빅데이터마이닝 기반 고속도로 심각사고 복합 영향요인 분석

Abstract

국가 차원에서는 거시적 관점의 정책 수립을 위해 단순 기초통계 수준 내 교통사고 동향을 파악하고 분석을 통해 전반적인 정책을 수립하고 있다. 하지만 고속도로는 통행속도가 높아 심각한 사고 발생 개연성이 높은 환경으로 교통안전 증진을 위해 기존보다 세분화된 사고분석이 필요하다. 또한 교통사고는 한 가지 이상의 요인이 복합적으로 결합되어 발생하며 발생 메카니즘 또한 복잡하다. 기존 사고분석 방식은 사고 빈도를 감소시키기 위해 인적 요인, 도로 환경요인 등 특정 원인에 초점을 맞춰 주요 대책을 적용해왔으나 이러한 방식은 거시적 관점에서는 효과가 있으나 중상 및 대형사고 등 심각한 사고를 감소시키기에는 실효성이 저하된다. 고속도로 교통안전정책 수립을 위해 복합 사고요인을 파악하고 보다 종합적 관점을 통한 사고 분석이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 최근 빅데이터에 대한 이슈가 증대됨에 따라 최근 연구 동향을 반영하여 다양한 데이터마이닝 및 기초통계 분석 등의 기법 적용을 통해 변수 간 상호작용 효과를 분석하고 전문가 패널조사, 타당성 검토를 통해 고속도로 교통안전정책 수립을 위한 방향성을 제시하는 연구를 수행하였다. 본 연구의 세부 목적은 세 가지로, 첫 번째는 다양한 방법론 적용을 통해 교통안전정책 수립을 위한 복합 영향요인을 선정하였다. 두 번째 세부 목적은 최종적으로 선정된 복합 영향요인을 토대로 사고발생 특성 도출 및 특징별 대책 수립 방향을 제시하였다. 마지막으로 실효성있는 대책 마련을 위해 사고발생 특성과 연계하여 요인별 교통안전대책 도입 표준안을 제시하였다. 본 연구는 다양한 데이터마이닝 기법 및 전문가 패널조사 등 종합적 관점에서의 사고분석을 통해 향후 고속도로 심각사고 예방을 위한 교통안전대책 수립 시 활용될 수 있을 것으로 판단된다.