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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제4호
발행연도
2015.1
수록면
1,933 - 1,944 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

일반화된 포아송 모형을 이용한 교통사고 자료에 대한 베이지안 공간모형 추론
강일석 統計學科 2015.01 학위논문
일반화된 포아송모형을 이용한 교통사고자료 분석 및 상대위험도 추정
강일석 ,  허태영 Journal of The Korean Data Analysis Society 2015.01 학술저널

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본 연구의 목적은 고속도로에서 관측된 교통사고 발생건수 자료를 통해 교통사고 모형을 개발하여 교통사고에 영향을 미치는 변수를 규명하고 추정된 상대위험도를 통해 위험구간을 판단하여 교통사고 예방을 위한 우선순위 결정에 고려할 수 있도록 하는 것이다. 분석을 위해 워싱턴 주 도로교통부를 통해 1999년도부터 2007년까지 5번 고속도로에서 발생한 교통사고 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 자료의 과대산포 문제를 극복하기 위해 일반화된 포아송모형을 적합하였으며, Moran's I 등을 통해 교통사고 자료의 공간적 상관성이 유의하다고 판명되어 공간상관성을 반영하기 위해 조건부자기회귀모형을 활용하였다. DIC를 통해 이탈도의 사후분포를 기반으로 모형을 비교한 결과, 공간상관성을 반영한 일반화된 포아송모형이 기존의 모형보다 모형적합이 우수한 것으로 판단되었으며, 대부분의 연도에서 도로길이와 차선 수가 교통사고 건수에 유의한 영향을 미치는 변수임을 확인하였다. 또한, 각 구간별 상대위험도를 추정하여 위험구간으로 구분되는 구간에 대해 향후 교통사고 예방을 대비하는 교통정책 방안 수립에 우선적으로 고려할 수 있는 합리적이고 과학적인 판단의 근거로 활용될 수 있다.
#상대 위험도 #일반화된 포아송모형 #조건부자기회귀모형 #Moran's I #DIC #Relative Risk #Generalized Poisson model #CAR #Moran's I #DIC

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Aguero-Valverde, J. / 2006 / Spatial analysis of fatal and injury crashes in Pennsylvania / Accident Analysis and Prevention 38 : 618 ~ 625 google schola Aguero-Valverde, J. / 2008 / Analysis of road crash frequency with spatial models / Transportation Research Record 2061 : 55 ~ 63 google schola Besag, J. / 1974 / Spatial interaction and the statistical analysis of lattice systems (with discussion) / Journal of the Royal Statistical Society, Series B 36 (2) : 192 ~ 2 google schola Consul, P. C. / 1973 / A generalization of the Poisson distribution / Technometrics 15 (4) : 791 ~ 799 google schola Consul, P. C. / 1989 / Generalized Poisson Distributions: Properties and Applications / Marcel Dekker google schola

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