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영어

Purpose: The number of elderly people in Korea continues to increase, and a super-aged society is expected to be inevitable after 2025. Expected life expectancy in Korea is measured higher than the OECD average, while the number of traffic accident deaths in the elderly in Korea is 46%. This is higher than the OECD average, and accident factors need to be analyzed. This study aims to analyze the factors influencing traffic accidents by analyzing the severity of traffic accidents for elderly pedestrians in special cities and six metropolitan cities. Method: Severity was analyzed by applying the XGBoost machine learning technique, and the importance of variables was visualized as a plot using SHAP. Result: As a result of the analysis, it was analyzed that the case of pedestrians crossing, the case of night time zone, and the case where the perpetrator's vehicle is a truck are variables that have an effect of increasing the severity of the accident. Conclusion: This study is meaningful in analyzing the factors of elderly pedestrian accidents and deriving the factors of increasing severity, and it is hoped that it can be used for reference materials such as improvement projects in the future.

한국어

연구목적: 국내 고령인구 수는 계속 증가하고 있으며 2025년 이후에는 초고령사회가 불가피 할 것으로 예상하고 있다. OECD평균 기대수명보다 국내 예상 수명이 더 높게 측정되고 있으며 이에 반해 국내 고 령인구 교통사고 사망자는 43.6%의 비율을 보이고 있다. 이는 OECD 평균보다 높은 수치를 보이고 있으 며 사고요인을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 특별시 및 6개 광역시에서 노인보행자 교통사고 심각도를 분석하여 교통사고 영향요인을 분석하고자 한다. 연구방법: XGBoost머신러닝 기법을 적용하여 심각도 를 분석하였으며 SHAP를 활용하여 변수중요도를 plot으로 시각화 하였다. 연구결과: 분석결과, 횡단중 인 보행자인 경우, 야간시간대일 경우, 가해운전자 차종이 화물차일 경우 등이 사고 심각도가 높아지는 영향을 미친 변수인 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 노인보행자 사고의 요인을 분석하고 심각도 증 가의 요인을 도출한 것에 의의가 있으며 추후 개선 사업 등의 참고 자료에 활용할 수 있기 바란다.