• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권5D호
• /
• pp.453-459
• /
• 2010

교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• 응용통계연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.131-143
• /
• 1994

엔트로피와 스타인손실들을 포함한 비대칭 손실함수아래서 포아송 평균이 사전분포 함수를 갖는 경우에서 베이즈적, 경험적 베이즈 추정치들의 집합을 구하였다. 또한 Efron과 Morris의 접근방법에 의하여 앞에서 제안된 추정치와 기존의 추정치들의 상대절약 손실량을 모의실험을 통하여 비교하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.103-111
• /
• 2011

유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.160-168
• /
• 2017

지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.