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      서울특별시 자전거 안전사고 예방을 위한 자전거 도로 최적 입지 선정: 자전거 전용도로 및 전용차로를 중심으로 = Selecting Optimal Locations for Bicycle Lanes to Prevent Accidents in Seoul

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      https://www.riss.kr/link?id=A108915780

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      국문 초록 (Abstract)

      2015년 도입된 서울시 공공자전거 ‘따릉이’는 2022년 연간 이용자 수 4000만 명을 달성하였다. 개인형 이동장치의 일종인 ‘전동 킥보드’ 또한 각종 공유 서비스의 증가로 2020년 이용자 수 100만 명을 돌파하였다.
      다만, 이 새로운 교통수단의 주요 통행로인 자전거 도로는 타 교통수단에 비해 도로가 턱없이 부족한 실정이다.
      따라서 본 연구에서는 서울시 자전거 안전사고 예방을 위한 자전거 도로 최적 입지 선정 방안을 제안하였다.
      입지선정 시 도로 교통의 안전성에 주목하여 자전거 사고 위험도를 반영하고자 하였다. 이에 회귀모델을통해 자전거 교통사고가 발생할 위험이 높은 지역을 선별하였다. 해당 지역을 클러스터링 분석을 통해6개의 군집으로 분류하였으며 군집별 변수의 특징을 기반으로 적합한 자전거 도로의 유형을 제안하였다.
      본 연구를 통해 서울시의 자전거 전용 도로 및 전용차로의 확충을 비롯한 교통 환경이 개선되기를 기대한다.
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      2015년 도입된 서울시 공공자전거 ‘따릉이’는 2022년 연간 이용자 수 4000만 명을 달성하였다. 개인형 이동장치의 일종인 ‘전동 킥보드’ 또한 각종 공유 서비스의 증가로 2020년 이용자 수 10...

      2015년 도입된 서울시 공공자전거 ‘따릉이’는 2022년 연간 이용자 수 4000만 명을 달성하였다. 개인형 이동장치의 일종인 ‘전동 킥보드’ 또한 각종 공유 서비스의 증가로 2020년 이용자 수 100만 명을 돌파하였다.
      다만, 이 새로운 교통수단의 주요 통행로인 자전거 도로는 타 교통수단에 비해 도로가 턱없이 부족한 실정이다.
      따라서 본 연구에서는 서울시 자전거 안전사고 예방을 위한 자전거 도로 최적 입지 선정 방안을 제안하였다.
      입지선정 시 도로 교통의 안전성에 주목하여 자전거 사고 위험도를 반영하고자 하였다. 이에 회귀모델을통해 자전거 교통사고가 발생할 위험이 높은 지역을 선별하였다. 해당 지역을 클러스터링 분석을 통해6개의 군집으로 분류하였으며 군집별 변수의 특징을 기반으로 적합한 자전거 도로의 유형을 제안하였다.
      본 연구를 통해 서울시의 자전거 전용 도로 및 전용차로의 확충을 비롯한 교통 환경이 개선되기를 기대한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Seoul’s public bicycle system, ‘Ttareungyi,’ introduced in 2015, has achieved an annual ridership of 40 million in 2022. Similarly, electric scooters, a type of personal mobility device, surpassed one million riders in 2020 due to various sharing platforms. However, the major roadways for these new transportation, bicycle lanes, are notably insufficient compared to other forms of transport. Hence, this study proposes an optimal location selection method for bicycle lanes in Seoul to prevent accidents and enhance bicycle ride safety. The location selection process prioritizes road safety concerning bicycle accident risk. Using regression models, high-risk areas for bicycle accidents are identified.
      Cluster analysis categorizes these areas into six clusters, each suggesting suitable types of bicycle lanes based on cluster-specific characteristics. We hope that this study will contribute to the improvement of Seoul’s transportation environment, including the expansion of dedicated bicycle lanes and lanes for personal mobility devices.
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      Seoul’s public bicycle system, ‘Ttareungyi,’ introduced in 2015, has achieved an annual ridership of 40 million in 2022. Similarly, electric scooters, a type of personal mobility device, surpassed one million riders in 2020 due to various sharin...

      Seoul’s public bicycle system, ‘Ttareungyi,’ introduced in 2015, has achieved an annual ridership of 40 million in 2022. Similarly, electric scooters, a type of personal mobility device, surpassed one million riders in 2020 due to various sharing platforms. However, the major roadways for these new transportation, bicycle lanes, are notably insufficient compared to other forms of transport. Hence, this study proposes an optimal location selection method for bicycle lanes in Seoul to prevent accidents and enhance bicycle ride safety. The location selection process prioritizes road safety concerning bicycle accident risk. Using regression models, high-risk areas for bicycle accidents are identified.
      Cluster analysis categorizes these areas into six clusters, each suggesting suitable types of bicycle lanes based on cluster-specific characteristics. We hope that this study will contribute to the improvement of Seoul’s transportation environment, including the expansion of dedicated bicycle lanes and lanes for personal mobility devices.

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      참고문헌 (Reference)

      1 최병길 ; 박홍기 ; 나영우, "주변 환경요소를 고려한 자전거 도로 설계 개선 및 정보제공에 관한 연구" 한국측량학회 29 (29): 11-20, 2011

      2 전우훈 ; 양인철, "자전거도로의 인프라 데이터 구축을 위한 설계지표 연구" 한국콘텐츠학회 20 (20): 301-310, 2020

      3 백승헌 ; 한동엽 ; 진홍성, "자전거도로의 경사기준을 고려한 자전거도로 노선 선정" 한국측량학회 29 (29): 553-559, 2011

      4 권성대 ; 김윤미 ; 김재곤 ; 하태준, "자전거 사고예측모형 개발 및 개선방안 제시에 관한 연구" 대한토목학회 35 (35): 1135-1146, 2015

      5 김석영, "자전거 사고 분석과 시사점" 보험연구원 2023

      6 최승희 ; 이구연, "자전거 교통 사고 현황 및 예측 분석" 대한전자공학회 53 (53): 89-96, 2016

      7 황선근 ; 이수기, "서울시 자전거 교통사고의 물리적 환경요인 분석" 대한국토·도시계획학회 56 (56): 83-96, 2021

      8 "https://news.seoul.go.kr/traffic/files/2021/12/64955df6d11995.63340157.pdf"

      9 안순명, "GIS를이용한 지하철과 연계된 자전거 노선 선정 방법연구" 2011

      10 Sigal Kaplan, "A Spatial Analysis of Land Use and Network Effects on Frequency and Severity of Cyclist–Motorist Crashes in the Copenhagen Region" 16 (16): 724-731, 2015

      1 최병길 ; 박홍기 ; 나영우, "주변 환경요소를 고려한 자전거 도로 설계 개선 및 정보제공에 관한 연구" 한국측량학회 29 (29): 11-20, 2011

      2 전우훈 ; 양인철, "자전거도로의 인프라 데이터 구축을 위한 설계지표 연구" 한국콘텐츠학회 20 (20): 301-310, 2020

      3 백승헌 ; 한동엽 ; 진홍성, "자전거도로의 경사기준을 고려한 자전거도로 노선 선정" 한국측량학회 29 (29): 553-559, 2011

      4 권성대 ; 김윤미 ; 김재곤 ; 하태준, "자전거 사고예측모형 개발 및 개선방안 제시에 관한 연구" 대한토목학회 35 (35): 1135-1146, 2015

      5 김석영, "자전거 사고 분석과 시사점" 보험연구원 2023

      6 최승희 ; 이구연, "자전거 교통 사고 현황 및 예측 분석" 대한전자공학회 53 (53): 89-96, 2016

      7 황선근 ; 이수기, "서울시 자전거 교통사고의 물리적 환경요인 분석" 대한국토·도시계획학회 56 (56): 83-96, 2021

      8 "https://news.seoul.go.kr/traffic/files/2021/12/64955df6d11995.63340157.pdf"

      9 안순명, "GIS를이용한 지하철과 연계된 자전거 노선 선정 방법연구" 2011

      10 Sigal Kaplan, "A Spatial Analysis of Land Use and Network Effects on Frequency and Severity of Cyclist–Motorist Crashes in the Copenhagen Region" 16 (16): 724-731, 2015

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