Multi-dimensional Analytical for Risky Driving Behaviors of Commercial Vehicles Based on Digital TachoGraph Data using Data Cube Model

교통사고는 부상, 장애, 심지어 인명 손실까지 이어져 현대 사회에 심각한 위험을 초래할 뿐만 아니라 경제적, 사회적으로도 중요한 문제로 대두되고 있다. 그중 상업용 차량의 사고는 운행의 특성상 차량의 크기와 무게로 인해 인명 손실의 위험이 더 높아지는 안전 문제를 내포한다. 이러한 상업용 차량의 사고를 줄이기 위해 다양한 연구들이 이루어져 왔지만, 운수업체를 중심으로 하여 상업용 차량의 위험운전행동을 반영한 안전 교육 및 평가 기준 설정에 관한 연구는 아직 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구는 DTG 데이터를 활용하여 데이터 큐브 모델을 설계하고, 여러 수준의 추상화 단계에서 온라인 분석 기법을 통해 추상화 수준을 달리하여 운수업체별 11대 위험운전행동에 관한 다차원 분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. 본 실험에서는 (1) 운수업체 규모 및 개별 운전자의 특성에 따른 위험운전행동 분석, (2) 시간대별 및 공간별 운수업체의 위험운전행동 분석, 두 가지 시나리오를 설계하여 시나리오 기반의 분석을 실시하였다. 분석 결과는 교통사고와 상업용 차량의 위험운전 사이의 연관성을 확인하였으며, 특정 운수업체들을 세밀하게 선별하여 그 특성을 식별하였다. 또한, 시공간별 분석을 통해 위험운전행동이 자주 나타나는 지역과 시간대를 확인하였다. 이는 운수업체별 상업용 차량의 위험운전행동을 식별하고 교통안전 관련 정책 수립에 있어 실질적인 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다. 또한, 상업용 차량의 안전 관리와 위험운전행동 감소를 위한 정책 개발에 기여할 것이며, 향후 교통사고 감소를 위한 기술적, 정책적 접근 방법에 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.