1. 서 론 1.1 연구배경 및 목적
우리나라 도시부도로에서는 지난 5년간(‘10~‘15년)1) 교통사고 발생건수의 72.1%, 총사망자의 51.2%가 발생 하고 있으며, 연간 사고건수 증가율은 도시부 1.31%로 전국 0.45%보다 높고, 사망자 감소율은 도시부 -0.22%
로 전국 -3.44%보다 낮은 현상을 보이고 있다.
최근 10년간(‘04~‘13년, Bauer, R. et al.)2) 유럽연합 27개국은 도시내에서 모든 교통사망자의 38%가 발생 하고 있으며, 동기간 사망자는 약 42% 감소하였지만, 도시지역내에서 발생하는 사망자 비율은 약간 증가하
였다고 한다.
이들 국가와 비교해서 우리나라 도시부 교통사망자 가 차지하는 비율(51.2%)은 높고, 사망자 감소율은 낮 은 실정으로써 시도 중심의 교통사고 감소 노력이 필 요하다고 할 수 있다.
제8차 국가교통안전기본계획(2017~2021, 국토교통 부)에서는 교통안전 추진전략으로 속도관리 강화대책 을 제시하고 있으며, 구체적으로 도시부 제한속도를 원 칙적으로 50 km/h 이하로 하향조정 할 것과 제한속도 30 km/h 이하 적용 대상도로를 확대한다는 계획이다.
이러한 교통안전의 정책적 노력은 시의적절하다고 판 단되나, 현장에서 속도관리 업무에 종사하는 교통실무자
도시부도로 제한속도 산정모형 개발 및 효과분석 연구
강순양⋅이수범†⋅임준범 서울시립대학교 교통공학과
(2017. 2. 28. 접수 / 2017. 3. 13. 수정 / 2017. 3. 15. 채택)
Development of Speed Limits Estimation Model and Analysis of Effects in Urban Roads
Soon Yang Kang⋅Soo Beom Lee†⋅Joon Beom Lim Department of Transportation Engineering, University of Seoul
(Received February 28, 2018 / Revised March 13, 2017 / Accepted March 15, 2017)
Abstract : Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement.
Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.
Key Words : speed limit model, traffic safety, traffic accidents, traffic information big data, regression model, adjustment factor
†Corresponding Author : Soo Beom Lee, Tel : +82-2-6490-2824, E-mail : [email protected]
Department of Transportation Engineering, University of Seoul, 163, Silibdaero, Dongdaemun-gu, Seoul, 130-743, Korea
가 구체적 제한속도를 설정할 수 있는 방법부재에 따른 문제점이 있다. 도시부도로는 기능과 주어진 도로변 조 건이 매우 다양하여 실무자의 경험과 직관 또는 민원에 따라 제한속도를 설정할 경우, 구체적 설정 근거 부족으 로 속도 단속의 정당성 확보가 곤란하고, 제한속도 신뢰 수준 저하로 준수율이 낮은 원인을 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 차량 교통정보 빅데이터를 이용하 여 도시부도로에서 도로구간의 제한속도를 정하고자 할 때, 교통실무자 및 관계자가 쉽고, 객관적 근거를 바탕으로 적절한 제한속도를 산정할 수 있는 모형을 개발하고 교통사고 감소효과를 산정코자 하였다.
1.2 연구내용 및 방법
제한속도 설정의 일반적인 방법은 법정 최대제한속 도로써 도로의 기능, 도로의 지역적 위치, 해당조건에 따라 차등화 된 최대속도를 정하고, 이에 맞지 않거나, 별도의 제한속도를 정할 필요가 있을 시에는 ‘speed zoning’ 방법에 의해 제한속도를 설정하게 된다.
본 연구는 서울시내 편도 2차로 이상 도로로써 ‘안 전한 도로 구간’으로 정의한 도로구간에서 법정 최고 제한속도(80 km/h)를 기준으로 운영속도와 각 도로변 수와의 관계를 이용한 조정계수 산출기준을 적용하여
Fig. 1. Process of study.
적정 제한속도 산정모형식을 개발하였다.
다음으로 기존 연구고찰에서 검토한 도시부 도로의 제 한속도와 운영속도, 운영속도와 사고율 관계를 이용하여 개발된 모형에 따라 제한속도 운영시의 사고감소효과를 검토하였다. 연구내용 및 수행과정은 Fig. 1과 같다.
2. 이론 및 선행 연구고찰 2.1 국내외 제한속도 설정기준
2.1.1 국내기준
현행 도로교통법(2016. 7.28) 제17조 1항 및 동법 시 행규칙 제19조 1항에 법정 최고 제한속도 기준은 일반 도로에서 60 km/h 이내 다만, 편도 2차로 이상의 도로 에서는 80 km/h 이내로 규정하고 있다.
Table 1. Current statutory maximum speed limits in Korea Classification Maximun speed Minimun speed General
road
Directional 1 lane 60 km/h -
More than
directional 2 lane 80 km/h -
Expressway 90 km/h 30 km/h
Freeway
Eirectional 1 lane 80 km/h 50 km/h More than
directional 2 lane
100 km/h (construction machinery
etc. 80 km/h) 50 km/h Designated by
metropokitan
120 km/h (construction machinery
etc. 90 km/h) 50 km/h
도시부 제한속도 운영지침(경찰청)은 도시고속도로 90∼60 km/h, 주간선 70∼50 km/h, 보조간선 50∼40 km/h, 집산도로 40∼30 km/h, 국지도로 30∼20 km/h, 보행자 등 교통약자의 통행이 많은 주거지역 등 특정 지역에 대해 ‘30 km/h 지역’을 설정할 수 있다고 규정 하고 있다. 그러나, 실무자가 적정 제한속도 산정시 주 관적 경험에 의존하여 제한속도를 결정할 가능성이 여 전히 높다고 할 수 있다.
2.1.2 외국기준
호주에서 도시간선도로는 일반적으로 60 km/h이나, 많은 OECD국가에서 60 km/h이상은 일반적이지 않으 며, 50 km/h가 광범위하게 이용되고 있다. 집산도로와 국지도로에서는 50 km/h이며, 많은 OECD국가는 30∼
40 km/h를 주로 사용한다(Austroads)3).
OECD/ITF4) 국가 대부분 도시부의 승용차 기본 제한 속도(Default Speed Limits)를 50 km/h로 규정하고 있다.
낮은 제한속도(전형적으로 30 km/h)가 주거지역과 학
Table 2. General speed limits in OECD country Country
Urban arteral (km/h)
Local and collector road
(km/h) Country
Urban arteral (km/h)
Local and collector road(km/h)
USA1) 48~88 40~56 mexico 80 20-60
Austraila 60-70-80 50 Netherlands 50-70 50
Austria 50 50, 40
(residential) New
zealand 50-80 50
Canada 50-60 40-50 Norway 50 30-50
Czech
republic 50-60 50 Poland 50 50
Denmark 50 50 Portugal 50-90 50
Finland 50 30-40-50 Russia 60 60
France 50 30-50 Sweden 50-70 30-50
Germany 50 50 Switzerland 50 50
Greece 50-70-90 40-50(collector),30(local) United
kingdom 48-64 32-48 Iceland 50-60 50(collector),
30(local) Korea 60(directional 1 lane), 80(more than directional 2 lane)
Ireland 50-80 50
Reference : Austroads, Guide to Road Safety, 2008. 2, 1) Varies by state
교주변에서는 적용되며, 60 km/h의 기본 제한속도는 폴란드, 칠레와 한국에서 적용하고 있다고 한다.
일본5)은 2009년 ‘제한속도 결정의 지향점에 관한 조 사연구’ 결과를 기초로 일반도로는 실제속도를 기준으 로 시가지에서 교통사고 위험성, 중앙분리대 유무, 보 행자 보호 등 3개 요인을 고려하여 속도규제기준(12가 지)을 정하였다.
미국은 연방정부가 1974년 이후부터 규제해 온 55 mph 최고 제한속도를 폐지(1995. 4)하고, 해당 州의 모 든 도로(도시부, 지방부 등)의 제한속도를 州 정부가 자체적으로 정하도록 권한을 위임하였다(TRB)6).
스웨덴(WHO, 2008)7)은 1960년대 이후 ‘Vission zero’
철학으로 사망과 부상방지에 부합하는 제한속도를 설 정하고 있으며, 유럽 내에서도 제한속도 정립의 좋은 예로 벤치마킹 대상이 되고 있다.
WHO(2013, 2015)8,9)는 세계 180개국 중 97개국이 도
Fig. 2. Urban speed laws, by country/area.
시지역 최대 제한속도가 50 m/h와 같거나 낮으며, 사 고감소효과에 근거해서 더 많은 나라가 50 m/h를 최대 속도로써 도입을 장려하여야 한다고 강조하고 있다. 이들 국가에서 예로 도시순환도로 같은 특별한 환경에 서 예외적으로 증가된 속도를 적용하고 있다.
2.2 제한속도 산정방법
일반적 제한속도(General Speed Limits) 설정방법은 넓은 범위와 도로의 종류에 따라 설정되는 법정 제한 속도이며, 이것이 적합지 않은 도로에 대해서는 구간 제한속도(Speed Zoning) 설정방법이 사용된다(TRB).
2.2.1 공학적 접근방법(Engineering Study Method) 운영속도방법(Operating Speed Method)-대부분의 공 학적 방법으로 85백분위 속도를 기준으로 1차 속도를 결정하고 교통조건, 기하구조 등에 따라 조정하는 방 법이며 특히, 지방부 도로에서 많이 적용하고 있다.
Forbes, G. J., et al.10)은 85백분위 속도는 대다수 운 전자가 주어진 교통과 도로조건에 합리적 속도를 선택 한다는 집합적 판단을 반영한 것이라고 한다.
도로위험방법(Road Risk Method) - 또 다른 공학적 접근방법으로 도로의 기하구조 설계와 교통조건간 관 련위험에 따라 제한속도를 설정하는 방법이다. 선택된 기본속도에 도로변의 다양한 조건에 따라 조정하는 것 은 운영속도방법과 같지만 주요 결정요소가 도로의 기 능과 도로변의 개발수준에 따라 제한속도가 조정된다 는 것이다. 이 방법은 주로 캐나다와 뉴질랜드에서 이 용되고 있다(Forbes, G. J., et al.).
2.2.2 최적화 접근법(Optimal Speed Limits)
1962년 Oppenlander가 제한속도를 사회적 관점에서 최적이 되도록 차량운행속도를 제한하기 위해 과학적 으로 제안하였다(TRB). 통행속도가 사회적 비용/편익 관점에서 최적이 되도록 환경비용과 사고비용, 통행시 간, 연료소모량 등을 종합적으로 고려하여 사회․경제 적 비용이 최소가 되는 제한속도를 결정하게 된다.
Hossseinlou et al.11)은 사회적 관점에서 이란의 고속 도로 최적제한속도는 운전자 관점보다 10 km/h 낮게 나타났으며, 다음과 같은 관계에 있다고 한다.
최적제한속도 ≤ 최대제한속도 ≤ 설계속도
2.2.3 전문가 시스템 접근법(Expert System Approach) 전문분야 전문가의 행동과 판단을 모사하는 추론절 차와 지식을 이용하는 컴퓨터 프로그램에 의한 방법 (Knowledge Base & Inference Procedure)으로 호주 빅토
Fig. 3. Overview of the structure of the Australian computer- based speed limit advisor.
리아주가 1987년에 구간속도 결정을 위한 통일되고 일정 한 접근방법을 개발하기 위해 처음 착수하였다(TRB).
미국의 전문가 시스템(USLIMITS2)12)은 ‘speed zone’
에서 적정 제한속도를 결정하기 위해 사용되고 있다. 호주의 시스템과 유사하며, 모든 도로에서 제한속도를 결정하기 위해 고안되었다. 웹기반(Web-Based Expert Advisor System) 사용자 프로그램으로 자료가 주어지면 주어진 조건에 추천되는 제한속도와 주의정보를 출력 하여 제한속도 설정시 보조자 역할을 해준다.
2.2.4 부상최소화 접근법(Injury Minimization Approach) 부상최소화 방법은 인체의 차량충돌 허용한계에 기 초해서 제한속도를 결정하는 방법이다. 이 방법의 기 본목표는 이용자가 사망 또는 심각한 부상 충돌 위험 에 노출되지 않는 속도로 제한속도를 정하고, 그 이상 으로 통행할 수 없도록 하는 것이다.
이상 크게 4가지 방법중 전문가 시스템은 많은 기반 자료와 전문가의 의견이 필요한 국가적 연구프로젝트 로 필요성이 높고, 장기적으로 안전측면에서 부상최소 Table 3. Speed Limits for Injury Minimization
Road type Speed Limits,
mph (km/h) Roads with a mix of motorized and unprotected road
users(i.e., pedestrians and cyclists) 20 (30) Roads with uncontrolled access where side impact
crashes can result 30 (50)
Undivided roads where head-on crashes can result 45 (70) Controlled access facilities with a physical median
separation, where at-grade access and non-motorized road users are prohibited
>60 (>100)
Table 4. Comparison of Approaches to Setting Speed Limit Approach Data required Advantages & disadvantages
Engineering (Operating
Speed)
The existing speed profile as well as data
on accesses, pedestrian/bicycle
traffic, curbside parking, etc.
＋ Does not place an undue burden on enforcement, and provides residents and businesses with a valid indication of actual travel speeds.
－ Speed limits are often set lower than the 85th percentile speed.
Engineering (Road Risk)
Functional classification of the road, setting (urban/
rural), surrounding land uses, access, design features of the
road.
＋ The speed limit and the function of the road are aligned.
－ The road risk methods may result in speed limits that are well below the 85th percentile speeds, resulting in an increased burden on enforcement if remedial measures are not employed (i.e., traffic calming, etc.).
Optimal Speed Limits
Cost models and input data to account
for air pollution, crashes, delay, etc.
＋ Provides a balanced approach to setting speed limits that is considerate of many (if not all) of the impacts that speed has on society.
－ Data collection and prediction models may be difficult to develop and are subject to controversy among professionals.
Expert System
Data needs depend on the system, but generally require the same data as used in the engineering
approaches.
＋ A systematic and consistent method of examining and weighing factors other than vehicle operating speeds. It provides consistency in setting speed limits within a jurisdiction.
－ Practitioners can rely on only output from the expert system without review of the results.
Injury Minimization
Crash types and patterns for different
road types, and survivability rates
for different operating speeds.
＋ There is a sound scientific link between speed limits and serious crash prevention.
Places a high priority on road safety.
－ This method is based solely on a road safety premise and may not be accepted as appropriate in some jurisdictions.
Reference : Forbes, G. J., et al., Method and Practices for Setting Speed Limits, p. 24
화 접근법에 대한 적용논의가 필요하다고 판단된다. 제한속도 산정방법 비교표는 Table 4와 같으며, 본 연구는 공학적(운영속도) 방법을 적용 하였다.
2.3 속도와 교통안전
Cirillo13)는 미국 20개 주간 고속도로에서 수집된 자 료분석을 통해 차량의 평균통행속도로부터 위, 아래 구간에 있을 때 사고율이 증가한다고 하였다.
Garber, N. J. and Gadirau, R.14)은 버지니아 도로의 속도분산과 사고영향 연구에서 사고율은 모든 도로종 류에서 속도분산이 증가할수록 증가하며, 속도분산은 설계속도와 제한속도간 차이가 5~10 mph 사이에 있을 때 최소가 되는 경향이 있다고 하였다.
Hauer, E.15)는 Solomon, D.의 연구에서 밝힌바와 같 이 속도와 사고율 관계에서 속도가 낮거나, 높을수록 증가하며, 부상사고, 물적 피해사고는 속도가 높을수록
기하급수적으로 증가한다고 하였다.
Parker16)와 Stuster et al.17)의 제한속도 변경에 따른 효과 연구에서 단순히 속도가 높으면 사망이나 부상사 고 위험이 증가한다고 하였고 특히, 많은 연구에서와 같이 대다수 운전자가 통행하는 속도보다 매우 빠르거 나 늦게 운행할 때 사고위험은 기하급수적으로 증가한 다고 하였다.
fildes et al.18) 연구는 지방지역의 과속 운전자 사고 율이 높지만 초기 해외 연구에서 발견된 것보다 낮았 다. 속도와 사고관계는 단순선형관계이거나 약한 곡선 함수로 평균속도보다 높거나 낮으면 사고율은 비례해 서 증감하며, 평균으로 주행하는 차량에게 어떤 이점 도 나타나지 않았다고 하였다.
OECD/EMCT19)에 의하면 Kloeden et al.의 연구에서 특히, 도시지역에서 빠르게 운행차량은 다음 Fig. 5와
Fig. 4. Involvement rate by variation from the mean traffic speed -Solomon’s(1964) curve versus findings from the rural and urban sites.
Fig. 5. Ralative injury accident rate on urban roads and rural roads for vehcles going faster and slower than average speed.
Fig. 6. Accident frequency against mean speed for urban road groups.
같이 사고위험이 높다는 것을 발견하고, 평균속도와 비교해서 낮은 속도로 운행하는 것은 사고 위험을 증 가시키지 않는다고 하였다.
Taylor et al.20) 연구는 높은 속도는 더 많은 사고를 의미하며, 속도가 높을수록 속도증가에 따라 사고빈도 는 더 빠르게 증가한다고 한다(Fig. 6).
Nilsson21)은 평균 통행속도 변화와 사고빈도와의 관 계(Power Model)를 다음과 같이 정의하고 지수를 산정 하였다.
속도변경전 사고
속도변화후 사고
변경전 속도 변경후 속도
여기서 α는 속도변화율에 따른 사고형태 변화율을 추정하기 위한 지수로써 Power라고 한다.
Fig. 7에서 볼 수 있는 것처럼 대략적으로 평균속도 가 5% 증가하면 모든 부상사고 10%, 사망사고 20% 증 가, 평균속도가 5% 감소하면, 모든 부상사고 10%, 사 망사고 20% 감소한다고 하였다.
Fig. 7. Illustration of the power model and the relationship between percentage change in speed and relative change in the number of injured.
Table 5. Estimates of accident effects for changes in speed Accedent or injury severity Best estimate
of exponent
95% confidence inteval
Fatalities 4.5 4.1 - 4.9
Seriously injured road user 3.0 2.2 - 3.8 slightly injured road user 1.5 1.0 - 2.0 Property damage only accidents 1.0 0.2 - 1.8 reference : Accident severity are treated as mutually exclusive categories.
Elvik et al.22)은 1966부터 2004년에 발표된 20개국 기존 98개 논문 460개 자료의 평균통행속도와 사고율 변화 관계에 대한 메타분석(Meta-Analysis)을 통해, 지 방과 도시지역 도로에서 과거 Nilsson에 의해 제안된 Power Model과 유사한 결과를 도출하였다. 통행속도의 작은 변화에도 물적피해 사고는 유사하게 변하지만, 사망사고는 속도변화의 4배가 된다고 하였다.
Elvik23)은 2004년 파워 모델이 도로의 종류와 초기속 도 크기에 관계없이 일정한 지수를 갖는 한계점을 지 적하면서, 17개 논문 66개 자료를 추가하여 526개 파워 추정 자료로 새로운 분석을 시도하였다. 연구결과, 초 기속도가 높은 지방지역/고속도로에서 도시지역/주거 지역도로보다 높은 지수가 산정되었다.
Table 6. Summary estimates of exponents for the power model Accident of injury severity Rural roads
/freeways
Urban/re-
sidential roads All roads
Fatalities 4.6 3.0 4.3
Seriously injured road user 3.5 2.0 3.0
Slightly injured road user 1.4 1.1 1.3
Property damage only accidents 1.5 0.8 1.0
Elvik24)은 파워모델은 속도변화율이 같으면 사고영 향이 같지만, 초기속도가 높을수록 사고영향 효과가 크다는 사실을 통해 지수함수가 파워모델 보다 다소 적합하다고 하였다. 이와 유사한 선행연구로 Hauer와 Bonneson25)은 지수함수를 개발하였다.
관련 연구를 요약하면, 일반적으로 제한속도가 감소 하면, 평균속도는 감소하며, 사고건수와 사고심각도는 제한속도가 낮고, 속도표준편차가 감소할 때 줄어든다.
3. 자료수집 및 모형식 개발 3.1 연구 방법론
3.1.1 기본개념 및 수행절차
본 연구의 접근방법(FDOT26))은 구간 제한속도 설정 방법으로 85백분위 속도를 기초로 도로변 조건 등에
따라 제한속도를 조정하는 개념에서 출발하였다.
제한속도 백분위속도–조건 조건 조건
여기서, f(조건i) : 제한속도 관련조건 함수
조건을 정량화 하기 위해 식을 변환하면,
제한속도 백분위속도×조건 ×조건 ×조건
여기서, fadj(조건 i) : 조건 i의 효과에 대한 제한속도 조정계수
--- (Eq. 1) 조정계수(fadj)는 위 식에서 독립적으로 변경 가능한 요소로써 표현되므로 조정계수 산출기준이라 한다. 간 단히 조정계수 산출기준은 각 도로변수에 대한 조정계 수를 산정하는 함수식이다.
그러나, 관측된 85백분위 속도는 이미 현재의 제한 속도나 통제수준에 따라 영향을 받았다고 볼 수 있으 므로, 85백분위 속도 대신에 본 연구의 범위인 국내 일 반도로 편도2차로 이상 법정 최고 제한속도인 80 km/h 를 표기하며 다음과 같다.
제한속도 법정최고속도 ×조건 ×
조건 ×조건--- (Eq. 2) 함수식을 도출하기 위해 SK텔레콤의 프루브 차량 통행속도자료를 활용하였으며, 교통사고가 적고, 교통 류가 안정된 구간을 선정하여 조사․분석하고, 85백분 위 속도에 영향을 미치는 변수를 모형식을 위한 변수 로 고려하였다.
Eq. 2를 다시 쓰면,
RSL = MSSL × f1 × f2 × f3 ×, … ×, fi--- (Eq. 3)
여기서, RSL : 양호한 조건에서 추천되는 제한속도 (Recommended Speed Limit, km/h)
MSSL : 최대 법적 제한속도(Maximun Statutory Speed Limits, 도시부 편도2차로이상, 80km/h) f1,f2,f3,…, fi : 도로변조건 등의 영향을 조정하기 위한 계수
(조정계수 산출기준)
조정계수는 표준화 되지 않은 계수((Non-Scale Parameter) 이므로 0.0과 1.0사이 범위로 조정되어야 한다. 계수 1.0 은 변수에 대한 조건이 이상적인 경우로 법정 최대 80 km/h 속도에 대한 감소가 일어나지 않는 것이며, 반대로 조정계수 0.0은 이론적으로 통행속도가 0.0인 가장 나쁜 경우를 의미한다.
현장 조사값을 선택하기 위한 조사구간은 ‘안전한 구간’에서 형성되는 85백분위 속도와 변수간의 관계를 설정하기 위한 것으로 다음과 같이 정의하였다.
첫째, 사고율이 낮은 구간
둘째, 교통류의 표준편차가 낮은 구간
실제 차량들은 장소와 시간에 따른 통제수준에 의해 영향을 받으며, 제한속도(Posted Speed Limits)에도 영 향을 받는다. 본 연구는 운전자에 대한 속도통제영향 이 없다고 가정하며, 85백분위에 대한 제한속도 영향 도 만일 있다면, 동일하다고 가정한다.
이상 설명한 개념에 따라 제한속도 산정 모형식 개 발을 위한 연구절차를 도식화 하면, Fig. 8과 같다.
Fig. 8. Model development process.
3.1.2 조정계수 산출기준 개발
조정계수 산출기준 개발에 있어, 먼저 변수(Vi)와 대 응하는 조정계수(fi)간의 관계가 선형이라고 가정하였 다. Fig. 9는 실제 fi가 Y축 0과 1사이에 있는 fi의 축약 된 형태를 보여준다. 또한 X축 변수도 0과 1사이 값을 갖도록 표준화 되었다.
Fig. 9. Framework of adjustment factor module design.
표준화된 변수는 SVi라 표기하면, 조정계수는 다음 공식을 이용하여 얻을 수 있다.
--- (Eq. 4) 변수는 연속형이든 범주형일 수 있으며, 변수에 따 라 Fig. 10의 fi–svi 관계를 이용할 수 있다((a)는 이산 형 범주형 변수, (b)는 두가지 이상의 범주형 변수).
Fig. 10. Alternative forms of adjustment factor module.
3.1.3 변수표준화(variable standardization)
변수 값을 0과 1사이 계수값으로 변환하기 위해 각 변수들을 85백분위 속도와 선형추정함수를 구하였다.
함수추정 목적은 통계적 유의성(p=0.05) 판단과 선형관 계를 얻기 위한 것이다. 선형회귀 추정식으로 부터 기 울기를 αi라 하고 상수는 βi라 하면, 변수 νi와 85백분 위 속도간의 관계는 다음과 같이 표현될 수 있다.
백분위 속도 × --- (Eq. 5) 변수 νi에 대한 85백분위 속도의 민감도는 α이며, 회 귀선은 상수 80 km/h를 가지기 위해 수직으로 이동된 다. X축의 변환된 상수를 δi라 하면, δi와 0은 i변수가 가질 수 있는 이상적인 조건과 최악의 조건인 두 극단 의 조건 값이 된다. 마지막으로 Y축의 80 km/h값과
Fig. 11. Standardization procedure.
X축의 δi가 비례적으로 0과 1사이 값으로 변환된다.
, � �
이것을 Eq. 4, 에 대입하면, 조사구간 j에 서 변수 i에 대한 조정계수는,
× --- (Eq. 6) 3.1.4 가중치 검토(weight factors)
가중치 검토의 목적은 앞선 모형에 각 변수의 중요 도 수준을 적정하게 부여하기 위한 것이다. 가중치가 적용된 제한속도 산출 모형식은 다음과 같다.
× × × × … ×
--- (Eq. 7)
여기서, RSL : 양호한 조건에서 제안된 제한속도 (Recommended Speed Limit, km/h) MSSL : 편도2차로 이상 법정 최고제한속도 (Maximun Statutory Speed Limits, 80 km/h) f1,f2,f3,…, fi : 도로변조건 등의 영향을 조정하기 위한 계수
(조정계수 산출기준)
w1,w2,w3,…, wi : 모형식에서 변수의 다른 영향을 계산하기 위한 가중치
가중치를 계산하기 위해 상기 방정식을 로그함수형 태로 변환하면,
⋯
× × ×
⋯ × --- (Eq. 8) LN(RSL/80)을 종속변수로 하고 LN(fi)를 독립변수로 하는 다중선형회귀모형식 추정이 가능하다. 이후 가중 치를 산정하고, 원래 형태로 전환하면, j조사구간에 대 한 제한속도 산정식은 다음과 같이 표현할 수 있다.
× ×× ×
× ××⋯× × -- (Eq. 9) 3.1.5 모형의 검정 및 활용
최종적으로 완료된 모형에 따라 사고 많은 지점들에 대해 적정 제한속도를 산정했을때 실제 85백분위 속도 (V85)와 제한속도(RSL)와의 차이값이 사고많은 구간에 서 큰 값을 나타낸다면, 안전한 제한속도를 갖는다고 할 수 있다.
3.2 자료수집
본 연구는 제한속도 산정모형 개발을 위한 자료수집 분석단계와 모형식 개발단계로 나뉘며, 자료수집 및
Fig. 12. Data collection and stage of analysis.
분석과정을 자세히 도시하면 아래 Fig. 12와 같다.
전술한 ‘안전한 도로구간’으로 215개 조사구간에서 사 고가 적고, 표준편차가 낮은 36개 구간이 선택되었다.
3.2.1 도로구간 교통량
안전한 구간 선정을 위한 사고율 산정을 위해 교통 량은 서울시 교통량 통계자료27)와 T-map교통량(개별 통행속도자료)을 이용하여 추정하였다. 연구에 활용하
Table 7. Operating speed data conversion and available form Speed data collection on
based probe vehicles Year-month
-date-time Link id Speed
↓ 2016040400 1100006802 88
Removal of error data 2016040400 1100005706 50
↓ 2016040400 1100004900 68
Time table building(per hour) 2016040400 1100032704 35
Fig. 13. Weekday Tmap volume distribution in Seoul(veh./day).
기 위한 통행속도 자료는 T-map 기반의 원시자료를 국 가표준ITS링크와 일치를 위해 다음과 같이 변환하여 수집하였다.
기존 연구(김진오 외28)) 결과 오차율이 낮은 지점을 대상으로 AADT 조사지점 58개소와 내비게이션 장착 차량 통행량과의 관계를 활용하여 가중회귀분석 결과 (R2=0.835), 모형식의 적합도와 계수신뢰도가 매우 높 은 것으로 나타났으며(p<0.001), 계수추정치는 상수 10,676, 회귀계수 8.368로써 Tmap교통량에 의한 실제 교통량 추정 회귀식은 아래와 같다.
× - (Eq. 10) 3.2.2 도로구간 선택
본 연구에서 이용된 도로구간 선택 기준은 교통 결 절점(Traffic-Break)에 의해 구분하였다. 교통 결절점은 비교적 균일한 교통특징을 갖는 도로구간으로 제한속 도, 차로수 등이 고려되었다.
서울시 각 구별 도로명 지도를 대상으로 지역별로 균 질대상 도로로 판단되는 구간을 선정한 후 세부적 자료 는 인터넷 지도사이트 등을 통하여 수집하였다. 연구에 서는 도로설계요소를 반영하지 않았으므로 뚜렷한 종평 면 선형변화가 없는 도로로 800 m 이상(FHWA, 2012)되 는 균일 교통구간을 대상으로 선정하였다.
Table 8. numbers of road section and distance
Classification Numbers of road section Section distance(km)
Gang-nam 124 294.6
Gang-buk 91 214.0
sum 215 508.6
3.2.3 도로구간별 사고율 추정
연구대상 구간인 안전한 도로를 선정하기 위한 사고 율 산정은 3년간(2013-2015년) 사고자료와 전술한 추정 교통량 자료를 활용 하였다.
사고자료는 경찰청 ‘TAAS 교통사고분석시스템’의 교통사고 GIS분석을 통해 수집하였다.
사고율 산정방법29)은 도로구간 사고건수를 해당구간 의 추정 일평균교통량과 일수(3년간), 구간길이로 나누 고 1억차량 단위로 환산한 다음 식을 이용하였다.
평균사고율도로구간 구간별 일수구간길이
총 사고건수
건수억 대·
일평균교통량에 대한 사고율은 교통량이 증가할수 록 감소추세로 나타났다.
Fig. 14. Average daily traffic and accident rate.
3.2.4 안전한 도로구간 선택
산정한 사고율을 순위화한 후 사고가 낮은 쪽에서 3 분의 1에 해당하는 구간을 1차적으로 안전한 도로구간 (72구간)으로 선택하였다.
안전한 도로구간의 첫번째 조건인 사고율이 낮은 구 간을 우선 선정하고, 두번째 조건인 교통류가 안정된, 즉 신호를 받지 않은 교통류 차량그룹의 표준편차가 작은 도로구간을 선택하고자 먼저 계층적 분석으로 다 양한 그룹으로 분류분석한 후, 주중 주간 속도가 가장 높은 시간대(12-14시)를 기준으로 다시 2그룹 K평균 군집분석 하였다.
3.2.5 속도자료 추출
일반적으로 85백분위 속도는 자유류(Free Flow) 상 태의 조건에서 측정한 지점속도(Spot Speed)로 주중, 낮시간 동안 건조하고, 맑은 시거 하에서 일반적인 속 도(Prevailing speed)를 측정하여 기록한다(Caltrans)30).
본 연구의 속도는 프루브 차량 속도자료(구간속도) 로써 일정한 조건에서 속도영향변수들이 속도에 미치 는 영향정도를 파악하기 위한 자료이다. 속도조사구간 은 다음과 같은 구간을 선택하였다.
1. 신호교차로의 영향을 일정하게 받으며, 주행 또는 정지가 반복적으로 일어날 수 있는 도로구간 2. 구간의 대표적 물리적, 교통특성을 갖는 통행이
원활하며, 짧은 도로구간으로 정지 또는 연속주 행이 가능한 구간
3. 속도카메라가 설치되지 않거나, 영향이 적은 구간 첫번째 조건은 정희진 외31) 연구의 신호등 영향을 가능한 배제한 주행속도를 산정하기 위한 것이다.
두번째 조건은 각 도로구간의 주중 평균 최대통행속 도 시간대를 선택함으로써 혼잡으로 인한 영향을 최소 화 하였다.
3.2.6 도로변 속도 관련변수
관련문헌(Shinar, D.,32) FHWA(2011),33) Srinivasan, R., et al.,34) ITE, FDOT)의 속도에 영향을 미치는 도로변수 를 조사한 (통합)변수의 범위는 Table 9와 같다.
Table 9. List of variables and ranges
Variables(1st level) Range Variable aggregation 2st level 3st level 4st level
posted speed limit 40~70km/h
functional classification 1(major arterial, 44.5%), 2(minor arterial, 33.3%), 3(collector, 22.2%) land use 1(residential), 2(commercial), 3(industrial) roadside development 1(high), 2(mid), 3(low)
median 1(divided), 1(none)
number of lanes 4~10 lanes
lane width 1(above 3.3m), 0(under 3.3m) level of parking 1(few), 2(a little), 3(much)
sidewalk width 1(above 3.0m), 0(under 3.0m), etc(none) number of signalized intersection per km number of
signalized
facilities number of discontiuity facilities
number of all inter- irrruptions number of signalized crosswalk per km
number of non-signalized intersection per km number of nonsgnalized
facilities number of non-signalized crosswalk per km
number of driveway per km
number of accesses in both sides number of entrance(a structure) per km
number of left turning bays per km
number of all turning bays number of right turning bays per km
number of speed limit signs per km
number of all signs number of other traffic signs per km
number of speed cameras per km
number of bus stops per km
bus exclusive lane 1(existence), 0(nothing)
3.3 상관분석 및 변수선택
속도영향 변수선택을 위한 변수 상관분석(Correla -tion Analysis) 기준은 다음과 같다.
본 연구 상관계수는 종속변수와 독립변수간은 0.4이 상, 독립변수간은 -0.6∼0.6을 기준으로 하였으며, 변수
Table 10. Criteria of correlation coefficient
Correlation coefficient Interpretation of Correlation 0.0 ~ 0.2 Very low correlation
0.2 ~ 0.4 Low correlation
0.4 ~ 0.6 Some correlation
0.6 ~ 0.8 High correlation
0.8 ~ 1.0 Very high correlation
Reference: Tae Jae, Sung, Easy statistic analysis using SPSS/AMOS, hak ji sa, 2011
Table 11. Correlation coefficient between main variables class V85 lanes function median lane
width bustop all access all int.
V85 1 0.48 -0.54 0.62 0.45 -0.67 -0.44 -0.74 0.00 0.00 <.00 0.01 <.00 0.01 <.00 lanes 0.48 1 -0.76 0.42 0.38 -0.43 -0.13 -0.63 0.00 <.00 0.01 0.02 0.01 0.46 <.00 function -0.54 -0.76 1 -0.30 -0.30 0.31 -0.09 0.81 0.00 <.00 0.08 0.08 0.07 0.59 <.00 median 0.62 0.42 -0.30 1 0.46 -0.53 -0.42 -0.49
<.00 0.01 0.08 0.00 0.00 0.01 0.00 lane width 0.45 0.38 -0.30 0.46 1 -0.17 -0.22 -0.38 0.01 0.02 0.08 0.00 0.33 0.19 0.02 bustop -0.67 -0.43 0.31 -0.53 -0.17 1 0.64 0.58
<.00 0.01 0.07 0.00 0.33 <.00 0.00 all access -0.44 -0.13 -0.09 -0.42 -0.22 0.64 1 0.20 0.01 0.46 0.59 0.01 0.19 <.00 0.24 all int. -0.74 -0.63 0.81 -0.49 -0.38 0.58 0.20 1
<.00 <.00 <.00 0.00 0.02 0.00 0.24
검토에서 제한속도모형 결정인자로 사용될 수 있는지를 결정하기 위한 유의수준(p-value)은 0.05를 적용하였다.
상관관계를 만족하는 13개 변수에서 통합변수를 고 려한 7개 변수중 도로기능은 차로수 및 교통단절수와 상관이 높으나, 도로관리 정책변수로 도로기능과 조건 변수로 교통단절수를 선택하였다. 다음으로 조건을 만 족하는 변수중 중앙분리대, 차로폭, 진출입로(구) 수가 선택되었으며, 버스정류장은 진출입로수 및 교통단절 수와 상관이 높아 제외하였다.
29개 변수중 속도와 상관관계기준을 만족하는 7개 (통합)변수중 검토결과를 정리하면 Table 12과 같다.
Table 12. Variable examination․analysis and contents
Variables Explanation Remark
Lanes ‧Road fun. and signal and nonsignal var. are highly correlated. The more lanes, the higher road fun.
and the lower signal and nonsignal var.
Road fun. first
Median ‧High correlation with speed and low influence between independent var. Selected Lane width ‧Satisfaction of correlation criteria Selected
Signal and
nonsignal var.‧Signal and nonsignal var. among similar variables is the highest correlated. Selected
Bus stop ‧High correlation coeffcient with speed but, duplicated with signal and nonsignal var. and Num.of traffic entrance/exit.
-
Num.of traffic
entrance/exit ‧Num.of traffic entrance/exit among similar variables is satisfied with analysis criteria. Selected
Road function‧Road fun. is highly correlated with signal and nonsignal var. but, considered as road management policy factor.
Selected
선정된 5개 변수의 회귀분석결과는 Table 13과 같다.
Table 13. Result of regression analysis for selected vriables Variables R2 degree of
freedom F-value p-value Constant1) Regression coefficient1) Road function 0.287 35 13.68 0.000 64.97 -4.59
Median 0.382 35 20.97 0.000 55.16 12.02 Lane width 0.200 35 8.48 0.000 55.92 10.88 Total entry 0.196 35 8.30 0.007 61.39 -0.25 Access density 0.542 35 40.29 0.000 65.36 -1.73 1) level of significance, p-value≤0.05
3.4 조정계수 산출기준 개발
조정계수 산출기준(Adjustment Factor Modules) 개발 은 수량변수(Vi)와 대응하는 조정계수(fi)간의 관계가 선형이라고 가정하였다.
산출기준에서 변수 표기 편의성을 목적으로 변수이 름은 아래와 같이 표기하고자 한다.
Table 14. Abbreviaton of Variables
variables name code variables name code Road Functional Class FC Central Divide CD
Lane Width LW Signal Density SD
Access Density AD
도로기능에 대한 조정계수(fFC)는 범주형 변수로 간 선 1, 보조간선 2, 집산도로 3으로 구분하였으며, 이항 선택변수와 유사하게 산정된다. 회귀식에서 추정 기울 기는 –4.59이며, 상수항은 64.97이다.
백분위 속도 – ×
85백분위 속도에 대한 도로기능의 민감도로써 기울 기가 고려되었다. 간선도로 조정계수 1.0, 집산도로는 0.89의 계수를 갖는다.
×
그러므로, 집산도로가 0.89이 되도록 X축을 0~1 범 위로 표준화 하면,
– × – --- (Eq. 11)
여기서, VFCj = 간선 1, 보조간선 2, 집산 3
중앙분리대 유무는 이산선택변수이며, 추정경사는 12.02, 상수는 55.16이다. 85백분위 속도에 대해 중앙분 리대가 있는 경우 80 km/h가 되도록 점선이 실선과 같
Fig. 15. Adjustment factor development and standadization for road function.
이 이동되며, Y축에 대한 같은 기울기와 상수를 가지 게 된다. Y축에 대한 표준화 상수는 0.85이며, 최종 조 사구간 j에 대한 중앙분리대 조정계수 fCD는 다음과 같 이 표현될 수 있다.
×
그러므로, 중분대가 있는 경우 1.0 이 되도록 X축에 대해 표준화 하면,
× --- (Eq. 12)
여기서, 중앙분리대 있는 경우, VCDj = 1, 없으면 0
Fig. 16. Adjustment factor development and standadization for median.
차로폭에 대해서도 중앙분리대 유무와 동일한 과정 을 거쳐 조정계수 fLW는 다음과 같이 표현된다.
×
× --- (Eq. 13)
여기서, 차로폭이 3.3 m이상인 경우, VLWj = 1, 이하이면 0
진출입로(구) 수(VAD)에 조정계수는 Y축뿐만 아니라 X축에 대해서도 상수를 가진다. 진출입로수가 많을수 록 속도는 감소하게 되며, 회귀식(αAD)에서 추정 기울 기는 -0.25이며, 상수항은 61.39이다.
방법론은 연구개념에서 제시한 바와 같이 X축에 대 한 상수(yAD)는 245.6이며, 추정 회귀선을 80 km에 투
영하면, 다시 대응하는 X축에 대한 상수(δAD)는 320.0 로 km당 진출입로(구) 수가 320개일 때 이론적으로 통 행속도는 0이 된다.
백분위 속도 – ×
Fig. 17. Adjustment factor development for access density.
다음 단계로 축의 끝이 각각 1이 되도록 비례적으로 이동시키면, 즉 관측된 접근로 수의 표준화 값을 얻기 위해서 다음 식을 이용하면,
, 여기서, SVADj : j구간에 대한 표준화된 진출입로 수
VADj : j구간에서 조사된 진출입로 수 δAD : 80 km 투영선의 X축의 상수
위 식을 이용하여 j구간에서 진출입로 수에 따른 조 정계수는 다음과 같이 계산된다.
×
--- (Eq. 14) 교통단절 수(VSD)의 조정계수도 진출입로(구) 수와 동일하게 구한다. 교통단절 시설수가 많을수록 통행속 도는 점차 감소하게 되며, 회귀식에서 추정 기울기는 -1.73이며, 상수항은 65.36이다.
X축에 대한 상수(ySD)는 37.8이며, 추정 회귀선을 80 km에 투영하면, 다시 대응하는 X축에 대한 상수(δSD) 는 46.2로 km당 교통단절 시설수가 약 46개일 때 이론 적으로 통행속도는 0이 된다.
백분위 속도 ×
다음 단계로 축의 끝이 각각 1이 되도록 비례적으로
Fig. 18. Adjustment factor development for signal density.
이동시키면, 즉 관측된 교통단절 시설수의 표준화 값 을 얻기 위해서 다음 식을 이용하면,
�, 여기서, SVSDj : j구간에 대한 표준화된 교통단절 시설수
VSDj : j구간에서 조사된 교통단절 시설수 δSD : 80 km 투영선의 X축의 상수
위 식을 이용하여 j구간에서 교통단절 시설수에 따 른 조정계수는 다음과 같이 계산된다.
×
--- (Eq. 15) 상기 각 변수에 대한 조정계수 산출식(Eq. 11∼Eq.
15)을 결합하여 제한속도 산정 모형식(Eq. 3)을 완성하 면 Eq. 16과 같다.
제한속도 × ×– ×
× × ×
--- (Eq. 16)
여기서, VFC : 도로기능(주간선 1, 보조간선 2, 집산도로 3) VCD : 중앙분리대 유무(있는 경우 1, 없는 경우 0) VLW : 차로폭(3.3 m이상 1, 3.3m 미만 0)
VAD : km당 진출입로(구) 수, VSD : km당 교통단절 수
3.5 가중치 검토(weight factors)
조정계수 산출식이 결합된 모형식에서 각각의 조정 계수가 미치는 영향크기에 대한 가중치(wi)는 자연로그 를 취하여 다중선형 회귀분석을 통한 가중치(회귀계 수) 산정이 가능하다.
Eq. 7~9를 이용하여 가중치 산정결과 가중치가 1에 가까운 것으로 나타나 산출기준 개발시 선형가정이 만 족되며, 분산확대인자도 1이하로써 변수간 다중공선성 도 문제되지 않는 것으로 검토되었다.
4. 교통사고 감소효과 산정 및 적용방안 4.1. 제한속도 검정 및 비교
검정 및 비교 목적은 사고율이 높은 구간도로에서 본 연구 모형식이 적절하게 사용되어질 수 있는가를 검토하기 위한 것이다.
사고율이 높은 도로구간에 대한 군집분석과 무작위 추출을 통해 36구간을 선정하고, 사고 낮은구간은 모 형식 산정시 36개 구간의 제한속도가 산정되었다.
사고 낮은 구간과 중․고위험 구간에서 두 값의 차 이에 따른 사고율 분포는 다음 Fig. 19와 같다. 사고율 이 높은 구간에서 대체로 제한속도가 낮게 산정(속도 차이가 큼)되었음을 볼 수 있다.
Fig. 19. Speed difference(V85-RSL) and accident rate plot.
현장에서 제한속도는 10 km/h 단위로 산정․운영되 므로 실제 하향된 운영 제한속도로 이어지지 않는 경 우도 있을 수 있으나, 2그룹 분석(사고 낮음과 높은 구 간)으로 속도차이 값의 두 그룹간 평균차이를 t-test를 통해 분석하였다.
검정결과, 두 사고율 집단에서 속도 차이값의 평균 차이 검토결과 두 그룹은 분산이 동일하며, 유의수준 이 0.084(같을 확률 8.4%)로 나타나, 유의수준 0.1에서 는 다르다는 결론을 내릴 수 있다. 즉, 사고율이 높은 구간에서 제안된 제한속도가 사고율이 낮은 구간에서 보다 현재 운영속도 대비 낮게 산정되므로 안전성을 확인하였다.
Table 15. Two-sample t test of two groups(accident rate high or low) speed difference(V85-RSL)
Method DF t Value Pr > |t| Variance
Pooled 70 1.75 0.084 equal
Satterthwaite 67 1.75 0.084
unequal
Cochran . 1.75 0.089
Equality of variances : F-value 1.53, Pr>F = 0.258
또한, 72개 구간에서 산정된 제한속도 차이(PSL- RSL)의 평균값은 11.1 km/h로, 도시부도로 편도2차로 이상 도로에서 현재보다 평균적으로 10 km/h 제한속도 를 하향해야 하는 결과를 나타냈다.
4.2. 사고 감소효과 산정
Elvik35)의 연구에서 유사한 집단별 도로에서 통행속도 가 높으면 사고율은 높다. 따라서, 다른 조건이 일정한 경우 산정식에 의한 제한속도가 낮아지게 되면, 운영속 도 감소로 사고율이 낮아질 것으로 예상할 수 있다.
제한속도와 평균속도 변화 관계는 Elvik et al.의 파 워 모델 평가연구에서 평균 제한속도 변화의 약 25%
만큼 변화하였다. 이것은 제한속도를 10 km/h 하향했 을 때, 평균속도가 2.5 km/h감소한다는 것을 나타낸다 (Fig. 20).
Fig. 20. The relationship between changes in speed limit and change in mean speed.
모든 사고심각도가 같게 표시되었지만, 속도감소에 사고도 감소한다는 것은 명확하다(Fig. 21).
이때, 속도 상대변화에 대한 사고 상대변화 식은
× --- (Eq. 17)
여기서, y는 사고의 상대적 변화, X는 속도의 상대적 변화
Fig. 21. Simple linear relationship between speed and accident change.
