KCI등재
GIS를 이용한 전국 교통사고 공간분석 - 상황적 범죄예방 시각에서 바라본 교통사고 예방방안- = Analysis of traffic accidents by using GIS - Prevention of national traffic accidents seen from the viewpoint of circumstantial crime prevention -
저자
조정윤 (경찰대학교 치안대학원 공공안전학과) ; 서한별 (법원도서관) ; 심수진 (경기대학교 일반대학원) ; 황의갑 (경기대학교)
발행기관
학술지명
한국셉테드학회지(Journal of Community Safety and Security by Environmental Design)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
33-70(38쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
안전한 사회를 구축하는데 있어서 교통상의 안전은 가장 중요한 부분으로, 교통상의 안전에 위해를 가하는 교통사고는 단순히 사고로 인한 재물적인 손해 뿐 만 아니라 이를 복구하기 위한 2차, 3차적 비용과 생명에 있어서도 큰 손실을 입힐 수 있다. 본 연구는 이러한 교통사고와 관련하여 전국에서 발생하는 도로상의 교통사고의 분포를 분석해 교통사고 핫스팟을 제시하고, 공간회귀분석을 통해 교통사고에 영향을 미치는 거시환경요인들을 진단하고자하였다. 독립변수로는 거시환경적 요인, 교통학적 요인에 해당하는 변인들을 사용하였으며 종속변수로는 교통사고 발생건수와 교통사고 사상자수로 설정하였다.
사고 장소의 포인트 데이터를 지도에 매핑하는 포인트 매핑 분석결과, 전국에서 발생하는 교통사고가 밀집되어 발생하고 있는 지역이 존재하고 있음을 지도상에서 확인 할 수 있었다. 또한 핫스팟 지역을 구체적으로 확인하기 위하여 KDE 분석을 실시한 결과 서울특별시 및 광역시를 중심으로 교통사고 핫스팟이 분포하고 있었으며, 해당 지역에서 높은 밀도의 핫스팟 그리드 군집을 확인할 수 있었다. 마지막으로 공간회귀분석을 진행하기 전에 공간적 자기상관분석을 진행하였다. 전국구에서 발생한 교통사고 발생건수를 대상으로 전역적(globla) 통계량을 분석한 결과, Moran’s I 계수가 유의하게 나타나 교통사고 발생건수가 공간적 자기 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 국지적(local) 통계량 분석을 위한 LISA 분석을 실시한 결과, HH(high-high)유형에 속하는 지역으로 서울시 인근 경기도 지역이 제시되었다. 또 다른 종속변인인 전국구에서 발생한 교통사고 사상자수를 기준으로 한 공간적 자기상관성을 분석한 결과 또한 서울시 인근의 경기도 도시지역 중심으로 HH(high-high)유형을 발견하였다. 전국구 교통사고의 유의미한 공간적 자기 상관성을 확인한 후에 공간회귀분석을 실시한 결과, 사회환경적 요소 중에서는 인구밀도, 운수사업체 수가 교통사고 발생건수에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 교통학적 요소 중에서는 대로, 중로가 유의미한 정적인 영향을 미치는 것을 발견하였다. 교통사고 사상자수를 대상으로 한 모형의 공간회귀 분석결과, 교통사고 사상자수에 공간자기종속성이 있음에도 불구하고 공간회귀모델이 유의미하지 않게 나타나 해당 모형은 분석에 적합하지 않은 것을 확인하였다. 본 연구는 2015년 발생한 교통사고 건수와 사상자 수를 경찰이 기록한 공식적 통계에 의존하여 센서스자료와 통합하여 접근하였는데, 교통사고를 중심으로 핫스팟을 진단하고 거시적인 측면에서 영향요인을 다루었다는 데에 의의가 있는 연구라 할 수 있다.
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