국내 무단횡단 사고 발생건수는 2014년 4,093건에서 2016년 5,761건으로 계속 증가하고 있다. 이러한 추세는 무단횡단이 또 하나의 사회문제로 떠오르고 있음을 의미한다. 이 연구에서는 이러한 무단횡단 사고가 자주 발생하는 장소를 찾고 그 특징을 분석하여 무단횡단 사고를 예방하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 도로교통공단의 TAAS교통사고정보 개방시스템에서 제공한 서울시 보행자 무단횡단사고 데이터를 QGIS의 포인트 매핑(Point Mapping) 및 커널밀도 추정법(Kernel Density Estimation)으로 무단횡단 핫스팟 분석을 실시하였다. 분석결과, 핫스팟 지역으로 선정된 곳은 종로구, 영등포구, 구로구, 중구의 일부 지점으로서 높은 밀도의 핫스팟 그리드를 가지고 있었으며 그 지역을 중심으로 무단횡단 핫스팟 군집을 형성하고 있었다. 이 지점들은 대개 지하철역과 버스정류장과 같이 교통량이 많고 인구이동률이 높은 장소에 분포하고 있었으며 재래시장과 같은 상업시설이 분포해 있었다. 또한 핫스팟으로 선정된 지역에서는 중앙선 및 도보 펜스가 부재하거나 파손된 경우가 많았다. 이 연구는 이러한 무단횡단 핫스팟 분석을 바탕으로 상황적 범죄예방(Situational Crime Prevention) 전략을 통해 무단횡단 발생을 예방하는 방법을 탐색하였다.
Domestic jaywalking accidents are continuously increasing from 4,093 cases in 2014 to 5,761 cases in 2016. This trend implies that the jaywalking is emerging as another social problem. In this study, we propose a method to prevent a jaywalking accident by searching for a place where such jaywalking accident happens frequently and analyzing its characteristics. For this purpose, jaywalking hotspot analysis was carried out using the point mapping and kernel density estimation methods through the QGIS using pedestrian jaywalking incident data provided by TAAS traffic accident information opening system of Road Traffic Corporation. As a result of the research, the hotspot areas in Jongno-gu, Yeongdeungpo-gu, Guro-gu, and Jung-gu have high density hotspot grid and they formed an jaywalking hotspot cluster around the area. These areas were mostly located in high traffic areas such as subway stations and bus stops, and high population moving places and commercial facilities such as traditional markets were distributed. Also, in the areas selected as hotspots, the center line and the walking fence were often absent or damaged. Based on the analysis of the jaywalking hotspots, situational crime prevention strategies were sought to prevent the occurrence of jaywalking.
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 논의
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅵ. 결 론
참 고 문 헌
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