교통안전공단, 개인형 이동장치(PM) 안전 확보에 빅데이터 활용
한국교통안전공단이 “전동킥보드를 비롯한 개인형 이동장치(PM, Pesronal Mobility)의 안전한 주행환경 조성을 위해 PM 공유서비스 기업 빔모빌리티 협업으로 위치정보에 기반한 맞춤형 안전 확보 시범사업을 시작했다. 데이터 기반 PM 교통 안전관리 전략 마련을 위해 공공기관과 민간 기업인 PM 공유서비스 빔모빌리티(Beam Mobility)와의 첫 협업사업에 착수한 거다. 뉴질랜드와 일본 등의 지방정부와 안전하고 지속 가능한 공유 모빌리티 서비스를 제공하고 있는 빔모빌리티 시범사업 대상 지역은 서울특별시 5개 구와 청주시, 김천시다. 공단과 빔모빌리티는 PM 주행궤적 빅데이터를 기반으로 각 지역에서 PM 위험 운행이 많이 발생하는 구간을 도출하고, 지역별·구간 특성별 맞춤형 PM 안전관리 전략을 마련하는 데 중점을 뒀다. 이중 PM 위험주행 구간은 보행자와 차량의 상충이 많이 발생하는 학교(초·중·고)와 대단지 아파트, 대학가, 상업지역에서 발생됐다. 해당 구간의 위험주행 유형은 급가속 후 급감속(92.1%), 고속주행 후 급정지(7.3%), 급가속 후 급정지(0.5%) 순으로 나타났다. 이에 반해 혁신도시 내 자전거도로 등 도로 인프라 환경이 우수한 김천시는 상대적으로 위험주행 행동이 3주간 거의 발생하지 않은 것으로 분석됐다. 인프라 개선은 자전거도로 설치와 불량한 노면 상태 개선을 비롯한 운전자와 모빌리티 불법주정차 단속과 이용자의 가변속도 등이다. 이를 위해 공단과 빔모빌리티는 “전방위적인 규제가 아닌 맞춤형 핀셋 정책으로 효과적인 ‘PM 안전관리’와 ‘이용 활성화’라는 두 마리 토끼를 잡는 방법을 택했다.
한국교통안전공단 전동킥보드·개인형이동장치(PM)
안전 주행환경 조성위해 빔모빌리티 협업위치정보
맞춤형 안전 확보 3개 도시대상 시범사업 시작해
서울 5개구와 청주·김천시 PM주행궤적 빅데이터
위험 운행 많은 구간과 지역별·구간 특성별 성향
PM 위험주행구간 보행자와 차량 상충 많은 지점
급가속후 급감속(92.1%), 고속주행후 급정지(7.3%)
전방위적 규제가 아닌 맞춤 형 핀셋 효과적 정책
‘PM 안전관리’와 ‘이용 활성화’라는 두 마리 토끼
‘빔모빌리티’와 함께 3개 도시대상 포괄적 안전주행 점검 기반 지역별 맞춤형 안전 환경조성
한국교통안전공단이 “전동킥보드를 비롯한 개인형 이동장치(PM, Pesronal Mobility)의 안전한 주행환경 조성을 위해 PM 공유서비스 기업 빔모빌리티 협업으로 위치정보에 기반한 맞춤형 안전 확보 시범사업을 시작했다.
데이터 기반 PM 교통 안전관리 전략 마련을 위해 공공기관과 민간 기업인 PM 공유서비스 빔모빌리티(Beam Mobility)와의 첫 협업사업에 착수한 거다.
뉴질랜드와 일본 등의 지방정부와 안전하고 지속 가능한 공유 모빌리티 서비스를 제공하고 있는 빔모빌리티 시범사업 대상 지역은 서울특별시 5개 구와 청주시, 김천시다. 공단과 빔모빌리티는 PM 주행궤적 빅데이터를 기반으로 각 지역에서 PM 위험 운행이 많이 발생하는 구간을 도출하고, 지역별·구간 특성별 맞춤형 PM 안전관리 전략을 마련하는 데 중점을 뒀다.
2021년부터 충북대학교 송태진 교수와 공동연구를 통해 공유 PM 데이터 기반 위험주행 행동 분석과 PM위험 주행 다발 구간 도출 알고리즘을 개발한 공단을 2023년 10월부터 실제 PM 데이터 기반 활용을 통해 3가지의 PM 위험주행 다발 구간과 사고 발생지역을 분석했다.
고속주행 후 급정지와 급가속 후 급감속 또는 급가속 후 급정지하는 주행을 의미하는 PM 위험주행 행동 등의 분석에서 서울시 5개 구와 청주시, 김천시 지역 전체 도로 구간 중 안전한 구간(Cold-Spot)이 10,771곳으로 68.1%를 나타냈고, 반대로 위험 주행 구간(Hot spot)은 2.7%인 423곳으로 분석됐다.
개인형 이동장치(PM) 위험주행 행동 분석 및 다발 구간으로 도출된 지역은 PM 데이터 기반 위험주행 행동 분석과 PM 위치기반 맞춤형 안전 확보 시범사업을 비롯한 PM 데이터 기반 안전관리 전략 도출 등이 추진될 것으로 알려지고 있다.
추진내용과 결과 분석에 따른 PM 위험주행 행동 분석 성향은 아래와 같다.
PM 속도와 직결되는 가·감속 패턴은 1초마다 속도가 빠르게 변하고 일정한 가속이나 감속을 보이는 등 차량 수단과 다르게 나타나는 등 위험 요소가 컸다. 이러한 PM 기기 및 주행 특성은 주행 행동 변화 시 위험 상황 발생으로 이어지는 만큼, 위험주행 행동 분석 시 복합위험 주행 행동 분석이 필요하다는 판단이다.
고속주행후 급정지, 급가속후 급감속 또는 급가속후 급정지주행 서울 5개구와 청주시, 김천시조사
위에서 지적한 3개 요인의 위험주행 행동 도출은 물론 위험주행 구간에서는 이런 복합적 요인은 더 큰 위험으로 몰고 가는 원인이 된다.
따라서 PM 속도 및 가속도 패턴을 통해 도출된 위험주행 행동 기반으로 도출된 3개의 복합위험 주행 행동을 정의하고 분석을 수행하는 중이다.
안전한 구간(Cold-spot) 및 위험주행 구간(Hotspot)도 정리해 봤다.
안전한 구간을 뜻하는 ‘Cold-spot’은 위험주행 적고 사고 발생이 없는 것을 말하고, 반대로 위험주행 구간 ‘Hotspot’은 사용자 위험주행 많고 사고 발생도 많은 지점이다.
【위험주행 다발 구간(Hotspot) 및 위험주행 없는 구간(Coldspot) 도출】
이중 PM 위험주행 구간은 보행자와 차량의 상충이 많이 발생하는 학교(초·중·고)와 대단지 아파트, 대학가, 상업지역에서 발생됐다. 해당 구간의 위험주행 유형은 급가속 후 급감속(92.1%), 고속주행 후 급정지(7.3%), 급가속 후 급정지(0.5%) 순으로 나타났다.
이에 반해 혁신도시 내 자전거도로 등 도로 인프라 환경이 우수한 김천시는 상대적으로 위험주행 행동이 3주간 거의 발생하지 않은 것으로 분석됐다.
【위험주행 유형 급가속 후 급감, 고속주행 후 급정지, 급가속 후 급정지 순】
공단은 빔모빌리티와 함께 PM 위험주행 구간에 대한 지역별·구간 특성별 맞춤형 안전관리 전략을 세우는 한편, 앞으로 다양한 PM 업체와 협업을 통해 안전한 PM 주행 환경을 조성한다는 방침이다.
전방위적인 규제아닌 맞춤형 핀셋 정책 효과적인 ‘PM 안전관리’와 ‘이용 활성화’ 두 마리 토끼 잡다
먼저, 인프라 개선은 자전거도로 설치와 불량한 노면 상태 개선을 비롯한 운전자와 모빌리티 불법주정차 단속과 이용자의 가변속도 등이다.
이를 위해 공단과 빔모빌리티는 “전방위적인 규제가 아닌 맞춤형 핀셋 정책으로 효과적인 ‘PM 안전관리’와 ‘이용 활성화’라는 두 마리 토끼를 잡는 방법을 택했다.
전방위적 규제와 정책이 아닌 위험한 지리적 여건이나 도보 등의 특정 지역 대상으로 맞춤형 전략 수립 등의 정책을 수행한다는 거다.
젊은 층 중심으로 개인형 이동장치가 퍼스트-라스트마일 교통수단으로 자리 잡고 있어 큰 책임감을 느낀다는 빔모빌리티코리아 박홍우 대외협력총괄은 “안전한 PM 운행 서비스 제공을 위해 정부 및 학계와 적극적으로 연구할 것”을 어필했다.
공단 권용복 이사장은 “개인형 이동장치가 국민 편의성과 안전성을 높이는 초소형 모빌리티로써 정착되기 위해서는 데이터 기반의 PM 이용자 친화적 정책을 마련하고, 이용자의 교통안전 문화 의식 향상도 매우 중요하다”고 강조했다.