연구의 배경 및 필요성

도시 지역의 대중교통 이용 과정에서는 특정 지역이나 시간대에 이용객이 과도하게 집중되는 현상이 빈번하게 관찰된다. 광주광역시 역시 출퇴근 시간대와 주요 생활권을 중심으로 승객 수요가 급증하며, 이로 인해 버스 과밀, 탑승 불가, 정류장 무정차 등 시민들이 체감하는 불편이 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 현상은 단순한 이용 불편을 넘어, 도시 교통 환경 전반의 구조적 문제를 시사한다.
이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구는 초기 단계에서 광주광역시의 인구밀도와 버스 정류장 수, 지하철역 수 간의 관계를 분석하여 대중교통 이용 집중 현상을 설명하고자 하였다. 그러나 연구 과정에서 모든 정류장 정보가 공개되어 있지 않고, 특히 정류장의 정확한 위치를 확인할 수 있는 좌표 데이터 수집에 한계가 있어 초기 연구 목적을 유지하는 데 어려움이 발생하였다.
이에 본 연구는 비교적 접근성과 신뢰성이 확보된 교통사고 데이터를 활용하여 연구 범위를 확장하였으며, 인구밀도와 교통사고 발생 및 심각도 간의 관계를 분석하는 방향으로 연구 주제를 재설정하였다. 서울과 광역시, 세종시와 호남 지역을 비교 대상으로 설정하여 지역별 인구밀도 차이가 교통사고 양상에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다.
특히 광주광역시 북구 문흥동 일대에서 발생한 어린이 보행자 교통사고 사례 분석을 통해, 인구 밀집 생활권 내에서 교통사고가 반복적으로 발생할 가능성이 높다는 점을 확인하였다. 이러한 분석을 바탕으로 본 연구는 단순한 사고 발생 건수 분석을 넘어, 인구밀도가 교통사고의 심각도에 미치는 영향을 규명하고자 하였으며, 이를 통해 향후 교통 안전 정책 수립을 위한 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다.

연구가설 설정

본 연구는 도시의 공간적 특성을 대표하는 지표인 인구밀도가 교통사고의 심각도에 영향을 미칠 수 있다는 문제의식에서 출발하였다. 인구밀도가 높은 지역은 교통량과 보행자 통행량이 동시에 증가하며, 이로 인해 사고 발생 시 피해 규모가 확대될 가능성이 크다고 판단하였다. 이에 따라 본 연구는 인구밀도가 높을수록 교통사고의 심각도가 높아질 것이라는 연구가설(H1)을 설정하였다.
한편, 인구밀도와 교통사고 심각도 간에 유의미한 관계가 없을 가능성도 고려하여 귀무가설(H0)을 함께 설정하였다. 본 연구는 서울특별시, 광역시, 세종시, 호남 지역을 비교 대상으로 삼아 지역별 인구밀도 차이가 교통사고 심각도에 미치는 영향을 실증적으로 검정하고, 향후 인구 밀집 지역 중심의 교통 안전 정책 수립에 기초 자료를 제공하는 것을 목표로 한다.

선연연구논문 검토

선행연구 검토 결과, 교통사고 심각도는 지역 특성과 인구 구조에 따라 상이하게 나타나는 것으로 확인되었다. Jeong 외(2022)는 고령 운전자의 경우 사고 발생 시 중상 또는 사망으로 이어질 가능성이 높음을 제시하였으며, 이는 도시 지역의 공공서비스 및 인프라 집중이 교통 안전과 밀접한 관련이 있음을 시사한다.
Cespedes 외(2024)의 연구에서는 도시 지역에서 발생한 교통사고가 농촌 지역보다 중상 및 사망 비율이 더 높다는 결과를 제시하여, 사고 심각도가 반드시 농촌에서만 높다는 기존 인식과 다른 시사점을 제공하였다.
국내 연구인 전연수 외(2020)는 서울을 대상으로 인구밀도와 사고 심각도 간의 유사한 관계를 확인하였으나, 분석 범위가 서울로 한정되어 있었다. 이에 본 연구는 기존 연구의 한계를 보완하여 전국 주요 도시와 지역을 포괄하는 비교 분석을 수행하고자 한다.

연구방법론

자료수집방법

자료수집 범위 및 출처

본 연구는 2024년 기준의 공식 통계자료를 활용하여 인구밀도와 교통사고 심각도 간의 관계를 분석하였다. 분석 대상은 서울특별시 25개 자치구, 6개 광역시에 속한 49개 시군·구, 세종특별자치시, 전라남도 22개 시군, 전라북도 14개 시군을 포함한 총 111개 시군·구로 구성하였다. 이를 통해 수도권 대도시부터 광역시, 중소도시, 농촌 지역까지 포괄하는 지역 비교가 가능하도록 연구 범위를 설정하였다.
자료의 신뢰성과 객관성을 확보하기 위해 모든 데이터는 국가 및 공공기관에서 제공하는 공식 통계를 중심으로 수집하였다. 인구 관련 지표는 KOSIS 국가통계포털을 통해 확보하였으며, 교통사고 자료는 한국도로교통공단과 TAAS(교통사고 분석시스템)를 활용하였다. 또한 사고 이후 대응 여건을 반영하기 위해 소방청의 소방 인프라 통계와 건강보험심사평가원의 의료 인프라 자료를 수집하였다. 일부 세부 자료는 각 시군·구 공식 홈페이지를 통해 보완하였다.

수집 자료 구성

수집된 자료는 인구 구조, 교통 환경, 사고 이후 대응 여건, 지역 특성을 종합적으로 반영할 수 있도록 구성하였다. 시군·구별 인구수와 행정구역 면적을 활용하여 인구밀도를 산출하였고, 교통사고 특성을 파악하기 위해 교통사고 발생 통계와 뺑소니 사건 수를 포함하였다.
사고 이후 대응 여건을 고려하여 소방서 수와 종합병원 수를 수집하였으며, 인구 구조 특성 분석을 위해 노인 인구 규모를 반영하였다. 이외에도 자동차 이용 환경, 도시화 수준, 생활 환경을 설명하기 위한 여러 보조 변수들을 수집하였으나, 이후 분석 과정에서 통계적 유의성과 다중공선성 검토를 거쳐 핵심 변수 위주로 모델을 구성하였다.

변수 설정 및 정의

본 연구의 종속변수는 교통사고 심각도 지수로 설정하였다. 이는 사망자(가중치 5), 중상자(3), 경상자(1)에 가중치를 부여한 뒤 전체 사고 건수로 나누어 산출한 지표로, 사고 한 건당 평균적인 인명 피해의 심각도를 의미한다.
독립변수로는 인구밀도 로그값, 뺑소니 사건 수, 소방서 개수, 종합병원 개수, 노인 인구밀도(%), 호남 지역 더미 변수를 최종 선정하였다. 이는 설명력(R²)과 다중공선성(VIF) 검토 결과를 종합적으로 고려하여 결정된 것으로, 단순 변수의 다양성보다 모형의 안정성과 해석 가능성을 우선한 선택이다.

자료분석방법 및 결과

분석 방법

분석은 단계적으로 수행되었다. 먼저 피어슨 상관분석을 통해 인구밀도와 교통사고 심각도, 기타 변수 간의 기본적인 관계를 확인하였다. 이후 선형 회귀분석을 적용하여 인구밀도를 중심으로 각 독립변수가 교통사고 심각도에 미치는 영향을 통계적으로 검정하였다.
회귀모형의 신뢰성을 확보하기 위해 분산팽창계수(VIF)를 활용하여 다중공선성 여부를 검토하였으며, 잔차 진단을 통해 선형성, 정규성, 등분산성 가정 충족 여부를 함께 확인하였다.

분석 결과 요약

상관분석 결과, 인구밀도는 교통사고 심각도 지수와 비교적 강한 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 인구가 밀집된 지역일수록 사고 발생 시 피해 규모가 커질 가능성이 높다는 점을 시사한다.
회귀분석 결과에서도 **인구밀도 로그값은 매우 유의미한 양의 계수(p < 0.001)**를 나타내며, 사고 심각도 증가의 가장 핵심적인 설명 변수로 확인되었다. 이는 본 연구에서 설정한 가설을 실증적으로 지지하는 결과이다.
또한 뺑소니 사건 수 역시 사고 심각도를 유의하게 증가시키는 변수로 나타났다(p ≈ 0.023). 이는 사고 이후의 대응 지연이 인명 피해 확대와 밀접하게 연결될 수 있음을 보여주는 결과로, 사고 예방뿐 아니라 사고 이후 대응 체계의 중요성을 강조한다.
반면, 소방서 개수, 종합병원 개수, 노인 인구밀도, 호남 지역 더미 변수는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 단순한 시설 수나 인구 구조만으로는 사고 심각도를 충분히 설명하기 어렵고, 실질적인 접근성·대응 속도·도시 환경 요인이 더 중요할 가능성을 시사한다.

모델 적합도

회귀모형의 결정계수(R²)는 약 0.679로, 설정된 독립변수들이 교통사고 심각도의 변동을 비교적 높은 수준에서 설명하는 것으로 나타났다. 잔차 진단 결과, 선형성 가정은 전반적으로 유지되었으나 일부 구간에서 이분산성과 이상치가 관찰되었다. 다만 이러한 한계가 전체 분석 결과의 해석을 근본적으로 훼손할 수준은 아닌 것으로 판단된다.

정책적·실무적 제언 및 한계

분석 결과를 종합하면, 교통사고 심각도 관리는 사고 발생 억제만으로는 충분하지 않으며, 인구밀도가 높은 지역을 중심으로 한 구조적 대응이 필요함을 알 수 있다. 이에 따라 본 연구는 ▲도심 고밀도 지역 중심의 교통 안전 인프라 강화 ▲뺑소니 사고 예방 및 신속 대응 체계 구축 ▲응급 의료 대응의 효율성 제고 ▲데이터 기반 교통안전 의사결정 체계 구축을 주요 정책적·실무적 제언으로 제시한다.
다만 본 연구는 응급 대응 역량을 시설 개수 중심으로 측정하였고, 공간적 상호작용을 고려하지 못한 한계를 가진다. 향후 연구에서는 출동 시간, 인력 규모, 도로 위험 요인, 공간회귀모형 등을 적용함으로써 보다 정교한 분석이 필요할 것이다.