초록 ▼

선형회귀분석의 단점을 극복하고, 교통사고자료와 같은 가산자료를 분석하는 데 있어 적절한 모형을 설정하여 교통사고발생에 대한 인과관계를 찾는 데 있다. 전북지역 3개 도시(전주, 익산, 군산)에서 영업중인 택시운전자를 대상으로 한 조사자료를 활용하여 행태적 및 환경적 측면에 대한 교통사고원인요소에 대해 분석한다.
연구의 진행은 첫째, 택시교통사고와 같은 가산자료분석에 일반적으로 활용되는 모형이 포와송모형인데. 이에 대한 적합성을 진단한다. 자료상에 과산포(overdispersion)가 존재 한다면 포와송모형을 적용하는 것은 불합

선형회귀분석의 단점을 극복하고, 교통사고자료와 같은 가산자료를 분석하는 데 있어 적절한 모형을 설정하여 교통사고발생에 대한 인과관계를 찾는 데 있다. 전북지역 3개 도시(전주, 익산, 군산)에서 영업중인 택시운전자를 대상으로 한 조사자료를 활용하여 행태적 및 환경적 측면에 대한 교통사고원인요소에 대해 분석한다.
연구의 진행은 첫째, 택시교통사고와 같은 가산자료분석에 일반적으로 활용되는 모형이 포와송모형인데. 이에 대한 적합성을 진단한다. 자료상에 과산포(overdispersion)가 존재 한다면 포와송모형을 적용하는 것은 불합리하며, 적절한 대안 모형을 찾아야 한다. 둘째, 본 연구에서의 종속변수는 교통사고발생수인데 교통사고자료의 특성상 운전자가 교통사고를 발생시키지 않았을 때 영(0 : zero counts)으로 대답한다. 이는 설문조사 당시를 기준으로 하여 특정기간 동안 교통사고를 전혀 발생시키지 않았을 경우와 조사대상 기간 내에 택시운전영업을 하지 않은 경우 등으로서, 이론적으로 교통사고 무발생확률에 대해 과장하여 측정함으로서 자료상의 이질성(heterogeneity)를 발생시켜 모형의 신뢰성을 떨어뜨린다. 이와 같은 이질성을 고려하는 모형을 구축한다. 셋째, 구축된 다양한 모형 중에서 자료속성을 가장 효과적으로 반영하는 모형을 선정하여 신뢰성을 검토 하고 한계효과분석을 통해 운전자의 사회경제적 및 기타 환경 변화에 따른 교통사고발생의 민감정도를 파악한다.
지금까지의 교통사고 분석 시 활용되는 선형회귀모형의 단점을 보완하고 이산확률분포를 갖는 가산자료의 분산특성을 파악하여 이에 적절한 모형적용의 가능성을 살펴보았다. 영업중인 회사택시운전자를 대상으로 한 조사자료를 활용하여 과산포현상과 이질성의 존재를 통계적 검증을 통해 확인하였고, 신뢰성이 확보될 수 있는 최적의 모형을 선정하였다. 또한, 선정된 모형의 변수가 기준 단위만큼 변화될 때, 얼마만큼 교통사고발생에 영향을 주는지를 분석하는 민감도에 대한 한계효과가 제시되었다. 교통사고는 사람과 자동차, 도로환경 등의 여러 요인들이 결합되어 발생되므로 이들 요인들에 대한 과학적, 심층적인 조사와 분석을 통하여 사고요인을 사전에 제거함으로서 유사한 형태로 반복되는 사고를 예방하는 것이 중요하다. 특히, 교통사고율이 다른 수단에 비해 높은 택시에 대한 교통사고 발생요인을 분석하는 것은 전반적인 사회의 교통사고율을 낮추는데 중요하다. 연구는 택시교통사고에 영향을 주는 행태적 및 환경적 측면의 인과요소를 분석함으로서 사고를 미연에 방지하거나 최소화 할 수 있는 기초 방안을 탐구할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼

The study tries to overcome the drawbacks of linear regression analysis about count data and find causal relationships of traffic accidents by establishing the model for count data such as taxi traffic accidents
The study establishes the model considering overdispersion appeared frequently in cou

The study tries to overcome the drawbacks of linear regression analysis about count data and find causal relationships of traffic accidents by establishing the model for count data such as taxi traffic accidents
The study establishes the model considering overdispersion appeared frequently in count data and applies the model into traffic accidents by taxi drivers. The model usually used in current research on count data is based on linear regression analysis because of its simple concept and easy usage. But linear regression model has the following shortcoming; unreflection of non-negative integer characteristics in count data, unreliability of forecasting results, and not offering of discrete probability on traffic accident frequencies. The model appropriate for analyzing count data is poisson regression model. However, the poission regression model is based on the concept that expected mean of distribution is equal to variance. The most count data has variance greater than mean, which results in underestimating standard error. In study, overdispersion test is used to estimate the degree of statistical difference between mean and variance. The result of test proves that traffic accident data can not be applied into the poisson regression model. Zero inflated poisson model is chosen as the best. Likelihood ratio test and Theil's inequality coefficient test are applied for the validity of variables and for accuracy of estimating model Lastly, Sensitivity analysis is performed to know the marginal effects of socio-economic characteristics on traffic accidents
By utilizing the survey data on company taxi drivers in Jeonju, Iksan and Kunsan cities, overdispersion and heterogeneity existing in those data are tested by statistical verification and then the optimal model with higher reliance and accuracy is proposed. Also, Sensitivity analysis, called as marginal effects, is performed to know the change of traffic accidents depending on the change in drivers' socio-economic characteristic and other elements. It should be stressed to analyze primary factors of taxi accidents whose rate is higher than any other vehicle in order to diminish the entire traffic accidents in the cities as well as to gain trust in public transportation. This study is expected to help building fundamental countermeasures to prevent or reduce traffic accidents by analyzing casual relationship of behavioral and environmental aspects influencing taxi accidents.

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문...2
• 1. 국문요약문...2
• Ⅱ. 연구결과 요약문...3
• 1. 국문요약문...3
• 2. 영문요약문...4
• Ⅲ. 연구내용...5
• 1. 서론...5
• 2. 교통사고 분석모형...6
• 3. 모형의 추정...8
• 4. 결론...12
• 5. 인용문헌...12