XGBoost를 활용한 첨두, 비첨두시간 사고 심각도 영향요인 분석 = Analysis of the Impact Factors of Peak and Non-peak Time Accident Severity Using XGBoost

국문 초록 (Abstract)

국내의 차량 등록 대수는 계속 증가되고 있는 추세이다. 삶의 질 향상으로 인한 교통량 또한 점진적으로 증가하고 있기 때문에 사고 심각도가 오를 것으로 예상하고 있다. 또한, 차량의 많아지며 교통량의 증가로 혼잡 문제도 야기 되고 있다. 따라서 첨두 교통사고와 비첨두 교통사고의 사고 요인을 분석할 필요가 있다고 판단된다.
본 연구는 인천광역시의 첨두 및 비첨두 교통사고의 심각도를 첨두와 비첨두로 나누어 분석하여 사고에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 한다. XGBoost머신러닝 기법을 적용하여 첨두 및 비첨두 교통사고 심각도를 분석하였으며 결과를 통하여 plot으로 시각화 하였다. 분석결과 첨두시 피해운전자 차종_승합인 경우 등 비첨두시는 피해운전자 차종_건설기계 등이 사고 심각도를 높이게 되는 변수 인 것으로 분석 되었다. 본연구는 첨두와 비첨두 사고 심각도의 요인을 도출한 것에 의의가 있고 추후 첨두 및 비첨두시의 사고 심각도를 낮추고 국내 교통의 혼잡 요인을 분석하여 혼잡 비용을 줄일 수 있는 것에 활용되기를 바란다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The number of vehicle registrations in Korea is continuing to increase. As traffic volume due to the improvement of the quality of life is also gradually increasing, the severity of accidents is expected to increase. In addition, as the number of vehicles increases, the traffic volume increases, causing congestion problems. Therefore, it is judged that it is necessary to analyze the accident factors of peak traffic accidents and non-peak traffic accidents.
The purpose of this study is to analyze the severity of peak and non-peak traffic accidents in Incheon Metropolitan City by dividing them into peak and non-peak traffic accidents to find out the factors that affect accidents. The peak and non-peak traffic accident severity was analyzed by applying the XGBoost machine learning technique, and it was visualized as a plot through the results. As a result of the analysis, it was analyzed that the non-peak type of the victim driver, such as the case of the peak type of the victim driver's type of vehicle_pass, is a variable that increases the severity of the accident. This study is meaningful in deriving the factors of peak and non-peak accident severity, and it is hoped that it will be used in the future to reduce the congestion cost by lowering the severity of peak and non-peak accidents and analyzing the congestion factors of domestic traffic.