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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 878 - 891 (14page)
- DOI
- 10.7470/jkst.2023.41.7.878
이용수
초록· 키워드
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COVID-19의 확산으로 인해 세계보건기구는 세계적인 대유행을 의미하는 팬데믹을 선언하였으며 각 국가들은 초기에 백신 및 치료제 등이 충분하지 않은 상황에서 비약학적 방역 대책과 봉쇄 정책을 추진하였다. 인구밀도와 이동량이 높은 지역을 중심으로 확산되는 특징이 있는 COVID-19는 사회에 변화를 일으켰으며 이러한 변화는 교통안전에 영향을 미쳤다. 해외에서는 감염병에 확산에 따른 교통 연구가 활발하게 이루어지는 반면 국내에서는 관련 연구가 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 COVID-19의 대유행 기간을 대상으로 시계열 예측 기법을 활용하여 교통사고를 예측하는 것이다. 본 연구는 COVID-19 확진자 수, 인구의 이동을 대표하는 교통 변수, 교통사고 빈도 간 상관성을 규명하기 위해 상관분석을 수행하였으며 통계적 이론에 기반한 ARIMA와 휴리스틱 방법론인 LSTM을 시계열 교통사고 예측 기법으로 활용하였다. 분석 결과, LSTM의 예측 오차율은 15.08%로 비교군에 비해 예측성능이 우수한 것으로 도출되었다. 또한, 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP을 통해 대중교통 이용량과 고속도로 화물차 유‧출입량이 지역별 사고 시계열 예측에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 연구의 결과물을 기반으로 향후 전파력이 강한 감염병과 같은 외부요인이 교통안전에 미치는 영향을 파악하고 교통사고를 예측하여 적절한 안전 조치를 수행할 수 있는 정량적 기준으로 활용할 수 있다.
목차
Abstract
초록
서론
기존 문헌 고찰
연구 방법론
데이터 전처리
분석 결과
결론
REFERENCES
참고문헌 (0)
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