고령운전자 운전 및 신체특성을 반영한 교통사고 분석 연구
(주)학지사
- 최초 등록일
- 2015.03.25
- 최종 저작일
- 2012.12
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서지정보
ㆍ발행기관 : 대한교통학회
ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 30권 / 6호
ㆍ저자명 : 임삼진, 박준태, 김영일, 김태호
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 검토 및 착안점 정리
Ⅲ. 변수 선정 및 기초통계분석
Ⅳ. 영과잉 회귀분석을 활용한 모형개발
Ⅴ. 결론
한국어 초록
65세 이상 고령운전자의 경우 지난 10년 새 교통사고건수는 3만 7,000건에서 27만 4,000건으로 무려 640.5% 증
가되었다. 이는 전체사고에서 차지하는 비율이 1.2%에서 3.1배 증가한 3.7%를 차지하고 있는 것으로 교통안전 관련
기관에서는 여러 대책을 강구하고 있다. 무엇보다 고령운전자의 행동특성 및 신체특성에 대한 심층연구를 통해 안전
대책과 연계하는 방안이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 고령운전자의 행동특성을 측정할 수 있는 운전자 적성
검사(Driving Aptitude) 항목과 교통사고 자료를 토대로 고령운전자 운전특성과 사고특성을 연결한 실증연구를 수행
하였다. 영향모형 개발을 위해 활용한 방법론은 영과잉 회귀모형을 적용하였고, ZIP 회귀모형과 ZINB 회귀모형에
대하여 베이지안 추론을 이용한 사고예측 모형을 선택하였다. AAE분석결과 ZIP 회귀모형이 적합하며, 3가지 변수
속도예측, 주의전환, 인지능력이 고령자사고와 영향관계에 있음을 확인할 수 있었다.
영어 초록
The number of traffic accidents caused by elderly drivers over the age of 65 has surged over the past ten
years from 37,000 to 274,000 cases. The proportion of elderly drivers’ accidents has jumped 3.1 times from 1.2%
to 3.7% out of all traffic accidents, and traffic safety organizations are pursuing diverse measures to address the
situation. Above all, connecting safety measures with an in-depth research on behavioral and physical
characteristics of elderly drivers will prove vital. This study conducted an empirical research linking the driving
characteristics and traffic accidents by elderly drivers based on the Driving Aptitude Test items and traffic
accident data, which enabled the measurement of behavioral characteristics of elderly drivers. In developing the
Influence Model, we applied the zero-inflated Poisson (ZIP) regression model and selected an accident prediction
model based on the Bayesian Influence in regards to the ZIP regression model and the zero-inflated negative
binomial (ZINB) regression model. According to the results of the AAE analysis, the ZIP regression model was
more appropriate and it was found that three variables? prediction of velocity, diversion, and cognitive ability? had
a relation of influence with traffic accidents caused by elderly drivers.
참고 자료
없음
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