검색 상세

로지스틱 회귀분석을 활용한 노인 보행자 교통사고 예측모형 개발 연구

A Study on the Elderly Pedestrian-involved severe Accidents Prediction Model Development Using Logistic Regression Analysis

  • 김시원 (아주대학교 일반대학원)

초록/요약

본 연구에서는 초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국의 현실을 반영하여 노인의 정의, 노인 보행자의 행동 특성, 노인 교통사고의 손상 특성을 파악하였고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 선행연구에서는 교통사고 발생 시간대, 노면 표면상태, 가해 운전자 및 차량특성, 기상 요인 등이 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간(`12년∼`21년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 인적요인, 차량요인, 도로 및 환경요인, 사고요인 등 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상 이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 ‘화물 차량’이 도출되었다. 이후, 로지스틱 모형의 적합도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였다. 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측 모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측에 활용 가능하며, 교통안전 측면에서 노인 보행자 교통사고 예방 및 대응 전략 수립에 따른 안전한 도로 이용과 교통사고로부터 사망과 부상의 위험을 줄일 수 있을 것이라 사료된다. 향후, 본 연구에서 적용한 독립변수 이외에 추가적인 보행환경, 교통 인프라, 기상조건, 사회 경제적 지표 등 다양한 독립변수의 발굴 및 스마트 보행자시스템이 전국적으로 활성화된 이후, 변화된 노인 보행사고 추이와 사고 발생 요인에 대한 변화율을 예측 모형에 반영하면 종합적이고 현실에 더 적합한 모형 구축과 맞춤형 노인 보행자 정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

more

목차

제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 방법 및 수행 절차 3
제2장 관련 이론 및 선행연구 고찰 5
제1절 관련 이론 고찰 5
1. 노인의 정의 5
2. 노인 보행자의 행동 특성 8
3. 노인 교통사고의 손상 특성 9
4. 교통사고 예측모형 관련 이론 10
제2절 선행연구 고찰 15
1. 노인 보행자 교통사고 선행연구 15
2. 로지스틱 회귀분석 모델 기반의 사고 예측 연구 18
제3절 시사점 및 연구의 차별성 20
제3장 데이터 수집 및 가공 22
제1절 데이터 수집 22
제2절 데이터 가공 23
제3절 전처리 자료 통계분석 26
1. 노인 보행자 교통사고 현황 26
2. 노인 보행자 교통사고 요인별 분석 30
제4절 변수 선정 36
1. 종속 변수 36
2. 독립 변수 36
3. 더미 변수 39
제4장 예측모형 개발 42
제1절 연구 방법론 42
1. 개요 42
2. 로지스틱 회귀분석 모형의 활용 42
제2절 영향 변수 도출 및 모형 적합도 분석 44
1. 영향 변수 도출 44
2. 모형 적합도 분석 46
제3절 교통사고 예측모형 및 적합성 검증 51
1. 노인 보행자 교통사고 예측모형 51
2. 노인 보행자 교통사고 예측모형 적합성 검증 52
제4절 교통사고 발생 예측률 분석 54
1. 2022년 노인 보행자 교통사고 데이터 활용 54
2. 교통사고 발생 예측률 55
제5장 결론 및 향후 연구방향 58
제1절 결론 58
제2절 향후 연구방향 59
참고문헌 60

more
반출 Meta View 목록