절단된 가산자료모형을 이용한 상습 음주운전자들의 습관적 음주운전 행태분석
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서지정보
ㆍ발행기관 : 대한교통학회
ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 29권 / 5호
ㆍ저자명 : 양시훈, 김도경
ㆍ저자명 : 양시훈, 김도경
목차
Ⅰ. 서론Ⅱ. 습관적 음주운전자 특성 및 행동분석
Ⅲ. 습관적 음주운전행동 결정요인 분석 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
한국어 초록
우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔고 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수는 증가추세이다. 음주운전에 대한 억제방안을 마련하기 위해 일반운전자와 음주운전자의
차이를 검증한 연구는 많이 수행되었으나 음주운전자만을 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이었다. 음주운전은 일반운전자와 음주운
전자와도 차이를 보이지만 음주운전자 중에서도 습관적 음주운전자와 비습관적 음주운전자는 차이가 있기 때문에 음주운전으로 인
해 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 연구를 수행하였다. 습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 본 연구
에서는 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련하는 것을 목적으로 한다.
음주운전자들을 대상으로 습관적 음주운전 횟수를 조사하고 음주운전행동을 결정하는데 영향을 주는 속성들을 조사하여 요인
분석을 통해 변수를 축약하였으며, 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 통해 영향분석을 하였다. 분석결과 자료는 과산포가
있는 음이항 분포를 따르는 것으로 나타났고, 단속및사고의 두려움, 자기반성, 경험적학습, 자기통제력부족, 차량의존도 요인이
유의미하였다.
영어 초록
Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previousresearches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of
drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing.
Many studies seek countermeasures for preventing drunk driving by comparing the differences between
general and drunk drivers. However, few researches have investigated focusing only on the characteristics of
drunk drivers. It is well known that characteristics of general drivers are different from those of drunk drivers,
and also habitual drunk drivers have different characteristics from non-habitual drunk drivers. Motivated by
this fact, only the drivers who have violated DUI regulation are considered in the analysis.
This study primarily aims to provide alternative solutions for reducing habitual drunk drivers who are highly
inclined to do drunk driving repeatedly. For the analysis, various types of variables potentially effecting drunk
driving behavior were investigated, and then truncated count data models were developed to analyze the effects
of the variables selected on drunk driving. The results showed that 1) a truncated negative binomial model is
better fitted to the data; and 2) five variables including experiential learning, the lack of self-control,
self-reflection, the fear of crackdown, and the level of dependence on vehicles were found to be statistically
significant.
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