도심 집회·시위의 교통소통영향 평가모형에 관한 연구

Abstract

집회의 자유는 최대한 보장되어야 한다. 하지만 집회·시위는 공공의 안전 및 질서라는 가치와 마찰을 일으킬 가능성이 크기 때문에 집회 참여자와 일반 시민 모두를 위하여 적절히 관리될 필요가 있다. 통계에 따르면 서울특별시에서 집회는 하루 평균 27여 회 정도가 개최되며, 하루 2,400명 정도의 사람이 개최된 집회에 참가하는 것으로 나타났다. 이 가운데 행진 포함 집회 등 규모가 큰 집회는 도심 지역에 집중되는 양상을 보이고 있다. 한편 개개 집회·시위는 개최 주체에 따라 주장하는 사상과 주의가 매우 다양하며 행사의 성격이 각기 다른 만큼 집회·시위는 형태와 양상이 복잡·다양하게 나타나며 변동성이 크다는 특징이 있다. 이렇듯 복잡·다양한 형태, 높은 변동성을 특징으로 하는 집회·시위의 각 진행 단계에 대응하여 공공기관의 신속하고 효과적인 정보 판단 및 역할 수행이 요구되나, 이를 위한 결정적 정보인 집회·시위의 영향력(심각도)에 대한 과학적 평가 방법이 존재하지 않는다는 점과 교통 소통 상황이 집회·시위 관리의 중요한 판단 기준으로서 제대로 고려되지 않고 있다는 점이 기존 집회·시위 관리 체계의 한계점으로 지적된다. 이에 본 연구는 링크 상의 대기행렬 개념과 충격파 이론으로부터 도심 권역의 추가적인 지정체의 평가 척도로 누적차량대수(누적유입교통량과 누적유출교통량의 차이=권역 내부의 차량대수) 개념을 제안하고, 연구 대상지인 서울특별시 도심 권역에 대해 추가적인 지정체로 인한 누적차량대수를 산정하는 새로운 방법론을 개발하였다. 즉, 권역 내부로의 유입·유출 교통량과 권역 내의 누적차량대수를 집회·시위의 교통소통영향 평가 척도로 제안하고, 실제 서울특별시 도심의 지점별 교통량 조사 자료를 이용하여 유출·유입 교통량을 가공하여 산출할 수 있는 시간대별 누적차량대수의 수치와 그래프를 비교함으로써 추가지체총교통량(지정체로 인한 추가 누적차량대수)을 교통소통영향의 척도로 산정하는 방법론을 제시하였다. 이어서 집회·시위가 발생했던 일자의 교통량 조사 자료에 위 방법론을 적용하여 일자별로 추가지체총교통량을 산출하고 이를 도심의 추가 지정체를 나타내는 종속변수로 설정하였다. 그리고 집회·시위 자료 가공을 통해 집회·시위 속성 정보를 설명변수로 설정한 뒤 집회·시위와 도심 지정체의 상관관계를 평가할 수 있는 회귀모형을 추정하였다. 추정 결과 행진집회건수, 참가 인원과 집회 지속 시간의 곱의 총합, 총집회시간, 날씨의 이상 4개 변수를 설명변수로 하는 회귀모형이 도출되었으며, 추정 결과의 해석 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 행진집회건수(행진을 포함한 집회의 개최 횟수)는 도심 교통 지정체에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 집회 적극성 요인이 도심 교통 지정체를 설명하는 중요한 요소임을 시사한다. 인원과 시간을 곱한 형태의 복합변수도 상당한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 모형식의 총집회시간(하루 동안 개최된 집회의 지속 시간의 합 변수의 계수가 상대적으로 작은데, 이것은 집회 지속 시간이 길다 하여 반드시 도심 교통 지정체가 이에 비례하여 발생하는 것은 아님을 의미한다. 셋째, 날씨의 이상(강우, 강설)은 도심 교통 지정체에 상당한 영향을 미치는 것으로 해석되며, 이는 상식에 부합한다. 날씨 외에도 도로 공사 건수, 교통 사고 건수 등의 자료를 모형에 반영하여 설명변수로 통제할 수 있다면 모형의 설명력은 더욱 높아질 것이다. 넷째, 추정 결과에서 y 절편의 절대값이 크게 나타났다. 본 연구에서는 구득한 모든 설명변수를 모형식의 추정 과정에서 검토하였다는 것을 고려할 때, 이는 본 연구에서 설정한 변수이외의 새로운 변수를 추가하는 것이 필요함을 시사한다. 본 연구의 도심 추가 지정체 산정 방법론에 있어서의 한계점으로, 자료 수집 시스템 상의 한계로 인해 도심 권역을 완벽한 폐권역으로 설정하지 못하고 19개 지점의 자료가 전체 지점의 행태를 대표하는 데 무리가 없다고 하는 가정이 존재하는 것을 들 수 있다. 또한 회귀모형 도출에 있어서 첫째, 종속 설명변수를 하루 단위의 자료를 기반으로 산정하였기 때문에 집회 정보를 집회 1건 단위가 아닌 하루 단위의 집계 데이터 형태로 처리한 점, 둘째, 집회·시위 정보로 기초적인 통계 자료만을 사용할 수밖에 없었던 점 등이 한계로 작용하였다. 위와 같은 한계들이 존재함에도 불구하고, 본 연구는 새로운 방법론을 개발하여, 집회·시위의 교통소통영향 평가를 시도했다는 데 의의를 둘 수 있다. 향후에는 집회·시위 교통소통영향에 결정적인 집회·시위 정보(도로 횡단 수, 횡단 시간, 정확한 행진면적, 도로 점거 등 돌발 상황, 주요 링크별 통행 가산치 등)와 외부적 지정체 요인(도로 공사, 교통사고) 등을 추가로 추정 과정에 반영한다면 설명력이 보다 높은 평가모형을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.

Freedom of assembly should be guaranteed as much as possible. However, since assembly and demonstration are likely to cause friction with the value of public safety and order, they need to be properly managed for the participants and the general public all. According to statistics, In Seoul over 27 times a day assemblies are held, about 2,400 people participated in that assemblies. Among them, large-scale assemblies(such as assembly including march) are concentrated in downtown areas. Meanwhile, a respective assembly has various and complex form and has great variability as there are diverse ideas and claims which are different from the subject who hold assemblies. Public institutions are required to perceive the situation and perform their roles promptly and effectively in response to each step in the progression of assembly and demonstration which have these 'complex and various forms, high volatility' characteristic. However, the two problem are pointed out as the limitations of the existing management system of assembly and demonstration: the problem that there is no scientific evaluation method to assess the impact(severity) of assembly and demonstration which is crucial information of doing above and the problem that traffic flow conditions comparatively are not being considered as important criteria of managing the assembly and demonstration. So considering queueing theory and shock wave theory, 'cumulative number of vehicles(gap between cumulative traffic inflows and cumulative traffic outflows = number of vehicles inside the sphere)' concept is proposed in this study as evaluation measure of the downtown additional congestion, and the new methodology to calculate the cumulative number of vehicles due to additional congestion for the downtown of Seoul has been developed. That is, by comparing the numerical value and the graph of cumulative number of vehicles which is the result of processing the traffic inflows/outflows using actual traffic flow data of Seoul, the methodology is proposed to calculate 'additionally-delayed traffic flows(cumulative number of vehicles due to the additional congestion)' as a measure to transportational impact. Subsequently, applying the methodology above to traffic flow data of the date which there were assembly or demonstration. the additionally-delayed traffic flows according to date are calculated and these are set to the dependent variable representing additional congestion of the downtown. Next, the statistic information of the assembly and demonstration are set to the independent variable by processing the raw data. Finally a regression model are estimated which can assess the correlation between assembly/demonstration and the congestion of the downtown. As estimation result, the regression model is derived which has four variable: 'the number of march demonstration', 'sum of number of participants multiplied by the duration of the demonstration', 'total assembly time', 'abnormal weather(rain, snow)'. interpretation and implications of the estimation results are as follows: First, 'the number of march demonstration'(the number of assembly which includes the march) has a significant influence to downtown congestion. This suggests that aggressiveness factors of the assembly is important factor to explain the downtown congestion. It is also analyzed that the complex-variable of multiplied type of participants and times has a substantial influence to it. Second, Coefficient of 'total assembly time (sum of the duration time of the assembly held on one day) is relatively low. This means that the longer duration time of the assembly not necessarily causes the downtown congestion proportionately. Third, the abnormal weather(rain, snow) has a significant influence to downtown congestion and that conforms to common sense. Besides the weather, if the number of road construction, the number of traffic accidents, and etc. can be reflected, the explanaory power of the model will get higher. Finally, the fact that the absolute value of the y-intercept is rather high means that adding another variables is required, considering that all the possible explanatory was examined in the process of the estimation in this study.