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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허원진 (경기대학교) 강진호 (경기대학교) 이소현 (경기대학교)
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제25권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
217 - 233 (17page)

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최근 배달문화의 확산으로 이륜차 수요가 증가하면서 이륜차 운행도 함께 증가하고 있다. 이륜차 운행은 혼잡한 교통 상황이나 경제적으로 효율적이지만 이륜차 난폭 운전과 명확하게 정립되지 않은 이륜차에 대한 교통 법규로 이륜차 사 고는 새로운 사회문제로 나타나고 있다. 이륜차는 차체 특성 상 치사율이 높기 때문에 이륜차 사고가 발생하면 그 심각 성 및 위험이 크다. 그러므로, 이륜차 사고에 대한 특성을 분석함으로써 이륜차 사고의 특성을 제대로 파악하는 것이 필 요하다. 그리하여, 본 연구에서는 이륜차 사고 데이터를 기반으로 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 이륜차 사고의 특성 을 분류하였다. 그 결과, 이륜차 사고 특성에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 각 군집마다 사고발생 도로, 주요 위반 법규, 사고 유형, 사고 발생 시간 등에서 다른 특성을 나타내었다. 이를 기반으로 이륜차 사고 예방을 위한 구체적인 방 안을 제안한다. 각 사고 특성에 따른 단속 방법 및 규율을 개정함으로써 수도권 지역의 이륜차 사고 발생을 최소화하고 궁극적으로는 도로 안전성 향상에 기여한다. 더불어, 머신러닝 기법을 도시교통 및 안전 분야에 적용함으로써 관련 문헌 확장에도 기여한다.
#이륜차 사고 #K-prototypes #머신러닝 #클러스터링 #Two-wheeled vehicle Accidents #K-prototypes #Machine learning #Clustering

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