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Building Small Area-level Crash Models Associated with Distracted Driving through Data Mining and Bayesian Approaches - A Case Study in Northern Ohio, U.S. -
데이터마이닝과 베이지안 기법을 활용한 소규모 지역의 부주의 운전에 의한 교통사고 위험 모형 구축 - 미국 오하이오주 북부 지역을 대상으로 -
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- 발행기관
- 위기관리 이론과 실천 바로가기
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- 간행물
- 한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제20권 제3호 (2024.03)바로가기
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- 페이지
- pp.103-116
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A452594
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원문정보
초록
- 영어
- This study aims to identify influential factors affecting the relative risks of vehicle crashes related to distracted driving at small area-levels (i.e., census block group) in Northern Ohio, U.S. To this end, we utilize data mining techniques to analyze publicly available data from multiple sources, which include spatial, sociodemographic, and environmental features alongside crash data. We then develop several generalized linear mixed models using a full Bayesian hierarchical formulation. The selected optimal model indicates that factors such as gross activity density, landuse mix, and density of intersection appear to increase the relative risks of vehicle crashes due to distracted driving, while population density contributes to reducing these risks. In addition, we observe substantial random fluctuation of residuals originating from both block-group and census tract level variability across the study region. These findings allow us to help build regional transportation safety policies to mitigate negative consequences of distracted driving.
- 한국어
- 이 연구는 미국 오하이오주 클리블랜드-엘리리아 핵심기반 통계영역의 소규모 지역(센서스 블록그룹)에 서 발생한 부주의 운전에 의한 교통사고의 상대위험도에 영향을 미치는 요인 탐색을 위한 연구이다. 이를 위해 공간정보, 사회인구학 및 환경 정보와 교통사고 등을 포함한 다양한 분야의 공공 데이터 수집과 데이터 마이닝 기법이 활용되었다. 구축된 자료를 바탕으로 계층적 베이지안 기법을 적용하여 일반화선형모형 기반의 교통사고 분석 모형을 개발하였다. 선정된 최적모형에 따르면, 고용과 직장 등 사람들의 활동 밀도, 토지이용의 다양성, 교차로 밀도의 경우 부주의 운전에 의한 교통사고의 상대위 험을 높이는 것으로 나타났다. 반면, 인구밀도는 교통사고의 위험을 감소시키는 것으로 나타났다. 아울 러, 잔차의 불확실성(확률적 변동)의 대부분은 연구 지역 내 블록그룹과 센서스 트랙의 변동성에서 기인 한 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 활용하여, 우리는 부주의 운전에 의한 교통사고의 위험 경감을 위한 지역의 교통안전 정책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구배경
2. 연구목적
Ⅱ. 연구방법
1. 연구의 대상지역 선정
2. 자료구축 및 변수선정
3. 분석모형
Ⅲ. 분석 결과
1. 최적모형 선정
2. 최적모형에 근거한 추정 결과 및 해석
Ⅳ. 결론
감사의 글
References
국문초록
키워드
센서스 블록그룹 교통사고 위험 데이터마이닝 부주의 운전 계층적 베이지안 census block group crash risks data mining distracted driving hierarchical Bayesian저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>행정학
- 소개
- 위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다
간행물
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- 간행물명
- 한국위기관리논집 [Crisisonomy]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2466-1198
- eISSN
- 2466-1201
- 수록기간
- 2005~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 350 DDC 351
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