Empirical Bayes Method를 이용한 교통사고 예측모형

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 27권 / 5호
ㆍ저자명 : 강현건, 강승규, 장용호

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌고찰
Ⅲ. 자료수집 및 분석
Ⅳ. 교통사고 예측모형
Ⅴ. 결론 및 향후과제
참고문헌

한국어 초록

본 연구는 경북도내에서 발생한 4년간의 교통사고 자료를 대상으로 Empirical Bayes (EB) 방법을 이용하여 예상 사고건수를 예측하였다. 경북도내 각 군과 시 지역의 교통사고는 대물피해환산법을 적용하여 심각도를 반영하였으며, EB 방법을 적용하기 위해군집분석을 통해 유사한 지역을 선정하였고, 선정된 유사지역을 대상으로각 지역별 안전성능함수(SPF)를 도출하였다. 실제 사고건수와의 근원적인 확률분포를 일치시키기 위해 과분산 파라메타를 산출하였으며, 지역별 교통특성을 반영하기 위해 가중치를 적용하여 예상 사고건수를 예측하였다. 분석 결과 김천시, 영천시, 칠곡군 순으로 가장 높은 사고건수가 예상되는 반면, 군위군이 가장 낮은 사고건수가 발생할 것으로 예측되었다.

영어 초록

This study estimates the expected number of accidents in Kyungbuk Province to capitalize on experience
gained from four years of accident history using the Empirical Bayes (EB) Method. The number of accidents
of each site in Kyungbuk Province is recalculated using the Equivalent Property Damage Only (EPDO)
method to reflect the severities of the accidents. A cluster analysis is performed to determine similar
sites and a unique Safety Performance Function (SPF) is established for each site. The overdispersion
parameter is built to correct the difference between the actual number of accidents and the underlying
probability distribution. To adjust for varying traffic characteristics of each site, a relative weight is
applied and eventually estimates the expected number of accidents. The results show that the highest
accident sites are Kimcheon, Youngcheon, and Chilgok, but on the other hand the lowest is Gunwi.

참고 자료

없음