14. 국가물류비 4.57 4.54 4.63 4.83 4.67 4.655 14 15. 최근 5년간 도로부문 투자현황 5.37 4.89 5.11 5.24 5.26 5.209 2 16. 전국 도로투자실적 5.20 4.74 4.93 4.91 4.96 4.980 7 17. 도로교통사고 현황 5.04 4.41 4.59 5.02 5.00 4.867 10 18. 도로안전 시설확충 현황 및 계획 5.00 4.37 4.39 4.50 4.65 4.635 16
평 균 5.008 4.760 4.684 4.884 4.921
순 위 1 4 5 3 2
우선순위 중요도 가중치 () 4.413 2.304 2.174 3.761 2.348 주) 기타는 점수를 부여하지 않았다.
주) 는 만족도 평가항목 s (s=1,...,5)에 대한 가중치를 나타낸다.
<표 3-6> 만족도 순위 산출
구분 신뢰성 구득성 상세성 활용성 이해성 평균
1. 시도별 도로보급율 4 2 12 13 1 5
2. 시도별 4차로이상 비율 2 4 1 8 3 3
3. OECD 국가별 도로현황 14 18 15 14 9 15 4. 주요국가 도로보급율 14 14 18 17 13 17 5. 도로수송실적 및 수요전망 18 17 17 16 18 18
6. 자동차 보유현황 1 1 5 2 3 1
7. 도로별 일평균 교통량 및 구성비 12 5 8 9 7 10 8. 도로별 교통이용현황 10 10 10 15 14 12
9. 고속도로 이용차량 3 3 3 10 5 4
10. 고속도로 통행료 수입 5 9 6 11 11 6
11. 도로별 적정교통량 11 5 7 5 11 8
12. 도로건설 평균단가 13 8 9 3 6 9
13. 도로교통혼잡비용 17 13 14 4 17 14
14. 국가물류비 16 12 11 11 15 13
15. 최근 5년간 도로부문 투자현황 6 7 2 1 2 2
16. 전국 도로투자실적 7 11 3 7 10 7
17. 도로교통사고 현황 8 15 13 6 7 11
18. 도로안전 시설확충 현황 및 계획 9 16 16 18 16 16
평 균 1 4 5 3 2
<그림 3-3> 각 통계정보별, 평가기준별 점수
4.00 5.00 6.00
신뢰성
구득성
상세성 활용성
이해성
4-1. 시도별 도로보급율 4-2. 시도별 4차로이상 비율 4-3. OECD 국가별 도로현황 4-4. 주요국가 도로보급율 4-5. 도로수송실적 및 수요전망 4-6. 자동차 보유현황 4-7. 도로별 일평균 교통량 및 구성비 4-8. 도로별 교통이용현황 4-9. 고속도로 이용차량 4-10. 고속도로 통행료 수입 4-11. 도로별 적정교통량 4-12. 도로건설 평균단가 4-13. 도로교통혼잡비용 4-14. 국가물류비 4-15. 최근 5년간 도로부문 투자현황 4-16. 전국 도로투자실적 4-17. 도로교통사고 현황 4-18. 도로안전 시설확충 현황 및 계획
라. 최적화척도법을 이용한 상대적 만족도 분석
앞 절에서는 현재 다양하게 제공되고 있는 각각의 도로교통 통계정보에 대하 여 전문가들의 만족도(정보의 신뢰성, 구득성, 상세성, 활용성, 이해성)에 관하여 절대적 만족도 지표를 이용하여 도로교통 통계정보에 대해 평가하였다.
그러나 평균치를 이용하는 비교적 단순한 분석방법에 의해서는 평균값만을 중 심으로 만족도를 평가하기 때문에 상대적으로 현재 전문가 집단이 지각하고 있 는 도로교통 통계정보의 문제의식이나, 질문항목(도로교통 통계정보)간의 상호 관련성 등에 대한 분석에는 미흡한 점이 있다. 또한, 비교적 만족도가 높다고 할 지라도 평균치만으로는 정책의 우선도, 문제점들을 파악하기 어려운 점이 있다.
예를 들면, 전문가 집단이 도로교통 혼잡비용 정보의 활용도에 대한 만족도가 높 게 평가하고 있다고 할지라도 구득성에 대한 만족도가 상대적으로 낮은 경우 효 과적으로 도로교통 통계정보가 활용되고 있다고 할 수 없을 것이며 이와 같은 경우 구득성을 높이기 위한 정책도입이 필요할 것이다. 따라서 만족도 지표간의 상호관계를 보다 계량적으로 파악할 필요성이 높다고 판단된다.
본 장에서는 이와 같이 도로교통 전문가 집단으로부터 조사된 만족도 데이터 를 이용하여 상대적 만족도 지표를 이용하여 보다 상세하게 분석함으로서 효과 적인 정책도입을 위한 방안에 대해서 논의하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 최 적화척도법(optimal scaling)을 이용하였다.
최적화척도법은 주로 마케팅 분야에서 사용되어 온 방법으로 제품에 대해 소 비자들이 가지고 있는 이미지나 만족도 등에 관한 분석을 위해 주로 사용되어 왔다. 특히, 많은 측정요인들에 의하여 조사된 데이터를 가능한 한 적은 수의 차 원으로 표현함으로서 측정요인들간에 내재되어 있는 내적관계(응답된 측정요인 들 간 또는 만족도간의 상관관계)를 보다 효과적으로 파악할 수 있는 장점이 있 다. 도로교통 통계정보의 제공 또한 소비자 (전문가 또는 사용자)의 만족도와 활 용도를 높이기 위해 사용자가 도로교통 통계정보에 대해서 가지고 있는 만족도 를 파악하고 효과적인 정보제공을 위한 정보 제공자 (공공기관 등)의 노력이 필
요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 소비자의 의식을 파악하기 위한 최적화척도법을 이용하여 각 도로교통 통계정보에 대한 전문가 집단의 만족도를 분석하였다. 또한 최적화척도법에 의해 도출된 결과를 지각도(Perceptual map)로 표현함으로서 다양한 도로교통 통계정보의 문제점과 전문가 집단이 각 통계정보 에 가지고 있는 문제의식 파악과 향후 도로교통 통계정보의 신뢰성과 활용성 등 만족도를 보다 개선시키기 위한 교통정책도입의 방향성을 파악하였다.
최적화척도법에는 다양한 방법론들이 존재하나 본 연구에서는 도로교통 통계 정보의 만족도에 대한 전문가들의 문제의식을 보다 효과적으로 파악할 수 있다 고 판단되는 대응일치분석(Correspondence Analysis)법을 이용하여 분석하였다.
대응일치분석은 주로 명목척도로 측정된 두 개의 범주형 요인간의 관계를 분석 하는 방법으로 두 가지 형태의 요인을 하나의 지각도에 표현하는 방법이다. 본 연구에서는 전문가 심층면접에 의해 평가된 18개의 도로교통 통계정보와 각각의 통계정보에 대한 만족도 (정보의 신뢰성, 구득성, 상세성, 활용성, 이해성)간의 관 계를 파악하였다. 분석을 위해서는 <표 3-5>에 제시된 만족도의 평균치 데이터를 이용하였다. 분석에 사용한 대응일치분석법을 보다 자세히 기술하면 다음과 같 다.
① 대응일치분석(Correspondence Analysis)법8)
대응일치분석은 주로 두 개의 요인 내에 있는 여러 측정변수들 간의 유사성의 정도를 χ2값을 기준으로 측정하며, 이를 이용하여 소비자(전문가 또는 사용자)가 어떤 도로교통 통계정보에 대하여 어느 정도 만족 또는 불만족 하는지 등 분석하 려는 도로교통 통계정보 내용에 대한 만족도 또는 이미지를 분석할 수 있다. 본 연구의 경우, 전문가 집단으로부터 조사된 각 도로교통 통계정보에 대 한 만족도 의 평균치를 이용하여 <표 3-7>와 같은 교차분할표를 이용하여 분석하였다.
예를 들어 만족도 평가지표 1을 기준으로 도로교통 통계정보1, 도로교통 통계 정보2, 도로교통 통계정보3 등에 대한 만족도의 (본 연구의 경우 각 도로교통 통
8) 정세창, 유효상, 소비자 특성별 채널 선호분석 및 손해보험 상품별 판매 전략, 보험개발연구 제17권 제1호 2006년 3월
계정보에 대한 만족치의 평균값) 값이 각각 P11, P21, P31이고, P12는 만족도 평 가지표 2를 기준으로 통계지표 1에 대한 만족도일 때, 도로교통 통계정보 1에 대 한 만족도 평가지표 1의 상대적 기대치 E11은 다음 수식 (1)에 의해 계산될 수 있다.
--- (1)여기서, c1 : 만족도 평가지표 1의 총합, r1 : 도로교통 통계정보 1의 총합
이 경우 기대치와 실제치의 차이인 D11은 E11－P11에 의해 계산될 수 있으며, 도로교통 통계지표 1에 대한 만족도 평가지표1 의 χ2값은 다음 수식 (2)에 의해 산출될 수 있다.
--- (2)
그리고 만족도 평가지표 1과 도로교통 통계지표 1의 유사성의 정도는 수식 (3) 에 의해 산출될 수 있다.
--- (3)
만약 D11>0면, 즉 기대치가 실제치보다 크면, 만족도 평가지표 Ⅰ과 통계지표 1은 음의 유사성을 가지고, 만약 D11< 0면 소비자Ⅰ과 통계지표 1은 양의 유사성 을 가지게 된다. 따라서 χ2거리가 클수록 유사성의 정도가 높은 것으로 해석할 수 있다.
<표 3-7> 교차분할표
구분 활용성I 구득성 ... ... 합
도로교통 통계정보 1 P11 P12 r1
도로교통 통계정보 2 P21 P22 r2
도로교통 통계정보 3 P31 P32 r3
또한 대응일치분석방법은 가능한 적은 수의 차원에 두 요인들 간의 관계를 표
현하기 위한 것이므로, 가능하면 적은 차원에서 정보의 손실을 최소화하는 것이 타당하다. 따라서 원래의 데이터가 갖고 있는 정보를 얼마만큼 효과적으로 대변 되었는지에 대한 평가 값이 필요하며 주로 각 차원에 대한 사용변수의 기여율(2 차원 또는 3차원 평면에서 지각도의 각 설명변수가 차원을 얼마만큼 대변하고 있는지에 대한 설명력)을 이용하여 평가한다. 즉 각 차원에 대해서 사용변수의 기여율이 높을수록 해당 차원은 기여율이 높은 변수의 영향을 더 많이 받고 있는 것으로 해석된다.
최적화척도법은 변수들 간의 관계를 가능한 한 적은 수의 차원(2차원 또는 3차 원)으로 표시함으로 변수들 간의 내적관계를 파악하는 것에 목적이 있다. 따라서 본 연구에서는 먼저, 각 차원을 정의하기 위하여 전문가 집단을 대상으로 각 도 로교통 통계제공에 대한 만족도 데이터를 이용하여 <그림 3-4>과 같이 만족도에 대한 지각도를 예시하였으며, 각 차원에 대한 득점과 기여율을 <표 3-8>에 제시 하였다. <그림 3-4>과 <표 3-8>에서 알 수 있는 바와 같이 도로교통 통계정보에 대한 상세성과 이해성에 대한 만족도는 비슷한 성격을 같은 것으로 분석되었으 며, 차원 1의 경우, 양의 부호를 가질수록 통계정보의 활용성에 관련된 만족도가 높으며, 음의 부호를 가질수록 통계정보의 신뢰성에 관련된 만족도가 높은 것으 로 판단할 수 있다. 차원 2의 경우에슨 통계정보의 구득성에 대한 만족도과 관련 이 높은 것으로 판단 할 수 있음을 할 수 있다. 이와 같은 방법으로 <표 3-8>에 제시한 바와 같이 차원 1과 2에 대한 각 통계정보에 대한 만족도의 기여율을 살 펴보면, 통계정보의 신뢰성과 활용성의 경우 차원 1에 대한 기여율이 상대적으로 높은 것으로 분석되었으며, 구득성의 경우에는 차원 2에 대한 기여율이 약 0.753 으로 다른 만족도에 대한 성분에 비하여 높은 것으로 분석되었다. 따라서 차원1 은 신뢰성과 활용성에 관련된 만족도, 차원 2는 구득성에 관련된 만족도로 해석 될 수 있으며, 상세성과 이해성은 유사한 의미를 갖는 것으로 파악된다.
<그림 3-4> 만족도에 대한 지각도
신뢰성
구득성
상세성
활용성 이해성
-0.3 -0.25 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 차원10.3
차원2
<표 3-8> 만족도 평가지표별 각 차원에 대한 득점과 기여율
만족도 차원1 득점 차원2 득점 차원1 기여율 차원2 기여율 신뢰성 -0.244 0.106 0.465 0.151 구득성 -0.074 -0.243 0.041 0.753
상세성 0.066 0.076 0.032 0.072
활용성 0.246 0.015 0.461 0.003
이해성 0.012 0.040 0.001 0.021
합계 1.000 1.000
다음으로 각 도로교통 통계정보간의 상관관계를 파악하기 위하여 각 도로교통 통계정보별 지각도를 <그림 3-5>과 같이 예시하였으며, 각 차원에 대한 득점과 기여율을 <표 3-9>에 제시하였다. 먼저 <그림 3-5>를 통하여 유사한 성격을 갖는 도로교통 통계정보에 대하여 살펴보면, 도로교통 혼잡비용과 도로수송실적 및 수요전망, 국가 물류비 등의 통계정보에 대한 만족도가 유사한 것으로 판단되며,