101. Association Rule Mining 을 통한 공공자전거 사고 분석 / 김현영, 홍정열, 박동주

학부 Session, 학부2, 30(금) 16:30-18:00, 볼룸2, pp.434-439 

Association Rule Mining 을 통한 공공자전거 사고 분석 / 김현영(서울시립대학교), 홍정열(서울시립대학교), 박동주(서울시립대학교)

본 연구의 목적은 공공자전거 사고 데이터를 통해 중요 사고요인들의 영향관계를 분석하는 것이다. 최근 공공자전거가 시민들의 일상생활 속 주요한 교통수단으로 자리매김하여 이용이 급증하고, 그에 따라 교통사고도 증가하고 있다. 따라서 궁극적으로 공공자전거 사고를 줄이기 위해서는 사고특징 분석이 선행되어야 하며, 이를 위하여 연령, 성별, 장소, 날씨, 도로환경 등 여러 가지 요인들이 고려되어야 한다. 이러한 영향요인들이 공공자전거 사고에 어떠한 관계가 있는지 파악하기 위해 본 연구에서는 Association Rule Mining 기법을 활용하였다. 본 연구를 통해 도출한 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 보행자 – 자전거 사고는 타 사고유형에 비하여 상해정도가 작을 확률보다 클 확률이 높다. 두 번째, 보행자 – 자전거 사고는 중년층에서 발생할 확률이 높은 반면 다른 연령층에 비해 청년층에서 발생할 확률은 낮다. 세 번째, 자전거 결함, 도로문제로 인한 사고는 대부분 단독사고로 이어진다. 네 번째, 밤에 발생하는 청년층 사고의 절반 이상은 개인과실로 인해 발생한다. 안전한 공공자전거 이용을 위하여 분석 결과를 바탕으로 스마트폰을 이용한 안전교육 이수, 공공자전거 이용자 상시점검 인센티브 등의 정책개선 방안을 제시하였다.

좌장 : 권오훈, 김대진