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영어

Safe driving accident breach accounts for more than half of traffic accidents and accidents that occur there are two driving behavior and habits of the driver problem, Evaluation criteria for diagnosing the driving behavior and habits, for it does not establish this, In particular, traffic accidents are the business drivers and improved systematic diagnosis is urgent for it more than 5.7 times higher than the normal driver. Korea Transportation Safety Authority Transportation Safety Training Center in the driver's driving behavior of the collected data and business complexes within the driver's information was collected through a unified data platform to build big data. Data collection Hadoop, pre-processing, analysis, utilizing proper statistical analysis program R were classified dangerous driving types. First, collecting the data driving simulator training experience and risk avoidance response time data traffic accidents were classified dangerous driving types. We developed an algorithm for determining the risk of a dangerous driving type, the setting operation is determined based on the risk and the logical threshold ergonomic threshold value was found for the re-verification of the result of this part of the logical threshold comparison

한국어

교통사고의 절반이상을 차지하는 안전운전불이행사고는 운전자의 운전행태 및 습관이 문제가 있 어 발생되는 사고이나, 이에 대한 운전행태 및 습관을 진단하는 평가기준이 정립되어 있지 않으며, 특 히 사업용운전자의 교통사고는 일반운전자보다 5.7배 이상 높아 이에 대한 체계적인 진단 및 개선이 시급하다. 교통안전공단 교통안전교육센터에서 수집한 운전자의 운전행태 및 습관자료와 공단내 수집 되는 사업용운전자 정보를 빅데이터 플랫폼 구축을 통하여 데이터를 통합하였다. 데이터 수집은 Hadoop, 전처리,분석은 통계분석 프로그램 R을 활용하여 적절한 위험운전유형을 분류하였다. 우선, 체험교육 운전시뮬레이터 데이터와 위험회피반응시간 데이터를 수집하여 교통사고 위험운전유형을 분 류하였다. 위험운전 유형별로 위험도를 판단하기 위한 알고리즘을 개발하였으며, 위험운전 판단기준 인 논리적 임계값과 인간공학적 임계값을 설정하고 이를 비교한 결과 일부 논리적 임계값의 재검증이 필요한 것으로 나타났다.