분석과 유사하나, 도로안전시설 미 설치 시 예측 사고 건수를 유사 구간의 SPF를 통해 산정하고 이를 실제 사고 건수와 가중평균하여 평균으로 의 회귀를 보정한다. 따라서 EB는 평균으로의 회귀 보정은 가능하나, 수식 및 추정 과정이 복잡하며 형태는 다음 식 (6), (7), (8)과 같다.

횡단면 분석은 도로안전시설이 설치된 지점과 미설치 지점의 사고 발생 수준을 비교하여 사고감소 효과 를 추정하며, 샘플 수가 제한적인 경우에도 효과 추정이 가능하나, 특정 시설이 다른 시설과 상관관계가 있 을 경우, 감소 효과를 과대 또는 과소 추정한다. 형태는 다음 식 (9)와 같다.

Ⅳ. 데이터 구득 및 가공

본 연구는 일부 도서 지역을 제외한 전국 국도를 대상으로 3개년간(2021~2023)의 사고 데이터 및 2개년 (2022~2023)간의 연평균일교통량 자료를 활용하여 분석을 진행하였으며, 2021년 교통량 자료는 2022~2023년 평균 교통량을 활용하여 보정 추정하였다. 분석 대상 안전시설은 국내 도로망 전반에 공통 적용 가능한 주요 도로안전시설 중 가로등, 중앙분리대용 방호울타리, 노측 방호울타리, 안전표지 등 4종으로 선정하였으며, 분 석 시 도로가 위치하는 지역에 따라 도시부‧마을통과부‧지방부 등 지역 유형을 세부적으로 구분하여 수행하 였다. 이후 구득 및 가공한 데이터를 활용하여 SPF 기반 CMF를 산출하였다.

CMF 산출을 위한 링크 데이터 및 도로안전시설 등의 기초자료는 공공데이터포털 및 국가교통DB 등에서 제공하는 공간정보 데이터를 활용하여 구축하였다. 링크 데이터는 국가교통DB에서 제공하는 도로망 GIS DB를 활용하였으며, 해당 데이터에 포함된 교통신호등, 가로등, 차로 수, 중앙분리대 유형 등의 속성을 활용 하였다. 안전표지 등 일부 안전시설 데이터는 공공데이터포털을 통해 수집하였다.

확보된 도로안전시설 자료는 국가교통DB 링크 및 노드 데이터를 기준으로 가공하였으며, 각 안전시설 항 목의 속성을 단일로(링크) 및 교차로(노드) 단위의 분석용 자료로 구축하였다. 링크 데이터 내 가로등은 ‘가 로등 유무’ 필드를 별도의 가공을 거치지 않고 활용하였으며, 중앙분리대용 방호울타리와 노측 방호울타리 는 중앙분리대 유형 중 ‘5(금속)’을 노측 방호울타리로 분류하고, 나머지 유형은 중앙분리대용 방호울타리로 구분하여 활용하였다. 안전표지는 공공데이터포털에서 확보한 시설물 공간정보 데이터를 QGIS에서 링크 데 이터와 공간 결합하여 시설물별 유무 필드를 생성하였다.

Ⅴ. 분석 결과

1. SPF 개발

SPF는 앞서 3.1.에서 언급한 Full SPF와 Simple SPF 중 Simple SPF를 기반으로 음이항 회귀모형을 적용하 여 지역별(지방부/도시부/마을통과부) 단일로 및 교차로로 추정하였으며, 단일로는 구간 길이를 반영하고 교 차로는 주‧부도로 연평균일교통량을 변수로 포함하여 모형을 설정하였다.

단일로 구간의 사고 예측 모형은 다음 식 (10)과 같다.

회귀계수 β₀, β₁는 지역별로 개별 추정하였으며, 추정된 단일로 구간 SPF 파라미터는 다음 <Table 2>와 같다.

교차로 구간의 경우, 단일로와 달리 주도로 교통량(Major AADT)과 부도로 교통량(Minor AADT)를 모두 고려한 다변량 음이항 회귀 형태로 SPF는 다음 식 (11)과 같다.

회귀계수 β₀, β₁, β₂는 단일로와 마찬가지로 지역별로 SPF를 개별 추정하였으며, 추정된 교차로 구간 안 전성능함수 파라미터는 다음 <Table 3>과 같다.

2. CMF 산출

본 연구는 국내 도로안전시설의 설치 전‧후 시점 정보가 명확하지 않고 장기간의 일관된 시계열 자료 확 보가 어려운 현실적 한계를 고려하여, 동일 구간의 시계열 변화를 비교하는 사전‧사후 분석보다는 시설물 설치 유무에 따른 횡단면 분석을 통해 접근하였다.

다만, 단순히 안전시설 유무에 따른 사고 건수를 직접 비교하는 방식은 노출 요인과 도로 특성의 차이를 충분히 반영하지 못하므로, 본 연구에서는 SPF를 기반으로 각 구간의 예측 사고 건수를 산출하고 EB 보정기 법을 적용하여 실제 사고 건수와 예측 사고 건수를 결합해 개별 구간의 사고 건수 편차 등을 완화한 보정 사고 건수를 산출하였다. 이후 유사한 도로 조건(교통량, 지역 유형 등)을 가진 구간에서, 안전시설이 설치된 구간(시설 있음)과 설치되지 않은 구간(시설 없음)에 따른 횡단면 비교를 수행하여 CMF를 산출하였다. 이러 한 설치 시점을 명확히 알 수 없는 경우에도, 도로 조건이 유사한 구간의 시설물 유무에 따른 상대적 비교를 통해 합리적이고 일관된 CMF를 산출할 수 있다는 장점을 지닌다.

따라서 본 연구는 단일 시설의 순수 인과 효과를 식별하기보다는, 시설 설치 여부에 따른 사고 수준의 상 대적 차이를 전국 단위에서 비교·정리하는 것을 목적으로 한다.

1) 단일로 구간 도로안전시설 CMF 산출 결과

단일로 구간은 가로등, 중앙분리대용 방호울타리, 노측 방호울타리, 안전표지 등 4종의 도로안전시설 유무 에 따른 CMF를 산출하였으며, 산출 결과는 다음 <Table 4>와 같다.

가로등은 도시부 1.18, 지방부 1.25, 마을통과부 1.28로 모두 1보다 크고 유의한 것으로 산출되었는데, 가로 등은 주로 보행자 밀집 지역 또는 차량 통행 흐름이 복잡하거나 야간 취약 구간 등 고위험 구간에 집중 설 치된다. 따라서 이러한 시설의 설치 위치 특성을 미루어보았을 때, 이는 조명 자체가 사고를 증가시키는 요 인이 아닌 조명이 설치되는 구간의 위치의 본질적 위험성이 반영된 결과로 해석된다.

노측 방호울타리는 도시부 0.89, 지방부 0.94, 마을통과부 0.95로 산출되었으며, 도시부에서 가장 큰 감소 효과가 나타났다. 지방부와 마을통과부는 도시부에 비해 감소 효과가 다소 낮으나, 전체적으로 0.90 내외의 범위에서 유사한 수준을 보이는 것으로 확인되었다. 이는 노측 방호울타리가 이탈사고를 직접적으로 억제하 는 시설 특성상 지역 유형과 관계없이 안정적인 효과를 제공한 결과로 해석된다.

중앙분리대용 방호울타리는 도시부 0.93, 지방부 1.21, 마을통과부 1.03으로 지역구분별 효과가 다르게 나 타났으며, 도시부에서는 정면충돌 및 불법횡단 등 억제로 인해 사고가 줄어드는 경향으로 해석되며, 지방부 에서는 중앙분리대용 방호울타리 설치 환경 등의 차이 등으로 사고보정계수가 증가한 것으로 해석된다. 따 라서 중앙분리대용 방호울타리 설치에 따른 사고감소 효과 해석 시, 시설 설치 효과와 설치 시 위험도를 구 분해야 할 필요가 있음을 시사한다.

안전표지는 도시부 1.00, 지방부 1.56, 마을통과부 1.81로 모두 1보다 크고 특히 지방부 및 마을통과부에서 는 유의한 것으로 산출되었다. 안전표지는 대부분 급커브 구간, 시인성 제한 구간, 미끄럼 구간 등 고위험 구 간에 설치되는 특성을 미루어보았을 때, 이는 가로등과 마찬가지로 사고 다발 구간에 설치되는 설치 구간 위 치의 본질적 위험성이 반영된 결과로 해석된다.

2) 교차로 구간 도로안전시설 CMF 산출 결과

교차로 구간은 조명시설 및 안전표지 등 2종의 도로안전시설 유무에 따른 CMF를 산출하였으며, 산출 결 과는 다음 <Table 5>와 같다.

가로등은 도시부 0.9, 지방부 0.97, 마을통과부 0.99로 산출되었으며, 도시부에서는 소폭의 사고감소 효과 가 나타났으나 지방부와 마을통과부에서는 유의한 효과가 관찰되지 않았다. 이는 가로등이 야간 시인성 확 보 등 안전 보조 기능을 제공하나, 교차로에서의 사고는 주로 기하구조 또는 신호 운영 등을 원인으로 발생 함에 따라 교차로 구간에서의 가로등 설치는 시설 효과 자체가 없다기보다 교차로 사고의 주된 요인 외 요 소이기 때문인 것으로 해석된다. 다시 말해, 교차로에서의 가로등 설치는 사고 빈도에 유의한 영향이 없음을 시사한다. 안전표지는 도시부 1.14, 지방부 1.08, 마을통과부 1.10으로 교차로에서의 안전표지 샘플 수가 풍족 하지 않아 CI 구간이 넓게 산출되었다. 이는 교차로에서는 정보 제공 기능을 하는 안전표지가 사고 발생 구 조를 좌우하는 핵심 요인이 아니라는 점을 시사한다.

Ⅵ. 결론 및 향후 연구

본 연구는 전국 국도를 대상으로 단일로 및 교차로를 구분하고, 연평균일교통량(AADT)과 지역 특성(도시 부‧지방부‧마을통과부)을 반영한 SPF를 구축한 뒤 EB 보정 기반 횡단면 분석을 적용하여 가로등, 중앙분리 대용 방호울타리, 노측 방호울타리, 안전표지 등 주요 도로안전시설의 CMF를 산출하는 것을 목적으로 수행 되었다. 이는 국내 도로환경의 이질성을 고려하여 안전시설의 효과를 정량적으로 검증하고, 지역 및 도로 유 형별 상대적 효과 차이를 체계적으로 파악하기 위한 기반을 마련하고자 함이다.

분석 결과, 지역 유형 구분을 기반으로 한 CMF 산출의 필요성이 확인되었다. 노측 방호울타리는 단일로 전 지역에서 0.80~0.95 수준으로 나타나, 지역 구분과 무관하게 가장 안정적이고 일관된 사고감소 효과를 보였다. 반면 가로등과 안전표지는 대부분 CMF 1 이상으로 산출되었는데, 이는 시설 자체가 사고 위험을 증가시키는 것이 아닌, 야간 취약구간‧급커브‧시인성 저하 구간 등 본질적으로 사고 위험이 높은 곳에 집중 설치된 위치적 특성이 반영된 결과로 해석된다. 특히 교차로에서는 가로등 0.90~0.99, 안전표지 1.08~1.14 모두 통계적 유의성이 낮은 것으로 나타나, 정보 제공 기능의 시설이 교차로 사고 특성을 결정짓는 핵심 요인은 아님을 시사한다.

본 연구는 시설 설치 전·후의 시간적 변화를 분석한 사전·사후 효과 분석이 아니라, 분석 시점 기준 시설 존재 여부에 따른 횡단면적 비교 분석이다. 따라서 본 연구의 결과는 시설의 인과적 사고감소 효과라기보다 시설 유무에 따른 사고 수준의 상대적 차이를 제시한 결과로 해석하는 것이 타당하다.

본 연구의 한계는 다음과 같다.

첫째, 분석 대상 측면에서 전국 국도만을 분석하였으므로 지방도 및 시군도 등 다양한 도로계층을 포함하 지 못해 결과의 일반화에는 제약이 있다.

둘째, 데이터 측면에서는 안전시설의 설치 시기, 성능 등 속성에 대한 정보가 제한적이어서 시설 특성에 따른 미세한 효과 차이를 반영하기 어렵다. 또한 교차로의 경우 일부 시설의 샘플 수가 적어 CMF 신뢰구간 이 넓게 나타나는 한계가 존재한다.

셋째, 방법론 측면에서 횡단면 분석 기법은 사전‧사후 분석 기법에 비해 설치 이전의 시간적 흐름을 완전 히 통제하기 어렵고, 관측되지 않은 이질성을 충분히 반영하지 못할 가능성이 있다.

그럼에도 본 연구는 전국단위의 도로 데이터를 활용해 국내 도로 특성에 근거한 지역 및 도로 유형별 CMF를 체계적으로 산정한 연구 중 하나로서, 안전시설 투자 우선순위 설정 및 정책 수립에 활용가능한 정 량적 근거를 제공한다는 점에서 의의가 있다. 향후 연구에서는 다음과 같은 구체적 확장이 필요함을 시사한 다. 분석 대상을 국도에서 지방도 및 시군도로 확장하여 CMF 산출을 수행하고, 과속단속카메라, 구간단속 시스템, 신호등 등 보다 심층적인 도로 운영 개선 기반 안전시설로 분석 대상을 확장할 필요가 있으며, 본 연구에서 산출된 CMF는 시설의 인과적 효과를 직접적으로 의미하지 않으며, 정책 적용 시에는 설치 위치의 위험도와 결합한 해석이 필요하다.