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초록

영어

Although fatalities and injuries from traffic accidents have consistently declined each year, Korea's traffic safety standards still lag behind those of major developed countries. To address this gap, this study proposes a policy model using text mining and Latent Dirichlet Allocation(LDA) topic modeling to analyze traffic accident-related news articles collected from major Korean news media. The analysis identified six key policy issues: strengthening penalties for drunk driving, ensuring child safety in school zones, responding to personal mobility device accidents, preventing motorcycle accidents, managing elderly drivers, and improving traffic infrastructure. The findings of this study are expected to serve as valuable foundational data for national and local governments in developing effective future policies for preventing and responding to traffic accidents.

한국어

매년 교통사고로 인한 인명 피해가 지속적으로 감소하고 있음에도 불구하고, 한국의 교통안 전 수준은 아직 주요 선진국에 비해 낮은 수준이다. 이를 위해 본 연구는 국내 주요 언론사에 서 수집한 교통사고 관련 뉴스 기사를 대상으로 텍스트 마이닝과 LDA 토픽 모델링 분석을 실시하여 정책 모델을 제안한다. 주요 이슈로 음주운전 처벌 강화, 스쿨존 및 어린이 안전, 개 인형 이동수단 사고 대응, 이륜차 사고 예방, 고령 운전자 대책, 교통 인프라 개선 등 총 6가지 의 핵심 토픽이 도출되었다. 본 연구결과는 정부와 지방자치단체가 향후 교통사고 예방 및 대 응 정책을 수립하는 데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 교통정책 연구 모델링 및 방법론
1. 데이터 수집 및 연구방법
2. 데이터 전처리 과정
Ⅳ. 토픽 모델링 결과
1. 토픽 분석 결과 및 시각화
2. 토픽 모델 결과해석
Ⅴ. 논의 및 정책적 시사점
1. 사고 예방 측면의 시사점
2. 인프라 투자 및 기술 활용 측면의 시사점
3. 법·제도 및 행정 개선 측면의 시사점
4. 연구의 한계
Ⅵ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 박준석 [ Jun-Seok Park | 경북대학교 토목공학과 박사과정 ] 주저자
• 김병수 [ Byung-Soo Kim | 경북대학교 토목공학과 교수 ] 교신저자
• 김준수 [ Joon-Soo Kim | 한국건설기술연구원 박사후연구원 ] 공저자
• 김성익 [ Sung-Ik Kim | 경북대학교 토목공학과 박사과정 ] 공저자
• 전우혁 [ Woo-Hyeok Jeon | 경북대학교 토목공학과 박사과정 ] 공저자
• 김동일 [ Dong-Il Kim | 경북대학교 토목공학과 박사과정 ] 공저자
• 박석호 [ Seok-Ho Park | 경북대학교 토목공학과 박사과정 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338