공간자료에 대한 통계적 위험 경계선 결정 방법에 대한 연구

A Study on the Method for Determining Statistical Risk Boundaries for Spatial Data with Application to Traffic Accident Data

상대위험도 지도는 연구 영역 내에서 위험한 지역을 파악할 수 있는 장점이 있어 보건, 교통 그리고 환경 분야 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 연구 영역 내에서 공간적으로 얻어진 교통사고 가산자료를 이용하여 상대위험도 추정을 위해 공간상관성을 반영한 포아송분포 기반의 베이지안 공간위계모형을 이용하였다. 최종 모형의 결과인 추정된 상대위험도 기반으로 위험 지역을 표현하였으나 공간 상관성이 존재하는 연구 영역에서 지리적으로 서로 인접하고 있지만 추정된 상대 위험도의 값은 크게 상이한 지역들이 존재할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 연구 영역 내에서 추정된 상대 위험도의 값들이 상이한 지역들 사이에 있는 경계선을 위험 경계선으로 정의하며, 이러한 경계선을 서로 다른 교통 환경에서 관측된 변수들을 통해 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 상대위험도 지도에서 위험 경계선을 결정하는 방법을 제시하고 실제 교통사고 데이터를 이용하여 분석을 진행하였다. 본 실제 데이터를 통해 분석한 결과 버스전용 차로 설치비율 및 교차로 개수가 위험 경계선을 결정하는 데 통계적으로 유의한 영향력을 가지는 것으로 분석되었다.

Relative risk maps are widely used across various industries such as healthcare, transportation, and environmental area because they allow for the identification of risk region. In this study, a Bayesian spatial hierarchical model based on a Poisson distribution was used to estimate relative risk by incorporating spatial data from within the study area. However, while risk areas were identified based on the estimated relative risk that was the final model outcome, it is important to note that the existence of spatial correlation in certain areas within the study area may result in significantly different estimated relative risk values despite their close geographic proximity. This presents a limitation in accurately defining the areas of highest risk within the study area. The aim of this study was to estimate the risk boundary within the study area, which was defined as the boundary between areas with different estimated relative risk values based on observed variables in various traffic environments. To achieve this goal, the study proposed a method for determining the risk boundary on the relative risk map. The results of the analysis indicated that the installation ratio of bus-only lanes and the number of intersections had a statistically significant impact on determining the risk boundary.