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NTIS 바로가기한국도로학회논문집 = International journal of highway engineering, v.20 no.2 = no.88, 2018년, pp.119 - 126
박민호 (인천발전연구원 교통물류연구실) , 홍정열 (서울시립대학교 교통공학과)
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a crash prediction model at signalized intersections, which can capture the randomness and uncertainty of traffic accident forecasting in order to provide more precise results. METHODS : The authors propose a random parameter (RP) approach to overco...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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선형회귀식의 기본 가정은 무엇인가? | 과거에는 선형 회귀식(linear regression model)이 적용되기도 하였으나, 계수 추정 시 변수 값이 증가할수록 분산 값 또한 증가하게 되어, 선형회귀식의 기본 가정인 등분산성(homoscedasticity)을 만족하지 못하는 문제가 발생하게 되었다. 또한, 분석 기간 동안 특정 도로 지점 및 구간에 교통사고가 발생하지 않았거나, 사고가 적게 발생하는 구간에 대해서는 모형에 의해 음의 사고건수를 예측하는 단점이 있었다(Jovanis and Chang, 1986). | |
가산모형은 어떤 것들이 있는가? | 특히 교통사고 자료는 음이 아닌 영(zero) 이상의 정수 값을 가지는 특징 때문에 대다수의 연구에서 가산모형 (count model)을 적용해 왔다. 가산모형은 포아송 (Poisson)과 음이항(negative Binomial) 모형이 대표적이며, 기타 파생된 모형으로는 영 과잉(zeroInflated), 영 단절(zero-Truncated) 모형 등이 있다. 이와 같은 가산모형의 구축을 통한 연구결과가 교통사고 분석의 기초가 되어왔음은 분명하나 기존에 개발되어 왔던 교통사고 예측모형들은 분석하고자 하는 대상 지점 또는 구간이 가지고 있는 이질성(heterogeneity)을 고려하지 못한다는 단점이 있다. | |
교통사고 예측 및 분석에서 선형 회귀식을 사용할 때 단점은? | 과거에는 선형 회귀식(linear regression model)이 적용되기도 하였으나, 계수 추정 시 변수 값이 증가할수록 분산 값 또한 증가하게 되어, 선형회귀식의 기본 가정인 등분산성(homoscedasticity)을 만족하지 못하는 문제가 발생하게 되었다. 또한, 분석 기간 동안 특정 도로 지점 및 구간에 교통사고가 발생하지 않았거나, 사고가 적게 발생하는 구간에 대해서는 모형에 의해 음의 사고건수를 예측하는 단점이 있었다(Jovanis and Chang, 1986). 이러한 통계적 측면에서의 문제점을 보완하기 위하여 사고건수를 이산 확률변수(discrete random variable)로 접근하는 포아송 회귀식이 제안 되었다(Jovanis and Chang, 1986; Joshua and Garber, 1990). |
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