보행고령자 교통사고의 공간적 군집 형성에 미치는 영향

Ⅰ. 서 론

세계 많은 도시들에서 보행 친화성에 대한 관심이 증대되고 있다. 산업화 및 교외화를 거치면서 중요시되었던 자동차 중심의 도시개발에서 탈피하여, 보행자의 편리하고 안전한 이동에 대한 관심이 높아지고 있는 것이다. 이와 관련하여 정부는 보행자 중심의 환경 조성을 위한 정책적 노력을 지속하고 있다. 실제로 지난 2020년 정부는 국민의 보행권 보장과 보행환경 개선을 위해 「보행 안전 및 편의 증진에 관한 법률」을 제정하였다. 이는 보행 안전 기반 구축과 보행 문화의 확산에 대한 국가적 책임을 강화하려는 의미로 해석된다(행정안전부, 2020).

안전한 보행 환경 구축에 대한 정부의 의지와는 달리, 한국의 보행자 교통사고는 여전히 심각한 수준에 머물러 있다. 특히, 65세 이상의 보행고령자에 대한 보행 안전이 취약한 것으로 나타난다. 도로교통공단 자료에 따르면, 2015년 기준 전체 보행 교통사고 중 22.5%가 보행고령자였으며, 이로 인한 사망자 중 50.9%가 보행고령자임을 확인되었다(도로교통공단, 2016). 이는 OECD 회원국의 보행고령자 교통사고 사망자수 구성비 평균인 28.1%를 크게 상회한다.

고령인 보행자는 노화가 진행됨에 따라 나타나는 전반적인 신체 기능의 저하와 함께 보행 활동 시 필요한 시력, 청력, 평행감각, 보행 속도 등이 감소되는 신체적 특성을 갖는다. 이와 동시에 보행고령자는 기대감의 연속성으로 인한 자기상에 대한 과신 또한 보이고 있다(임평남 외, 1997; 김수영, 2001; 전대양, 2016). 이러한 보행고령자의 신체적·정신적 특징이 교통사고에 영향을 미치는 요소들과 결합될 경우, 사고 발생 확률이 보다 강하게 나타날 것으로 예측된다.

일반적으로 보행고령자 교통사고에 영향을 미치는 환경적 요인을 분석한 선행 연구들은 도로, 도로안전시설물, 보호구역, 토지이용 혼합도 등의 수준이 영향을 미칠 수 있음을 언급한다(이세영·이제승, 2014; 박철영·이수기, 2016; 이수범 외, 2008; 이지선 외, 2012; 배민경·박승훈, 2018; 양지웅 외, 2018; 서지민·이수기, 2016; 권지혜, 2018). 그러나 해당 선행 연구들은 특정 장소 주변의 물리적 환경에 대한 분석을 통해 보행고령자 교통사고를 살펴본 연구가 대다수이며, 공간적 상호의존성(spatial dependence)을 기반으로 보행고령자 교통사고를 분석한 연구는 아직 미흡한 수준이다.

한편, 공간적 상호의존성은 지역 간 물리적 접근성이 증가할수록, 해당 공간 내에서 발생하는 현상의 유사성 역시 증가하는 현상을 말한다(Anselin and Bera, 1998). 이는 보행고령자 교통사고 측면에서, 특정 지역 내 고령자 무단횡단이 빈번히 일어난다면 이러한 보행 행태가 인접 지역의 고령자에게 영향을 미쳐 두 지역에서의 보행고령자 교통사고가 함께 높아질 수 있음을 의미한다. 이로 인하여 보행고령자의 교통사고는 인접 지역과의 군집의 형태로 발생할 수 있는 것이다. 이와 더불어 보행고령자 교통사고의 공간적 군집에 영향을 미치는 요인을 분석한다면 보행고령자의 안전성을 보다 효과적으로 개선하는 데 도움이 될 수 있다.

상기 논의들을 고려하여, 본 연구에서는 다음과 같은 연구 질문을 제시한다. 첫째 “보행고령자 교통사고는 공간적으로 군집의 형태를 보이는가?”. 둘째, “보행고령자 교통사고의 공간적 군집 형성에 영향을 미치는 환경적 요인은 무엇인가?”.

연구 질문에 대한 분석을 위해 먼저, 본 연구는 도로교통공단 교통사고분석시스템(Traffic Accident Analysis, TAAS)의 자료를 기반으로 서울특별시 467개 법정동에서 발생한 보행고령자 교통사고 다발지역에 대해 핫스팟 및 콜드스팟 분석을 실시하여 인접지역과 함께 보행교통사고가 많이 혹은 적게 발생한 지역의 공간적 군집 유무를 확인한다. 이후 서울시 법정동에 대하여 인접지역과 함께 공간적 군집을 형성하여 보행고령자 교통사고가 많이 일어난 지역, 적게 발생한 지역, 공간적 군집이 형성되지 않은 지역의 세 가지 형태로 구분하여 종속변수로 설정하고 이러한 보행고령자 교통사고 군집형성에 영향을 미치는 환경적 요인들을 분석하기 위해 다항로지스틱 분석을 실시한다.

본 연구는 보행고령자 교통사고의 공간적 군집의 가능성을 고려하여 특정 사고 지점들을 중심으로 분석한 선행 연구들에 비해, 지역적 단위에서 교통사고 영향요인을 파악한다는 점에서 의의가 있다. 기존 보행고령자 교통사고와 관련한 선행 연구들은 주로 횡단보도, 버스정류장 등과 같은 특정 교통사고 발생지점에 영향을 미치는 요인들을 탐색하기 위한 목적에서 실시되었다(박정순, 2011; 윤준호·이수기, 2018; 고동훈·박승훈, 2019; 박병호 외, 2009). 이와는 달리 본 연구는 공간적 상호의존성을 바탕으로 보행고령자 교통사고가 인접지역과 함께 많이 발생하거나 적게 발생하여 공간적 군집을 형성하는 지역을 파악하고, 이러한 군집형성에 영향을 미치는 지역 환경요인을 분석한다. 보행고령자 교통안전 대책이 지역적 특수성에 대한 고려가 상대적으로 미흡한 수준에 머물러 있음을 고려할 때(김경범·황경수, 2017), 본 연구의 결과는 보행고령자 교통안전 정책 설계에 보다 구체적인 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Ⅱ. 이론적 논의

Ⅲ. 연구설계

1. 분석 자료 및 변수

본 연구의 분석 자료는 2012년과 2019년 사이 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS)의 보행고령자 사고 다발 지역 자료를 활용하였다. 해당 자료에서는 보행고령자 사고 다발 지역을 반경 200m 내 보행고령자를 대상으로 하는 교통사고가 3건 이상인 지역 또는 사망사고 발생을 포함할 경우 2건 이상의 교통사고가 발생한 지역으로 정의하고 있다.

TASS 자료는 많은 선행연구들에서 이용된 자료로 현재까지 구득 가능한 자료 중 가장 종합적인 정보를 포함하고 있다(이기훈·이수기, 2016; 고동원·박승훈, 2019; 박수훈 외, 2020). 본 연구는 보행고령자의 개별교통사고 발생지점이 아닌 보행고령자 교통사고 다발지역을 자료를 활용한다. 이는 우연적으로 발생할 수 있는 개별 보행교통사고에 비해 다발적으로 일어난 보행교통사고 지역이 주변환경요인과 보다 밀접히 연관되어 있다고 가정하기 때문이다.

<그림 1>은 2012년과 2019년 사이 1,139개의 보행고령자 교통사고 다발 지점을 서울시 내 법정동 경계를 바탕으로 나타낸 결과이다. 해당 결과를 살펴보면 2012년부터 2019년까지 보행고령자의 교통사고 발생은 서울시의 도심권, 동북권, 서남권 지역에 집중된 모습을 살펴볼 수 있다. 이는 보행고령자의 교통사고가 해당 지역에서 지속적으로 발생하고 있음을 의미함과 동시에 보행고령자 교통사고가 공간적 군집을 형성할 가능성이 높음을 다시 한번 확인시켜주는 결과로서 판단된다.

Figure 1.

Points of frequent traffic accidents for elderly pedestrians

한편, 종속변수는 보행고령자 교통사고 관련 핫스팟 지역 여부이다. 이를 위해 국지적 단위의 G통계량(Getis-Ord local G statistics)의 값을 활용하였다. 국지적 단위의 G통계량은 특정 위치에서 발생한 현상을 공간 단위로 집계함과 동시에 발생 빈도를 중심으로 공간 단위 내 국지적 군집성을 검정하는 기능을 한다(이유진·최명섭, 2018). 이에 따라 해당 지역과 주변 인접 지역의 보행고령자의 교통사고 다발지점 빈도가 모두 높아 보행고령자 교통사고가 많이 발생한 지역의 군집인 핫스팟(hotspot)으로 설정하였다. 반면, 해당지역과 주변 인접지역의 보행고령자 교통사고 다발지점 빈도가 모두 낮아 보행고령자 교통사고가 적게 발생한 지역은 콜드스팟(coldspot)으로 설정하였다. 마지막으로 핫스팟도 콜드스팟도 아닌 지역, 즉, 군집이 형성되지 않은 지역을 참조변수로 사용하였다.

다음으로 독립변수는 앞서 논의된 선행 연구를 바탕으로 도로요인, 도로안전시설요인, 보호구역요인, 토지이용요인으로 구분하여 설정하였다. 이에 더해 통제변수로서 인구요인을 포함하였다.

선행 연구에서 논의된 바와 같이 도로의 폭과 교차로의 수가 증가할수록 보행자의 도로 횡단 시간이 증가한다(이세영·이제승, 2014; 박철영·이수기, 2016). 「도시계획시설의 결정·구조 및 설치 기준에 관한 규칙」에 의하면, 도로의 규모는 12m 미만을 “소로”, 12-25m를 “중로”, 25-40m를 “대로”, 40m 이상을 “광로”로서 구분하고 있다. 이 중 본 연구는 지역 내 “소로”의 비율을 중심으로 각 규모별 도로의 지역 내 비율이 보행고령자의 교통사고 밀집지역 형성에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다.

도로안전시설요인은 종류별 신호등의 밀도, 횡단보도 밀도, 과속방지턱 밀도, 버스정류장 밀도로 설정하였다. 앞선 논의에 의하면 신호등에 부착된 표시 렌즈의 개수 차이는 운전자의 상이한 인지 반응을 유발한다(양지웅 외, 2018). 이는 신호등의 종류에 따른 교통사고 발생 확률 차이로 이어질 수 있다. 이 외에도 횡단보도, 과속방지턱의 경우, 보행자의 교통사고를 유발하는 요인으로 지적되고 있기에(서지민·이수기, 2016; 박철영·이수기, 2016; 배민경·박승훈, 2018), 지역 내 해당 요인에 대한 밀도를 주요 변수로 선정하였다.

다음으로 보호구역요인은 어린이 보호구역과 노인 보호구역으로 선정하였다. 이는 보호구역 종류에 따른 운전자의 인지 반응이 상이하지 않을 것이라는 가정을 기반으로 한다. 이에 따라 지역 내 해당 보호구역의 밀도를 중심으로 해당 변수를 산출하였다.

토지이용요인의 경우, 주거 지역, 상업 지역, 공업 지역을 중심으로 측정한 토지이용혼합도로 선정하였다. 토지이용혼합도를 산출하기 위해 Christian et al.(2011)의 엔트로피 지수(entropy index)를 활용하였으며(Appendix 1 참조), 해당 지수의 값이 1에 가까울수록 지역 내 토지이용에 대한 혼합 수준이 높다는 것을 의미한다.

통제변수로서 인구밀도와 고령화지수를 중심으로 인구요인을 추가하였다. 공간 단위에서 발생하는 교통사고의 증감은 해당 지역의 인구밀도와 깊은 관련이 있다. 특히, 보행고령자 교통사고 측면에서, 노인 인구의 비율이 높은 지역일수록 보행고령자의 사고 발생 확률이 높을 것으로 판단된다. <표 1>은 논의된 내용을 바탕으로 선정된 본 연구의 주요 변수와 변수를 구성하기 위해 필요한 자료의 출처를 정리한 내용이다.

Table 1.

Variables and data sources

Ⅳ. 분석 결과

1. 보행고령자 교통사고 지역의 공간적 군집

본 연구에서 설정한 가설 1에 대한 결과를 살펴보기 위하여 핫스팟 분석을 실시하였다. 앞서 본 연구에서는 지리적으로 인접 거리에 있는 개인, 집단 혹은 지역은 인접 지역에서 발생하는 전이효과 등과 같은 효과로 인해 공간적 상호의존성이 존재함을 지적하였다. 이와 같은 맥락에서 보행고령자 교통사고 현상 역시, 교통사고를 유발하는 고령인의 보행 활동 등은 공간적 상호의존성으로 인해 특정 지역만이 아닌 인접 지역으로 군집의 형태를 띠며 나타날 것으로 예상하였다.

분석 결과, <그림 2>와 같이 서울시 내 보행고령자 교통사고와 관련한 65개의 지역이 핫스팟 지역인 것으로 나타났다. 반면 221개의 지역은 콜드스팟 지역인 것으로 드러났다. 또한 본 연구의 분석 대상인 467여 곳의 보행고령자 교통사고 다발지역에 대한 z-score 결과를 자치구별로 정리한 결과에서 유사한 결과가 나타났다. 이는 해당 지역들을 중심으로 보행고령자 교통사고가 많이 혹은 적게 발생한 지역의 공간적 군집의 형태로서 존재하고 있음과 동시에 본 연구의 가설 1을 지지함을 의미한다. 이에 대한 상세한 내용은 다음과 같다.

Figure 2.

Hotspot analysis in frequent collision area among elderly pedestrians

앞선 내용에서 공간적으로 발생하는 높은 값에 대한 집중(hotspot)과 낮은 값에 대한 집중(coldspot)을 살펴보기 위해서 연구 범위에 대한 z-score 결과를 활용한다. 이를 바탕으로 <표 2>를 전반적으로 살펴보면 강북구, 관악구, 금천구의 지역들은 z-score의 최소/최대값의 범위와 그에 대한 평균값이 높은 것으로 나타나 해당 지역의 경우 높은 값에 대한 집중이 이뤄질 가능성이 높다. 반면, 종로구, 서대문구의 지역들은 z-score의 최소/최대값의 범위와 그에 대한 평균값이 다른 지역에 비해 낮은 모습을 보이고 있기에 해당 지역을 중심으로 낮은 값에 대한 집중이 이뤄질 가능성이 높다. 반면, 종로구, 서대문구의 지역들은 z-score의 최소/최대값의 범위와 그에 대한 평균값이 다른 지역에 비해 낮은 모습을 보이고 있기에 해당 지역을 중심으로 낮은 값에 대한 집중이 이뤄질 가능성을 시사한다.

Table 2.

Z-score of elderly pedestrian accident area

분석 결과에 대한 추가적인 확인으로서 <그림 2>를 살펴보면 보행고령자의 교통사고에 대한 핫스팟 지역은 주로 서울시의 동북권과 서남권을 중심으로 형성되었다. 이에 반해, 보행고령자의 교통사고와 관련한 콜드스팟 지역의 경우, 서울의 도심권을 중심으로 공간적 군집이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 즉, 서울 지역 내 동북권과 서남권의 경우, 보행고령자 교통사고가 많게 발생한 지역의 공간적 군집이 발생한다. 반면, 도심권의 경우 보행고령자 교통사고가 적게 발생한 지역의 공간적 군집이 발생함을 의미한다.

해당 결과는 도심부에 비해 타 권역에 거주하는 고령자들의 물리적 환경 만족도가 낮다는 선행 연구의 분석 결과와 연관 지어 해석할 수 있다. 박종용(2018)은 고령 친화적 도시를 조성하기 위한 목적으로 서울 권역별 물리적 안전 수준을 분석하였다. 분석 결과, 고령자에 대한 권역별 물리적 안전 수준은 서북권, 도심권, 동남권, 서남권, 동북권 순인 것 밝혀졌다. 물리적 안전 수준이 높았던 도심권의 경우, 충분한 보행 신호시간, 보차 분리, 교통섬의 존재, 야간의 밝은 가로등 설치로 인한 안전한 보행환경 등이 주요한 물리적 안전요소의 특성으로 밝혀졌다. 반면, 물리적 안전 수준이 상대적으로 낮았던 동북권과 서남권의 경우, 차량 진·출입구로 인한 보차 분리 등이 낮은 수준으로 나타났다. 따라서 해당 분석 결과는 콜드스팟 지역으로 나타난 도심지와 핫스팟 지역인 동북권과 서남권 지역이 권역별 물리적 안전 수준의 차이로 인해 발생한 결과로서 해석이 가능하다. 한편, 손승호(2004)의 연구는 사회·경제적 속성을 바탕으로 도시 하위의 지역이 등질적으로 분류될 수 있음을 지적한다. 실제로 핫스팟 지역이 집중되어 나타나고 있는 동북권과 서남권 지역의 경우, 노후주택 밀집 지역 비중이 높은 지역적 특성을 갖는다(맹다미·백세나, 2019). 예를 들어, 핫스팟에 해당하는 성북동 일대의 지역은 대중교통 접근성, 도로율 등이 상대적으로 양호하지 않은 것으로 조사됐다(이희연 외, 2015). 이에 더해 해당 지역들은 경사도가 높은 특성을 보인다. 이는 보행고령자 교통사고 측면에서 사고 유발 요인이 특정 지역만이 아닌 인접 지역과의 군집 형태로 나타날 수 있음을 다시 한번 확인시켜준다.

2. 보행고령자 교통사고 공간적 군집 영향요인

다음으로 본 연구에서 설정한 가설 2와 가설 3의 결과를 살펴보기 위하여 다항로지스틱 분석을 실시하였다. 앞서 살펴본 보행고령자 교통사고에 대한 핫스팟과 콜드스팟 이외의 지역, 즉, 보행고령자 교통사고 관련 군집이 형성되지 않은 지역을 준거 집단으로 설정하였으며, 분석 결과는 <표 3>과 같다.

Table 3.

Multinomial logistic analysis in frequent collision area among elderly pedestrians

본 연구의 가설 2에 대한 결과는 다음과 같다. 본 연구에서는 지역 수준에서 도로요인과 토지이용요인의 증가가 보행고령자의 신체적 부담으로 이어지며, 이에 따라 보행고령자의 교통사고량이 많이 발생한 지역의 공간적 군집이 형성될 것이라 예상하였다. 그러나 보행고령자 교통사고와 관련하여 핫스팟 지역 형성에 영향을 주는 요인은 도로요인 중 지역 내 중로 비율과 도로안전시설요인 중 과속방지턱 밀도인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 설정한 가설 2는 부분적으로 채택이 가능할 것으로 판단된다. 이에 대한 상세한 내용은 다음과 같다.

보행고령자 교통사고와 관련하여 핫스팟 지역 형성에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 요인은 도로요인과 도로안전시설요인인 것으로 나타났다. 핫스팟 지역 형성에 영향을 주는 도로요인의 경우 지역 내 “소로”의 비율에 비해 “광로”의 비율이 증가할수록, 보행고령자 교통사고량이 높은 지역들에 대한 공간적 군집 형성이 완화되는 것으로 나타났다.

다음으로 도로폭의 증가가 보행고령자의 신체적 부담으로 이어진다는 기존의 논의와 달리, 해당 결과는 다음과 같이 해석하여 볼 수 있다. 2015년 기준, 전체 교통사고 23만 2035건 중 6-9m의 도로, 즉, 소로에 포함되는 도로에서 발생한 교통사고는 총 12만 3760건으로 절반 이상(53%)으로 집중되어 발생하는 모습을 보였으며, 이외 규모가 증가할수록 사고 발생이 감소하는 모습을 보였다(류찬희, 2016). 소로에 포함되는 생활도로에서 사고 발생이 집중되는 것은 불명확한 보차 구분, 좁은 보행로 등에 기인한다(임유진 외, 2014). 이는 반대로, 현재 도로 규모의 증가로 인해 차량 통행량이 높은 수준으로 예상되는 장소에 대한 보행자 안전대책 마련이 일정 수준으로 형성되어 있음을 의미한다. 실제로 서울특별시의 「2017 서울시 가로 설계·관리 매뉴얼」에 의하면, 보행자의 도로 횡단 가능성이 낮거나, 일정 이상의 통행량이 예상되는 경우 교통섬의 설치를 제시하고 있다(서울특별시, 2017). 따라서 “중로”에 비하여 “광로”의 비율이 증가할수록 핫스팟 형성 확률이 낮아지는 것은 보행 부담이 높아지는 도로일수록 보행 안전을 담보하기 위한 정책적 시도와 노력이 이어져 온 결과로 해석이 가능하다.

한편, 핫스팟 지역 형성에 영향을 주는 다른 도로요인인 지역 내 “중로”의 비율의 증가는 핫스팟 형성 가능성이 1.031배 증가하는 것으로 드러났다. 이는 지역 내 “소로”의 비율에 비해 “중로”의 비율이 증가할수록, 해당 지역과 주변 지역에서 발생하는 보행고령자 교통사고가 많이 발생하는 지역의 공간적 군집이 발생할 수 있음을 의미한다.

다음으로 핫스팟 지역 형성에 영향을 주는 도로안전시설요인의 경우, 지역 내 “횡단보도 밀도”가 증가할수록, 보행고령자 교통사고에 대한 핫스팟 지역 형성이 0.996배 감소함을 알 수 있었다. 이와는 반대로 지역 내 “과속방지턱 밀도”가 증가할수록, 핫스팟 지역의 형성은 1.004배 증가하는 것으로 드러났다. 앞선 논의에서의 예상과 달리 보행고령자의 보행 안전을 담보하기 위한 목적에서 설치된 도로안전시설물이 보행고령자 교통사고가 많이 발생하는 지역의 공간적 군집 형성 가능성을 높인다는 것은 다음과 같은 해석이 가능하다.

예를 들어, 과속방지턱과 관련하여 박경철 외(2016)는 과속방지턱이 비용 대비 효과가 크지만, 그와 동시에 부작용 역시 존재함을 지적한다. 차량 충격 완화를 위해 운전자가 과속방지턱을 회피하는 과정에서 발생하는 보행자 공간의 침범 확률이 높다는 것이다. 또한 과속방지턱에 집중함에 따라 주변 상황을 무시할 위험이 존재한다. 이와 같은 부작용은 오히려 사고의 위험을 증가시킬 수 있다는 것이다.

이외에도 과속방지턱의 관리 부실로 인한 사고 증가 가능성이 존재한다. 한국소비자원의 발표에 의하면, 2015년 기준 서울 내 설치된 과속방지턱 375개 중 98.7%(370개)의 과속방지턱의 반사 성능이 미흡한 것으로 조사됐다. 더불어 과속방지턱 관련 안내표지판이 설치된 지역은 4.5%(17개소)에 불과한 것으로 나타났다(한국소비자원, 2015). 따라서 과속방지턱 밀도의 증가가 보행고령자 교통사고의 핫스팟 형성 가능성을 높인다는 것은 관리 소홀 및 관련 시설의 미흡 등의 문제에 기인하여 발생한 것으로 판단된다.

한편, 본 연구의 가설 3에 대한 결과는 다음과 같다. 본 연구에서는 교통약자인 보행자의 보행 안전을 담보하기 위한 도로안전시설물요인과 보호구역요인이 보행고령자의 교통사고의 수준을 완화시키는 방향으로 작용할 것으로 예측하였다. 그러나 보행고령자 교통사고와 관련하여 콜드스팟 지역 형성에 영향을 주는 요인은 도로안전시설요인 중 3색 신호등 밀도, 과속방지턱 밀도와 지역 내 고령화 지수인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 설정한 가설 3은 부분적으로 채택이 가능할 것으로 판단된다. 이에 대한 내용은 다음과 같다.

보행고령자 교통사고 관련 콜드스팟 지역 형성에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 요인은 토지이용요인을 제외한 도로요인, 도로안전시설물, 보호구역, 인구요인인 것으로 밝혀졌다. 구체적으로 도로요인의 경우, 지역 내 “소로” 비율에 비해 “광로” 비율과 교차로 밀도의 증가는 콜드스팟 형성이 낮아지는 요인으로 나타났다. 이는 도로 규모 및 교차로 등 횡단 거리의 증가를 유발하는 요인들이 보행자가 통행 차량에 노출될 수 있는 확률을 높임으로써 교통사고 확률 역시 상승한다는 기존의 선행 연구들의 맥락과 같다(이세영·이제승, 2014; 박철영·이수기, 2016; 이수범 외, 2008; 이지선 외, 2012). 따라서 해당 요인의 확대는 보행고령자 교통사고량이 적게 발생한 지역의 공간적 군집 형성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.

다음으로 도로시설요인 중 지역 내 3색 신호등과 과속방지턱 비율의 증가는 보행고령자 교통사고량과 관련하여 낮은 수준으로의 공간적 군집으로 이어진다는 것을 확인하였다. 반면, 보행자 신호등 밀도는 콜드스팟 형성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지역 내 3색 신호등의 밀도는 신호 렌즈 개수와 관련한 운전자의 인지 반응과 관련이 있는 것으로 해석하여 볼 수 있다. 운전자 입장에서 신호등 등화 색상의 증가는 색상 자체에 대한 즉각적 반응 이외에 색상의 조합을 해독하는 인지 반응 시간이 추가된다(양지웅 외, 2018). 따라서 지역 내 3색 신호등의 증가는 해당 지역 또는 인접 지역 내 주행 중 운전자의 신호 인지 반응과 보행자의 돌발 행동에 대한 상대적으로 높은 수준의 즉각적 대응을 유발함으로써 콜드스팟 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.

한편 보호구역요인에서는 어린이보호구역 밀도가 증가할수록 보행고령자 콜드스팟 형성이 0.955배 감소하는 것으로 조사됐다. 이는 보호구역 내 존재하는 차로 수와 무관하게 일률적으로 제한 속도를 규정함으로써 발생한 결과로 해석하여 볼 수 있다. 실제 어린이보호구역 교통사고 발생 지점인 68개소를 통과하는 1,210의 차량 속도를 측정한 결과, 38.7%인 468대가 규정 속도를 위반한 것으로 나타났다. 더불어 4차로의 경우 73.1%, 5차에서는 69.3%의 운전자가 제한 속도를 위반하는 모습을 보이며 규모가 넓은 도로일수록 과속을 하는 추세를 보였다(한국소비자원, 2017). 이는 보호구역 내 존재하는 차로 수와 무관하게 일률적으로 제한 속도를 규정함으로써 발생한 결과로 해석하여 볼 수 있다. 또한 보호구역의 지정과 관계없이 차로 수의 증가는 운전자의 속도위반 확률이 상승하는 결과로 이어진다(박재영·김도경, 2010). 이에 따라 해당 지역이 보호구역으로 지정되었음에도 불구하고 차로 수가 많은 지역의 경우 운전자의 속도 위반 유인이 증가함으로 인해 교통사고 발생확률이 높아지게 된다. 관련하여 지우석·최서윤(2020)은 도로 협착 시설 등과 같은 교통 정온화 기법을 통해 지역 내 차량 속도 저감을 유도할 수 있는 시설 도입이 시급함을 지적하였다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 보행고령자 교통사고에서 발생할 수 있는 공간적 군집 형성 여부와 이에 영향을 미치는 환경적 요인을 확인하는 것을 목적으로 한다. 보행고령자 교통사고에 영향을 미치는 환경적 요인을 분석한 대다수의 선행 연구는 사고 발생 지점 및 특정 장소 등을 중심으로 이뤄져왔다(박정순, 2011; 윤준호·이수기, 2018; 고동훈·박승훈, 2019; 박병호 외, 2009).

그러나 보행고령자의 교통사고는 공간적 상호의존성으로 인해 공간 단위상 군집의 형태로 형성될 가능성이 높다. 고령자의 보행행태는 공간적 상호의존성을 통해 특정 지역이 아닌 인접 지역과의 영향을 주고받으며 유사한 수준의 보행행태를 보일 가능성이 높다. 또한 인접한 지역 내 보행고령자로 인하여 해당 지역은 유사한 수준의 공간 구조 특성을 보일 수 있다. 이에 따라 본 연구는 보행고령자의 교통사고가 공간적으로 군집의 형태를 보일 것으로 판단하였다.

이를 위해 본 연구는 서울시 467개의 법정동을 대상으로 보행고령자 교통사고에서 발생한 공간적 패턴을 핫스팟과 콜드스팟 분석을 통해 확인함과 동시에 이를 유발하는 환경적 요인을 분석하였다. 분석 결과, 보행고령자의 교통사고의 핫스팟 지역은 서울시의 동북권과 서남권을 중심으로 형성되었다. 이에 반해, 보행고령자의 교통사고의 콜드스팟 지역의 경우, 서울의 도심권을 중심으로 공간적 군집이 나타나는 것을 확인할 수 있다.

한편, 본 연구에서는 보행고령자 교통사고 관련 핫스팟 지역 및 콜드스팟 지역의 형성에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 다항로지스틱 분석을 실시하였다. 분석 결과, 핫스팟 지역의 경우 도로요인과 도로시설요인이 핫스팟 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도로요인과 도로안전시설요인인 것으로 나타났다. 도로요인 중 지역 내 “광로” 비율의 증가는 핫스팟 지역 형성을 감소시키는 요인으로 밝혀진 반면, “중로” 비율이 증가할수록, 핫스팟 형성 가능성이 증가하는 것으로 드러났다. 또한 도로안전시설요인의 경우 횡단보도 밀도는 핫스팟 형성에 부정적 영향을 미친 반면, 과속방지턱 밀도는 긍정적 영향을 보이는 것으로 나타났다.

한편, 콜드스팟의 경우 토지이용요인을 제외한 도로요인, 도로안전시설물, 보호구역, 인구요인이 주요 영향요인인 것으로 밝혀졌다. 보다 구체적으로 도로요인 중 “광로” 및 교차로 밀도의 증가는 콜드스팟 형성에 부정적 요인으로 나타났다. 도로안전시설요인의 경우, 3색 신호등, 보행자 신호등, 과속방지턱 밀도가 통계적으로 유의미한 영향을 미친 변수임이 드러났으며, 보행자 신호등을 제외한 요인들은 콜드스팟 형성에 긍정적 영향을 미치고 있었다. 이외에도 보호구역요인 중 어린이 보호구역 밀도의 증가는 콜드스팟 형성에 부정적 영향을 미치는 것으로 조사됐다.

본 연구의 분석 결과를 토대로 보행고령자 교통사고에 대한 정책적 시사점 및 정책방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 보행고령자 교통사고와 관련한 정책 수립 시 인접 지역과의 관계를 고려하여야 할 필요성이 존재한다. 앞서 본 연구는 보행고령자 교통사고에 대한 공간적 군집이 존재함을 확인하였다. 이는 해당 현상이 특정한 지역에서 분절적으로 발생하는 현상이 아닌 인근 지역과 유사한 수준으로 발생할 수 있음을 의미한다. 따라서 보행고령자 교통사고에 대응하기 위한 정책 수립은 인접 지역과의 공간적 군집의 가능성을 고려한 노력이 이뤄져야 한다.

둘째, 보행고령자 교통사고의 공간적 군집 형성에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 고려한 도시 설계가 이뤄져야 한다. 이에 대해 보다 구체적인 방안들을 살펴보면 다음과 같다. 우선, 보행고령자 교통사고량과 관련한 높은 수준의 공간적 군집 형성를 완화하기 위한 대책이 필요할 것으로 판단된다. 상대적으로 넓은 도로의 비중이 많을수록 보행고령자 교통사고량이 인접 지역과 함께 높은 수준으로 발생한다. 이에 따라 일정 규모 이상의 도로에 대한 비율이 증가할 경우, 특정 지역만이 아닌 인접 지역의 도로를 포함하여 교통섬 등과 같은 보행고령자의 보행 안전을 담보할 수 있는 시설의 설치가 필요할 것으로 판단된다.

다음으로 인접 지역과의 협력을 통해 도로 시설물의 무분별한 확대를 지양할 필요성이 존재한다. 예를 들어, 보행자 신호등의 무분별한 확대가 이뤄지지 않도록 해야 한다. 보행자 신호등의 증가는 보행고령자 교통사고량 관련, 낮은 수준으로의 공간적 군집 형성에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이와 관련한 선행 연구에 따르면, 일반적인 보행 신호등의 보행 표시 시간은 고령자의 평균 보행 속도에 대한 고려가 부재한 것으로 판단된다(이준범·이재식, 2007). 특히, 노인 인구의 밀집 지역이 동북권과 서남권을 중심으로 나타나고 있고(이희연 외, 2015), 해당 지역이 보행고령자 교통사고와 관련한 핫스팟 지역임을 상기하여 볼 때, 해당 지역들에서 평균 보행 표시 시간에 대한 수정이 부재된 채 무분별한 보행 신호등의 확대는 지양되어야 할 것으로 보여진다.

마지막으로 보호구역 지정 시 차량 속도 저감 유발 시설물의 설치가 병행되어야 할 것이다. 보호구역의 밀도는 보행고령자 교통사고량이 낮은 군집에 부정적인 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 선행 연구에서는 보호구역의 지정과 관계없이 보호구역 내 차로 수의 증가는 속도위반의 가능성을 증가시킬 수 있는 것으로 지적된다(박재영·김도경, 2010). 이에 따라 도로 협착 시설물, 과속방지 카메라 등과 같은 보호구역 내 차량 속도 저감을 유도할 수 있는 시설의 설치가 병행되어야 할 것으로 판단된다.

본 연구는 법정동 단위 공간을 중심으로 발생한 보행고령자 교통사고의 발생 현황을 토대로 보행고령자 교통사고에 대한 공간적 군집 지역을 파악하였다. 더불어 보행고령자 교통사고의 공간적 군집에 영향을 미치는 요인을 제시하였다. 이에 따라 본 연구는 고령친화적 도시계획수립에 필요한 정책적 함의를 지역적 수준에서 도출했다는 연구의 의의를 갖는다.

그러나 본 연구에서 활용된 TAAS 자료는 도로교통법에서 규정한 도로에서 발생한 교통사고만이 집계되었다는 한계를 갖는다. 이는 곧 생활도로, 주차장, 단지 내 도로 등에서 발생한 보행고령자 교통사고는 집계되지 않았음을 의미한다.

Acknowledgments

본 논문은 교육부 및 한국연구재단의 BK21FOUR 「공감과 혁신을 위한 플랫폼 거버넌스 교육연구단」에서 지원을 받아 수행된 연구임(관리번호 4199990114294)

References

• 고동원·박승훈, 2019. “공원 주변 환경요인이 보행자 교통사고에 미치는 영향에 관한 연구”, 「국토계획」, 54(5): 65-75.
  Ko, D.W. and Park, S.H., 2019. “A Study on the Influences of the Built Environment around on Pedestrian Traffic Accidents”, Journal of Korea Planning Association, 54(5): 65-75. [ https://doi.org/10.17208/jkpa.2019.10.54.5.65 ]
• 교통안전공단, 2006. 「노년층 보행자의 보행환경 개선방안 연구」, 경북.
  Korea Transportation Safety Authority, 2006. A study on the Improvement of Pedestrian Environment for Elderly Pedestrians, Gyeongbuk.
• 권지혜, 2018. “공간계량모형을 이용한 보행자 교통사고 영향요인 분석: 서울시의 초등학교를 중심으로”, 계명대학교 석사학위논문.
  Gwon, J.H., 2018. “Analysis of Determinant Factors of Pedestrian Traffic Accidents Using Spatial Regression Model: Focused on the Elemantary Schools Seoul Metropolitan City”, Master’s Dissertation, Keimyung University.
• 김경범·황경수, 2017. “도농복합지역과 지역유형에 따른 노인교통사고 특성 비교연구”, 「한국산학기술학회 논문지」, 18(7): 224-236.
  Kim, K.B. and Hwang, K.S., 2017. “A Comparative Study on the Accident Characteristics of the Elderly According to the Urban-Rural Complex Area and Regional Types”, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 18(7): 224-236.
• 김상구, 2016. “교통약자의 보행 교통사고 특성과 보행 횡단요소 분석(여수시를 사례로)”, 「디지털융복합연구」, 14(6): 439-448.
  Kim, S.G., 2016. “Walking Accident Characteristics and Walking Factors for Road Crossing of the Transportation Vulnerable in the Case of Yeosu”, Journal of Digital Convergence, 14(6): 439-448. [ https://doi.org/10.14400/JDC.2016.14.6.439 ]
• 김수영, 2001. 「노화와 노인교통사고 상관관계에 관한 연구」, 교통과학연구원.
  Kim, S.Y., 2001. A Study on the Correlation between Aging and Elderly Traffic Accidents, Traffic Safety Research.
• 도로교통공단, 2016. 「고령자 보행특성 분석 및 교통사고 예방 대책 연구」, 원주.
  Korea Road Traffic Authority, 2016. Analysis of pedestrian Characteristics of the Elderly and Measures to Prevent Traffic Accidents, Wonju.
• 류찬희, 2016.11.29. “[교통안전 행복운전] 폭 9m 미만 도로서 교통사고 절반 이상 발생”, 서울신문.
  Ryu, C.H., 2016, November 29. “[Traffic Safety Happy Driving] More Than Half of Traffic Accidents Occurred on Roads Less Than 9M Wide”, TheSeoulShinmun.
• 맹다미·백세나, 2019. “도시계획사업이 추진된 저층주거지 특성에 관한 연구 –서울시 주거환경개선구역을 중심으로–”, 「서울도시연구」, 20(2): 37-55.
  Maeng, D.M. and Baik, C.N., 2019. “A Study on the Characteristics of Low-rise Residential Areas Implemented of Urban planning Projects –Focusing on Residential Environment Improvement Zones in Seoul–”, Seoul Studies, 20(2): 37-55.
• 박경철·지우석·조응래, 2016. “불합리한 과속방지턱을 개선하자!”, 「이슈 & 진단」, 216: 1-26.
  Park, K.C., Ji, W.S., and Cho, E.R., 2016. “Let’s Improve Our Unreasonable Speed Bumps!”, Issue & Analysis, 216: 1-26.
• 박병호·양정모·인병철, 2009. “고령보행자의 교통사고와 관련 시설과의 관계: 청주시를 사례로”. 「대한교통학회지」, 27(2): 189-197.
  Park, B.H., Yang, J.M., and In, B.C., 2009. “Relationship between Traffic Accidents of Elderly Pedestrians and Barrier: Free Facilities in the Case of Cheongju”, Journal of Korean Society of Transportation, 27(2): 189-197.
• 박수훈·김동현·박진아, 2020. “도시조직이 생활도로 보행자 교통사고에 미치는 영향: 서울시 생활도로 내 보행자 교통사고 다발구간을 중심으로”, 「국토계획」, 55(2): 5-14.
  Park, S.H., Kim, D.H., and Park, J.A., 2020. “The Effect of Urban Rissue on Pedestrian Traffic Accidents in the living Roads: Focused on the Pedestrian Traffic Accident Hot Spots Section in the Seoul’s Living Road”, Journal of Korean Planning Association, 55(2), 5-14. [ https://doi.org/10.17208/jkpa.2020.04.55.2.5 ]
• 박재영·김도경, 2010. “어린이 보호구역에서의 차량 속도위반 특성 분석”, 「한국도로학회논문집」, 12(2): 63-69.
  Park, J.Y. and Kim, D.K., 2010. “The Characteristics of Vehicle Speed Violation in School Zones”, International Journal of Highway Engineering, 12(2): 63-69.
• 박정순, 2011. “신호교차로의 횡단보행자 사고심각도 분석”, 「지역정책연구」, 22(1): 1-12.
  Park, J.S., 2011. “Severity Analysis of the Vehicle-Pedestrian Crashes at Signalized Intersection”, Journal of Regional Policies, 22(1): 1-12.
• 박종용, 2018. “고령친화도시 조성을 위한 물리적 안전요소 평가에 대한 연구 –서울시 5개 생활권역을 중심으로–”,「대한건축학회논문집-계획계」, 34(3): 117-128.
  Park, J.Y., 2018. “A Study on Evaluation of Physical Safety Factors for the Age-friendly City –Focused on Five Urban Communities in Seoul–”, Journal of Architectural Institute of Korean Planning & Design, 34(3): 117-128.
• 박준범·남궁미, 2019. “고령 보행자 교통사고에 영향을 미치는 환경요인에 관한 연구: 부산광역시를 중심으로”, 「한국지리학회지」, 8(2): 289-303.
  Park, J.B. and Nam, G.M., 2019. “A Study on the Environmental Factors Influencing Elderly Pedestrian Traffic Accidents in Busan”, Journal of the Association of Korean Geographers, 8(2): 289-303. [ https://doi.org/10.25202/JAKG.8.2.12 ]
• 박준태·장일준·손의영·이수범, 2011. “토지이용 및 교통특성을 반영한 교통사고 예측모형 개발 연구”,「대한교통학회지」, 29(6): 39-56.
  Park, J.T., Chang, I.J., Son, U.Y., and Lee, S.B., 2011. “Development of Traffic Accident Forecasting Models Considering Urban-Transportation System Characteristics”, Journal of Korean Society of Transportation, 29(6): 39-56.
• 박철영·이수기, 2016. “가로환경 특성이 보행자 교통사고에 미치는 영향 분석: 가로 세그먼트 분석단위와 공간통계모형의 적용”, 「한국도시설계학회지 도시설계」, 17(3): 105-121.
  Park, C.Y. and Lee, S.G., 2016. “An Analysis of the Characteristics of Street Environment Affecting Pedestrian Accidents: Applications of Street Segment Analysis Unit and Spatial Statistics”, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 17(3): 105-121.
• 배민경·박승훈, 2018. “무단횡단 교통사고를 유발하는 가로환경요인에 관한 연구”. 「한국지역개발학회지」, 30(2): 177-192.
  Bae, M.K. and Park, S.H., 2018. “A Study on the Street Environmental Characteristics Influencing Jaywalking Traffic Accidents”, Journal of The Korean Regional Development Association, 30(2): 177-192.
• 백정한·윤태관·신재현·고석훈, 2020. “스쿨존·실버존에서의 차량 감속 유도에 영향을 끼치는 요인 분석: 제주특별자치도 C-ITS 데이터를 활용하여”, 「대한교통학회지」, 38(6): 491-506.
  Baek, J.H., Yoon, T.G., Shin, J.H., and Ko, S.H., 2020. “Analysis of Driver Deceleration Behaviors on C-ITS Service Notification at the School and Silver Zones: Using Data from the Jeju C-ITS Demonstration Project”, Journal of Korean Society of Transportation, 38(6): 491-506. [ https://doi.org/10.7470/jkst.2020.38.6.491 ]
• 서금열·최재성·정승원·연준형·김정민, 2017. “단일로 횡단보도에서의 고령보행자 횡단특성과 사고에 관한 연구”, 「한국도로학회논문집」, 19(4): 69-78.
  Seo, G.Y., Choi, J.S., Jeong, S.W., Yeon, J.H., and Kim, J.M., 2017. “Crash Risks and Crossing Behavior of older pedestrians in Mid-block Signalized Crosswalks”, International Journal of Highway Engineering, 19(4): 69-78. [ https://doi.org/10.7855/IJHE.2017.19.4.069 ]
• 서울특별시, 2017. 「2017 서울시 가로 설계·관리 매뉴얼」, 서울.
  Seoul Metropolitan Government, 2017. 2017 Seoul Street Design and Management Manual, Seoul.
• 서지민·이수기, 2016. “서울시 보행자 교통사고에 영향을 미치는 물리적 환경요인에 관한 연구: 2014 TAAS 자료를 중심으로”, 「국토계획」, 51(3): 197-216.
  Seo, J.M. and Lee, S.G., 2016. “A Study on the Physical Environmental Factors Influencing Pedestrian Traffic Accidents in Seoul, Korea: Focused on the 2014 TAAS Data”, Journal of Korea Planning Association, 51(3): 197-216. [ https://doi.org/10.17208/jkpa.2016.06.51.3.197 ]
• 손세린·강영옥, 2017. “서울시 여성운전자 교통사고의 시공간 특성 분석”, 「한국지도학회지」, 17(2): 89-98.
  Son, S.R. and Kang, Y.O., 2017. “Spatio-temporal Pattern of Traffic Accident of Female Drivers in Seoul”, Journal of the Korean Cartographic Association, 17(2): 89-98. [ https://doi.org/10.16879/jkca.2017.17.2.089 ]
• 손승호, 2004. “서울시 등질지역과 기능지역의 구조 분석”, 「대한지리학회지」, 39(4): 562-584.
  Son, S.H., 2004. “The Homogeneous Regions and Functional Regions in the Internal Structure of Seoul”, Journal of the Korean Geographical Society, 39(4): 562-584.
• 안영진. 2000. “한스 보벡의 사회공간론”, 「국토」, 222: 95-99.
  Ahn, Y.J., 2000. “Hans Bobek’s Socio-Spatial Theory”, Planning and Policy, 222: 95-99.
• 양지웅·김진태·김주영, 2018. “교통신호등 형태별 운전자 인지반응 시간 비교 연구: 등화 색상 및 조합에 따른 비서술적/서술적 기억 활용”, 「대한교통학회지」, 36(4): 240-250.
  Yang, J.W., Kim, J.T., and Kim, J.Y., 2018. “Study on Drivers’ Perception Reaction Times Against Different Types of Traffic Signals: Non-declarative and Declarative Memories Affected by Colors and Combinations of Signal lights”, Journal of Korean Society of Transportation, 36(4): 240-250. [ https://doi.org/10.7470/jkst.2018.36.4.240 ]
• 오주석·김인석·이순철, 2010. “고령보행자의 행동특성과 보행사망사고의 관계”, 「한국심리학회지: 문화 및 사회문제」, 16(1): 1-18.
  Oh, J.S., Kim, I.S., and Lee, S.C., 2010. “The Relationship between the Behavioral Characteristics of Elderly and Fatal Pedestrian Accidents”, Korean Journal of Culture and Social Issues, 16(1): 1-18.
• 우보람·김아름·정대한·오세경·김회경, 2020. “노인보행자 교통사고 다발지와 노인보호구역 위치의 적합성 분석 –부산광역시 원도심을 중심으로”, 「한국도시설계학회지 도시설계」, 21(3): 57-67.
  Woo, B.R., Kim, A.R., Jeong, D.H., Oh, S.K., and Kim, H.K., 2020. “Spatial Suitability Analysis of Elderly Pedestrian Accident Hot-Spots and Silver Zones in the Old Downtown of Busan Metropolitan City”, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 21(3): 57-67. [ https://doi.org/10.38195/judik.2020.06.21.3.57 ]
• 윤준호·이수기, 2018. “중앙버스전용차로 정류장 주변 보행자 교통사고 요인 분석: 서울시 TAAS (2014-2016) 자료를 중심으로”, 「국토계획」, 53(4): 123-142.
  Yoon, J.H. and Lee, S.G., 2018. “Analysis of Pedestrian Traffic Accident Factors around the Exclusive Median Bus Lane Station Area: Focused on TAAS (2014-2016) Data in Seoul, Korea”, Journal of Korea Planning Association, 53(4): 123-142. [ https://doi.org/10.17208/jkpa.2018.08.53.4.123 ]
• 이건학, 2004. “GIS와 공간 데이터마이닝을 이용한 교통사고의 공간적 패턴 분석”, 「대한지리학회지」, 39(3): 457-472.
  Lee, G.H., 2004. “A Study on Spatial Patterns of Traffic Accidents using GIS and Spatial Data Mining Methods: A Case Study of Kangnam-gu, Seoul”, Journal of the Korean Geographical Society, 39(3): 457-472.
• 이경환·김태환·이우민·김은정, 2014. “가구통행실태조사 자료를 이용한 근린환경과 보행통행의 상관관계 연구: 서울시를 대상으로”, 「서울도시연구」, 15(3): 95-109.
  Lee, K.H., Kim, T.H., Lee, W.M., and Kim, E.J., 2014. “A Study on Effects of Neighborhood’s Environment on Resident’s Walking Trips Using Household Travel Dairy Survey Data in Seoul”, Seoul Studies, 15(3): 95-109.
• 이경환·안건혁, 2007. “커뮤니티의 물리적 환경이 지역 주민의 보행 시간에 미치는 영향: 서울시 40개 행정동을 대상으로”, 「국토계획」, 42(6): 105-118.
  Lee, K.H. and Ahn, K.H., 2007. “The Correlation between Neighborhood Characteristics and Walking of Residents: A Case Study of 40 Areas in Seoul”, Journal of Korea Planning Association, 42(6): 105-118.
• 이기훈·이수기, 2016. “보행자 교통사고 심각도에 영향을 미치는 운전자 연령대별 사고요인 분석: 서울시 2014 TAAS 자료를 중심으로”, 「한국도시설계학회지 도시설계」, 17(3): 63-80.
  Lee, G.H. and Lee, S.G., 2014. “An Analysis of the Factors of Pedestrian Traffic Accident by Drivers Age and Accident Severity: Focused on 2016 TAAS, Seoul, Korea”, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 17(3): 63-80.
• 이세영·이제승, 2014. “어린이·노인 보행자 교통안전을 위한 근린환경요인”, 「한국도시설계학회지 도시설계」, 15(6): 5-15.
  Lee, S.Y. and Lee, J.S., 2014. “Neighborhood Environmental Factors Affecting Child and Old Adult Pedestrian Accident”, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 15(6): 5-15.
• 이수범·정도영·김도경, 2008. “토지이용 특성별 어린이 보호구역 개선사업의 교통사고 감소효과 분석”, 「대한교통학회지」, 26(3): 109-117.
  Lee, S.B., Jeong, D.Y., and Kim, D.G., 2008. “The Effects of a School Zone Improvement Project on Crash Reduction Regarding Land Use Characteristics”, Journal of Korean Society of Transportation, 26(3): 109-117.
• 이수진·조형식·송원호·손홍규, 2015. “서울시 교통사고 발생의 공간적 특성과 영향 요인 분석에 관한 연구”, 2015 한국지형공간정보학회 추계학술대회, 132-133.
  Leen S.J., Cho, H.S., Song, W.H., and Shon, H.G., 2015. “A Study on Spatial Characteristic and Influence Factor of Traffic Accident in Seoul”, Paper presented at the annual Fall Conference for the Korea Spatial Information Society, 132-133.
• 이유진·최명섭, 2018. “노인 인구 밀집지역의 시공간적 분포와 결정요인 분석: 서울 생활인구 빅데이터의 활용”, 「서울도시연구」, 19(4): 149-168.
  Yi, Y.J. and Choi, M.S., 2018. “Determinants of the Elderlys Spatio-temporal Concentration: Using Bigdata of de Facto Population of Seoul”, Seoul Studies, 19(4): 149-168.
• 이준범·이재식, 2007. “신호탐지론을 이용한 도로횡단 행동의 연령 차이 분석”, 「한국심리학회지: 산업 및 조직」, 20(3): 253-265.
  Lee, J.B. and Lee, J.S., 2007. “Analysis of Age Difference in Road Crossing Behavior Using Signal Detection Theory”, The Korean Journal of Industrial and Organizational Psychology, 20(3): 253-265. [ https://doi.org/10.24230/ksiop.20.3.200708.253 ]
• 이지선·설재훈·정재훈, 2012. 「차량용 블랙박스 자료 분석을 통한 보행자 교통사고 특성 분석 및 정책방안」, 한국교통연구원 연구보고서.
  Lee, J.S., Sul, J.H., and Chung, J.H., 2012. A Study of Improvement Plans to Reduce Pedestrian Accident Using Vehicle Black Box Data, The Korea Transport Institute Research Report.
• 이희연·이다예·유재성, 2015. “저소득층 노인 밀집지구의 시·공간 분포와 근린환경 특성: 서울시를 사례로”, 「서울도시연구」, 16(2): 1-18.
  Lee, H.Y., Lee, D.Y., and You, J.S., 2015. “Temporal-Spatial Distribution and Neighborhood Environmental Characteristics of Highly Concentrated Districts of the Low-income Elderly in Seoul”, Seoul Studies, 16(2): 1-18.
• 임유진 ·문학룡 ·강원평, 2014. “폭원 9m 미만 도로 내 교통사고 영향 요인 분석”, 「한국 ITS 학회논문지」, 13(3): 96-106.
  Lim, Y.J., Moon, H.R., and Kang, W.P., 2014. “Analysis on Factors of Traffic Accident on Roads Having Width of Less Than 9 Meters”, The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, 13(3): 96-106. [ https://doi.org/10.12815/kits.2014.13.3.096 ]
• 임재경·박정욱·최재식, 2018. 「고령보행자 교통사고 유발 행동 분석 및 교통사고 감소 방안」, 한국교통연구원 연구보고서.
  Lim, J.K., Park, J.U., and Choi, J.S., 2018. A Study on Traffic Safety to Reduce Traffic Accidents of the Elderly Pedestrians in Korea, The Korea Transport Institute Research Report.
• 임평남·홍창의·김진현, 1997. 「교통사고 상해에 관한 사례 조사 연구」, 도로교통안전관리공단.
  Yim, P.N., Hong, C.U., and Kim, J.H., 1997. A Case Study on Traffic Accident Injury, Road Traffic Safety Authority.
• 임하나·이수기·최창규, 2016. “서울시 토지이용 혼합유형과 보행량의 연관성 실증분석”, 「국토계획」, 51(7): 21-38.
  Im, H.N., Lee, S.G., and Choi, C.G., 2016. “Empirical Analysis of the Relationship between Land Use Mix and Pedestrian Volume in Seoul, Korea”, Journal of Korea Planning Association, 51(7): 21-38. [ https://doi.org/10.17208/jkpa.2016.12.51.7.21 ]
• 전대양, 2016. “노인보행자 교통사고에 대한 교통심리학적 접근”, 「한국범죄심리연구」, 12(3): 1-30.
  Jun, D.Y., 2016. “Traffic Psychological Approach to Traffic Accidents of Elderly Pedestrians”, Korean Criminal Psychology Review, 12(3): 1-30.
• 조나혜·전철민·강영옥, 2018. “도로 네트워크를 따른 교통사고 핫스팟의 시각화”, 「지적과 국토정보」, 48(1): 201-213.
  Cho, N.H., Jun, C.M., and Kang, Y.O., 2018. “A Visualization of Traffic Accidents Hotspot along the Road Network”, Journal of Cadastre & Land InformatiX, 48(1): 201-213.
• 조대현, 2014. “서울의 고령일인가구 분포와 대중교통 접근성”, 「한국도시지리학회지」, 17(2): 119-136.
  Cho, D.H., 2014. “The Spatial Distribution of the Singlehouseholds Elderly and Public Transport Accessibility in Seoul”. Journal of the Korean Urban Geographical Society, 17(2): 119-136.
• 조정윤·서한별·심수진·황의갑, 2019. “GIS를 이용한 전국 교통사고 공간분석 – 상황적 범죄예방 시각에서 바라본 교통사고 예방방안 –”, 「한국셉테드학회지」, 10(1): 35-69.
  Cho, J.Y., Sur, H.B., Shim, S.J., and Hwang, E.G., 2019. “Analysis of Traffic Accidents by Using GIS –Prevention of National Traffic Accidents Seen from the Viewpoint of Circumstantial Crime Prevention–”. Journal of Community Safety and Security by Environmental Design, 10(1): 35-69. [ https://doi.org/10.26470/JCSSED.2019.10.1.33 ]
• 지우석·최서윤, 2020. “민식이법으로도 미흡한 어린이보호구역 안전”, 「이슈 & 진단」, 403: 1-24.
  Ji, W.S. and Choi, S.Y., 2020. “Safety of Child Protection Zones Insufficient Even under the Min Sik’s Act”, Issue & Analysis, 403: 1-24.
• 채정은·박소연·변병설, 2014. “서울시 1인가구의 공간적 밀집지역과 요인 분석”, 「서울도시연구」, 15(2): 1-16.
  Chae, J.E., Park, S.Y., and Byun, B.S., 2014. “An Analysis of Spatial Concentrated Areas of Single Person Households and Concentrating Factors in Seoul”, Seoul Studies, 15(2): 1-16.
• 최돈정·서용철, 2012. “장수의 환경생태학적 요인에 관한 지리가중회귀분석”, 「대한공간정보학회지」, 20(3): 57-63.
  Choi, D.J. and Suh, Y.C., 2012. “Geographically Weighted Regression on the Environmental-Ecological Factors of Human Longevity”, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, 20(3): 57-63. [ https://doi.org/10.7319/kogsis.2012.20.3.057 ]
• 한국소비자원, 2015. “과속방지턱, 설치기준에 맞지 않고 관리 부실해 오히려 안전 위협”, 충북.
  Korea Consumer Agency, 2015. “Speed Bumps Do Not Meet Installation Standards and Are Rather A Safety Threat Due to Poor Management”, Chungbuk.
• 한국소비자원, 2017.”어린이보호구역, 과속 운전으로 인한 교통사고 위험 높아”, 충북.
  Korea Consumer Agency, 2017. “Child Sanctuary, Traffic Due to Speeding High Risk of Accidents”, Chungbuk.
• 행정안전부, 2020. 「보행자 안전에 대한 국가 책임 강화」, 세종.
  Ministry of the Interior and Safety, 2020. Strengthen National Responsibility for Pedestrian Safety, Sejong.
• Anselin, L. and Bera, A.K., 1998. “Spatial Dependence In Linear Regression Models with an Introduction to Spatial Econometrics”, Statistics Textbooks and Monographs, 155: 237-290.
• Blue, V.J. and Adler, J.L., 1999. “Cellular Automata Microsimulation of Bidirectional Pedestrian Flows”, Transportation Research Record, 1678(1): 135-141. [https://doi.org/10.3141/1678-17]
• Christian, H.E., Bull, F.C., Middleton, N.J., Knuiman, M.W., Divitini, M.L., Hooper, P., Amarasinghe, A., and Giles-Corti, B., 2011. “How Important is the Land Use Mix Measure in Understanding Walking Behaviour? Results from the Reside Study”, International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, 8(55): 1-12. [https://doi.org/10.1186/1479-5868-8-55]
• Getis, A. and Ord, J.K., 1992. “The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics”, Geographical Analysis, 24(3): 189-206. [https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x]
• 이재수·성수연, 2016. “서울시 오피스 건물의 공급 특성과 공간적 군집패턴 변화연구: 2003~2012년 공급된 대형 오피스 건물 사례”, 「국토계획」, 51(3): 83-96.
  Lee, J.S. and Seong, S.Y., 2016. “An Investigation into Supply Characteristics and Spatial Clustering Pattern of Office Buildings in Seoul: Major Office Buildings between 2003 and 2012”, Journal of Korea Planning Association, 51(3): 83-96. [ https://doi.org/10.17208/jkpa.2016.06.51.3.83 ]
• Jencks, C. and Mayer, S., 1990. “The Social Consequences of Growing Up in a Poor Neighborhood” In Inner-city poverty in the United States, edited by Lynn, L.E. and McGeary, M.F.H., 111-186. Washington DC: National Academy Press.
• McCoy, J., Johnston, K., Kopp, S., Borup, B., Willison, J., and Payne, B., 2018. Using ArcGIS Spatial Analyst, New York: ESRI.
• Mori, Y. and Mizohata, M., 1995. “Characteristics of Older Road Users and Their Effect on Road Safety”, Accident Analysis & Prevention, 27(3): 391-404. [https://doi.org/10.1016/0001-4575(94)00077-Y]
• Nishinari, K., Kirchner, A., Namazi, A., and Schadschneider, A., 2004. “Extended Floor Field CA Model for Evacuation Dynamics”, IEICE Transactions on Information and Systems, 87(3): 726-732.
• Tobler, W.R., 1970. “A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region”, Economic Geography, 46(2): 234-240. [https://doi.org/10.2307/143141]
• Zhang, Q. and Han, B., 2011. Simulation Model of Pedestrian Interactive Behavior, Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 390(4): 636-646. [https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.10.029]