서울시 교통사고 자료에 대한 베이지안 시공간 분석

Abstract

본 연구에서는 2013년의 서울시 행정동별/주별 차대사람 중상 이상 교통사고 발생 수에 대한 통계 분석을 진행하였다. 교통사고 발생은 시간과 공간에 대한 상관성이 있으므로 교통사고 발생일을 봄, 여름, 가을, 겨울로 나눈 계절변수를 시간에 대한 상관성이 있는 설명변수로 사용했고, 행정동별 버스 정류장 수, 교차로 수, 횡단보도 수, 험프 수를 공간에 대한 상관성이 있는 설명변수로 사용했다. 그리고 행정동별/주별 교통사고 발생 수는 대부분의 값이 영이므로 과대산포 문제가 발생하여, 본 연구에서는 베이지안 시공간 영과잉 모형 (Bayesian spatio-temporal zero-inflated model) 을 제안하였다. 본 연구에서는 시공간 상관성을 고려한 모형과 고려하지 않은 모형, 영과잉을 고려한 모형과 고려하지 않은 모형으로 크게 나누고, 시공간 상관성의 가정을 달리한 모형들을 고려하여 총 12개의 모형을 제시하였다. 그리고 최종적으로 제안한 모형인 시공간 영과잉 모형이 시공간 상관성을 고려하지 않은 모형과 영과잉을 고려하지 않은 모형보다 적합도와 예측력 측면에서 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.