Data Cube 모델을 이용한 이륜차 사고 다차원 요인 분석: 배달서비스 수요를 중신으로

Abstract

최근 국내에서 이륜차 기반의 모빌리티 온-오프라인(O2O) 서비스가 성장하면서 이륜차 사고가 급증하고 있다. 특히, 이륜차는 음식 배달에 주로 활용된다. 음식 배달에 대한 수요는 토지 이용 및 가구 규모 등과 같은 다양한 사회적 요인에 의해 영향을 받는다. 본 연구에서는 이륜차 사고에 대한 요인 분석 시스템 (Factor Analysis System for Two-wheeler Accident, FASTA)을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 다차원 분석을 위한 데이터 큐브 모델을 설계하고, 온라인 분석 처리(On-Line Analytic Processing, OLAP) 연산을 통해 이륜차 사고에 대한 심층 분석을 수행한다. 또한 이륜차 사고에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 본 실험에서는 시나리오 기반의 분석을 실시하였고, 제안된 시스템에 이륜차 사고와 다양한 사회적 요인들을 적용하여 검증하였다. 그 결과로서, 이륜차 사고와 토지 이용 비율, 식당 수, 가구 유형 등의 주요 요인과의 관계를 질적·양적 측면에서 나타내어, 이륜차 사고 발생 패턴에 대한 의미 있는 정보를 제공한다. 이를 통해 의사결정자들의 이륜차 사고에 대한 이해를 높일 수 있으며, 이러한 정보들을 바탕으로 보다 안전한 도로 환경을 설계하고 계획할 수 있을 것으로 기대된다.