Bayesian 방법을 이용한 노면요철포장 설치에 따른 사고전환 효과분석
An Analysis on the Effect of Installing Rumble Strips on Reduction in Accident Severity Using a Bayesian Method
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초록
본 연구는 갓길에 설치된 노면요철포장 설치에 따른 사전-사후 비교 분석에 관한 연구로서, 현재 국내 교통사고 개선효과 분석시 사용되고 있는 단순사고비교분석법의 문제점을 보완할 수 있는 방안을 모색하고 있으며, 현재 국내의 교통사고 개선효과 분석에서 고려하지 못하고 있는 교통사고의 자연적 변화추세 및 교통특성 변수 등을 고려하여 합리적으로 개선효과를 평가하고자 하였다. 본 연구의 분석은 사고심각도 모형을 기반으로 한 Empirical Bayesian 방법을 이용하여 기존 사고이력자료(Historical Accident Data)와 참조집단(Referencing Group)의 사고예측모형을 종합하는 방법으로 진행하였다. 연구결과, Empirical Bayesian을 이용한 사고심각도(EPDO) 모형식과 가중치가 개발되었으며, 현재 국내의 사고개선효과 분석시 사용되고 있는 단순 사고건수 비교법에 의하면 40∼50% 정도의 개선효과를 보이는 것으로 분석된 것에 반해, Empirical Bayesian 방법으로 효과분석을 실시한 결과는 14∼28%의 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 개선효과의 차이는, 기존의 사전ㆍ사후 효과분석이 사고의 자연적인 시간변화 특성인 사고 증가 및 감소추세를 반영하지 못하기 때문인 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서 제시하고 있는 베이지안 분석방법론은 과대 산정되는 효과분석 결과를 개선하기 위해서, 또 교통안전시설물과 관련된 교통사고 개선효과 분석시 널리 이용될 수 있으며, 보다 합리적인 효과측정도 가능하게 해줄 것이다.
Abstract
This study examined the limit of before-after comparison analysis of the effect of rumble strips installed on shoulders and presented the results of effect analysis by new Bayesian Method. The Bayesian Analysis Method developed formulas for forecasting the number of accidents by taking into account the changes in traffic conditions and trends of accident fluctuations that were not considered by existing methods and it estimates the number of post accidents by weight-averaging historical data of accidents on the above. The effects were measured at 20% lower than those of the existing effect analysis when Bayesian Method is used. It can be said that existing before-after effect analysis measured the effects somewhat excessively. This Bayesian method can be widely used with measuring the effect after installing traffic safety facilities and it will make it possible to analyze the effect more rationally.
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