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저자정보
박만식 (성신여자대학교) 엄진기 (한국철도기술연구원) 최정순 (한양대학교) 허태영 (충북대학교)
저널정보
한국도시철도학회 한국도시철도학회논문집 한국도시철도학회논문집 제7권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
487 - 495 (9page)
DOI
10.24284/JKOSUR.2019.12.7.4.487

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철도 사고는 인명사고로 나타나는 빈도가 매우 낮은 특징이 있으므로 이러한 특징을 고려한 사고분석 모형의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 최근 3년간 (2014~2016) 발생한 철도사고 이력 자료를 기반으로 철도 사상사고 관련된 변수 등을 정의하고 사상자 및 사망자를 고려한 모형을 구축하였다. 일반적으로 대부분의 철도사고는 인명피해를 초래하지 않기 때문에 기대 이상의 과도한 0값이 관측되고 있다. 따라서 영-과잉(zero inflation) 현상을 단순한 형태의 포아송회귀모형 대신 영-과잉 포아송회귀모형으로 설명하고자 하였다. 분석결과 사상자(casualities) 수의 경우 모형선택 기준의 관점에서 영-과잉 포아송회귀모형이 우수한 것으로 나타난 반면 사망자(fatalities) 수를 예측하기 위한 모형 비교에서 두 모형 간의 차이가 크지 않는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 철도사상사고 분석 모형 적용에 있어서 사상자와 사망자를 구분할 필요성이 있음을 시사하고 있다.
#철도사고 #사상자 #사망자 #영-과잉 포아송회귀모형 #철도안전 #Railway accident #Casuality #Fatality #Zero-inflated Poisson Regression Model #Railway safety

목차

요약(Abstract)
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
송지영 / 2018 / 철도 유형별 사고 심각도 영향 요인 분석 / 한국철도학회논문집 21(6):604~610 dbpia 엄진기 / 2019 / 철도사고데이터를 활용한 텍스트마이닝 분석 / 한국도시철도학회논문집 7(3):397~405 dbpia 김금비 / 2017 / 철도안전 검지장치 전송데이터 검증시스템 개발 연구 / 한국도시철도학회논문집 5(4):975~984 dbpia 진수봉 / 2017 / 로지스틱회귀분석 모델을 활용한 도시철도 사상사고 사고예측모형 개발에 대한 연구 / 한국철도학회논문집 20(4):482~490 dbpia 김시곤 / 2014 / 도시철도 철도안전사상사고 원인분석 및 예방대응체계구축 / 대한토목학회논문집(국문) 34(3):1017~1022 Crossref

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