의사결정나무 모형을 활용한 교통사고 요인분석 이 문 영 명지대학교 대학원 교통공학과 지도교수 김 홍 상 차의 운전 등 교통으로 인하여 사람을 사상하거나 물건을 손괴하는 교통사고는 매년 200,000건 이상이 발생하고 있으며, 이로 인한 사회적비용은 11조원을 넘어서고 있다. 경찰청에서 발표한 자료에 따르면 2009년에 231,990건의 교통사고가 발생하여 5,838명이 사망하고, 361,875명이 부상당한 것으로 나타났다. 이는 자동차 1만대당 사망자수가 OECD 가입국 중 최하위 수준의 통계로 알려지고 있다. 이러한 교통사고로 인한 피해를 줄이기 위해 매년 교통사고 잦은 지점에 대한 개선사업이 추진되고 있으며, 각종 교통안전홍보 등이 시행되고 있으나 여전히 교통사고 원인분석에 의한 해결책 마련은 미흡한 실정이다. 따라서 지역적 특성을 감안한 교통사고 원인분석이 적절히 이루어진다면 교통사고 감소를 위한 타켓 설정이 가능하여 교통사고 위험요인에 대한 효율적인 개선방안 마련으로 교통사고 예방 및 사망자 감소효과를 도출해 낼 수 있을 것이다. 본 연구는 이러한 실정을 감안하여 자동차로 인한 교통사고 중 인사사고를 일으키는 영향변수에 대한 검증을 실시하였다. 또한 지방자치단체가 효과적인 교통사고 예방대책을 마련할 수 있도록 교통사고 원인분석에 초점을 맞추어 연구의 주안점을 두고 추진하였다. 본 연구는 크게 7단계로 나누어 진행하였다. 첫째, 기존 교통사고 연구와 차별화된 접근방법을 통해 교통사고에 영향을 미치고 있는 요인이 무엇인지 분석하고자 1일평균 주행거리를 도입하였다. 둘째, 인사사고로 인한 피해규모가 큰 중상 이상 교통사고만을 대상으로 교통사고에 대한 원인분석을 시도하였다. 셋째, 국가적 입장과 지방자치단체의 입장이 다름에 따라 지역별 교통사고 요인에 대한 설명이 가능한 분석방법인 의사결정나무 모형과 ...
의사결정나무 모형을 활용한 교통사고 요인분석 이 문 영 명지대학교 대학원 교통공학과 지도교수 김 홍 상 차의 운전 등 교통으로 인하여 사람을 사상하거나 물건을 손괴하는 교통사고는 매년 200,000건 이상이 발생하고 있으며, 이로 인한 사회적비용은 11조원을 넘어서고 있다. 경찰청에서 발표한 자료에 따르면 2009년에 231,990건의 교통사고가 발생하여 5,838명이 사망하고, 361,875명이 부상당한 것으로 나타났다. 이는 자동차 1만대당 사망자수가 OECD 가입국 중 최하위 수준의 통계로 알려지고 있다. 이러한 교통사고로 인한 피해를 줄이기 위해 매년 교통사고 잦은 지점에 대한 개선사업이 추진되고 있으며, 각종 교통안전홍보 등이 시행되고 있으나 여전히 교통사고 원인분석에 의한 해결책 마련은 미흡한 실정이다. 따라서 지역적 특성을 감안한 교통사고 원인분석이 적절히 이루어진다면 교통사고 감소를 위한 타켓 설정이 가능하여 교통사고 위험요인에 대한 효율적인 개선방안 마련으로 교통사고 예방 및 사망자 감소효과를 도출해 낼 수 있을 것이다. 본 연구는 이러한 실정을 감안하여 자동차로 인한 교통사고 중 인사사고를 일으키는 영향변수에 대한 검증을 실시하였다. 또한 지방자치단체가 효과적인 교통사고 예방대책을 마련할 수 있도록 교통사고 원인분석에 초점을 맞추어 연구의 주안점을 두고 추진하였다. 본 연구는 크게 7단계로 나누어 진행하였다. 첫째, 기존 교통사고 연구와 차별화된 접근방법을 통해 교통사고에 영향을 미치고 있는 요인이 무엇인지 분석하고자 1일평균 주행거리를 도입하였다. 둘째, 인사사고로 인한 피해규모가 큰 중상 이상 교통사고만을 대상으로 교통사고에 대한 원인분석을 시도하였다. 셋째, 국가적 입장과 지방자치단체의 입장이 다름에 따라 지역별 교통사고 요인에 대한 설명이 가능한 분석방법인 의사결정나무 모형과 로지스틱 회귀분석을 검토하였다. 넷째, 1일평균 주행거리에 따른 지역별 교통사고 요인에 대한 매트릭스 구조를 통해 공통변수가 무엇인지 찾고자 하였다. 다섯째, 지역별 교통사고에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 2개 이상 찾기 위해 유의확률을 하향조정하여 독립변수에 대한 검증을 시도하였다. 여섯째, 독립변수 검증을 통해 확인된 변수를 지역별 교통사고에 대한 모형 개발에 사용하여 사고유형, 차량종별, 도로종류 3가지 독립변수를 공통변수로 최종 선정하였다. 일곱째, 교통사고 모형을 통해 공통변수로 확인된 사고유형, 차량종별, 도로종류를 대상으로 16개 시․도에 대한 군집분석을 시행하였다. 본 연구에서 개발된 지역별 교통사고에 대한 예측모형은 기존의 사고건수를 예측하는 모형과는 달리 사고가 발생하는 원인에 대한 연결고리를 찾는데 주안점을 두고 추진되었다. 또한 자동차 주행거리와 교통사고와 관계를 규명함으로써 교통사고 감소를 위한 합리적인 대안 마련의 자료로 활용될 수 있을 것이다. 이를 각 지방자치단체가 지역실정에 맞게 활용한다면 지역에서 발생하는 인적손실을 예방하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 주제어 : 교통사고, 자동차 주행거리, 의사결정나무 모형, 군집분석
의사결정나무 모형을 활용한 교통사고 요인분석 이 문 영 명지대학교 대학원 교통공학과 지도교수 김 홍 상 차의 운전 등 교통으로 인하여 사람을 사상하거나 물건을 손괴하는 교통사고는 매년 200,000건 이상이 발생하고 있으며, 이로 인한 사회적비용은 11조원을 넘어서고 있다. 경찰청에서 발표한 자료에 따르면 2009년에 231,990건의 교통사고가 발생하여 5,838명이 사망하고, 361,875명이 부상당한 것으로 나타났다. 이는 자동차 1만대당 사망자수가 OECD 가입국 중 최하위 수준의 통계로 알려지고 있다. 이러한 교통사고로 인한 피해를 줄이기 위해 매년 교통사고 잦은 지점에 대한 개선사업이 추진되고 있으며, 각종 교통안전홍보 등이 시행되고 있으나 여전히 교통사고 원인분석에 의한 해결책 마련은 미흡한 실정이다. 따라서 지역적 특성을 감안한 교통사고 원인분석이 적절히 이루어진다면 교통사고 감소를 위한 타켓 설정이 가능하여 교통사고 위험요인에 대한 효율적인 개선방안 마련으로 교통사고 예방 및 사망자 감소효과를 도출해 낼 수 있을 것이다. 본 연구는 이러한 실정을 감안하여 자동차로 인한 교통사고 중 인사사고를 일으키는 영향변수에 대한 검증을 실시하였다. 또한 지방자치단체가 효과적인 교통사고 예방대책을 마련할 수 있도록 교통사고 원인분석에 초점을 맞추어 연구의 주안점을 두고 추진하였다. 본 연구는 크게 7단계로 나누어 진행하였다. 첫째, 기존 교통사고 연구와 차별화된 접근방법을 통해 교통사고에 영향을 미치고 있는 요인이 무엇인지 분석하고자 1일평균 주행거리를 도입하였다. 둘째, 인사사고로 인한 피해규모가 큰 중상 이상 교통사고만을 대상으로 교통사고에 대한 원인분석을 시도하였다. 셋째, 국가적 입장과 지방자치단체의 입장이 다름에 따라 지역별 교통사고 요인에 대한 설명이 가능한 분석방법인 의사결정나무 모형과 로지스틱 회귀분석을 검토하였다. 넷째, 1일평균 주행거리에 따른 지역별 교통사고 요인에 대한 매트릭스 구조를 통해 공통변수가 무엇인지 찾고자 하였다. 다섯째, 지역별 교통사고에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 2개 이상 찾기 위해 유의확률을 하향조정하여 독립변수에 대한 검증을 시도하였다. 여섯째, 독립변수 검증을 통해 확인된 변수를 지역별 교통사고에 대한 모형 개발에 사용하여 사고유형, 차량종별, 도로종류 3가지 독립변수를 공통변수로 최종 선정하였다. 일곱째, 교통사고 모형을 통해 공통변수로 확인된 사고유형, 차량종별, 도로종류를 대상으로 16개 시․도에 대한 군집분석을 시행하였다. 본 연구에서 개발된 지역별 교통사고에 대한 예측모형은 기존의 사고건수를 예측하는 모형과는 달리 사고가 발생하는 원인에 대한 연결고리를 찾는데 주안점을 두고 추진되었다. 또한 자동차 주행거리와 교통사고와 관계를 규명함으로써 교통사고 감소를 위한 합리적인 대안 마련의 자료로 활용될 수 있을 것이다. 이를 각 지방자치단체가 지역실정에 맞게 활용한다면 지역에서 발생하는 인적손실을 예방하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 주제어 : 교통사고, 자동차 주행거리, 의사결정나무 모형, 군집분석
Analysis of Traffic Accident Factor Using Decision Tree Model Lee, Mun Young Department of Transportation Engineering Graduate School, Myongji University Directed by Professor Kim, Hong Sang Traffic accidents that killed people or damaged some objects by driving the vehicle are taking place more tha...
Analysis of Traffic Accident Factor Using Decision Tree Model Lee, Mun Young Department of Transportation Engineering Graduate School, Myongji University Directed by Professor Kim, Hong Sang Traffic accidents that killed people or damaged some objects by driving the vehicle are taking place more than 200,000 cases annually, and social expense of this is increasing over the 11 thousands billion won. According to the surete, in 2009, 231,990 cases of traffic accidents happened and 5,838 people died and 361,875 people injured. This is found to be the least level of statistics of the dead people by 10 thousands vehicle in the OECD. To reduce the damage of those traffic accidents, we started the improvement of the location where the accidents annually happened frequently, and some traffic safety advertisements are operating. However, the solution by analysis of the cause of traffic accident is insufficient still. Therefore, if the analysis of the cause of traffic accident that considerate the regional characteristics properly operate, target establishment for the decrease of traffic accident will be possible and they will be able to prevent the traffic accident and effects of reducement in dead people will appear. This study considered those actual conditions and then operate the verification of impact variable that cause the human accident by vehicles. Also, they made the point of study that focused on analysis of traffic accidents' cause for the self-governing body to arrange the effective prevention measures of traffic accident. This study progresses 7steps. First, I used discriminated approach way and imported 1 day average mileage to know what is the fact that affect the traffic accident. Second, I try to analyze the cause of traffic accident by looking at only the accidents that had damaged a lot. Third, I used decision-making tree model that can explain by considering the nation's position and self-governing body's position is different, and checked the Logistic regression analysis. Fourth, through the matrix structure about the reasonal traffic accident factor through 1 day average mileage, I tried to find what is the common fluent. Fifth, to find the two of most affective factors, I decreased the regard probability and tried probate of independent variable. Sixth, I used checked variable through the probate for model development and as a result, I finally chose the type of accident, the type of vehicle, and the type of road. Seventh, I operated crowd analysis about the 16 cities with the type of accident, the type of vehicle, and the type of road. In this study, prediction model about the developed regional traffic accident find the linking usury between the causes of accident. It is different from other models that predict existing accidents. Also, by investigating the relationship between vehicle mileage and traffic accident, they will be able to use this for objective data that purposed on decreasing traffic accidents. If each self-governing body use this effectively, it will contribute to prevent human loss that happened in their regions. Key word : traffic accident, vehicle mileage, decision tree model, cluster analysis
Analysis of Traffic Accident Factor Using Decision Tree Model Lee, Mun Young Department of Transportation Engineering Graduate School, Myongji University Directed by Professor Kim, Hong Sang Traffic accidents that killed people or damaged some objects by driving the vehicle are taking place more than 200,000 cases annually, and social expense of this is increasing over the 11 thousands billion won. According to the surete, in 2009, 231,990 cases of traffic accidents happened and 5,838 people died and 361,875 people injured. This is found to be the least level of statistics of the dead people by 10 thousands vehicle in the OECD. To reduce the damage of those traffic accidents, we started the improvement of the location where the accidents annually happened frequently, and some traffic safety advertisements are operating. However, the solution by analysis of the cause of traffic accident is insufficient still. Therefore, if the analysis of the cause of traffic accident that considerate the regional characteristics properly operate, target establishment for the decrease of traffic accident will be possible and they will be able to prevent the traffic accident and effects of reducement in dead people will appear. This study considered those actual conditions and then operate the verification of impact variable that cause the human accident by vehicles. Also, they made the point of study that focused on analysis of traffic accidents' cause for the self-governing body to arrange the effective prevention measures of traffic accident. This study progresses 7steps. First, I used discriminated approach way and imported 1 day average mileage to know what is the fact that affect the traffic accident. Second, I try to analyze the cause of traffic accident by looking at only the accidents that had damaged a lot. Third, I used decision-making tree model that can explain by considering the nation's position and self-governing body's position is different, and checked the Logistic regression analysis. Fourth, through the matrix structure about the reasonal traffic accident factor through 1 day average mileage, I tried to find what is the common fluent. Fifth, to find the two of most affective factors, I decreased the regard probability and tried probate of independent variable. Sixth, I used checked variable through the probate for model development and as a result, I finally chose the type of accident, the type of vehicle, and the type of road. Seventh, I operated crowd analysis about the 16 cities with the type of accident, the type of vehicle, and the type of road. In this study, prediction model about the developed regional traffic accident find the linking usury between the causes of accident. It is different from other models that predict existing accidents. Also, by investigating the relationship between vehicle mileage and traffic accident, they will be able to use this for objective data that purposed on decreasing traffic accidents. If each self-governing body use this effectively, it will contribute to prevent human loss that happened in their regions. Key word : traffic accident, vehicle mileage, decision tree model, cluster analysis
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