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초록

영어

This study analyzes the time-series characteristics of enforcement counts recorded by automated traffic enforcement systems and the factors influencing these patterns. Using data from the top five enforcement locations in each of 17 provincial police agencies in South Korea over two years (2022 to 2023), ARIMA modeling resulted in the identification of three distinct time-series trends, viz., growth, decline, and stagnation. In addition, nine independent variables related to installation conditions were examined to determine whether they significantly impacted these trends. Based on our findings, policy recommendations are proposed to enhance the operational efficiency of automated traffic enforcement systems and improve overall traffic safety.

한국어

본 연구에서는 무인교통단속장비의 단속 건수 데이터의 시계열적 특성과 이에 영향을 주는 요인에 대해 분석하였다. 이를 위해 최근 2년(2022-2023년) 동안 전국 17개 시·도 경찰청에서 단속 건수가 가장 많은 5개씩 총 85개소의 일별 단속 건수와 설치 환경에 대한 자료를 수집하 였다. 연구 결과, ARIMA 모형을 통해 증가, 감소, 횡보 세 가지의 뚜렷한 시계열 추세유형을 확인하였으며, 설치 환경에 따른 아홉 가지 독립변수를 통해 시계열 추세에 유의미한 영향을 주는 요인을 탐색하였다. 연구결과를 바탕으로 무인단속장비의 운영효율성과 교통안전성을 높일 수 있는 정책을 제언하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구의 범위 및 수행절차
Ⅱ. 국내·외 문헌검토 및 이론적
1. 국내·외 선행연구 검토
2. 관련 이론 고찰
3. 연구의 차별성
Ⅲ. 분석자료 및 방법
1. 분석자료 수집
2. ARIMA 모형
3. ANOVA 분석
Ⅳ. 분석 결과 및 정책제언
1. ARIMA 모형 분석 결과
2. 추세 유형별 영향요인에 대한 ANOVA분석
Ⅴ. 결론
1. 결론 및 시사점
2. 정책제언
3. 연구의 한계점 및 향후 연구방향
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 한효승 [ Hyo seung Han | 한국도로교통공단 정책연구처 연구원 · 아주대학교 교통공학과 박사과정 ] 주저자
• 양정훈 [ Jeong hun Yang | 한국도로교통공단 교통사고종합분석센터 차장 ] 공저자
• 송태진 [ Tai jin Song | 충북대학교 도시공학과 교수 ] 공저자
• 윤일수 [ Il soo Yun | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338