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데이터 마이닝 기법을 활용한 항공기 사고 및 준사고로 인한 사망 발생 요인 및 패턴 분석
Analysis of the Factors and Patterns Associated with Death in Aircraft Accidents and Incidents Using Data Mining Techniques

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제17권 제9호 (2019.09)바로가기
  • 페이지
    pp.79-88
  • 저자
    김정훈, 김태운, 유동희
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A362502

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원문정보

초록

영어
This study analyzes the influential factors and patterns associated with death from aircraft accidents and incidents using data mining techniques. To this end, we used two datasets for aircraft accidents and incidents, one from the National Transportation Safety Board (NTSB) and the other from the Federal Aviation Administration (FAA). We developed our prediction models using the decision tree classifier to predict death from aircraft accidents or aircraft incidents and thereby derive the main cause factors and patterns that can cause death based on these prediction models. In the NTSB data, deaths occurred frequently when the aircraft was destroyed or people were performing dangerous missions or maneuver. In the FAA data, deaths were mainly caused by pilots who were less skilled or less qualified when their aircraft were partially destroyed. Several death-related patterns were also found for parachute jumping and aircraft ascending and descending phases. Using the derived patterns, we proposed helpful strategies to prevent death from the aircraft accidents or incidents.
한국어
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 항공기 사고와 준사고로 인한 사망 발생 요인들과 패턴들을 분석 하고자 한다. 이를 위해, 항공기 사고와 준사고 데이터를 보유하고 있는 미국연방교통안전위원회(NTSB)와 미국연방항 공청(FAA)의 데이터를 사용하였다. 다음으로 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 항공기 사고 및 준사고에 따른 사망여 부 예측모형들을 구축하였고 이를 토대로 사망 발생에 영향을 주는 주요 요인들과 패턴들을 도출하였다. NTSB 데이터 의 경우 항공기가 완파되거나 고기동 또는 고위험 임무를 수행할 때 주로 사망이 발생하는 것을 알 수 있었다. FAA 데이터의 경우 항공기가 일부 파괴된 경우 조종사의 숙련도가 저조하거나 미인가 조종사의 경우 사망이 발생하였으며, 고공낙하점프와 지상운용단계에서 발생되는 다양한 사망관련 패턴들도 발견되었다. 또한 도출된 패턴들을 활용하여 사 망 사고 예방을 위한 실용적인 방안들을 제시한 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 문헌연구
2.1 항공기 사고(Accident) 및 준사고(Incident)
2.2 연구 동향
3. 연구방법
3.1 연구 프레임워크
3.2 데이터 수집
3.3 전처리(Preprocessing)
3.4 데이터 균형화(Data Balancing)
3.5 변수 선택(Feature Selection)
3.6 예측모형 구축
4. 데이터 분석
4.1 NTSB 데이터 분석
4.2 FAA 데이터 분석
5. 결과 도출
5.1 NTSB 데이터의 결과 도출
5.2 FAA 데이터의 결과 도출
5.3 결과 비교
6. 결론
REFERENCES

키워드

데이터 마이닝 의사결정나무 예측모형 항공기 사고 항공기 준사고 Data Mining Decision Tree Prediction Model Aircraft Accident Aircraft Incident

저자

  • 김정훈 [ Jeong-Hun Kim | 한국항공우주산업 개발본부 책임연구원 ]
  • 김태운 [ Tae-Un Kim | 경상대학교 경영정보학과 학부생 ]
  • 유동희 [ Dong-Hee Yoo | 경상대학교 경영정보학과 부교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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