• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.103-111
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• 2011

유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제29권4호
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• pp.95-101
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• 2011

이 연구는 2004년부터 2007년까지 청주시 50개 교차로에 대한 패널자료를 이용한 교통사고 모형을 다루고 있다. 패널자료는 동일한 샘플을 이용하여 매년 반복적으로 수집된 자료를 의미한다. 연구의 목적은 위의 패널자료를 이용하여 교통사고 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 TSCSREG에 포함된 다양한 모형 중 최적의 모형을 도출하는데 중점을 두고 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 교통사고의 다양한 요인들을 설명하는 4개의 패널자료 모형이 개발되었다. 둘째, 고정효과모형의 독립변수 t값이 임의효과모형에 비하여 더 작은 것으로 분석되었다. 마지막으로 교차로의 횡단보도수와 총 교차로수가 사고에 정(+)의 효과를 보이는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제29권5호
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• pp.19-32
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• 2011

도로교통 안전분야에 투자되는 예산분야는 일반적으로 교통안전시설분야(Engineering), 교통단속분야(Enforcement), 교통안전교육 및 홍보분야(Education)의 3가지로 구분하고 있으며, 이것을 3E 정책이라 한다. 본 연구에서는 이러한 항목별 투자가 도로교통사고 감소에 어느 정도의 영향을 미치는 가에 대해 패널분석을 통해 추정하고자 하였다. 종속변수는 교통사고 건수, 사망자, 부상자수로 구분하였고, 설명변수로는 기존 연구에서 주로 이용되었던 인구, 자동차등록대수, 도로연장거리에 본 연구의 주된 관심사인 교통안전시설투자예산, 교통안전교육 및 홍보예산, 단속건수를 15개 지방자치단체의 지역자료와 1992년부터 2007년까지의 연도별 자료를 사용하였다. 전체 교통사고를 종속변수로 한 분석결과 동일한 투자액에 대비하여 교통안전교육 및 홍보투자가 시설투자에 비해 효과가 큰 것으로 분석되었다, 또한 6가지 세부교통사고로 분리한 분석결과에서도 동일한 결과를 보여 현재 교통 안전시설투자 위주로 이루어지고 있는 교통안전예산을 교통안전교육 및 홍보에도 분배될 필요성이 있음을 시사하고 있다.

• 한국안전학회지
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• 제27권3호
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• pp.141-146
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• 2012

This study deals with the accident model using panel data which are composed of time series data of 2005 through 2007 and cross sectional data of link sections in Cheongju. Panel data are repeatedly collected over time from the same sample. The purpose of the study is to develop the traffic accident model using the above panel data. In pursuing the above, this study gives particular attentions to deriving the optimal models among various models including TSCSREG (Time Series Cross Section Regression). The main results are as follows. First, 8 panel data models which explained the various effects of accidents were developed. Second, $R^2$ values of fixed effect models were analyzed to be higher than those of random effect models. Finally, such the variables as the sum of the number of crosswalk on intersections and sum of the number of intersections were analyzed to be positive to the accidents.