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교통사고 발생 분포 변화에 대한 연령-기간-코호트 분석

Age-Period-Cohort Analysis of Changes in Traffic Accident Distribution

  • 소형준 (소형준, 아주대학교 일반대학원)

초록/요약

최근 우리나라 전체 교통사고는 감소하고 있으나 65세 이상 고령자 교통사 고 발생건수와 비중은 증가하고 있는 추세이다. 하지만 인구 고령화에 따른 영향을 반영하여 주민등록연앙인구 대비 연령별 가해자 교통사고 발생률을 분석해보면 65세 이상으로 갈수록 교통사고 발생률은 감소하는 것으로 나타 난다. 또한, 지난 20년간 인구 10만명 당 교통사고 발생건수를 비교해 보면 연령-교통사고 분포의 정점이 2004~2008년에는 45~49세에서 형성되었으 나 2009~2013년에는 50~54세로 이동해 갔고 2014~2018년에는 55~59세 로, 2019~2023년에는 60~64세로 이동하는 것으로 나타났다. 즉, 연령-교 통사고 분포의 정점이 우측으로 이동하고 매년 변화되고 있는 것이다. 본 연구에서는 이러한 현상에 주목하여 단순히 고령운전자의 교통사고 위 험성이 높다는 일반적인 인식에서 벗어나 교통사고 발생률이 높은 특정 ‘연 령’대가 존재하거나 출생연도가 같은 특정 세대 ‘코호트’가 연도와 연령이 변 화함에 따라 연령-교통사고 분포의 정점을 이동시키고 있는지, 또는 교통과 관련한 법령 개정, 사회적 사건 등에 따라 특정 ‘기간’에 교통사고 발생률의 차이가 발생되지는 않는지에 대해 분석하고 검증해 보고자 한다. 분석의 기법은 이러한 가설을 동시에 고려하여 분석하기 위해 연령-기간- 코호트(Age-Period-Cohort Analysis; APC 분석) 효과 분석기법을 활용해 교통사고 발생률에 미치는 영향에 대해 독립적으로 추정해 보고자 한다. 또 한 각 효과의 원인이 될 만한 변수들을 설정하고 회귀분석을 통해 교통사고 발생률과의 상관관계에 대해 분석해 볼 것이다. 이 연구의 성과는 교통사고 발생분포 변동의 원인에 대해 분석하고 맞춤형 교통안전정책을 수립하여 보 다 효율적으로 교통사고를 감소하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 주제어 : 교통사고, 연령 효과, 기간 효과, 코호트 효과, APC 분석

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목차

제 1 장 서 론 1
제 1 절 연구배경 및 목적 1
제 2 절 연구의 수행 절차 및 방법 3
제 2 장 관련 이론 및 선행연구 고찰 6
제 1 절 현황 및 연령-교통사고 분포의 변동성 분석 6
제 2 절 이론적 배경 13
1. 연령, 기간, 코호트 효과의 의미 13
2. 연령-기간-코호트 분석(APC Analysis) 17
3. APC 모형의 식별 문제(Identification Problem) 19
4. 모형개발 적용 통계적 이론 20
제 3 절 선행연구 고찰 25
1. 교통 분야에서의 연구 25
2. 의료 분야에서의 연구 31
3. 범죄율자살률 분석 분야에서의 연구 32
4. 기타 분야에서의 연구 33
제 4 절 기존 연구와의 차별성 34
제 3 장 연구 방법론 및 자료 수집 35
제 1 절 연구 방법론 및 절차 35
제 2 절 데이터 선정 및 수집 37
1. 기본 데이터 37
2. 원인분석 데이터 49
제 4 장 분석모형 개발 및 분석결과 51
제 1 절 분석모형 개발 51
1. 모형 개발 절차 51
2. 분석모형 개발 52
제 2 절 분석결과 55
1. 전체 교통사고 발생건수 대상 분석 55
2. 유형별 교통사고 발생건수 대상 분석 77
3. 지역별 교통사고 발생건수 대상 분석 90
제 5 장 결 론 94
제 1 절 결론 및 한계점 94
1. 분석 결과의 요약 및 정책적 함의 94
2. 한계점 및 향후 연구과제 99
제 2 절 정책 제언 101
참고 문헌 109

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