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RPNB모형을 이용한 지방부 신호교차로 교통사고 모형개발

(주)학지사
최초 등록일
2016.06.07
최종 저작일
2015.12
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서지정보

발행기관 : 대한교통학회 수록지정보 : 대한교통학회지 / 33권 / 6호
저자명 : 박민호, 이동민

목차

서론
기존 문헌 고찰
모형 구축
결론 및 향후 연구과제
REFERENCES

한국어 초록

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개
발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간
적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되
는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여
이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계
점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전
용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는
random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경
관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

영어 초록

This study dealt with developing an accident model for rural signalized intersections with random parameter negative
binomial method. The limitation of previous count models(especially, Poisson/Negative Binomial model) is not to explain
the integrated variations in terms of time and the distinctive characters a specific point/segment has. This drawback of the
traditional count models results in the underestimation of the standard error(t-value inflation) of the derived coefficient and
finally affects the low-reliability of the whole model. To solve this problem, this study improves the limitation of traditional
count models by suggesting the use of random parameter which takes account of heterogeneity of each point/segment.
Through the analyses, it was found that the increase of traffic flow and pedestrian facilities on minor streets had positive
effects on the increase of traffic accidents. Left turning lanes and median on major streets reduced the number of accidents.
The analysis results show that the random parameter modeling is an effective method for investigating the influence on traffic
accident from road geometries. However, this study could not analyze the effects of sequential changes of driving conditions
including geometries and safety facilities.

참고 자료

없음

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