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고령화 수준별 교통사고 심각성 분석
Analysis of Traffic Accident Severity by Aging Level 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.33 no.4, 2018년, pp.105 - 110  

김태양 (충북대학교 도시공학과) ,  박병호 (충북대학교 도시공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Korea has entered to 'aged society', which the elderly people over 65 years old is over 14% of total population. This paper aims to analyze the traffic accident by aging level. In pursuing the above, this paper focuses on modeling the traffic accident severity based on three aging levels. The main r...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 연구는 고령화 수준별 교통사고를 분석하는 데 그 목적이 있으며, 이를 위해 고령화 수준별 사고 모형 개발에 중점을 둔다. 이 연구는 고령화를 감안한 교통안전 대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

가설 설정

  • 가설 검정은 고령화 수준별 중상이상 사상자비율의 차이를 확인하기 위함이며, 일원분산분석과 사후검증(수준-수준 간)이 실시된다. 이 연구의 귀무가설은 ‘고령화 수준별 중상이상 사상자비율의 차이가 없다’이며, 구분 기준은 UN의 기준을 준용한다. Table 3은 가설검정 결과를 나타낸 표이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인구 고령화 현상이란? 인구 고령화 현상이란 전체 인구 중 65세 이상의 고령인구 비중이 높아지는 것을 의미한다. UN에서는 ‘고령화사회’(aging society)를 고령인구비율 7% 이상, ‘고령사회’(aged society)를 14% 이상, 그리고 ‘초고령사회’(super-aged society)를 20% 이상으로 정의한다.
UN에서는 ‘고령화사회’(aging society)를 어떻게 정의하는가? 인구 고령화 현상이란 전체 인구 중 65세 이상의 고령인구 비중이 높아지는 것을 의미한다. UN에서는 ‘고령화사회’(aging society)를 고령인구비율 7% 이상, ‘고령사회’(aged society)를 14% 이상, 그리고 ‘초고령사회’(super-aged society)를 20% 이상으로 정의한다.
고령운전자가 신체능력 저하에 따라 인지 및 상황판단 능력이 떨어지는 것을 해결하기 위해 저자가 제안 한 방법은? 저자들은 고령운전자가 신체능력 저하에 따라 인지 및 상황판단 능력이 떨어짐을 언급하였다. 이러한 문제의 해결 방안으로 저자는 고령운전자 보호 표지의 의무 부착 및 고령자에 대한 안전교육 방법의 다양화 등을 제안하였다1).
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참고문헌 (9)

  1. S. G. Shin and M. S. Cho, "A Study on Traffic Accident Prevention through Older Driver's Characteristics Analysis", Journal of Korean Public Police and Security Studies, Vol. 7, No. 2, pp.157-185, 2010. 

  2. J. T. Park, J. T. Ko and S. B. Lee, "Developing Older Driver's Accident Injury Severity Model for Accident Type : An Application of Ordered Probit Model", Journal of Transport Research, Vol. 17, No. 4, pp.85-94, 2010. 

  3. S. J. Lim, J. T. Park, Y. I. Kim and T. H. Kim, "Analysis of Elderly Drivers' Accident Models Considering Operations and Physical Characteristics", Korean Society of Transportation, Vol. 17, No. 6, pp.75-83, 2012. 

  4. J. S. Oh, E. Y. Lee, J. B. Ryu and W. Y. Lee, "An Analysis for Main Vulnerable Situations and Human Errors of Elderly Drivers Traffic Accidents", Journal of Transport Research, Vol. 22, No. 4, pp.57-75, 2015. 

  5. J. M. Jang, J. S. Choi and T. H. Kim, T-H, "Analyzing Driving Environment Effects on Severity of Elderly Driver's Traffic Accidents", Journal of Transport Research, Vol. 24, No. 1, pp.79-94, 2017. 

  6. G. R. Lovegrove and T. Sayed, "Macro-level Collision Prediction Models for Evaluating Neighbourhood Traffic Safety", Canadian Journal of Civil Engineering, Vol. 33, pp.609-621, 2006. 

  7. A. Naderan and J. Shahi, "Aggregate Crash Prediction Models: Introducing Crash Generation Concept", Accident Analysis & Prevention, Vol. 42, pp.339-346, 2010. 

  8. N. Y. Park, T. Y. Kim and B. H. Park, "Development of Accident Density Model in Korea", J. Korean Soc. Saf., Vol. 32, No. 3, pp.130-135, 2017. 

  9. T. Y. Kim and B. H. Park, "Analysis of Traffic Accident Severity by the Level of Traffic Culture", J. Korean Soc. Saf., Vol. 33, No. 1, pp.142-147, 2018. 

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