earticle

영어

This study quantitatively analyzed bicycle infrastructure and accident risks in Seoul. Key variables included bicycle road length, usage rate, population, and accident counts for both offenders and victims. Correlation analysis, KMeans clustering, and Principal Component Analysis (PCA) were utilized. The analysis revealed a strong positive correlation between bicycle usage and accident counts. KMeans clustering identified three types of clusters: high usage and high accident areas, high population but low accident areas, and low usage and low population areas. PCA results showed that PCA1 is related to population and road length, while PCA2 corresponds to usage rates and accident risks. This study proposes infrastructure improvements and safety education for high-risk areas, as well as promoting bicycle culture in low-usage areas, and serves as a foundational resource for enhancing bicycle safety and infrastructure planning in Seoul.

한국어

본 연구는 서울시 자전거 인프라와 사고 위험성을 정량적으로 분석하였다. 자전거 도로 연 장, 이용률, 인구 수, 가해 및 피해운전자 사고 건수를 주요 변수로 설정하고, 상관관계 분석, KMeans 클러스터링, 주성분 분석(PCA)을 활용하였다. 분석 결과, 자전거 이용률과 사고 건수 간에 강한 양의 상관관계가 나타났으며, KMeans 클러스터링을 통해 세 가지 유형의 클러스터 (이용률-사고 건수 모두 높은 지역, 인구 많으나 사고 적은 지역, 인구와 이용률 모두 낮은 지 역)를 도출하였다. PCA 결과, PCA1은 인구와 도로 연장 길이, PCA2는 이용률과 사고 위험성 과 높은 관련성을 보였다. 본 연구는 사고 위험성이 높은 지역에 대한 인프라 개선과 안전 교 육 강화, 이용률이 낮은 지역에 대한 자전거 문화 확산 정책을 제안하며, 서울시 자전거 안전성 향상과 인프라 개선을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.