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일반화 극단치분포를 이용한 일 최대 교통사고 분석

원문정보

An Analysis of Daily Maximum Traffic Accident Using Generalized Extreme Value Distribution

김준석, 김대성, 윤상후

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초록

영어

In order to cope with traffic accidents efficiently, the maximum number of traffic accidents, deaths and serious injuries that can occur during the day should be presented quantitatively. In order to examine the characteristics of traffic accidents in different regions, it was divided into the Seoul metropolitan area, Chungcheong area, Gyeongbuk area, Honam area, and Gyeongnam area and was suitable for the generalized extreme value distribution (GEV). The parameters of the GEV distribution were estimated by the L-moments, and the Anderson-Darling test and the Cramer-von Mises test confirmed the suitability of the distribution. According to the analysis, the maximum number of traffic accidents that can occur once every 50 years is 401 in the Seoul metropolitan area, 168 in the South Gyeongsang region, 455 in the North Gyeongsang region, 136 in the Chungcheong region and 205 in the South Jeolla region. Compared to the Seoul metropolitan area, which has a large population and car registration, the number of traffic accidents is relatively high due to the large area, mountainous areas, and logistics movement caused by the industrial complex.

한국어

대형 교통사고는 많은 인명피해를 동반한다. 교통사고를 효율적으로 대처하기 위해선 하루 동안 발생할 수 있는 최대 교통사고 수와 사망자 수, 중상자 수가 정량적으로 제시되어야 한다. 본 연구는 교통사고분석시스템에서 제공하는 2005년부터 2018년까지 전국에서 발생한 일 최대 교통사고 수, 사망자 수, 중상자 수 자료를 사용하여 15년, 30년, 50년에 한 번 발생할 수 있는 최대값을 제시하고자 한다. 지역별 교통사고의 특성을 살펴보기 위해 수도권, 충청권, 경북권, 호남권, 경남권으로 구분하여 일반화극단치분포(GEV분포)에 적합시켰다. GEV분포의 모수는 L-적률추정법으 로 추정하였고, Anderson Darling 검정과 Cramer-von Mises 검정으로 분포의 적합성을 확인하였다. 분석결과 50년 에 한 번 발생할 수 있는 일 최대 교통사고 수는 수도권 401건, 경남권 168건, 경북권 455건, 충청권 136건, 호남권 205건이다. 인구수와 자동차 등록수가 많은 수도권에 비해 경북권은 면적이 넓고 산지지형이 많으며 산업공단으로 인 한 물류이동이 많아 교통사고 수가 상대적으로 높게 나타났다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법론
2.1 GEV분포
2.2 L-적률추정법(L-moments)
2.3 모형의 적합도 검정
2.4 재현수준(Return Level)
3. 연구자료
4. 연구결과
4.1 일 최대 교통사고 발생 수
4.2 일 최대 사망자 수
4.3 일 최대 중상자 수
5. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 김준석 Junseok Kim. 대구대학교 일반대학원 통계학과 석사과정
  • 김대성 Daesung Kim. 대구대학교 일반대학원 통계학과 석사과정
  • 윤상후 Sanghoo Yoon. 대구대학교 수리.빅데이터학부 조교수

참고문헌

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