연령, 성별, 사고 심각도를 고려한 보행취약계층의 교통사고 위험 탐구 - 데이터베이스 설계 및 계층적 베이지안 접근법을 활용하여 - (Expl oring the Risks of Vulnerable Road Users Based on Age, Gender, and Severity of Pedestrian Crashes - Employing Database Design and Hierarchical Bayesian Approaches -)

서지정보

· 발행기관 : (사)위기관리이론과실천
· 수록지 정보 : Crisisonomy / 20권 / 8호 / 117 ~ 129페이지
· 저자명 : 임영빈

초록

이 연구는 대전광역시 79개 행정동 내 보행취약계층의 연령, 성별, 사고 심각도에 따른 상대위험도를 탐구하고자 한다. 이를 위해, 연구의 분석 단위로 행정동을 선택하고, 사고 심각도-연령-성별에 따른 보행자 사고의 상대위험도 파악을 위해 데이터베이스를 구축하였다. 두 종류의 종속변수(즉, 경상과 중상 이상의 사고건수)를 고려하여, 계층적 베이지안 기법에 기반을 둔 공유 구성요소 모형을 개발하였 다. 이 모형을 통해 우리는 연령, 성별, 사고의 심각도에 의한 각각의 영향을 분해하고 구분할 수 있다. 분석 결과에 의하면, 행정동 간 공유된 성별-사고 심각도 사이의 구조화된 공간효과와 중상 이상 사고만 의 비구조화된 고유효과를 확인할 수 있었다. 또한, 모형을 통해 연령-성별의 고유한 잠재효과를 파악할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 종합하여, 사고 심각도, 연령, 성별에 따른 보행자 사고 고위험 지역을 시각화하였다.

영어초록

This research investigates the relative risk faced by vulnerable road users based on age, gender, and severity of crashes across 79 administrative dongs in Daejeon, South Korea. To this end, we employ an administrative dong as the unit of analysis and design a unique database to further examine the relative risks of severity-age-gender-specific pedestrian crashes. We consider two response variables: the number of minor and severe crashes in each dong. A shared component model is developed within a hierarchical Bayesian framework, allowing us to decompose and differentiate the relative influences of age, gender, and crash severity. Our findings confirm the presence of shared spatially structured latent effects between gender and crash severity across dongs along with severe crash-specific unstructured effects. The model also reveals age-gender-specific latent influences. We provide a comprehensive map that delineates these findings, highlighting regions with higher relative pedestrian crash risks concerning age, gender, and crash severity.

참고자료

· 없음