본 연구에서는 감마족 분포(Erlang, Log-Logistic, Rayleigh)을 적용한 NHPP 소프트웨어 개발 비용 모형의 속성을 새롭게 분석하였고, 모형의 속성을 검증하기 위해 Goel-Okumoto 기본 모형과 비교한 후, 이를 근거로 최적의 모형도 제시하였다. 소프트웨어 신뢰도를 분석하기 위하여 시스템 운영 중 랜덤하게 발생한 고장 시간 데이터를 활용하였고, 모수의 계산은 최우추정법을 사용하여 해결하였다. 다양한 속성 분석(평균값 함수, 개발 비용, 최적의 방출시간)을 통하여 종합적으로 평가한 결과, Rayleigh 모형이 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존 연구 사례가 없는 감마족 분포를 적용한 소프트웨어 개발비용 모형의 속성을 새롭게 규명하였다. 또한, 개발자들이 초기 단계에서 본 연구 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 기초적인 설계 데이터도 제시할 수 있었다.
사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
우리나라의 교통사고는 2000년 이후 감소세를 보이고 있으나 2006년 이 후 감소세가 둔화되고 있는 실정이다. 과거 교통안전의 개선방안으로 도로선형 개선과 같은 물리적 개선방안을 통해 사고감소에 큰 효과를 보았으나 이에 대한 효용성이 한계에 왔다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 운전자 성격특성과 교통사고가 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 이를 위해 사고를 유발한 운전자들을 대상으로 성격검사를 포함한 설문을 시행하였다. 또한, 교통사고와 연관성이 높은 것으로 제시되고 있는 '사고호발성향'에 대한 영향력을 살펴보고자 한다. 이를 위해 연구대상자는 사고를 1건 이상 유발한 운전자들만을 대상으로 사고 다발 특성모형을 구축하였다. 그 결과, 성격특성별로는 총 9개(신경증적 경향성(N), 허위성(L), 정신병적*신경증적(PN), 정신병적*허위성(PL), 외향성*허위성(EL), 신경증적*허위성(NL), 충동성(IMP), 모험성(VEN), 감정이입성(EMP))의 항목이 유의한 성격요인으로 나타났다. 이 중, 단일성격항목에 편중된 성격은 사고를 증가시키는 영향이 높은 것으로 나타났다. 단, 복합성격항목도 함께 높은 경우에는 사고를 증가시키는 영향력을 다소 감소시키는 것으로 나타났다.
최근 고속도로 본선구간에서 발생한 교통사고에 대한 연구가 다수 수행되고 있으나, 램프와 같이 본선 외 구간에 대한 교통안전을 다루는 연구는 미미한 실정이다. 최근 5년(2015년~2019년)동안 램프에서 발생한 사고는 총 6,717건으로 이는 전체 고속도로 사고의 약 15%를 차지한다. 본 연구에서는 고속도로 램프구간에 대해 보다 정확한 사고 예측 모형을 제공하기 위해 포아송 감마(PG)와 포아송 역가우스(PIG)와 같은 다양한 통계 분포를 비롯하여 랜덤효과와 같은 기법을 적용하여 Simple 및 Full SPF를 구축하고 비교하였다. 교통 및 도로 기하구조 데이터는 로드뷰와 같은 다양한 시스템에서 수집되었다. 분석 결과, PIG 모형은 일반적으로 더 정확한 사고 예측을 제시하며, Simpe SPF와 Full SPF 모두에서 임의효과 모형이 더욱 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 교통실무자들에게 정확한 사고 예측 모형을 기반으로 램프구간 교통안전을 증대시키고 이해할 수 있는 참고자료로써 활용될 수 있다.
소프트웨어 시스템의 대규모자료의 적용 때문에 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 개발에 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 고장시간에 관련된 소프트웨어 신뢰성장모형이 제안되었다. 이러한 검사시간은 미리 정해진 절단 고정 시간을 의미한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 강도함수, 평균값 함수 및 신뢰도와 모수추정에 대하여 나열하고 파레토 분포를 수명분포로 적용한 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우 추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{SQ}$(결정계수)를 이용하고 예측 값과 실제 값의 차이에 의존한 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
일반적으로 특정한 작업에 익숙해진다는 것은 그 작업에 투입되는 노력에 비해 산출되는 성과가 보다 뚜렷해진다는 것을 의미한다. 동일한 양이나 정도의 노력을 들여 특정한 작업을 반복적으로 수행하게 되면 초기 시점보다 원하는 성과를 기대 이상으로 얻게 된다는 것을 의미한다. 이를 학습곡선효과(learning-curve effects)'라고 한다. 본 연구에서는 특정한 작업을 반복시행한 결과가 개수형인 형태로 측정되는 변수에 대해 (역)S자 형태를 가지는 통계적 모형을 적용하고자 한다. 다양한 모의실험 하에서의 모형의 성능을 평가하고 특정질환으로 인한 사망자 자료에 적합하였다.
계수(Count) 데이터는 반응변수가 음이 아닌 계수로, 자동차 사고건수나 지진이 일어난 횟수, 보험처리 발생건수 등을 말한다. 이런 경우에는 주로 포아송 회귀모형을 사용하지만, 평균과 분산이 동일한 경우만 이용될 수 있다는 제약이 따른다. 실증적 자료에서는 그룹 간 이질성으로 인해 분산이 매우 큰 과대산포(Overdispersion) 현상을 볼 수 있는데, 이를 무시할 경우 회귀계수나 표준오차가 편의되는 현상이 발생한다. 보험은 보장성 개념이 강하기 때문에 실제로 보험처리가 발생하지 않는 경우가 많아, 보험처리 건수에 '0'값이 있을 수 있다. 본 논문에서는 '0'값이 많은 자료의 분석을 위해 제로팽창 모형(Zero-Inflated Model)을 고려하고, 여러 모형들의 효율성을 실증자료를 통하여 비교하였다. 실증 자료 분석 결과, 과대산포와 제로팽창 현상이 존재하는 자료에서 제로팽창 음이항 모형(Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model)이 가장 효율적인 모형임을 보여 주었다.
일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고 예측모형을 개발하고자한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로서, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.
이 연구는 고령운전자의 사고를 다루고 있다. 본 논문은 고령운전자와 일반운전자 사이의 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 두 운전자 집단 간의 차이를 검증하고, 포아송 및 음이항 회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고령운전자와 일반운전자 사고의 차이점이 시간대별, 사고유형별 등으로 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 고령 및 일반운전자 총 3개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 공통변수와 특정변수를 활용하여 고령 일반 운전자 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.
과학기술이 급속하게 발전함에 따라 더 강력한 소프트웨어 기능의 급속한 발전과 함께 소프트웨어의 복잡성이 크게 증가함으로써 소프트웨어 테스트 및 신뢰성 평가의 어려움이 증가하고 있다. 소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송 과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는, 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장 소프트웨어 NHPP 모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 상호 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰도 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 유한고장 모형이 무한고장 모형보다 효율적으로 좋게 나타났으며, 이 과정에서 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 본 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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