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Derivation of accident reduction measures through analysis of bicycle accident occurrences : Centering on Gyeonggi-do Province

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  • 발행기관
    ASCONS 바로가기
  • 간행물
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  • 통권
    VOLUME 5 Number 4 (2021.12)바로가기
  • 페이지
    pp.7-11
  • 저자
    Byeong Kwan, Jeon, Jong Kyu, Ko, Gouzhong, Li
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A406358

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원문정보

초록

영어
Background/Objectives: In this study, through big data analysis, the current situation and cause are identified and a plan to reduce accidents in bicycle accidents is derived. Methods/Statistical analysis: In order to secure data on bicycle traffic accidents, data from Gyeonggi-do were collected and analyzed using R and Tableau, which are big data analysis tools. After collecting the data, it was preprocessed according to the analysis. Findings: As a result of the analysis, it was found that bicycle accidents increased as the bicycle population increased. Therefore, in this study, an intersection notification and a bicycle cross-section were proposed. Improvements/Applications: The results of this study are expected to be used to develop policies that can be prevented in advance while instilling awareness of bicycle accidents.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. ANALYSIS METHOD
A. Data acquisition
B. Analysis Method
III. ANALYSIS RESULTS
A. Visualizing the accident occurrence
B. Analysis of causes of bicycle traffic accidents
C. Deriving the number of accidents
D. Intersection accident type
IV. SOLUTION
V. CONCLUSION
REFERENCES

키워드

Bicycle Bicycle accident Big data analysis Gyeonggi-do Accident reduction plan

저자

  • Byeong Kwan, Jeon [ Business Administration, Sunmoon University, Asan 31460, South Korea ]
  • Jong Kyu, Ko [ Business Administration, Sunmoon University, Asan 31460, South Korea ]
  • Gouzhong, Li [ Dept. of Management Science and Information System, Kunming University of Science and Technology ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    ASCONS [The Academic Society of Convergence Science Inc]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>과학기술학

간행물

  • 간행물명
    IJEMR
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2546-1583
  • 수록기간
    2017~2022
  • 십진분류
    KDC 327 DDC 332

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