Development of a Risk Map Analysis Tool (RiskGrid) to Support Road Safety Impact Assessment

도시가 확장될 때마다 도로의 리듬은 변화합니다. 새로운 동네는 새로운 가족, 새로운 일자리, 그리고 새로운 이동을 불러오며, 이 모든 것들은 이전 시대에 맞춰 설계된 도로 위로 흘러듭니다. 수십 년 동안 도시를 계획하는 사람들은 새로운 개발이 안전한지 결정하기 위해 표준 체크리스트에 의존해 왔습니다. 그들은 교통량, A 지점에서 B 지점까지 도달하는 데 걸리는 시간, 그리고 도로가 막히는지 여부를 살펴봅니다. 자동차가 계속 움직이고 이동 시간이 적절하게 유지된다면, 그 프로젝트는 승인을 받습니다. 하지만 이 체크리스트에는 사각지대가 있습니다. 교통 패턴이 변하더라도 도로가 더 혼잡해지지 않는다면, 그 과정에서 발생하는 숨겨진 위험을 놓치는 경우가 많습니다. 어떤 거리는 매우 효율적으로 보일 수 있지만, 조용히 사고가 발생할 가능성이 높은 곳으로 변해가기도 합니다.

매끄러운 교통 흐름과 숨겨진 위험 사이의 이러한 간극을 해결하기 위해 로마와 나폴리의 대학 연구진이 나섰습니다. 그들은 사고가 발생한 후에 집계하는 방식을 넘어, 단 한 대의 자동차가 만들어지기도 전에 다음 사고가 어디서 발생할지 예측하는 새로운 방식의 도로 안전 관찰법을 개발했습니다. 그들의 연구는 '리스그리드(RiskGrid)'라고 불리는 도구에 초점을 맞추고 있는데, 이는 복잡한 차량의 움직임을 명확한 위험의 그림으로 바꾸기 위해 설계된 시스템입니다. 이 도구를 로마 인근의 빠르게 성장하는 교외 지역에서 테스트한 결과, 기존의 안전 점검 방식은 목표를 놓치고 있는 반면, 그들의 새로운 방법은 놀라운 속도와 정확도로 위험 지점을 찾아낼 수 있다는 것을 발견했습니다. 목표는 단순하지만 심오했습니다. 계획가들에게 새로운 도로 네트워크의 보이지 않는 위험을 볼 수 있는 방법을 제공하여, 효율성이 결코 인간의 생명을 희생하는 대가가 되지 않도록 하는 것입니다.

연구진은 로마 동남쪽 가장자리에 위치하며 새로운 주택들이 빠르게 들어서고 있는 모레나(Morena) 지역에 이 새로운 방식을 적용했습니다. 그들은 이 지역의 '디지털 트윈'을 생성하여, 새로운 아파트들이 입주했을 때 흐르게 될 교통량을 시뮬레이션했습니다. 안전을 기하기 위해, 그들은 새로운 개발지의 모든 사람이 오전 중 가장 바쁜 시간에 자동차를 운전한다는 최악의 시나리오를 가정했습니다. 그런 다음 두 가지 시뮬레이션을 실행했습니다. 첫 번째는 새로운 개발이 없을 때의 도로 모습을 보여주는 '현상 유지(do-nothing)' 시나리오였습니다. 두 번째는 새로운 주민들로부터 발생하는 추가 교통량을 포함한 시나리오였습니다.

전통적인 교통 지표를 사용하여 결과를 살펴보았을 때, 소식은 좋아 보였습니다. 새로운 개발이 추가한 교통량은 아주 미미했습니다. 자동차의 평균 속도는 0.1% 미만의 아주 작은 폭으로, 시속 44.7km에서 44.6km로 떨어졌습니다. 새로운 교통 정체도 나타나지 않았습니다. 만약 계획가가 여기서 멈췄다면, 해당 프로젝트가 완벽하게 안전하며 도로 네트워크에 부정적인 영향이 없다고 결론 내렸을 것입니다. 하지만 연구진은 안전이 단순히 차가 얼마나 빨리 움직이는지에 관한 것이 아니라, 차량들이 서로 어떻게 상호작용하는지에 관한 것임을 알고 있었습니다.

이를 테스트하기 위해, 그들은 기존 업계에서 수년간 사용되어 온 '대리 안전 평가 모델(Surrogate Safety Assessment Model)'이라는 표준 방식과 새로운 리스크그리드 도구를 비교했습니다. 이 오래된 도구는 시뮬레이션된 차량들을 관찰하고, 두 차량이 뒤에서 거의 충돌할 뻔하거나 교차로에서 경로가 겹칠 뻔하는 등 사고가 날 뻔한 특정 순간들을 세는 방식으로 작동합니다. 이는 정밀하지만 느린 과정이며, 컴퓨터가 모든 근접 사고(near-miss) 이벤트를 추적해야 합니다. 이번 연구에서 이 오래된 도구는 단 하나의 교통 시나리오를 분석하는 데 30분 이상이 걸렸습니다. 더 중요한 것은, 연구진이 이 도구의 예측치를 2021년에서 2023년 사이 해당 지역의 실제 사고 데이터와 대조했을 때, 위험을 찾아내는 데 실패했다는 점입니다. 이 도구는 실제 사고가 발생했던 13곳 중 단 한 곳만을 정확히 식별했습니다. 10곳의 중요한 지점을 놓쳤으며, 심지-안전한 세 곳을 위험하다고 잘못 표시하기도 했습니다.

새로운 리스크그리드 도구는 다르게 작동했습니다. 개별적인 근접 사고를 세는 대신, 지도를 덮는 작은 사각형 단위로 교통 흐ের 전체적인 흐름을 살펴보았습니다. 이 도구는 간단한 질문을 던집니다. "이 특정 지점으로 차량이 오는 방향이 얼마나 다양한가?" 만약 차량들이 모두 같은 방향으로 움직인다면 위험은 낮습니다. 하지만 차량들이 다양한 각도에서 도착하여 서로 교차하거나, 합류하거나, 회전한다면 위험은 높아집니다. 이 도구는 이러한 복잡성을 바탕으로 모든 사각형에 대한 위험 점수를 계산했습니다. 그 결과는 연속적인 위험 지도였으며, 네트워크가 가장 취약한 지점이 어디인지를 정확히 보여주었습니다.

두 방식의 성능 차이는 극명했습니다. 리스크그리드는 전체 교통 시나리오를 1분 미만으로 처리했는데, 이는 일상적인 계획 회의에서 실제로 사용할 수 있게 만드는 속도입니다. 연구진이 동일한 실제 사고 데이터와 비교했을 때, 리스크그리드는 13곳의 핫스팟 중 12곳을 찾아냈습니다. 단 한 곳을 놓쳤고, 다섯 곳을 추가로 위험하다고 표시했습니다. 안전 계획의 세계에서, 몇 개의 안전한 지점을 추가로 확인하는 것은 단 하나의 위험한 지점이라도 놓치지 않는 것에 비하면 작은 대가입니다. 위험한 지점을 놓치는 것은 생명을 잃는 것을 의미할 수 있지만, 추가적인 안전 지점을 확인하는 것은 계획가가 괜찮은 위치를 몇 분 더 살펴보는 것을 의미할 뿐입니다.

연구진이 모레나의 신규 개발 지역에 리스크그리드를 적용했을 때, 이는 전통적인 교통 점검이 놓쳤던 숨겨진 진실을 드러냈습니다. 도로가 느려지거나 더 혼잡해지지 않았음에도 불구하고, 새로운 교통 패턴은 사고 발생 가능성을 2.1% 증가시켰습니다. 절대적인 숫자로 보면, 이는 새로운 개발이 지역 내 사고 건수를 84건에서 86건으로 2건 증가시킬 것으로 예상된다는 것을 의미했습니다. 이 발견은 현재 도시가 계획되는 방식의 결정적인 결함을 폭로했습니다. 즉, 어떤 프로젝트는 교통 보고서상으로는 완벽해 보일 수 있지만, 실제로는 도로를 모두에게 더 위험하게 만들 수 있다는 것입니다.

이 연구는 차량의 근접 사고 이벤트를 세는 데 의존하는 기존의 안전 평가 방식이 복잡한 도시 환경에는 너무 경직되어 있다고 제안합니다. 이 방식은 차량이 교차로에서 경로가 겹칠 때 발생하는 가장 흔하고 심각한 유형의 사고를 놓치는 경향이 있습니다. 차량이 오는 방향의 순수한 복잡성에 초점을 맞춘 새로운 접근 방식은 이러한 위험을 훨씬 더 잘 포착합니다. 이는 데이터를 고립된 사건의 목록에서 잠재적 위험의 살아있는 지도로 변환합니다. 이를 통해 계획가들은 사고가 발생한 후에 문제를 해결하려고 노력하는 것이 아니라, 도로가 건설되기 전에 네트워크의 구조적 약점을 볼 수 있습니다.

연구진은 자신들의 도구가 아직 완벽하지 않다는 점을 인정합니다. 현재는 자동차만을 고려하며, 종종 가장 취약한 도로 사용자들인 보행자나 자전거 이용자는 포함하지 않습니다. 또한 도로 네트워크를 평면 지도로 취급하기 때문에, 때때로 도로가 서로 위아래로 지나가는 경우를 혼동할 수 있습니다. 그러나 핵심 아이디어는 타당하며 결과는 유망합니다. 이러한 종류의 연속적인 위험 매핑을 표준 계획 과정에 통합함으로써, 도시는 사고가 발생한 후에 문제를 해결하는 반응적인 태도에서, 처음부터 네트워크에 안전을 설계하는 선제적인 태도로 나아갈 수 있습니다.

결국, 이 연구진의 작업은 우리가 만드는 도로를 바라보는 새로운 렌즈를 제공합니다. 이는 안전이 교통 흐름의 부수적인 요소가 아니라, 방정식의 근본적인 부분임을 보여줍니다. 차량을 빠르게 이동시키지만 위험한 상호작용을 숨기고 있는 도로는 성공적인 도로가 아닙니다. 리스크그리드와 같은 도구를 통해, 계획가들은 마침내 전체 그림을 볼 수 있으며, 미래의 도시가 단순히 효율적일 뿐만 아니라 그곳을 이용하는 사람들에게 진정으로 안전하도록 보장할 수 있습니다.