초록
사고 데이터는 사고의 경각심을 보여주거나 유사사례를 검토 할 때 활용되기는 하나 사고 데이터 본질에 대한 분석이나 사고와 주변 환경요소와의 연관성에 대한 분석은 굉장히 미흡하다. 따라서 사고와 연관된 데이터와 함께 분석하는 기법을 개발하여 특정 지역에 대한 사고 가능성을 제시하는 것이 대단히 필요하다. 본 연구는 과거 기상정보 데이터와 사고 및 신고 데이터를 기반으로 지역별 사고 가능성을 산출하는 분석 모델 개발하고 시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다. 한국의 다수 지역에 대해 기상과 사고간의 개연성을 토대로 선택적 사용자 환경변수가 적용된 k-NN 과 의사결정트리 알고리즘 모델이 생성되도록 시스템을 설계하고 개발한다. 향후, 본 연구에서 개발된 모델은 좀 더 협소한 지역의 위험도를 분석하고 산출하는데 사용할 계획이다.
While accident data are used to show alertness to accidents or to review similar cases, the analysis of nature of accident data its association with surrounding environment is very insufficient. Therefore, it is very necessary to demonstrate the possibility of an accident for a particular region by developing analysis techniques with the related accident data. The purpose of this study is to develop an analysis model and implement a system that produces regional accident probability based on historical weather information data and accident and reporting data. In other words, the system is designed and developed to create models by k-NN and decision tree algorithms with optional user-environment variables based on the probability between weather and accidents about many particular region of Korea. In the future, the models developed in this study are intended to be used to analyze and calculate the risk of a more narrow area.
