Differentiated Safety Management of Commercial Vehicle Risky Driving : Linking Nationally Standardized DTG Indicators to Accident-Count Correlates Through Staged Multidimensional Analysis

사업용 차량 사고는 도로안전 부담에서 불균형적으로 큰 비중을 차지하지만, 위험운전 관리는 여전히 조직적, 인구통계학적, 시공간적 맥락을 충분히 반영하지 못하는 획일적인 이벤트 건수 기준에 의존하는 경우가 많다. 본 연구는 국가 표준 디지털 운행기록계(DTG) 지표를 사고, 운송업체, 운전자, 공간, 시간 정보와 연계하고, 단계적 다차원 분석과 시나리오별 검증 절차를 결합함으로써 사업용 차량의 차별화된 안전관리를 위한 근거 기반 프레임워크를 제안한다. 스타 스키마 기반 데이터 큐브는 11개 DTG 위험운전 이벤트 범주를 교통사고, 운송업체, 운전자 자료와 통합하며, 온라인 분석처리(OLAP)를 통해 두 가지 시나리오 분석을 수행하였다. 2019년 대전광역시 사례연구는 약 8천만 건의 DTG 이벤트, 247개 업체, 6,814명의 운전자를 포함한다. 시나리오 I은 급가속 이벤트 부담이 장기 경력운전자 비중이 높은 대규모 시내·노선버스 업체에 집중됨을 보였으며, HC3-robust OLS는 이러한 패턴을 부분적으로 확인하였다(R2 = 0.403). 반면 차량당 사고 건수는 통계적으로 유의하지 않았다. 시나리오 II는 버스·택시 이벤트가 도심부에, 화물 이벤트가 외곽 물류축에 집중되는 다층적 핫스팟 구조를 보였다. Trip exposure를 offset으로 포함한 NB GLM 결과, 사고 건수는 화물 이벤트 비중과 가장 뚜렷하게 연관되었으며, 급가속 EPV와 야간 시간대는 통계적으로 유의하지 않았다. 범주 간 반복 검증은 급가속, 급제동, 과속 간에 서로 다른 범주별 패턴이 존재함을 보였다. 본 프레임워크는 DTG 이벤트 부담 핫스팟과 노출 보정 사고건수 연관 요인을 구분함으로써 사업용 차량의 차별화된 안전관리를 지원한다.