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영어

The purpose of this study is to develop traffic accident models based on spatial effects and traffic accident data characteristics. Statistical models are constructed with the number of traffic injuries observed from 277 segments of interstate highway I-5 in Washington for 9 years from 1999 to 2007 as a response variable. A significance test for Moran’s Index is conducted to determine whether or not spatial autocorrelation exists among the segments. Spatial zero Inflated model and spatial hurdle model are used to reflect excessive zeros in the response variable as well as spatial effects. Those models are found to be appropriate to handle the data according to DIC. Therefore, we propose these models as an optimal traffic accident model, which allows us to determine the effect of major factors of traffic accidents by investigating the influence of each explanatory variable in the models.

한국어

본 연구에서는 교통사고 자료의 특성 및 공간효과를 반영한 교통사고 모형을 개발하였다. 미국 I-5 고속도로를 277개의 동일한 구간으로 구분하여 1999년부터 2007년까지 발생한 교통사고 자료를 활 용하였다. 공간모형의 활용성 여부를 판단하기 위해 모란지수(Moran’s I)를 통하여 구간별 공간상관 성이 존재하는지 검정하였다. 교통사고 발생건수 자료에서 팽창된 0값을 확인하였으며 이러한 특성 을 반영하기 위해 기존의 가산자료 모형이 아닌 영 과잉 모형(Zero Inflated Model)과 허들 모형 (Hurdle Model)을 활용하였다. 본 연구에서는 공간효과를 반영한 공간 영 과잉 모형(Spatial Zero Inflated Model)과 공간 허들 모형(Spatial Hurdle Model)을 적합하였다. 분석 결과, DIC를 통해 팽창된 0의 특성을 반영한 공간 영 과잉 모형과 공간 허들 모형의 우수함을 확인하였다. 따라서 이를 최적의 교통사고 모형으로 제안하고 각 설명변수의 영향력을 통해 교통사고 발생에 영향을 주는 주요 요인 들의 효과를 정확하게 확인할 수 있다.