안전사고에 영향을 미치는 근린 특성에 관한 연구: 부산의 장소별 안전사고 발생을 중심으로

Impact of Neighborhood Characteristics on Safety Accident: Focus on Occurrence of Safety Accidents by Place in Busan

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2023;23(3):123-132
Publication date (electronic) : 2023 June 27
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2023.23.3.123
이달별*
* 정회원, 동의대학교 소방방재행정학과 부교수
* Member, Associate Professor, Department of Fire Administration and Disaster Management, Dong-eui University
* 교신저자, 정회원, 동의대학교 소방방재행정학과 부교수(Tel: +82-51-890-4293, Fax: +82-505-182-6850, E-mail: moon@deu.ac.kr)
* Corresponding Author, Member, Associate Professor, Department of Fire Administration and Disaster Management, Dong-eui University
Received 2023 February 28; Revised 2023 March 06; Accepted 2023 April 18.

Abstract

안전사고들이 우리의 삶과 긴밀하게 연결되어 있는 공간에서 흔하게 발생하고 있다. 이 연구는 이러한 우리의 일상이 이루어지는 공간인 근린에 초점을 맞추며, 안전사고 발생에 영향을 미치는 근린의 특성을 파악하고자 한다. 우리나라 대도시 중 노인 비율과 증가율이 가장 높아 안전에 취약할 가능성이 높은 부산을 대상으로 유사한 특성을 가진 근린을 분류하여 장소별 안전사고 발생 차이를 살펴보고, 가장 많이 발생하는 안전사고인 주택 안전사고의 원인을 근린 특성에서 찾고자 하였다. 분석의 결과, 부산의 경우 근린유형에 따라 장소별 안전사고 발생빈도에 차이가 있었으나 주택에서의 안전사고는 대부분의 근린에서 가장 많이 발생하였다. 또한 근린에 거주하는 14세 이하⋅65세 이상 인구, 1인 가구, 주택유형, 주택 노후도 등이 주택 안전사고 발생에 통계적으로 유효한 요인으로 분석되었다.

Trans Abstract

Small accidents are common in places closely related to public life. This study focused on the neighborhood, i.e., the space where our daily lives take place, and sought to identify the characteristics of the neighborhood affecting the occurrence of safety accidents. This study targeted Busan. Busan is highly likely to be vulnerable to safety concerns, as it has the highest proportion and increase rate of the elderly among large cities in Korea. Accordingly, this study classified neighborhoods with similar characteristics and observed the differences in safety accidents by place. Then, the causes of housing safety accidents (the most common type of safety accident) were identified from the neighborhood characteristics. The analysis demonstrated differences in the frequency of safety accidents by place according to the neighborhood type. In most neighborhoods, safety accidents in houses were the most common. In addition, the residents under the age of 14 and over 65, single-person households, housing types, and housing deterioration in a neighborhood were identified as statistically valid factors affecting the occurrence of housing safety accidents.

1. 서 론

사회가 고도로 발전함에 따라 안전사고 발생건수는 해마다 증가하고 있다. 기후변화로 인한 신종 감염병 출현 등 사회전반에서 안전에 위협을 받아 왔다. 또한 일상생활이 이루어지는 생활환경의 위협으로 다양한 형태의 안전사고가 발생하고 있다. 일상생활 속 안전사고에 대응하기 위해 중앙정부, 지방자치단체 뿐 아니라 다양한 시민조직들이 발 빠른 노력을 기울이고 있으며 지속가능한 사회를 위한 논의를 계속하고 있다. 그러나 이러한 논의들의 대부분은 개인이나 특정장소, 광범위한 지역의 안전이슈에 관심이 집중되어, 정작 일상생활이 이루어지는 근린의 안전에 대한 논의는 여전히 미흡한 실정이다. 근린은 일상적인 삶과의 밀접성으로 인해 다양한 형태의 안전사고 발생 가능성이 높으며, 익숙한 근린 환경에 대한 위험 인식 부족으로 예측하기 어려운 순간⋅장소에서 안전사고가 자주 발생하곤 한다. 생활 속 안전사고의 중요성에 대한 인식에도 이에 대한 실질적 이해의 부족은 적극적인 대응을 어렵게 하고 있는 실정이다.

이 연구는 주민의 일상생활이 이루어지는 근린에 주목하면서, 다양한 형태의 생활안전사고의 원인을 근린 환경에서 찾고자 한다. 이를 위해 유사한 사회경제적 특성을 가진 주민의 공간적 집합체인 근린의 특성이 안전사고에 미치는 영향을 분석하여 안전사고를 예방 또는 완화하기 위한 보다 실질적인 대책을 마련하는 기초를 제공하는 것을 목적으로 한다.

2. 선행연구

안전은 일반적으로 “사고를 미연에 방지하고 감소시킨(Ahn et al., 2009)” 평온한 상태를 의미한다. 안전은 다양한 분야와 연관되어 있다. 그 범위에 대한 많은 논의들이 있다. 우리나라의 경우 재난 및 안전관리에 관한 기본법」시행령에서 건축시설, 생활 및 여가, 환경 및 에너지, 교통 및 교통시설, 산업 및 공사장, 정보통신, 보건식품 등 8개 안전기준 범위를 정하고 있다. 지역과 연관된 안전분야로는, 행정안전부에서 매년 공표하는 지역안전지수에서 교통안전, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병 등 6개 안전분야로 분류하여 지역의 안전상황을 분석하고 있다(Ministry of the Interior and Safety, 2022b).

이러한 안전에 대한 논의는 현실에서 시시각각 발생하는 다양한 형태의 안전사고에 대한 연구에 반영되어 왔다. 안전사고에 관한 연구는 특정 대상이나 특정 안전사고를 중심으로 사고 발생 실태와 그 원인을 분석하는 연구가 주를 이루어왔다. 많은 연구에서 유아⋅어린이, 노인 등의 안전취약계층을 주요 대상으로 도로, 가정에서 발생하는 교통사고와 생활안전사고에 대해 분석했다.

이들 연구는 특정 지역에서의 안전취약계층의 안전사고 발생 실태를 조사하고 안전의식을 분석한다. 관련 선행연구에 따르면 대상자들의 안전의식은 비교적 높은 수준이었으며 교통안전, 화재안전, 가정안전 순으로 인식이 높았다. 노인의 안전사고 발생에 가장 중요한 요인은 건강상태였다(Lee et al., 2008). 유아⋅어린이의 경우, 대부분의 안전사고가 가정에서 발생했으며 부모의 연령과 사고유형에 따라 안전인식에는 차이를 보인 것으로 나타났다(Kim and Kim, 2017). 주택 내 마감재, 잠금장치, 창문, 붙박이 가구 및 구조물 등에서 미끄러짐, 낙상, 충돌사고 등의 어린이 안전사고가 가장 많이 발생하였다(Hwang, 2014). 가정에서 발생하는 유아와 어린이의 안전사고는 부모의 안전에 대한 정보 부족과 관련성이 높다(Routh, 1997). 가정 내 환경의 위험 정도에 대한 인식이 낮은 경우가 많아 유아와 어린이들이 의도치 않은 위험에 노출되는 경우가 많다(Yoon and Jeong, 2012).

안전사고와 근린환경과의 관계에 관한 연구는 교통사고나 가정 내 생활안전사고의 주요요인으로 사고지점의 물리적 환경에 대해 중점을 두면서 논의 폭을 넓혔다. Lee and Lee (2014)는 어린이와 노인 보행자를 대상으로 교통사고를 유발할 수 있는 근린의 물리적 환경요인을 조사하면서 교차로⋅지하철역⋅버스정류장 밀도, 도로면적 비율 등이 주요요인일 수 있음을 밝혔다. Sohn et al. (2016)의 연구는 임대주택단지 내 생활안전 사고를 조사하면서 임대주택의 경우 시설물의 노후화와 관리인력 부족으로 인해 안전사고가 반복적으로 발생하고 있음을 보여주었다. 특히 노후화된 시설물에 대한 적절한 유지관리의 미흡이 미끄러짐, 추락, 충돌, 교통사고 등의 다양한 유형의 생활안전사고의 주요한 위해요인임을 밝혔다.

행정안전부의 지역안전지수 개발 연구는 물리적 환경을 넘어 안전이 지역사회의 특성과 관련이 있음을 보여준다(National Disaster Management and Research Institute, 2015). 지역안전지수는 6개 안전분야에 대해 광역⋅기초자치단체 단위 안전도를 상대적으로 평가한다. 지역안전지수를 산출하기 위해 위해지표(안전분야별 사망자 또는 발생건수)에 영향을 미치는 요인들 중 통계적으로 유의미한 지표를 활용한다. 지역안전지수 안전분야 중 하나인 생활안전의 경우, 생활안전 관련 구급건수에 영향을 미치는 요인은 제조업 종사자, 재난약자 등으로 분석되었다. 교통사고 사망자수에 영향을 미치는 요인으로는 재난약자와 의료보장 사업장수였다. 이러한 지역안전지수의 지표를 이용해 지역사회 특성과 관련된 안전문제를 해결하기 위한 다양한 노력들이 광역⋅기초자치단체에서 이루어지고 있다(Lee et al., 2017; Kim et al., 2022; Kim et al., 2023).

특히, Lee et al. (2017)은 안전에 대한 논의는 주민의 일상생활이 이루어지는 근린에서부터 시작해야한다는 관점을 가지고, 전국적으로 안전에 있어 가장 취약한 지역 중 하나인 부산시 동구를 대상으로 근린(집계구) 단위 지역안전지수를 산출하였다. 근린 단위 분석 결과 자치단체에서의 안전관리 노력에도 불구하고 안전 취약지역에 특화된 정책이 미흡한 것을 확인하였다. 재정적 어려움이 있는 지자체의 경우 시행 중이거나 계획 중인 주거환경개선사업과 연계하여 적극적인 안전 정책을 시행할 필요가 있음을 제시하였다.

이와 같이 일상생활이 이루어지는 근린이라는 공간의 중요성은 다양한 연구에서 논의되고 있다(Kim and Choi, 2012; Kim and Choi, 2014; Lee, 2018; Lee, 2020). 이들 연구에서는 주민이 생활 곳곳에서 직면하는 문제를 발굴하고, 이를 해결하기 위한 실질적인 대책 마련을 위해 광역⋅기초행정단위의 공간 단위가 아닌 소규모 공간 단위 연구의 역할을 거듭 강조하고 있다.

이 연구는 이러한 선행연구들의 성과를 기반으로 안전이슈와 밀접하게 연관되어 있는 근린에 주목하면서, 안전은 개인 또는 세부적인 물리적 환경의 문제로만 치부될 수 없고 일상을 벗어난 지역의 문제로만 바라볼 수 없는, 또 다른 차원의 접근이 필요함을 밝히고자 한다. 이를 위해 안전사고와 근린 특성과의 관련성에 대해 근린 단위 분석을 실시하여 의미있는 시사점을 도출하고자 한다.

3. 연구방법 및 안전 현황

3.1 연구방법

이 연구는 특정 장소에서 발생하는 안전사고의 원인으로서의 근린의 특성에 주목한다. 이를 위해 지역⋅장소별 안전사고 발생 현황을 살펴보고, 사회경제적 특성이 유사한 근린에 따라 주요 안전사고 발생 장소의 차이를 비교하고, 근린 특성이 안전사고 발생에 영향을 미치는 지를 분석하고자 하였다.

부산소방재난본부 119구급대 활동일지의 구급신고정보에서 거짓⋅오인⋅취소신고와 질병으로 인한 신고를 제외한 나머지를 안전사고 발생 건으로 정의하고, 구급환자의 위치를 기반으로 발생 장소별(주택, 도로, 상업시설, 공공장소, 작업장, 학교, 야외 등)로 분류하였다.

이 연구에서 근린은 통계청의 인구총조사의 가장 작은 공간단위인 집계구로 정의한다(Kim and Choi, 2012; Kim and Choi, 2014; Lee, 2018; Lee, 2020). 집계구는 약 500명으로 구성된 공간단위이며, 인구, 가구, 주택, 산업에 대한 정보가 제공된다. 5년마다 제공되는 집계구 자료의 한계로, 2015년을 기준 년으로 설정하였다. 근린의 특성을 파악하기 위해 2015년 집계구 자료를 사용하였고, 2014~2016년 3년간의 안전사고 자료를 GIS분석을 통해 집계구 단위로 정리하였다. 연구 대상기간 동안 부산에서 발생한 93,979건의 안전사고를 5,311개 근린단위로 변환하여 근린의 장소별 안전사고 발생건수 자료를 구축하였다. 분석을 위해 1) 부산의 근린을 근린 특성에 따라 유형을 분류하고, 2) 근린 유형에 따른 장소별 안전사고 발생건수의 차이를 비교하고 3) 특정 장소에서의 안전사고 발생에 영향을 미치는 근린 특성을 파악하였다.

먼저, 근린 특성에 따른 안전사고 발생 장소의 차이를 분석하기 위해, 집계구 자료를 이용하여 K-평균 군집분석으로 근린을 분류하고, 근린유형별 주요 장소에서의 안전사고 발생 건수의 평균을 일원배치분산분석(ANOVA)을 이용하여 비교하였다. K-평균 군집분석은 지정한 군집의 수에 따라 가까운 거리에 있는 개체를 하나의 군집으로 할당하는 방식으로 주어진 특성이 유사한 개체들을 하나의 유형으로 분류한다. 일원배치분산분석은 세 개 이상의 집단 간 평균을 비교하는 것으로 Duncan 사후분석을 통해 유의성을 검증하였다.

다음으로, 부산에서 안전사고가 가장 많이 발생하는 장소인 주택을 대상으로 주택에서의 안전사고 발생과 근린 특성과의 인과성을 다중회귀분석을 통해 밝히고자 하였다. 다중회귀분석의 기본 모형은 Eq. (1)과 같이 주택에서 발생한 안전사고 건수(종속변수, SafetyAccident)에 영향을 미치는 요인으로 근린의 특성(독립변수, Neigh.Charic.)을 설정하는 것이다. 이 모형에 구⋅군의 특성을 여러 형태로 변형하여 안전사고 발생에 영향을 미칠 수 있는 근린이 속한 구⋅군의 영향을 통제하였다 .

(1)SafetyAccident=a×bNeigh.Charic.

종속변수인 주택에서 발생한 안전사고 건수는 119구급활동일지에 구급상황이 발생한 지점인 ‘구급처명’으로 명시된 항목 중 집, 가정 등으로 기재된 구급건 수로 정의하였다. 분석에 사용된 근린 특성 자료는 통계청에서 제공하는 집계구 단위 자료 중 근린의 특성과 안전에 관한 선행연구에서 사용되었던 연령별 인구 중 취약계층 인구(14세 이하, 65세 이상), 가구원수(1인), 주택유형(단독주택, 아파트)⋅규모(소형 60 m2 이하, 대형 165 m2 이상)⋅노후도(5년 이하, 30년 이상), 산업유형(1⋅2⋅3차)을 설명변수로 사용하였다.

「재난 및 안전관리 기본법」에 따르면 안전취약계층은 어린이, 노인, 장애인 등으로 정의하고 있으며, 보다 구체적으로 행정안전부에서 공표하는 지역안전지수에서의 재난약자는 14세 이하 인구와 65세 이상 노인으로 정하고 있다(National Disaster Management and Research Institute, 2015). 이 연구에서는 집계구 단위의 연령 자료가 5년 연령 단위로 제공되는 한계를 고려하여 안전사고에 취약한 인구를 14세 이하와 65세 이상 인구로 정의하였다. 근린의 특성을 나타내는 나머지 변수들은 집계구 자료를 이용하여 근린을 다양한 시각으로 분석한 연구들(Kim and Choi, 2012; Kim and Choi, 2014; Lee, 2018; Lee, 2020)에서 사용한 지표를 반영하였다.

근린이 속한 구⋅군의 사회⋅경제적 특성 및 안전관리 역량 등에서의 영향을 통제하기 위한 행정단위 더미변수(구⋅군 명칭) 사용하여 분석하였다. 부산시 중구를 기준 행정단위로 정하고, 나머지 구⋅군의 상대적 영향을 살펴보았다. 또한 안전사고에 영향을 많이 미치는 변수를 구⋅군단위에서 통제하기 위해 상호작용항(구⋅군* ≧ Age65, 구⋅군*OnePersonHH)을 추가하여 분석하였다.

Table 1은 선행연구를 바탕으로 이 연구에서 사용한 변수들에 관한 기초통계자료이다. 변수별 근린에서의 비율값을 사용하기 때문에 최솟값이 대부분 0이며, 단독주택, 아파트, 소형⋅신규⋅노후주택의 최댓값은 1로 단일 주택유형으로 구성된 근린이 존재함을 의미한다. 1차 산업 비율의 평균은 0으로 부산에서 1차 산업업체는 거의 존재하지 않는 것으로 판단하여 분석에서 제외하였다. 표준편차가 가장 큰 변수는 안전사고 발생건수이고, 아파트와 단독주택의 비율이 근린 특성에서는 근린별 가장 큰 편차를 보였다.

Basic Statistics by Neighborhood

3.2 지역 안전 현황

이 연구의 연구대상지인 부산의 안전현황은 행정안전부에서 2015년 이후 매년 공표하는 지역안전지수의 안전분야별 안전등급을 통해 이해할 수 있다. 행정안전부는 「재난 및 안전관리 기본법」에 의거해 6개 안전분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)에 대해 광역⋅기초자치단체별 상대적인 안전등급 정보를 제공하고 있다. 6개 안전분야 중 이 연구의 주제와 관련이 있는 안전사고로 일상생활과 밀접하게 연관되어 있는 교통사고, 화재, 생활안전을 중심으로 현황을 살펴보았다(Ministry of Public Safety and Security, 2015; Ministry of the Interior and Safety, 2022a). 부산은 2022년 전국 대도시권 광역자치단체와 비교해 교통사고(2등급), 생활안전(2등급)은 양호한 편이나 화재(5등급)분야는 가장 취약한 것으로 나타났다. 지역안전지수가 처음으로 공표된 2015년과 비교해 생활안전분야는 한 등급 상승했으나 화재분야는 두 등급 하락하여 부산에서 가장 취약한 분야 중 하나이다.

기초자치단체의 안전 현황을 살펴보면, 교통사고분야에서 가장 취약한 구는 강서구(5등급), 동구(4등급), 수영구(4등급)이고 기장군, 동래구, 북구, 연제구는 1등급으로 상대적으로 안전하다고 평가되었다. 교통사고에서는 2015년 대비 많은 지자체가 등급이 상승하였으나 수영구는 한 등급 하락하였다. 화재분야는 교통사고 분야와 달리 2015년과 비교해 많은 지자체의 등급이 하락한 것으로 나타났는데, 동구, 사하구, 수영구, 영도구, 중구가 전국적으로 가장 취약한 5등급이었다. 등급이 상승한 지자체도 전국의 평균수준(3등급)에 머물렀다. 부산시 전체 뿐 아니라 기초자치단체단위에서도 화재는 매우 취약한 상황임을 알 수 있다. 생활안전분야에서는 금정구, 부산진구가 5등급으로 가장 취약하였고, 동구, 사상구, 사하구, 수영구가 4등급으로 그 뒤를 이었다. 2015년과 비교해 서구, 해운대구가 등급이 크게 상승한 반면 부산진구, 사하구는 크게 하락했다.

4. 연구결과

4.1 안전사고 발생 현황

Table 2는 부산에서 연구의 대상기간 동안 발생한 장소별 안전사고 발생건수를 구⋅군단위로 정리한 것이다. 전체 안전사고 발생건수는 부산진구(10,900건)가 가장 많았고 해운대구(9,593건), 금정구(7,580건), 동래구(7,415건), 사하구(7,305건)가 그 뒤를 이었다. 인구 1,000명당 안전사고 발생건수는 부산 전체가 35.5건인 것과 비교해 강서구가 68.6명으로 그 뒤를 잇는 기장군(45.2명), 동구(42.8명), 영도구(40.5명)보다 월등히 많았다. 거주인구 수에 비해 부산시의 외곽(강서구, 기장군)과 중심부인 구도심(동구, 영도구)에서 많은 안전사고가 발생하고 있음을 알 수 있다.

Safety Accident in Busan by Place and Gu

연구기간 중 부산시에서 발생한 안전사고 중 가장 많이 발생한 장소는 주택으로 전체의 44.1%에 해당한다. 주택 안전사고가 가장 많이 발생한 지역은 인구가 가장 많은 해운대구(4,594건), 부산진구(4,373건)인 반면 인구 1,000명당 발생건수는 강서구(23.6건), 동구(18.8건), 영도구(18.4건) 순이었다. 전체 안전사고 발생건수 대비 주택에서의 발생건수가 가장 많은 지역은 북구(50.2%)와 남구(49.8%)였다.

도로에서 발생한 안전사고는 전체의 22.5%에 해당했는데, 거주인구가 많은 지역에서 많이 발생되었다. 인구 대비 도로에서 안전사고가 가장 많이 발생한 지역은 강서구(20.7명)로 부산시 전체(8.0명)보다 2.5배 이상 많았으며 두 번째로 많이 발생한 기장군(10.7명)과도 큰 차이를 보였다. 공공장소에서 발생한 안전사고도 지역별로 비슷한 양상을 보였으나 음식점, 주점 등 상업지역에서 발생한 안전사고의 경우 인구 대비 사상구(1.6명), 금정구⋅수영구⋅중구(1.4명)가 가장 많았다.

Fig. 1은 안전사고의 공간적 분포를 보여준다. 전체 안전사고는 부산시의 중심보다 외곽에서 상대적으로 많이 발생하였다(Fig. 1(a)). 기장군 기장읍에서 가장 많이 발생했고, 정관읍, 연산9동, 남산동, 반송1⋅2동 순으로 많이 발생했다. 주택에서 발생한 안전사고는 다른 장소에서 발생한 안전사고에 비해 부산시 전체에서 공간적으로 고르게 발생한 것으로 나타났다(Fig. 1(b)). 부산 외곽지역보다 도심울 둘러싼 지역에서 많이 발생하였다. 수영구 망미1동, 북구 금곡동, 해운대구 반송2동, 금정구 남산동 등에서 주택 안전사고가 많이 발생하였다.

Fig. 1

Spatial Distribution of Safety Accident by Place, Jipgyeogu

도로 안전사고는 발생건수에서 근린별 차이가 크게 나타났는데, 강서구, 기장군 등 부산의 외곽지역에서 매우 많이 발생하였다(Fig. 1(c)). 읍면동단위로는 기장읍에서 도로 안전사고 발생이 월등히 많았고, 그 다음으로 온천3동, 거제1동, 수민동, 전토2동, 강동동에서 많이 발생했다. 상업시설 안전사고는 음식점, 주점 등이 많이 밀집되어 있는 지역에서 많이 발생하셨는데(Fig. 1(d)), 온천1동, 괘법동, 연산9동 등이 대표적인 지역이었다. 공공장소에서의 안전사고는 낙동강이나 해안 인근 등 사람들이 많이 모이는 지역을 중심으로 발생하는 것으로 나타났다(Fig. 1(e)).

4.2 근린유형에 따른 장소별 안전사고 발생 분석

근린 특성에 따른 안전사고 발생 차이를 비교하기 위해 근린을 인구, 가구, 주택, 산업 특성을 기준으로 유형을 분류하고 근린 유형별 특정 장소에서의 안전사고 발생에 차이가 있는지를 비교하였다. Table 3은 근린 특성자료를 이용하여 k군집분석을 실시한 결과를 나타낸다. 5개 근린유형으로 분류되었다. 유형별 특성을 살펴보면, 근린유형1은 가장 적은 유형으로 대규모 단독주택지이며 근린유형2는 노인이 많이 거주하는 노후 단독주택 밀집지, 근린유형3은 소형 아파트단지, 근린유형4는 상업시설이 많은 1인가구 밀집지, 근린유형 5는 가장 많은 유형으로 14세 이하 인구가 많이 거주하는 아파트단지이다.

Neighborhood Groups by the Characteristics of Neighborhood

근린유형별 장소에 따른 안전사고 평균 발생건수를 비교⋅분석한 결과를 보면(Table 4), 부산의 주요 안전사고 발생 장소인 주택, 도로, 상업시설, 공공장소 모두 근린유형에 따라 발생하는 평균 안전사고 건수가 통계적으로 유의미하게 차이가 있음을 알 수 있다. 주택 안전사고의 경우 근린유형2에서 가장 많이 발생했는데, 노인이 많이 거주하고 노후 단독주택이 많아 안전사고에 취약한 경향이 있는 것으로 나타났다. 반면 14세 이하 인구와 아파트가 밀집한 근린유형5는 주택 안전사고가 가장 적게 발생하는 경향이 있었다.

Average Safety Accidents by Place and Neighborhood Group

도로에서의 안전사고는 근린유형2와 4에서 가장 많이 발생하였는데, 노인, 단독주택, 1인가구가 상대적으로 많은 지역이 취약한 것으로 나타났다. 이에 반해 14세 이하 인구, 아파트, 소형 주택이 많은 지역은 상대적으로 도로 안전사고에 덜 취약한 경향이 있었다. 상업시설과 공공장소 안전사고는 근린유형별 상대적 발생빈도가 비슷한 양상을 보였다. 1인가구와 상업시설이 많은 근린유형4에서 가장 발생빈도가 높았고, 아파트가 많은 근린유형3과 5에서 낮게 나타났다.

이러한 결과는 근린 특성에 따라 빈번하게 발생하는 안전사고 장소가 달라질 수 있음을 시사한다. 특히 도로 안전사고 발생빈도는 근린유형별 차이가 가장 크게 나타났다.

4.3 근린 특성이 주택 안전사고 발생에 미치는 영향

안전사고는 근린의 다양한 장소에서 발생한다. 그 중 부산에서 안전사고가 가장 많이 발생하는 장소인 주택(Table 2 참조)을 대상으로 근린 특성이 사고 발생이 미치는 영향을 분석하였다. 도로, 상업시설 등에서 발생하는 안전사고는 인구, 가구, 주택 뿐 아니라 물리적 환경의 영향을 고려하여야 정확한 분석이 가능하다. 근린단위 분석에 있어 자료의 한계로 외부의 물리적 환경 영향이 가장 작을 것이라 판단되는 주택을 대상으로 근린의 영향을 살펴보았다.

이 연구에서는 네 개의 모형으로 분석을 실시하였다. 첫 두 모형(Table 5의 Model 1과 Model 2)은 주택 내 안전사고 발생에 영향을 미치는 근린 특성 요인을 분석한 것으로 행정단위(구⋅군)가 안전사고 발생에 미칠 수 있는 영향에 대한 통제 여부에 따른 차이를 분석한다. 나머지 두 모형(Table 6의 Model 3과 Model 4)은 Model 1과 Model 2의 결과를 바탕으로 주택 내 안전사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 근린 요인이 행정단위의 영향과 결합되었을 때의 영향을 각각 분석한다. 이를 통해 주택 안전사고에 미치는 근린 내 요인과 근린 주변의 요인을 동시에 파악할 수 있다.

Impacts of Neighborhood’s Characteristics on Safety Accidents in Houses

Impacts of Gu’s Characteristics on Safety Accidents in a House

먼저, 주택 안전사고 발생건수에 영향을 미치는 근린의 인구, 가구, 주택 특성을 분석한 결과를 살펴보면(Table 5의 Model 1과 Model 2), 안전취약계층인 14세 이하 인구와 65세 이상 인구 비율이 높은 근린일수록 주택에서 안전사고가 많이 발생하는 경향이 있었다. 근린의 1인 가구 비율은 주택 안전사고 발생에 가장 큰 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 주택유형의 경우, 단독주택의 비율이 높은 근린에서 주택 안전사고가 많이 발생하는 경향이 있는 반면, 아파트 비율이 높은 근린에서는 주택 안전사고가 감소하는 경향이 있었다. 주택의 규모는 다른 근린 특성과 비교해 영향이 크지 않았으며, 소형 주택 비율이 높을수록 주택 안전사고가 많이 발생한 반면 대형 주택 비율은 주택 내 안전사고 발생에 있어 통계적으로 의미 있는 영향을 보이지 않았다. 주택의 노후도가 주택 안전사고 발생에 미치는 영향을 살펴보면, 신규 주택이 많은 근린일수록 주택 안전사고 발생건수가 적은 경향이 있는 반면 노후주택의 비율은 주택 안전사고 발생에 있어 통계적으로 의미 있는 영향을 미치지 않았다.

Model 2는 근린을 포함하는 구군의 영향을 통제하면서 근린 특성이 주택 안전사고 발생에 미치는 영향을 살펴본 것이다. 부산시 16개 구⋅군 중 주택 안전사고 발생건수가 가장 적은 중구를 기준 행정단위로 설정하였다. 즉, 이 모형에서 구⋅군의 주택 안전사고 발생 영향의 정도(계수값)는 중구의 영향을 나타내는 기본값(상수값)에 대한 상대적인 크기를 나타낸다. 분석 결과, 부산의 대부분 구⋅군이 근린단위 주택 안전사고에 미치는 영향이 중구와 비교해 크게 나타나는 경향이 있었다. 서구의 영향은 중구와 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 강서구에 속한 근린에서 주택 안전사고가 가장 많이 발생하는 경향이 있으며 중구 근린과 비교해 0.734건 많이 발생하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 사상구, 연제구, 해운대구의 근린에서 각각 0.550건, 0.477건, 0.446건 더 발생한 경향이 있었다.

근린 내 주택 안전사고 발생건수에 가장 큰 영향을 미치는 노인인구와 1인 가구에 초점을 맞추어 근린의 이러한 요인이 구⋅군의 영향과 결합되었을 때 주택 안전사고 발생에 어떤 영향을 미치는 지를 살펴보았다. Table 6은 이러한 분석의 결과이다. Model 3의 노인인구와 구⋅군의 교차영향을 살펴보면, 기준 행정단위인 중구의 노인인구는 주택 내 안전사고 발생에 부(-)의 영향(-0.143)을 미치는 경향이 있으나, 나머지 구⋅군(북구 제외)의 노인인구는 양의 영향을 미치는 경향이 있었다. 이는 중구의 노인인구 비율이 높은 근린과 비교해 나머지 15개 구⋅군에 속한 노인인구 비율이 높은 근린에서 주택 관련 안전사고가 많이 발생할 가능성이 높음을 의미한다. 특히 사상구 근린에서 65세 이상 인구 비율이 높으면 주택 안전사고 발생 가능성이 가장 높은 경향이 있었다. 노인인구 비율을 통제한 결과, 구⋅군이 주택 안전사고에 미치는 영향이 6개 구⋅군(강서구, 기장군, 북구, 사상구, 수영구, 해운대구)을 제외하고는 중구와 통계적으로 다르지 않았다.

1인 가구와 구⋅군의 교차영향 분석 결과를 보면(Model 4), Model 3에서의 노인인구와의 교차영향과 비교해 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 구⋅군의 수는 적게 나타났다. 영도구, 동래구, 해운대구, 연제구, 부산진구 5개 구에 속한 근린 중 1인 가구 비율이 높은 근린에서 중구와 비교해 주택 안전사고가 많이 발생하는 경향이 있었다. 반대로 금정구에서 1인 가구 비율이 높은 근린은 중구에 비해 주택 내 안전사고가 덜 발생하였다. Model 3과 4의 주택 안전사고 발생에 미치는 구⋅군 영향을 비교하면 노인인구 비율이 1인 가구 비율에 비해 근린 단위에서의 영향이 큰 경향이 있었다.

5. 결 론

대규모 재난이 우리 사회에 미치는 영향은 매우 크다. 이러한 재난에 우리 사회는 적극적인 대비를 해왔고, 보다 나은 대응을 위해 논의를 이어가고 있다. 일상생활에서 일어나는 작은 사고들에 대한 대응은 어떠한가. 많은 경우 사고 당사자의 몫으로 여겨진다. 그러나 우리가 소홀히 여기고 있는 것은 이러한 작은 사고들이 우리의 삶과 긴밀하게 연결되어 있는 공간에서 발생하고, 그 사고들이 우리의 삶에서 흔하게 발생하고 있다는 것이다. 이 연구가 중점을 두고 있는 것은 이러한 우리의 일상이 이루어지는 공간인 근린이다. 우리가 의식하지 않고 살아온 공간의 특성이 우리를 위협할 수도, 반대로 우리를 안전하게 보호할 수도 있다는 인식을 공유하고자 했다.

우리나라 대도시 중 노인 비율과 증가율이 가장 높아 안전사고에 취약할 가능성이 높은 부산을 대상으로 유사한 특성을 가진 근린을 분류하여 장소별 안전사고 발생 차이를 알아보았고, 가장 많이 발생하는 안전사고인 주택 안전사고의 원인을 근린 특성에서 찾고자 하였다. 분석의 결과, 부산의 경우 근린유형에 따라 장소별 안전사고 발생빈도에 차이가 있었다. 다른 장소와 비교해 월등히 높은 비율로 주택에서 안전사고가 발생했다. 주택 안전사고 발생에 근린에 거주하는 14세 이하⋅65세 이상 인구, 1인 가구, 주택유형, 주택 노후도 등이 통계적으로 유효한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 구군의 특성에 따라 차이가 있지만 근린이 속한 구군의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이러한 분석 결과는 안전사고가 특정 개인 또는 시설에 한정된 위험요인이 아님을 인식하는 데 있어 중요한 의미를 가진다. 안전사고의 생활환경적 요인을 조사함으로써, 보다 적극적인 예방 및 대처 방안을 위한 기초자료로 활용 가능하다. 또한 근린 특성에 따른 장소별 안전사고 발생 정도가 달라질 수 있다는 결과는 지방자치단체의 행정 중심의 안전관리정책에 새로운 관점을 제시해 줄 수 있다. 근린 단위 분석을 통해 위험지역을 보다 정밀하게 파악할 수 있고, 위험지역에 대한 물리적 시설 개선 뿐 아니라 근린 내 특정장소와 연계된 인문사회환경까지 고려한 종합적인 방안에 대한 시사점을 제시해줄 수 있다. 근린 특성을 주기적으로 파악함으로써, 가까운 기간 내 안전사고 발생 가능한 장소를 예측하는 수단으로 활용할 수 있다. 또한 기초 혹은 광역자치단체의 관련 부서들이 협업할 수 있는(또는 해야 하는) 중요한 근거로 활용할 수 있다.

이런 의미에서 행정안전부의 지역안전지수가 기초자치단체별 안전에 대한 관심을 불러 일으켰다면, 시민의 일상생활이 이루어지는 근린 단위의 안전에 대한 논의는 보다 실질적인 대안 찾기를 위한 가능성을 제시해 줄 수 있다. 근린 단위 물리적 환경 개선과 더불어 마을 공동체 활성화를 통해 전국의 노후하고 낙후된 근린의 재생을 목표로 하는 국토교통부의 도시재생사업이나 최근 대두되고 있는 15분 도시사업 등에서 안전한 근린 조성을 위한 의미있는 대안을 제시해 줄 수 있을 것이다.

이 연구의 이러한 중요한 의미에도 불구하고, 근린 단위(집계구) 자료의 제한 등으로 안전사고에 영향을 미치는 근린특성 요인을 충분히 반영하지 못한 점은 이 연구의 한계라고 할 수 있다. 일반적으로 주택 내 안전사고를 제외한 안전사고의 대부분이 근린의 물리적 환경에 영향을 받을 가능성이 높으므로 향후 연구에서 안전사고 유형⋅장소에 따른 특성을 함께 고려한다면 근린의 사회경제적 특성 뿐 아니라 근린의 외부환경에 대한 실질적인 정책 제안이 가능할 것이다. 또한 연구 결과 중 중구와 북구에서 노인인구 비율이 높을수록 주택 내 안전사고 발생 건수가 감소하는 경향을 설명하기 위해 다양한 형태의 통제변수의 고려나 질적 연구 등 추가적인 연구가 필요하다.

감사의 글

이 논문은 2022학년도 동의대학교 연구년 지원에 의하여 연구되었습니다.

References

1. Ahn H, Jeong J, Kim E. 2009. Study on development of model for safe city for 'making cities safe' Korea Institute of Public Administration.
2. Busan Fire and Safety Headquarter. 2014;119 EMS activity report
3. Busan Fire and Safety Headquarter. 2015;119 EMS activity report
4. Busan Fire and Safety Headquarter. 2016;119 EMS activity report
5. Hwang S. 2014. A study on the improvement of material standards to decrease children's safety accidents in urban residental areas Master thesis, Seoul National University of Science and Technology.
6. Kim H, Choi J. 2012;Spatial distribution of neighborhood deprivation index for Seoul. The Geographical Journal of Korea 46(3):271–285.
7. Kim H, Choi J. 2014;Health inequality of local area in Seoul:Reinterpretation of neighborhood deprivation. Journal of the Korean Association of Regional Geographers 20(2):217–229.
8. Kim J, Kim N. 2017;The actual type of domestic safety accident of children and the safety knowledge according to variables of parents. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society 18(10):454–461.
9. Kim K, Oh D, Kang J. 2022. Busan regional safety index improvement and management system (I):Status of regional safety index and selection of management indicators Busan Institute.
10. Kim K, Oh D, Kang J. 2023. Busan regional safety index improvement and management system (II):Improvement and management of regional safety index Busan Institute.
11. Lee D. 2018;A study on neighborhood change in Seoul:Focused on changes in the officially assessed land value between 2005 and 2015. Journal of Korea Planning Association 53(1):199–214.
12. Lee D. 2020;The impacts of large natural hazards on neighborhood diversity. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 20(1):71–78.
13. Lee D, Lee K, Jung J, Park H, Bae K. 2017. A study of the enhancement of safety management capacity in Dong-gu, Busan Dong-eui University.
14. Lee K, Lee M, Cho Y. 2008;A study of safety awareness and accidents in elders. Journal of Korean Gerontol Nurs 10(1):48–57.
15. Lee S, Lee J. 2014;Neighborhood environmental factors affecting child and old adult pedestrian accident. Urban Design 15(6):5–15.
16. Ministry of Public Safety and Security. 2015. Status of regional safety ratings in 2015 National Disaster Management Institute.
17. Ministry of the Interior and Safety. 2022a. Announcement of national regional safety index in 2022 Retrieved November 11, 2022, from https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type010/commonSelectBoardArticle.do?bbsId=BBSMSTR_000000000008&nttId=97373.
18. Ministry of the Interior and Safety. 2022b. Living safety information regional safety index webpage Retrieved November 9, 2022, from https://www.safemap.go.kr/asds/safe.do#tab1.
19. National Disaster Management and Research Institute. 2015;Establishment of capacity analysis method and risk register for local safety management
20. Routh D. 1997;Injury control research in pediatric psychology:A commentary and a proposal. Journal of Pediatric Psychology 22:495–498.
21. Sohn J, Bang J, Cho G, Kim J. 2016;Analysis of accident patterns and hazard factor for life safety in rental housing complex. LHI Journal of Land, Housing, and Urban Affairs 7(3):147–156.
22. Statics Korea. 2015;Data of population, household, house and industry for jpgyegu. Sejong
23. Statics Korea. 2016;Map of municipalities for jipgyegu, si and gu. Sejong
24. Yoon S, Jeong Y. 2012;Relationship between knowledge, awareness and practice on safety of mothers with infant and young children. The Journal of Early Childhood Education and Care 7(1):115–134.

Article information Continued

Table 1

Basic Statistics by Neighborhood

Variables Min. Max. Mean St.D.
N. Safety Accident 1 92 14.80 8.65
R. Age ≦ 14 0.00 0.41 0.08 0.05
R. Age ≧ 65 0.00 0.63 0.17 0.07
R. One Person HH 0.00 0.84 0.34 0.15
R. Single House 0.00 1.00 0.41 0.33
R. APT 0.00 1.00 0.31 0.36
R. Small House 0.00 1.00 0.36 0.27
R. Big House 0.00 0.99 0.06 0.10
R. New House 0.00 1.00 0.11 0.21
R. Old House 0.00 1.00 0.33 0.28
R. 1st Industry 0.00 0.02 0.00 0.00
R. 2nd Industry 0.00 0.75 0.07 0.13
R. 3th Industry 0.00 0.98 0.56 0.31

Table 2

Safety Accident in Busan by Place and Gu

Gu Pop. Total Safety Accident Place of Safety Accident (per 1,000 Person)
House Road Commercial F. Public Place
Gangseo-gu 46,153 3,168 (68.6) 1,088 (23.6) 955 (20.7) 41 (0.9) 96 (2.1)
Geumjeong-gu 210,696 7,580 (36.0) 3,105 (14.7) 1,656 (7.9) 288 (1.4) 323 (1.5)
Gijang-gun 100,502 4,540 (45.2) 1,639 (16.3) 1,072 (10.7) 131 (1.3) 159 (1.6)
Nam-gu 225,852 6,745 (29.9) 3,357 (14.9) 1,439 (6.4) 185 (0.8) 284 (1.3)
Dong-gu 80,256 3,433 (42.8) 1,512 (18.8) 615 (7.7) 82 (1.0) 104 (1.3)
Dongrae-gu 216,063 7,415 (34.3) 3,075 (14.2) 1,784 (8.3) 237 (1.1) 332 (1.5)
Busanjin-gu 307,440 10,900 (35.5) 4,373 (14.2) 2,415 (7.9) 308 (1.0) 433 (1.4)
Buk-gu 193,279 5,968 (30.9) 2,993 (15.5) 1,338 (6.9) 129 (0.7) 220 (1.1)
Sasang-gu 163,279 6,374 (39.0) 2,868 (17.6) 1,587 (9.7) 263 (1.6) 157 (1.0)
Saha-gu 250,733 7,305 (29.1) 3,457 (13.8) 1,710 (6.8) 252 (1.0) 173 (0.7)
Seo-gu 102,875 3,322 (32.3) 1,428 (13.9) 966 (9.4) 131 (1.3) 96 (0.9)
Suyoung-gu 151,495 5,615 (37.1) 2,670 (17.6) 1,266 (8.4) 207 (1.4) 261 (1.7)
Yeonje-gu 162,709 6,350 (39.0) 2,781 (17.1) 1,362 (8.4) 218 (1.3) 209 (1.3)
Youngdo-gu 106,068 4,299 (40.5) 1,954 (18.4) 956 (9.0) 126 (1.2) 123 (1.2)
Jung-gu 38,675 1,372 (35.5) 540 (14.0) 443 (11.5) 55 (1.4) 54 (1.4)
Haeundae-gu 289,311 9,593 (33.2) 4,594 (15.9) 1,623 (5.6) 232 (0.8) 310 (1.1)
<Busan> 2,645386 93,979 (35.5) 41,434 (15.7) 21,187 (8.0) 2,885 (1.1) 3,334 (1.3)

Fig. 1

Spatial Distribution of Safety Accident by Place, Jipgyeogu

Table 3

Neighborhood Groups by the Characteristics of Neighborhood

Characteristics of Neighborhood Neighborhood Groups
1 2 3 4 5
Age ≦ 14 0.13 -0.58 -0.21 -0.38 0.85
Age ≧ 65 -0.27 0.86 0.45 -0.09 -0.81
One Person HH 0.20 0.48 0.20 0.73 -0.99
Single House 0.89 1.14 -0.79 -0.17 -0.85
APT -0.40 -0.90 0.92 -0.48 1.00
Small House -0.94 -0.04 1.72 0.33 -0.46
Big House 5.17 0.20 -0.43 -0.04 -0.40
New House -0.05 -0.31 -0.40 0.34 0.15
Old House -0.72 0.89 0.29 -0.20 -0.70
2nd Industry -0.05 0.44 -0.38 -0.07 -0.35
3th Industry 0.32 0.53 -0.82 0.53 -0.76
N. Neighborhood 109 1,690 369 1,220 1,923
<Summary of Characteristics by Neighborhood Group>
1 Large⋅single-family housing
2 Elderly and old⋅single-family housing
3 Small housing and apartment
4 Single-person household and 3rd industry
5 Children and apartment

Table 4

Average Safety Accidents by Place and Neighborhood Group

Safety Accident Neighborhood Groups post-hoc F
1 2 3 4 5
House 8.08 9.66 7.86 8.52 5.68 b > a, c, d > e 99.8***
Road 4.56 6.19 1.37 5.65 1.47 b, d > a > c, e 156.8***
Com. Faci. 0.78 0.81 0.06 1.03 0.08 d > a, b > c, e 122.8***
Public Place 0.72 0.88 0.27 0.97 0.25 d > a, b > c, e 65.6***
***

p < .001

Table 5

Impacts of Neighborhood’s Characteristics on Safety Accidents in Houses

Variables Model 1 Model 2
Constant -0.054*** -0.407***
R_ ≦ Age14 0.077*** 0.077***
R_ ≧ Age65 0.108*** 0.122***
R_One Person House 0.139*** 0.155***
R_Single House 0.055** 0.041*
R_APT -0.049** -0.055***
R_Small House 0.023* 0.023*
R_Big House 0.012 0.000
R_New House -0.041*** -0.047***
R_Old House -0.013 -0.005
Gangseo-gu 0.734***
Geumjeong-gu 0.265***
Gijang-gu 0.405***
Nam-gu 0.330***
Dong-gu 0.340***
Dongrae-gu 0.311***
Busanjin-gu 0.222**
Buk-gu 0.435***
Sasang-gu 0.550***
Saha-gu 0.276***
Seo-gu 0.067
Suyound-gu 0.426***
Yeonje-gu 0.477***
Youngdo-gu 0.406***
Haeundae-gu 0.446***
ANOVA (F) 52.206*** 25.142***

Dependent variable: number of safety accidents in houses

*

p < .05;

**

p < .01;

***

p < .001

Table 6

Impacts of Gu’s Characteristics on Safety Accidents in a House

Variables Model 3 Model 4
Constant -0.242** -0.340***
R_ < Age14 0.070*** 0.081***
R_ ≧ Age65 -0.143*** 0.107***
R_OnePerson HH 0.155*** 0.080*
R_Single House 0.035 0.038
R_APT -0.054** -0.062**
R_Small House 0.017 0.018
R_Big House -0.002 0.002
R_New House -0.051*** -0.052***
R_Old House -0.007 0.000
Gangseo-gu 0.534*** 0.602***
Geumjeong-gu 0.096 0.212*
Gijang-gun 0.235** 0.362***
Nam-gu 0.162 0.265**
Dong-gu 0.151 0.280*
Dongrae-gu 0.147 0.268**
Busanjin-gu 0.060 0.147
Buk-gu 0.212** 0.339***
Sasang-gu 0.450*** 0.475***
Saha-gu 0.113 0.203*
Seo-gu -0.132 0.003
Suyoung-gu 0.253** 0.360***
Yeonje-gu 0.315*** 0.420***
Youngdo-gu 0.211 0.312**
Haeundae-gu 0.288** 0.391***
Gangseo * ≧ Age65 0.149** * One Person HH -0.122
Geumjeong 0.227*** -0.002*
Gijang 0.220*** 0.144
Nam 0.293*** 0.043
Dong 0.297*** 0.087
Dongrae 0.291*** 0.183***
Busanjin 0.318*** 0.112**
Buk 0.134* -0.027
Sasang 0.439*** 0.094
Saha 0.280*** 0.071
Seo 0.321*** 0.093
Suyoung 0.292*** 0.097
Yeonje 0.346*** 0.157**
Youngdo 0.308*** 0.271***
Haeundae 0.358*** 0.164***
ANOVA (F) 17.999*** 16.913***

Dependent variable: number of safety accidents in houses

*

p < .05;

**

p < .01;

***

p < .001