계층적 클러스터링을 활용한 페달 오조작 교통사고 유형 분류

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 실사고 데이터 기반의 체계적인 페달 오조작 교통사고 유형 분류를 목적으로 한 다. 분석에는 2024년 페달 오조작으로 감정된 사고 243건을 활용하였으며 혼합형 변수로 구성 된 데이터 특성을 고려하여 Gower distance를 적용해 사고 사례 간 유사도를 산정하고, 이를 기반으로 응집형 계층적 클러스터링을 수행하였다. 사고 시나리오 관점에서 고령 운전자의 주 차 중 인적 피해 유형, 상대적 고령 운전자의 주행 중 사고 유형, 구형 차량에서 발생한 유형, 주차 중 물적 피해 유형 등 네 개의 대표적 사고 유형으로 통합 및 재구성하였다. 분석결과는 페달 오조작 사고가 단일 메커니즘이 아닌 운전자 특성, 주행 상황, 차량 요인이 복합적으로 작용한 결과임을 시사하며, 향후 안전도 평가 시나리오 고도화와 사고 예방 정책 수립을 위한 실증적 근거를 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study classified the occurrence characteristics and accident types caused by pedal misapplication. The types of pedal misapplication traffic accidents were classified systematically based on real-world accident data. Two hundred and forty-three accident cases from 2024, forensically classified as pedal misapplication accidents, were analyzed. Considering the mixed data types, the Gower distance was used to measure the similarity between accident cases, followed by agglomerative hierarchical clustering. The results were integrated into four representative accident types from an accident-scenario perspective: personal-injury accidents involving elderly drivers during parking, accidents involving relatively elderly drivers while driving, accidents in legacy vehicles, and parking-related accidents resulting in property damage only. These findings suggest that pedal misapplication accidents result from the combined effects of driver, driving, and vehicle factors.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• 1. 연구 배경 및 필요성
• 2. 연구 범위 및 절차
• Ⅱ. 관련 이론 및 선행 연구 고찰
• 1. 관련 이론 및 동향
• 2. 선행 연구 고찰
• 3. 연구의 차별성
• Ⅲ. 연구 방법론
• 1. 데이터 개요 및 전처리
• 2. Gower distance
• 3. 계층적 클러스터링 및 절단 높이 선정
• Ⅳ. 분석 결과
• 1. 응집형 계층적 클러스터링 결과
• 2. 클러스터링 결과 해석
• 3. 페달 오조작 사고 유형 도출
• Ⅴ. 결론
• 1. 결론
• 2. 연구의 한계
• 3. 정책적 제언
• ACKNOWLEDGEMENTS
• REFERENCES