1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
교통약자란 장애인, 고령자, 임산부, 영유아를 동반한자, 어린이 등 생활을 영위함에 있어 이동에 불편함을 느끼는 사람을 말한다(Ministry of
Land, Transport and Maritime Affairs, 2005). 우리나라는 평균수명 증가, 출생률 저하 등의 원인으로 고령화 사회에
접어들면서 장애인 및 교통약자의 인구비중이 꾸준히 증가하고 있다. 2011년 교통약자는 전체인구의 24.5%이며 2016년에는 약 25.7%로 증가
할 것으로 예상되고 있다(Park and Han, 2013). 이와 같은 이유로 교통약자의 사회경제 활동 참여를 지원하고 이동편의 증진을
도모하기 위해 교통부문의 관련시설 확충 및 개선이 필요하게 되었다. 2007년 제1차 교통약자이동편의증진계획을 시작으로 2012년 제2차 교통약자이동편의
증진계획을 수립하여 교통약자도 일반인과 같이 모든 교통수단, 여객시설 및 도로를 차별 없이 안전하고 편리하게 이용하여 이동할 수 있는 법적 기틀을
마련하였다. 따라서 모든 지방자치단체(162개 시·군)는 교통약자 이동편의 증진계획을 5년마다 의무적으로 수립해야한다. 이 계획에는 교통수단, 여객시설,
보행환경에 대한 이동편의시설의 설치현황과 주민 만족도를 조사하고 년차별 투자계획을 수립하도록 되어있다.
현재 수립된 대부분의 교통약자 이동편의관련 기본계획에서는 투자우선순위를 결정함에 있어 교통약자 이동편의시설의 설치율과 만족도간의 중요도(요인 적재량)분석
없이 설치율이 낮은 항목 또는 만족도가 낮은 항목을 우선적으로 고려하여 투자우선순위를 결정하고 있다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식(Structural
Equation Model)을 이용하여 외생잠재변수(exogenous latent variable)와 내생잠재변수(endogenous latent
variable)간의 인과관계를 통계적으로 검증하고 설치율과 만족도를 동시에 고려하여 교통약자 이동편의시설의 투자우선순위 결정을 위한 방법론을 제시하였다.
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Literature Review
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Data Collection
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Facility Survey
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Satisfaction Survey
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Model Development
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Model Hypothesis Development
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CFA : Confirmatory Factor Analysis
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Goodness-of-Fit Test Model Modification(M.I)
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Final SEM Selection
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Importance Factor Analysis
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Conclusion and Limitations
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Fig 1. Flowchart of Study
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1.2 연구의 범위 및 수행 절차
본 연구에 사용한 자료는 충남도청과 내포신도시가 위치한 예산군의 2012년 교통약자 이동편의시설 및 만족도 조사 자료를 이용하였다. 교통수단에는 버스와
특별교통수단, 여객시설에는 여객자동차터미널, 철도역사, 버스정류장 그리고 보행환경시설에는 총 390.7km 도로 중 12m이상 도시계획도로에 위치한
보도, 횡단보도, 지하도, 육교가 조사되었다. 주민 만족도의 경우 교통약자 이동편의시설은 교통약자 뿐만 아닌 일반인을 포함한 모든 이용자에게 편리한
유니버설 디자인(universal design)을 필요로 하므로 일반인을 포함하여 총 306명에 대한 만족도 및 불편사항을 조사하였다(Ministry
of Land, Transport and Maritime Affairs, 2008). 교통약자이동편의 시설물과 만족도간의 중요도(요인)을 분석할 수
있는 구조방정식모형을 이용하였고, 분석 프로그램으로는 SPSS Ver. 21과 AMOS 21 프로그램을 이용하였다. 본 연구의 진행과정을 정리하면
다음 Fig. 1과 같다.
첫째, 구조방정식 활용을 위한 이동편의시설을 선정하고 외생관측변수(설치현황)과 내생관측변수(이용만족도)를 조사하고 자료를 구축한다.
둘째, 이동편의시설 시설서비스와 이용만족도 간의 인과관계를 나타내는 연구가설(hypothesis)을 설정하고 식별문제로 인해 구조방정식 활용이 어려운
관측변수를 제거한다.
셋째, 관측변수에 대한 자료의 타당성을 증명하기 위해 확인적 요인분석(CFA: Confirmatory Factor Analysis)을 수행하고, 관측변수들의
단일 차원성을 저해하는 항목을 제거한다.
넷째, 관측변수간의 공분산(covariance) 연결을 통해 관측모형분석을 수행하며, 모형의 적합도를 높이기 위해 수정지수(MI: Modification
Indices)를 활용한다.
다섯째, 전체 구조방정식 모형에 대한 적합도를 검증하고 설정된 잠재변수간의 인과관계에 대한 중요도(요인적재량)를 확인하여 개선 및 투자우선순위를 도출한다.
2. 선행연구의 고찰
교통약자 이동편의 증진에 관련된 연구를 살펴보면 크게 이동편의시설 개선 및 교통환경 개선 등의 정책방향을 제시하는 연구와 교통약자의 이동편의 시설에
대한 만족도를 분석하는 연구로 나뉘어 진행되었다. 구조방정식을 활용한 연구는 교통사고원인분석, 교통사고심각도 분석, 시설물선호도 분석, 이용자만족도
분석 등에 주로 활용되고 있다.
Choi and Han (2009)은 성남시의 지방교통약자 이동편의 증진을 위한 기본계획의 사례를 중심으로 계획의 정책방향 문제점 및 개선방안을 제시하기
위해 종합 점수에 따른 투자우선순위 및 교통약자 분류별 우선순위를 분석하고 각 이동편의 시설별 만족도와 시설 구조․설비의 문제점 및 개선안을 제시하였다.
Lee (2009)는 서울시 교통약자를 대상으로 교통약자이동편의시설의 설치율 자료와 만족도 자료를 비교하였다. 그 결과 설치율에 비해 만족도가 떨어지는
것으로 그리고 장애유형별로 통행을 위해 요구하는 상황이 다르다 것을 제시하였다. 특히 서울시 교통약자의 경우 버스에 대한 만족도가 매우 낮다는 점을
제시하였다.
Yun and Shin (2011)은 경산시에 거주하는 교통약자를 대상으로 설문조사를 실시하여 만족도에 대한 카이스퀘어검정을 실시하여 교통약자의 유형별(고령자,
영․영유아동반자, 임산부, 장애인) 만족도의 차이에 대한 분석을 수행하였다.
홍성군 교통약자 이동편의증진계획(Hongseong-Gun, 2012) 및 수립된 예산군 교통약자 이동편의증진계획(Yesan-Gun, 2012) 등
대부분 교통약자관련 기본계획에서는 투자우선순위 선정기준에 있어서 장애인 및 고령자 비율이 높은 지역을 우선투자 대상지역으로 제시하였다.
Choi (2008)은 보행자의 사고 심각도에 영향을 주는 요인을 구조방정식을 이용하여 분석하였다. Kim et al. (2011)은 구조방정식을
활용하여 단속류 시설의 교통사고를 유형에 따라 유발요인을 분석하였다. Oh et al. (2012)은 구조방정식을 이용하여 4지 신호교차로 188개
지점의 교통량, 도로시설 및 환경 데이터 등과 사고발생건수간의 요인을 분석하였다.
3. 연구모형 개발
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Fig. 2. Basic Structure in SEM (Structural Equation Model)
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3.1 구조방정식모형의 개념
구조방정식모형(Structural Equation Model: SEM)이란 특정 현상을 파악하기 위해 구조모형 이론의 분석 방법을 이용하여 확증적인
형태의 모형에서 상호 변수들 간의 인과 관계와 이들의 유의성을 검정하는 통계적 방법이다(SPSS Inc., 2005). 구조방정식모형은 각 요인들
또는 변수들 간의 복잡한 인과관계를 파악하기 위해서 주로 사용한다. 즉, 구조방정식은 요인분석(factor analysis)과 경로분석(path analysis)이
결합된 형태라 볼 수 있다.
Fig. 2와 같이 구조방정식 모형은 측정모형을 통해 외생잠재변수와 내생잠재변수를 생성하게 되고 이들을 구조모형으로 결합하여 원하는 형태의 자유로운
모형을 생성하는 것이다. 즉 요인분석을 통한 잠재변수들 간의 인과관계를 파악하는 모형이 구조모형이다(AMOS, 2013). 따라서, 구조방정식모형은
연구자가 설정한 인과관계에 대한 모델을 검증하기에 가장 적합한 분석기법이며 이론변수와 측정변수 사이의 관계를 검증 가능한 것이 가장 큰 장점이라 할
수 있다. 본 연구에서 사용한 Amos (Analysis of Moment Structure)는 현재 LISREL, EQS이라고 하는 소프트웨어와
함께 구조방정식 모형을 개발하는데 가장 많이 사용되고 있다. 일반적으로 구조방정식 모형은 다음 Eqs. (1)~(3)과 같이 정리된다.
Exogenous constructs를 생성하는 Estimate Model을 Eq. (1)과 같이 정리할 수 있다.
(1)
여기서, Path Coefficient
Exogenous constructs
오차, 잔차
Endogenous constructs를 생성하는 Estimate Model을 Eq. (2)와 같이 정리할 수 있다.
(2)
여기서, Path Coefficient
Endogenous constructs
오차, 잔차
Estimate Model을 통해 Exogenous constructs과 Endogenous constructs의 인과 관계를 만드는 Structure
Model을 Eq. (3)와 같이 정리할 수 있다.
(3)
여기서, Path Coefficient
Exogenous constructs
오차, 잔차
3.2 구조방정식모형 개발
3.2.1 관측변수 선정
교통약자 이동편의증진계획에 따라서 이동편의시설의 설치율(외생관측변수) 조사는 교통수단(버스, 특별교통수단), 여객시설(터미널, 역사, 버스정류장)
그리고 보행환경시설(보도, 횡단보도)로 구분된다. 이에 대한 만족도(내생관측변수) 조사는 이동편의시설과 동일 항목에 대해서 5점 척도로 만족도를 조사하였다.
주어진 정보의 수가 추정하고자 하는 모수의 수보다 적은 경우 식별문제(under identified problem)가 발생하여 모델의 적합도가 제공되지
않는다. 306명 설문대상자의 거주지 구별 없이 모두 같은 설치율을 적용받게 되는 버스, 특별교통수단, 버스터미널 및 철도역사 시설은 관측변수에서
제외하였다. 이러한 식별문제를 해결하기 위해서 나머지 시설의 설치율은 Fig. 3과 같이 12개 행정구역으로 구분하여 조사를 수행하였다.
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Fig. 3. Yesan-Gun Administrative Map
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Table 1. Bus Stop Facilities Installation Rate
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Category
|
Standards
|
Installation Rate
|
|
Total
|
Suitability
|
Suitability Rate
|
|
Sidewalk
|
Curb Height
|
530
|
287
|
54.2%
|
|
Sidewalk Width
|
530
|
157
|
29.6%
|
|
Braille
|
Braille Block
|
530
|
0
|
0.0%
|
|
linear Block
|
530
|
0
|
0.0%
|
|
Information
|
VMS Position
|
530
|
133
|
25.1%
|
|
Braille Guideline
|
530
|
0
|
0.0%
|
|
Acoustic Guideline
|
530
|
0
|
0.0%
|
|
Waiting Facility
|
Shelter
|
530
|
270
|
50.9%
|
|
Wheelchair Area
|
530
|
281
|
53.0%
|
|
Table 2. Sidewalk Facilities Installation Rate
|
|
Category
|
Standards
|
Installation Rate
|
|
Total
|
Suitability
|
Suitability Rate
|
|
Pedestrian
Safety Zone
|
Smoothness
|
130
|
128
|
98.5%
|
|
Curb Height
(25cm below)
|
130
|
130
|
100.0%
|
|
Pedestrian Barrier
|
130
|
121
|
93.1%
|
|
Driveway
|
Curb Height
|
130
|
119
|
91.5%
|
|
Sidewalk Height
|
130
|
129
|
99.2%
|
|
Curb Segregation
|
130
|
128
|
98.5%
|
|
Lower
Curb
|
Curb Height
(2cm below)
|
130
|
120
|
92.3%
|
|
Curb Slope Width
(0.9m above)
|
130
|
125
|
96.2%
|
|
Slope(1/12 below)
|
130
|
122
|
93.8%
|
|
Braille Block
|
130
|
41
|
31.5%
|
|
linear Block
|
130
|
37
|
28.5%
|
|
Bollard
|
Heighr(0.8～1.0m)
|
130
|
5
|
3.8%
|
|
Gap(1.5m below)
|
130
|
34
|
26.2%
|
|
|
|
Table 3. Crosswalk Facilities Installation Rate
|
|
Category
|
Standards
|
Installation Rate
|
|
Total
|
Suitability
|
Suitability Rate
|
|
Braille
|
Braille Block
|
214
|
40
|
18.7%
|
|
linear Block
|
214
|
22
|
10.3%
|
|
Traffic Island
|
214
|
32
|
15.0%
|
|
Audio
Guidance
|
Acoustic Signal
|
214
|
31
|
14.5%
|
|
Braille Block
|
214
|
6
|
2.8%
|
|
Traffic Light
|
Crosswalk light
|
214
|
81
|
37.9%
|
|
Countdown Light
|
214
|
33
|
15.4%
|
총 도로연장 390.7km 중 12m이상의 도시계획도로에 위치한 버스정류장 530개소에 대해 버스정류장관련 보도, 점자블록, 안내시설, 대기시설을
조사하였다. Table 1은 버스정류장의 세부시설 개소수 및 설치율을 나타낸 것이다.
12m이상의 도시계획도로를 대상으로 보도시설 130개에 대해 안전성, 차량진출입부, 턱낮추기, 볼라드를 조사하였다. Table 2는 보도의 세부시설
개소수 및 설치율을 나타낸 것이다.
12m이상의 도시계획도로를 대상으로 횡단보도시설 214개에 대해 점자블록, 음성안내시스템, 신호등을 조사하였다. Table 3는 횡단보도의 세부시설
개소수 및 설치율을 나타낸 것이다.
전체 설문 응답자 306명 중 교통약자는 148명으로 48.4%의 구성비를 나타냈다. 성별 비율을 살펴보면 남성은 154명으로 50.3%을 차지했으며,
여성은 152명으로 49.7%를 차지한 것으로 나타났다. 교통약자의 성별 응답 비율은 남성이 80명으로 54.1%, 여성이 68명으로 45.9%인
것으로 나타났다. 버스정류장, 보도 및 횡단보도 시설에 대한 이용만족도 조사의 설문응답자 현황은 Table 4와 같다.
버스정류장시설과 관련해서는 버스정류장의 이용편의성, 이용안전성, 관리상태 및 노후도에 대한 만족도를 조사하였다. 보도시설과 관련해서는 보도의 이동편의성,
이동안전성, 관리상태 및 노후도 그리고 볼라드에 대한 만족도를 조사하였다. 횡단보도시설과 관련해서는 횡단보도 이동편의성, 이용안전성, 관리상태 및
노후도 그리고 교통섬 이용에 대한 만족도를 조사하였다.
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Table 4. Satisfaction Survey Components Rate
|
|
Category
|
Respondents
|
|
Total
|
Male
|
Female
|
|
Aged People
|
50
|
16.3%
|
32
|
64.0%
|
18
|
36.0%
|
|
Disabled
|
38
|
12.4%
|
28
|
73.7%
|
10
|
26.3%
|
|
Pregnant Women
|
20
|
6.5%
|
-
|
-
|
20
|
100.0%
|
|
Children
|
40
|
13.1%
|
20
|
50.0%
|
20
|
50.0%
|
|
Normal People
|
158
|
51.6%
|
74
|
46.8%
|
84
|
53.2%
|
|
Total
|
306
|
100.0%
|
154
|
50.3%
|
152
|
49.7%
|
3.2.2 연구의 가설 설정
교통약자의 이동편의시설 설치현황은 이용만족도에 양(+)의 방향으로 영향을 미칠 것으로 가정하였다. 즉, 버스정류장 서비스시설, 보도 서비스시걸 및
횡단보도 서비스시설은 모두 이동편의시설 이용만족도는 양(+)의 영향을 줄 것으로 연구의 가설(hypothesis)을 설정하였다. 위와 같이 설정한
가설을 검증하고 변수간의 인과관계를 살펴보기 위해 우선적으로 선정된 관측변수에 대해 확인적 요인분석(CFA)을 수행한다.
3.2.3 관측변수의 확인적 요인분석(CFA) 결과
확인적 요인분석(CFA: Confirmatory Factor Analysis)은 잠재변수와 관측변수간의 관계 및 잠재변수간의 관계를 검증하는 것으로서
탐색적 요인분석(EFA: Exploratory Factor Analysis)과 다른 점은 분석 전에 잠재변수의 수와 그에 따른 관측변수의 수가 이미
지정된 상태에서 분석이 수행된다는 점이다. 따라서 확인적 요인분석은 선행연구의 이론적 배경이나 논리적 근거를 중요시하기 때문에 이론검증과정에 가깝다고
할 수 있다.
확인적 요인분석은 가설관계를 분석하기에 앞서 채택한 관측변수들의 단일 차원성을 저해하는 항목을 제거하기 위해 수행한다. 모델의 적합도는 연구모델을
채택 또는 기각을 결정하는 기준이 된다. 따라서 구조방정식 모형에서는 필히 분석자가 이러한 문제를 보완하기 위해 모델수정을 통해 적합도를 높이는 과정이
필요하다.
구조방정식의 모형평가에 사용되는 절대적합지수(absolute fit index)에는 GFI (0.9 이상이면 양호), AGFI (0.9 이상이면 양호),
CFI (0.9 이상이면 양호), NFI (0.9 이상이면 양호), IFI (0.9 이상이면 양호), RMR (0.05 이하이면 양호), RMSEA
(0.08 이하이면 양호) 등이 사용된다.
확인적 요인분석결과 분산의 값이 (-)로 Heywood Case가 발생하거나 설명력()이 낮은 변수를 순차적으로 제거하였다. Tables 1~3에 정리된 외생관측변수 중 버스정류장관련 3개 시설(연석높이, 안내판위치, 휠체어공간),
보도관련 3개 시설(평탄성, 높이위치, 연석경사로폭) 그리고 횡단보도관련 3개 시설(점형블록, 보행신호등, 잔여시간표시기)이 최종모형에 선택되었다.
내생관측변수로는 정류장이용 안전성, 정류장관리상태 및 노후도, 보도이용 편의성, 보도이용 안전성, 횡단보도이용 안전성 및 횡단보도 관리상태 및 노후도가
최종모형에 선택되었다. 내생관측변수 및 외생관측변수에 대한 확인적 요인분석 결과는 Table 5와 같다.
|
Table 5. Goodness-of-Fits for the CFA
|
|
Category
|
Fit Index
|
|
RMR
|
GFI
|
NFI
|
IFI
|
CFI
|
RMSEA
|
|
Exogenous
|
Bus stop
|
0.000
|
1.000
|
1.000
|
1.000
|
1.000
|
0.674
|
|
Sidewalk
|
0.000
|
1.000
|
1.000
|
1.000
|
1.000
|
1.388
|
|
Crosswalk
|
0.000
|
1.000
|
1.000
|
1.000
|
1.000
|
0.796
|
|
Endogenous
|
Satisfaction
|
0.630
|
0.909
|
0.892
|
0.901
|
0.903
|
0.178
|
|
|
|
Table 6. Covariances : MI Results
|
|
Covariance
|
MI
|
Par Change
|
|
e1↔e7
|
29.380
|
56.484
|
|
e2↔e9
|
32.099
|
33.510
|
|
e3↔e9
|
35.760
|
33.386
|
|
e6↔e8
|
40.183
|
10.952
|
|
e2↔e5
|
19.521
|
12.332
|
|
e1↔e8
|
4.295
|
9.706
|
|
e3↔e4
|
41.319
|
11.014
|
3.2.4 수정지수(MI)를 활용한 모델수정
구조방정식모형 분석결과 GFI, AGFI, CFI, NFI, IFI, RMR, RMSEA의 값이 적정모형기준에 미치지 못함을 알 수 있었다. 본 연구에서는
모형의 적합도를 높이기 위해 Table 5와 같이 수정지수(Modification Index: MI)를 활용하여 공분산연결을 수행하였다. Table
6의 수정지수 결과값을 활용하여 공분산을 연결하였다.
3.2.5 구조모형 분석결과
7회의 공분산 연결 반복 후 Fig. 4와 같이 최종모형이 구축되었다. 최종모형분석결과 표본 특성으로부터 자유로운 CFI가 0.91로 나타나 본 연구에서
설정한 절대적합지수를 만족하였을 뿐만 아니라 NFI: 0.91, IFI: 0.92, RMSEA: 0.1로 대부분의 부합지수가 모델의 충족조건을 만족하는
것으로 분석되었다.
|
Table 7. Goodness-of-Fits for the Final Model
|
|
Category
|
RMR
|
GFI
|
NFI
|
IFI
|
CFI
|
RMSEA
|
|
Before M.I
|
15.28
|
0.78
|
0.81
|
0.82
|
0.83
|
0.17
|
|
After M.I
|
28.75
|
0.84
|
0.91
|
0.92
|
0.91
|
0.10
|
|
|
|
Table 8. Standardized Regression Weights in SEM
|
|
Category
|
Standardized estimate
|
SE
|
CR
|
P
|
|
Mobility Satisfaction
← Bus Stop Service
|
0.209
|
0.002
|
3.599
|
***
|
|
Mobility Satisfaction
← Sidewalk Service
|
0.024
|
0.002
|
2.395
|
0.003
|
|
Mobility Satisfaction
← Crosswalk Service
|
0.155
|
0.003
|
2.742
|
0.006
|
|
Wheelchair Area
← Bus Stop Service
|
0.736
|
-
|
-
|
-
|
|
Bus VMS Position
← Bus Stop Service
|
0.596
|
0.069
|
10.977
|
***
|
|
Cube Height
← Bus Stop Service
|
0.911
|
0.098
|
12.922
|
***
|
|
Sidewalk Slope
← Sidewalk Service
|
0.979
|
-
|
-
|
-
|
|
Sidewalk Height
← Sidewalk Service
|
0.962
|
0.018
|
53.791
|
***
|
|
Sidewalk Level
← Sidewalk Service
|
0.999
|
0.010
|
105.589
|
***
|
|
Countdown Signal Light
← Crosswalk Service
|
0.872
|
-
|
-
|
-
|
|
Crosswalk Signal Light
← Crosswalk Service
|
0.975
|
0.058
|
32.417
|
***
|
|
Braille Block
← Crosswalk Service
|
0.740
|
0.079
|
17.685
|
***
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|
Remarks) ***: P<0.001
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Fig. 4. Final Structural Equation Model (SEM)
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앞에서 설정된 구조모형에 대한 가설(버스정류장 시설서비스, 보도 시설서비스 그리고 횡단보도 시설서비스는 모두 이용만족도에 양(+)의 영향을 미칠 것으로
설정)에 대한 채택은 Regression Weights의 CR값으로 판단한다. 잠재변수에 대한 통계적 유의성 검증결과 버스정류장 서비스시설, 보도
서비스시걸 및 횡단보도 서비스시설은 모두 이동편의시설 이용만족도는 양(+)의 영향을 주며 요인적재량 역시 95% 신뢰구간에서 통계적으로 유의한 것으로
분석되었다. 이동편의시설 이용만족도에 영향을 주는 시설들의 요인적재량은 버스정류장 시설서비스가 0.209, 횡단보도 시설서비스가 0.155, 보도
시설서비스가 0.024 순으로 도출 되었다. 이는 이용만족도에 가장 큰 영향을 주는 이동편의시설은 버스정류장이라고 할 수 있으며, 버스정류장 중에서도
정류장연석높이에 가장 영향을 많이 받아 우선적으로 개선 및 투자가 시행되어야 할 것으로 판단된다.
버스정류장시설은 정류장의 연석높이 0.91, 휠체어 활동공간 0.73, 안내판위치 0.59 순으로 중요도가 분석되었다. 보도시설은 보도의 평탄성 0.99,
연석경사로폭 0.97, 연석 높이유지 0.96순으로 중요도가 분석되었다. 횡단보도시설은 횡단 보행신호등 설치 0.97, 잔여시간표시기 0.87, 점형블록형
횡단보도 0.74 순으로 분석되었다.
4. 결론 및 향후 연구과제
4.1 결 론
본 연구에서는 구조방정식(SEM)을 이용하여 외생잠재변수와 내생잠재변수간의 인과관계를 통계적으로 검증하고 교통수단, 여객시설, 도로시설 등의 설치율과
이동편의시설에 대한 만족도를 동시에 고려한 교통약자 이동편의시설의 투자우선순위 결정모형을 제시하였다.
전체인구 중 65세 이상의 인구 비율이 20% 이상으로 초고령화사회에 진입한 예산군을 대상으로 12m 이상 도시계획도로상의 버스정류장, 보도, 횡단보도
등 교통약자관련 이동편의시설의 설치 현황 및 지역 주민의 이용만족도를 조사하여 데이터를 구축하였다.
우선적으로 확인적 요인분석(CFA)을 통해 단일차원성을 저해하는 관측변수를 제거한 결과 버스정류장서비스시설 중 연석높이, 안내판위치, 휠체어공간,
보도서비스시설 중 평탄성, 높이위치, 연석경사로폭 그리고 횡단보도서비스시설 중 점형블록, 보행신호등, 잔여시간표시기가 최종모형에 외생잠재변수로 선택되었다.
이에 대한 내생잠재변수로는 횡단관리상태, 횡단이용편의성, 보도이용안전성, 보도이용편의성, 정류장관리상태 및 정류장이용안전성에 대한 만족도 조사결과가
최종모형에 선택되었다.
구조방정식을 통한 중요도(요인 적재량) 분석결과에 의하면 이용자 만족도에 가장 큰 영향을 주는 시설로는 버스정류장, 보도 그리고 횡단보도 순으로 분석되었다.
버스정류장 시설 중에는 정류장의 연석높이에 가장 영향을 많이 받아 우선적으로 개선 및 투자가 시행되어야 할 것으로 판단되며, 그 다음으로는 휠체어
활동공간 및 안내판위치 순으로 중요도가 분석되었다. 보도시설 중에는 보도의 평탄성유지, 연석의 경사로폭 및 연석의 높이 순으로 중요도가 분석되었다.
횡단보도시설 중에는 보행신호등설치, 잔여시간표시기설치 및 점형블록형 횡단보도설치 순으로 분석되었다.
4.2 향후 연구과제
본 연구는 교통약자의 이동편의시설의 설치율과 이에 대한 만족도간의 중요도를 알아보기 위해 한 도시를 대상으로 한정된 모형을 구축함에 따라서 도시의
규모 및 지역적 특성을 고려하지 못하였다. 향후 연구에서는 도시규모별 특성을 고려한 표준화된 분석모형의 구축이 필요한 것으로 판단된다.
또한 주어진 정보의 수가 추정하고자 하는 모수의 수보다 적은 경우 식별문제가 발생하게 된다. 따라서 버스, 특별교통수단, 버스터미널 및 철도역사시설과
같이 응답자 모두가 지역구별이 없이 같은 설치율을 적용받게 될 경우 분석에서 제외되게 된다. 따라서 구조방정식을 분석 할 경우에는 단순히 수집된 데이터를
바탕으로 분석하기보다는 구조방정식모델에 적합한 조사방법 및 설문지의 개발이 필요하다. 향후에는 교통약자이동편의 시설물에 대한 설치율과 개별 시설물에
대한 만족도 조사도 같이 병행하여 모형의 신뢰도를 높이는 방법론의 개발이 필요하다.