• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.203-213
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• 2021

교통사고는 도로 구간의 기하구조, 교통, 운전자 특성과 같은 다양한 요인의 영향을 받아 발생한다. 사고발생과 요인간의 관계를 통계적으로 추정하기 위해 다양한 연구에서 안전성능함수(SPF)를 활용하고 있으며 목적에 따라 다양한 특성 변수가 고려되었다. 기존 국내 선행연구들은 연평균 일교통량과 같이 거시적인 집계 단위로 교통 패턴을 정량화하여 도로 구간별 특성을 반영하였다. 그러나 연 단위와 같은 거시적인 변수는 실시간으로 변화하는 교통 특성을 반영하기 어렵다는 한계가 존재하여 효과적인 집계 단위에 대한 연구의 필요성이 제시되었다. 따라서 본 논문에서는 기존 연 단위 사고예측모형과 1시간 단위 교통특성을 반영한 세부집계 단위 사고예측모형을 개발하고 예측 성능 비교를 수행하였다. 분석 결과 1시간 단위의 세부 모형이 연 단위 모형보다 사고예측 성능이 높게 도출되는 것으로 나타났으며 향후 유동적인 교통 특성을 고려한 고속도로 구간의 사고 위험요인 판단 및 세부 집계수준의 사고예측모형 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권3호
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• pp.325-336
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• 2019

In this article we extend the discrete Weibull regression model in the presence of missing data. Discrete Weibull regression models can be adapted to various type of dispersion data however, it is not widely used. Recently Yoo (Journal of the Korean Data and Information Science Society, 30, 11-22, 2019) adapted the discrete Weibull regression model using single imputation. We extend their studies by using multiple imputation also with several various settings and compare the results. The purpose of this study is to address the merit of using multiple imputation in the presence of missing data in discrete count data. We analyzed the seventh Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII), from 2016 to assess the factors influencing the variable, 1 month hospital stay, and we compared the results using discrete Weibull regression model with those of Poisson, negative Binomial and zero-inflated Poisson regression models, which are widely used in count data analyses. The results showed that the discrete Weibull regression model using multiple imputation provided the best fit. We also performed simulation studies to show the accuracy of the discrete Weibull regression using multiple imputation given both under- and over-dispersed distribution, as well as varying missing rates and sample size. Sensitivity analysis showed the influence of mis-specification and the robustness of the discrete Weibull model. Using imputation with discrete Weibull regression to analyze discrete data will increase explanatory power and is widely applicable to various types of dispersion data with a unified model.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-15
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• 2023

본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.153-162
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• 2008

본 연구는 청주시 4지 신호교차로를 대상으로 한 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 143개 교차로 사고자료를 이용하여 사고유형별 특성을 비교분석하고 모형을 개발에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 정면충돌, 후미추돌, 측면직각, 접촉, 차로변경접촉 등의 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 가산자료모형 설정을 위해 과산포 검정을 한 결과 음이항 회귀모형이 선정되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 5개의 음이항 모형이 개발되었다. 셋째, 공통변수(ADT)와 특정변수를 활용하여 모형의 차이가 비교 분석되었다.

• 한국안전학회지
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• 제33권4호
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• pp.98-104
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• 2018

Macroscopic accident analyses have been conducted to incorporate transportation safety into long-term transportation planning. In macro-level accident prediction model, exposure variable(e.g. a settled population) have been used as fundamental explanatory variable under the concept that each trip will be subjected to a probable risk of accident. However, a settled population may be embedded error by exclusion of active population concept. The objective of this research study is to develop macro-level accident prediction model using floating population variable(concept of including a settled population and active population) collected from mobile phone data. The concept of accident prediction models is introduced utilizing exposure variable as explanatory variable in a generalized linear regression with assumption of a negative binomial error structure. The goodness of fit of model using floating population variable is compared with that of the each models using population and the number of household variables. Also, log transformation models are additionally developed to improve the goodness of fit. The results show that the log transformation model using floating population variable is useful for capturing the relationships between accident and exposure variable and generally perform better than the models using other existing exposure variables. The developed model using floating population variable can be used to guide transportation safety policy decision makers to allocate resources more efficiently for the regions(or zones) with higher risk and improve urban transportation safety in transportation planning step.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.67-74
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• 2011

이 연구는 차량유형별 로터리 교통사고를 다루고 있다. 이 논문은 차량유형별 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 이 연구에서는 차량유형을 세 그룹으로 나누어 그 차이점을 분석하고, 국내 로터리 자료를 이용하여 포아송 및 음이항 회귀모형과 ZAM모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 승용차량과 화물 및 승합차, 원동기의 사고건수를 종속변수로 하는 통계적으로 의미있는 2개의 ZIP 모형과 1개의 음이항 모형이 개발되었다. 둘째, 모형별 채택된 독립변수를 활용하여 세 모형의 차이가 비교 분석되었다. 마지막으로 로터리 사고를 예방하기 위해 조명시설, 과속방지턱과 같은 교통안전시설물 설치가 필요한 것으로 평가되었다.

• 보건행정학회지
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• 제3권2호
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• pp.159-176
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• 1993

The utilization of outpatient care services involves two steps of sequential decisions. The first step decision is about whether to initiate the utilization and the second one is about how many more visits to make after the initiation. Presumably, the initiation decision is largely made by the patient and his or her family, while the number of additional visits is decided under a strong influence of the physician. Implication is that the analysis of the outpatient care utilization requires to specify each of the two decisions underlying the utilization as a distinct stochastic process. This paper is concerned with the number of physician visits, which is, by definition, a discrete variable that can take only non-negative integer values. Since the initial visit is considered in the analysis of whether or not having made any physician visit, the focus on the number of visits made in addition to the initial one must be enough. The number of additional visits, being a kind of count data, could be assumed to exhibit a Poisson distribution. However, it is likely that the distribution is over dispersed since the number of physician visits tends to cluster around a few values but still vary widely. A recently reported study of outpatient care utilization employed an analysis based upon the assumption of a negative binomial distribution which is a type of overdispersed Poisson distribution. But there is an indication that the use of Poisson distribution making adjustments for over-dispersion results in less loss of efficiency in parameter estimation compared to the use of a certain type of distribution like a negative binomial distribution. An analysis of the data for outpatient care utilization was performed focusing on an assessment of appropriateness of available techniques. The data used in the analysis were collected by a community survey in Hwachon Gun, Kangwon Do in 1990. It was observed that a Poisson regression with adjustments for over-dispersion is superior to either an ordinary regression or a Poisson regression without adjustments oor over-dispersion. In conclusion, it seems the most approprite to assume that the number of physician visits made in addition to the initial visist exhibits an overdispersed Poisson distribution when outpatient care utilization is studied based upon a model which embodies the two-part character of the decision process uderlying the utilization.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.181-189
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• 2008

본 연구는 주간과 야간의 교통사고 특성과 사고모형을 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 주 야간 교통사고의 차이를 검증하고, 주야간별 다중선형, 다중비선형 과 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 주간과 야간 사고의 차이점이 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 주 야간 총 12개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 공통변수와 특정변수를 활용하여 주야간 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.219-227
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• 2011

본 연구에서는 두 반응변수의 이질적 산포를 허용하는 좀 더 일반적인 형태의 이변량 음이항 회귀모형을 삼각소거법(trivariate reduction technique)을 이용하여 제안하였다. 이 분포에서 산포의 동일성에 대한 스코어 검정과 LR 검정을 유도하고 모의실험을 통하여 각 검정법의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과 스코어 검정과 LR 검정 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 산포의 동일성을 검정하는데 효율적인 검정법으로 나타났다. 하지만 스코어 검정은 LR 검정에 비하여 계산이 간편하다는 장점이 존재하고 모의실험을 통하여 스코어 검정이 LR 검정보다 약간 나은 효율을 보였으므로 산포의 동일성에 대한 검정에서 스코어 검정의 사용을 제안하고자 한다. 더불어 실제 사례에 두 검정법을 적용하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.54-63
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• 2014

우리나라 교통사고의 심각성은 OECD 회원국 평균보다 굉장히 높은 수준이며 보행자 사고는 이보다 더 심각한 상황이다. 그럼에도 불구하고 경찰청은 야간의 불필요한 신호대기를 최소화하고 운전자의 운전편의를 개선하기 위하여 점멸신호운영을 확대하고 있는 추세이다. 비록 경찰청은 점멸신호운영이 사고감소에도 긍정적인 영향을 미친다고 발표하고 있지만, 대부분의 해외연구들은 이와는 상반되는 결과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시내 54개 점멸신호 운영 교차로를 대상으로 점멸신호운영이 교통사고에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제시하였다. 분석자료는 점멸신호가 운영되고 있는 교차로의 3년(2011~2013) 동안 사고자료와 사고에 영향을 미칠 것으로 판단되는 교통량과 교차로 기하구조(교차로면적, 좌회전차로, 차선수 등)를 바탕으로 하였다. 평균보다 분산이 큰 교통사고자료의 고유특성을 반영하기 위하여 음 이항 회귀모형(Negative Binomial Regression Model)을 사용하였으며, 모형구축 결과 보행과 연관된 횡단보도 면적 및 버튼식 보행신호기 개수가 사고와 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 기존 연구결과와는 달리 일반신호운영교차로에 비해 점멸신호운영교차로의 사고안전성이 더 취약한 것으로 분석되었으며, 그 격차는 약 9% 정도로 나타났다.