Traffic crash severity analysis of old age drivers using data mining approach

Abstract

고령층 인구비중의 증가는 교통사고 예방에 있어서 주목해야할 요소이다. 2030년 미국의 총 교통사고 사상자 중 25%가 고령운전자가 될 것으로 예상되는 가운데, 앞으로 고령운전자 교통사고에 관한 연구에 더 많은 초점이 맞춰져야 한다. 본 연구는 비모수적 기법을 사용하여 교통사고 사상자의 연령대에 따른 사고특징 및 요인을 파악하는데 중점을 두고 있다. 기존 연구에서는 연령대별 사고동향 비교를 통해 각 연령대별 사고특징 및 요인을 판별하고 있는데, 본 연구에서는 광범위한 데이터베이스에 비모수적 방법 기반의 응용 프로그램을 이용하여 고령운전자의 사고 심각도에 영향을 미치는 위험요소를 식별하였다. 2011년부터 2013년까지의 캘리포니아 주 교통사고 데이터베이스를 모델링 하는데 두 단계의 기법이 사용되었다. 우선 사고 심각도에 관련된 입력변수를 확정한 후에, 모든 심각도 레벨의 사고경향 분석을 하였다. 첫 번째 단계로, 의사결정트리 분석을 사용하여 부상 심각도 수준에 대한 위험인자들의 순위를 매겼다. 순위가 높은 위험인자들은 두 번째 단계에서 신경망 모델의 플래그 입력변수로 사용되었다. 이를 통해 최고 순위 위험인자들의 영향력 검증을 목표로 사고 심각도를 예측하였다. 본 연구의 분석 결과, 단순 경향분석에서 알 수 없었던 사고 심각도의 몇 가지 원칙을 새로 정의할 수 있었다. 연구 결과에 따르면 사고유형, 타 객체/사람 포함 여부, 법규위반 종류, 그리고 안전조치 여부가 최고 위험인자들로 선정되었다. 위에 언급한 네 가지 위험인자들 간의 관계는 트리 구조를 사용하여 설명하였다.