네트워크 기반 공간 점 패턴 분석을 이용한 교통사고 발생 군집성 분석

• 영문명: Comparison of Planar and Network Spatial Point Pattern Analysis for Traffic Accidents : Focused on Gangnam-gu in Seoul
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 강병갑(Byoung-Kab Kang) 허태영(Tae Tyoung Heo)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.19 No.5, 2433~2445쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.10.31

국문 초록

본 연구에서는 교통사고 발생위치에 대해 기존의 평면 기반이 아닌 네트워크 기반 공간 점 패턴 분석을 통해 보다 정확한 교통사고 위험도 평가를 목적으로 하고 있다. 서울특별시 교통사고 발생 건수 총 41,662건 중 교통사고 발생이 빈번한 강남구에서 발생한 교통사고 3,536건에 대해 네트워크 기반 K, F, G 함수를 이용하여 공간 점 패턴 분석을 통해 공간적 군집성을 파악하였으며 기존의 평면공간분석 결과와 비교하였다. 분석을 위한 자료는 사고지점을 나타내는 경/위도, 자동차 유형, 성별, 나이, 사고유형, 도로종류, 기상상태, 사망자수, 중상자수 등 총 31개의 변수에 대한 정보가 포함되어 있다. 결과적으로 K, G, F 함수별 모두 군집성 판별에서는 평면과 네트워크 공간 패턴 분석에서 동일한 결과를 제공하지만, 네트워크 기반 공간 패턴 분석의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안한 네트워크 기반 분석을 통해 교통사고 발생위치에 대한 공간 군집성 분석 결과를 이용하여 교통사고 발생 경향을 파악하고 문제점을 해결하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

영문 초록

The purpose of this study is to compare planar and network spatial analysis of traffic accidents for Gangnam-gu, Seoul. Total 41,662 traffic accident data collected from all over Seoul metropolitan area in 2010. This data includes information on a total 31 variables such as the location of the accident, the type of car, accident and road, weather condition, number of dead and injured, sex and age. Spatial clustering is analyzed by spatial point pattern analysis using K, G and F function based on linear network for 3,536 traffic accidents in Gangnam-gu. The results of the analysis of planar and network spatial pattern in K, G and F function are the same, but the difference of AIC value is smaller in network spatial pattern analysis. Our results are expected that the use of the network spatial point pattern analysis results can be used as a more accurate and correct information providing method to identify the trend of traffic accidents and solve the problems of the location of traffic accidents in the future.

목차

1. 서론

2. 공간 점 패턴 분석

3. 탐색적 자료분석

4. 네트워크 기반 공간 점 패턴 분석 결과

5. 결론

키워드

교통사고(traffic accident) 평면 공간 분석(planar spatial analysis) 네트워크 공간 분석(network spatial analysis) 점 패턴(point pattern)