Abstract
According to the promoting policy for bicycle riding, the bicycle road infrastructure in Korea has been widely established. As the number of bicycle rider increases, bicycle traffic accidents also increase year after year. In this paper, we analyze bicycle traffic accident data from 2007 to 2014 which is provided by Road Traffic Authority and present statistical results of bicycle traffic accidents. And also regression analysis is applied to predict the number of daily traffic accidents in Seoul using ASOS(Automated Synoptic Observing System) climate data observed in the Seoul sector which are provided by Korea Meteorological Administration. In addition, decision tree analysis techniques are used to forecast the level of traffic accidents severity. In the analytic results of this research, we expect that it will be helpful to establish the collective policy of bicycle accident data and protective strategy in order to reduce the number of bicycle accidents.
국내의 자전거 이용 활성화 정책에 따라 자전거 노선 및 자전거 교통 인프라가 계속 확장되는 추세이다. 자전거 인구가 증가함에 따라 해마다 자전거 교통사고도 증가하고 있다. 본 논문은 도로교통공단의 2007년부터 2014년까지의 자전거 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고 현황에 대한 통계량을 제시하였다. 또한 기상청의 종관기상관측소 서울지점의 기상 정보를 활용하여 서울지역의 일별 교통사고 발생 건수에 대한 회귀분석을 실시하였다. 그리고 의사결정 트리 분석 방법을 적용하여 교통사고 정보의 교통사고 심각도를 분류 예측하였다. 이러한 기술 분석 및 예측 분석을 통해 향후 자전거 교통사고 예방을 위한 자전거 교통사고 데이터 수집 정책 및 사고 예방 대책 수립에 도움이 되고자 한다.
