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교통수단별 음주운전 교통사고 특성분석 : 개인형 이동수단을 중심으로

Characteristics of DUI Traffic Accidents by Transportation: Focusing on Personal Mobility (PM)

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본 연구는 한국도로교통공단(TAAS)에서 제공한 2023년 음주운전 사고 통계자료를 기반으로 차종(자동차, 자전거, 이륜차등, 개인형 이동수단)을 구분한 뒤 음주운전 교통사고 특성을 분석해보았다. 우선, 전체 차종을 대상으로 연령별, 요일별, 노면상태별, 기상상태별, 지역별, 시간대별 등으로 구분한 뒤 분석을 진행하였으며, 후속으로 개인형 이동수단과 자동차를 비교하여 분석을 수행해보았다. 한편, 개인형 이동수단과 관련하여 텍스트마이닝 분석을 진행하기 위하여 언론기사 6,136건을 수집하였으며, 이를 통해 개인형 이동수단에 대한 국민들의 관심 주제를 살펴보도록 하였다. 대표적인 분석 방법으로 단어빈도 분석, TF-IDF 분석, Concor 분석, N-gram 분석을 수행하였다. 분석 결과, 개인형 이동수단과 자동차의 음주운전 사고는 두 집단에 있어 연령별 사망자, 중상자, 부상자의 경우 차이가 있었으며, 요일별에 있어서도 차이가 나타났다. 월별로 발생한 사망자, 중상자, 경상자의 경우에도 두 집단 간의 차이가 있는 것으로 분석되었다. 노면상태와 기상상태에 있어서는 차이가 확인되지 않았으며, 지역별에 있어서는 육안상 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 텍스트마이닝 분석을 통해서는 개인형 이동수단보다는 ‘전동 킥보드’라는 용어를 더 활발히 사용하는 것을 알 수 있었으며, 가장 상관관계가 높은 단어로 ‘사고’, ‘음주운전’ 등이 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 음주운전 사고 감소에 관심을 갖는 정책 입안자, 정부당국, 국민들에게 정책적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이라 예상한다.

Abstract

This study analyzed the characteristics of drunk driving traffic accidents after classifying vehicle types (vehicle, bicycle, motorcycle, motorcycle, personal means of transportation) based on the 2023 statistical data of drunk driving accidents provided by the Korea Road Traffic Authority (TAAS). First of all, the analysis was conducted after dividing all vehicle types by age, day of the week, road surface condition, weather condition, region, and time zone, and then the analysis was performed by comparing personal means of transportation with automobiles. On the other hand, 6,136 media articles were collected to conduct text mining analysis related to personal vehicle transportation, and through this, the subjects of public interest in personal vehicle transportation were examined. Representative analysis methods were word frequency analysis, TF-IDF analysis, Concor analysis, and N-gram analysis. As a result of the analysis, there were differences in personal vehicle transportation and drunk driving accidents of cars by age in the two groups, and there were differences by day of the week. It was analyzed that there was also a difference between the two groups in the case of deaths, serious and minor injuries that occurred on a monthly basis. There was no difference between the road conditions and the weather conditions, and it was confirmed that there was a clear difference between the two groups in terms of region. Through text mining analysis, it was found that the term 'electric kickboard' was used more actively than personal means of transportation, and it was confirmed that the most correlated words were 'accident' and 'drunk driving'. It is expected that this study will provide policy implications to policymakers, government authorities, and the public interested in reducing drunk driving accidents.

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