철도사고데이터를 활용한 텍스트마이닝 분석
The Text-mining using Railway Accident Data
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초록
본 연구는 교통안전공단의 철도사고 데이터 구성 내용 중 사고발생시 텍스트로 기록된 사고원인, 사고조치, 사고대책 내용을 중심으로 텍스트마이닝 기법을 이용하여 철도사고의 원인, 조치, 대책에 대해 키워드를 분석하였다. 텍스트마이닝을 통해 각 항목별 가장 많이 언급된 키워드에 대해 Wordcloud 작성 및 빈도분석을 수행하였으며, 특히 사고 원인과 대책의 키워드 간 연관관계를 분석하여 향후 철도사고의 대책 수립에 반영될 수 있도록 기초 연구를 수행하였다. 본 연구 결과를 통하여 국내 철도사고의 예방을 위한 정책마련에 도움이 될 것으로 기대되며 데이터 클리닝 등 본 연구의 한계와 향후 내용에 대해 논의하였다.
Abstract
This study introduced text-mining approach to evaluate the recorded text about railway accident which were obtained from National Transport Safety Association. Text-mining approach developed wordcloud maps depicting three categories such as railway accident causes, actions, and counter measures. The wordcloud analysis for each category addressed what kind of words most frequently used in railway accident reasons, actions for accident, and counter measures for preventing future accident. Further the cross checking the critical words in both causes and counter measures indicated wether the counter measures match up with causes. This study will provide the insight of railway accident prevention policies and the limitation of this study and future research are discussed.
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