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초록·키워드
[연구목적] 한국 정부는 아동의 안전을 개선하기 위해 법 개정을 통해 더 엄격한 규제와 벌금 또는 징역형을 강화하는 등의 노력을 기울여 왔다. 본 연구는 대구 지역의 스쿨존에서 이러한 정책의 효과성을 조사하여 향후 스쿨존 규제 계획에 도움이 되는 정보를 제공하는 것을 목적으로 하였다.
[연구방법] 스쿨존 내 전면적인 주정차 금지 정책의 효과를 Causal Impact 기법을 활용한 Bayesian Structural Time-series 접근법을 통해 평가하였다.
[연구결과] 본 연구는 실제 데이터에서 스쿨존 내 불법 주정차 차량 수가 예상 대비 적게 나타났으며, 이 연구를 보면 개정된 정책이 대구 지역 스쿨존에서 불법 주정차 차량 수를 성공적으로 감소시켰음을 입증하였다.
[연구의 시사점] 본 연구의 결과는 스쿨존 내 불법 주정차 감소를 목표로 한 최근의 정책 개정이 효과적임을 보여준다. 또한 Causal Impact 분석을 활용한 데이터 기반 접근법은 다양한 맥락에서 정책 효과를 평가할 수 있는 재현 가능한 틀을 제공한다. 정책 입안자들은 이러한 방법론을 활용하여 각 지역에서 시행 중인 규제의 실제 영향을 평가할 수 있으며, 이를 통해 스쿨존 교통 안전에 대한 보다 증거 기반의 접근이 가능해질 것이다.
[연구방법] 스쿨존 내 전면적인 주정차 금지 정책의 효과를 Causal Impact 기법을 활용한 Bayesian Structural Time-series 접근법을 통해 평가하였다.
[연구결과] 본 연구는 실제 데이터에서 스쿨존 내 불법 주정차 차량 수가 예상 대비 적게 나타났으며, 이 연구를 보면 개정된 정책이 대구 지역 스쿨존에서 불법 주정차 차량 수를 성공적으로 감소시켰음을 입증하였다.
[연구의 시사점] 본 연구의 결과는 스쿨존 내 불법 주정차 감소를 목표로 한 최근의 정책 개정이 효과적임을 보여준다. 또한 Causal Impact 분석을 활용한 데이터 기반 접근법은 다양한 맥락에서 정책 효과를 평가할 수 있는 재현 가능한 틀을 제공한다. 정책 입안자들은 이러한 방법론을 활용하여 각 지역에서 시행 중인 규제의 실제 영향을 평가할 수 있으며, 이를 통해 스쿨존 교통 안전에 대한 보다 증거 기반의 접근이 가능해질 것이다.
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