Earticle

초록

영어

Purpose: The trend of highway traffic accidents shows a repeating pattern of increase and decrease, with the fatality rate being highest on highways among all road types. Therefore, there is a need to establish improvement measures that reflect the situation within the country. Method: We conducted accident severity analysis using Random Forest on data from accidents occurring on 10 specific routes with high accident rates among national highways from 2019 to 2021. Factors influencing accident severity were identified. Result: The analysis, conducted using the SHAP package to determine the top 10 variable importance, revealed that among highway traffic accidents, the variables with a significant impact on accident severity are the age of the perpetrator being between 20 and less than 39 years, the time period being daytime (06:00-18:00), occurrence on weekends (Sat-Sun), seasons being summer and winter, violation of traffic regulations (failure to comply with safe driving), road type being a tunnel, geometric structure having a high number of lanes and a high speed limit. We identified a total of 10 independent variables that showed a positive correlation with highway traffic accident severity. Conclusion: As accidents on highways occur due to the complex interaction of various factors, predicting accidents poses significant challenges. However, utilizing the results obtained from this study, there is a need for in-depth analysis of the factors influencing the severity of highway traffic accidents. Efforts should be made to establish efficient and rational response measures based on the findings of this research.

한국어

연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치 를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활 용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상 위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규 위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개 의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론: 고속 도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려 움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으 로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
관련 이론 및 연구고찰
머신러닝 알고리즘 – 랜덤 포레스트(Random Forest)
교통사고 심각도 추정을 위한 기존 연구고찰
고속도로 교통사고 심각도 분석방안
데이터 수집 및 전처리
데이터 기술통계분석
구축 데이터 샘플
데이터 스케일링 - StandardScaler
모형성능 평가지표 선정 – RMSE
모형 선정 - PyCaret
하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 성능 평가
분석결과
결론
Acknowledgement
References

키워드

고속도로 교통사고 사고 심각도 머신러닝 랜덤 포레스트 변수 중요도 Highway Traffic Accidents Accident Severity Machine Learning Random Forest Feature Importance

저자

• 이선민 [ Sun-min Lee | Researcher, College of Urban Science, Incheon National University, Incheon, Republic of Korea ]
• 윤병조 [ Byoung-Jo Yoon | Professor, College of Urban Science, Incheon National University, Incheon, Republic of Korea ]
• 웃위린 [ WutYeeLwin | Researcher, College of Urban Science, Incheon National University, Incheon, Republic of Korea ]

참고문헌

발행기관

간행물