표제지
목차
Ⅰ. 연구의 개요 7
제1절 연구의 배경 및 목적 7
제2절 주요 연구내용 8
Ⅱ. 국내외 사고취약구간 선정 방법론 검토 9
제1절 국내 사고 많은 곳 선정 기준 9
제2절 Safety Performance Function(SPF) 11
제3절 Empirical Bayes(EB) 법 15
제4절 Continuous Risk Profile(CRP) 법 20
제5절 Geographically Weighted Regression(GWR) 법 24
제6절 Kernel Density Estimation(KDE) 법 28
Ⅲ. 고속도로 사고취약구간 선정 방법론 적용 사례 36
제1절 사례 연구 개요 36
제2절 대상 구간 데이터 구축 36
제3절 GWR 법과 KDE 법을 이용한 사고 취약구간 선정 39
1. GWR 법의 적용 39
2. KDE 법의 적용 41
3. GWR과 KDE의 비교 43
Ⅳ. 결론 46
참고문헌 48
판권기 52
[표 1-1] 2009년 OECD 회원국 도로교통사고 비교 8
[표 2-1] 국내 교통사고 잦은 곳 선정기준 10
[표 2-2] Kwak et al.(2010)에 사용된 변수 13
[표 2-3] 국내 고속도로 대상 SPF 연구(박신형, 2010) 14
[표 2-4] 전역적 통계량과 국지적 통계량의 차이(Fotheringham 외, 2002) 24
[표 2-5] 커널밀도를 적용한 기존 연구 사례 34
[표 3-1] 분석에 사용된 변수(박신형, 2010) 38
[표 3-2] 전역회귀분석과 지리적 가중회귀분석의 결과 비교(박신형, 2010) 40
[표 3-3] GWR의 그룹별 결과 비교(박신형, 2010) 40
[표 3-4] 사상자별 가중빈도 상위 10% 구간(KDE_W) (박신형, 2010) 43
[표 3-5] 사고취약구간 선정 결과 비교(박신형, 2010) 44
[표 3-6] GWR과 KDE의 비교(박신형, 2010) 45
[그림 2-1] 국내 교통사고 잦은 지점 선정 과정(박신형, 2010) 10
[그림 2-2] Empirical Bayes 법 계산식(Srinivasan 외, 2011) 16
[그림 2-3] Sliding Window 법(Srinivasan 외, 2011) 18
[그림 2-4] Peak Search 법(Srinivasan 외, 2011) 19
[그림 2-5] CRP 다이어그램 예시(Chung 외, 2007) 21
[그림 2-6] CRP 다이어그램을 이용한 사고취약구간 선정 21
[그림 2-7] 서울방향 264km~273km 구간 CRP(김용일 외, 2010) 23
[그림 2-8] Simpson's paradox 예시(박신형, 2010) 25
[그림 2-9] 사고예측모형을 이용한 사고취약구간 판별 개념(박신형, 2010) 27
[그림 2-10] 커널함수의 예 29
[그림 2-11] 커널밀도의 개념(Bailey and Gatrell, 1995) 29
[그림 3-1] 고속도로 데이터 지오코딩 자료(박신형, 2010) 37
[그림 3-2] 전체 노선구간 사고밀도지도(박신형, 2010) 41
[그림 3-3] 국지적 범위의 사고밀도지도(박신형, 2010) 42