본 연구에서는 서울시 교통사고 위험도를 평가할 수 있는 기법을 검토하고 현재 수집가능 한 기초자료를 활용하여 각 모형의 적용성과 도출 가능한 정책적 시사점을 검토하였다.
향후 자료에 기반한 교통사고 위험도 평가체계를 고도화하기 위해서는 중장기적으로 기 초자료 수집과 평가모형 구축 측면에서의 개선이 필요할 것으로 생각된다.
첫째, 다양하고 구체적인 교통사고 자료의 수집이 필요하다. 본 연구에서 활용한 교통사 고 자료는 교통사고분석시스템(TAAS)에서 제공하는 경찰청 데이터베이스 자료이다. 전 체 교통사고 중 경찰에 접수된 사고가 약 20%, 자동차 손해보험사가 약 75%, 공제조합 이 5%의 비중(2014년 교통사고 통계분석, 도로교통공단, 2015)을 차지하는 것을 고려 할 때, 상당수의 소규모 보행자사고, 특히 이면도로에서의 보행자사고는 본 연구에서 활 용한 자료에 포함되어 있지 않을 가능성이 크다. 따라서 단기적으로는 각 보험사에서 구 축하고 있는 교통사고 데이터베이스를 수집하여 분석에 활용한다면 보다 폭넓은 교통사 고 발생유형을 검토하여 신뢰도 있는 분석결과를 도출할 수 있을 것이다.
둘째, 잠재적인 위험도 평가를 위한 첨단 교통정보의 활용이 필요하다. 교통사고 자료에
기반한 교통사고 위험도 분석은 위험했지만 사고는 발생하지 않은 이른바 ‘아차사고’
(Near Accident) 등 잠재적인 위험도를 반영할 수 없는 근본적인 한계를 갖는다. 따라서 장기적으로는 교통안전 분야에서 널리 활용하는 잠재적 위험도 측정방법인 교통안전대체 지표(Surrogate Safety Measure)에 대한 고려가 필요하다. 이러한 지표는 대부분 개별 차량의 위치나 궤적 등을 활용하여 수집하기 어려운 단점이 있지만 통신사‧카드사 등 민간 자료의 결합, 상용차량 관리시스템의 활용 등을 통해 일부 획득이 가능하며, 장기적으로 C-ITS, V2X 등이 보편화되면 첨단 교통정보의 활용이 확대될 것으로 전망된다. 유경상 (2017)이 제시한 현재 생성되고 있는 교통 관련 빅데이터 원자료는 다음 [표 5-1]과 같다.
05 교통사고 예방을 위한 정책제언 / 51
셋째, 자료 기반의 의사결정체계 구축을 위한 지속적인 노력이 요구된다. 서울시에서는 교통안전 개선을 위해 다양한 제도를 운영하며 예산을 투입하고 있다. 각각의 제도가 대 상으로 하는 목표나 개선 시설물이 다르고 지점별 여건의 차이가 커 개선대책 수립은 대 부분 전문가의 판단에 의존하는 경향이 크다. 따라서 제도별 목적과 대상에 적합한 평가 모형을 지속적으로 발굴하고 현장 데이터에 적용하여 검증하는 노력을 통해 현재 운영되 는 개선사업별로 특화된 분석체계를 수립해가는 것이 필요하다. 또한 모형별로 갖는 한계 점과 시사점이 상이하므로, 본 연구에서 제시한 바와 같이 전통적인 분석기법 외에도 다양 한 분석기법을 교차 적용하여 분석결과를 비교하는 과정이 필요할 것이다.
넷째, 교통사고 분석체계 운영을 위한 데이터 플랫폼 구축이 시급하다. 현재 서울시에서 수집되는 자료 외에 민간에서 수집되는 자료, 또는 자료로 활용되기 위해서 추가 가공이 필요한 자료를 포함한 데이터 플랫폼이 구축되어야 한다. 특히 공공에서 직접 수집하는 정보를 다양화하는 방안, 기존에 가공하지 않고 버려지던 정보를 고도화하는 방안, 민간 분야의 플랫폼 참여를 유도할 수 있는 협력 방안 등이 검토되어야 한다. 이를 통해 확장된 기초자료는 다시 평가모형을 고도화하는 데에 기여할 것이다.
구분 참여대상 관련 데이터 비고
1단계 서울연구원 - 과거 사고자료, 속도
- 기상, 도로기하구조, 토지이용 등 본 연구 수행 2단계 정부/지자체 - 실시간 사고자료, 교통량/속도, 교통카드데이터,
- CCTV 영상분석, DTG 자료분석 등 플랫폼 구축 3단계 민간 - 내비게이션, 통신사, 카드사 자료
- 사고영상 블랙박스 등 민간 참여
[표 5-2] 단계별 데이터 플랫폼 구축 방안