보행교통은 모빌리티 수단으로서의 보행을 말하며 안전향상과 활성화 측면에서 접근할 수 있다. 이때 보행교통 위해요 소란 보행자의 안전하고 편리한 통행 환경을 저해하는 요소를 말하며, 이를 사전에 발굴하여 관리함으로써 보행자 사고 예방과 쾌적한 보행환경 구축이 가능하다. 본 연구에서는 2020~2022년 교통사고 데이터와 다양한 보행영향요인 데이터 를 활용하여 교통사고 및 보행자 사고 예측 모델을 개발하고 모델 결과를 해석하여 보행교통 위해요소를 도출하고자 하 였다. 보행영향요인은 기존 문헌에서 고찰된 요인들을 참고하여 수집 및 데이터화 하였으며, 교통사고 예측 모델을 개발 하기 위해 예측력이 우수하고 변수 간의 비선형성 혹은 상호관계를 잘 포착할 수 있는 것으로 알려진 XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine과 같은 머신러닝 모델을 활용하였다. 또한 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP 알고리즘을 통해 모델을 해석함으로써 변수 중요도와 상호작용을 분석하고 보행교통 위해요소를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 보행교통 위해요소를 보행친화적인 교통 환경을 위한 중요한 기초 자료로 활용하여 사전에 관리 및 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

저탄소 녹색성장 기본법에서 명시한 ‘대중교통과 자전거 이용 활성화’를 위하여, 국내 여러 지자체에서 공공자전거 사업을 시행하였 으며, 자전거 이용자 수가 많이 증가하였다. 현재 국내에서 규정하는 자전거의 통행방식은 간접좌회전(hook turn) 방식으로, 증가된 자 전거교통량이 횡단보도를 통해 좌회전 통행 시 상충 가능성이 증가할 수 있다. 또한 자율주행차량의 혼재교통상황을 고려하여, 자전거 가 차량과 함께 통행할 시 안전성을 보장받을 수 있는지 혼재교통류에 적합한 통행방식을 연구할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 혼재교통환경에서 자전거 이용자가 안전하고 운영성 높은 방식으로 통행할 수 있도록 4가지 자전거 좌회전 통행방식을 적용하고, 자 율주행차량 점유율에 따른 적합한 통행방식을 제시하고자 한다. Hook-turn 방식을 기본 시나리오로 하여, 자전거 우선 신호를 도입한 bike box, 일반 bike box, 자전거 전용 신호를 도입한 narrow lane 시나리오를 비교하였다. bike box의 크기가 분석 결과에 큰 영향을 미 치는 요인이 될 수 있으므로, 5m 폭의 크기로 고정하였다. 시뮬레이션 환경에서 첨두시와 비 첨두시 교통량을 적용하여 분석하였으며, 안전성 평가지표로 CPI(Crash Potential Index)과 운영성 평가지표로 지체시간(Delay time)을 활용하여 결과를 비교하였다. hook turn시나 리오는 사고 발생 위험도가 작으며, 자전거 전용 신호가 적용된 narrow lane과 일반 bike box에서 사고 발생 위험도가 높게 나타났다. 또한 자전거 전용 신호를 적용한 bike box를 도입한 시나리오에서 운영성 측면에서 지체가 작게 나타났으며, 자율주행차량 점유율이 증가할 시 차간거리를 고려함에 따라 교통류 안전성도 향상되는 것으로 나타났다. 향후 자율주행차량 혼재 교통류를 고려하여 자전거 좌회전 통행방식을 자전거 우선 신호를 적용한 bike box 방식으로 규정한다면, 접근로별 50대 미만/시의 자전거 교통량이 관측되는 신 호교차로에서 안전성과 운영성이 향상되는 효과를 확인할 수 있다.