PURPOSES : The primary objective of this study is to analyze the relationship between the factors that affect traffic incident duration in the mainline, tunnel, and ramp segments of an expressway. In addition, this study derived the most suitable statistical prediction model based on various incident duration distributions. METHODS : South Korean expressway crash data for 11 years, from 2011 to 2021, were analyzed. The incident durations on the mainline, tunnel, and ramp segments were selected using the accelerated failure time model, which is a parametric survival analysis approach. RESULTS : The mainline segment showed that the incident duration increased during accidents, including guard pipe collisions, multivehicle collisions, and snowfall. In particular, collisions in a tunnel with shoulder facilities increase the incident duration, while decreasing the time in the ramp segment. CONCLUSIONS : The incident duration model for each segment type yielded the most accurate results when applying a log-logistic distribution.

보증데이터의 분석 목적은 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째 현상파악이다. 현 상파악은 각 부품별 보증클레임데이터를 이용하여 각부품의 현수준을 분석하는 방법 으로 단변량 분석방법이다. 즉 부품의 현 수명(신뢰도)를 분석할 수 있는 생명표법, 카 랜마이어 방법이 대표적이라고 할 수 있다. 둘째, 고장원인분석이다. 부품의 고장에 다 양한 인자가 영향을 줄 것이다. 생산부터 고객의 사용조건까지 다양할 것이다. 이처럼 단순히 사용시간을 가지고 분석하는 것이 아닌 다양한 원인변수를 통해서 원인을 파 악하는 다변량 방법이다. 셋째, 단변량이 아닌 다변량 수명예측방법으로 그 모형의 구 조에 따라 비례적 위험함수 모형 (proportional hazards)의 가정을 적용하는 COX 모형 과 가속화 시간 (accelerated failure time)을 적용하는 AFT 모형으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 예측에 적합한 AFT모형을 통해서 생존 시간 자체에 대한 설명변수 의 효과를 모형화하고 각 부품의 수명을 예측하고자 한다. 이 방법을 제시하는 이유는 COX모형의 경우 준 모수적 방법으로 위험함수의 모수적 유형을 지정하지 않아도 된 다는 장점을 가지고 있지만, 위험 함수 보다는 설명변수의 효과를 추정에 그 주 목적 이 있기 때문에 모형의 결과를 수명예측에 사용하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다양한 인자를 고려하여 부품의 수명 및 수명에 대한 설명변수의 효 과를 모형화 하여 보증데이터를 분석하는 AFT 모형을 제시 하였고 실제 보증데이터 를 통해서 AFT 모형의 활용성을 확인하였다.