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저자정보
조은솔 (한양대학교) 김윤종 (한양대학교) 이설영 (서울기술연구원) 오철 (한양대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제84회 학술발표회
발행연도
2021.2
수록면
21 - 21 (7page)

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2017년 대비 2018년의 대형 교통사고(사망자가 3명이상이거나 부상자가 20명 이상인 교통사고)는 발생건수는 12.7% 감소하였으나 사망자수가 35% 증가하였으며, 교통사고 발생건수 기준 사업용 노선, 전세버스의 비율이 36.4%로 가장 높은 것으로 나타났다. 버스 교통사고 발생요인을 살펴보면 신체적·정신적 건강상태, 근무환경, 생활환경, 인적특성의 다양한 요인들이 연구된 바 있다. 그러나 현재의 사업용 자동차 교통사고원인조사 체계는 사고발생의 주체인 운수종사자 및 운수업체보다 교통사고 발생 현장의 도로환경요인, 운수종사자의 위험운전행동에만 주로 초점이 맞춰져 있다. 따라서 운수종사자특성을 고려한 사고예방자원 개발 및 컨설팅 제공을 통한 실효성 있는 정책의 개발을 위해서는 개인의 특성을 반영한 Wellness 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 위험운전행동과 Wellness 및 근무환경 자료를 활용하여 딥러닝을 기반으로 위험군 시내버스 운수종사자를 예측하고 시내버스의 교통사고를 감소하기 위한 활용방안을 제시하였다. 시내버스 운수종사자를 대상으로 면담조사를 수행하여 Wellness 자료를 수집하고 운수종사자별로 위험운전행동 자료, 운행노선 자료를 매칭하여 분석에 활용하였다. Gradient Boosting 기법을 이용하여 교통사고 영향요인의 순위를 파악하고 이를 기반으로 Neural Network 분석 시나리오를 설정하여 사고유무를 구분하는 분류기를 구축하였다. 마지막으로 위험군 시내버스 운수종사자를 예측하는 최적 모델을 선정함으로써 추후 시내버스 운수종사자 안전 관리의 새로운 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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