RIDER

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8기 MLFull 트랙 RIDER팀의 '데이터기반 이륜차 사고위험지수 개발 및 최적단속지점제안'관련 레포지토리입니다.

💡 주제선정

배달 플랫폼의 성장으로 이륜차 운행이 급증하며 관련 사고가 사회적 문제로 대두되고 있습니다. 단순한 교통량 증가를 넘어, 빠른 배달 경쟁 으로 인한 신호 위반, 중앙선 침범 등 고위험 운전 행태를 유발하고 있습 니다. 특히 이륜차 사고 다발지 데이터를 보았을 때, 특정 교차로와 상업 지구 부근에서 사고가 반복적으로 발생하고 있습니다. 이는 해당 지역의 도로 구조와 상권 특성에 기인함을 나타냅니다. 따라서 제공된 사고 다발지 데이터를 바탕으로 이륜차 사고 위험 지수 를 개발하고, 사고를 효과적으로 줄일 수 있는 단속 및 안전 인프라 설치 우선순 위를 제안합니다. 현재의 단속 체계는 사고가 발생한 지점에 집중하는대응에 머물러 있습니다. 그러나, 사고가 아직 많이 발생하지 않았더라도, 사고 다발지와 유사한 환경을 가진 잠재적 위험 지역 을 찾아내어 선제적으로 예방할 수 있는 데이터 기반의 접근방식에 대한 솔루션을 제공합니다.

📍 데이터셋

서울시 동대문구 교차로 개수
어린이 보호구역 지정현황
서울시_도로명주소
서울시_CCTV개수
서울시_음식점개수
서울시_버스정류소,지하철역개수
서울시_이륜차_사고건수

🎯 프로젝트 목표

👉 진행과정

01. 전처리

-데이터 전처리는 공간·주소 정합성을 확보하는 데 초점을 두었으며, 단변량 분석의 한계를 인식하고 다변량 모델링으로 확장하였다.

02. 모델링

-본 연구는 사고 발생 가능성과 사고 심각도를 분리해 모델링한 뒤 이를 결합함으로써, 단일 모델로는 포착하기 어려운 도로 사고 위험을 보다 정밀하게 평가했다.

최종결과